Séminaire « Mobilités et comportements individuels :
typologies statistiques pour l’Ile-de-France à partir de traces numériques »
9h30 – 12h30 (Accueil café à 9h)
Jardin Tropical de Paris, Pavillon Indochine
Acces RER A – Nogent Sur Marne
Résumé
La géolocalisation dynamique est désormais embarquée tant dans nos véhicules que dans nos smartphones. Les trajectoires collectées constituent un matériau précieux pour connaître la mobilité des individus.
La chaire « Mobilité territoriale », partenariat ENPC-IDFM, et le Lab Recherche Environnement Vinci-ParisTech proposent un séminaire de restitution de plusieurs recherches consacrées à révéler des types statistiques au niveau des déplacements, des lieux d’activités, des journées vécues et des individus. Ces projets sont basés sur des traces numériques associées à des véhicules et à des smartphones, ainsi que sur les trajectoires décrites dans les enquêtes de mobilité auprès des ménages. Des méthodes d’intelligence artificielle permettent ensuite d’éclairer les comportements de mobilité en Île-de-France.
Le séminaire comprendra deux présentations de recherches récemment publiées suivies d’une table ronde:
- Biao YIN, postdoctoral researcher in the City, Mobility and Transport Laboratory (LVMT) at Ecole des Ponts ParisTech (ENPC) : Statistical characterization of human mobility in Île-de-France based on the Enquête Globale Transport 2018 (EGT) and mobile phone data.
- Danyang SUN, postdoctoral researcher in LVMT at Ecole des Ponts ParisTech (ENPC) : Analyses of spatial-temporal mobility patterns based on Floating Car Data mining.
La table ronde sera assurée par des intervenants d’IDFM, KISIO, Mobiliscope et IPR sur le thème: Comment observer les mobilités aujourd’hui et demain? Quelles places pour les différents dispositifs de suivi (enquêtes, traces numériques…) ?
Attention, les places sont limitées. L’inscription au séminaire est gratuite mais obligatoire. Deadline : 29 juin.
Les intervenants
Biao Yin est chercheur postdoctoral au Laboratoire ville, mobilité et transport (LVMT) de l’École des Ponts ParisTech (ENPC), en France. Il a obtenu son doctorat en automation à l’Université de Technologie de Belfort-Montbéliard, France, en 2015. Ses intérêts de recherche comprennent l’exploration de données pour l’analyse de la mobilité urbaine, l’exploitation du trafic, la modélisation et la simulation du transport. Il est également spécialisé dans l’apprentissage automatique pour les systèmes de transport intelligents. Au cours de ses recherches à l’ENPC-LVMT, Dr. Yin a participé à plusieurs projets de France ANR, FUI, la Chaire ENPC-IDFM, et la Chaire VINCI-ParisTech.
Abstract: To offer people better mobility services in modern society, the regularity and dissimilarity of human mobility deserve to be studied in depth. Thanks to the available datasets from the most recent EGT 2018 and the anonymous mobile phone users in Île-de-France, individual mobility patterns are identified statistically through either a single day or multiple days. To constitute the patterns, the typologies of trips and activities are firstly determined regarding their travel distance and time spent. At the day level, the aggregated travel-activity types can represent a daily mobility pattern (with EGT 2018) or a multi-day mobility pattern (with mobile phone data) for each individual. According to their similarity of mobility patterns, individuals are divided into several groups, which could be useful for further explorations in socio-economic relationship, territorial analysis, and policy-making.
Danyang Sun est actuellement chercheur postdoctoral au sein du Laboratoire Ville, Mobilité et Transport (LVMT) de l’Ecole des Ponts ParisTech (ENPC). Il a obtenu son doctorat en Transport à l’Ecole des Ponts ParisTech en 2022, avec pour thème l’analyse des comportements individuels et des formes spatiales de la mobilité à partir de données numériques de trajectoires de mobilité. Ses intérêts de recherche englobent la modélisation et la planification des transports, la mobilité intelligente et durable, et la science des données. Avant cela, il a obtenu une maîtrise en ingénierie des transports à l’Université d’Alberta, au Canada, et une licence en planification des transports à l’Université du Sud-Est, en Chine.
Abstract: Digital mobility traces are increasingly available nowadays, bringing great potentials for mobility analyses. This presentation presents research work on leveraging Floating Car Data to explore mobility patterns and their interplay with the spatial configuration. More specifically, it explores the urban functions of zones, such as commercial zones, residential zones etc., based on the characteristics of vehicle movements. In addition, it also studies the spatial relations between zones to understand the spatial structure, by recognizing the employment core areas and identifying their residential catchment areas based on the core-periphery patterns. Overall, it aims to demonstrate the possibility to capture prominent features of territorial structure from digital trajectory data.