Téléphonie mobile comme indicateur de localisation de population

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1 Observation dynamique de la densité de population à partir de la téléphonie mobile - Etude de cas sur le Territoire de Belfort Séminaire sur les recueils de données organisé par le CERTU : Paris, le 25 et 26 janvier 2010 Laboratoire SET : Systèmes Et Transports Sid Lamrous, Laurent Moalic, Chibli Joumaa, Alexandre Caminada 4ème Symposium International Guelma, le 09/11/ Téléphonie mobile comme indicateur de localisation de population En utilisant la détection de présence de téléphones portables sur un réseau mobile, recueillir des informations statistiques de localisation de population dans des mailles Placer ces informations dans le contexte urbain (artères, rues, zones piétonnes, etc.) et socioéconomique (habitation, commerce, école, etc.) de la ville à un pas de quelques mètres (exemple 25m) Résultats : connaître l occupation de la ville sous la forme de cartes animées de mobilité (façon météo) Flux de déplacement des véhicules et des piétons Sur une semaine, par unité de temps (exemple par 1/4 heure) A un pas de 25 m 2 1

2 Plan de la présentation 1. Modélisation de la mobilité à partir de mesures sur la charge du réseau de téléphonie mobile 1.1. Données : traces radioélectriques 1.2. Cartographie : classification du sol 1.3. Pôles attracteurs : caractérisation temporelle par classe de sol 1.4. Modèle de localisation de la population 2. Etude de cas sur le Territoire de Belfort 2.1. Projet «Territoire Mobile» 2.2. Le réseau de bus 2.3. Les enquêtes ménages 3. Validation des résultats : comparaison des localisations de population par «enquête ménage» et par «territoire mobile» 3 Données de trafic : traces radioélectriques Précision géographique de la capture réseau : antennes relais Précision temporelle : cumul des appels par ¼ d heure 4 2

3 Couverture radio : Exemple de PPC (Probabilité de prise de communication) sur une maille Antenne 2 Antenne 1 Antenne 3 Maille PPC/Antenne1=0.5 PPC/Antenne2=0.35 PPC/Antenne3= Caractérisation de l espace géographique : classification Nombre de classes connu a priori : Petits commerces Grand commerces Entreprises Enseignement Maisons Petits immeubles Grands immeubles Routes Sncf Jardin Forêt Rien 6 3

4 Caractérisation de l espace temporel Pondération de l attraction par tranche horaire pour chaque classe de terrain. Comment? Exemple de fréquentation pour la catégorie «enseignement» pour un lundi (période travaillée) Fréquentation Ici, l attraction est nulle 7h30 11H 14h 19h 7 Modèle de répartition des appelants Modèle tenant compte : des caractéristiques du sol à la maille (eau, espace vert, commerce, route, etc.), et de l attraction de la maille par quart d heure. Un exemple, pour un quart d heure donné Répartition des appels sans tenir compte des caractéristiques du sol Classification du sol Attraction des mailles pour le quart d heure Eau 8 4

5 Plan de la présentation 1. Modélisation de la mobilité à partir de mesures sur la charge du réseau de téléphonie mobile 1.1. Données : traces radioélectriques 1.2. Cartographie : classification du sol 1.3. Pôles attracteurs : caractérisation temporelle par classe de sol 1.4. Modèle de localisation de la population 2. Etude de cas sur le Territoire de Belfort 2.1. Projet «Territoire Mobile» 2.2. Le réseau de bus 2.3. Les enquêtes ménages 3. Validation des résultats : comparaison des localisations de population par «enquête ménage» et par «territoire mobile» 9 Projet : Territoire Mobile Objectif : Scruter les déplacements sur la CAB Comprendre la mobilité urbaine et la fluidité du Territoire pour aménager les services de transport en commun Moyens : Détecter et «estimer la localisation» des utilisations de téléphones portables Calculer les flux de déplacement dans le Territoire Référence sur youtube :

6 Les partenaires du projet Pôle de compétitivité «véhicule du futur» Projet labellisé en CODIR du 29/11/2006 Catégorie «Véhicules et réseaux intelligents» SMTC Porteur du projet Finance 30% du projet Contrat d études avec le SET Gère le partenariat avec la CAB et le CG90 CAB et CG90 Accord de partenariat avec SMTC Finance chacun 15% du projet Agence d Urbanisme du Territoire de Belfort Partenaire Régie des transports du Territoire de Belfort Partenaire SET-UTBM Contrat d études avec SMTC Finance 40% du projet Orange Accord de partenariat avec SMTC et UTBM-SET 11 Problématique et attentes Côté SMTC Mieux identifier la mobilité urbaine réelle pour ajuster les services de transport en commun (lignes, arrêts, horaires ) Côté collectivités locales Aménagement du territoire Côté opérateur Coexistence de nombreux systèmes de communications sans fil, et plus encore dans le futur Anticiper au mieux la mobilité des usagers afin d évaluer a priori les mécanismes d accès et de HandOver (HO), mais aussi prévenir la congestion des réseaux Côté UTBM Modéliser la mobilité des usagers suivant leur comportement en fonction des paramètres géographiques, socio-économiques, évènementiels, horaires Simuler les performances logistiques du réseau de transport 12 6

7 Détail des données radio fournies Trafic Fourniture des trafics écoulés par ¼ d heure sur la CAB pendant 3 semaines scolaires et 2 semaines de vacances. 82 antennes relais Données ventilées en Erlang et en nombres d'appels passés Modèle de réseau Découpage de la zone de travail en maille de 25mx25m Association entre une maille et les relais potentiellement serveurs 13 Données utilisées Topographique de la zone (CAB) Sol et occupation du sol en vectoriel Sol et occupation du sol en maillé Socio-économie de la zone (INSEE => CAB) Population par îlots (pâté de maison) ou IRIS (quartiers) Réseau de téléphonie mobile (ORANGE) Couverture et charge par antennes Flux de déplacement ORANGE : Flux entre antennes SMAU/AUTB : Flux entre sous-zones (matrice O/D de EMD) SMTC/CTRB : Montées par arrêt de bus SMTC : Flux d entrée/sortie sur des points précis (enquête Cordon) 14 7

8 Information produite «Animation» d une ville Ce que le projet donne comme informations Vision globale du déplacement sur l ensemble de la zone de la CAB Les flux entre les rues du début à la fin de la journée (mouvements du matin, du soir, etc.) sont identifiés Ce que le projet ne donne pas comme informations La localisation d une personne précise Une observation en temps réel (étape à envisager maintenant) 15 Où se trouve la population à 10h45, le mardi en période travaillée? Vue de Belfort et des environs avec le niveau d utilisation du réseau de téléphonie mobile Les fortes charges tendent vers le rouge et sont localisées sur le centre ville et la vieille ville 16 8

9 Résultats réellement obtenus : TECHN HOM (zone industrielle) Météo : 17h Météo : 20h 17 Les stations de bus sont-elles bien situées? Vue du centre ville de Belfort à 14h45 Superposition des lignes de bus, du nombre de montées par arrêt et de l utilisation du réseau de téléphonie mobile. Les zones de couleur chaude (orange) indiquent une forte utilisation du réseau de téléphonie mobile. 18 9

10 Données EMD sur le tableau de bord Enquête sur les déplacements quotidiens au sein de la CAB, il est 9h Les zones rouges (couleurs chaudes) se remplissent de personnes Les zones bleues (couleurs froides) se vident 19 Plan de la présentation 1. Modélisation de la mobilité à partir de mesures sur la charge du réseau de téléphonie mobile 1.1. Données : traces radioélectriques 1.2. Cartographie : classification du sol 1.3. Pôles attracteurs : caractérisation temporelle par classe de sol 1.4. Modèle de localisation de la population 2. Etude de cas sur le Territoire de Belfort 2.1. Projet «Territoire Mobile» 2.2. Le réseau de bus 2.3. Les enquêtes ménages 3. Validation des résultats : comparaison des localisations de population par «enquête ménage» et par «territoire mobile» 20 10

11 Validation via l enquête ménage/déplacement Le principe de validation emploie les zones de l enquête ménage Pour une zone donnée, la présence des personnes localisées par les téléphones portables doit refléter la présence des personnes issues de l enquête sur cette même zone. Il faut donc agglomérer dans une zone les présences détectées via les téléphones sur l ensemble des points de la zone et comparer les tendances des courbes issues de l EMD et de la localisation par téléphonie. 2 zones urbaines : Techn hom (entreprises) et CentreVille-FNAC (commerces). 2 zones péri-urbaines : Andelnans et Bavilliers (habitations). 21 Lecture des graphiques En rose, les résultats de l enquête EMD, c est-à-dire les données de référence. L ordonnée tient compte de la population qui habite sur les lieux observés donc le point départ dépend de la zone ; par exemple 0 pour Techn hom et 3000 pour la zone CentreVille-FNAC. La zone Techn hom est la référence de mobilité la plus fiable puisqu elle n inclut pas de résidents. En bleu, les résultats de la localisation des utilisateurs de téléphones portables, c est-à-dire les données à valider. Les données sont multipliées par 200 pour que l amplitude de ces courbes soient dans le même champ de lecture que les courbes de référence et faciliter la comparaison. Le point initial est toujours à 0 c est-à-dire que l on n inclut pas la population résidante dans la mesure

12 Validation sur zones urbaines Sur les 2 zones urbaines, les courbes sont très corrélées : la présence des personnes suit étroitement celle des utilisateurs de téléphone. Il s agit principalement de zones non habitées ou faiblement habitées où les personnes se rendent pour travailler ou faire leurs courses du fait d une typologie d activités économiques. L emploi des téléphones mobiles est très bien corrélé à la présence des personnes en déplacement sur ces zones. 23 Validation sur zones péri-urbaines Sur les 2 zones péri-urbaines, les courbes sont inversées ou corrélées en inversion de phase : quand les personnes sont chez elles à des heures de faible mobilité (le matin, le midi et le soir), elles utilisent peu leur téléphone mobile ; dans les périodes de transitions où des déplacements sont effectués (arrivées pour midi, arrivées en fin de journée), les personnes utilisent leur téléphone mobile. Le périmètre horaire propice aux déplacements est détectable par l activité téléphonique

13 Conclusion de l étude Le logiciel permet d étudier des moments et des lieux précis en continu ou en arrêt sur image sur la carte, et d en tirer des informations utiles pour l aménagement d un service, d une infrastructure ou pour observer une ville en mouvement Les calculs réalisés sont corrélés avec les données de l enquête ménages/déplacements : en phase pour les zones commerciales et industrielles en opposition de phase pour les zones d habitation 25 Court terme Perspectives Extension à un autre cas => recherche partenaires!!!! Un outil dédié à l exploitation des Enquêtes Ménages/Déplacements (commercialisation possible) Une architecture Web à destination des acteurs de la mobilité (accès à l application via Internet) Moyen terme Une observation de la mobilité en temps réel en se branchant sur le réseau télécom et sur le réseau de transport (possible à envisager avec l appui d un opérateur attention aux verrous juridiques) Prévision et simulation de trafic, et aide à la décision pour déterminer et planifier le service de transport sur des événements ponctuels et sur des évolutions pérennes 26 13

14 Contacts Alexandre Caminada (Professeur des Universités) (Tél. : ) Sid Lamrous (Maître de conférences) sid.lamrous@utbm.fr (Tél. : ) Laurent Moalic (Ingénieur d études) laurent.moalic (Tél. : ) 27 14