Prévision et visualisation de l'affluence dans les transports en commun à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique

par Florian Toqué

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Latifa Oukhellou.

Soutenue le 02-12-2019

à Paris Est , dans le cadre de École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....) , en partenariat avec Laboratoire Génie des Réseaux de Transport Terrestre et Informatique Avancé (Noisy-le-grand, Seine-Saint-Denis) (laboratoire) et de Génie des Réseaux de Transport Terrestres et Informatique Avancée / IFSTTAR/GRETTIA (laboratoire) .

Le président du jury était Cristina Pronello.

Le jury était composé de Latifa Oukhellou, Mounim El Yacoubi, Stéphane Bonnevay, Martin Trépanier, Boris Mericskay, Etienne Côme.

Les rapporteurs étaient Mounim El Yacoubi, Stéphane Bonnevay.


  • Résumé

    Dans le cadre de la lutte contre le réchauffement climatique, plusieurs pays du monde notamment le Canada et certains pays européens dont la France, ont établi des mesures afin de réduire les nuisances environnementales. L'un des axes majeurs abordés par les états concerne le secteur du transport et plus particulièrement le développement des systèmes de transport en commun en vue de réduire l'utilisation de la voiture personnelle et les émissions de gaz à effet de serre. A cette fin, les collectivités concernées visent à mettre en place des systèmes de transports urbains plus accessibles, propres et durables. Dans ce contexte, cette thèse en codirection entre l'Université Paris-Est, l'Institut français des sciences et technologies des transports, de l'aménagement et des réseaux (IFSTTAR) et Polytechnique Montréal au Canada, s'attache à analyser la mobilité urbaine au travers de recherches menées sur la prévision et la visualisation de l'affluence des passagers dans les transports en commun à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique. Les motivations finales concernent l'amélioration des services de transport proposés aux usagers, tels qu'une meilleure planification de l'offre de transport et une amélioration de l'information voyageur (e.g., proposition d'itinéraire en cas d'événement/incident, information concernant le taux de de remplissage des trains à un horaire choisi, etc.). Cette thèse s'inscrit dans un contexte général de valorisation des traces numériques et d'essor du domaine de la science des données (e.g., collecte et stockage des données, développement de méthodes d'apprentissage automatique, etc.). Les travaux comportent trois volets principaux à savoir (i) la prévision long terme de l'affluence des passagers à l'aide de base de données événementielles et de données billettiques, (ii) la prévision court terme de l'affluence des passagers et (iii) la visualisation de l'affluence des passagers dans les transports en commun. Les recherches se basent principalement sur l'utilisation de données billettiques fournies par les opérateurs de transports et ont été menées sur trois cas d'études réels, le réseau de métro et de bus de la ville de Rennes, le réseau ferré et de tramway du quartier d'affaire de la Défense à Paris en France, et le réseau de métro de Montréal, Québec au Canada

  • Titre traduit

    Forecasting and visualization of passenger demand in public transport network with machine learning methods


  • Résumé

    As part of the fight against global warming, several countries around the world, including Canada and some European countries, including France, have established measures to reduce greenhouse gas emissions. One of the major areas addressed by the states concerns the transport sector and more particularly the development of public transport to reduce the use of private cars. To this end, the local authorities concerned aim to establish more accessible, clean and sustainable urban transport systems. In this context, this thesis, co-directed by the University of Paris-Est, the french institute of science and technology for transport, development and network (IFSTTAR) and Polytechnique Montréal in Canada, focuses on the analysis of urban mobility through research conducted on the forecasting and visualization of public transport ridership using machine learning methods. The main motivations concern the improvement of transport services offered to passengers such as: better planning of transport supply, improvement of passenger information (e.g., proposed itinerary in the case of an event/incident, information about the crowd in the train at a chosen time, etc.). In order to improve transport operators' knowledge of user travel in urban areas, we are taking advantage of the development of data science (e.g., data collection, development of machine learning methods). This thesis thus focuses on three main parts: (i) long-term forecasting of passenger demand using event databases, (ii) short-term forecasting of passenger demand and (iii) visualization of passenger demand on public transport. The research is mainly based on the use of ticketing data provided by transport operators and was carried out on three real case study, the metro and bus network of the city of Rennes, the rail and tramway network of "La Défense" business district in Paris, France, and the metro network of Montreal, Quebec in Canada


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