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Big data et politiques publiques dans les transports

Title
Big data et politiques publiques dans les transports / [sous la direction de] André de Palma, Sophie Dantan.
Publication
  • Paris : Economica, [2017]
  • copyright 2017

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Additional Authors
  • De Palma, André, 1952-
  • Dantan, Sophie
Description
312 pages : illustrations, maps, charts; 24 cm
Subjects
Bibliography (note)
  • Includes bibliographical references.
Contents
  • La mobilité à l'ère du Big Data -- Tour d'horizon et repérages -- Tableau d'ensemble -- Le secteur public et les corps d'ingénieurs des données -- La nouveauté cruciale : les capteurs branchés -- Première approche de la datamasse -- Repères historiques -- De la Préhistoire aux temps contemporains -- L'Internet, puis la Toile -- Données et stratégies -- Vers la structure de l'information -- Le grand Jeu -- L'homme hanté par les données -- Références -- Pt. 1. Introduction au Big Data et à ses enjeux industriels -- 1. Big Data : enjeux et applications pour appréhender la mobilité -- L'ère du Big Data, et des sujets connectés -- Ubiquité de l'informatique -- Interopérabilité -- Modèle économique -- Sécurité et respect de la vie privée -- Les transformations liées au Big Data dans les transports -- Les acteurs privés et publics au service d'une offre commune au service des usagers -- 2. La décision par algorithme -- Données et algorithmes : un cocktail technologique disruptif -- Big Data vs. Framed Data -- Algorithmes apprenants et parfois profonds -- Le bon scénario : les experts augmentés -- Le rôle des experts -- Les experts à l'ère pré-digitale -- Des experts et des algorithmes : approches hybrides dans la simulation numérique et sciences de l'ingénieur -- Un monde sans experts -- Des interstices dématérialisés -- Les risques de céder la main à l'algorithme (ou vice versa) -- La reconquête de l'espace physique -- La place du corps -- Le mot de la fin -- Références -- 3. Algorithmes efficaces pour contenir des processus de contagion sur des réseaux -- Les phénomènes diffusifs dans les réseaux -- Les caractéristiques du réseau -- Types de diffusion et actions de contrôle -- Supprimer les processus de diffusion -- Contrôle dynamique d'épidémies -- LRIE : une stratégie d'allocation optimale en temps courts -- Ordres de priorité pour contenir l'épidémie -- MCM : l'ordre de priorité minimisant la coupe maximale -- Expériences et évaluation empiriques -- Remarques -- 4. Prévision probabiliste de consommation électrique -- Modèles additifs généralisés -- Régression quantile -- Régression quantile linéaire -- Régression quantile non linéaire -- Application à la prévision de consommation électrique -- Présentation des données d'application -- Modélisation par quantGAM -- Résultats -- Perspectives -- Références -- 5. L'accès aux données très détaillées pour la recherche scientifique -- Besoins de données pour la recherche scientifique -- Quelles données adaptées à quelle problématique ? -- L'apport des données de panel -- Le potentiel des données existantes -- Concernant le marché du travail -- Concernant l'éducation -- Accès aux données -- L'accès aux micro-données très détaillées et confidentielles -- Les moyens d'accès -- Le Centre d'accès sécurisé aux données (CASD) -- Techniques d'appariement : de nouvelles données -- Nouveaux cadres techniques, organisationnels et juridiques pour les appariements -- Pt. 2. Enjeux et exemples dans le domaine des transports et de la mobilité -- 6.
  • Les données massives au service des mobilités de demain Maguelonne -- Mieux connaître les mobilités -- Connaître les déplacements -- De nouvelles sources de données -- Exploitation des Big Data pour les mobilités : limites et défis -- Exemples d'applications du Big Data pour la connaissance des mobilités -- Estimation de trafic voyageur à partir des validations de titres de transport -- Demande de mobilité "multimodale" basée sur les requêtes d'itinéraires -- Exploitation de traces GSM -- Analyse du trafic et des parcours voyageurs à l'intérieur de la gare de Lyon-Part-Dieu -- Autres opportunités du Big Data pour le domaine des transports -- 7. Données billettiques et analyse des mobilités urbaines : le cas rennais -- Données billettiques rennaises et statistiques descriptives -- Description des données billettiques de Rennes Métropole -- Statistiques descriptives sur les données billettiques de Rennes Métropole -- Classification automatique des usagers des transports publics -- Modèle de mélange à deux niveaux pour le regroupement automatique d'usagers -- Résultats et discussions -- Évaluation du décalage des horaires de l'université -- Cas d'étude -- Objectifs et méthodologie -- 8. L'ouverture des données d'opérateurs de transport et la régulation de la concurrence -- Comparateurs et VTC -- Comparateurs -- Le cas particulier des VTC -- La fermeture des données : une barrière à l'entrée -- Un modèle simple -- Information parfaite -- Information coûteuse -- 9. Données massives et enquêtes de transport automatisées -- Contexte -- Méthodologie -- Composantes principales -- L'enquête -- L'application Smartphone -- Processus de vérification par une interface spécialisée -- Test sur le terrain -- Un exemple illustratif -- Temps de trajet -- Temps de trajet par mode -- Conclusions et extensions envisagées -- Références -- 10. La congestion en ville : une approche globale -- Diagrammes fondamentaux -- Section de route -- Réseau routier -- Comportement dynamique d'un réseau routier -- Applications du MFD -- Évaluation des performances d'un réseau -- Contrôle des flux en temps réel -- Gestion de la demande -- Observer le MFD -- Détecteurs statiques -- Véhicules sondes -- Étude de cas -- Yokohama et Genève : deux types de réseaux -- Identification des poches de congestion -- MFD directionnels -- Conclusions -- Références -- Synthèse étendue -- Big Data : vers de nouvelles perspectives dans la connaissance de la mobilité -- Big Data : vers de nouvelles perspectives pour améliorer la performance des systèmes de transport et pour créer de nouveaux services -- Des difficultés et effets induits à dépasser/Des pistes à explorer et des sujets à investir -- La difficile régulation des plateformes -- La donnée et son écosystème -- La protection de la vie privée -- La transparence des algorithmes -- Autres sujets à investir -- Références -- Gérer l'écologie de la datamasse -- Un tsunami sécrété par des animalcules -- Les réseaux sociaux comme sources de données -- Effets sur les transports -- Effets sur l'économie
  • Stimuler les interactions entre les parties prenantes -- Le cas de l'écotaxe poids lourds -- La Faiblesse publique -- Les entreprises et leurs divers objectifs -- Les citoyens et les institutions.
Call Number
ReCAP 17-63993
ISBN
9782717869439 (pbk.)
OCLC
991944353
Title
Big data et politiques publiques dans les transports / [sous la direction de] André de Palma, Sophie Dantan.
Publisher
Paris : Economica, [2017]
Copyright Date
copyright 2017
Type of Content
text
Type of Medium
unmediated
Type of Carrier
volume
Bibliography
Includes bibliographical references.
Added Author
De Palma, André, 1952- editor.
Dantan, Sophie, editor.
Research Call Number
ReCAP 17-63993
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