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Short-term forecasting is one of the most important challenges in intelligent transport systems (ITS). The demand information is crucial for transport operators in order to anticipate and optimize their service level and for travelers to have robust information. In addition, a good predictor can contribute to system resilience by predicting disrupted situations. In most forecasting models, the data collectors are based on regular time series and single stations of the urban area. This study considers trains as data collectors, i.e., sensors. Thus, we are not limited to single location sensors. Moreover, we have to deal with irregular time series.

Tous (im)mobiles, tous cartographes ? Cartomob, Toulouse, FRANCE, 14-/06/2021 - 16/06/2021; The paper presents the first elements of a reinterpretation of Tobler's Flowmapper, a discrete analytical flow mapping tool from discrete origin-destination data being carried into R. The articulation of a cartographic reflection on the type of information and its graphical symbolization is part of a global theoretical and methodological research aimed at enriching the semantics of movements mapping. Beyond the presentation of the different methodological and technical challenges, we present here first perspectives for the enhancement of this cartography of flows and movements. Beyond the presentation of the various issues, the exploratory and experimental dimensions of the analyses presented already suggest an enrichment of the mapping of movements that present strong geopolitical challenges, such as global migrations for example.; La communication présente les premiers éléments d'une relecture du Flowmapper de Tobler, un outil de "cartographie analytique" discrète de données de flux origine-destination en cours de portage dans R. L'articulation d'une réflexion cartographique sur le type d'information et sur sa symbolisation cartographique participe d'une recherche théorique et méthodologique générale visant à enrichir la sémantique de la carte thématique décrivant des mouvements géographiques. Au-delà de la présentation des différents enjeux techniques et méthodologiques, il s'agit de montrer les premières perspectives d'enrichissement que cette relecture entraîne. La dimension exploratoire et expérimentale des analyses présentées suggère en effet un enrichissement de cette cartographie de mouvements, en particulier pour ceux présentant des enjeux géopolitiques forts, telles les migrations mondiales que nous prenons pour exemple.

TDV2021, Toulouse DataViz, TOULOUSE, FRANCE, 13-/04/2021 - 13/04/2021; Arabesque est une application web dédiée à la géo-visualisation de données de flux et de réseaux spatiaux. Cet exposé présente la genèse de cet outil, ses possibilités et son utilisation, au travers d'une démonstration. La particularité d'Arabesque est d'offrir dans un même environnement des possibilités d'action aussi bien sur les composantes géographiques, statistiques que cartographiques. Arabesque ambitionne d'innover dans la manipulation et la visualisation de données numériques décrivant des flux et réseaux localisés ; elle se veut accessible (http://arabesque.ifsttar.fr/) et ouverte, dans le cadre d'un développement collaboratif (voir https://github.com/gflowiz/arabesque-dev).

Tous (im)mobiles, tous cartographes ?, Toulouse, France, 14-/06/2021 - 16/06/2021Recueil des contributions. Colloque International 14-16 juin 2021, Toulouse; Recueil des contributions sous forme de résumés longs au colloque international Cartographier les mobilités (Cartomob), renommé en Tous (im)mobiles, tous cartographes ? à l'annonce du confinement. Requalifié pour l'anecdote en Tous (im)mobiles, Tous à distance, tous cartographes ? cet événement à logiquement permis de discuter de distances parcourues, d'éloignements, de proximités pour évoquer des trajets, des voyages. Il a été plus largement question de mobilités, de circulations, de flux et de déplacements examinés au prisme de méthodes, d'outils, de représentations, de pratiques et d'usages. Différents formats sont présentés dans les sept sessions qui ont structuré les échanges : deux conférences, des communications académiques, des présentations d'images ou d'applications, des démonstrations d'outils ou de programmes informatiques.

FOSDEM'20, Free Open source Development Event Meeting, Bruxelles, BELGIQUE, 01-/02/2020 - 02/02/2020; Arabesque is a FLOSS web application dedicated to flow mapping and analysis. Using web technologies, it provides tools to the user to load O/D data. The user can easily modify filters parameters or add new ones. A default symbology is proposed but the user can define is own. Arabesque aims to provides a fast, lightweight framework to visualize and explore flow data with a special attention on graphics and symbology in order to produce beautiful and just flow maps. This presentation will be a short presentation of the project and a quick demo of the application. It is the extension of the presentation made at FOSS4G 2019: release, code publication, updates and a live demo. Geographic flow visualization (gFlowiz) is an interdisciplinary project dedicated to flows and networks in the geoweb. It is led by a team of French researchers and engineers in Geography, Cartography and Computer Science from both IFSTTAR and CNRS. A state of the art on current issues of flows and movement analysis on the geoweb has been produced through the compilation of around 70 applications in a thematic dashboard, and a 200 respondants survey on flow map usages and needs has been realized. The results of this were combined to create the specifications of the Arabesque application. Arabesque is a FLOSS web application dedicated to flow mapping and analysis. Using web technologies, it provides tools to the user to load Origin/Destination data in robust and well documented formats (CSV or geojson). Arabesque will display the most significant data at launch but the user can easily modify filters parameters or add new ones on nodes and/or links. A default symbology is proposed but color scales, size, transparency and shape of objects can be modified as well. Arabesque aims to provides a fast, lightweight framework to visualize and explore flow data. A special attention has been provided on graphics and use of correct symbology in order to produce beautiful and just flow maps. This presentation will be a short presentation of the Gflowiz project and a quick demo of the Arabesque application.

International audience

TRANSITDATA 2019 - 5th International Workshop and Symposium, Paris, FRANCE, 08-/07/2019 - 10/07/2019; Forecasting passenger demand is of great interest for public transport operators. Despite the important role that forecasting play in mobility demand understanding, in-depth transport oriented analysis of the forecasting results is often overlooked, since it raised some challenges. In this context we developed two visualization tools with open source frameworks that allow to analyze spatio-temporal time-series forecasting with context awareness. The first visualization tool allows to analyze the forecasting results over large period in all the stations and to zoom in for more precise temporal details. The other tool allows to better understand the passenger demand relations between the different stations of the transport network, and enable a spatial analysis of the results. Analyzed time-series corresponds to the forecast results of the number of passengers entering each station with a fine-grained temporal resolution (15 minutes interval) during one year achieved with a well-known machine learning model, a Random Forest. In order to highlight the spatio-temporal specificity of the passenger demand, we have computed and analyzed the residuals of a long-term forecast model that returns normal passenger demand. Here we show that both visualization tools depict the stations and the period hard to predict and allow to have an insight on which contextual element (weather, event on the city and incident on the transport network) could impact the forecasting. Experiment are performed with real data given by the transport authority of Montreal (Société de transport de Montreal, STM).

Repenser les cartes à l'ère du Web. Approches critiques et enjeux politiques, sociaux et économiques des nouvelles données territoriales, Section 3 : Expérimentations Web », Bordeaux, FRANCE, 10-/09/2018 - 11/09/2018; L'analyse de la production cartographique caractéristique du géoweb, tel que défini par T. Joliveau (2010)1 semble se focaliser sur les données, cartes et « services géographiques » localisés (Laurini et Servigne, 2011), disponibles au sein de plateformes de distribution, d'observatoires ou d'infrastructures de données spatiales (Noucher, 2017). Menée principalement du point de vue des localisations simples, statiques, souvent dans un domaine thématique donné (Gourmelon et al., 2016 ; Georis-Creuseveau, 2014), le geoweb ne semble pas faire état des interactions territoriales, mettant en relation plusieurs localisations. Ce constat liminaire pourrait signifier la relégation d'une branche de l'analyse spatiale cartographique, déjà secondaire dans l'approche traditionnelle, qui n'aurait finalement pas su se renouveler, alors que les possibilités de collecte, d'exploration et de traitement de données massives ont été considérablement étendues ces dernières années. Qu'en est-il exactement ? L'objet de cette présentation est d'examiner la présence de cartes de flux ou de réseaux issues de données de mobilités dans le geoweb actuel. Elle présente pour ce faire une première exploitation de la compilation réalisée dans le cadre du projet en cours gFLOWiz, dédié aux applications et services de géo-visualisation de flux à l'heure du web. Cette exploitation permettra de mesurer le chemin parcouru ces dix dernières années, une précédence recension (Bahoken, 2009) avait en effet souligné le caractère lacunaire de cartes de flux migratoires disponibles en ligne, en raison de difficultés techniques difficilement solvables à l'époque. Ayant pu montrer que la cartographie de flux est indéniablement le reflet d'une époque (Bahoken, 2018), nous faisons l'hypothèse que les nouveaux régimes de fabrique cartographique actuels intéressent également des flux et réseaux, mais dans des modalités qui les singularisent de la production cartographique générale. Cette production cartographique présente les spécificités d'une information complexe à analyser, représenter et finalement à consulter, parce que mobilisant plusieurs composantes dans une perspective généralement multi scalaire et sur une durée variable. Il convient en effet de distinguer, d'une part, la représentation des mobilités individuelles de celle des agrégats de populations en mouvement, de même que les cas des flux affectés sur un réseau de transport, décrivant un trafic, de ceux des flux immatériels. D'autre part, considérer la logique de raisonnement sous-jacente à la production cartographique, autrement dit le fait que les flux soient appréhendés du point de vue de leurs effets sur les lieux d'origine et/ou de destination, mais aussi du point de vue des relations impliquées, des interactions territoriales qui, rappelons-le, ne sont pas une information directement visible sur le terrain. Ces considérations théoriques ne sont pas anodines, elles correspondent à différents modes d'implantation spatiale non traditionnellement pris en compte dans la définition générale des IDS. Si les données géographiques ponctuelles ou surfaciques ne posent pas de problèmes d'affichage dans les Systèmes d'Information Géographique en ligne, ce n'est pas le cas des données linéaires dont l'implantation est bipolaire (Goodchild, 2007) ou multipolaire. La démultiplication de la quantité d'information à visualiser, le besoin d'une interaction avec le lecteur de la carte pour communiquer ces informations, impliquent une plus grande complexité, une sémiotique différente, pouvant être source de problèmes techniques d'affichage retardant l'intégration en l'état des données de mobilité dans les interfaces de géo visualisation. Cela étant, les possibilités technologiques et l'engouement des développeurs ont conduit à l'émergence d'interfaces dédiées à ces informations, ainsi qu'au développement d'applications spécifiques à la géo visualisation de toutes sortes déplacements. Parmi les 75 sites et pages web recensés dans gFLOWiz, 69 participent au geoweb et 64 applications de géo-visualisation portent exclusivement ou intègrent vues et données de flux, de réseaux et de trafics. De là à penser que la néo géographie permettrait une meilleure appréhension des données de mobilités que la cartographie classique, il n'y aurait qu'un pas.

RFTM, 1ères Rencontres Francophones Transport Mobilité, LYON, France, 06-/06/2018 - 08/06/2018; Cet article traite de la prévision du nombre de passagers entrant dans un réseau de transport multimodal en cas d'évènements atypiques. Nous proposons une approche issue de l'apprentissage profond, au travers d'un réseau de neurones récurrent. Cette approche a été comparée à la méthode des forêts aléatoires (Random Forest en anglais), largement utilisée en apprentissage statistique pour résoudre des problèmes de régression. Nous avons testé trois variantes du réseau de neurones récurrents (Gated Recurrent Unit, GRU) qui peuvent être décrites comme suit : "Un modèle local qui considère indépendamment les différentes séries temporelles propres à chaque station". Un modèle global, qui est un modèle multi-entrées/multi-sorties qui prédit simultanément toutes les séries temporelles des différentes stations". Un modèle qui combine l'information obtenue de manière globale et locale à propos des différentes séries temporelles des stations.

CASPT 2018, Conference on Advanced Systems in Public Transport and TransitData 2018, Brisbane, AUSTRALIE, 23-/07/2018 - 25/07/2018; Forecasting of public travel demand is of great importance to public transport management. It is a very challenging task that relies on many kinds of dependencies, such as temporal, spatial or exogenous factors (e.g., weather, event, service breakdown, ...). This paper investigates the short-term multi-step ahead forecasting (t+1, ..., t+8) of passenger demand aggregated by time step of 15 minutes.The forecasting is performed with smartcard data on a railway public transport network. Predicted flows could permit to optimize resource allocation, propose the best trip planning to passengers and better understand passenger flows during special events. We propose a state of the art deep learning approach, namely the gated recurrent unit (GRU), recurrent neural network, to tackle the short-term forecasting problem. We compared it to a well-known machine learning model namely Random Forest and long-term forecasting models. The experiments are conducted on a real 2-year smart card dataset provided by the transport organization authority of Ile-de-France (Ile-de-France Mobilites). The dataset depicts the passenger demand of 30 stations of the main Paris business district named La Defense, which corresponds to different transportation modes such as train (suburban railway service), metro, RER (Regional Express Network) and tramway. The evaluation of the models focuses on their performances in the presence of specific events through two subsets of data extracted from the whole dataset. These special periods correspond to transport network service anomaly periods such as service breakdown and special days period in term of passenger flow patterns such as public holiday.

In this paper we will investigate a statistical modeling to perform the clustering of passengers based on their ticketing logs in the public transport. The aim is partition the passengers into groups on the basis of their travel hours. The clustering is proposed to be performed in unsupervised way by using advanced data partitioning tools, that is dedicated Gaussian mixture models. Doing so, we will be able to extract typical patterns describing different types of transport usage, namely sporadic usage, typical home-work commute behavior, scholar usage etc.

ESANN 2017, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, Bruges, BELGIQUE, 26-/04/2017 - 28/04/2017; Maps seem the most intuitive way to visualize massive urban data but they also raise some well-known graphical problems (such as visual clutter, etc.). This paper focuses on processing massive spatio-temporal data in order to ease multi-scale exploration. To this end, we describe a preprocessing tool that enables the automatic creation of a multi-resolution grid from a high resolution grid of spatio-temporal data in a format compatible with webmapping applications (vector tiles). The use of this tool is exemplified through a prototype that offers the possibility to navigate into a massive itinerary request dataset collected in the Ile-de-France region.

AAFD & SFC'16 - Francophone International Conference on Data Science, Marrakech , MAROC, 22-/05/2016 - 26/05/2016; Dans le domaine des transports, l'analyse des mobilités des personnes peut s'appuyer sur des traces numériques de plus en plus nombreuses générées lors de nos déplacements. Cet article est dédié à l'identification de profils types de mobilité d'usagers à partir de leurs données de validation sur un réseau de transport collectif. L'approche proposée est basée sur un modèle génératif à deux niveaux dont le premier permet de regrouper les usagers en fonction de leur activité temporelle, tandis que le second niveau modélise cette activité temporelle au sein de chaque groupe à l'aide d'un mélange de Gaussiennes. Les expérimentations sont menées sur des données billettiques réelles collectées sur le réseau de transport collectif de Rennes métropole. Les résultats obtenus montrent que les profils temporels des différents groupes sont étroitement liés aux activités génératrices de déplacement et aux modes de vie des usagers.

51e congrès de l'association québécoise des transports, Quebec, CANADA, 11-/04/2016 - 13/04/2016; La planification des transports urbains collectifs demande une connaissance étendue des habitudes comportementales de la clientèle. Depuis quelques années, on voit un intérêt à utiliser les données complètement anonymisées provenant des systèmes de perception par cartes à puce pour mieux connaître les déplacements de la clientèle et ainsi mieux modéliser la demande. Dans la foulée des développements méthodologiques associés au "big data", de nouvelles techniques de segmentation des données nous permettent maintenant d'examiner des millions de transactions, et ce sur plusieurs années. Cette conférence traite d'expérimentations effectuées sur les données de la Société de transport de l'Outaouais.

La desserte des zones périurbaines, pour desserrer la dépendance à la voiture, peut s’appuyer sur la combinaison du vélo et des transports collectifs pour réaliser des chaînes de déplacement à la fois performantes, plus respectueuses de l’environnement et économiques. Le projet de recherche VERT - Le vélo évalué en rabattement dans les territoires- porté par l’IFSTTAR et Beauvais Consultants, et financé par la direction de la recherche et de l’innovation du commissariat général au développement durable, dans le cadre du Predit 4 (Programme de recherche et d’innovation dans les transports), a procédé à une évaluation conjointe des contraintes qui pèsent sur les usagers et des avantages qu’ils peuvent en attendre, ainsi que de ce qu’il coûterait à la collectivité d’assurer un service attractif (par rapport à d’autres solutions).Cette évaluation a montré que le gain socio-économique était suffisamment intéressant pour encourager les acteurs à développer ces politiques. Le projet conjugue un état de l’art d’expériences étrangères (incluant une analyse de la littérature scientifique récente), une approche économique (mise au point de méthodes d’évaluation), la construction et l’application d’un modèle de coûts, une approche sociologique (entretiens auprès d’acteurs) et une étude de cas dans le périurbain de Tours. Il apporte des résultats permettant de mesurer les apports potentiels de l’intermodalité vélo-train dans la desserte des territoires périurbains, tant sur les plans environnementaux ou urbains que de santé publique

TRISTAN IX - 9th Triennial Symposium on Transportation Analysis, Oranjestad, Aruba, PAYS-BAS, 13-/06/2016 - 17/06/2016; The proposed approach follows and develops the research direction initiated almost 50 years ago, during which Origin/Destination (O/D) matrices were in a very simple way evaluated by means of Gravity Models (see Casey (1955)). In the classical framework, the population density of locations and the distance between two locations are often considered as relevant factors to estimate the number of trips from one zone to another one. Our novel model is similar in the subject since it considers compromises and covariates to get insight of the mobility. But it overcomes the barriers of Gravity Modelling which is mainly static and push it in a dynamic context. Following the traces of Mixed-Membership modeling (see Airoldi et al. (2014)), which can perform analyses of O/D matrices (as in Come et al. (2014)), we propose to merge a gravity model approach with Latent Dirichlet Allocation (LDA) in order to deal with non stationary O/D matrices. Our proposal called G-LDA which stands for Gravity LDA, allows us to uncover the hidden patterns underlying urban mobility by taking into account temporal effects on usages and the effects of contextual socio-economical variables. In the following, we describe the novel extension of the LDA model and give some results on a dataset collected on the Paris Bike Shared System (BSS).

Séminaire de restitution Prédit GO 2 : Continuité des chaînes de déplacement, LA DEFENSE, FRANCE, 06-/11/2015 - 06/11/2015; Intermodalité vélo-transport collectif (suite du projet PORT-VERT) : Focus sur le milieu périurbain avec étude de cas, Évaluation économique du gain pour un transfert durabattement voiture (P+R) vers le rabattement vélo (B+R), Autres analyses : jeux d'acteurs, stationnement, cyclabilité.

To loosen car dependency, service to exurban areas can rely on the bicycle and public transport combination to achieve time-efficient, environment-friendly and cost-saving trip chains. This topic is scarcely investigated in France in spite of the increasingly important stakes. The potential development of such a combination depends on a set of factors (technical and regulatory aspects, users' constraints and expected benefits, political will); for that, a pluridisciplinary approach focused on a case study is fruitful. Costs and benefits for the community are compared in organizing an attractive bike-and-ride service instead of a park-and-ride service. Economic diagnosis is topped by a sociological approach (qualitative interviews with stakeholders). Analysis is applied to a French exurban territory (Val d'Amboise), where regional train is used to reach several employment clusters (including Tours), but where bicycle use for transport is presently low, in particular by lack of decidedly proactive policies putting into effect a global vision for public space adaptation and motorized travel containment. The implementation of intermodal travel with regional train is analysed in the study according to several scenarios, one of which heavily relies on the bicycle for the access leg to the station. Each scenario is associated with operational tools to capture, or extend the existing potential: technical tools such as station facilities, route bikeability, e-bike diffusion, and other incentives such as fare policy, innovative cartography, communication. The benchmarking of best French and foreign practices shed light on our analysis. Under certain conditions the findings could be applied to many exurban territories with similar situations., Pour desserrer la dépendance à la voiture, la desserte des zones périurbaines peut s'appuyer sur la combinaison du vélo et du transport collectif pour réaliser des chaînes de déplacement à la fois performantes, écologiques et économiques. Le sujet est encore peu traité en France malgré l'importance croissante de l'enjeu. Les potentialités d'une telle combinaison dépendent de tout un ensemble de facteurs (aspects techniques et réglementaires, contraintes qui pèsent sur les usagers et avantages qu'ils peuvent en attendre, volonté politique), d'où l'intérêt d'une approche pluridisciplinaire calée sur une étude de cas. Sont ainsi comparés les coûts et avantages pour la collectivité de l'organisation d'un service attractif pour le rabattement à vélo sur la gare plutôt qu'un service de parc relais. Le diagnostic économique est complété par une approche sociologique (enquêtes qualitatives auprès des acteurs). L'analyse est appliquée à un territoire périurbain français (Val d'Amboise) où le train régional est utilisé pour rejoindre plusieurs bassins d'emploi (dont celui de Tours), mais où l'usage du vélo utilitaire est actuellement modeste, notamment par manque d'une politique publique résolument volontariste qui traduirait une vision globale d'adaptation de l'espace public et de maîtrise des déplacements motorisés. La réalisation de l'intermodalité avec le train régional est déclinée dans l'étude selon plusieurs scénarios prospectifs, dont l'un fait du vélo un mode massivement utilisé pour le rabattement sur la gare. À chaque scénario sont associés des leviers mobilisables pour capter, voire étendre le potentiel existant : leviers techniques (aménagements en gare, cyclabilité des itinéraires, diffusion du VAE, ...) et autres incitations (politique tarifaire, cartographie innovante, communication, ...). Les enseignements des meilleures expériences françaises et étrangères éclairent notre analyse. Sous certaines conditions les résultats pourraient être transposés à de nombreux territoires périurbains confrontés à une situation similaire.

De nouvelles sources d'information telles que les données billettiques permettent de proposer d'autres approches pour étudier la mobilité dans les transports en commun. À travers un cas d'étude mené sur Rennes Métropole, nous illustrons comment ces données peuvent être exploitées afin d'extraire des connaissances permettant de caractériser finement les habitudes temporelles des usagers et les profils d'activité des stations composant un système de transport en commun.