Elaboration Des Modèles de Prévision Des Non

Depuis 1er janvier 2020 la société SNCF Gares&Connexions, gestionnaire des 3000 gares françaises est devenue une filiale de SNCF Réseau et dans un contexte de l’ouverture à la concurrence du marché de transport ferroviaire des voyageurs et l’exigence en matière écologique en termes de mobilité des personnes (visible lors de récente l’élection municipale en France) que G&C souhaite anticiper au mieux par l’étude de l’évolution de la fréquentation de ses gares afin d’assurer une bonne gestion et exploitation de ses gares. Le Pôle Prospective-Programmation de SNCF Gares&Connexions qui est chargé de mener des études prospectives à l’horizon de 10 à 15 ans à venir sur le devenir de ses gares

Vos missions

Le/la titulaire sera encadré(e) et accompagné(e) par le Pôle Prospective-Programmation et la responsable d’études de modélisation et prévision de fréquentation des grandes gares, il/elle aura les missions suivantes:
Approfondir la recherche bibliographie sur les thématiques d’insertion urbaine des gares, d’attractivité des non voyageurs des gares

Produire un rapport de synthèse de bibliographie sur les connaissances des liens entre l’attractivité des non voyageurs des gares et l’insertion urbaine de celles-ci dans son quartier

S’approprier des travaux existants sur les modèles de fréquentation de voyageurs et non voyageurs disponibles en interne d’une part et d’autre part des travaux issues d’une thèse CIFRE de Gares et Connexions portant sur « l’insertion urbaine des gares » dans lesquelles les facteurs morphologiques des gares et les facteurs socio-économiques caractérisant le quartier sont abordés de manière détaillée.

Produire un rapport d’une analyse critique sur les modèles de prévision des voyageurs et non voyageurs existants

Collecter des données supplémentaires notamment sur les facteurs pouvant caractériser le profil socio-économique du quartier gare

Réaliser une analyse de la variance (ANOVA) et de corrélation entre la fréquentation non voyageurs de manière générale et plus précisément en fonction les profils de non voyageurs (accompagnant, chaland, traversant, etc) et les facteurs explicatifs

Réaliser un rapport d’étude détaillé de fin de stage et un support de présentation à la destination du pôle et des autres entités de G&C.

Contexte

Depuis 1er janvier 2020 la société SNCF Gares&Connexions, gestionnaire des 3000 gares françaises est devenue une filiale de SNCF Réseau et dans un contexte de l’ouverture à la concurrence du marché de transport ferroviaire des voyageurs et l’exigence en matière écologique en termes de mobilité des personnes (visible lors de récente l’élection municipale en France) que G&C souhaite anticiper au mieux par l’étude de l’évolution de la fréquentation de ses gares afin d’assurer une bonne gestion et exploitation de ses gares. Le Pôle Prospective-Programmation de SNCF Gares&Connexions qui est chargé de mener des études prospectives à l’horizon de 10 à 15 ans à venir sur le devenir de ses gares.
Dans la continuité des travaux menés en interne du Pôle notamment l’élaboration des modèles de prévisions de fréquentation des voyageurs[1] et non voyageurs[2], nous souhaitons étudier:
L’existence ou non des liens entre la fréquentation des non voyageurs versus les facteurs morphologiques des gares et les facteurs socio-économiques caractérisant son quartier.
La pertinence d’intégration ces facteurs dans les modèles de prévision de fréquentation des non voyageurs permettant d’améliorer le pouvoir d’explicatif et la précision de la prévision
Le Pôle propose une offre de stage portant sur la prise en compte la prise en compte des facteurs morphologiques des gares et des facteurs socio-économiques du quartier gare dans la modélisation de fréquentation des non voyageurs des gares.

Profil recherché

Le projet de stage est proposé aux étudiant(e)s en école d’ingénieur ou master 2 universitaire (Bac + 5) en économie des transports, en urbanisme et aménagement, en mathématiques et informatique appliquée aux sciences humaines et sociales.
Compétences souhaitées:
Connaissance et intérêt marqué pour l’analyse de la mobilité et des enjeux urbains
Très bonne connaissance en mathématiques, en statistiques et en méthode économétrique
Bonne maîtrise des langages d’informatique telle que R, Python, PyCharm Excel-VBA, ACESS
Bonne capacité d’analyse et d’interprétation des données afin d’en tirer des tendances, aider à la prise de décision quant au choix des variables et le choix du modèle à mettre en place
Bonne capacité de conception des visualisations de données dans le but de partager de manière pédagogique et ludique des résultats au public non spécialiste
Bonne capacité d’analyse et de synthèse
Bonne qualité rédactionnelle
Bonne maîtrise des outils bureautiques
Compét