Construction d'une matrice origine-destination des usagers de véhicules électriques (2026-160816)

Description de l'offre

Contexte

Avec l’essor des véhicules électriques en France, les infrastructures de recharge vont être soumises à une demande croissante. Si elle n’est pas anticipée, cette augmentation risque de se traduire par une augmentation des temps d’attente au niveau des stations de chargement. Ainsi, bien dimensionner les stations est essentiel pour éviter les congestions et garantir une expérience utilisateur fluide.

Dans le cadre du développement d’un outil d’aide à la décision pour le dimensionnement, le positionnement et la tarification de stations de recharge pour véhicules électriques, l’estimation de la demande de recharge aux différentes stations joue un rôle essentiel. Cette étape vise à calibrer des paramètres économiques et de mobilité : les habitudes de déplacement et besoin de recharge, les critères de préférence d’une station de recharge plutôt qu’une autre, et flux d’utilisation.

Objectifs du stage

L’objectif du stage est de concevoir et implémenter une méthodologie robuste d’estimation de matrices d’origine/destination de déplacement routier à partir de données de mobilité ouvertes et existantes. Le stagiaire contribuera sur plusieurs axes :

• Collecter et structurer les données de mobilité et économiques disponibles en ligne (données de flux de trafic routier, habitudes de déplacement, etc.).
• Identifier les méthodes d’estimation de la matrice pertinentes issues de la littérature scientifique.
• Implémenter les méthodes identifiées comme pertinentes.
• Tester et valider les estimations sur plusieurs cas d’étude (villes ou zones géographiques distinctes).

Approches techniques envisagées

Pour atteindre ces objectifs, le stagiaire devra mobiliser des compétences solides en :

• Manipulation et analyse de données (Python, Pandas, NumPy).
• Statistique et en optimisation.

D'autre part, des bases en probabilités seront un plus, pour comprendre, analyser et interpréter les résultats obtenus.