Emmanuel Néron, Professeur des Universités, Polytech Tours, Laboratoire d’Informatique de l’Université de Tours, Gael Sauvanet, Docteur et Ingénieur R&D Compagnie des mobilités, Laboratoire d’Informatique de l’Université de Tours, Emmanuel Dewaele, Ingénieur R&D Compagnie des mobilités, Laboratoire d’Informatique de l’Université de Tours.
Les collectivités locales déploient depuis quelques années des politiques de promotion des modes de transport alternatif et en particulier du vélo. Les avantages de la pratique du vélo dit urbain sont tels que le développement du vélo fait aujourd’hui partie intégrante des politiques de déplacement des collectivités : infrastructure, aménagement, vélo libre service etc. Pour autant la pratique utilitaire du vélo en France reste marginale.
L’un des freins identifié au développement de la pratique du vélo comme moyen de transport alternatif est la sécurité ressentie. Pourtant le vélo n’est pas un mode de transport plus risqué que les autres. Dans ce contexte il est important de fournir à l’usager des outils pour le calcul d’itinéraires qui mettent en évidence la sécurité - effective ou ressentie - du parcours proposé, c’est-à-dire favorisant l’utilisation des infrastructures adéquates : piste cyclables, bandes cyclables etc.
C’est dans ce contexte qu’est née Geovelo. Geovelo – une plateforme proposée par la Compagnie des mobilités - est un service de calcul d’itinéraires adaptés au vélo, c’est-à-dire proposant de prendre en compte plusieurs critères essentiels dans le choix d’un itinéraire cycliste : principalement la distance, la sécurité, mais aussi la linéarité, l’effort etc.
Après avoir présenté la plateforme Geovelo et les réalisations déployées ou en cours, la conférence fera un focus sur les aspects scientifiques soulevés par la mise en place d’un tel calculateur. En effet, dès lors que plusieurs critères sont considérés simultanément, le problème bien connu du plus court chemin dans un graph
echange suite a l'expose
Dan GUGENHEIM, Doctorant, GDF Suez
Depuis l’ouverture des marchés de l’énergie, les gestionnaires de réseaux de gaz doivent offrir un accès transparent et équitable à l’ensemble des commercialisateurs.
Les transporteurs commercialisent ainsi des capacités d’accès et en garantissent la disponibilité. La détermination de ces capacités que l'on peut garantir est un problème particulièrement difficile à résoudre.
A l’échelle du réseau français, le caractère cyclique du problème de transport, le nombre élevé des canalisations et la gestion des stations de compression en font un problème de très forte combinatoire.
Outre cette difficulté liée à la topologie du réseau, les phénomènes de transport de gaz sont modélisés par des équations non linéaires et non convexes, ce qui se traduit par la résolution d’un problème non linéaire en nombres entiers.
La conférence se poursuivra par une approche méthodologique et un exemple didactique de modélisation.
Comment modéliser un problème non linéaire en nombres entiers ?
Quelle méthode de résolution retenir ?
Dan GUGENHEIM, Doctorant, GDF Suez
Depuis l’ouverture des marchés de l’énergie, les gestionnaires de réseaux de gaz doivent offrir un accès transparent et équitable à l’ensemble des commercialisateurs.
Les transporteurs commercialisent ainsi des capacités d’accès et en garantissent la disponibilité. La détermination de ces capacités que l'on peut garantir est un problème particulièrement difficile à résoudre.
A l’échelle du réseau français, le caractère cyclique du problème de transport, le nombre élevé des canalisations et la gestion des stations de compression en font un problème de très forte combinatoire.
Outre cette difficulté liée à la topologie du réseau, les phénomènes de transport de gaz sont modélisés par des équations non linéaires et non convexes, ce qui se traduit par la résolution d’un problème non linéaire en nombres entiers.
La conférence se poursuivra par une approche méthodologique et un exemple didactique de modélisation.
Comment modéliser un problème non linéaire en nombres entiers ?
Quelle méthode de résolution retenir ?
Phuong Nga THANH, Ingénieur de Recherche au PO3S- CRIGEN - GDF SUEZ
Actuellement, le monde énergétique est face à 3 enjeux principaux :
- le réchauffement climatique,
- la raréfaction des ressources,
- et l’ouverture des marchés.
La Direction de Recherche et d’Innovation apporte des solutions efficaces et innovantes aux différentes branches du groupe GDF SUEZ dans la conduite de leur métier au quotidien :
- transporter et distribuer du gaz naturel,
- gérer la production des parcs électriques,
- acheter/revendre des actifs énergétiques,
- etc.
La conférence nous précisera en quoi la recherche opérationnelle représente une véritable plus-value dans l’approche métiers de ce grand groupe.
Trois axes thématiques seront abordés :
Quels sont les enjeux de la recherche opérationnelle dans le contexte énergétique ?
Quelles sont les principales problématiques rencontrées ?
Quels modèles ? Quelles méthodes de résolution ?
Les solutions mathématiques d'Edulog pour redéfinir la gestion des transports scolaires !
Le logiciel Edulog a été développé aux Etats-Unis au cours des années 70, sujet d’études de Dr. Hien Nguyen, ancien élève de l’école Polytechnique.
Il apporte une solution heuristique, basée sur des astuces mathématiques et les capacités de l’informatique, à un problème insolvable jusqu’à nos jours : comment agencer une sélection d’arrêts de manière à minimiser le temps et la distance des parcours avec un nombre minimal de véhicules.
Le logiciel Edulog s’est révélé plus performant que tout autre outil similaire sur le marché américain durant ces 30 dernières années. Dans un contexte de retour de crise et de choc pétrolier, les algorithmes contribuent à nouveau à la maîtrise des budgets de transports scolaires américains.
Pia Boyer démontrera le travail de ses collègues de la société Edulog aux Etats-Unis avec une présentation détaillée de l’utilisation de l’optimisation dans le domaine des transports scolaires.
Jean-Paul Le Mao présentera l’expérience du Conseil Général de Maine et Loire, client Edulog depuis 1993, à travers plusieurs exemples d’études d’optimisation effectués par les techniciens de son équipe.
Une première optimisation en 1993 a permis la réduction du parc et une économie de 2 MF (300.000 €) ; l’expérience globale de l’optimisation prouve qu’un système d’optimisation performant peut rentabiliser le coût d’acquisition du logiciel dès la première année de mise en service.
Les réalités cartographiques, dont le recueil est aujourd'hui extrêment simplifié par l'utilisation de la technologie GPS, sont réduites à une matrice de données, rendant le "problème" de l'optimisation universel.