Mobility as a Service (MaaS)
Génération et allocation de trajet multimodaux
Travaux de recherche soutenus par la Fédération MIDOC
Du calcul d’itinéraires à l’allocation multimodale
Dans un système MaaS, la génération et l’allocation de trajets multimodaux constituent une brique centrale : elles permettent de proposer, comparer et affecter des parcours combinant plusieurs modes de transport, en tenant compte à la fois des contraintes du réseau, des services disponibles et des profils, préférences et situations des usagers.. Cette brique assure le passage entre les données de mobilité et les décisions opérationnelles, en produisant des itinéraires exploitables par les autres composantes du système.
Les travaux menés dans ce cadre s’intéressent aux mécanismes de génération et d’allocation de trajets dans des environnements complexes et évolutifs, en intégrant des logiques d’optimisation, d’adaptation et de coordination entre agents. Ils cherchent à dépasser une approche purement calculatoire de l’itinéraire pour prendre en compte la personnalisation des parcours, la variabilité des contextes, des usages et des interactions entre acteurs, à différentes échelles du territoire.
Thèse – Allocation de trajets multimodaux dans un cadre MaaS par systèmes multi-agents adaptatifs
🔍 Thématique 1 – MaaS
👤 Doctorante : Laura Trujillo
👨🏫 Direction de thèse : Gauthier Picard (ONERA)
👨🏫 Co-encadrement : Elsy Kaddoum (IRIT)
🎓 Ecole doctorale : EDMITT – Mathématiques, Informatique, Télécommunications de Toulouse
💵 Financements : Défi Clé MIDOC & ONERA
🗓️ Période : Octobre 2024 – Septembre 2027
La thèse
La thèse de Laura consiste à développer un système d’allocation de trajets multimodaux dans le cadre du concept de Mobility-as-a-Service (MaaS), en utilisant des systèmes multi-agents adaptatifs. Cette thèse s’inscrit dans un contexte de mobilité intelligente, visant à personnaliser les services de transport pour encourager le changement de comportement des usagers.
L’objectif est de coordonner de manière décentralisée différents services de transport (covoiturage, bus, véhicules personnels…) afin de proposer des itinéraires flexibles et adaptés aux besoins des utilisateurs. Ces recherches incluent la formalisation des problèmes de génération d’itinéraires et d’allocation de trajets, ainsi que le développement d’algorithmes basés sur des enchères décentralisées.
Les performances du système sont évaluées à l’aide de données existantes pour mesurer l’impact de la multimodalité sur la qualité des déplacements et les coûts, avec une validation impliquant des urbanistes et des économistes pour assurer une approche intégrée et efficace des transports.
Portrait de Laura
Après une formation d’ingénieure en informatique, spécialisée en intelligence artificielle, suivie à Pau (CY Tech) et une première expérience professionnelle d’un an comme consultante dans une société de conseil à Paris, Laura a choisi de se lancer dans cette thèse pour approfondir les sujets sur lesquels elle travaille.
Orienté vers la mobilité urbaine, son projet de recherche répond à tes thématiques qui lui tiennent particulièrement à cœur : l’organisation du territoire et la gestion des ressources, avec pour motivation centrale les enjeux climatiques et le bien-être des individus.
Laura souhaite ainsi poursuivre et approfondir ses travaux sur ces sujets d’importance sociale et environnementale.
Ingénierie – Définition et conception d’un générateur d’itinéraires multimodaux
🔍 Thématique 1 – MaaS
👤 Ingénieure : Juliette Rat
👨🏫 Chercheuses associées : Elsy Kaddoum (IRIT), Valérie Camps (IRIT)
🗓️ Période : Mars 2025 – Avril 2026
Contexte / Missions
Juliette est en charge du développement d’un outil permettant de combiner divers modes de transport pour optimiser les trajets d’un point A à un point B. Ses missions comprennet une première étape d’analyse de l’existant, impliquant un état de l’art des outils déjà disponibles et une évaluation des données de déplacement existantes. Cette phase permettra d’identifier les lacunes et les possibilités d’amélioration dans les services de mobilité.
Ce travail intègre la modélisation du problème et le développement d’une solution innovante, en intégrant les besoins des utilisateurs. Ses travaux ont pour objectif d’améliorer l’expérience utilisateur tout en contribuant à la transition vers des systèmes de transport multimodaux plus efficace.
Portrait de Juliette
Géologue de formation initiale, Juliette a récemment entrepris une reconversion dans le domaine du développement informatique via l’obtention d’un titre de conceptrice développeuse d’applications. Sa polyvalence et son expérience dans le monde de la recherche lui permettront de mieux comprendre les différents enjeux et attentes de la communauté de chercheurs MIDOC.
Sensible aux enjeux environnementaux et à la mission de service public portée par le projet, Juliette est motivée à développer un outil de génération d’itinéraires de transport multi-modaux afin d’optimiser les itinéraires utilisateurs.
Stage – Générateur de trajets multimodaux dans un cadre MaaS
🔍 Thématique 1 – MaaS
👤 Stagiaire : Dawood Fayad
👨🏫 Chercheurs associés : Gauthier Picard (ONERA), Elsy Kaddoum (IRIT)
🗓️ Période : Avril 2026 – Juillet 2026
Contexte / Missions
L’objectif de ce stage est de concevoir un générateur de trajets multimodaux pour le concept de Mobility-as-a-Service, permettant une coordination fluide et décentralisée entre les usagers et les services de transport.
À l’aide de la plateforme GAMA et de données ouvertes, Dawood développera des modèles de génération d’itinéraires, testera leur efficacité et évaluera les résultats.
Les missions incluent la formalisation du problème, le développement de méthodes, et la conduite de tests sous GAMA.
Portrait de Dawood
Prochainement