Kevin a rejoint l’IRT SystemX en 2017 pour réaliser une thèse dédiée à la prédiction et à la détection d’anomalies sur séries temporelles en contexte variable et appliquée au cas d’usage de l’analyse de l’affluence dans les transports en commun. Il revient sur son doctorat réalisé au sein du projet IVA (Information Voyageurs Augmentée) et dirigé par Latifa Oukhellou (Directrice de Recherche à l’Université Gustave Eiffel).
Quel était le sujet de ta thèse ?
Mon doctorat a porté sur l’analyse de données liées à la mobilité et plus particulièrement aux transports en commun.
La SNCF, partenaire du projet IVA, a mis à notre disposition un ensemble de données sur la charge dans les trains et sur l’offre de transport (horaires et missions théoriques et réalisées des trains). Dans un premier temps, notre objectif était de déterminer notre capacité à prédire la charge dans les transports afin d’alimenter des outils d’information voyageurs, permettant par exemple d’avertir un utilisateur d’une éventuelle surcharge d’un train.
La deuxième application de ma thèse est ensuite venue assez naturellement. Mes travaux ont consisté à accompagner les opérateurs de régulation des transports afin qu’ils soient en mesure de mieux comprendre ce qu’il se passe sur le réseau. Pour cela, j’ai mis au point une solution permettant d’analyser les données et de quantifier à quel point une valeur va être anormale par rapport à ce qui aurait dû être la normale. L’objectif est de mieux comprendre l’impact d’une perturbation sur le réseau pour mieux y faire face, en observant par exemple qu’une défaillance technique sur une ligne va engendrer des reports modaux conduisant à des sur-affluences sur certains trains, et des sous affluences à d’autres endroits.
Que retiens-tu de ton doctorat ?
L’IRT SystemX m’a permis, après l’obtention de mon diplôme d’ingénieur, de m’améliorer sur le plan technique. J’ai par exemple beaucoup appris dans le domaine des statistiques. Ensuite, ma thèse m’a permis d’acquérir une rigueur scientifique et de découvrir le monde de la recherche. Afin d’obtenir des réponses à des problématiques, il est indispensable d’adopter une méthodologie très fine que m’a permise d’acquérir mon doctorat.
Peux-tu nous parler de ton meilleur souvenir à SystemX ?
Nous avions organisé un barbecue avec les équipes des projets IVA et MSM (Modélisation de Solutions de Mobilité). C’était un moment un peu décalé car on faisait un barbecue sur le campus de l’École polytechnique entre ingénieurs et chercheurs. C’était une très bonne ambiance !
Quels sont tes projets pour la suite ?
Je poursuis à l’IRT en tant qu’ingénieur chercheur dans le cadre du programme Confiance.ai. Je vais notamment m’intéresser au fonctionnement des algorithmes d’IA, et plus particulièrement à la façon de garantir la confiance et l’interprétabilité de leurs décisions.
En savoir plus sur Kévin :
Sujet de thèse : Prédiction et détection d’anomalies contextuelles sur des séries temporelles avec contexte dynamique, application à l’analyse de l’affluence dans les transports en commun
Projet R&D : Information Voyageurs Augmentée (IVA)
Établissement : Université Gustave Eiffel (anciennement Ifsttar)
Diplôme obtenu avant la thèse : Diplôme d’école d’ingénieur de l’ENSIIE (École nationale supérieure d’informatique pour l’industrie et l’entreprise) associé à un diplôme de master 2 de recherche AIC (Apprentissage, Information, Contenu ) de l’Université Paris-Saclay
