Analyse de données de signalisation mobile pour la planification logistique urbaine // Mobile signaling data analysis for urban logistics planning

Contexte global et problématique du sujet
Le secteur des transports est le principal contributeur aux émissions de gaz à effet de serre, responsables du réchauffement climatique. La planification urbaine joue un rôle crucial dans la réduction de ces émissions, surtout avec l'augmentation de la population urbaine, qui devrait atteindre deux tiers de la population mondiale d'ici 2050. Les concepts comme la « ville en 15 minutes » visent à réduire les déplacements motorisés et à garantir un accès rapide aux services essentiels. Cependant, les données disponibles sur la mobilité des populations et des marchandises restent limitées, fragmentées et hétérogènes, limitant la compréhension des interactions complexes entre la mobilité des personnes et des biens dans leur utilisation des infrastructures urbaines.

Les réseaux de télécommunication offrent un potentiel considérable pour la production de statistiques de mobilité grâce à l'explosion des données de géolocalisation générées par les smartphones et autres objets connectés. Par exemple, des services comme Flux Vision d'Orange utilisent les métadonnées de signalisation mobile pour créer des observatoires de la mobilité humaine.

Objectif scientifique – résultats et verrous à lever
L'objectif de la thèse est de concevoir un observatoire de la logistique urbaine en exploitant les données de signalisation mobile. Il s'agira de comprendre et formaliser les indicateurs utiles à la planification urbaine, de développer et valider une chaîne de production d'indicateurs issus de la signalisation mobile, et de concevoir un observatoire de la logistique urbaine fusionnant les données des différentes parties prenantes.

Les résultats attendus incluent la définition des besoins pour piloter la transformation des villes, l'amélioration des algorithmes de classification des comportements des différents types de mobilité, et la conception d'un dispositif de normalisation et de fusion des données. Les verrous à lever comprennent l'amélioration de la résolution spatio-temporelle des données, la validation de la représentativité statistique des indicateurs, et l'intégration des différentes sources de données dans un observatoire global et réplicable à l'échelle, mettant en œuvre les technologies d'IA génératives et des approches de simulation, tout en respectant les aspects d'intrusivité, de sobriété énergétique et de respect de la vie privée et des affaires.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Global Context and Issues of the Subject
The transportation sector is the main contributor to greenhouse gas emissions, which are responsible for global warming. Urban planning plays a crucial role in reducing these emissions, especially with the growing urban population, which is expected to reach two-thirds of the global population by 2050. Concepts such as the '15-minute city' aim to reduce motorized travel and ensure rapid access to essential services. However, available data on the mobility of people and goods remains limited, fragmented, and heterogeneous, limiting our understanding of the complex interactions between the mobility of people and goods in their use of urban infrastructure.

Telecommunications networks offer considerable potential for producing mobility statistics thanks to the explosion of geolocation data generated by smartphones and other connected devices. For example, services such as Orange's Flux Vision use mobile signaling metadata to create human mobility observatories.

Scientific Objective – Results and Challenges to Address
The objective of the thesis is to design an urban logistics observatory using mobile signaling data. This will involve understanding and formalizing indicators useful for urban planning, developing and validating a production chain for indicators derived from mobile signaling, and designing an urban logistics observatory merging data from various stakeholders.

Expected results include defining needs to manage city transformation, improving algorithms for classifying behaviors across different types of mobility, and designing a data standardization and fusion system. Challenges to address include improving the spatiotemporal resolution of the data, validating the statistical representativeness of the indicators, and integrating the various data sources into a comprehensive and replicable observatory, implementing generative AI technologies and simulation approaches, while respecting aspects of intrusiveness, energy efficiency, and respect for privacy and business.

Context :
Thesis subject carried out within the Orange research and innovation site in Belfort in partnership with the CGS of Mines Paris. The first field of application of the research is expected to be the Ile-de-France region.

References :
• In-stream mobility and speed estimation of mobile devices from mobile network data, R Scholler, O Alaoui-Ismaïli, D Renaud, JF Couchot, E Ballot - Transportation, 2024, https://doi.org/10.1007/s11116-024-10494-5
• Analyse de données de signalisation mobile pour l'étude de la mobilité respectueuse de la vie privée : Application au secteur du transport routier de marchandises, R Scholler, thèse de doctorat, UBFC, 2024. https://theses.hal.science/tel-04498500/

Funding :
Thesis funded by Orange company.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Début de la thèse : 01/10/2025
WEB : https://orange.jobs/jobs/v3/offers/146164?lang=fr

Partenariat d'entreprises ou d'associations

Mines Paris-PSL

543 SDOSE Sciences de la Décision, des Organisations, de la Société et de l'Echange

Science des données, management industriel et logistique, logistique urbaine.
Data science, industrial and logistics management, urban logistics.