Contexte et problématique
Ce sujet de post-doctorat s’intègre dans le cadre du projet TIGA VILAGIL, porté par Toulouse Métropole, qui fait partie des 24 lauréats de l’appel à projet « Territoires d’Innovations de Grande Ambition » lancé et soutenu par l’état. L’ambition de ce projet est d’adresser le problème de la congestion du territoire ainsi que ses externalités négatives sur les plans économique, environnemental, social et de la santé publique, grâce notamment au déploiement de nouveaux services intégrés de mobilité.
Concrètement, le projet VILAGIL vise à encourager les habitants de la métropole toulousaine à abandonner leur voiture personnelle pour adopter des modes de déplacement plus vertueux.
Ce post-doctorat s’insère dans l’action “Mobility as a Service” (MaaS) du projet VILAGIL qui vise à promouvoir les services de mobilités urbaines, tels que le covoiturage et l’autopartage, qui seront intégrés à un assistant personnalisé pour la mobilité (IA4M : Intelligent Assistant for Mobility).
L’objectif de cet assistant de mobilité est de proposer à chaque utilisateur, via son smartphone par exemple, les moyens de transports multimodaux (bus, tramway, métro, covoiturage, …) les plus appropriés à son profil de mobilité.
Objectifs du post-doctorat
Ce sujet de post-doctorat porte sur la définition et le codage du profil de mobilité associé à chaque utilisateur. Ce profil de mobilité est propre à chaque utilisateur. Il sera construit en observant l’utilisateur dans ses activités quotidiennes et en apprenant quelles sont ses activités récurrentes. Il mettra donc en évidence des régularités de comportements chez l’utilisateur, notamment en termes de besoins/contraintes (partir tel jour à telle heure / arriver à telle heure, …) et préférences (cout du trajet, empreinte écologique, croiser le moins de personnes, …).
Ce profil n’est pas statique mais doit évoluer au fur et à mesure des déplacements réalisés par l’utilisateur. Il sera construit en utilisant une approche de type « edge computing » et sera stocké localement sur l’assistant de l’utilisateur concerné. Il devra par conséquent prendre en compte les contraintes technologiques du dispositif sur lequel il est stocké, à savoir ses capacités de stockage, de mémoire et de calcul.
Le profil de mobilité est utilisé par l’assistant pour faire, au moment opportun, des propositions (suite à un besoin exprimé ou spontanément) de trajets multimodaux à l’utilisateur auquel il est associé.
Ce sujet de post-doctorat individualisera l’usager en l’observant dans ses activités quotidiennes pour mettre en évidence des régularités de comportements et lui apporter une assistance vraiment personnalisée dans le cadre de ses déplacements.
Il s’agira d’apprendre des profils de mobilités pour chaque usager (i) en focalisant sur ses préférences de mobilité et ses trajets quotidiens, (ii) en prenant en compte les évolutions de ses habitudes.
Organisation des travaux de recherche
Dans un premier temps, il s’agira de réaliser un état de l’art sur la définition et la mise en œuvre de profils de mobilité. Il s’agira également de recueillir des données pertinentes pour apprendre ces profils à partir de données concrètes émanant de Toulouse métropole mais aussi des partenaires du projet VILAGIL.
La seconde étape consistera, à partir de ces données, à observer les comportements de mobilité d’usagers afin d’apprendre, pour chacun d’eux, ses préférences et habitudes de déplacements, autrement dit son profil de mobilité. Cette étape se basera sur le paradigme des systèmes multi-agents.
Les combinaisons des modes transports multimodaux possibles pour répondre à un besoin de déplacement ne font pas partie de ce travail. Un outil existant sera utilisé pour ce point.
Enfin, ce travail sera évalué et expérimenté sur des données concrètes émanant de Toulouse Métropole et des partenaires du projet.
Profil du candidat
Être titulaire d’un doctorat en informatique dans le domaine de l’IA.
Avoir des centres d’intérêts qui gravitent autour des concepts de systèmes multi-agents, de la résolution collective de problèmes, d’optimisation et/ou de personnalisation.
Être capable de rédiger des documents techniques et scientifiques.
Avoir une bonne maîtrise de l’anglais écrit et parlé.
Être autonome et avoir de la rigueur scientifique
Financement et durée
Ce post doctorat est financé dans le cadre du projet VILAGIL. Le salaire brut mensuel est d’environ 2800€. Le contrat est d’une durée de 12 mois (renouvelable deux fois pour une durée équivalente) pouvant commencer dès le 1er février 2021.
Encadrement et environnement
Ce post-doc est localisé à l’IRIT (Institut de Recherche en Informatique de Toulouse), dans l’équipe SMAC (Systèmes Multi-Agents Adaptatifs1) qui s’intéresse à la modélisation et à la résolution de problèmes complexes à l’aide de systèmes multi-agents. Ses recherches visent à relever les défis scientifiques que sont l’apprentissage dynamique endogène et exogène, la résolution de problèmes difficiles et la conception ainsi que l’évaluation de systèmes adaptatifs.
Contacts
CV, lettres de recommandation, rapports de thèse et lettre de motivation (indiquant notamment les solutions que vous pouvez/comptez apporter dans le cadre de ce sujet) sont à envoyer au format PDF à Valerie.Camps@irit.fr, Stephanie.Combettes@irit.fr, Elsy.Kaddoum@irit.fr et Marie-Pierre.Gleizes@irit.fr.
Références Bibliographiques
• Personnalisation de l’accès à l’information par systèmes multi-agents organisateurs
o https://www.irit.fr/publis/SMAC/DOCUMENTS/RAPPORTS/TheseSylvainLemouzy_011.pdf
o Valérian Guivarch, Valérie Camps, and André Péninou, AMADEUS: an adaptive multi-agent system to learn a user’s recurring actions in ambient systems, Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal, Special, Issue 3, 2012
• Modèle agent pour la résolution collective de problème
o https://www.irit.fr/publis/SMAC/DOCUMENTS/RAPPORTS/theseJBonnet.pdf