FR 3046006 A1 20170623 FR 1562736 A 20151218 1 La présente invention concerne un procédé d'estimation de trajectoires d'utilisateurs se déplaçant sur des axes de transport d'une zone, notamment des axes de transport routiers et/ou publics, utilisant un réseau de télécommunications. L'analyse macroscopique de la fluidité de la circulation dans les grandes villes est une tâche difficile, en particulier lorsqu'il y a différents types de réseaux de transport, comme les routes, le réseau ferroviaire, et/ou le réseau de métro. En raison de l'absence d'une source commune d'information sur ces systèmes de transport en commun, il est souvent difficile pour les autorités de la ville d'avoir une vue unifiée des schémas de mobilité humaine. Dans ce contexte, les données provenant d'appareils mobiles sont récemment devenues une source intéressante d'informations sur les comportements de mobilité humaine. Ces données pouvant être capturées de façon passive pour une grande population d'utilisateurs, elles peuvent intelligemment être mises à profit pour recueillir des informations de mobilité pour une population donnée. L'analyse de la mobilité humaine, à partir de données collectées dans les réseaux de téléphonie mobile, dans un réseau de transport urbain multimodal, englobant notamment les routes, les lignes de bus, le réseau de métro, de RER, et les lignes de train, consiste à estimer, à partir des traces spatio-temporelles sous-échantillonnées correspondant à un appareil mobile en déplacement, la trajectoire réelle sur le réseau multimodal de transport urbain. L'objectif de cette analyse, appelée « mapping » en anglais, est l'analyse des mobilités humaines origine-destination sur un large territoire d'un réseau de transport urbain multimodal. Une telle analyse permet de fournir des indications essentielles aux opérateurs de téléphonie mobile et aux compagnies de transport, comme la RATP ou la SNCF, telles que l'inférence du mode de transport des utilisateurs, l'estimation de la charge volumétrique sur les lignes du réseau ferré, de bus et sur les routes, et la détection de congestion et d'autres anomalies dans le réseau de transport. En informatique, « inférence » désigne la déduction de données confidentielles par recoupement de données non sensibles auxquelles une personne ou toute autre entité a normalement accès. Le problème d'inférence du mode de transport pour un opérateur de téléphonie mobile nécessite le traitement d'une large volumétrie de données pour estimer, de manière régulière, la trajectoire réelle d'un ensemble significatif des utilisateurs de cet opérateur. 3046006 2 Il existe de nombreux travaux utilisant les données du système GPS, « Global Positionning System » en anglais, pour réaliser une telle analyse, comme décrit par exemple dans l'article de C.Y.Goh et al. « Online map-matching based on Hidden Markov model for real-time traffic sensing applications », conference on Intelligent Transportation 5 Systems, pages 776-781, 2012. Cependant, ces études se sont limitées principalement à l'estimation de trajectoires et de leurs durées sur le réseau routier. Les travaux d'analyse de mobilité considérant des données d'appels de type CDR, « Cal/ Data Record » en anglais, se sont intéressés principalement aux problèmes d'inférence du mode transport de longue distance, par route, train ou avion, comme 10 expliqué dans l'article de Zbigniew Smoreda et al. « Spatiotemporal data from mobile phones for personal mobility assessment », International conference on transport survey Methods: Scoping the Future while Staying on Track, 2013, et à l'estimation de trajectoire entre deux villes où il s'agit de trouver le chemin optimal entre des autoroutes et des lignes de train, comme décrit dans l'article de John Doyle et al. « Utilizing mobile phone billing 15 records for travel mode discovery", IET Irish Signals and Systems Conference, 2011. Les travaux sur la mobilité humaine à partir des données mobiles de type CDR dans un réseau intra-urbain se sont limités à l'inférence du mode de mobilité, c'est-à-dire conduire, marcher ou utiliser un transport en commun, à partir de la vitesse obtenue par agrégation des données CDR, mais sans analyser les trajectoires relatives aux observations 20 spatiotemporelles de ces données, ne permettant pas le « mapping », comme décrit dans l'article de Huayong Wang et al. « Transportation Mode Inference from Anonymized and Aggregated Mobile Phone Call Detail Records », IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, 2010. Comme expliqué dans l'article de Timothy Hunter et al. « Scaling the mobile 25 millennium system in the cloud », ACM Symposium on Cloud Computing, pages 1-8, 2011, les algorithmes de « mapping » correspondent en général à des modèles d'inférence statistiques tels que le filtre de Kalman, décrit dans les articles de Congwei Hu et al. « Adaptive kalman filtering for vehicle navigation », Journal of Global Positioning Systems, 2(1):42-47, 2003, et de Hao Xu et al. « Development and application of a kalman 30 filter and gps error correction approach for improved map matching », Journal of Intelligent Transportation Systems, 14(1):27-36, 2010, ou les modèles de Markov cachés, HMM pour "Hidden Markov Models" en anglais, décrits dans l'article de Paul Newson et 3046006 3 al. "Hidden markov map matching through noise and sparseness", ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, pages 336343, 2009. Ces derniers ont été utilisés que ce soit sur des données GPS, comme dans l'article de Arvind Thiagaraj an et al. « Vtrack: Accurate, energy-aware road traffic delay 5 estimation using mobile phones", SenSys 2009, ou sur des données CDR, comme dans l'article de Arvind Thiagaraj an et al. « Accurate, low-energy trajectory mapping for mobile devices", USENIX conference on Networked systems design and implementation, 2011. Les paramètres des modèles, dans les deux cas, ont été estimés à partir de données manuellement étiquetées. 10 Le brevet US 9 094 797 décrit un procédé pour obtenir la localisation d'un appareil mobile, utilisant des informations relatives à la connexion de l'appareil à des stations de base d'un réseau de télécommunications mobiles. La demande CN 102867406 décrit la détection de véhicules utilisant des données GPS dans un réseau sans fil, afin d'estimer les trajectoires des véhicules dans un 15 réseau de transports routiers. La demande CN 101976500 divulgue l'utilisation des positions des stations de base du réseau mobile et des plans des axes routiers et de transports publics pour optimiser au mieux la gestion de la topologie du réseau. Il est connu de la demande CN 104066057 d'analyser et d'optimiser un réseau 20 de métro en utilisant des informations provenant des appareils mobiles des utilisateurs du réseau et les informations géographiques du réseau. Il existe un besoin pour permettre d'estimer efficacement la trajectoire réelle suivie par les appareils mobiles interagissant avec un opérateur de téléphonie mobile sur des axes de transport routiers et publics, afin de déterminer l'inférence du mode de 25 transport des utilisateurs, d'estimer la charge volumétrique sur les lignes du réseau ferré ou routier, et de détecter des congestions ou d'autres anomalies dans le réseau de transport. L'invention a pour but de répondre à ce besoin et elle y parvient, selon l'un de ses aspects, grâce à un procédé d'estimation de la trajectoire d'un utilisateur se déplaçant sur des axes de transport au sein d'une zone géographique, notamment des axes de 30 transport routiers et/ou publics, le procédé utilisant un appareil mobile porté par l'utilisateur et relié à un réseau de télécommunications mobiles, et des données cartographiques représentant les axes de transport de la zone à étudier, 3046006 4 procédé dans lequel : au cours du déplacement de l'utilisateur, on capture plusieurs données de signalisation représentatives de la connexion successive de l'appareil mobile à différentes stations de base du réseau, et 5 - connaissant la position des stations de base par rapport aux axes de transport de la zone à étudier, on fait correspondre, à l'aide d'un modèle statistique, ces données de signalisation aux données cartographiques, afin d'estimer la trajectoire de l'utilisateur. Les données de signalisation capturées correspondent avantageusement à des 10 métadonnées échangées entre les éléments actifs du réseau de données mobiles et contiennent des informations sur la station de base associée à un appareil mobile à un instant donné. L'invention permet ainsi d'estimer la trajectoire réelle suivie par les appareils mobiles d'un opérateur de téléphonie mobile sur des axes de transport routiers et/ou publics, afin de fournir des indications utiles aux opérateurs de téléphonie mobile et 15 aux compagnies de transport, telles que l'inférence du mode de transport préféré des utilisateurs ou la détection d'anomalies sur les réseaux de transport, comme une congestion ou un accident. L'invention permet d'estimer une trajectoire réelle pouvant être composée de sous-trajectoires correspondant à des modalités de transport différentes. 20 Grâce à l'invention, la triangulation de l'appareil mobile n'est pas nécessaire, la localisation de l'endroit où l'utilisateur s'est connecté au réseau étant directement extraite. Il n'est pas non plus nécessaire que l'utilisateur soit localisé et suivi en permanence, au contraire d'un GPS notamment. Ceci n'est pas pénalisant car seule la localisation à des instants et/ou endroits précis est nécessaire. Au contraire, une localisation permanente 25 nécessite une solution plus complexe, gourmande en ressources. La capture est passive, c'est-à-dire qu'elle est indépendante de l'équipementier de l'appareil mobile, la structure des données capturées étant avantageusement définie par le standard 3GPP, et de l'opérateur de téléphonie mobile. Ce mode de capture, qui consiste à enregistre les évènements de signalisation émis pas les équipements du réseau, ne 30 perturbe pas le réseau dans son fonctionnement nominal et ne sollicite aucun équipement supplémentaire. 3046006 5 L'utilisation d'un modèle statistique permet d'obtenir le chemin le plus probable. Le procédé selon l'invention permet ainsi d'analyser les trajectoires de l'ensemble du parc mobile d'un opérateur de téléphonie mobile, en mettant en oeuvre une estimation non-supervisée des paramètres du modèle statistique utilisé, n'exploitant pas un 5 corpus de données manuellement étiqueté. Un corpus manuellement étiqueté correspondrait à un ensemble de trajectoires d'appareils mobiles manuellement associées aux vraies trajectoires sur le réseau de transport multimodal, ce qui est coûteux en termes de prix et de temps, et fastidieux à réaliser. L'estimation non-supervisée permet de déterminer automatiquement les paramètres du modèle statistique en exploitant la structure 10 des axes de transport et les connaissances a priori des positions des stations de base par rapport aux stations des lignes du réseau ferré et aux intersections du réseau routier. Bien que la position des appareils mobiles soit très fortement bruitée, le procédé selon l'invention permet de collecter l'information spatio-temporelle sur une large population en un point de concentration du trafic de données d'un opérateur de téléphonie 15 mobile. Les applications connues utilisant des données transmises par les utilisateurs, « crowd sourcing » en anglais, telles que « Waze° », ne possèdent pas un accès aussi facile à une population représentative de la situation à mesurer. Certaines méthodes connues, mentionnées plus haut, proposent une modélisation multimodale pour l'inférence du mode de transport interurbain, problème 20 moins difficile étant donné que les trajectoires induites par des modes de transport différents sont généralement bien discernables. L'invention permet d'analyser les trajectoires au sein d'une même métropole, pour un réseau de transport multimodal intraurbain, où la complexité introduite par un tel réseau, comparée avec un réseau de transport uni-modal, augmente très fortement la complexité d'inférence statistique. 25 Appareil mobile et données de signalisation Les données de signalisation proviennent de préférence de données de contexte du réseau de données mobiles, notamment appelées données de contexte PDP, « Packet Data Protocol » en anglais, dans le protocole mobile GTP, « GPRS Tunnelling Protocol » en anglais, issu de la norme mobile GPRS, « General Packet Radio Service » en anglais. 30 Les standards concernés sont 3GPP TS 29.060 et 3GPP TS 29.274. Comme représenté à la figure 1, ces données de signalisation mobiles transitent avantageusement sur la liaison Gn entre les noeuds SGSN, « Serving GPRS Support Node » 3046006 6 en anglais, et les noeuds GGSN, « Gateway GPRS Support Node » en anglais, pour les deuxième, deuxième et demi et troisième générations de normes mobiles (2G, 2.5G et 3G), et sur la liaison Sll entre les entités MME, «Mobility Management Entity » en anglais, et les entités SGW, « Serving GateWay » en anglais, pour la norme mobile LTE, « Long 5 Terni Evolution » en anglais. Les données de contexte PDP, décrites dans l'article de Florian Metzger et al. « Exploratory Analysis of a GGSN's PDP Context Signaling Load », Journal of Computer Networks and Communications, 2014, permettent d'établir un tunnel de données entre les noeuds GGSN et les noeuds SGSN. Ces flux de données de signalisation informent sur la 10 position des appareils mobiles, dès que leur connexion au réseau internet est établie et tant que la connexion est active. Aujourd'hui, de nombreuses applications exécutées sur les appareils mobiles dits intelligents, ou « smartphones » en anglais, fonctionnent en permanence et se connectent fréquemment au réseau de données mobiles, notamment des applications de courrier électronique, envoyant des notifications lorsqu'un nouveau 15 courriel est reçu, ou des applications de réseaux sociaux, envoyant des notifications signalant une nouvelle action. Ces applications maintiennent généralement des sessions de données mobiles actives en permanence. En outre, à chaque modification du lien de données, par exemple lors du passage de 2G vers 3G, ou lors du passage de la connexion en mode veille au mode actif, 20 ou lors d'un changement de station de base, des messages sont échangés sur le réseau de télécommunications mobiles. Dans chacun de ces messages, se trouve l'identifiant de la station de base à laquelle l'utilisateur est connecté, et ainsi il est possible de connaître l'aire géographique dans laquelle celui-ci se trouve. Contrairement aux données d'appels CDR, le procédé selon l'invention permet de connaître la position de l'appareil mobile sans qu'il 25 y ait besoin d'une communication téléphonique. Les appareils mobiles suivant le même chemin physique peuvent être connectés à différentes stations de base et le nombre d'échantillons associés à la position d'un appareil est lié au trafic généré par celui-ci et à son déplacement. De plus, un appareil mobile est généralement connecté à la station de base la plus proche en termes de distance 30 euclidienne. Néanmoins, pour des raisons d'optimisation et de répartition de charge du réseau de télécommunications mobiles, cela n'est pas toujours le cas. Malgré le caractère bruité de ces données, l'invention permet, grâce à l'exploitation optimale de la topologie 3046006 7 du graphe des axes de transport et à la modélisation probabiliste des paramètres du modèle statistique utilisé, d'inférer la trajectoire réelle optimale de l'appareil mobile sur le réseau de transports. Par le biais des données de signalisation, la fréquence de mise à jour du 5 contrôle de la connexion de l'appareil mobile à une station de base est avantageusement comprise entre 1 minute et 18 minutes, mieux entre 5 minutes et 15 minutes. Cette fréquence de mise à jour est très largement supérieure à celle obtenue par les autres techniques basées sur l'analyse de métadonnées d'appareils mobiles, comme les données d'appels CDR. 10 Dans une variante, les données de signalisation proviennent des canaux voix du réseau de télécommunications mobiles, notamment provenant du protocole MAP, « Mobile Application Part» en anglais, protocole dérivé du protocole SS7, « Signalling System n°7 » en anglais. Les standards concernés sont 3GPP TS 09.02 et 3GPP TS 29.002. Le protocole MAP utilise avantageusement, pour transmettre les données sur 15 les canaux voix, différentes interfaces de circuit, notamment l'interface B communiquant avec le registre VLR, « Visitor Location Register » en anglais, ou les interfaces C et D communiquant avec le registre HLR, « Home Location Register » en anglais. La fréquence de mise à jour des données de signalisation provenant des canaux voix dépend avantageusement de la connexion de l'appareil mobile à un nouveau groupe 20 de cellules (LAC), et/ou de chaque appel ou message texte reçu ou émis. Les données de signalisation capturées conduisent avantageusement à une séquence d'observations (0i,..., ON), où On est le triplet On = Ixn,yn,tnI défini par la position (xn,yn) de la station de base à laquelle l'appareil mobile est connecté à l'instant tn. Données cartographiques 25 Les données cartographiques correspondent avantageusement à un graphe des axes de transport de la zone à étudier, comportant des noeuds associés soit aux intersections des routes pour le réseau routier, soit aux stations correspondant aux intersections des lignes du réseau ferré, notamment des lignes de métro, tramway, RER ou train, et des arcs correspondant aux liens entre ces intersections. 30 Les données cartographiques peuvent être fournies par un fournisseur d'archives cartographiques ouvertes, tel OpenStreetMap (OSM), et/ou par l'Institut 3046006 8 Géographique National (IGN), ou par des sociétés de réseaux de transport, telles la RATP ou la SNCF. Les données cartographiques peuvent être enregistrées dans une base de données, de préférence accessible par un serveur mettant en oeuvre le procédé, notamment 5 une base de données cartographiques du type MongoDB. Modèle statistique Le modèle statistique est de préférence un modèle de Markov caché, où les états cachés correspondent avantageusement aux stations du réseau ferré et/ou aux intersections du réseau routier. Dans ce cas, les positions des stations de base 10 correspondent avantageusement aux états cachés du modèle de Markov caché. La probabilité de transition Tr(v' v,) entre deux états y, et correspondant à deux positions de stations de base, peut s'exprimer comme suit : -1 Tr(vi,vi) = X d(vin,vn) \ (mn) E SPviyi avec Wmn la vitesse moyenne sur les arcs du graphe des axes de transport de la zone à étudier, et d(vm, vn) la distance géodésique de l'arc reliant les positions m et n, et SP,,,,' le 15 plus court chemin entre y, et y, sur le graphe. La vitesse moyenne Wmn peut s'exprimer par , - wii si vi sont adjacentes t W v - 0 sinon. La probabilité conditionnelle d'émission Pr(otiv,) d'une observation ot, correspondant à la position d'une station de base, étant donné que le modèle de Markov 20 caché se trouve à la position peut s'exprimer comme suit : si: dti Pr(otivi) REVENDICATIONS1. Procédé d'estimation de la trajectoire d'un utilisateur se déplaçant sur des axes de transport au sein d'une zone géographique, notamment des axes de transport routiers et/ou publics, le procédé utilisant un appareil mobile (2) porté par l'utilisateur et relié à un réseau de télécommunications mobiles, et des données cartographiques (3) représentant les axes de transport de la zone à étudier, procédé dans lequel : - au cours du déplacement de l'utilisateur, on capture plusieurs données de signalisation représentatives de la connexion successive de l'appareil mobile (2) à différentes stations de base (4) du réseau, et - connaissant la position des stations de base (4) par rapport aux axes de transport de la zone à étudier, on fait correspondre, à l'aide d'un modèle statistique, ces données de signalisation aux données cartographiques, afin d'estimer la trajectoire de l'utilisateur. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les données de signalisation proviennent de données de contexte du réseau de données mobiles, notamment appelées données de contexte PDP dans le protocole mobile GTP. 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les données de signalisation proviennent des canaux voix du réseau de télécommunications mobiles, notamment provenant du protocole MAP. 4. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel, par le biais des données de signalisation, la fréquence de mise à jour du contrôle de la connexion de l'appareil mobile (2) à une station de base (4) est comprise entre 1 minute et 18 minutes, mieux entre 5 minutes et 15 minutes. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les données cartographiques (3) correspondent à un graphe des axes de transport de la zone à étudier, comportant des noeuds associés soit aux intersections des routes pour le réseau routier, soit aux stations correspondant aux intersections des lignes du réseau ferré, notamment des lignes de métro, tramway, RER ou train, et des arcs correspondant aux liens entre ces intersections. 3046006 17 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les données de signalisation capturées conduisent à une séquence d'observations (o',..., oN), où (on) est le triplet on = {ca,ya, tn} défini par la position (xa, ya) de la station de base (4) à laquelle l'appareil mobile (2) est connecté à l'instant (ta). 5 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le modèle statistique est un modèle de Markov caché, où les états cachés correspondent avantageusement aux stations du réseau ferré et/ou aux intersections du réseau routier. 8. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la probabilité de 10 transition (Tr(v' y1)) entre deux états (y,, v,) du modèle, correspondant à deux positions de stations de base (4), s'exprime comme suit : \-1 Tr(vi,vi) = 14/7ni, x cl(vin,v72) \ (mn) E SPviyi avec 142',' la vitesse moyenne sur les arcs du graphe des axes de transport de la zone à étudier, et d(v,a, va) la distance géodésique de l'arc reliant les positions m et n, et le plus court chemin entre y, et y, sur le graphe. 15 9. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la vitesse wij si vi, vj sont adjacentes moyenne (142',n) s'exprime par : Wij = 0 sinon. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 à 8, dans lequel la probabilité conditionnelle d'émission (Pr(otivj)) d'une observation (o), correspondant à la position d'une station de base (4), étant donné que le modèle de Markov caché se trouve à 20 la position (y), s'exprime comme suit : Pr(otIv1) 1.0 si: dti 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le modèle statistique est fondé sur des champs aléatoires conditionnels, sur un filtre particulaire, sur un filtre de Kalman ou sur des réseaux de neurones récurrents. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans 5 lequel, afin d'estimer la trajectoire de l'utilisateur, on génère une séquence de noeuds des axes de transport de la zone à étudier à partir de la mise en correspondance entre les données de signalisation et les données cartographiques (3), en fonction des paramètres du modèle statistique, notamment les probabilités de transition (Tr(v' vi)) et d'émission (Pr(otivj)) dans le cas d'un modèle de Markov caché. 10 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on supprime de la trajectoire estimée des stations de base (4) semblant erronées, en fonction au moins de la densité de probabilité de la distance entre les stations de base du réseau, par filtrage, notamment par filtrage passe-bas. 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans 15 lequel on réalise un filtrage, notamment passe-haut, pour ne retenir que des trajectoires (t) ayant un rayon de giration (rg(t)) supérieur à un seuil prédéfini, notamment compris entre _\I 1 '-,n(t),r(t) - [t(t) )2, 2 km et 5 km, le rayon de giration étant défini par : VO = -n(t) 2,i ( , avec r1 ".n (t) r(t) ..., r(t) les coordonnées latitude et longitude de la trajectoire t, et/LM -- n(t) i= vn(t) r(t)1 est le centre de gravité de la trajectoire t. 1 20 15. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on estime la fin d'une trajectoire lorsque l'appareil mobile (2) reste connecté à la même station de base (4) pendant une durée supérieure à un seuil prédéfini, notamment égal à 30 minutes. 16. Produit programme d'ordinateur pour la mise en oeuvre du procédé 25 d'estimation de la trajectoire d'un utilisateur se déplaçant sur des axes de transport au sein d'une zone géographique, tel que défini à l'une quelconque des revendications précédentes, utilisant un appareil mobile (2) porté par l'utilisateur et relié à un réseau de télécommunications mobiles, et des données cartographiques (3) représentant les axes de transport de la zone à étudier, le produit programme d'ordinateur comportant des 30 instructions de code qui, exécutées sur un processeur, font que : 3046006 19 - au cours du déplacement de l'utilisateur, on capture plusieurs données de signalisation représentatives de la connexion successive de l'appareil mobile (2) différentes stations de base (4) du réseau, et - connaissant la position des stations de base (4) par rapport aux axes de 5 transport de la zone, on fait correspondre, à l'aide d'un modèle statistique, ces données de signalisation aux données cartographiques (3), afin d'estimer la trajectoire de l'utilisateur.