Mobility as a Service (MaaS)
Évaluation et indicateurs de mobilité
Travaux de recherche soutenus par la Fédération MIDOC
Qualifier, comparer et synthétiser les mobilités
Dans un contexte de transition écologique et de diversification des offres de transport, la comparaison des solutions de mobilité devient de plus en plus complexe. Les usagers, comme les acteurs publics, doivent composer avec une multiplicité de critères : temps de trajet, coût, impact environnemental, accessibilité ou encore confort. Cette complexité rend difficile la lecture globale des performances des différentes options de déplacement.
Les travaux menés dans cet axe ont pour but de structurer ces informations et d’explorer la construction d’indicateurs synthétiques de mobilité, à l’image de scores existants dans d’autres domaines. Ils s’intéressent à l’identification des facteurs pertinents, à l’organisation des données disponibles et à l’utilisation d’outils, notamment issus de l’intelligence artificielle, pour faciliter leur analyse. L’objectif est de poser les bases d’outils permettant de qualifier et comparer les mobilités, pour alimenter la recherche et éclairer les choix en matière de déplacements et de politiques publiques.
Stage – Score de mobilité – Identification et catégorisation des indicateurs de mobilité
🔍 Thématique 1 – MaaS
👤 Stagiaire : Madone Gnassounou
👨🏫 Chercheurs associés : Laurent Chapelon (LAGAM), Céline Lemercier (CLLE), Marie Rakotovahiny (LERASS/CDA), Virginie André (LERASS), Elsy Kaddoum (IRIT), Céline Viazzi (CESI LINEACT), Kamal Oberoi (CESI LINEACT)
🗓️ Période : Avril 2026 – Juin 2026
Contexte / Missions
Ce travail de recherche est mené dans le cadre des travaux du groupe de travail « Score de mobilité » de la Fédération MIDOC. Son but : explorer la manière de qualifier et comparer les mobilités à partir d’indicateurs, dans une logique de construction d’un score synthétique. À l’image de dispositifs tels que le Nutri-Score, l’objectif est de rendre lisible une réalité complexe en agrégeant différentes dimensions des déplacements (temps, coût, impact environnemental, accessibilité,…).
Madone est chargée de conduire un travail exploratoire de recensement et de structuration des facteurs de mobilité et des sources de données associées. Il s’agit d’identifier les indicateurs pertinents utilisés dans la littérature et dans les pratiques existantes, puis de proposer une première organisation de ces éléments en vue de leur exploitation dans un cadre de scoring.
Ce travail repose sur l’analyse de sources variées (données ouvertes, travaux scientifiques, référentiels existants) et sur des échanges avec les équipes impliquées dans le projet. L’objectif est de poser les bases méthodologiques nécessaires à la construction d’un score de mobilité, en identifiant les dimensions clés à prendre en compte et les modalités possibles de leur articulation.
Portrait de Madone
Madone est étudiante en première année de Master Transport, Mobilité et Réseaux à l’Université de Montpellier Paul-Valéry. Elle est actuellement stagiaire au sein du Laboratoire de Géographie et d’Aménagement (LAGAM).
Elle s’intéresse aux enjeux de mobilité durables et d’aménagement du territoire, en particulier à l’analyse des pratiques de déplacement.
Stage – Score de mobilité – Mise en place d’un workflow pour la recherche d’indicateurs de mobilité basée sur l’IA
🔍 Thématique 1 – MaaS
👤 Stagiaire : Offre en cours
👨🏫 Chercheurs associés : Virginie André (LERASS), Elsy Kaddoum (IRIT), Céline Viazzi (CESI LINEACT), Kamal Oberoi (CESI LINEACT), Laurent Chapelon (LAGAM), Marie Rakotovahiny (LERASS/CDA), Céline Lemercier (CLLE)
🗓️ Période : Mai 2026 – Juillet 2026
Contexte / Missions
Ce travail de recherche est, lui aussi, mené dans le cadre des travaux du groupe de travail « Score de mobilité » de la Fédération MIDOC. En complément d’un premier stage dédié à l’identification et à la structuration des indicateurs de mobilité, il a pour objectif d’explorer des outils permettant d’en faciliter l’analyse et l’exploitation.
La mission est de mettre en place un workflow permettant d’interroger, collecter et structurer des informations issues de différentes sources à l’aide d’outils d’intelligence artificielle. Il s’agit d’expérimenter des approches permettant d’automatiser certaines étapes du recensement et de l’organisation des indicateurs.
Le stagiaire est chargé de prendre en main des outils de type orchestration de workflows (notamment N8N), de concevoir des chaînes de traitement adaptées aux besoins du projet et de définir des prompts permettant d’exploiter efficacement les modèles d’IA. Ce travail donne lieu à la production d’un prototype de workflow, à la documentation des choix techniques réalisés ainsi qu’à une analyse des apports et des limites de ces outils dans le cadre de la recherche d’indicateurs de mobilité.
Portrait
Offre en cours