Computer Science Contributions to the Observation, Modeling, and Simulation of Urban Systems
Contributions Informatiques à l’Observation, la Modélisation et la Simulation des Systèmes Urbains
Résumé
Ce mémoire présente les activités de recherche de Nicolas Verstaevel, maître de conférences à l’Université Toulouse Capitole, en vue de l’obtention de l’Habilitation à Diriger des Recherches. Ses travaux s’articulent autour de trois axes principaux liés à l’étude des systèmes socio-techniques complexes, notamment dans le contexte de la ville intelligente et de la mobilité. Le premier axe concerne l’observation des phénomènes urbains à l’aide de l’Internet des Objets et de capteurs. Deux contributions sont présentées dans le cadre du projet "Liverpool Smart Pedestrian" : un dispositif d’analyse de flux vidéo pour le comptage de trafic et un dispositif d’analyse de la qualité de l’air (PM2.5). Ces travaux explorent la question de l’observabilité partielle et de la manière dont les données locales peuvent informer sur des phénomènes macroscopiques. Le deuxième axe porte sur la construction de modèles par apprentissage artificiel. Une première contribution consiste en un modèle d’apprentissage ensembliste coopératif où l’apprentissage résulte de l’auto-organisation d’agents contextes. Ce modèle est évalué et de nouvelles métriques d’explicabilité sont proposées. Une seconde contribution s’intéresse à l’analyse de la mobilité pour la classification automatique des modes de transport à partir de traces GNSS et d’accéléromètre. Le troisième axe est consacré à la simulation à base d’agents de phénomènes urbains, avec un focus sur la simulation de foules denses. Ces contributions concernent le couplage de modèles de granularités différentes (HyPedSim) et la prédiction de trajectoires de piétons par l’intégration d’un terme de collision dans la fonction de perte d’un réseau de neurones (TTC-SLSTM). Ce mémoire ouvre de nouvelles perspectives de recherches autour de la simulation dirigée par la donnée. Un projet de recherche original est proposé, s’appuyant sur cette démarche intégrée associant collecte de données, construction de modèles par apprentissage artificiel et simulation à base d’agents.
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