Combien de voitures empruntent l’autoroute entre Lausanne et Genève sur une année ? Quelles lignes de trains ont le plus de passagers ? Estimer les demandes de transport à travers des modèles de prédiction est le vaste et passionnant domaine d’expertise de Janody Pougala, doctorante au sein du Laboratoire transport et mobilité de l’EPFL. Dans le cadre de sa thèse, l’ingénieure civile a exploré une nouvelle manière d’appréhender les habitudes de déplacements des individus qui se rapproche au plus près de leur réalité en prenant en compte de nouveaux paramètres. Elle a conceptualisé un modèle de prédiction en open source centré sur les activités des personnes et non sur leurs déplacements uniquement. L’outil est particulièrement sophistiqué puisqu’il permet d’intégrer les changements de comportements des gens en incluant des dimensions aléatoires qui régissent aussi leurs vies. Dans les modèles de prédiction classiques, les scientifiques regardent en priorité les déplacements d’une personne et pour chacun d’entre eux, le motif, le mode de transport et l’itinéraire. Tout cela de manière séquencée et chronologique. Or ces modèles ne sont pas toujours adaptés à une réalité quotidienne plus complexe. Modéliser le compromis
Lire le contenu