Contexte et objectif

Dans le domaine de l'exploitation de la route, l'anticipation, la prédiction et la prévision sont trois concepts ayant pour objectif une seule et unique démarche de bons sens: agir à temps pour éviter la congestion et aussi pour améliorer la sécurité. Prévoir l'évolution de la demande à un certain horizon relativement court (de quelque mois, à quelques minutes), prédire le temps de parcours sur un axe routier, anticiper l'apparition d'une congestion sur une section de route, contribuent à une exploitation rationnelle de la route et à un coût moins élevé des déplacements en automobile. Le coût ici comprend à la fois le temps de parcours, la sécurité et aussi indirectement la protection de l'environnement. L'exploitation utilise les modèles issus de ces concepts comme des outils d'aide à la décision et aussi pour concevoir des informations ciblées destinées aux usagers de la route. Ces derniers en accédant à ces informations choisissent leurs trajets et éventuellement décalent leurs déplacements dans le temps.

L'objectif du présent projet est la prévision à court et moyen terme du trafic routier. Plus précisément, notre étude vise à établir des prévisions pour des paramètres du réseau routier (vitesses de circulation, débits, taux d'occupation des chaussées,...). Ces prévisions répondent à des besoins émergents à la fois chez les usagers mais aussi chez les exploitants du trafic routier: prévision de temps de parcours, calcul de meilleurs itinéraires, élaboration et prédiction d'indicateurs de condition de circulation, ou encore détection d'accidents. Bien entendu, notre méthode n'a pas la prétention de prendre en compte l'effet que la prédiction elle-même pourrait avoir sur la réalité.

Depuis quelques années, les exploitants disposent de données de trafic recueillies en temps réel et stockées. En effet, il existe, actuellement, un important potentiel de recueil de données du trafic sur les axes routiers interurbains et suburbains. Des capteurs de norme SIREDO fournissent toutes les 3 ou 6 minutes des mesures agrégées. Ils sont implantés tous les 300 à 800 mètres environ le long des axes routiers. Sur le terrain, le capteur est couplé à un appareil de mesure quantifiant le phénomène détecté. Le couple capteur/appareil de mesure est appelé station de comptage. Les principales variables issues de ces stations de comptage sont:

Ainsi, pour chaque station de comptage, nous disposons d'un vecteur de courbes journalières t->u(t) (vecteur contenant les courbes des variables décrites précédemment), observées toutes les D minutes (avec D=3 ou 6 minutes). Le logiciel MI2 et le réseau Intranet du Ministère d'Équipement I2 permettent d'acheminer ces informations vers des s erveurs dédiés. Le serveur de l'INRETS baptisé SI2TAR (serveur d'interrogation instantanée du trafic des axes routiers) est en mesure de recueillir les données d'un nombre important de ces capteurs. Ce grand nombre d'informations nous permet d'adopter un point de vue nonparamétrique, qui offre l'avantage de ne pas contraindre les données à suivre un modèle précis qui ne permettrait pas de décrire toutes les situations possibles.

L'étude approfondie des données d'une part, et l'expertise des spécialistes de la circulation routière d'autre part, font ressortir un comportement dual: chaque journée de circulation s'inscrit dans un schéma déterministe qui est amené à se répéter de manière périodique. C'est ainsi que la circulation des jours en semaine tend à se ressembler et diffère de celle observée le vendredi soir. C'est la une idée simple et intuitive qui pourtant se trouve très souvent prise en défaut. Il apparaît en effet qu'au cours d'une journée, de nombreux éléments aléatoires influent sur les conditions de circulation et font passer d'un schéma de circulation à un autre. Nous nous proposons de mettre en place des méthodes d'apprentissage statistique afin de prédire l'état du trafic sur un tronçon donné. En effet, seule une approche prenant en compte les effets déterministes et les effets aléatoires est à même de saisir les phénomènes mis en jeu et d'estimer la dynamique de la circulation. En outre, étant donné la volatilité des habitudes routières, volatilité déter minée par l'évolution des comportements routiers, et l'aspect évolutif du réseau routier, une méthode d'apprentissage statistique non paramétrique est nécessaire pour développer tout projet de prédiction du volume de trafic avec la flexibilité et l'adaptativité souhaitables.

Calendrier: septembre 2004-septembre 2007