FR 3132570 A1 20230811 FR 2201121 A 20220209 La présente invention concerne un procédé de détermination d’au moins une route (rte) entre une zone géographique d’origine (ZGO) et une zone géographique de destination (ZGD). Le procédé acquiert des données de géolocalisation mesurées (MES), réalise un regroupement (REG1) de ces données de géolocalisation. De plus, le procédé détermine des itinéraires possibles entre les deux zones (SIG), et réalise un regroupement (REG2) des données des itinéraires possibles. L’association (FUS) des trajectoires représentatives (TR1, TR2) des regroupements des deux aspects permet de déduire au moins une route (rte) entre les deux zones géographiques. Figure 1 à publier Procédé de détermination d’au moins une route entre une zone géographique d’origine et une zone géographique de destination La présente invention concerne le domaine de la détermination d’une route entre une zone géographique d’origine et une zone géographique de destination. Le principal domaine d’application est l’analyse de la mobilité en termes de choix des routes les plus probables pour les déplacements entre deux zones d’un réseau routier. Il peut s’agir par exemple de déterminer les déplacements entre une zone d’habitation et une zone d’activités professionnelles. Ainsi, une telle détermination de la mobilité permet de dresser des constats (ex-post et ex-ante) sur l’impact des politiques publiques en termes d’aménagement et régulation sur la mobilité, ainsi que sur les émissions de polluants et la qualité de l’air, et sur la prévision du trafic. En effet, le choix des itinéraires de la population devient un facteur clé pour les analyses des réseaux de transport et de leur performance, par exemple, en termes de temps total de déplacement, de distance totale parcourue et/ou de consommation d'énergie. Cette analyse des déplacements entre deux zones permet aussi une évaluation comportementale des utilisateurs vis-à-vis du choix de la route pour leurs déplacements quotidiens. Les outils actuels de monitoring de la qualité de l’air ne permettent pas d’isoler et d’estimer avec précision la part d’émissions de polluant en usage réel due au transport routier ainsi que leur localisation spatiale. Il existe des outils de diagnostic d’énergie et d’émission des mobilités (DEEM) qui permettent aujourd’hui d’estimer l’impact d’un déplacement moyen entre deux zones d’une ville, mais cela est fait en supposant une distance à vol d’oiseau et une vitesse moyenne constante sur tout le trajet. Si les deux zones origine-destination sont grandes et/ou lointaines, cette méthode de l’état de l’art néglige forcément toute la variabilité en termes de routes possibles entre les deux zones, ainsi que la contribution de chaque route aux émissions totales des déplacements interzones. Par conséquent, il s’avère difficile pour les villes de prendre les bonnes décisions en matière d’aménagement de l’infrastructure routière et de législation sans avoir à disposition des outils précis d’évaluation et de projection d’impact des mesures envisagées sur les émissions polluantes du transport routier et la qualité de l’air. L'étude des schémas de mobilité ou du choix des itinéraires est un sujet récurrent dans la science des transports, et elle peut être divisée en deux catégories. La première catégorie repose sur les modèles dits de choix discret, qui visent à expliquer le comportement de choix individuel par des préférences individuelles et une fonction d'utilité. Cette approche de l'analyse du choix de l'itinéraire tend à se baser sur des possibilités limitées, en considérant un faible nombre d'itinéraires et d'origines/destinations. La deuxième catégorie vise à résoudre le problème dit de charge du réseau, elle propose une approche plus globale pour déterminer les états statiques ou dynamiques du trafic sur l'ensemble du réseau de transport et, finalement, l'équilibre du réseau. Ceci est rendu possible en considérant la demande par rapport au choix de l'itinéraire parmi toutes les paires origine/destination de l'ensemble des zones considérées. L'inconvénient de cette deuxième approche est que la représentation mathématique mise en œuvre, basée sur des utilisateurs déterministes ou stochastiques, tend à ne pas prendre en compte toutes les variables pertinentes en raison d'arguments de simplification. Par ailleurs, la technologie des données a connu une croissance exponentielle ces dernières années ; on est désormais capable non seulement d'enregistrer de très grands ensembles de données concernant des aspects très différents de la mobilité humaine, mais aussi de les analyser efficacement grâce à l'intelligence artificielle ou à l'apprentissage automatique. Les données sur la mobilité peuvent être recueillies sous différentes formes et leurs caractéristiques peuvent varier énormément. La collecte est souvent effectuée au moyen de téléphones cellulaires ou de dispositifs de géolocalisation (par exemple GPS pour « Global Positioning System ») embarqués. Les ensembles de données courants comprennent les journaux des systèmes de positionnement global (GPS) et les enregistrements détaillés des appels (CDR de l’anglais « Call Detail Record »). En général, ce type de représentation de la mobilité reste limité et imparfait. Par exemple, les données GPS avec une fréquence de 1Hz représentant le déplacement d'un utilisateur peuvent avoir des mesures largement inexactes (aberrations) ou des mesures absentes pendant plusieurs secondes. Une méthode d'apprentissage non supervisée pour la détection des schémas de mobilité repose sur le regroupement des déplacements en familles qui partagent des caractéristiques spatio-temporelles. Le regroupement des trajectoires géographiques est une technique largement utilisée pour extraire des informations précieuses de grands ensembles de données qui sont autrement compliqués à traiter. La première tâche centrale de l'approche de regroupement est la définition d'une fonction qui détermine efficacement les similarités de trajectoires. Les complications typiques proviennent de la présence de bruit dans les données, de valeurs aberrantes et du fait que les trajectoires sont généralement formées par un nombre différent de points. Les choix populaires de fonctions de similarité de trajectoires discrètes incluent notamment : la distance euclidienne, la déformation temporelle dynamique, la plus longue sous-séquence commune, la distance d'édition, la distance de Hausdorff, et la distance de Fréchet. La deuxième tâche centrale de cette approche consiste à développer l'algorithme de « clustering » (regroupement) proprement dit, une fois la fonction de similarité correctement définie. Les algorithmes de clustering génériques peuvent être inadaptés à cette tâche, par exemple, la méthode K-means (pouvant être traduit par partitionnement en K-moyennes) n'est pas robuste par rapport aux valeurs aberrantes et ne peut pas produire des clusters de forme convexe. Une meilleure option pour le clustering de trajectoires est l'utilisation d'algorithmes de clustering basés sur la densité, en particulier ceux qui rejettent le bruit, comme le DBSCAN (de l’anglais « density-based spatial clustering of applications with noise » : il s'agit d'un algorithme fondé sur la densité dans la mesure qui s’appuie sur la densité estimée des grappes pour effectuer le partitionnement). La mesure de la distance entre deux trajectoires peut être coûteuse en termes de calcul. Cela peut être particulièrement gênant lors du regroupement d'énormes ensembles de données de trajectoires, qui sont nécessaires pour l'extraction de modèles de mobilité utiles d'une population. En fait, la plupart des algorithmes de regroupement non supervisé ont une complexité supérieure ou égale à où N est le nombre de trajectoires ; cela découle du calcul de la matrice de distance N × N formée par toutes les distances par paire. Traditionnellement, cela limite les études à des sous-ensembles de grands ensembles de données, puisque les analyses d'ensembles de données de trajectoires de taille standard peuvent prendre plusieurs jours. Même s'il est possible de rassembler des ensembles de données relativement importants de trajectoires et de les regrouper efficacement, un défi connu reste la représentativité et le biais possible des données acquises. En effet, les véritables modèles de mobilité ne peuvent être déterminés que si les données elles-mêmes sont conformes à la réalité. La demande de brevet US2013191314 concerne une méthode de détermination d’un choix de route préférée d’un utilisateur. Cette approche consiste en la recherche d’une route de déplacement la plus probable pour un utilisateur entre deux zones géographiques, puis en une analyse des caractéristiques liées à cette route. Cette approche est limitée à un seul utilisateur, et n’est pas adaptée à manipuler un grand nombre de données de plusieurs utilisateurs pour représenter la mobilité inter zones à une large échelle. En outre, une généralisation depuis l’utilisateur à la mobilité d’une ville est sujette à des problèmes de représentativité ou de biais. La demande de brevet US20060242108 concerne une méthode de fusion de données pour une optimisation de route, en particulier pour gérer les mouvements liés aux urgences. Cette approche est basée sur l’utilisation de différentes sources de données, notamment d’un système d’information géographique (SIG), dans le but d’étudier une route optimale pour une zone géographique et pour un évènement. Cependant, l’objectif de cette approche n’est pas d’analyser les choix de route, mais d’optimiser des variables associées aux routes possibles. De plus, la fusion de données est appliquée au niveau de capteurs pour augmenter la fiabilité des données. Ainsi, cette approche nécessite un équipement spécifique, tel qu’un onéreux capteur au sol, ou des caméras. La présente invention a pour but de déterminer une route entre deux zones géographiques, de manière représentative, rapide, avec une mémoire informatique limitée et sans capteur spécifique placé sur le réseau routier. L’invention concerne un procédé de détermination d’au moins une route entre une zone géographique d’origine et une zone géographique de destination. Le procédé acquiert des données de géolocalisation mesurées, réalise un regroupement de ces données de géolocalisation. De plus, le procédé détermine des itinéraires possibles entre les deux zones, et réalise un regroupement des données des itinéraires possibles. L’association des trajectoires représentatives des regroupements des deux aspects (trajets réalisés et itinéraires) permet de déduire les routes entre les deux zones géographiques. Ainsi, le procédé met en œuvre une fusion de trajectoires représentatives de données de géolocalisation mesurées et de trajectoires représentatives d’itinéraires, ce qui permet une robustesse et une représentativité de la route déterminée, sans nécessité de capteur spécifique sur le réseau routier. En outre, la méthode de regroupement mise en œuvre permet de se passer d’une étape de « mapmatching » (pouvant être traduit par cartospondance ou appariement sur une carte), ce qui permet de réduire le temps de calcul et la mémoire informatique utilisée. L’invention concerne un procédé de détermination d’au moins une route entre une zone géographique d’origine et une zone géographique de destination. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes : On acquiert des données de géolocalisation mesurées d’au moins deux trajets réalisés entre ladite zone géographique d’origine et ladite zone géographique de destination ; On regroupe lesdites données de géolocalisation de trajets réalisés en une pluralité de groupements représentatifs de trajets au moyen d’une similarité entre lesdits trajets réalisés, ladite similarité desdites données de géolocalisation de trajets réalisés étant de préférence déterminée au moyen d’une distance de Fréchet ; Pour chaque groupement représentatif de trajets, on détermine une trajectoire représentative ; On détermine au moins deux itinéraires entre ladite zone géographique d’origine et ladite zone géographique de destination au moyen d’un système d’information géographique ; On regroupe lesdits itinéraires déterminés en une pluralité de groupements représentatifs d’itinéraires de trajets au moyen d’une similarité entre lesdits itinéraires déterminés, ladite similarité desdits itinéraires étant de préférence déterminée au moyen d’une distance de Fréchet ; Pour chaque groupement représentatif d’itinéraires, on détermine une trajectoire représentative ; et On associe lesdites trajectoires représentatives desdits trajets réalisés et lesdites trajectoires représentatives desdits itinéraires, et on en déduit au moins une route entre ladite zone géographique d’origine et ladite zone géographique de destination. Selon un mode de réalisation, on regroupe lesdites données de géolocalisation de trajets réalisés et/ou lesdites données de géolocalisation d’itinéraires déterminés, au moyen d’un algorithme de regroupement de type faisceaux rapides « Quick Bundles ». Conformément à une mise en œuvre, on déduit ladite au moins une route au moyen d’une méthode de conflation desdites trajectoires représentatives desdits trajets réalisés et desdites trajectoires représentatives desdits itinéraires. Avantageusement, préalablement à l’étape de regroupement desdites données de géolocalisation mesurées de trajets réalisés, on segmente lesdites données de géolocalisation mesurées de trajets réalises pour conserver des données de géolocalisation mesurées pertinentes, notamment par découpage des données de géolocalisation mesurées au sein de ladite zone géographique d’origine et/ou au sein de ladite zone géographique de destination. Selon un aspect, pour déterminer au moins deux itinéraires entre ladite zone géographique d’origine et ladite zone géographique de destination, on détermine une pluralité de points d’origine dans ladite zone géographique d’origine et une pluralité de points de destination dans ladite zone géographique de destination à partir des points d’origine et des points de destination des trajectoires représentatives desdits trajets réalisés. De manière avantageuse, préalablement à l’étape de regroupement d’itinéraires déterminés, on segmente lesdites itinéraires déterminés pour conserver des portions d’itinéraires pertinentes, notamment par découpage desdits itinéraires au sein de ladite zone géographique d’origine et/ou au sein de ladite zone géographique de destination. Selon une option de réalisation, pour chaque trajectoire représentative et/ou pour chaque route, on détermine au moins une caractéristique choisie parmi la vitesse moyenne, la durée du trajet, le trafic. De préférence, les étapes sont mises en œuvre pour une période temporelle donnée, notamment pour un mois, une semaine, un jour, un créneau horaire. Conformément à un mode de réalisation, après l’étape de regroupement desdites données de géolocalisation mesurées de trajets réalisés, on conserve uniquement les regroupements pour lesquels le nombre de trajets réalisés et/ou le nombre d’utilisateurs desdits trajets réalisés est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé. En outre, l’invention concerne un procédé de détermination d’une quantité d’au moins un polluant chimique et/ou sonore émis par au moins un véhicule lors d’un déplacement au sein d’un réseau routier entre une zone géographique d’origine et une zone géographique de destination. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes : On détermine au moins une route entre ladite zone géographique d’origine et ladite zone géographique de destination au moyen du procédé de détermination d’au moins une route selon l’une des caractéristiques précédentes, et on en déduit une caractéristique de la vitesse de l’au moins un véhicule pour ladite au moins une route ; et On applique un modèle microscopique d’émissions polluantes chimiques et/ou sonore à ladite au moins une route pour déterminer une quantité d’au moins un polluant chimique et/ou sonore, ledit modèle microscopique reliant la vitesse du véhicule et la quantité d’au moins un polluant chimique et/ou sonore émis par ledit au moins un véhicule. D'autres caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention, apparaîtront à la lecture de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisations, en se référant aux figures annexées et décrites ci-après. Liste des figures La illustre les étapes du procédé selon un premier mode de réalisation de l’invention. La illustre les étapes du procédé selon un deuxième mode de réalisation de l’invention. La illustre les étapes du procédé selon un troisième mode de réalisation de l’invention. La illustre une carte de trajectoires représentatives de trajets réalisés pour l’application du procédé selon un mode de réalisation de l’invention pour un exemple. La illustre une carte de trajectoires représentatives d’itinéraires pour l’application du procédé selon un mode de réalisation de l’invention pour l’exemple de la . La illustre une carte avec les routes obtenues par l’application du procédé selon un mode de réalisation de l’invention pour l’exemple des figures 4 et 5. La illustre une carte avec les routes obtenues par l’application d’un procédé selon un art antérieur pour l’exemple des figures 4 à 6. Procédé de détermination d’au moins une route (rte) entre une zone géographique d’origine (ZGO) et une zone géographique de destination (ZGD), caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes : On acquiert des données de géolocalisation mesurées (MES) d’au moins deux trajets réalisés entre ladite zone géographique d’origine (ZGO) et ladite zone géographique de destination (ZGD) ; On regroupe (REG1) lesdites données de géolocalisation de trajets réalisés en une pluralité de groupements représentatifs de trajets au moyen d’une similarité entre lesdits trajets réalisés, ladite similarité desdites données de géolocalisation de trajets réalisés étant de préférence déterminée au moyen d’une distance de Fréchet ; Pour chaque groupement représentatif de trajets, on détermine une trajectoire représentative (TRA1) ; On détermine au moins deux itinéraires entre ladite zone géographique d’origine (ZGO) et ladite zone géographique de destination (ZGD) au moyen d’un système d’information géographique (SIG) ; On regroupe (REG2) lesdits itinéraires déterminés en une pluralité de groupements représentatifs d’itinéraires de trajets au moyen d’une similarité entre lesdits itinéraires déterminés, ladite similarité desdits itinéraires étant de préférence déterminée au moyen d’une distance de Fréchet ; Pour chaque groupement représentatif d’itinéraires, on détermine une trajectoire représentative (TRA2) ; et On associe (FUS) lesdites trajectoires représentatives desdits trajets réalisés et lesdites trajectoires représentatives desdits itinéraires, et on en déduit au moins une route (rte) entre ladite zone géographique d’origine (ZGO) et ladite zone géographique de destination (ZGD). Procédé de détermination d’au moins une route selon la revendication 1, dans lequel on regroupe (REG1, REG2) lesdites données de géolocalisation de trajets réalisés et/ou lesdites données de géolocalisation d’itinéraires déterminés, au moyen d’un algorithme de regroupement de type faisceaux rapides « Quick Bundles ». Procédé de détermination d’au moins une route selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on déduit ladite au moins une route (rte) au moyen d’une méthode de conflation desdites trajectoires représentatives desdits trajets réalisés et desdites trajectoires représentatives desdits itinéraires. Procédé de détermination d’au moins une route selon l’une des revendications précédentes, dans lequel préalablement à l’étape de regroupement (REG1) desdites données de géolocalisation mesurées de trajets réalisés, on segmente (SEG1) lesdites données de géolocalisation mesurées de trajets réalises pour conserver des données de géolocalisation mesurées pertinentes, notamment par découpage des données de géolocalisation mesurées au sein de ladite zone géographique d’origine et/ou au sein de ladite zone géographique de destination. Procédé de détermination d’au moins une route selon l’une des revendications précédentes, dans lequel pour déterminer au moins deux itinéraires entre ladite zone géographique d’origine (ZGO) et ladite zone géographique de destination (ZGD), on détermine une pluralité de points d’origine (PO) dans ladite zone géographique d’origine (ZGO) et une pluralité de points de destination (PD) dans ladite zone géographique de destination (ZGD) à partir des points d’origine (PO) et des points de destination (PD) des trajectoires représentatives desdits trajets réalisés. Procédé de détermination d’au moins une route selon l’une des revendications précédentes, dans lequel préalablement à l’étape de regroupement d’itinéraires (REG2) déterminés, on segmente (SEG2) lesdites itinéraires déterminés pour conserver des portions d’itinéraires pertinentes, notamment par découpage desdits itinéraires au sein de ladite zone géographique d’origine et/ou au sein de ladite zone géographique de destination. Procédé de détermination d’au moins une route selon l’une des revendications précédentes, dans lequel pour chaque trajectoire représentative et/ou pour chaque route, on détermine au moins une caractéristique choisie parmi la vitesse moyenne, la durée du trajet, le trafic. Procédé de détermination d’au moins une route selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les étapes sont mises en œuvre pour une période temporelle donnée, notamment pour un mois, une semaine, un jour, un créneau horaire. Procédé de détermination d’au moins une route selon l’une des revendications précédentes, dans lequel après l’étape de regroupement (REG1) desdites données de géolocalisation mesurées de trajets réalisés, on conserve uniquement les regroupements pour lesquels le nombre de trajets réalisés et/ou le nombre d’utilisateurs desdits trajets réalisés est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé. Procédé de détermination d’une quantité d’au moins un polluant chimique et/ou sonore émis par au moins un véhicule lors d’un déplacement au sein d’un réseau routier entre une zone géographique d’origine et une zone géographique de destination, caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes : On détermine au moins une route (rte) entre ladite zone géographique d’origine et ladite zone géographique de destination au moyen du procédé de détermination d’au moins une route selon l’une des revendications précédentes, et on en déduit une caractéristique de la vitesse de l’au moins un véhicule pour ladite au moins une route ; et On applique un modèle microscopique d’émissions polluantes chimiques et/ou sonore à ladite au moins une route pour déterminer une quantité d’au moins un polluant chimique et/ou sonore, ledit modèle microscopique reliant la vitesse du véhicule et la quantité d’au moins un polluant chimique et/ou sonore émis par ledit au moins un véhicule.