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PROJET IVA|
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Mostepha KHOUADJIA Meetup Open Transport | 05-11- 2020
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PROJET IVAIVA| OBJECTIFS
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• Questions-réponses
Mostepha KHOUADJIA
mostepha.khouadjia@irt-systemx.fr
Tel: 06 05 43 12 75
https://www.irt-systemx.fr/projets/iva/

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Prez irt system-x_ti_iva_meetup_opentransport_05.11.2020

  • 1. PROJET IVA| Apport de l’IA dans les Transports Intelligents: de l’Analyse Prédictive du Réseau de Transport à la Planification d’Itinéraires Mostepha KHOUADJIA Meetup Open Transport | 05-11- 2020
  • 2. AGENDA • Projet IVA - Information Voyageur Augmentée • IA au cœur des activités projet  Analyse prédictive des flux voyageurs  Outil d’analyse pour la régulation du réseau de transport  Calculateur d’itinéraires prédictifs • Questions-réponses
  • 3. ENJEUX ► Quelle valeur tirer de la fusion des données ? ► Comment bénéficier de l’apport de l’Intelligence Artificielle dans le domaine des TC ? ► Peut-on mieux caractérise le système de transport et prévoir son évolution ? ► Comment améliorer l’information voyageurs et la fiabiliser ? ► Quel est l’impact de l’information voyageur sur le comportement des usagers ? ► Peut-on mieux accompagner les usagers dans leur déplacement ? 2017-2021 PROJET IVA|
  • 4. Mieux caractériser l’état du système de transport Mieux comprendre le comportement des usagers face à l’information voyageurs EXPLOITATION • Analyser pour comprendre • Prédire l’évolution • Réguler le système INFORMATION VOYAGEURS • Cibler • Scénariser & Mesurer • Crédibiliser • Accompagner INFORMATION VOYAGEURS AUGMENTÉE PROJET IVAIVA| OBJECTIFS
  • 5. AGENDA • Projet IVA - Information Voyageur Augmentée • IA au cœur des activités projet  Analyse prédictive des flux voyageurs  Outil d’analyse pour la régulation du réseau de transport  Calculateur d’itinéraires prédictifs • Questions-réponses
  • 6. PROJET IVA L’IA AU CŒUR DES USAGES Représentation de connaissances Apprentissage automatique Systèmes multi-agents & Modélisation Comportementale Dialogue & Recommandations COMPAGNON INTELLIGENT DE MOBILITE PREDICTION DES FLUX PASSAGERS SIMULATEUR DE FOULE PLANIFICATION D’ITINERAIRES DEMANDE OFFRE ► Prédire la charge à bord des les trains ► Prédire la fréquentation en gare ► Caractériser des dysfonctionnements dans le réseau de transport ► Recommandation d’itinéraires selon l’habitude de déplacement des voyageurs ► Simuler les flux voyageurs suite à une perturbation ► Mesurer l’impact de l’information voyageur ► Elaborer des itinéraires prédictifs ► Calculateur multi-objectifs
  • 7. AGENDA • Projet IVA - Information Voyageur Augmentée • IA au cœur des activités projet  Analyse prédictive des flux voyageurs  Outil d’analyse pour la régulation du réseau de transport  Calculateur d’itinéraires prédictifs • Questions-réponses
  • 8. Objectifs  Prédire les flux passagers sur le réseau de transport pour différents besoins: Données  Charge à bord des trains, télé-billettique, plan de transport, …. Verrous  Dimensionnalité importante due à la complexité du réseau  Dépendance aux contextes (irrégularité de l’offre, saisonnalité, travaux, incidents,…) Périmètre d’étude LIGNE ANALYSE PREDICTIVE DES FLUX VOYAGEURS
  • 9. MACHINE LEARNING WORKFLOW POUR LA PREVISION DE L’AFFLUENCE EN STATION Fonctionnalités développées  Modèle de prévision à court et à long terme sur les flux voyageurs: • Fréquentation des stations • Charge à bord des trains Approches et méthodes  Feature engineering  Algorithmes d’apprentissage innovants Machine learning Workflow
  • 10. Résultats actuels, et actifs à terme  Robustesse approuvée des modèles en sortie: rapport de performances des modèles sur les prévisions fournies  Modèles exposés en services web et accessible via leur API Impacts métiers et industriels  Analyse du réseau à priori pour des besoins de supervision du réseau de transport ou de de planification/régulation de l’offre  Amélioration de l’expérience voyageur en intégrant ces indicateurs dans des planificateurs d’itinéraires MODÈLES PRÉDICTIFS D’INDCATEURS SUR LES FLUX VOYAGEURS API du service Web exposant la prévision de charge à bord des trains
  • 11. AGENDA • Projet IVA - Information Voyageur Augmentée • IA au cœur des activités projet  Analyse prédictive des flux voyageurs  Outil d’analyse pour la régulation du réseau de transport  Calculateur d’itinéraires prédictifs • Questions-réponses
  • 12. OUTIL D’ANALYSE POUR LA RÉGULATION DU RÉSEAU DE TRANSPORT Contexte – besoins - objectifs  Interface d’analyse orientée aide à la prise de décision dans un contexte de (co-)régulation en temps différé Verrous  Représentations spatio-temporelles combinées avec des indicateurs quantitatifs et qualitatifs  Articulation entre indicateurs observables et estimés  Multiples échelles: • Spatiale: gares, hubs, branches, lignes • Temporelle: timestamp, ¼ heure, ½ heure,… analyste OFFRE DEMANDE KPI ANOMALIES INTERFACES
  • 13. L.1.5 | PORTAIL DE VISUALISATIONFonctionnalités développées  Rendu des indicateurs observables, estimés (charge, affluence, retard…)  Visualisation multi-échelles & multi-modales : trains, gares, pôles, branche, lignes  Parcours de navigation et ergonomie destinée à l’analyste Approche – méthodes  Conception et scénarisation centrée sur les usages  Data visualisation (graphe espace-temps, Sankey heatmap,…)  Développement d’une architecture de portail et d’une logique de navigation
  • 14. AGENDA • Projet IVA - Information Voyageur Augmentée • IA au cœur des activités projet  Analyse prédictive des flux voyageurs  Outil d’analyse pour la régulation du réseau de transport  Calculateur d’itinéraires prédictifs • Questions-réponses
  • 15. CALCULATEUR D’ITINÉRAIRES PRÉDICTIFS Contexte – besoins – objectifs  Construire des itinéraires combinant plusieurs informations avec une cohérence dans l’intégration de ces informations Verrous  Interopérabilité des systèmes d’informations  Recoupement des trajets et leur combinaison sur un parcours unique  Qualification de l’information prédictive à intégrer
  • 16. CALCULATEUR D’ITINÉRAIRES PRÉDICTIFS Fonctionnalités développées  Translation des indicateurs quantitatifs de charge à bord, et d’affluence en indicateurs qualitatifs (confort, fréquentation, accessibilité,…)  Intégration de ces indicateurs dans les itinéraires fournis Approches et méthodes  Algorithmes d’apprentissage innovants  Interopérabilité sur la base d’un schéma commun d’intégration de données  Intégration modulaire des indicateurs prévisionnels Architecture du calculateur d’itinéraires prédictifsIHM du compagnon intelligent de mobilité Je veux aller à la Défense
  • 17. PRODUCTION SCIENTIFIQUE  WCRR 2019 • K. Pasini, M. Khouadjia, F. Ganasia, L. Oukhellou: “Forecasting passenger load in a transit network using data driven models” WCRR 2019: 12th World Congress on Railway Research, October 28 to November, Tokyo, Japan, 2019.  TRANSITDATA 2019 • K. Pasini, A. Samé, M. Khouadjia, F. Ganansia and L. Oukhellou: “Representation Learning of public transport data. Application to event detection”. TRANSITDATA 2019: The 5th International Workshop and Symposium, Research and applications on the use of massive passive data for public transport. The, 8-10 July 2019, Paris, France. • A. Amrani, K. Pasini and M. Khouadjia: “Predictive Multimodal Trip Planner: A New Generation of Urban Routing Services”. TRANSITDATA 2019: The 5th International Workshop and Symposium, Research and applications on the use of massive passive data for public transport. The, 8-10 July 2019, Paris, France.  ECM PKDD 2019 • K. Pasini, M. Khouadjia, A. Samé, F. Ganansia and L. Oukhellou: « LSTM encoder-predictor for short-term train load forecasting ». ECM PKDD 2019: The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, 16-20 September Würzburg, Germany,2019  CAP 2019 • K.Pasini, M. Khouadjia, A. Samé, F. Ganansia, P. Aknin et L. Oukhellou: “Modèle LSTM encodeur-prédicteur pour la prévision court-terme de l’affluence dans les transports collectifs”. CAp 2019: Conférence sur l'Apprentissage automatique, 3-5 juillet 2019, Toulouse.  The IEEE-Forum ISTS 2020 • A. Amrani, K. Pasini, And M. Khouadjia : « Enhance Journey Planner With Predictive Travel Information For Smart City Routing Services”, The IEEE Forum On Integrated And Sustainable Transportation Systems, 2-3 November 2020, Delft, The Netherlands (accepted)  Congrès ATEC ITS France 2020 • Flore Vallet, Ahmed Amrani,, Yann Briand, Mostepha Khouadjia: « Outil de visualisation pour l’analyse du trafic et des flux voyageurs dans un réseau de transport multimodal », Congrès ATEC ITS France 2020 (accepté)
  • 18. AGENDA • Projet IVA - Information Voyageur Augmentée • IA au cœur des activités projet  Analyse prédictive des flux voyageurs  Outil d’analyse pour la régulation du réseau de transport  Calculateur d’itinéraires prédictifs • Questions-réponses
  • 19. Mostepha KHOUADJIA mostepha.khouadjia@irt-systemx.fr Tel: 06 05 43 12 75 https://www.irt-systemx.fr/projets/iva/