Brevet FR3069345A1 — publié le 20190125

DOMAINE TECHNIQUE AUQUEL SE RAPPORTE L'INVENTION La présente invention concerne, de manière générale, le domaine de l'analyse des transports et de la mobilité. Elle concerne plus particulièrement un système et un procédé d'analyse d'un réseau de transport en commun pour la détermination des besoins en mobilité au sein d'un territoire parcouru par ledit réseau de transport en commun, par exemple sous la forme de la demande locale en mobilité, voire sous la forme d'une matrice spatio-temporelle de déplacement. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE Dans les pays en développement, la population des villes est en forte progression, ce qui nécessite l'introduction (ou au moins l'évolution) de l'offre en matière de transport public. Les solutions de transport public doivent souvent concilier de multiples objectifs divergents, tels que l'amélioration des niveaux de service, l'abaissement des coûts opérationnels et la réduction des impacts environnementaux. L'évaluation et la planification de cette offre doivent s'appuyer sur une compréhension des besoins de mobilité. La demande locale en mobilité résulte des besoins individuels de participer à des activités sociales et économiques, à différents moments et à différents endroits, ce qui implique la présence de dimensions spatiales et temporelles. Les caractéristiques observables de la demande locale en mobilité, telles que le choix de parcours et la vitesse, dépendent des infrastructures de transport existantes, des solutions et de l'interaction entre les voyageurs. Cette demande locale en mobilité peut être estimée à partir d'une modélisation des influences sociodémographiques et des connaissances du territoire. Mais, dans certaines villes, les données historiques sur la demande locale en mobilité, les connaissances sur la documentation sociodémographique ou les connaissances du terrain, peuvent être incomplètes voire même absentes. Le temps et les contraintes budgétaires, la forte densité de population et la démographie en évolution rapide /constante, rendent la collecte de ces données 2 complexe et fastidieuse. Cette demande locale en mobilité peut encore être estimée par une agrégation des traces fragmentées de la demande locale en mobilité (par exemple données AFC ou données GSM). 5 De telles sources fragmentées de demande locale en mobilité constituent des alternatives viables pour l'analyse. Toutefois, cette approche n'est là encore pas toujours satisfaisante parce qu'elle dépend fortement de la disponibilité et de la qualité des données. 10 OBJET DE L'INVENTION Afin de remédier à l'inconvénient précité de l'état de la technique, la présente invention propose un système et un procédé d'analyse d'un réseau de transport en commun pour la détermination des besoins en mobilité (par exemple sous la forme de la demande locale en mobilité, voire d'une matrice spatio- 15 temporelle de déplacement) au sein d'un territoire parcouru par ledit réseau de transport en commun (ledit réseau de transport en commun consistant en un réseau de transport de surface roulant comprenant plusieurs véhicules circulant au sein de lignes de transport qui sont chacune définies par des noeuds reliés par des tronçons). 20 La solution selon l'invention propose en substance un système et une méthode pour la détermination de ce besoin de mobilité à partir d'une analyse des caractéristiques liées à la vitesse moyenne des véhicules sur les tronçons qui est avantageusement collectée par des moyens de suivi de véhicules (par exemple dans les traces ou les enregistrements d'un système de géolocalisation tel que le 25 GPS) installés sur des véhicules témoins / collecteurs. La matrice spatio-temporelle de déplacement obtenue, dite encore matrice origine - destination (0-D) spatiotemporelle, représente une forme de demande / besoin de déplacement sur un territoire parcouru par le réseau de transport en commun, qui fournit une référence pour l'analyse et la planification 30 des solutions de transport. A cet égard, le système d'analyse selon l'invention comprend : - des moyens de suivi desdits véhicules au sein dudit réseau de transport en commun, qui comprennent des moyens de géolocalisation destinés à générer des données de géolocalisation horodatée de chacun desdits véhicules, 3 - des premiers moyens de traitement comprenant (i) un premier module pour le traitement desdites données de géolocalisation horodatée, qui est conçu pour déterminer, pour l'un au moins des véhicules, des valeurs de temps d'arrêt auxdits noeuds et des valeurs de vitesse moyenne sur lesdits tronçons, et (ii) un 5 second module pour le traitement des données issues dudit premier module, qui est conçu pour déterminer, pour l'une au moins des lignes de transport et pour différents créneaux horaires, des valeurs de temps d'arrêt moyen auxdits noeuds et des valeurs de vitesse moyenne sur lesdits tronçons, - des seconds moyens de traitement comprenant un premier module de 10 traitement qui est conçu pour déterminer, à partir desdites valeurs de vitesse moyenne sur les tronçons, la valeur locale de demande en mobilité (dite encore « valeur de demande locale en mobilité ») pour chacun desdits tronçons et pour chacun desdits créneaux horaires, et - des moyens mémoires, comprenant une base de données dans 15 laquelle sont enregistrées les données dudit système d'analyse. La solution selon l'invention permet ainsi une analyse des caractéristiques observables, notamment les mesures relatives à la vitesse moyenne sur les tronçons, qui interfèrent sur la demande locale en mobilité. Les moyens de suivi sont utilisés dans des véhicules témoins pour 20 recueillir des caractéristiques observables et localisées de la demande en mobilité. Alors que les véhicules témoins circulent dans le trafic, ils capturent les variations de vitesse résultant de leurs interactions avec l'infrastructure routière et les véhicules tiers. 25 L'influence des véhicules tiers sur la vitesse du véhicule témoin permet de déterminer la relation entre la vitesse moyenne et la demande locale en mobilité. La solution selon l'invention permet également la construction initiale d'une matrice d'origine-destination (0-D) dépendante, ou non, du temps. 30 Une matrice O-D est un moyen de représenter le flux des voyageurs entre les zones d'un réseau de transport en commun ; cette construction initiale se réfère à une estimation sans connaissance préalable d'une quelconque demande locale en mobilité. Elle peut être rendue dépendante du facteur temps par la prise en compte de flux de mobilité inhérents à différents moments de la journée. Il 4 coexiste une vision statique (macroscopique) de la matrice O-D qui globalise les déplacements et une vision dynamique (microscopique) de celle-ci qui discrimine les déplacements en fonction d'une période de temps. L'invention s'appuie avantageusement sur l'analyse des variations de 5 vitesse dans les traces ou enregistrements GPS. D'autres caractéristiques non limitatives et avantageuses du système d'analyse conforme à l'invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes : - les seconds moyens de traitement comprennent un second module de 10 traitement qui est conçu pour déterminer, à partir des valeurs de demandes locales générées par les premiers moyens de traitement, la matrice spatio-temporelle de déplacement dudit réseau de transport ; - les seconds moyens de traitement comprennent un troisième module de traitement qui est conçu pour déterminer des groupements de tronçons dont 15 les tronçons présentent des profils similaires de valeurs de demandes locales ; - ladite base de données contient plusieurs groupes de données : un groupe de données « réseau », relatif à la structure du réseau de transport en commun, comprenant les coordonnés des noeuds et la longueur des tronçons, un groupe de données « suivi », relatif au suivi desdits véhicules, comprenant un 20 identifiant unique de chacun desdits véhicules et lesdites données de géolocalisation horodatée de chacun desdits véhicules, et un groupe de données « échantillonnage », contenant des valeurs d'échantillonnage du nombre d'usagers pour chaque tronçon et pour chaque créneau horaire ; - les valeurs d'échantillonnage consistent en : des données issues d'un 25 comptage des usagers, ou des données issues de moyens de suivi des usagers qui équipent les véhicules ; - lesdits premiers et seconds moyens de traitement consistent en des programmes d'ordinateur, enregistrés sur des moyens mémoires, comprenant des moyens de code de programme pour déterminer la demande locale en mobilité, 30 voire la matrice spatio-temporelle de déplacement, lorsque lesdits programmes d'ordinateur sont exécutés sur un ordinateur. L'invention propose également un procédé d'analyse d'un réseau de transport en commun pour la détermination des besoins en mobilité au sein d'un territoire parcouru par ledit réseau de transport en commun, lequel procédé 5 d'analyse comprend : - une opération de suivi desdits véhicules au sein dudit réseau de transport en commun, pour générer des données de géolocalisation horodatée de chacun desdits véhicules, 5 - une première opération de traitement comprenant (i) une première étape de traitement desdites données de géolocalisation horodatée qui est conçu pour déterminer, pour l'un au moins des véhicules, des valeurs de temps d'arrêt auxdits noeuds et des valeurs de vitesse moyenne sur lesdits tronçons, et (ii) une seconde étape pour le traitement desdites données issues de ladite première 10 étape de traitement qui est conçu pour déterminer, pour l'une au moins des lignes de transport et pour différents créneaux horaires, des valeurs de temps d'arrêt moyen auxdits noeuds et des valeurs de vitesse moyenne sur lesdits tronçons, - une seconde opération de traitement comprenant une étape de traitement pour déterminer, à partir desdites valeurs de vitesse moyenne dans les 15 tronçons, la valeur d'une demande locale en mobilité pour chacun desdits tronçons et pour chacun desdits créneaux horaires, et lequel procédé d'analyse comprend une opération d'enregistrement des données issues des opérations de traitement dans la base de données des moyens mémoires. 20 D'autres caractéristiques non limitatives et avantageuses du procédé d'analyse conforme à l'invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes : - la seconde opération de traitement comprend une étape de traitement pour déterminer, à partir des valeurs de demandes locales prédéterminées, la 25 matrice spatio-temporelle de déplacement dudit réseau de transport ; - la seconde opération de traitement comprend une étape de traitement pour déterminer les groupements de tronçons dont les tronçons présentent des profils similaires de valeurs de demandes locales. 30 DESCRIPTION DETAILLEE D'UN EXEMPLE DE REALISATION La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à titre d'exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l'invention et comment elle peut être réalisée. Sur les dessins annexés : 6 - la figure 1 représente, schématiquement, le système d'analyse d'un réseau de transport en commun ; - la figure 2 représente schématiquement une organisation possible de la base de données du système d'analyse (les légendes en italique sont rédigées en 5 anglais) ; - la figure 3 représente schématiquement les principales étapes du procédé d'analyse du réseau de transport en commun pour définir les besoins en mobilité (les légendes en italique sont rédigées en anglais). 10 Généralité La présente invention propose un système et un procédé d'analyse d'un réseau de transport en commun pour la détermination des besoins en mobilité au sein d'un territoire parcouru par ledit réseau de transport en commun. De manière générale, un territoire est une étendue de terre occupée par 15 un groupe humain ou qui dépend d'une autorité, par exemple une ville, une juridiction ou une collectivité territoriale. Par « besoins en mobilité » (dit encore « demande de transport »), on entend l'ensemble des besoins de déplacement de personnes et/ou de biens. Ces besoins en mobilité englobent avantageusement la demande locale 20 en mobilité et les matrices spatio-temporelles de déplacement. Par « matrice spatio-temporelle de déplacement » (ou « matrice de flux O-D temps-dépendant »), on entend une représentation de données illustrant le nombre total de voyageurs allant de chaque point d'origine, jusqu'à chaque point de destination, avantageusement dans un réseau de transport en commun, pour 25 les différentes périodes de la journée (dit encore « créneaux horaires »). Par « créneau horaire », on entend avantageusement une période de la journée s'étendant depuis une heure de début jusqu'à une heure de fin. Dans le territoire prédéfini, les zones désignent des sous-domaines continus où les profils de demande temporelle (profils de demande locale) sont 30 similaires et peuvent donc être supposés comme se concentrant sur un point pour l'analyse. De tels points sont désignés sous le nom de « noeud » (ou « node »). Les origines et les destinations forment des paires de noeuds. Le réseau sous-jacent considéré peut consister en un graphique composé de tels noeuds, ainsi que des tronçons (« link ») qui rejoignent deux noeuds sur un trajet qui a été 7 emprunté par des véhicules témoins (dit encore « véhicule collecteur » ou « véhicule laboratoire » ou « probe vehicule »). Un nombre estimé de voyageurs présents sur un tronçon est désigné sous le nom de « demande locale en mobilité » (dit encore « demande locale de 5 transport » ou plus simplement « demande locale »). La technologie selon l'invention prend avantageusement en compte des données de géolocalisation horodatée (par exemple les traces ou enregistrements GPS traités provenant des véhicules équipés), pour obtenir les mesures de vitesse moyenne par tronçon et par créneau horaire, en vue de l'analyse 10 ultérieure. Un échantillon (réel) de données de la demande locale en mobilité peut ensuite être ajouté pour étalonner / affiner le système. Réseau de transport en commun 15 Le transport en commun, ou transport collectif, met en oeuvre des véhicules adaptés à l'accueil simultané de plusieurs personnes. Le réseau de transport en commun (par exemple un réseau de transport collectif de surface) consiste avantageusement en un réseau de transport de surface roulant. 20 Ce réseau de transport en commun R comprend ainsi plusieurs véhicules V, par exemple des autobus pour les services urbains ou des autocars pour les services interurbains. Ces véhicules circulent au sein / le long de lignes de transport T (seule l'une de ces lignes de transport est illustrée schématiquement sur la figure 1). 25 Chaque ligne de transport T est définie par des noeuds N; deux noeuds N sont reliés par un tronçon L. Système d'analyse La figure 1 représente un système d'analyse 1 selon l'invention qui est 30 adapté à l'analyse d'un réseau de transport en commun pour la détermination de la demande locale en mobilité, voire pour la détermination d'une matrice spatio-temporelle de déplacement. Le système d'analyse 1 comprend : - des moyens de suivi 2 des véhicules V au sein du réseau de transport 8 en commun R, qui comprennent des moyens de géolocalisation 21 destinés à générer des données de géolocalisation horodatée de chacun des véhicules V, - des premiers moyens de traitement 3 comprenant (i) un premier module 31 pour le traitement des données de géolocalisation horodatée, qui est conçu 5 pour déterminer, pour l'un au moins des véhicules V, des valeurs de temps d'arrêt auxdits noeuds N et des valeurs de vitesse moyenne sur lesdits tronçons, et (ii) un second module 32 pour le traitement des données issues dudit premier module 31, qui est conçu pour déterminer, pour l'une au moins des lignes de transport et pour différents créneaux horaires, des valeurs de temps d'arrêt moyen auxdits 10 noeuds et des valeurs de vitesse moyenne sur lesdits tronçons, - des seconds moyens de traitement 4 comprenant un premier module de traitement 41 qui est conçu pour déterminer, à partir desdites valeurs de vitesse moyenne sur les tronçons, la valeur locale de demande en mobilité pour chacun desdits tronçons et pour chacun desdits créneaux horaires, et 15 - des moyens mémoires 5, comprenant une base de données dans laquelle sont enregistrées les données dudit système d'analyse 1. Les moyens de géolocalisation 2 comprennent avantageusement des récepteurs de géolocalisation 21 (par exemple des récepteurs GPS) qui équipent chacun des véhicules V. 20 Selon des modes de réalisation avantageux, les seconds moyens de traitement 4 comprennent encore : - un second module de traitement 42 qui est conçu pour déterminer, à partir des valeurs de demandes locales générées par le premier module de traitement 41 desdits seconds moyens de traitement 4, la matrice spatio- 25 temporelle de déplacement dudit réseau de transport R, et/ou - un troisième module de traitement 43 qui est conçu pour déterminer des groupements de tronçons dont les tronçons présentent des profils similaires de valeurs de demandes locales. Les premiers et seconds moyens de traitement 3, 4, et le cas échéant les 30 différents modules de traitement 31, 32, 41, 42, 43, consistent avantageusement en des programmes d'ordinateur, enregistrés sur des moyens mémoires, comprenant des moyens de code de programme pour déterminer la demande locale en mobilité, voire la matrice spatio-temporelle de déplacement, lorsque lesdits programmes d'ordinateur sont exécutés sur un ordinateur C. 9 Les programmes d'ordinateur exécutent un procédé (ou algorithme) décrit ci-après qui permet d'obtenir, à partir de données collectées notamment par les moyens de suivi 2, les besoins en mobilité sur le territoire parcouru par le réseau de transport en commun R. 5 De manière générale, tel que représenté plus en détails sur la figure 2, la base de données 5 contient avantageusement plusieurs groupes (ou tables) de données : - un groupe de données « réseau » 51 (dit encore « définition du réseau »), relatif à la structure du réseau de transport en commun, comprenant 10 notamment les coordonnés des noeuds et la longueur des tronçons, - un groupe de données « suivi » 52 (dit encore « données de véhicule témoin »), relatif au suivi desdits véhicules, comprenant un identifiant unique de chacun desdits véhicules et lesdites données de géolocalisation horodatée de chacun desdits véhicules (date, heure, tronçon, vitesse), et 15 - un groupe de données « échantillonnage » 53 (dit encore « données de demande échantillonnées »), contenant des valeurs d'échantillonnage du nombre d'usagers (demande) pour chaque tronçon et pour chaque créneau horaire. En pratique, les valeurs d'échantillonnage consistent avantageusement en : 20 - des données issues d'un comptage des usagers (sur un tronçon et/ou sur un noeud), ou - des données issues de moyens de suivi des usagers qui équipent les véhicules. Ces données « échantillonnage » 53 ont pour intérêt de venir affiner 25 l'estimation de la demande locale en mobilité. Procédé De manière générale, le procédé selon l'invention comprend avantageusement les opérations suivantes : 30 - le suivi des véhicules au sein du réseau de transport en commun, pour générer des données de géolocalisation horodatée de chacun desdits véhicules, - avantageusement, l'identification des caractéristiques territoriales, - l'estimation de la demande locale en mobilité, et - une approximation des flux d'origine-destination sur le réseau de 10 transport en commun, pour générer la matrice O-D. Chaque opération consiste en une série d'étapes adaptée à estimer successivement la demande locale en mobilité puis la matrice spatio-temporelle de déplacement (dite encore « matrice O-D dépendante du temps »). 5 Plus généralement, tel que représenté sur la figure 3, le procédé d'analyse comprend avantageusement : - une opération de suivi des véhicules au sein dudit réseau de transport en commun, via les moyens de suivi 2, pour générer des données de géolocalisation horodatée de chacun desdits véhicules, 10 - une première opération de traitement comprenant (i) une première étape de traitement desdites données de géolocalisation horodatée qui est conçu pour déterminer, pour l'un au moins des véhicules, des valeurs de temps d'arrêt auxdits noeuds et des valeurs de vitesse moyenne sur lesdits tronçons (via le premier module 31 des premiers moyens de traitement 3), et (ii) une seconde 15 étape pour le traitement desdites données issues de ladite première étape de traitement qui est conçu pour déterminer, pour l'une au moins des lignes de transport et pour différents créneaux horaires, des valeurs de temps d'arrêt moyen auxdits noeuds et des valeurs de vitesse moyenne sur lesdits tronçons (via le second module 33 des premiers moyens de traitement 3), 20 - une seconde opération de traitement comprenant (i) avantageusement, une étape de traitement pour déterminer les groupements de tronçons dont les tronçons présentent des profils similaires de valeurs de demandes locales (via le troisième module 43 des seconds moyens de traitement 4), (ii) une étape de traitement pour déterminer, à partir desdites valeurs de vitesse moyenne dans les 25 tronçons, la valeur d'une demande locale en mobilité pour chacun desdits tronçons et pour chacun desdits créneaux horaires (via le premier module 41 des seconds moyens de traitement 4) et (iii) avantageusement une étape de traitement pour déterminer, à partir des valeurs de demandes locales prédéterminées, la matrice spatio-temporelle de déplacement dudit réseau de transport (via le 30 deuxième module 42 des seconds moyens de traitement 4). Ce procédé d'analyse comprend encore une opération d'enregistrement des données issues des opérations de traitement dans la base de données des moyens mémoires 5. 11 Collecte des données et première opération de traitement (via les premiers moyens de traitement 3) L'opération de suivi des véhicules et la première opération de traitement sont décrites ci-dessous. 5 La collecte de données s'effectue avantageusement par deux mécanismes. Les données de géolocalisation horodatée (dites encore « données GPS » pour Global Positioning System) sont collectées par le biais des moyens de suivi 2 des véhicules. 10 Ces données de géolocalisation horodatée sont avantageusement appairées avec au moins les variables suivantes : l'identifiant (« ID ») du véhicule, l'horodatage et les coordonnées à des intervalles ou des emplacements prédéfinis (figure 2). Des données « réelles » de la demande locale en mobilité, exprimées en 15 nombre de passagers à bord ou les comptes de descente des passagers, sont avantageusement collectées séparément (figure 2). Ces données « réelles » de la demande locale en mobilité peuvent être obtenues soit par comptage manuel, soit par le biais de moyens automatisés du système de suivi 1 qui équipent par exemple les véhicules V (par exemple sous la 20 forme de bornes de validation de titre de transport). Les données collectées sont soumises à un processus de prétraitement avant stockage. Cette étape convertit les données dans le format requis pour les analyses ultérieures. Les données sont ensuite stockées dans la base de données 5. 25 Ces données stockées peuvent être organisés dans des catégories se référant à la définition du réseau 51 (« network definition »), les données du véhicule témoin collectées par le système de suivi 52 (« probe vehicule data ») et les données de demande échantillonnée 53 (« sampled demand data »). Les données « définition du réseau » sont obtenues à partir du traitement 30 des données « véhicule témoin ». Les noeuds sont introduits / sélectionnés au niveau d'emplacements stratégiques pour découper le réseau en unités de tronçons (« links »). Les paramètres incluent avantageusement les coordonnées des noeuds et la longueur des tronçons entre deux noeuds. Ces paramètres incluent encore 12 avantageusement la configuration des lignes et leurs variations d'itinéraire. Ces paramètres peuvent encore être représentés par les variables suivantes : - V : noeuds (« node ») sur le réseau de transport en commun 5 Coord_v = (lon_v, lat_v) : coordonnées du noeud v, v E V - A : tronçons (« links ») sur le réseau de transport en commun A_(i,j) = { a_(i,j,1), a_(i,j,2) ... 1: ensemble de tronçons entre le noeud i et le noeud j Les données « véhicule témoin » sont extraites des données de suivi des 10 véhicules et des données « définition du réseau ». Les traces continues collectées sont découplées pour correspondre aux noeuds et aux tronçons du réseau de transport en commun. Le temps passé aux noeuds et la vitesse moyenne sur les tronçons pour chaque observation peuvent être calculés. 15 En outre, la notion de périodes ou de « créneau horaire », comme unité de segmentation du temps, est introduite. A cet égard, on notera les variables suivantes : - P : période d'une journée - -s_(a, p) : mesure de la vitesse moyenne sur le tronçon a pour un 20 créneau horaire période p Les données « demande échantillonnée » peuvent être collectées : - par comptage manuel, - par méthodes de collecte automatique, telles que les compteurs automatiques de véhicules. 25 La demande locale en mobilité doit être associée à un tronçon et à un créneau horaire. Des paramètres supplémentaires, concernant par exemple les itinéraires sur lesquels les données sont collectées, peuvent être utiles à cet effet. A ce sujet, on notera les variables suivantes : 30 - D_ (a, p) : nombre moyen de voyageurs présents sur le tronçon a pour un créneau horaire p - l_ (a, p) : nombre moyen de voyageurs entrant sur le tronçon a pour un créneau horaire p - 0_ (a, p) : nombre moyen de voyageurs sortant sur le tronçon a pour 13 un créneau horaire p Partant de ces données de base collectées et prétraitées, la seconde opération de traitement du procédé d'analyse se compose avantageusement de trois étapes d'analyse successives. 5 La première étape s'intéresse avantageusement aux données du véhicule témoin traitées, pour effectuer une analyse des regroupements de tronçons. Les regroupements permettent de comprendre les caractéristiques de la demande locale en mobilité et des flux ; ils permettent également la spécification des zones pour la collection des données de demande locale. 10 La deuxième étape détermine la relation entre la vitesse moyenne et la demande locale en mobilité, afin d'estimer la demande locale en mobilité de tous les tronçons non-échantillonnés. La dernière étape reconstruit la demande des paires O-D en fonction des paramètres comportementaux et de la demande locale en mobilité estimée. 15 Identification des caractéristiques territoriales (première étape de la seconde opération de traitement, via le troisième module 43 des seconds moyens de traitement 4) L'objectif de cette étape est d'identifier les groupements de tronçons (ou 20 « zones »), voisins ou non, qui partagent des profils similaires de demande locale en mobilité. L'observation d'une relation entre la demande locale en mobilité et la vitesse moyenne suggère que les variations temporelles de vitesse dues à l'influence de véhicules tiers peuvent être utilisées pour l'analyse. 25 Le résultat de cette étape fournit une identité d'appartenance, pour chaque zone, à un groupement de tronçons ; il permet d'analyser les caractéristiques territoriales, telles que les modes de déplacement et les grandes directions de déplacement. Ce processus s'effectue par le biais d'un processus de normalisation qui 30 centralise et met à l'échelle les données. A ce sujet, on notera les variables suivantes : =s_ (a, p) : vitesse moyenne normalisée sur le tronçon a pour le créneau horaire p Les profils de vitesse (« Speed profiles ») se réfèrent aux changements 14 de la vitesse moyenne du véhicule témoin (traitée) sur les créneaux horaires et ventilés sur un tronçon. Il est désigné par l'ensemble des vitesses moyennes normalisées sur le tronçon a sur tous les créneaux horaires P. 5 Entre les tronçons où les voies de transport en commun sont absentes, les profils de vitesse moyenne peuvent être similaires, mais ils sont rarement identiques. A ce sujet, on notera les variables suivantes : 0 rs_ (a, 1), =s_ (a, 2), ..., =s_ (a, I P I)} : profil de vitesse sur le tronçon a 10 Un algorithme de regroupement (« agglomerative clustering »), connu également sous le nom de « regroupement hiérarchique » (« hierarchical clustering »), est appliqué pour identifier les tronçons partageant des caractéristiques similaires. La mesure de distance, pour évaluer la similitude entre les profils de 15 vitesse de différents tronçons, est calculée comme la différence entre 1 et la corrélation (1 - p). Cette opération aboutit à une valeur comprise entre 0 et 2, depuis des tronçons très similaires jusqu'à des tronçons très différents. La similarité entre sous-regroupements est définie comme la similarité 20 des profils de paires ou de vitesse les moins similaires. Les résultats de l'application de l'algorithme se présentent avantageusement sous la forme d'un dendrogramme de regroupement (« clustering dendrogram La présentation et l'interprétation d'un tel dendrogramme permettent de 25 déterminer le nombre approprié de groupements dans l'ensemble des données. Cela correspond au nombre de zones dans lesquelles les profils de demande locale en mobilité sont considérés comme similaires. Les résultats de cette étape de regroupement permettent d'identifier les sites stratégiques pour l'échantillonnage des données de la demande locale en 30 mobilité. La zone échantillonnée devrait couvrir les zones de chacun des regroupements concernés. Ils servent également de sources supplémentaires de données pour les études dans les étapes suivantes. Estimation de la demande locale en mobilité (deuxième étape de la 15 seconde opération de traitement, via le premier module 41 des seconds moyens de traitement 4) Cette étape vise à estimer la demande locale en mobilité pour les tronçons non-échantillonnés. 5 Un modèle paramétrique est introduit pour approcher la relation entre la vitesse moyenne du véhicule témoin et la demande locale en mobilité échantillonnée. L'estimation est réalisée sur la base d'une relation approximative. Le résultat consiste en une demande locale en mobilité pour chaque 10 créneau horaire et pour chaque tronçon du réseau de transport en commun. Cette étape a pour fonction d'associer une vitesse moyenne mesurable sur un tronçon, avec un nombre estimé de voyageurs présents sur le tronçon, connu sous le nom de « demande locale en mobilité ». L'estimation est effectuée par un programme d'ordinateur s'appuyant sur 15 des analyses statistiques d'un échantillon des données de la demande locale. Une analyse paramétrique, impliquant la construction d'un modèle de régression linéaire généralisée, est adoptée. Les données de demande locale comprennent i) le nombre de voyageurs présents sur un tronçon, voire ii) le nombre de voyageurs entrants et sortants du 20 réseau. Le nombre de voyageurs présents suit une distribution binomiale négative. La distribution du nombre d'échange de voyageurs est dépendante du contexte. La fonction de tronçon correspondante est un logarithme naturel. Le composant linéaire est déterminé par un processus de sélection de variable, en tenant compte des variables potentielles suivantes : « Vitesse » 25 (Speed), « Vitesse normalisée » (normalized speed), « Pourcentage de ligne complétée » (Percentage of line completed), « Créneau horaire » (Period) et « Regroupement » (Cluster) (comme obtenus à l'étape précédente). Une composante linéaire d'une liste non-exhaustive pour le modèle est la suivante : po + pi(Speed) + p2(Period) Po + pi(Speed) + 132(Period) + p3(Cluster) 30 po + pi(Speed) + p2(Period) + p3(Cluster) + le4(Speed * Cluster) Le modèle appliqué dépend de l'ensemble de données utilisé ; le choix des paramètres est déterminé après avoir examiné la pertinence statistique des 16 variables impliquées. L'étendue de l'influence des paramètres est déterminée en exécutant l'analyse de régression. Une analyse des résiduels est effectuée avant d'accepter le modèle obtenu. 5 Le modèle, avec les paramètres sélectionnés et les coefficients estimés, est appliqué pour l'estimation de la demande locale en mobilité pour chaque créneau horaire et pour les tronçons sur lesquelles la demande locale n'est pas échantillonnée. Les résultats de cette étape donnent une demande locale en mobilité 10 pour chaque créneau horaire et pour chaque tronçon du réseau de transport en commun. Ils servent de contribution pour la dernière étape. Approximation des flux d'origine-destination sur le réseau de transport en commun (troisième étape de la seconde opération de traitement, via le deuxième 15 module 42 des seconds moyens de traitement 4) Cette étape vise à dériver les flux O-D sous-jacents tenant compte de la demande locale en mobilité estimée au cours de l'étape précédente. Pour cela, cette étape s'appuie sur un modèle d'affectation inverse (« reverse assignment model ») utilisant des hypothèses relatives aux choix 20 comportementaux des passagers. Le résultat de cette étape se présente sous la forme d'une matrice O-D temps - dépendant (« time-dependent O-D matrix ») reconstituée, utilisant la demande locale préalablement estimée. Cette étape permet de reconstruire les flux qui constituent une matrice 25 d'origine-destination dépendant du temps. Les hypothèses concernant les choix de trajets / comportements sont pertinents à cet effet. Ces choix peuvent être généralisés en tant que mesures de pondération, telles que la pondération de l'utilisateur ou le système optimal. A cet égard, pour la pondération utilisateur, les voyageurs choisissent 30 traditionnellement leur chemin en minimisant leur propre coût alors que, pour le système optimal, ils collaborent pour minimiser le coût total. Dans les scénarios de la vie réelle, le coût peut être appelé « coût du temps » ou une combinaison du coût du temps et du nombre de transferts. Un modèle d'affectation inverse (« reverse assignment ») est introduit. 17 Ce modèle s'inspire du travail sur les données de comptage de trafic, telles que celles de Cascetta (1984 ; Transportation Research Part B) et Sherali et al. (1994 ; Transportation Research Part B, 28(3), 213-233). Un modèle linéaire est utilisé pour estimer le nombre de passagers les 5 plus probables pour chaque paire O-D dépendante du temps, compte tenu des hypothèses de choix de trajet. La solution est vérifiée avant délivrant du résultat. La fonction objective du modèle linéaire est de minimiser le coût du trajet, soit la somme du coût des voyageurs, soit le coût total du système. Le coût du trajet est défini comme le temps nécessaire pour terminer le 10 trajet et/ou le prix du trajet et/ou le nombre de transferts. La fonction objective exacte dépend du contexte impliqué. A ce sujet, on notera les variables suivantes : - x_ (i, j, p) : nombre de voyageurs voyageant entre le noeud i et le noeud j pendant le créneau horaire p; 15 - t_ (i, j, p) : temps de déplacement du noeud i au noeud i pendant le créneau horaire p ; - w_ (i, j, p, k) : autres coûts quantifiables liés au trajet ; - a_k : pondération de chaque facteur k sur la fonction objective ; - Objectif: 20 Minimiser Z = x_ (i, j, p) * (a_1 *t_ (i, j, p) + (a_k* (w_ (i, j, p, k))) La contrainte est que le nombre total de voyageurs passant par le tronçon a lors d'un créneau horaire p devrait être égal à la demande locale estimée et que tous les flux ne devraient pas être négatifs. Les analyses dans cette partie sont réalisées par un programme 25 d'ordinateur, REVENDICATIONS1. Système d'analyse d'un réseau de transport en commun pour la détermination des besoins en mobilité au sein d'un territoire parcouru par ledit réseau de transport en commun, ledit réseau de transport en commun consistant en un réseau de transport de surface roulant comprenant plusieurs véhicules (V) circulant au sein de lignes de transport qui sont chacune définies par des noeuds reliés par des tronçons, lequel système d'analyse comprend : - des moyens de suivi (2) desdits véhicules (V) au sein dudit réseau de transport en commun, qui comprennent des moyens de géolocalisation (21) destinés à générer des données de géolocalisation horodatée de chacun desdits véhicules (V), - des premiers moyens de traitement (3) comprenant (i) un premier module (31) pour le traitement desdites données de géolocalisation horodatée, qui est conçu pour déterminer, pour l'un au moins des véhicules (V), des valeurs de temps d'arrêt auxdits noeuds (N) et des valeurs de vitesse moyenne sur lesdits tronçons (L), et (ii) un second module (32) pour le traitement des données issues dudit premier module (31), qui est conçu pour déterminer, pour l'une au moins des lignes de transport (T) et pour différents créneaux horaires, des valeurs de temps d'arrêt moyen auxdits noeuds (N) et des valeurs de vitesse moyenne sur lesdits tronçons (L), - des seconds moyens de traitement (4) comprenant un premier module de traitement (41) qui est conçu pour déterminer, à partir desdites valeurs de vitesse moyenne sur les tronçons (L), la valeur locale de demande en mobilité pour chacun desdits tronçons (L) et pour chacun desdits créneaux horaires, et - des moyens mémoires (5), comprenant une base de données dans laquelle sont enregistrées les données dudit système d'analyse (1). 2. Système d'analyse selon la revendication 1, caractérisé en ce que les seconds moyens de traitement (4) comprennent un second module de traitement (42) qui est conçu pour déterminer, à partir des valeurs de demandes locales générées par le premier module de traitement (41), la matrice spatio-temporelle de déplacement dudit réseau de transport. 3. Système d'analyse selon l'une quelconque des revendications 1 ou 2, 19 caractérisé en ce que les seconds moyens de traitement (4) comprennent un troisième module de traitement (43) qui est conçu pour déterminer des groupements de tronçons (L) dont les tronçons (L) présentent des profils similaires de valeurs de demandes locales. 5 4. Système d'analyse selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que ladite base de données contient plusieurs groupes de données : - un groupe de données « réseau », relatif à la structure du réseau de transport en commun, comprenant les coordonnés des noeuds (N) et la longueur 10 des tronçons (L), - un groupe de données « suivi », relatif au suivi desdits véhicules (V), comprenant un identifiant unique de chacun desdits véhicules (V) et lesdites données de géolocalisation horodatée de chacun desdits véhicules (V), et - un groupe de données « échantillonnage », contenant des valeurs 15 d'échantillonnage du nombre d'usagers pour chaque tronçon (L) et pour chaque créneau horaire. 5. Système d'analyse selon la revendication 4, caractérisé en ce que les valeurs d'échantillonnage consistent en : - des données issues d'un comptage des usagers, ou 20 - des données issues de moyens de suivi des usagers qui équipent les véhicules (V). 6. Système d'analyse selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que lesdits premiers et seconds moyens de traitement (3, 4) consistent en des programmes d'ordinateur, enregistrés sur des moyens 25 mémoires, comprenant des moyens de code de programme pour déterminer la demande locale, voire la matrice spatio-temporelle de déplacement, lorsque lesdits programmes d'ordinateur sont exécutés sur un ordinateur. 7. Procédé d'analyse d'un réseau de transport en commun pour la détermination des besoins en mobilité au sein d'un territoire parcouru par ledit 30 réseau de transport en commun, lequel procédé d'analyse comprend : - une opération de suivi desdits véhicules (V) au sein dudit réseau de transport en commun, pour générer des données de géolocalisation horodatée de chacun desdits véhicules (V), 20 - une première opération de traitement comprenant (i) une première étape de traitement desdites données de géolocalisation horodatée qui est conçu pour déterminer, pour l'un au moins des véhicules (V), des valeurs de temps d'arrêt auxdits noeuds (N) et des valeurs de vitesse moyenne sur lesdits tronçons 5 (L), et (ii) une seconde étape pour le traitement desdites données issues de ladite première étape de traitement qui est conçu pour déterminer, pour l'une au moins des lignes de transport et pour différents créneaux horaires, des valeurs de temps d'arrêt moyen auxdits noeuds (N) et des valeurs de vitesse moyenne sur lesdits tronçons (L), 10 - une seconde opération de traitement comprenant une étape de traitement pour déterminer, à partir desdites valeurs de vitesse moyenne dans les tronçons (L), la valeur d'une demande locale pour chacun desdits tronçons (L) et pour chacun desdits créneaux horaires, et en ce que ledit procédé d'analyse comprend une opération 15 d'enregistrement des données issues des opérations de traitement dans la base de données des moyens mémoires. 8. Procédé d'analyse selon la revendication 7, caractérisé en ce que la seconde opération de traitement comprend une étape de traitement pour déterminer, à partir des valeurs de demandes locales prédéterminées, la matrice 20 spatio-temporelle de déplacement dudit réseau de transport. 9. Procédé d'analyse selon l'une quelconque des revendications 7 ou 8, caractérisé en ce que la seconde opération de traitement comprend une étape de traitement pour déterminer les groupements de tronçons (L) dont les tronçons (L) présentent des profils similaires de valeurs de demandes locales. 25