Le système de transport multimodal
Simulation et modélisation des systèmes de transport
Travaux de recherche soutenus par la Fédération MIDOC
Représenter, tester et analyser les mobilités à l’aide de modèles et de simulations
Les travaux présentés ci-dessous portent sur la modélisation et la simulation des systèmes de transport, afin de mieux comprendre leurs fonctionnements, leurs interactions et leurs effets à différentes échelles. Ils mobilisent des approches variées, allant de la modélisation à base d’agents à des simulations hybrides, pour représenter les comportements des usagers, les réseaux de transport et leurs dynamiques.
Ces recherches permettent de tester des scénarios, d’évaluer l’impact de nouvelles organisations de mobilité ou d’optimisations de réseau, et d’analyser les performances des systèmes existants. Elles constituent un levier essentiel pour anticiper les évolutions des mobilités, explorer des solutions alternatives et accompagner la conception de systèmes de transport multimodaux plus efficaces et durables.
Ingénierie – Plateforme de simulation de la mobilité multimodale à l’échelle urbaine – Simulateur GAMA
🔍 Thématique 3 – Le système de transport multimodal
👤 Ingénieur : Tien Dat Hoang
👨🏫 Chercheur associé : Benoit Gaudou (IRIT)
🗓️ Période : Septembre 2024 – Octobre 2025
Contexte / Missions
Tien Dat travaille sur la plateforme de simulation GAMA et a pour mission principale de concevoir et développer des outils de modélisation et de simulation de la mobilité multimodale. En intégrant différentes sources de données, Tien Dat va modéliser les déplacements des usagers à l’échelle d’une ville, en prenant en compte des itinéraires variés et des modes de transport divers.
Ce poste inclut la simulation de comportements de piétons, ainsi que l’analyse des changements de mobilité dans le cadre de projets. L’ingénieur développera également des outils d’aide à la planification urbaine, visant à optimiser l’utilisation des infrastructures et à prévoir les effets des itinéraires générés.
En parallèle, il intégrera de nouvelles données d’enquête sur la mobilité, permettant ainsi de nourrir les simulations avec des informations actualisées et pertinentes pour anticiper les besoins futurs en matière de transport urbain.
Portrait de Tien Dat
Diplômé d’un master MIAGE à l’Université Toulouse 1 Capitole, Tien Dat dispose d’une vision globale du domaine de l’informatique, enrichie par ses expériences professionnelles dans le secteur privé. Passionné par les domaines de la data et du développement, il souhaite mettre ses compétences au service de la plateforme GAMA, un outil puissant pour la modélisation basée sur les agents.
Il est motivé à développer des modèles dédiés à la modélisation du trafic multimodal à l’échelle urbaine, afin d’observer et d’analyser les interactions complexes entre agents, environnement et infrastructures. Ces analyses permettront d’explorer des indicateurs clés pour mieux comprendre et optimiser ces dynamiques.
Stage – OptiMOSAIC : Introduction de procédures d’optimisation dans un simulateur à base d’agents pour améliorer l’efficacité des réseaux de transport
🔍 Thématique 3 – Le système de transport multimodal
👤 Stagiaire : Sosthène Jacques Medrid
👨🏫 Chercheurs associés : Sylvain Durand (LIRMM), Adrien Lammoglia (LAGAM)
🗓️ Période : 2026
Contexte / Missions
Dans ce stage, l’objectif est d’intégrer des procédures d’optimisation dans un simulateur basé sur des agents pour améliorer l’efficacité des réseaux de transport multimodal. Le travail consiste à développer un outil d’aide à la décision capable de simuler et d’optimiser les pratiques de mobilité en fonction de critères de performance.
Sosthène analysera des techniques de géo-simulation et d’optimisation mathématique pour ajuster localement les décisions prises par les agents, visant une amélioration globale du réseau.
Les missions incluent l’implémentation de procédures d’optimisation, l’évaluation de leur impact via des simulations, et, si concluant, une simulation sur un territoire virtuel réaliste, en collaboration avec des partenaires locaux.
Portrait de Sosthène
Stage – Modélisation du comportement humain à l’aide d’agents génératifs
🔍 Thématique 3 – Le système de transport multimodal
👤 Stagiaire : Dung Vu Trung
👨🏫 Chercheurs associés : Kamaldeep Singh Oberoi (CESI Lineact), Benoit Gaudou (IRIT)
🗓️ Période : Mars 2025 – Aout 2025
Contexte / Missions
Ce stage consiste à créer des modèles simulant le comportement humain dans un système de transport multimodal, en intégrant des agents génératifs (AGs) basés sur des modèles de langage avancés.
L’objectif de Dung a été de représenter les usagers comme des AGs capables de prendre des décisions et de s’adapter en fonction de leurs préférences de déplacement dans un environnement urbain simulé. Le choix des itinéraires est abordé à travers des agents interagissant entre eux, mobilisant la plateforme GAMA et des données réelles issues d’OSM, GTFS et OpenWeather. Les missions ont inclus la conception des AGs, leur intégration dans le système, et l’évaluation de leur comportement dans divers scénario.
Portrait de Dung
Dung Vu est étudiant en Master 2 en TIC à l’Université des Sciences et Technologies de Hanoi, au Vietnam. Grâce à ce stage, il souhaite approfondir ses compétences dans le domaine des grands modèles linguistiques et de la simulation, en les appliquant à des défis concrets en matière de mobilité urbaine.
Son travail porte sur la compréhension des choix personnels en matière de transport multimodal et sur le développement de solutions intelligentes pour optimiser l’efficacité des déplacements. Il s’intéresse à la recherche et à l’exploration de techniques basées sur l’IA pour développer des solutions innovantes à des problèmes pratiques complexes.
Stage – SCHyMoT : Simulation et Calibration d’agents Hybrides pour la Mobilité à grande échelle et le Transport multimodal
🔍 Thématique 3 – Le sytème de transport multimodal
👤 Stagiaire : Yves Bru
👨🏫 Chercheurs associés : Kamaldeep Singh Oberoi (CESI-LINEACT), Benoit Gaudou (IRIT)
🗓️ Période : Mars 2026 – Septembre 2026
Contexte / Missions
Ce stage s’intéresse à la manière dont on peut mieux simuler les comportements des voyageurs dans un système de transport multimodal (marche, vélo, transports publics). L’idée est de s’appuyer sur des agents « génératifs », capables de raisonner grâce aux avancées récentes en IA, et sur des agents plus classiques fonctionnant à partir de règles explicites. En combinant ces deux approches, le stage vise à représenter des décisions plus réalistes : formation d’habitudes, prise en compte de situations inattendues, réactions aux perturbations ou aux conditions du réseau.
Le travail d’Yves est de développer ces agents hybrides, les intégrer dans la plateforme de simulation GAMA ainsi qu’à modéliser des populations allant de quelques dizaines à plusieurs milliers de voyageurs urbains. Le stage explorera également les méthodes permettant d’ajuster et de valider ces modèles à partir de données réelles, pour obtenir des simulations utiles pour la recherche comme pour les acteurs publics qui souhaitent mieux comprendre et anticiper les dynamiques de mobilité.
Profil d’Yves
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