Citec au WCTR 2023 : retour sur la conférence mondiale

Du 17 au 21 juillet 2023 s’est tenue à Montréal, Canada, la 16e édition de la World Conference on Transport Research (WCTR) 2023. Une édition très attendue, étant donné que la dernière a eu lieu en 2019. La World Conference on Transport Research se tient tous les trois ans depuis presque 50 ans sous forme de colloque, à l’initiative de la World Conference on Transport Research Society. Le but de cette grande conférence est de regrouper des experts de tous les domaines de recherche sur le transport, du monde entier, et de stimuler les échanges d’idées dans ce secteur. Le Palais des Congrès de Montréal a ainsi accueilli plus de 1’100 participants de 70 nationalités différentes cette année, et Citec était de la partie. Thibault Fourez, Data Scientist chez Citec Digital, a présenté une méthodologie innovante de détection de modes de transports, à l’aide de données GPS et smartphone, dans le cadre d’une session sur les données de transit, intitulée « Transport Mode Detection on GPS and accelerometer data: a temporality based workflow ». Sur ces cinq jours au Palais des Congrès de nombreuses conférences plénières ont abordé des thématiques variées : modes de transport, transport de marchandises et logistique, activité et demande de transport, économie et finance des transports, aménagement du territoire et durabilité, planification et politique des transports…

Certaines conférences du WCTR 2023 ont retenu l’attention de Citec

• « AI in Transportation: challenges and opportunities » Foutse Khomh, professeur titulaire de Polytechnique Montréal, a présenté de nombreuses applications de l’IA dans le transport, allant de l’optimisation de la gestion du trafic aux jumeaux numériques, en passant par l’analyse d’images aériennes. Il a également abordé les outils et bonnes pratiques nécessaires à la construction d’une solution Machine Learning/Deep Learning. Enfin, il a évoqué les limites des algorithmes type black box (nécessité d’intégrer des notions d’explicabilité)
• « Real-time management of traffic lights — improving mobility and decreasing greenhouse gas emissions » Leandro Coelho, professeur titulaire de la Chaire de recherche du Canada en logistique intégrée, est revenu sur un système de prolongement/raccourcissement de la durée des feux à Trois Rivières (ville située au Québec) à l’approche de poids-lourds ou de bus pour éviter des arrêts trop fréquents (et ainsi économiser des émissions CO2 et éviter des embouteillages). Grâce à ce système, environ 30 % d’arrêts ont été évités et 784 tonnes de GES économisées.
• « Disaggregate travel demand analysis using big data sources: unsupervised learning methods for data-driven trip purpose estimation » Pierluigi Coppola, professeur de Planification des Transports au Département de Génie Mécanique de l’école Politecnico de Milan, a exposé une méthode de clustering (classification non supervisée) de l’activité à partir de données de téléphonie mobile/GPS en ne stockant pas les coordonnées (et donc en respectant la vie privée de l’utilisateur). Les données ainsi stockées concernent uniquement le temps d’arrivée, la durée de l’arrêt et la fréquence de visite du lieu de l’arrêt. La comparaison des clusters et des activités réelles donne une précision de 85 %.