Entropy, incubé au sein de l’Institut VEDECOM, vise à modéliser les flux de mobilité par des techniques d’Intelligence Artificielle afin de les visualiser et analyser.

Mieux servir les besoins en mobilité

Fournir une information détaillée sur la mobilité humaine dans un territoire permet de comprendre l’usage des réseaux mais aussi le besoin en mobilités des utilisateurs. Nos travaux permettront à tous les acteurs de la mobilité de mettre en adéquation leurs offres de services avec le besoin réel de ceux qui se déplacent. Ces acteurs pourront ainsi optimiser le déploiement des solutions de mobilités et améliorer le quotidien des usagers.

Fusion de données et Intelligence Artificielle

Notre méthode s’appuie sur de la fusion des informations extraites des différentes sources et non de la simple association des différentes bases de données.

Chaque source peut avoir une structure différente des autres mais contient toujours des informations qui peuvent être extraites et utilisées pour construire une estimation par vue multiples et qui ne dépend plus des formats initiaux des données. En appliquant des modèles d’apprentissage profond sur les données d’enquêtes, on extrait le lien statistique entre les variables individuelles, les données urbaines et les formes de mobilité. Par la suite, les matrices origine-destination (OD) complètes peuvent être construites en transférant cette information extraite des enquêtes historiques vers les données démographiques récentes.

Nos résultats

  • Un modèle scientifiquement et technologiquement innovant qui est capable de comprendre la structure de la mobilité humaine sur un territoire.
  • Des matrices OD qui décrivent la mobilité sur un territoire précis : volumes de déplacement, parts modales, motifs de déplacement, genre, classes d’âge et CSP, toutes les demi-heures de la journée pour un jour type de la semaine.
  • Des matrices OD créées à partir des traces GPS de véhicules. Nous sommes capables de fournir les itinéraires les plus empruntés pour chaque couple OD, le volume associé, le pourcentage d’usage des tronçons et les temps de trajets.
  • Des matrices OD routières indiquant tous les véhicules personnels passant par un point d’intérêt, un tronçon routier ou un territoire.
  • Une visualisation des informations produites via une interface intuitive.