Groupe de Recherche sur les Transports
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Trimestriel - Numéro 4 - Septembre 98


Editorial

Les projets du GRT :
Implémentation de méthodes de correction automatique de données pour les enquêtes sur le transport.
Le projet européen AIUTO

En quelques mots :
6th Meeting of the EURO Working Group on Transportation (Göteborg).

Domaines actuels de recherche


 

Editorial

 

Avec septembre, une nouvelle année acadéémique commence et de nombreuses activités redémarrent. C'est notamment le cas des séminaires du GRT dont nous vous avons déjà parlé dans notre précédent numéro. Vous pouvez également retrouver ces informations sur notre site WEB.

Ce nouveau numéro de GRTinfo est principalement consacré à la présentation de deux de nos projets de recherche qui arrivent bientôt à leur terme: le projet européen AIUTO et le développement de méthodes de correction automatique des données dans les enquêtes de transport réalisé dans le cadre du consortium européen TEST. Un troisième article vous parle de la participation de membres du GRT au 6th Meeting of the EURO working group on transportation à G&oulm;teborg.

D'autres membres du GRT ont également participé à la 8th World Conference on Transportation Research à Anvers. Plus de 1200 participants ont pris part à ce congrès où quelques 800 communications ont été présentées. C'est là encore un signe de l'importance des recherches en matière de transport.

Nous vous rappelons que nos colonnes vous sont également ouvertes et que vos articles sont les bienvenus. Par ailleurs, n'hésitez pas à nous adresser tous vos commentaires et réflexions. Vous trouverez, à cette fin, toutes nos coordonnées dans l'en-tête de ce GRTinfo.

Dr. Eric CORNELIS


 

Les projets du GRT

 

Implémentation de méthodes de correction automatique de données pour les enquêtes sur le transport.

Les données recueillies dans le cadre d'enquêtes contiennent toujours des valeurs manquantes ou incorrectes. Le but de notre travail est de développer un outil de validation et de correction automatique des données issues d'enquêtes sur les transports.

Pour ce faire, nous utilisons un éventail de méthodes mathématiques connues. Mais ce qui différencie notre approche est la manière dont ces méthodes sont englobées dans un système capable d'être facilement adapté à différentes enquêtes, qui ne comprennent pas identiquement les mêmes variables.

Traditionnellement, en effet, les différents procédés correctifs sont utilisés "manuellement", en ce sens que l'analyste ne dispose pas d'un outil lui permettant de s'attaquer automatiquement et rapidement à toutes les corrections nécessaires. Il doit utiliser des algorithmes au cas par cas, voire même les recréer, et doit vérifier après coup la validité des corrections opérées, validité dont nous reparlerons dans un paragraphe ultérieur.

Notre logiciel est conçu, quant à lui, pour être applicable à tout ensemble de données moyennant l'introduction d'une description des variables, c'est-à-dire leur définition, et l'attribution à celles-ci d'un certain nombre de paramètres qui les caractérisent, tels que le type (alphabétique ou numérique), ou encore le caractère (entier ou non entier pour les variables numériques). Cette description est complétée par la spécification de la méthode ou des méthodes que l'on souhaite appliquer à chaque variable d'intérêt.

L'avantage d'un tel système est qu'il doit logiquement permettre d'augmenter la rapidité ainsi que la qualité du processus de correction et d'en réduire le coût.

Les méthodes de correction utilisées peuvent se répartir en trois catégories principales:

La clé de bon nombre de corrections réside donc dans les relations mathématiques qui existent entre certaines variables. Par conséquent, nous devons déterminer et quantifier ces relations avant de procéder aux corrections. Nous devons également déterminer le pourcentage de valeurs manquantes et incorrectes pour chaque variable. En effet, certaines méthodes sont moins appropriées lorsque ce pourcentage est élevé.

Par exemple, la figure ci-dessous nous montre la relation existant entre le kilométrage total parcouru par un ensemble de voitures et leur année de production. Une méthode de correction possible consiste à modéliser cette relation par une droite qui nous permet d'estimer la valeur à attribuer à un kilométrage manquant pour un véhicule à partir de son année de production, si elle est donnée.

Sur base de ces critères, notre système validera ou non le choix de telle méthode de correction appliquée à telle variable, de sorte que le statisticien puisse juger de la qualité des résultats à attendre de ses choix. Ce support ne doit évidemment pas faire oublier que le statisticien connaît normalement au préalable certaines caractéristiques propres au type de données dont il est question, ce qui doit dès le départ lui permettre d'éviter bon nombre de choix malheureux.

La qualité des corrections dépend donc de l'habileté avec laquelle les méthodes sont sélectionnées. Elle se mesure ensuite en observant les distorsions qui affectent les distributions des valeurs des variables après traitement. Nous fournissons donc les paramètres statistiques de base de ces distributions (la moyenne, l'écart-type et l'erreur standard) avant et après correction, ce qui permet de voir si les distributions sont conservées ou non. De légères fluctuations sont évidemment imputables aux principes régissant chaque méthode, ainsi qu'au fait que certaines valeurs par trop suspectes ont été remplacées.

L'illustration qui suit nous montre la distribution de fréquences des kilométrages parcourus par un échantillon de véhicules, avant et après correction. A de légères fluctuations près, le processus de correction nous renvoie la distribution attendue et gomme certains "trous" suspects au alentours de 40000 et 70000 kilomètres, imputables aux caractéristiques de notre échantillon, dont la taille ici ne garantit pas une très bonne représentativité du parc automobile étudié.

Pour être complet, signalons encore que certaines non-réponses peuvent être conditionnées par des facteurs socio-démographiques (âge, statut professionnel, type de zone de résidence). Cela signifie que les réponses non fournies peuvent être révélatrices de tendances particulières, ce qui n'est pas pris en compte dans les approches statistiques sur lesquelles reposent les algorithmes de correction. Par exemple, les individus appartenant aux classes sociales les plus extrêmes auront davantage tendance à ne pas répondre aux questions sensibles telles que celles qui concernent leur niveau de revenu. Mais le problème n'est pas aussi simple que cet exemple pourrait le laisser penser et fait depuis longtemps l'objet de discussions entre de nombreux spécialistes.

Signalons enfin que ce travail s'inscrit dans le cadre du projet TEST (Technologies for European Surveys of Travel Behaviour), financé par la Commission Européenne (IVème Programme Cadre) et qui a pour but de développer des technologies pour améliorer la collecte, le traitement et la mise à la disposition des utilisateurs, de données sur le comportement des individus en matière de mobilité.

Olivier LOTHAIRE, chercheur au GRT


  Le projet européen AIUTO

Le GRT, en collaboration avec d'autres groupes de recherche provenant d'Italie, du Royaume Uni, des Pays-Bas, de Suisse et de Grèce, a participé au projet AIUTO [models and methodologies for the Assessment of Innovative Urban Transport systems and policies Options] qui vient de se terminer. Cette recherche était financée par la Commission Européenne (DG VII) dans le cadre du IVème Programme Cadre.

L'objectif principal de AIUTO est d'identifier les modèles et les méthodologies permettant de rendre compte des impacts de mesures de gestion de la demande de déplacements. En effet, à l'heure actuelle, il est devenu utopique de penser que des aménagements d'infrastructure permettront, à eux seuls, de résoudre tous les problèmes de mobilité. Il faut donc prendre le problème à la base et tenter de mieux gérer non plus seulement l'offre de transport mais également la demande. Des mesures doivent être prises pour influencer les choix des usagers (itinéraires, mode de transport, heure de départ, ...). Ces mesures peuvent être financières (péage, prix des parkings, tarifs des transports en commun, taxation des carburants, etc) ou toucher à la régulation du trafic (contrôles d'accès, gestion du parcage, mesures en faveur des piétons et des cyclistes, ...). D'autres politiques telles que celles se rapportant à la gestion des feux ou à l'étalement des heures de travail ont aussi été envisagées dans AIUTO. Enfin, les effets de systèmes innovants de contrôle de la mobilité comme, par exemple, le "park and ride" ou le co-voiturage ont également été pris en compte.

Les buts de ce projet sont, par ordre de priorité:

Dans les différents sites-test, des scénarios reprenant des ensembles de mesures, qui semblaient correspondre à la réalité du terrain dans ces villes, ont été modélisés en utilisant les modèles de demande et d'affectation propres à chaque équipe de recherche. Néanmoins, un cadre de travail générique avait été défini au préalable pour permettre une comparaison des évaluations. Ainsi, divers indicateurs (MOEs ou Measures Of Effectiveness) ont été dégagés comme mesures des impacts des politiques de gestion de la demande étudiées; ce sont le niveau de pollution de l'air, le bruit, les économies d'énergie, le caractère fonctionnel du système, les aspects financiers, l'accessibilité et l'équité des politiques. Par ailleurs, nous avons également établi quels devaient être les modèles de choix (choix de routes, d'heures de départ, de mode de transport, de destination, etc) qu'il était pertinent de mettre en oeuvre pour évaluer les impacts des mesures analysées sur les indicateurs rendant compte de leur efficacité. Ensuite, se basant sur ce canevas, chaque site-test a réalisé ses simulations et a évalué (localement) le bien fondé de la méthodologie pré-établie. Une richesse et, à la fois, un désavantage de cette étude a été la diversité des approches prises par les diverses équipes impliquées dans les tests sur site. Ainsi, certains ont utilisé des modèles assez classiques (modèle LOGIT pour la demande, modèle d'équilibre statique pour l'affectation); d'autres ont basé leur étude sur l'utilisation comparative de plusieurs modèles d'affectation ayant des caractéristiques très différentes; d'autres, enfin, ont employé un modèle dynamique de simulation pour tester, par exemple, les impacts de mesures telles que l'étalement des heures de travail.

L'une des conclusions de ce projet a été de montrer que, pour analyser des mesures de gestion de la demande de transport, il était possible de recourir à des techniques de modélisation déjà disponibles telles que les modèles désagrégés de choix pour la demande et les modèles dynamiques d'affectation. Cependant, il serait utile de réaliser des tests de validation pour évaluer la précision de ces modèles ainsi que, par exemple, des analyses de sensibilité.

Au terme du projet, nous pensons qu'il serait bon maintenant de développer un ensemble commun d'outils logiciels automatisant certaines tâches et facilitant la mise en oeuvre d'études portant sur l'impact de mesures de gestion de la demande telles que celles étudiées dans cette recherche.

Le projet AIUTO possède un site WEB que vous pouvez consulter si vous désirez de plus amples informations sur ces recherches. Son adresse est http://www.mip.polimi.it/mip/centroambiente/.

Dr Eric CORNELIS, chercheur au GRT


 

En quelques mots ...

 

6th Meeting of the EURO Working Group on Transportation (G&oulm;teborg)

Début septembre, plusieurs membres du GRT se sont rendus au 6th Meeting of the EURO Working Group on Transportation à G&oulm;teborg (Suède). Cette conférence était consacrée principalement aux modèles de trafic, à la simulation, aux systèmes de transport et aux problèmes de recherche opérationnelle qui y sont liés. Deux de nos chercheurs ont présenté leurs travaux lors de cette conférence.

Benoît COLSON et ses collègues de l'ULB (Chafik ALLAL et Bernard FORTZ) ont participé à une session consacrée aux "Systèmes de transport flexibles" au cours de laquelle ils ont présenté un prototype de logiciel pour la gestion d'un Système Intégré de Park & Ride (projet réalisé par STRATEC, l'ULB et le GRT). Après avoir exposé le contexte général du système (pour plus d'informations, nous vous renvoyons à l'article écrit par Benoît COLSON dans GRTinfo nº1), les orateurs ont mis l'accent sur deux problèmes plus particuliers pour un tel système: le calcul des itinéraires et la prévision des temps de parcours. Si vous souhaitez en connaître davantage à ce propos, sachez qu'un article très complet intitulé "A Park & Ride Integrated System" a été rédigé par les trois orateurs de manière à couvrir l'ensemble de leurs conférences. Pour obtenir une copie de cet article, veuillez prendre contact avec Benoît COLSON (tél.: 081/72.49.20, e-mail: benoit.colson@fundp.ac.be).

Benoît MASQUILIER a, quant à lui, présenté un modèle permettant l'évaluation de la pollution causée par le trafic automobile (le projet, réalisé en collaboration avec l'Institut Wallon, vous était présenté en quelques mots dans GRTinfo nº2 et plus en détails dans GRTinfo nº3). L'exposé s'articulait autour de deux modèles: PACSIM, le modèle de simulation du trafic développé par le GRT (cfr l'article d'Eric CORNELIS - GRTinfo nº1) et le modèle de simulation des émissions atmosphériques (il s'agit du modèle européen COPERT). Après la présentation de ces deux modèles, l'orateur a expliqué brièvement comment intégrer le modèle d'émissions dans PACSIM afin d'obtenir un modèle combiné. Plusieurs exemples ont illustré les possibilités d'utilisation de ce modèle combiné. La rédaction d'un article "A traffic simulation model combined with a gas emission model" concernant ce sujet est en cours et si vous le souhaitez, vous pourrez en demander une copie auprès de Benoît MASQUILIER (tél.: 081/72.49.23, e-mail: benoit.masquilier@fundp.ac.be).

Benoît MASQUILIER, chercheur au GRT


 

Domaines actuels de recherche

Pour plus d'informations, consultez notre site internet à l'adresse http://www.fundp.ac.be/sciences/math/grt

Développement de systèmes
Conception d'un logiciel de gestion pour le système intégré de Park and Ride (Thierry MARTENS)
Enquêtes transports
Enquête-pilote nationale sur la mobilité des ménages (Philippe BARETTE)
Enquête nationale sur la mobilité des ménages et étude des chaînes d'activités des ménages (Philippe BARETTE)
Méthodes de correction de données (TEST) (Olivier LOTHAIRE)
Mise de résultats d'enquêtes sur le web (TEST) (Isabelle REGINSTER)
Modélisation
Modélisation des émissions atmosphériques liées au trafic automobile (Benoît MASQUILIER)
Développement de modèles et de méthodes pour de nouveaux systèmes de transport urbain (AIUTO) (Eric CORNELIS)
Modélisation et simulation à haute performance de réseaux de transport (HIPERTRANS) (Eric CORNELIS)
Intégration de modèles économiques et de trafic pour l'évaluation d'une politique de transport en milieu urbain (Eric CORNELIS)
Appui au développement du modêle de trafic de la Région Wallonne (Martine DE VLEESCHOUWER)


Isabelle Reginster - FUNDP - MATH - GRT - 20 octobre 1998