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L’Autorité Régionale de Transport Métropolitain (ARTM) a pour rôle de planifier, promouvoir, financer et établir la tarification de l’ensemble des services de transports collectifs. Pour ce faire, l’ARTM mobilise une grande variété de données (offre de transport collectif, achalandage, démographie, accessibilité spatiale, enquêtes origines-destinations, localisation des activités, etc.) et se penche sur des enjeux complexe telles que l’évaluation de l’offre de service existante, son optimisation, son niveau d’équité ou encore l’identification des besoins actuels et futurs.
Pour atteindre ces objectifs, l’ARTM effectue un exercice complexe de modélisation des déplacements sur son territoire. Ce modèle cherche à reproduire le plus fidèlement possible les déplacements effectués au quotidien dans la région de Montréal. Il se base principalement sur les données des enquêtes origines-destination effectuées tous les 5 ans et échantillonne approximativement 5% des ménages du territoire. Cet échantillon représentatif est notamment utilisé pour construire une population synthétique représentant fidèlement l’ensemble des ménages. Pour chacun de ces ménages, il est ensuite nécessaire d’attribuer des déplacements vraisemblables, toujours en se basant sur des déplacements réels observés dans l’enquête origine-destination. L’équipe Recherche et Valorisation des données souhaite explorer la contribution potentielle des méthodes d’apprentissage profond et adversariale à la génération de chaînes de déplacement. L’objectif principal du mandat serait donc de développer un modèle capable de générer des chaînes de déplacements crédibles pour un ménage spécifique en tenant notamment compte des caractéristiques des individus qui le composent et de la localisation de leur lieu d’habitation.
Christian Gagné;Bobin Wang
Autorité régionale de transport métropolitain
Computer science
Public administration; Transportation and warehousing
Université Laval
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