Analyse Des Scénarios Critiques D’apparition Et de Propagation de La Congestion en Milieu Urbain

**Analyse des scénarios critiques d’apparition et de propagation de la congestion en milieu urbain**:

- Réf **ABG-131501**
- Sujet de Thèse
- 28/04/2025
- Contrat doctoral
- LICIT laboratory (ENTPE/UGE), Lyon
- Lieu de travail- Lyon - Auvergne-Rhône-Alpes - France
- Intitulé du sujet- Analyse des scénarios critiques d’apparition et de propagation de la congestion en milieu urbain
- Champs scientifiques- Sciences de l’ingénieur
- Physique
- Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse)
- Mots clés- Transports, mobilité, modélisation, simulation, machine learning, intelligence artificielle, théorie de trafic, réseaux, urbanisme

**Description du sujet**:
**Contexte**

L’optimisation des systèmes de transport constitue un levier essentiel de la transition écologique des villes. Pour réduire leur empreinte environnementale, celles-ci doivent proposer une offre de mobilité multimodale performante, garantissant un accès sûr, rapide, équitable et décarboné aux services et infrastructures essentiels. La congestion urbaine représente toutefois un obstacle majeur à ces objectifs. Elle engendre des coûts économiques, sanitaires et environnementaux significatifs, tout en contribuant fortement à la pollution atmosphérique et aux émissions de gaz à effet de serre.
Si les mécanismes de formation et de propagation de la congestion sur des infrastructures linéaires (autoroutes, corridors urbains) ont été largement étudiés, le contexte urbain présente des spécificités qui complexifient considérablement l’analyse de ce phénomène. En effet, la densité et l’hétérogénéité des réseaux, la diversité de la demande et l’interdépendance avec les systèmes de contrôle rendent les dynamiques de congestion particulièrement difficiles à appréhender, alors même que leurs effets y sont critiques.

**Problématique de recherche**

Dans ce cadre, le LICIT-ECO7 — unité mixte de recherche de l’ENTPE et de l’Université Gustave Eiffel, spécialisée dans les systèmes de transport et d’énergie — propose une thèse de doctorat portant sur l’identification des facteurs déterminants de la congestion en milieu urbain, ainsi que sur la compréhension fine de ses mécanismes de propagation à des échelles méso
- et macroscopiques.

Des recherches récentes ont mis en évidence l’existence de motifs spatio-temporels récurrents dans la formation des congestions. A l’échelle macroscopique, le MFD (macroscopic fondamental diagram), constitue un outil de représentation agrégée des dynamiques de trafic au sein d’un périmètre urbain. En reliant la densité moyenne du trafic à son débit moyen, il permet de caractériser l’état global de fonctionnement du réseau. A une échelle mésoscopique, des travaux récents ont tâché de caractériser la stabilité de structures de congestion arborescentes (ou jam trees), mettant en évidence l’existence de propriétés de propagation de la congestion persistantes.

Cependant, si ces dernières contributions explorent les invariants des structures de congestion dans différentes villes, elles s’appuient sur des historiques de données limités, ce qui limite la portée temporelle de leurs conclusions. La récurrence et la prédictibilité de l’apparition de de la congestion à l’échelle mésoscopique reste insuffisamment étudiée ; et les chaînes causales reliant les phases d’émergence, de propagation et de résorption de la congestion demeurent mal caractérisées. Ces lacunes freinent le développement de méthodes robustes d’identification automatique de scénarios critiques, notamment les défaillances en cascade (cascading failures), dont la compréhension pourrait pourtant permettre l’anticipation opérationnelle des situations de perturbation majeure. Parallèlement, la question des réserves de capacité du réseau — c’est-à-dire des segments susceptibles d’absorber ou de différer les flux en situation perturbée — reste largement ignorée, alors qu’elle constitue un levier stratégique important pour une gestion dynamique et résiliente des mobilités urbaines.

Cette thèse cherchera à répondre à ses problématique, en se situant à l’interface de plusieurs approches méthodologiques. D’une part, des méthodes de machine learning permettront d’identifier de façon automatique les structure de congestion. Le recours à la théorie du trafic, à la physique statistique (percolation) ou à l’intelligence artificielle permettra de caractériser les phénomènes de propagation à l’oeuvre et d’identifier les scénarios susceptibles de produire des défaillances majeures du système. Enfin, l’utilisation de modèles de simulation microscopiques et /ou macroscopiques permettra l’exploration de ces scénarios et la quantification de leurs impacts sur le système de transport.

**Prise de fonction**:

- 01/10/2025

**Nature du financement**:

- Contrat doctoral

**Précisions sur le financement**:
**Présentation établissement et labo d'accueil**:

- LICIT laboratory (ENTPE/UGE), Lyon

**Le laboratoire**

Les principaux thèmes de recherche du LICIT-ECO7 sont la modélisation dyn