Apports des données passives à la compréhension des comportements de mobilité ? : Enjeux pour la planification et l'organisation des transports en commun

Contributions of passive data to the understanding of travel behaviours? : Implications for the planning and organisation of public transit system.

• Auteur / Autrice : Oscar Egu-Festas
• Direction : Patrick Bonnel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance le 28/10/2020
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences économiques et de gestion (Lyon ; 2007-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Aménagement Économie Transports (Lyon) - laboratoire d'economie des transports
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Lumière (Lyon ; 1969-....)
• Jury : Président / Présidente : Sophie Masson
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Thierry Blayac, Catherine Morency, Michel Bierlaire
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Thierry Blayac, Latifa Oukhellou

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cartes à mémoire

Matrices origine-destination

Prévision

Transports publics

Transports publics -- Recherche

Mots clés libres

| Transport en commun

Données passives

Big data

Billettiques

Enquête déplacements

Comportement de mobilité

Prévision

Variabilité

Fraude

Matrices origine-destination

Public transportation

Passive data

Big data

Smart card data

Travel survey

Travel behaviour

Forecasting

Variability

Fare evasion

Origin-destination matrices

Résumé

Les réseaux de transport en commun sont des systèmes critiques pour le bon fonctionnement des villes. Ces systèmes doivent être planifiées et organisés avec rigueur en s'appuyant sur un dispositif de collecte et d'analyse des données.L'ambition de cette thèse est de s'interroger sur la pertinence de ce dispositif et sur l'apport des nouvelles sources de données passives. Quatre axes de recherches sont explorés : la mesure de la fraude, l'estimation de la demande sous forme de matrices origine-destination, l'étude de la variabilité des comportements de déplacements et la prédiction moyen-terme de la fréquentation. Ces travaux montrent que les données passives offrent des opportunités intéressantes pour améliorer la planification des réseaux de transport en commun.

Public transit networks are critical systems for the proper functioning of cities.These systems must be rigorously planned and organized based on data collection and data analysis. The ambition of this thesis is to question the relevance of this mechanism and the contribution of new passive data sources. Four research axes are explored : the measurement of fare evasion, the estimation of demand in the form of origin-destination matrices, the study of the variability of travel behavior and the prediction of medium-term ridership. This work shows that passive data offer interesting opportunities to improve the planning of public transit networks.