(Projet ciblé du PEPR mobidec, pilotage du projet ciblé par l’INRIA et l’IFPEN.)
La littérature présente plusieurs solutions pour le traitement, l’amélioration et l’exploitation des données de mobilité. Néanmoins, il s’agit principalement d’initiatives indépendantes et fragmentées, dépourvues de coopération ou d’objectifs communs, et manquant d’unification et de flexibilité dans les étapes de conception et de mise en œuvre. Par conséquent, le traitement des données est souvent long et exigeant en termes de ressources, tandis que les solutions liées aux données ne sont généralement pas reproductibles (i.e., les ensembles de données utilisés ne sont pas accessibles au public).
Par ailleurs, les données de mobilité s’accompagnent généralement de préoccupations en matière de protection de la vie privée, ce qui rend leur accès difficile pour la plupart des communautés de recherche. Cet accès restreint aux données de mobilité, associé au manque de sources de données hétérogènes disponibles, a une incidence sur la généralité des résultats de la recherche, limite les progrès de la recherche et restreint l’exhaustivité, le réalisme et la précision des solutions. Enfin, les infrastructures actuelles de partage et de traitement des données et des outils sont dispersées et gérées par des entités indépendantes, ce qui rend leur utilisation difficile et limite la recherche liée aux données.
Mob Sci-Dat Factory vise à relever ces défis en mettant à la disposition de la communauté scientifique différentes sources de données sur la mobilité et en concevant des bibliothèques libres pour le traitement, la structuration et l’analyse des données à différentes échelles spatiales et temporelles. En outre, Mob Sci-Dat Factory concevra et déploiera une infrastructure en nuage sécurisée et respectueuse de la vie privée permettant le partage de sources de données hétérogènes publiques et acquises, ainsi que la disponibilité évolutive des ressources de traitement et du volume de données.
Partenaires
INRIA, IFP énergies nouvelles, CEREMA, IGN-ENSG