Brevet FR3129239A1 — publié le 20230519

L’invention concerne un procédé d'estimation de l'évolution d’une donnée caractéristique sur un réseau de mobilité à partir de situations antérieures ; ledit procédé d'estimation comportant les étapes suivantes : - obtention d’au moins une variable explicative d’une situation observée ; - calcul d'une matrice de mensuration du profil d’évolution de ladite au moins une variable explicative de ladite situation observée ; - calcul de distances par mensuration entre ladite matrice de mensuration et un ensemble de matrices de mensuration de profils d’évolution de ladite au moins une variable explicative dans des antérieures ; et - détermination de ladite situation antérieure la plus proche pour laquelle ladite distance par mensuration est la plus faible ; chaque matrice de mensuration étant calculée sur l’ensemble des sommes de ladite variable explicative prises une à une entre les amplitudes de chaque valeur du profil, pour chaque pas de temps. Figure pour abrégé : Fig 1 Procédé d’estimation de l’évolution à court terme d’ un réseau de mobilité L’invention concerne le domaine de la gestion d'un réseau de mobilité, tel qu'un réseau routier urbain ou un réseau autoroutier. Plus généralement, l’invention peut également être mise en œuvre pour anticiper la disponibilité de places de stationnement ou de vélos en libre-service dans un ensemble de stations d’une agglomération. L'invention vise plus particulièrement un procédé permettant d'estimer l'évolution d’une donnée caractéristique à court terme, c'est-à-dire pour une durée comprise entre quelques dizaines de minutes à quelques heures, par exemple pour prévoir l'évolution du trafic d'un réseau routier dans les deux prochaines heures. Art anterieur La description qui suit présente l’art antérieur en référence à une estimation du trafic d’un réseau routier. Bien entendu, l’invention peut être mise en œuvre pour d’autres analyses d’un réseau de mobilité, tels que l’analyse de la disponibilité de places de parking, ou encore la disponibilité de trottinettes en libre-service. Il existe plusieurs méthodes pour estimer l'évolution future du trafic sur un réseau routier en fonction de mesures antérieures. Une première méthode d'estimation « par simulation » met en œuvre des simulations de l'évolution du trafic en fonction de données antérieures et de données prévisionnelles. Par exemple, ce type de méthode par simulation est largement utilisée pour les applications de navigation, par exemple des applications de type GPS pour « global positioning system » dans la littérature anglo-saxonne. Dans ce type de méthode, les données antérieures correspondent typiquement à des données obtenues dans chaque véhicule équipé de l'application, c'est-à-dire des données de type FCD pour « floating car data » dans la littérature anglo-saxonne. Ces données antérieures sont également associées à des données prévisionnelles, par exemple les différents itinéraires renseignés dans les applications GPS et permettant d'anticiper la destination de chaque véhicule. À partir de la position et de la destination de l'ensemble des véhicules possédant l'application sur un réseau, il est possible d'anticiper l'évolution du réseau en simulant le comportement des différents conducteurs, par exemple en utilisant un modèle de déplacement des véhicules analogue à un modèle fluidique. Une seconde méthode d'estimation « par expérience » est basée sur l'analyse de situations antérieures analogues. L’invention vise plus spécifiquement cette méthode d’estimation par expérience. Dans les méthodes d’estimation par expérience connues, un grand nombre de situations sont enregistrées et l’ensemble de ces situations enregistrées forment un historique des situations du réseau. En observant une situation courante, il est possible de rapprocher cette situation à la situation la plus proche de l’historique pour estimer l’évolution future du réseau en considérant que le réseau va probablement évoluer de manière analogue à l’évolution enregistrée après l’instant d’analyse dans la situation la plus proche de l’historique. Dans ce type de méthode, il est nécessaire d’obtenir des indicateurs fiables et reproductibles de l’état du réseau. Pour ce faire, ce type de méthode utilise classiquement des données issues de boucles de comptage présentes au niveau de différents tronçons du réseau routier. Ces boucles de comptage permettent de mesurer périodiquement le débit, le taux d’occupation et/ou la vitesse des véhicules. Pour chaque jour de l’historique, il est donc possible de connaitre toutes les mesures réalisées. Par exemple, si une mesure de débit est réalisée toute les 6 minutes, chaque jour de l’historique comporte 240 mesures de débit horodatées. Pour comparer une situation courante avec l’ensemble des situations de l’historique, il est connu de considérer les dernières mesures issues des boucles de comptage. Par exemple, si l’heure actuelle est 14h, il est possible de considérer l’ensemble des mesures entre 12h et 14h, soit 20 mesures, ou encore entre 0h et 14h, soit 140 mesures. Ces mesures sont ensuite comparées aux mesures présentant le même horodatage dans les situations de l’historique afin de détecter la situation de l’historique la plus proche de la situation courante. Plus précisément, l’équivalence est déterminée à tranche horaire h fixée, telle que : L’identification de l’équivalence consiste à minimiser la distance entre une situation de l’historique S h et la situation observée S o . La sélection des situations candidates à l’équivalence nécessite que le calcul soit reproduit systématiquement entre la situation observée S o et chacune des situations de l’historique S i , à la même tranche horaire, telles que i appartient à l’intervalle [1 ; n ] avec n étant le nombre de situations de l’historique à comparer. De l’ensemble de ces calculs résulte un ensemble de distances D tel que : Par exemple, le cumul des distances sur chaque tranche horaire de la période explicative est effectué sur les valeurs centrées-réduites des mesures, afin de faire abstraction du contexte des jours comparés, ainsi que de la nature des variables explicatives du trafic utilisées dans le calcul des distances. Pour une valeur du débit q h à la tranche horaire h appartenant à l’intervalle [ h o - T e ; h o ], avec T e correspondant à la durée des mesures comparées, la valeur centrée-réduite σ qh correspondante est : Dans cette relation, m est la moyenne arithmétique et σ est l’écart-type des valeurs du débit prises dans tout l’historique, jusqu’à la dernière mesure observée. Le calcul de la distance cumulée revient géométriquement à calculer la différence d’aire entre deux courbes des valeurs centrées-réduites de la situation observée et de la situation de l’historique comparée. L’unité de temps étant discrétisée, le calcul de la distance revient à additionner la valeur absolue des différences entre les valeurs des deux courbes. Enfin, la distance cumulée est ramenée à l’unité de temps en divisant le résultat par le nombre de pas de temps de la période de calcul. La distance cumulée de débit peut donc s’écrire selon l’équation suivante : En recherchant le minimum de cette équation sur l’ensemble des situations de l’historique S h , il est possible de détecter une situation proche de la situation observée S o . En outre, il est également possible de réaliser cette analyse en considérant plusieurs mesures distinctes issues des boucles de comptage ou même en recherchant l’évolution d’une demande au cours du temps. Cependant, cette méthode de comparaison point à point n’est pas toujours efficace car elle risque de converger vers des situations de l’historique qui ne sont pas représentatives de l’évolution récente du réseau. Par exemple, en considérant une durée T e des mesures comparées de 12h, si une situation de l’historique est très proche de la situation observée sur les 11 premières heures, elle risque fort d’être détectée comme la situation la plus proche même si les divergences sont importantes dans la dernière heure. Pour remédier à ce problème, le brevet FR 2 968 110 de la présente demanderesse propose une méthode améliorée utilisant une comparaison de matrices de « mensuration ». Au sens de l’invention, une matrice de « mensuration » est une matrice calculée pour représenter l’évolution du profil d’une variable explicative d’un réseau routier, telle que le débit, le taux d’occupation, la vitesse des véhicules et/ou la demande estimée. En effet, en considérant que chaque mesure présente une valeur, par exemple une valeur de débit q i , et un horodatage h i , le brevet FR 2 968 110 propose de construire une matrice de mensuration construite sur l’ensemble des différences prises une à une entre les amplitudes de chaque valeur du profil, pour chaque pas de temps. Pour un exemple volontairement simpliste, un profil peut être constitué par trois valeurs ( q 1 , h 1 ), ( q 2 , h 2 ) et ( q 3 , h 3 ). La matrice de mensuration M se représente de la manière suivante : Les éléments sur la diagonale de la matrice valent tous 0, si bien que la matrice équivalente M’ peut s’écrire : De plus, la matrice étant symétrique, la matrice triangulaire inférieure suffit à représenter le profil d’une courbe de trafic. Conserver les deux parties symétriques reviendrait à doubler les calculs sans altérer les comportements observés et il est donc possible d’utiliser la matrice simplifiée M’’ suivante : Plus généralement, la matrice de mensuration M q des débits observés q vérifie les relations suivantes : La matrice de mensuration M q des débits observés q est telle que : En calculant la distance entre cette matrice de mensuration sur la situation observée et la matrice de mensuration calculée sur les situations de l’historique, il est possible de détecter la situation de l’historique la plus proche du profil de la situation observée. Cette distance est appelée distance par mensuration. Plus précisément, la matrice de mensuration M c des débits comparés q’ vérifie les relations suivantes : La matrice de mensuration M c des débits comparés q’ est telle que : Les différences calculées correspondent aux écarts entre les points d’une courbe pris deux à deux ; ce sont les mensurations de la courbe, qui donnent son nom à la méthode de calcul de la distance. Cette matrice de mensuration Mc permet d’obtenir la moyenne arithmétique m q des écarts entre les mensurations calculées, c’est-à-dire la somme des écarts de mensuration divisé par le nombre de pas de temps de la période explicative selon l’expression suivante : La distance par mensuration sur le débit est finalement le produit de la moyenne des écarts de mensuration m q par l’écart de profil ψ q entre la situation observée et la situation comparée. Ce produit est réduit par l’écart-type σ q des valeurs du débit prises dans tout l’historique jusqu’à la dernière mesure observée. La distance par mensuration sur le débit s’exprime donc : La sélection de la meilleure équivalence consiste à sélectionner la situation pour laquelle la distance par mensuration obtenue a été la plus faible. La prévision est construite à partir des mesures du jour J e de l’historique qui présente la situation ayant la meilleure équivalence avec la situation observée. Derrière la complexité de cette méthode, se trouve la matrice de mensuration construite sur l’ensemble des différences de la variable explicative prises une à une entre les amplitudes de chaque valeur du profil, pour chaque pas de temps. Cependant, bien que cette méthode soit une des plus fiables du marché, dans des cas très rares, cette méthode risque encore de converger vers des situations antérieures qui ne sont pas représentatives. Ainsi, l'estimation de l'évolution du trafic peut être faussée si la convergence vers la situation antérieure n'est pas représentative. Une méthode similaire peut être mise en œuvre pour anticiper l’évolution d’autre données caractéristiques d’un réseau de mobilité, par exemple pour anticiper la disponibilité de places de stationnement ou de vélos en libre-service dans un ensemble de stations d’une agglomération. Le problème technique de l'invention est donc d'améliorer la convergence du procédé d'estimation de l'évolution d’une donnée caractéristique, telle que le trafic, sur un réseau de mobilité vers une situation antérieure plus représentative. Pour répondre à ce problème technique, l’invention propose de modifier la matrice de mensuration en construisant cette matrice de mensuration sur l’ensemble des sommes de la variable explicative prises une à une entre les amplitudes de chaque valeur du profil, pour chaque pas de temps. En effet, l’invention est issue d’une observation selon laquelle la construction de la matrice de mensuration sur l’ensemble des différences prises une à une entre les amplitudes de chaque valeur du profil, pour chaque pas de temps, ne prend pas en compte certaines valeurs et n’est pas assez robuste concernant les disparités d’amplitude des mesures. En ce qui concerne les valeurs non prises en compte, il est possible de reprendre l’exemple de l’état de la technique avec la matrice simplifiée M’’ suivante : En faisant la somme de tous les éléments de cette matrice simplifiée M’’ tel que réalisé dans le calcul de la distance par mensuration, le résultat de cette somme est le suivant : Ainsi, dans la somme de tous ces éléments de cette matrice simplifiée M’’ , le résultat ne dépend pas de la valeur de q 2 et le calcul de la distance par mensuration ne prend pas en considération cette valeur. En appliquant le même raisonnement sur un profil ayant plus de points, il existe davantage de valeurs du profil non prises en compte. En ce qui concerne le manque de robustesse concernant les disparités d’amplitude, il a été observé que la distance par mensuration utilisée dans l’état de la technique est performante pour détecter des profils similaires, mais peu utile pour détecter les différences d’amplitude. Pour un exemple très simplifié, il est possible de considérer trois profils A, B et C avec les valeurs suivantes : A=[1,1 ;2,2 ;1,3] ; B=[2,1 ; 3,2 ; 2,3] et C=[6,1 ;7,2 ;6,3]. Selon cet exemple, au premier instant d’horodatage 1, la situation du profil A a mesuré la valeur de 1 alors que la situation du profil B a mesuré la valeur de 2 et la situation du profil C a mesuré la valeur de 6. Au second instant d’horodatage 2, la situation du profil A a mesuré la valeur de 2 alors que la situation du profil B a mesuré la valeur de 3 et la situation du profil C a mesuré la valeur de 7. Au dernier instant d’horodatage 3, la situation du profil A a mesuré la valeur de 1 alors que la situation du profil B a mesuré la valeur de 2 et la situation du profil C a mesuré la valeur de 6. Les matrices de mensuration simplifiée M’’ de ces trois profils, calculées selon la méthode de l’état de la technique, sont respectivement : Autrement dit, les mensurations de ces trois profils sont identiques et cela traduit la similarité de forme tandis que les variations d’amplitude ne sont plus représentées dans ces matrices de mensuration. Or, dans l’analyse d’une donnée caractéristique d’un réseau de mobilité, des profils d’amplitudes différents, même avec des formes similaires, peuvent traduire de situations très différentes. Par exemple, A et B représentent un faible trafic, tandis que C représente un trafic élevé. Le risque de rapprocher une situation proche de A à la situation C est non négligeable, ce qui amènerait à un non-sens dans la prévision. Pour résoudre ce problème technique, l’invention propose d’appliquer une opération d’addition au lieu de la soustraction dans la matrice de mensuration d’un profil. Avec cette solution technique, non seulement la caractérisation de la forme des profils n’est pas altérée, mais en plus l’amplitude des profils est prise en compte. La matrice de mensuration M d’un profil de l’état de la technique, pour l’exemple du débit, est décrite ci-après : Cette matrice de mensuration M d’un profil est désormais calculée, selon l’invention, avec la formule ci-après pour le même exemple du débit : Selon une autre représentation, la matrice de mensuration M d’un profil de l’invention peut être formulée de la manière suivante : En appliquant le même principe de simplification que pour l’état de la technique, la matrice étant symétrique, il est possible de ne conserver que la matrice triangulaire inférieure pour obtenir la matrice équivalente M’ de mensuration du profil : La matrice de mensuration simplifiée M ’’ d’un profil de l’invention peut être formulée de la manière suivante : Appliqué à l’exemple des trois morceaux de profils précédents, les matrices de mensuration simplifiée M’’ de ces trois profils deviennent : Ces trois matrices présentent les mêmes motifs de valeurs, mais à des amplitudes de valeurs différentes. Ainsi, le risque de rapprocher une situation proche de A à la situation C est beaucoup plus faible. Expérimentalement, une amélioration de la prévision a été constatée en utilisant cette nouvelle définition de la matrice de mensuration. Par ailleurs, il est à noter que la matrice de mensuration de l’invention, construite sur l’ensemble des sommes d’au moins une variable explicative, comporte plus de termes à calculer que la précédente matrice de mensuration, construite sur l’ensemble des différences de la variable explicative. En effet, dans l’exemple précédent, les termes de la diagonale de la matrice pouvaient précédemment être supprimés lors de la simplification. Ainsi, bien que la matrice de mensuration de l’invention soit plus performante, elle requiert un temps de calcul plus long. En outre, la démarche naturelle d’un mathématicien pour estimer l’évolution entre plusieurs valeurs consiste classiquement à calculer la différence entre ces valeurs. Au contraire, l’invention propose de calculer une somme de ces valeurs. Pour toutes ces raisons, il était particulièrement contre-intuitif de transformer la matrice de mensuration de l’état de la technique, construite sur l’ensemble des différences de la variable explicative, par la matrice de mensuration de l’invention, construite sur l’ensemble des sommes de la variable explicative. Ainsi, l’invention concerne un procédé d'estimation de l'évolution d’une donnée caractéristique sur un réseau de mobilité à partir de situations antérieures, chaque situation antérieure étant associée à un ensemble de valeurs horodatées d’au moins une variable explicative ; ledit procédé d'estimation comportant les étapes suivantes : - obtention d’au moins une variable explicative d’une situation observée ; - calcul d'une matrice de mensuration du profil d’évolution de ladite au moins une variable explicative de ladite situation observée ; - calcul de distances par mensuration entre ladite matrice de mensuration du profil d’évolution de ladite au moins une variable explicative de ladite situation observée et un ensemble de matrices de mensuration de profils d’évolution de ladite au moins une variable explicative dans des antérieures ; et - détermination de ladite situation antérieure la plus proche pour laquelle ladite distance par mensuration est la plus faible ; - estimation de l'évolution de ladite donnée caractéristique en fonction de l’évolution de ladite au moins une variable explicative de ladite situation antérieure la plus proche après l’instant d’analyse. L’invention se caractérise en ce que chaque matrice de mensuration est calculée sur l’ensemble des sommes de ladite variable explicative prises une à une entre les amplitudes de chaque valeur du profil, pour chaque pas de temps. Tel que décrit précédemment, l’invention permet d’obtenir une convergence vers une situation antérieure en prenant en compte l’ensemble des valeurs de la situation antérieure et en considérant à la fois les variations de forme et d’amplitude. Ainsi, l’invention permet de converger vers une situation antérieure qui peut être plus fiable et l’estimation de l'évolution de la donnée caractéristique, telle que le trafic, est globalement plus précise. Selon un mode de réalisation, une étape de pré-échantillonnage des situations antérieures est mise en œuvre avant de calculer les distances par mensuration en utilisant une distance cumulative entre l’évolution de ladite au moins une variable explicative de ladite situation observée et les évolutions de ladite au moins une variable explicative dans l’ensemble des situations antérieures. Ce mode de réalisation permet de limiter le temps de calcul nécessaire pour calculer les distances par mensuration car l’ensemble de matrices de mensuration considéré pour les situations antérieures est plus limité que le nombre de situations antérieures existantes. De préférence, l'estimation de l'évolution de la donnée caractéristique est réalisée en considérant plusieurs variables explicatives distinctes, l’étape de détermination de ladite situation antérieure la plus proche étant réalisée en calculant le minimum de la somme des distances par mensuration calculées pour lesdites différentes variables explicatives. En considérant plusieurs variables explicatives, il est possible d’obtenir une prévision fiable, même en cas de divergence d’un capteur. Ces variables explicatives peuvent correspondre à des données mesurées par des boucles de comptages, telles que le débit, le taux d’occupation, et/ou la vitesse des véhicules. En outre, une variable explicative peut également être obtenue par détermination de la prévision de la demande. Ainsi, selon un mode de réalisation, une des variables explicatives représente une demande nominale déterminée en fonction du type de jour de l’estimation, chaque type de jour des situations antérieures étant associé à une estimation de ladite demande nominale en fonction d’une moyenne d’une variable explicative mesurée pour chaque incrément de temps. Ce mode de réalisation permet de prendre en considération le type de jour pour rechercher des situations antérieures avec une demande proche de la demande attendue sur le réseau. De préférence, ladite demande nominale est recalée sur l’évolution observée de ladite variable explicative utilisée pour déterminer ladite demande nominale. Ce recalage permet de prendre en compte à la fois la tendance d’évolution du réseau pour le type de jour observé mais également l’amplitude spécifique du jour observé. De préférence, le recalage est réalisé par moyenne ou par médiane entre ladite évolution observée et l’évolution attendue de ladite variable explicative utilisée pour déterminer ladite demande nominale. Ces deux types de recalage peuvent être pertinents dans un ou plusieurs cas. De préférence, pour déterminer le recalage à réaliser, une étape de détermination du recalage à réaliser est mise en œuvre en calculant un minimum de divergence d’une distance cumulative entre un recalage par moyenne et un recalage par médiane. Selon un mode de réalisation, la variable explicative utilisée pour déterminer la demande nominale correspond au débit. Cette variable explicative a été identifiée comme une variable particulièrement fiable pour déterminer la demande nominale. Selon un mode de réalisation, l'estimation de l'évolution de la donnée caractéristique est réalisée en considérant quatre variables explicatives : le débit, le taux d’occupation, la vitesse des véhicules et la demande nominale. L’association de ces quatre variables explicatives est particulièrement efficace pour obtenir une estimation efficace de l’évolution du trafic d’un réseau routier. Selon un mode de réalisation, le débit, le taux d’occupation et la vitesse des véhicules sont captés par des boucles de comptage. Description sommaire des figures La manière de réaliser l’invention ainsi que les avantages qui en découlent, ressortiront bien des modes de réalisation qui suivent, donnés à titre indicatif mais non limitatif, à l’appui des figures dans lesquelles : la illustre des représentations temporelles des variables explicatives et des prévisions obtenues selon un mode de réalisation de l’invention ; la illustre un ordinogramme général d’un mode de réalisation de l’invention ; la illustre un ordinogramme particulier de l’étape de préparation des données mesurées dans l’ordinogramme de la ; la illustre des représentations temporelles d’une première étape de lissage des données mesurées de la ; la illustre des représentations temporelles d’une seconde étape de lissage des données mesurées de la ; la illustre un ordinogramme particulier de l’étape de prévision de la demande dans l’ordinogramme de la ; la illustre un ordinogramme particulier de l’étape de recalage de la demande nominale dans l’ordinogramme de la ; la illustre une étape d’étalonnage des profils de demande nominale par type de jour dans l’ordinogramme de la ; et la illustre un ordinogramme particulier de l’étape d’identification de la situation équivalente dans l’ordinogramme de la . Manière de décrire l’invention La description qui suit présente l’invention en référence à un réseau de mobilité particulier : un réseau routier. Dans ce réseau routier, la donnée caractéristique dont l’évolution est recherchée correspond au trafic. En variante, l’invention peut être mise en œuvre pour anticiper la disponibilité de places de stationnement ou de vélos en libre-service dans un ensemble de stations d’une agglomération. Au sens de l’invention, le trafic routier désigne l’état de circulation des véhicules sur les voies d’un réseau routier. Cet état évolue en fonction de plusieurs variables, dont les principales sont le temps et l’espace. L’évolution du trafic routier alterne des phases d’équilibre et de déséquilibre. Le réseau routier est constitué par le maillage de voiries permettant le transit des flux de véhicules. Les flux de véhicules organisent le réseau en axes structurants. En tout point du réseau, il est possible d’identifier une capacité maximale de transit, qui peut elle-même évoluer en fonction de plusieurs variables événementielles. Plus précisément, la capacité maximale de transit d’une route est tout d’abord définie en fonction de paramètres structurels (tels que le nombre de voies, la largeur et le type de voies par exemple) et physiques (tels que la pente de la route, et sa courbure par exemple). Ensuite, des variables événementielles peuvent temporairement (accident ou véhicule garé en double file) ou durablement (travaux de longue durée par exemple) impacter la capacité maximale de transit. En considérant la capacité maximale de transit et les variables événementielles pour chaque route, il est possible de connaitre l’offre nominale de trafic sur un réseau routier. La capacité maximale de transit peut être déterminée ou estimée théoriquement par les paramètres structurels et physiques. Cependant, l’offre de trafic n’est identifiable que lorsque la dynamique du trafic atteint ces limites, c’est-à-dire qu’une augmentation de la concentration de véhicules provoque une diminution du flux de véhicules. Plus communément, l’offre est identifiée en situation de congestion. L’offre est à la fois matérialisée par les caractéristiques de construction de la voirie et de son état, conditionnée par les facteurs perturbants la conduite des usages. L’offre est dite nominale lorsqu’elle est la plus fréquemment mesurée, à contexte fixé. L’offre nominale peut être déclinée par contexte. Il s’agit alors de l’offre nominale du contexte correspondant. Toute variation inattendue du contexte influençant l’offre invalide le caractère nominal de celle-ci. Avec la méthode d'estimation « par expérience », les véhicules sont considérés d’un point de vue macroscopique. Il n’est donc pas fait de distinction de caractéristique physique ou dynamique des véhicules. De même, le comportement des usagers n’est pas différencié d’un véhicule à l’autre, il peut néanmoins évoluer dans le temps et l’espace. L’ensemble des véhicules constitue la demande nominale de trafic. La demande de trafic est identifiable lorsque le trafic n’est pas encore atteint les limites de l’offre. La caractéristique dynamique du trafic, dans ce cas, implique qu’une augmentation du flux de véhicules provoque une augmentation de la concentration de véhicules. Plus communément, la demande est identifiée tant que le réseau n’est pas en situation de congestion. La demande dépend entièrement du comportement macroscopique des usagers. Elle est à la fois fonction de leur nombre et de leurs intentions d’itinéraire. Les variables macroscopiques d’analyse du trafic sont préférentiellement au nombre de trois : le débit, le taux d’occupation et la vitesse moyenne. En variante, seule une seule de ces variables macroscopiques peut être utilisée pour mettre en œuvre l’invention, par exemple le débit. Le débit correspond à la répartition des véhicules dans le temps. Le débit moyen q(t a , t b , x) est défini au point d’abscisse curviligne x entre les instants t a et t b par la relation: Dans cette relation, n(t a , t b , x) désigne le nombre de véhicules passés en x entre les instants t a et t b . Le taux d’occupation correspond à la proportion de temps durant laquelle un point de mesure est occupé. Le taux d’occupation τ est lié à la concentration ρ de véhicules par la relation : Dans cette relation, L est la longueur moyenne des véhicules. La vitesse moyenne v (t a , t b , x) est entendue dans sa moyenne temporelle. Il s’agit d’une moyenne arithmétique des vitesses instantanées v i (t a , t b , x) des véhicules, ce qui donne la relation : Dans cette relation, n(t a , t b , x) désigne toujours le nombre de véhicules passés en x entre les instants t a et t b . Ces variables macroscopiques constituent une partie des variables explicatives permettant de rechercher la prévision. Au sens de l’invention, une prévision est une estimation de variables inobservables en fonction de variables observées. Les variables observées sont désignées par variables explicatives, les autres étant des variables expliquées. Les variables expliquées sont par définition inconnues, jusqu’au moment où elles sont effectivement mesurables. La mesure de la divergence entre les variables expliquées et les variables réalisées correspondantes permettent d’évaluer la performance de la prévision. Il est néanmoins nécessaire d’apporter une attention particulière aux causes des divergences, qui peuvent provenir de facteurs impossibles à anticiper. En effet, une prévision peut être réalisée à plus ou moins longue échéance. L’éloignement de cette échéance impacte directement la divergence maximale acceptable, selon le risque d’aléas pouvant survenir entre les variables explicatives et les variables expliquées. Ainsi, des prévisions à une échéance de plusieurs années, échéance à long terme, auront une divergence maximale acceptable bien plus élevée que des prévisions à une échéance d’une heure, échéance à très court terme. L’invention concerne plus particulièrement une méthode de prévision à très court terme, c'est-à-dire pour une durée comprise entre quelques dizaines de minutes à quelques heures, par exemple pour prévoir l'évolution d'un réseau routier dans les deux prochaines heures. Cette méthode se présente sous la forme d’un processus séquentiel d’opérations, qu’il est nécessaire de répéter à chaque modification du contexte, en particulier dans le temps et dans l’espace. La méthode permet de prévoir l’évolution d’une situation en court d’observation S o , en un point de mesure donné, c’est-à-dire au niveau d’une boucle de comptage. Cette évolution est estimée par identification optimale de la situation passée S h équivalente à la situation observée S o . Tel qu’illustré sur la , cette identification d’équivalence est préférentiellement contrainte par l’évolution observée des trois grandeurs du trafic que sont le débit q , le taux d’occupation τ et la vitesse v, ainsi que l’évolution prévue de la demande δ. Sur cette , les traits fins illustrent les variables explicatives alors que les traits gras illustrent les variables expliquées, c’est-à-dire l’évolution attendue du débit, du taux d’occupation et de la vitesse au niveau de la boucle de compte considérée. Pour obtenir ces évolutions attendues, la illustre un organigramme général comportant : - une première étape 10 de préparation des données mesurées, - une deuxième étape 20 de prévision de la demande, - une troisième étape 30 d’identification de la situation équivalente et - une dernière étape 40 de prévision à court terme. La première étape 10 de préparation des données mesurées vise à traiter les données issues des situations de l’historique S h et de la situation observée S o afin que ces mesures soient utilisables par la méthode. Cette première étape 10 est détaillée sur la et elle comporte une première sous-étape 11 de disqualification des mesures aberrantes. Dans cette première sous-étape 11 , les critères de disqualification sont les suivants : - les débits négatifs ou nuls ; - les taux d’occupation strictement négatifs ; ou - les vitesses négatives, nulles ou supérieures à un seuil d’invalidité des vitesses mesurées, par exemple 200 km/h. De préférence, dans cette première sous-étape 11 , il suffit qu’un critère soit vérifié pour que la mesure soit disqualifiée. La seconde sous-étape 12 vise à disqualifier la dernière mesure précédant et la première mesure succédant une mesure disqualifiée par la première sous-étape 11 de disqualification des mesures aberrantes. La troisième sous-étape 13 élimine le bruit de mesure en conservant les caractéristiques du trafic. Elle consiste à extraire pour chaque horodate de fin de mesure la moyenne de chaque variable mesurée sur la durée de lissage des mesures. Le lissage du profil obtenu est illustré sur la . Tel qu’illustré sur la , la mesure lissée a pour horodate de fin de mesure celle de la mesure la plus récente prise en compte dans le lissage. Il s’agit d’un lissage hérité. Au sens de l’invention, les données associées à une « horodate de fin de mesure » correspondent aux données enregistrées entre une mesure précédente et une mesure courante. Par exemple, si la fréquence de collecte est de 6 min (0h00, 0h06, 0h12, …), alors les données de 0h06 correspondent aux variables explicatives captées de 0h00m01s à 0h06m00s. Lorsque le lissage est réalisé sur 3 pas de temps, la mesure lissée de 0h18 correspond aux variables explicatives captées de 0h00m01s à 0h18m00s. Dans l’exemple de la , les mesures de chaque variable explicative de 0h06, 0h12 et 0h18 sont moyennées pour obtenir une mesure lissée pour 0h18. Pour obtenir un profil le plus complet possible, la quatrième sous-étape 14 vise à combler les absences de mesure. Elle consiste en une estimation par interpolation linéaire des variables absentes à partir des variables mesurées encadrantes. A l’issue de cette quatrième sous-étape 14 , les mesures préparées constituent les trois premières variables explicatives q , τ , v et au moins une de ces variables peut être utilisée pour déterminer la prévision de la demande 20 . Cette étape 20 permet de constituer la dernière variable explicative permettant d’orienter avec précision la tendance d’évolution du trafic à très court terme : la prévision de demande δ . Tel qu’illustré sur la , une première sous-étape 21 consiste à étalonner des profils de demande nominale par type de jour. Cette première sous-étape 21 permet d’élaborer pour chaque type de jour, issu de la typologie calendaire, le profil de demande nominale correspondant, tel qu’illustré sur la . Plus précisément, le profil de demande est obtenu de la manière suivante, pour chaque type de jour c appartenant à l’ensemble des jours calendaires : - calcul des moyennes moy q , h des débits sur l’ensemble de l’historique, avec h appartenant à l’intervalle [0h00, 24h00[ ; - calcul des débits pondérés p jc,h pour chaque jour j c ayant pour type de jour c , tels que : - calcul des médianes des débits pondérés p c,h du type de jour c , tels que : A l’issue de cette première sous-étape 21 , le profil de demande nominale est constitué, pour chaque type de jour c appartenant à l’ensemble des jours calendaires par les débits pondérés p c,h . La deuxième sous-étape 22 vise à identifier un profil de demande nominal optimal. En effet, les profils de demande nominale étant obtenus pour chaque type de jour, cette deuxième sous-étape 22 permet d’identifier le profil de demande nominale optimal correspondant au jour observé j o . Cette identification se base sur une analyse partielle, jusqu’à la dernière tranche horaire h o mesurée, du profil du jour observé. Préférentiellement, cette analyse est réalisée sur le profil de débit. En variante, d’autres variables explicatives τ , v pourraient être utilisées. Ainsi, le débit constitue une approximation du profil de demande de ce même jour. Le profil de débit est obtenu par calcul des débits pondérés p j o ,h , avec h appartenant à l’intervalle [0h00, 24h00[, tels que : Le profil de demande nominale optimal γ est alors identifié parmi les profils de demande nominale connu, en opposant chaque profil de demande nominal au profil de débit par la distance par mensuration, sur la portion [ 0h00 ; h o ] des profils. Dans cette étape de prévision de la demande, le calcul de cette distance par mensuration peut être réalisé par des matrices de mensuration construites par soustraction ou par addition. De préférence, les matrices de mensuration sont construites par addition, c’est-à-dire que ces matrices sont calculées sur l’ensemble des sommes de débits prises une à une entre les amplitudes de chaque valeur du profil, pour chaque pas de temps. A l’issue de ce calcul par mensuration, le profil nominal optimal γ est le profil opposant la distance la plus faible. La troisième sous-étape 2 3 permet d’obtenir la prévision de demande nominale à partir du profil de demande nominal optimal γ obtenu à la deuxième sous-étape 22 . Dans cette troisième sous-étape 2 3 , les valeurs de la demande δ h pour h appartenant à un intervalle variant de h o à h o + T e sont obtenues de la manière suivante : La durée de prévision considérée T e est par exemple égale à 8h. La dernière sous-étape 24 vise à recaler la prévision de la demande nominale sur la période explicative. De préférence, le recalage consiste en une identification du recalage optimal à appliquer à la prévision de demande nominale. Par exemple, les recalages possibles sont les suivants : recalage par moyenne ; et recalage par médiane. A l’issue de l’identification du recalage optimal, la méthode valide la pertinence du recalage et applique le recalage optimal ou non. Le processus de recalage, s’appuyant sur le principe de mise à l’échelle, est détaillé à la . Une première opération 241 permet d’élaborer la matrice de mensuration des débits observés. De préférence, celle-ci est réalisée par addition et vérifie les relations suivantes : Une deuxième opération 242 permet d’élaborer la matrice de mensuration de la demande nominale prévue. De préférence, celle-ci est réalisée par addition et vérifie les relations suivantes : La troisième opération 243 vise l’élaboration de la matrice de rapport de mensuration, à partir des matrices de mensuration des débits observés et de la demande nominale prévue. Cette matrice de rapport de mensuration vérifie les relations suivantes : La matrice de rapport de mensuration permet d’extraire, dans la quatrième opération 244 , la divergence entre l’évolution des débits observés et la demande nominale prévue. Ainsi, deux divergences sont obtenues, une par moyenne, l’autre par médiane, telles que : La cinquième opération 245 permet de réaliser les mises à l’échelle de la demande nominale prévue selon les divergences obtenues, par moyenne et par médiane. Elle consiste à diviser la demande nominale prévue par la divergence. La demande nominale prévue à l’échelle ainsi obtenue est telle que : La sixième opération 24 6 vise à ajuster le volume de la demande nominale prévue, après sa mise à l’échelle à l’opération précédente. Il s’agit de calculer le décalage µ entre les débits observés et la demande mise à l’échelle. Cette opération est réalisée à la fois pour une mise à l’échelle par moyenne et par médiane. Les décalages ainsi obtenus sont tels que : Ainsi, la demande nominale prévue recalée est telle que : La dernière opération 247 permet de choisir ou non de recaler la demande nominale prévue. Dans le cas d’un choix de recalage, c’est le recalage le moins divergent, entre le recalage par moyenne et par médiane, qui est choisi. Les distances cumulatives sont calculées entre les débits observés et, respectivement, la demande nominale prévue, la demande nominale prévue recalée par moyenne et la demande nominale prévue recalée par médiane. La distance cumulative la plus faible permet de désigner le choix de recalage à appliquer. A l’issue de cette dernière opération 247 , la demande nominale est recalée ou non, formant ainsi la dernière variable explicative : la prévision de demande δ . Une fois l’ensemble des variables explicatives obtenues et préparées, l’étape 30 consiste à identifier la situation équivalente dans l’ensemble des situations de l’historique. Cette étape 30 est l’étape essentielle permettant à la méthode de prévision à court terme d’atteindre les performances attendues. De préférence, l’algorithme d’identification de la situation équivalente à la situation observée repose sur une identification en deux temps permettant de concilier une très grande rapidité d’identification, même sur des historiques de plusieurs années, et une très faible divergence entre les deux situations rapprochées. L’équivalence est déterminée à tranche horaire h fixée, telle que : L’identification de l’équivalence consiste à minimiser la distance entre une situation de l’historique et la situation observée . Tel qu’illustré sur la , une première sous-étape 31 vise préférentiellement à sélectionner un échantillon de situations candidates à l’équivalence. Par exemple, ce pré-échantillonnage repose sur le calcul d’une distance dite cumulative. Le calcul des distances cumulatives est effectué entre deux situations prises sur la même période explicative, c’est-à-dire sur l’ensemble des tranches horaires, telles que h appartient à l’intervalle [ h o – T e ; h o ] pour le débit, le taux d’occupation et la vitesse moyenne, et telles que h appartient à l’intervalle ] h o ; h o – T h ] pour la demande. L’horizon de prévision T h est préférentiellement égal à 4h alors que la durée de prévision considérée T e peut encore être égale à 8h. Ainsi, la sélection de l’échantillon des situations candidates à l’équivalence nécessite que le calcul soit reproduit systématiquement entre la situation observée S o et chacune des situations de l’historique S i , à la même tranche horaire, telles que i appartient à l’intervalle [1 ; n ] et n le nombre de situations de l’historique à comparer. De l’ensemble de ces calculs résulte un ensemble de distances D tel que : La distance cumulative d est la somme des distances partielles obtenue pour chaque grandeur selon la relation : La suite du calcul est illustrée par le calcul de la distance cumulée du débit, les autres distances partielles étant calculées de manière tout à fait similaire. De préférence, le cumul des distances sur chaque tranche horaire de la période explicative est effectué sur les valeurs centrées-réduites des mesures, afin de faire abstraction du contexte des jours comparés. L’intérêt de l’opération de centrage-réduction est double : rendre les données indépendantes de l’unité et de l’échelle, et donner aux variables une même moyenne et une dispersion similaire, rendant les variations sur les différentes grandeurs comparables. Pour une valeur du débit q h à la tranche horaire h appartenant à l’intervalle [ h o - T e ; h o ], avec T e correspondant à la durée des mesures comparées, la valeur centrée-réduite σ qh correspondante est : Dans cette relation, m est la moyenne arithmétique et σ est l’écart-type des valeurs du débit prises dans tout l’historique, jusqu’à la dernière mesure observée. Le calcul de la distance cumulée revient géométriquement à calculer la différence d’aire entre deux courbes des valeurs centrées-réduites de la situation observée et de la situation de l’historique comparée. L’unité de temps étant discrétisée, le calcul de la distance revient à additionner la valeur absolue des différences entre les valeurs des deux courbes. Enfin, la distance cumulée est ramenée à l’unité de temps en divisant le résultat par le nombre de pas de temps de la période de calcul. La distance cumulée de débit peut donc s’écrire selon l’équation suivante : Similairement, pour le taux d’occupation, la vitesse moyenne et la demande, la distance cumulée peut s’écrire : A partir de ces distances cumulées, la seconde sous-étape 32 vise à sélectionner l’échantillon des meilleures équivalences, c’est-à-dire la sélection d’un sous-ensemble de l’ensemble des distances D calculé précédemment. Il est à noter que l’étape 32 de sélection de l’échantillon peut être réalisée sur l’ensemble des situations de l’historique, c’est-à-dire sans utiliser la sous-étape 31 de sélection des situations candidates à l’équivalence. En effet, la sous-étape 31 présente l’avantage de limiter le coût en calcul de l’étape 32 mais présente le défaut, dans de rares cas, d’écarter des équivalences pertinentes dans la recherche de la meilleure équivalence. Sachant qu’une faible distance signifie une meilleure équivalence, et en utilisant un seuil de pré-échantillonnage par exemple égal à 100, la sélection de l’échantillon des meilleures équivalences est obtenue comme suit : - l’ensemble D est trié dans l’ordre croissant des distances d i pour i appartenant à l’intervalle [1 ; n] ; et - les 100 premiers éléments de D sont sélectionnés de manière à constituer l’ensemble N p de pré-échantillonnage, c’est-à-dire l’échantillon des meilleures équivalences. La seconde sous-étape 32 vise à sélectionner dans l’échantillon des meilleures équivalences, établi précédemment, la situation offrant la meilleure équivalence par rapport à la situation observée S 0 . Cette seconde sous-étape 32 repose sur le calcul d’une distance dite de mensuration. Cette distance est bien plus précise que la précédente, car elle permet de prendre en compte les décalages en amplitude dans le temps et, d’un point de vue géométrique, la différenciation de forme. Le calcul des distances par mensuration est toujours effectué entre deux situations prises sur la même période explicative, c’est-à-dire sur l’ensemble des tranches horaires, telles que h appartient à l’intervalle [ h o – T e ; h o ] pour le débit, le taux d’occupation et la vitesse moyenne, et telles que h appartient à l’intervalle ] h o ; h o – T h ] pour la demande. Néanmoins, l’échantillonnage final des situations candidates à l’équivalence ne nécessite plus que le calcul soit répété entre la situation observée et chaque situation de l’historique, mais uniquement entre la situation observée S o et les situations relevées S’ i , lors du pré-échantillonnage. De ces calculs résulte l’ensemble de distances D’ , tel que : Comme dans le cas de la distance cumulative, d’ est la somme des distances partielles obtenue pour chaque grandeur : La suite du calcul est illustrée par le calcul de la distance par mensuration sur le débit, les autres distances partielles étant calculées de manière tout à fait similaire. De par la nature du calcul des distances par mensurations, les valeurs ne sont pas centrées-réduites ; seul le résultat est réduit, c’est-à-dire divisé par l’écart-type des valeurs prises sur l’ensemble de l’historique jusqu’à la dernière mesure observée. En effet le centrage des valeurs est « annulé » par le calcul des mensurations, le calcul s’en trouve donc simplifié. L’écart de profil ψ est obtenu par le rapport des médianes de l’ensemble des valeurs observées et de l’ensemble des valeurs comparées ; en nommant médiane o la médiane observée et médiane c la médiane comparée, le rapport des médianes est tel que : L’écart doit impérativement être supérieur ou égal à un, le but étant de caractériser l’éloignement des deux situations comparées. Cette opération permet d’élaborer la matrice de mensuration M o des débits observés q . Selon l’invention, celle-ci vérifie les relations suivantes : De même, la matrice de mensuration M c des débits comparés q ’ vérifie les relations suivantes : Les différences calculées correspondent aux écarts entre les points d’une courbe pris deux à deux ; ce sont les mensurations de la courbe, qui donnent son nom à la méthode de calcul de la distance. Cette étape permet d’obtenir la moyenne arithmétique m q des écarts entre les mensurations calculées à l’étape précédente, c’est-à-dire la somme des écarts de mensuration divisée par le nombre de pas de temps de la période explicative : La distance par mensuration sur le débit est finalement le produit de la moyenne des écarts de mensuration m q par l’écart de profil ψ q entre la situation observée et la situation comparée. Ce produit est réduit par l’écart-type σ q des valeurs du débit prises dans tout l’historique jusqu’à la dernière mesure observée selon l’équation suivante : De même, la distance par mensuration pour le taux d’occupation, la vitesse moyenne et la demande peut être calculée de la manière suivante : L’étape 30 se termine par la sélection de la meilleure équivalence. Cette sélection consiste simplement à sélectionner la situation pour laquelle la distance par mensuration obtenue a été la plus faible. La situation de l’historique S h présentant la meilleure équivalence est donc telle que : A l’issue de l’étape 30 , la prévision est construite à partir des mesures du jour J e de l’historique qui présente la situation ayant la meilleure équivalence avec la situation observée. Ainsi, dans l’étape 40 , la prévision M p est l’ensemble des mesures M je du jour J e pris sur la période de l’horizon de prévision, c’est-à-dire : La prévision permet ainsi d’estimer efficacement l'évolution du trafic sur un réseau routier. Cette prévision peut, par exemple, être utilisée pour informer un opérateur afin qu’il puisse régler la vitesse de basculement des feux de signalisation. Plus précisément, par rapport à l’état de la technique, il a été constaté une divergence plus faible de l’estimation en utilisant des matrices de mensuration calculées sur l’ensemble des sommes des variables explicatives prises une à une entre les amplitudes de chaque valeur du profil, pour chaque pas de temps. De préférence, à chaque évolution du contexte, telle qu’une nouvelle mesure ou la prise en compte d’un nouveau point de mesure, l’intégralité de l’historique des situations est parcourue pour mettre à jour l’estimation précédemment calculée. Plus généralement, l’invention peut être mise en œuvre pour anticiper l’évolution d’une donnée caractéristique d’un réseau de mobilité. Par exemple, pour anticiper l’évolution de la disponibilité de places de stationnement d’une agglomération, les variables explicatives peuvent correspondre à des relevés fournis par les exploitants de parking indiquant, chaque minute, le nombre de places disponibles dans les parkings des exploitants. Pour un autre exemple, pour anticiper l’évolution de la disponibilité de vélos de libre-service, les variables explicatives peuvent correspondre à des relevés fournis par les exploitants des stations indiquant, chaque minute, le nombre de places disponibles, le nombre de vélos disponibles et, selon les stations équipées, la distinction entre vélos électriques et vélos mécaniques dans le dénombrement. Dans tous les cas, comme pour le trafic routier, l’acquisition de données permet de constituer des historiques de situations comme base d’apprentissage pour le modèle. Lorsque c’est possible, une prévision de demande est réalisée pour compléter les variables explicatives et alimenter le modèle de prévision. Plus précisément, la prévision est possible lorsque la profondeur d’historique est jugée suffisante pour avoir un panel suffisamment représentatif des situations. Par exemple, pour le trafic routier, un minimum de deux ans d’historique est souvent nécessaire pour faire une prévision de demande avec une qualité satisfaisante, tandis que pour les disponibilités de vélos en libre-service, quelques semaines peuvent suffire pour avoir une prévision de demande correcte, les habitudes des usagers étant plus marquées sur ce mode. Procédé d'estimation de l'évolution d’une donnée caractéristique sur un réseau de mobilité à partir de situations antérieures ( S h ), chaque situation antérieure ( S h ) étant associée à un ensemble de valeurs horodatées d’au moins une variable explicative ( q , τ , v , δ ) ; au moins une variable explicative ( q , τ , v , δ ) correspondant à des données mesurées par des boucles de comptages, telles que le débit, le taux d’occupation, et/ou la vitesse des véhicules sur ledit réseau de mobilité, ledit procédé d'estimation comportant les étapes suivantes : - obtention d’au moins une variable explicative ( q , τ , v , δ ) d’une situation observée ( S o ) ; - calcul d'une matrice de mensuration ( M , M’ , M’’ ) du profil d’évolution de ladite au moins une variable explicative ( q , τ , v , δ ) de ladite situation observée ( S o ) ; - calcul de distances par mensuration ( d’ ) entre ladite matrice de mensuration ( M , M’ , M’’ ) du profil d’évolution de ladite au moins une variable explicative ( q , τ , v , δ ) de ladite situation observée ( S o ) et un ensemble de matrices de mensuration ( M , M’ , M’’ ) de profils d’évolution de ladite au moins une variable explicative ( q , τ , v , δ ) dans des antérieures ( S h ) ; et - détermination de ladite situation antérieure ( S h ) la plus proche pour laquelle ladite distance par mensuration ( d’ ) est la plus faible ; - estimation de l'évolution de ladite donnée caractéristique en fonction de l’évolution de ladite au moins une variable explicative ( q , τ , v , δ ) de ladite situation antérieure ( S h ) la plus proche après l’instant d’analyse ; caractérisé en ce que chaque matrice de mensuration est calculée sur l’ensemble des sommes de ladite variable explicative ( q , τ , v , δ ) prises une à une entre les amplitudes de chaque valeur du profil, pour chaque pas de temps. Procédé d'estimation selon la revendication 1, dans lequel une étape de pré-échantillonnage des situations antérieures ( S h ) est mise en œuvre avant de calculer les distances par mensuration ( d’ ) en utilisant une distance cumulative entre l’évolution de ladite au moins une variable explicative ( q , τ , v , δ ) de ladite situation observée ( S o ) et les évolutions de ladite au moins une variable explicative ( q , τ , v , δ ) dans l’ensemble des situations antérieures ( S h ). Procédé d'estimation selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l'estimation de l'évolution de ladite donnée caractéristique est réalisée en considérant plusieurs variables explicatives ( q , τ , v , δ ) distinctes, l’étape de détermination de ladite situation antérieure ( S h ) la plus proche étant réalisée en calculant le minimum de la somme des distances par mensuration ( d’ ) calculées pour lesdites différentes variables explicatives ( q , τ , v , δ ). Procédé d'estimation selon la revendication 3, dans lequel une des variables explicatives ( q , τ , v , δ ) représente une demande nominale ( δ ) déterminée en fonction du type de jour de l’estimation, chaque type de jour des situations antérieures ( S h ) étant associé à une estimation de ladite demande nominale ( δ ) en fonction d’une moyenne d’une variable explicative ( q , τ , v ) mesurée pour chaque incrément de temps. Procédé d'estimation selon la revendication 4, dans lequel ladite demande nominale ( δ ) est recalée sur l’évolution observée de ladite variable explicative ( q , τ , v ) utilisée pour déterminer ladite demande nominale ( δ ). Procédé d'estimation selon la revendication 5, dans lequel le recalage est réalisé par moyenne ou par médiane entre ladite évolution observée et l’évolution attendue de ladite variable explicative ( q , τ , v ) utilisée pour déterminer ladite demande nominale ( δ ). Procédé d'estimation selon la revendication 6, dans lequel une étape de détermination du recalage à réaliser est mise en œuvre en calculant un minimum de divergence d’une distance cumulative entre un recalage par moyenne et un recalage par médiane. Procédé d'estimation selon l’une des revendications 4 à 7, dans lequel ladite variable explicative ( q , τ , v ) utilisée pour déterminer ladite demande nominale ( δ ) correspond au débit ( q ). Procédé d'estimation selon la revendication 8, dans lequel l'estimation de l'évolution de ladite donnée caractéristique est réalisée en considérant quatre variables explicatives : ledit débit ( q ), un taux d’occupation ( τ ), une vitesse des véhicules ( v ) et ladite demande nominale ( δ ). Procédé d'estimation selon la revendication 9, dans lequel ledit débit, ledit taux d’occupation et ladite vitesse des véhicules sont captés par des boucles de comptage.