Modélisation et Optimisation pour la Mobilité Intelligente 
Responsable : Nour-Eddin EL FAOUZI

Contexte

Avec le déploiement des systèmes de transport dits intelligents «ITS», les véhicules sont de plus en plus équipés de fonctionnalités et capteurs permettant d’appréhender leur dynamique dans un ensemble plus large et collectif de la circulation. Cette (r)évolution n’est pas seulement rendue possible grâce aux progrès technologiques (capteurs, systèmes de positionnement, systèmes de communication), elle découle également  d’une exigence de l’usager ou de la collectivité sans cesse croissante pour plus de sécurité, confort et de qualité de service.

En matière de gestion du trafic, ces technologies ne peuvent être bénéfiques sans une connaissance fiable, temps-réel et prévisionnelle des conditions de circulation. L’élaboration d’indicateurs de circulation peut aujourd’hui s’appuyer sur des nouvelles sources de données et une nouvelle génération de systèmes ITS connue sous le nom de systèmes coopératifs (C-ITS). Ces technologies émergentes multiplient les échanges entre les véhicules et avec l’infrastructure et ont le potentiel de permettre une gestion réellement proactive des réseaux. Cette nouvelle connaissance du réseau est également primordiale pour une meilleure information des usagers, aussi bien dans sa composante temps réel ou de planification d’itinéraires. Sur ce dernier point, la promotion de la multimodalité passe par une optimisation réellement multimodale (combinant véhicule particulier, TC et autres modes doux) et temps réel des temps de parcours prévus en milieu urbain.

Les recherches de l’équipe MOMI s’intègrent dans l’axe 2 - Objectif 6 du contrat d’objectif de l’IFSTTAR. Les thématiques de recherche couvertes au sens de ce contrat sont : modélisation des flux, optimisation et régulation des flux et évaluation multicritère des aménagements et de la gestion du trafic.

Objectifs et questions de recherche

L’objectif général de l’équipe MOMI consiste à développer des méthodes et outils pour la mobilité intelligente, multimodale et coopérative en prenant en compte les apports des systèmes ITS. Cet objectif global se décline en  trois thématiques de recherche ciblées. 

1. Indicateurs de circulation et leur fusion

• Recueil innovant des données trafic : Bluetooth, satellite, recueil communautaire etc.,
• L'estimation et la prévision des temps de parcours, notamment par la fusion de données issues de plusieurs technologies de recueil,
• Modélisation de la variabilité des temps de parcours,
• Qualité des données et techniques de redressement.

2. Outils de gestion pour la mobilité intelligente

• Optimisation des itinéraires multimodaux dans un contexte multi-objectif,
• Modélisation coopérative de la circulation,
• Enjeux pour l’innovation et Identification des ruptures technologiques et services,
• Electromobilité.

3. Assimiliation de données pour la caractérsiation temps-réel de la circulation

• Modélisation des impacts de la météorologie sur le trafic,
• Modélisation statistique et stochastique de la dynamique du trafic : méthodes innovantes d’estimation du vecteur d’état (ex : Monte Carlo Séquentiel, P.H.D., et autres).