Modèles de caractérisation de la demande du transport collectif à l'aide de données provenant de systèmes de perception automatisés

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Les principales sociétés de transport canadiennes sont maintenant dotées de système automatisés de perception des revenus, la plupart utilisant les cartes à puce. Ces systèmes, où les usagers accèdent aux réseaux de transport collectif par le biais d'une carte sans contact ou d'un autre moyen tel qu'un téléphone intelligent, offrent plusieurs avantages. Pour l'opérateur, la gestion des revenus est automatisée, ce qui permet entre autre une meilleure intégration tarifaire et plus de flexibilité à cet égard. Pour l'usager, ce mode offre une flexibilité additionnelle pour le paiement et facilite les déplacements interréseaux. Pour la société, dans un contexte de développement durable, l'amélioration des services de transport collectif apporte des bénéfices environnementaux par la diminution des déplacements en voiture et la congestion associée, contribuant par la fait même à la qualité de vie des citoyens. Ce programme de recherche propose de développer des méthodes avancées de traitement des données provenant de ces systèmes, dont un algorithme de détermination des destinations dans le cas des systèmes avec validation simple à l'entrée, et des méthodes avancées de segmentation spatiotemporelle de la clientèle basée sur leur comportement de transport. Deux domaines applicatifs sont envisagés, soit l'optimisation de l'adéquation de l'offre à la demande, et le contrôle des titres de transport sur les réseaux. Le projet propose à la fois des avancées dans le domaine du génie industriel en général, mais également en planification des transports, en informatique, en optimisation et en statistique.