Analyse spatiale et étude de sensibilité du territoire à partir d'une représentation désagrégé

Spatial analysis and sensitivity study of a territory using a disaggregated representation

• Auteur / Autrice : Jean Claude Bahati nzeyi
• Direction : Pierre-Olivier Vandanjon
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Génie Urbain
• Date : Inscription en doctorat le 01/12/2023
• Etablissement(s) : Université Gustave Eiffel
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Ville, Transports et Territoires (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Systèmes Productifs, Logistique, Organisation des Transports, et Travail

Mots clés

Mots clés libres

Aménagement

Environnement

Population synthétique

Multi-agents

Agrégation spatiale

Analyse de sensibilité

Planning

Environment

Synthetic population

Multi-agent

Spatial aggregation

Sensitivity analysis.

Résumé

Le décideur urbain est confronté à des attentes de plus en plus fortes de la part de la population et des acteurs économiques pour mettre en place de services plus performants et limiter les nuisances liés à l'aménagement de la cité. Pour y arriver, le décideur a besoin d'une connaissance fine du territoire. Traditionnellement, cette connaissance pouvait s'acquérir à travers des enquêtes coûteuses et lacunaires. Relativement récemment, un mouvement d'ouverture des données a été initié par l'Etat. Les chercheurs et praticiens ont, maintenant, accès plus facilement à plusieurs sources de données : recensement de la population, enquête ménage déplacement, base de données fiscales, résultats des bureaux de votes, etc. Le contexte de la thèse est d'utiliser ces données ouvertes pour aider le décideur à aboutir à des choix éclairés pour le déroulement de son projet. Il s'agit de construire des cartes de sensibilité du territoire, d'indicateurs pertinents pour la prise de décision. Ces cartes de sensibilité varient temporellement : la carte de sensibilité d'un territoire n'est pas la même le matin et le soir en fonction des activités des habitantes et habitants. Par ailleurs, ces cartes doivent êtres découpées en zones homogènes dont l'incertitude est quantifiée afin d'être analysable pour la prise de décision. Ces spécifications supposent que ces cartes sont construites à partir d'une population synthétique composée d'agents avec des activités qui se déploient dans le temps et l'espace et d'attributs permettant de calculer les indicateurs importants pour le décideur. L'entreprise Artelia et l'université Gustave Eiffel ont décidé de nouer un partenariat de recherche autour d'une thèse Cifre sur ce sujet. L'équipe scientifique apporte ses compétences reconnues en génération de population synthétique à partir de données diverses, et en filtrage spatial. L'entreprise apporte son savoir faire du métier d'aménageur, notamment, les informations spatialisées importantes nécessaires à la prise de décision.

The urban decision-maker is faced with ever-increasing expectations on the part of the population and economic players to provide more efficient services and limit the nuisance associated with urban development. To achieve this, decision-makers need a detailed knowledge of the area. Traditionally, this knowledge could be acquired through costly and incomplete surveys. Relatively recently, the French government has initiated a movement to open up data. Researchers and practitioners now have easier access to a number of data sources: population census, household travel survey, tax database, polling station results, etc. The aim of this thesis is to use this open data to help decision-makers make informed choices about their projects.The aim is to build sensitivity maps of the territory, of relevant indicators for decision-making. These sensitivity maps vary in time: a territory's sensitivity map is not the same in the morning as it is in the evening, depending on the activities of its inhabitants. In addition, these maps need to be broken down into homogeneous zones whose uncertainty is quantified so that they can be analyzed for decision-making purposes. These specifications assume that these maps are built from a synthetic population of agents with activities that unfold in time and space, and attributes that enable the calculation of indicators important to the decision-maker. Artelia and Gustave Eiffel University have decided to form a research partnership around a Cifre thesis on this subject. The scientific team contributes its recognized skills in synthetic population generation from a variety of data, and in spatial filtering. The company contributes its expertise in the planning profession, and in particular the important spatialized information required for decision-making.