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Etienne Côme ran a Seminar@SystemX on June 6

Etienne Côme (GRETTIA – Ifsttar) ran a Seminar@SystemX on June 6 on the following topic: “Analyse exploratoire de traces numériques de mobilité. Quelques résultats sur les systèmes de vélos en libre service et de transports en commun”.

 

Abstract (in French)

Les systèmes de mobilités modernes génèrent un nombre important de traces numériques qu’il convient d’analyser pour comprendre et optimiser le fonctionnement de ces systèmes. Ces données se distinguent des sources classiquement utilisées pour appréhender les comportements de mobilité (enquête globale transport, enquête ménage déplacement) et nécessitent des méthodes nouvelles pour essayer de tirer partie de l’information qu’elles recèlent. Après avoir présenté ce contexte général et les particularités des traces numériques de mobilité par rapport aux données d’enquêtes classiques, nous détaillerons différents travaux exploratoires menés dans ce contexte pour mieux cerner ces nouvelles sources et leurs potentialités. Nous verrons en particulier comment les données de stocks des systèmes de Vélos en Libre Service (VLS) peuvent être mobilisées pour résumer le comportement de ces systèmes et faciliter leurs comparaisons. Nous présenterons également des travaux d’analyse exploratoire et de visualisation des données de flux voyageurs qui offrent des perspectives intéressantes pour l’analyse fine des usages et de la dynamique des missions origine/destination réalisées par les usagers de transport en commun. Nous présenterons des résultats sur l’exploration de ces données massives aussi bien dans le contexte des VLS que dans celui des transports en commun (métro/RER).

Biography

Etienne Côme received its Ph.D. degree from Université de Technologie de Compiègne, France, in 2009. He is a Researcher at the Engineering of Surface Transportation Networks and Advanced Computing (GRETTIA) Laboratory, French Institute of Science and Technology for Transport, Development and Networks (Ifsttar), Marne-la-Vallée, Paris. His research interests include random graph models, mixture models, and more generally probabilistic graphical models and their use to solve transportation problems.

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