Estimation des destinations des usagers de transport collectif à l'aide des données de cartes à puce

Les systèmes de transport public occupent désormais une large part dans la mobilité urbaine, et la perception des habitudes de déplacement des usagers constitue un élément fondamental dans le processus de planification des transports publics et d'allocation des ressources. Ce mémoire se focalise principalement sur une approche basée sur les données des cartes à puce et des données de du réseau de transport public afin d'estimer les destinations des usagers des transports publics et de construire des matrices Origine-Destination (OD). Le projet de recherche débute par le recueil et le traitement et la transformation des données des cartes à puce, en veillant à l'intégrité et à la cohérence des données et en abordant des enjeux tels que les valeurs aberrantes, les valeurs manquantes et les doublons. Ensuite, des techniques analytiques de données préliminaires sont déployées pour mieux comprendre le comportement des utilisateurs en tant que voyageurs. Sur la base des données préalablement traitées, l’algorithme d’imputation des destinations a été déployé pour estimer les destinations des voyageurs. Cet algorithme et ses méthodes exploitent les informations historiques sur les déplacements, les profils des usagers et d'autres variables pertinentes pour prédire les destinations les plus probables des usagers des transports en commun. La performance de l’algorithme est évaluée à l'aide des techniques de validation des données des matrices OD fournies par les consultants de l’entreprise « Keolis France ». En outre, en interprétant les aspects temporels et spatiaux des résultats obtenus, on a pu mieux comprendre les tendances de déplacement sous-jacentes et ce qui caractérise les usagers dans le choix de leur destination. Cette analyse apporte des informations précieuses en vue de l'amélioration des services de transport public, notamment l'optimisation des horaires, l'ajustement des itinéraires et l'amélioration de la qualité du service. Au-delà de l'estimation des destinations, ce mémoire se focalise sur la constitution des matrices OD, qui quantifient le flux de passagers entre les différentes origines et destinations au sein du réseau de transport en commun. Les informations sur les destinations estimées sont intégrées pour construire des matrices OD complètes, facilitant l'analyse de la demande de transport, la performance du réseau et les décisions de planification.

Abstract

Public transport system and the perception of users' travel habits is a fundamental element in the public transport planning and resource allocation process. This study focuses mainly on an approach based on smart card and public transport network data to estimate public transport users' destinations and build Origin-Destination (OD) matrices. The research project begins with the collection, processing and transformation of smart card data, ensuring data integrity and consistency, and addressing issues such as outliers, missing values and duplicates. Next, preliminary data analytics techniques are deployed to better understand user behaviours as travelers. Based on the pre-processed data, the destination imputation algorithm was deployed to estimate travelers' destinations. This algorithm and its methods exploit historical travel information, user profiles and other relevant variables to predict the most likely destinations for public transport users. The algorithm's performance is evaluated using OD matrix data validation techniques provided by the company's consultants. In addition, by interpreting the temporal and spatial aspects of the results obtained, we were able to better understand the underlying travel patterns and what characterizes users in their choice of destination. This analysis provides valuable information for improving public transport services, including optimizing schedules, adjusting routes and improving service quality. Beyond destination estimation, this research project focuses on the construction of OD matrix, which quantify the flow of passengers between different origins and destinations within the public transport network. Information on estimated destinations is integrated to build complete OD matrix, facilitating travel demand analysis, network performance and planning decisions.