Analyse de tendances multi-sources pour les besoins de systèmes de transport intelligent (MISTic)
Pour que Bruxelles puisse être une ville plus intelligente et amène, une meilleure gestion du trafic s’impose. Le projet MISTic se focalise sur la mobilité, les systèmes de transport intelligent (ITS) et le principe de la ville intelligente (« smart city »). Ce projet de recherche a pour but de développer la technologie servant de fondement à un moteur d’analytique de tendances.

Durée du projet : janvier 2020 – janvier 2024


Contexte
Le projet MISTic se centre sur la recherche en matière de conception et de validation (dans le domaine ITS) d’un moteur avancé d’analytique de tendances destiné à faciliter la mise au point de solutions dédiées à l’acquisition d’une compréhension précise et contextualisée (dite aussi image situationnelle) d’une situation (dans ce cas, du trafic) et à la présentation d’un retour d’information judicieux aux parties prenantes à cette situation (p.ex. gestionnaires du trafic, usagers de la route) de façon à leur venir en aide dans leurs prises de décision.

Afin d’acquérir une image situationnelle, il convient de combiner (fusionner) et d’exploiter des données provenant de sources multiples, telles que capteurs placés à des emplacements fixes (caméras, lecteurs de plaques minéralogiques, boucles inductives, etc.), capteurs mobiles (p.ex. données recueillies par des sondes et des véhicules connectés) et d’autres sources d’information, dont des données historiques et météorologiques. Un tel dispositif est appelé fusion de données multi-sources. De plus, afin d’avoir un retour d’information fiable sur les tendances détectées et faciliter les prises de décision, il importe de développer des méthodes permettant un profilage contextualisé des situations de trafic, de façon à les interpréter correctement et d’être à même d’en prévoir l’évolution possible. Parmi les exemples de tendances à prendre en considération, on peut citer le nombre de véhicules de même type (voitures de tourisme, motos, camions, camions transportant des matières dangereuses, etc.) circulant dans un tunnel ainsi que leur interaction, les différents types de conducteurs sur un tronçon routier donné et distingués sur la base de leur comportement de conduite, le nombre d’usagers vulnérables aux carrefours, etc.

Objectif
Ce projet de recherche vise à développer la technologie servant de fondement à un moteur d’analytique de tendances. 

Approche
  1. Étude de techniques d’intégration hiérarchique et adaptive de données multi-sources afin de permettre la combinaison d’informations provenant de sources hétérogènes.
  2. Étude de techniques de propagation des connaissances au sein d’une même source de données et entre sources de données.
  3. Exploration de méthodes d’estimation de la qualité de la fusion des données.
  4. Méthodes de recherche permettant le profilage, l’interprétation et la prédiction évolutive contextuels des situations.
  5. Développement et validation d’une preuve de concept d’un moteur d’analytique de tendances et démonstration de son potentiel à l’aide de cas d’utilisation réalistes.
Deux cas d’utilisation ont déjà été identifiés avec Macq, le partenaire industriel, pendant la phase préparatoire de cette proposition. Ils seront élaborés plus avant en cours de projet. Le premier cas d’utilisation concerne la sécurité dans les tunnels (et des infrastructures routières). Le deuxième cas a trait à la catégorisation et/ou le profilage du comportement des usagers de la route. 

Remarque : les cas d’utilisation identifiés jusqu’à présent et d’autres cas d’utilisation cernés pendant la recherche ont pour seul but de démontrer le potentiel du moteur d’analytique de tendances en tant que toolkit fournissant des outils de mise au point de modules optimisés et validés servant au développement d’applications de mobilité avancées.

Partenaires au projet
Le projet réunit Sirris (EluciDATA Lab) en tant qu’organisation de recherche et promoteur, Macq en tant que partenaire industriel et la VUB (laboratoires de recherche ETRO et MOBI) en tant que partenaire académique et co-promoteur.

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