Simulation à base d'agent d'une semaine de demande de mobilité : Cas de la région Ile-de-France

IFP Energies nouvelles (IFPEN) est un acteur majeur de la recherche et de la formation dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. Depuis les concepts scientifiques en recherche fondamentale jusqu’aux solutions technologiques en recherche appliquée, l’innovation est au cœur de son action, articulée autour de quatre orientations stratégiques : climat, environnement et économie circulaire ; énergies renouvelables ; mobilité durable ; hydrocarbures responsables.

Dans le cadre de la mission d’intérêt général confiée par les pouvoirs publics, IFPEN concentre ses efforts sur l’apport de solutions aux défis sociétaux et industriels de l’énergie et du climat, au service de la transition écologique. Partie intégrante d’IFPEN, IFP School, son école d’ingénieurs, prépare les générations futures à relever ces défis.

Simulation à base d’agent d’une semaine de demande de mobilité : Cas de la région Ile-de-France

Les progrès technologiques des dernières décennies ont fortement bouleversé les habitudes quotidiennes des individus : développement du télétravail, achats en ligne et livraison à domicile, covoiturage…

Les chaines d’activités (lieux de destination) et de déplacements (mode de transport) ne sont plus pensées pour une seule journée mais sur la semaine. Ce changement a entrainé une réduction considérable du flux de trafic durant certains jours de travail de la semaine et par ricochet une augmentation des déplacements non pendulaires.

Les modèles de simulation de la mobilité actuels se basent généralement sur une journée « typique » de déplacement en se focalisant soit sur les heures de pointes (modèles traditionnels à 4 étapes), soit en considérant 24h de simulation (modèles à base d’agent). L’analyse qui découle de ces modèles peut être potentiellement biaisée car la dynamique des flux peut varier d’une journée à une autre. De plus, il est difficile d’étendre ces résultats sur une ou plusieurs semaines au regard de la variabilité des journées. Cette limite de modélisation réside principalement dans la nature des données d’enquêtes de mobilité actuelles (p.ex., EMD, EGT) qui visent à faire une photographie de la mobilité quotidienne sur un territoire.

La disponibilité de nouvelles sources de données issues d’enquêtes mobilité par GPS (EMG) ouvre de nouvelles perspectives de modélisation. Contrairement à une EMD classique, l’EMG récence tous les déplacements quotidiens durant une semaine, weekend compris.

Objectifs:

L’objectif du stage consiste dans un premier temps à s’approprier les données issues de l’EMG à travers différentes techniques d’analyse de données pour comprendre les chaines d’activités (motifs, lieux, heure de début) et de déplacements (mode de transport, itinéraires, durées) des individus durant une semaine.

Cette première phase permettra de mettre place des indicateurs appropriés comme les parts modales, les distances/durées des déplacements globales et en fonction des jours de la semaine.

Ensuite, sur la base de ces chaines d’activités/déplacements, une demande de mobilité au format MATSim sera déduite. Etant donné que MATSim ne considère qu’une journée (24h) de simulation, il faudra trouver une bonne formulation de cette demande pour simuler l’ensemble des déplacements hebdomadaires. Une phase de calibration/validation sera faite en utilisant les indicateurs identifiés dans la phase d’analyse des données.

Enfin, des scenarios prospectifs comme l’évolution du télétravail, les restrictions de circulations, pourront être évalués à partir du modèle obtenu.

Profil:

Ingénieur cycle 3/Master 2

• Connaissances en modélisation des transports, programmation informatique (Python, ou équivalent), capacité à analyser et interpréter des données, intérêt pour les problématiques de modélisation de la mobilité et la simulation des transports
• Attrait pour le développement et la recherche

Lieu : IFPEN – Rueil ou Solaize,  Le site est accessible en transport en commun.
Stage prévu en amont d’une thèse : oui