Sujet du stage : Détection d’anomalies multi-sources au sein d’un réseau de transports en commun

Au sein de l’Institut de Recherche Technologique SystemX, situé au cœur du campus scientifique Paris-Saclay, vous prendrez une part active dans les travaux de recherche et développements au sein du projet IVA (Information Voyageur Augmentée) qui s’intéresse à l’amélioration de l’information temps réel dans les transports en commun.   Le projet place le voyageur au centre de ses travaux en cherchant à optimiser ses déplacements tout en l’accompagnant par de l’information utile sur l’ensemble du réseau de transport multimodal francilien. Il propose des outils d’analyse, de modélisation et de visualisation combinant les approches des usagers et des exploitants et régulateurs du réseau.

Vous serez encadré.e par un.e ingénieur.e-chercheur.euse de l’IRT SystemX du domaine Science des données et IA. Vous aurez également des interactions régulières avec les partenaires du projet : SNCF, Île-de-France Mobilités, Kisio digital, SpirOps, et l’Université Gustave Eiffel.

Présentation du sujet

Ce stage a pour ambition de développer des modèles de détection d’anomalies (perturbation, incidents, etc.) sur différents indicateurs du réseau de transport en commun en région parisienne. Il permettra aussi de confronter les différentes remontées d’alertes en mettant en évidence des phénomènes de propagation d’incidents aussi bien dans l’espace que dans le temps. L’accent sera mis sur les modèles de détection sur l’offre de transport (retard enregistré, temps d’échange à quai, itinéraires des trains, etc.). Il sera intéressant de quantifier l’impact de ces anomalies à différentes échelles (train, station, ligne, réseau, etc.) voire de construire un graphe d’impact sur la base des détections relevées par les différents modèles. Enfin, une confrontation avec les modèles de détection déjà développés dans le cadre du projet notamment sur la demande (charge à bord, fréquentation des stations,) est également prévue. 

Ces modèles seront développés sur la base des données fournies par l’opérateur de transport dans le cadre du projet IVA.

Vos missions seront les suivantes :

  • Etat de l’art scientifique
  • Développement de modèles de détection d’anomalies sur les indicateurs de l’offre de transport
  • Test et évaluation des modèles de détection d’anomalies au sein d’un réseau de transport sur la base d’un historique d’incidents enregistrés
  • Analyser et confronter des résultats obtenus par différents modèles de détection d’anomalies et mesurer l’impact des perturbations associées à ces détections sur différentes échelles (mission des trains, station, ligne, réseau, etc.)

Références :

[1] Zhang, N., Graham, D.J. and Carbo, J.M. Using smart card data to analyse the disruption impact on urban metro systems. Transportation Research Board 98th Annual MeetingTransportation Research Board, (2019). 
[2] Sun, H., Wu, J., Wu, L., Yan, X., & Gao, Z. Estimating the influence of common disruptions on urban rail transit networks. Transportation Research Part A: Policy and Practice94, 62-75, (2016).
[3] Kilpi, J., Koskinen, S., & Scholliers, J. (2019). Detection of anomalies in urban traffic from open data. 13th ITS European Congress, Brainport Eindhoven, Netherlands.
[4] Silva, R., Kang, S. M., & Airoldi, E. M. (2015). Predicting traffic volumes and estimating the effects of shocks in massive transportation systems. Proceedings of the National Academy of Sciences112(18), 5643-5648.
[5] A-S. Briand, E. Côme, M. Khouadjia, L. Oukhellou, Detection of atypical events on a public transport network using smart card data, European Transport Conference, Dublin, 2019

 

Profil et compétences

Etudiant BAC+5 en fin de cycle école d’ingénieur ou Master 2, dans le domaine de la science des données, IA, statistiques, mathématiques appliquées ou informatique avec une spécialisation en science des données et le machine learning.

Compétences : 

  • Bon niveau de maitrise dans l’un des langages de programmation (Python, R).
  • Machine Learning, statistiques.
  • Base de données

Aptitudes personnelles : 

  • Esprit d’analyse, autonomie, travail collaboratif
  • Intérêt pour la recherche appliquée
  • Aptitude à communiquer aussi bien à l’oral qu’à l’écrit (en français et anglais)
  • Intérêt pour les transports, la mobilité

Référence de l’offre : DSR-2021-19-IVA

Informations clés

Type de contrat : Stage de 6 mois, démarrage : mars 2021
Localisation du poste : Plateau de Saclay (91)


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