Modélisation, gestion et traitement des informations de mobilité en temps réel

par Hassan Noureddine

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Christophe Claramunt et de Cyril Ray.

Thèses en préparation à Brest , dans le cadre de Sciences de la Mer et du Littoral , en partenariat avec Ecole Navale Institut de recherche (IRENav) EA3634 (equipe de recherche) depuis le 22-11-2018 .


  • Résumé

    La compréhension des flux humains notamment dans les grands centres urbains et périurbains terrestres et côtiers est un des principaux leviers permettant de faire face aux enjeux sociétaux, économiques et environnementaux modernes. Cette compréhension des différentes mobilités et des transports multimodaux et leur intégration au sein de systèmes d’information est un des piliers favorisant l’évolution de ces espaces vers la notion de « ville intelligente » (smart city). Les finalités sont multiples et ont pour objet notamment d’optimiser le partage des espaces de mobilité, de favoriser aux personnes en déplacement une large palette de solutions de mobilité répondant à l’ensemble de leurs besoins (plus sûr, plus rapide, moins pollué…), le tout en réduisant l’empreinte environnementale occasionnée par la mobilité. Les modes de déplacement (terrestres, fluviaux, côtiers) ont évolué significativement, se diversifient, notamment pour s’orienter vers des déplacements doux, collectifs ou partagés, à la demande et se combinent durant tout le parcours. Les distances quotidiennement parcourues par les citoyens ont régulièrement augmenté, cependant les personnes passent toujours quatre-vingt pourcent de leur temps en environnement intérieur (indoor). Ceci augmente ainsi profondément les besoins en termes d’informations géographiques multiples qui évoluent à des échelles spatiales et temporelles très variables, à jour, partagées, fiables, et personnalisées sur les mobilités, les systèmes de transport et les lieux de séjour intérieurs. Dans un contexte de conception de systèmes d’information pour la mobilité multimodale, le sujet de thèse proposé s’intéresse à la modélisation, à la gestion et au traitement de ces informations de mobilité. Afin d’éviter les écueils de plus en plus prégnants dus à l’accroissement des volumes de données et à leur vélocité (temps de traitement trop long, modèles conceptuellement non adaptés, analyse des données approximative), les travaux intégreront la conception d’une architecture hybride permettant le traitement combiné de flux temps-réel et de données archivées au travers d’approches usuellement catégorisées « spatial big data ». Les travaux seront principalement réalisés et mis en œuvre dans la cadre du projet ANR Polluscope (Observatoire participatif pour la surveillance de l’exposition individuelle à la pollution de l’air en lien avec la santé).

  • Titre traduit

    Modeling, management and processing of real-time mobility information


  • Résumé

    The understanding of human flows, particularly in large urban and peri-urban terrestrial and coastal centers, is one of the main levers for dealing with modern societal, economic and environmental issues. This understanding of the different mobilities and multimodal transport and their integration within information systems is one of the pillars favoring the evolution of these spaces towards the notion of "smart city". The aims are multiple and in particular aim to optimize the sharing of mobility spaces, to give people on the move a wide range of mobility solutions to meet all their needs (safer, faster, less polluted ... ), while reducing the environmental footprint caused by mobility.   The modes of travel (land, river, coastal) have evolved significantly, diversify, especially to move towards soft movements, collective or shared, on demand and combine throughout the course. The daily distances traveled by citizens have steadily increased, but people still spend eighty percent of their time indoors. This greatly increases the need for multiple geographic information that evolves at widely varying, up-to-date, shared, reliable, and personalized spatial and temporal scales on mobility, transport systems and inland living areas.   In a context of information system design for multimodal mobility, the proposed thesis topic focuses on the modeling, management and processing of this mobility information. In order to avoid increasing pitfalls due to the increase of data volumes and their velocity (too long processing time, conceptually unsuitable models, approximate data analysis), the works will integrate the design of a hybrid architecture allowing the combined processing of real-time flows and archived data through approaches usually categorized "spatial big data". The work will be mainly carried out and implemented as part of the ANR project Polluscope (Participatory Observatory for monitoring individual exposure to air pollution related to health).