Proposition de stage Master – Année 2020/2021
Simulation multi-agent d’un réseau de capteur de qualité de l’air sur vélo
Agent-based modelling framework for simulating an air quality bicycle sensor network

Nom de(s) encadrants :
– Jean-François Léon, CR CNRS, Observatoire Midi Pyrénées / LA
– Elsy Kaddoum, MCF, IRIT/SMAC
– Nicolas Verstaevel, MCF, IRIT/SMAC
– Frédéric Migeon, MCF, IRIT/SMAC
Candidater aux adresses :​ ​jean-francois.leon@aero.obs-mip.fr​, ​elsy.kaddoum@irit.fr Laboratoires d’accueil :​ IRIT / Laboratoire d’Aérologie
Durée :​ 5 à 6 mois
Objectifs du stage :
Les ​vélos sont des vecteurs particulièrement intéressants pour l’étude de l’​environnement urbain​. Les mesures mobiles de qualité de l’air permettent d’investiguer les concentrations de polluants à des échelles spatiales et temporelles complémentaires des stations fixes conventionnelles. Par ailleurs, les ​sciences citoyennes permettent d’envisager des réseaux de capteurs de grandes dimensions. Les recherches menées dans le cadre de NeoCampus ont permis de dimensionner un réseau de capteur sur vélo à l’échelle d’une agglomération et d’effectuer une expérience in situ sur le dioxyde d’azote. L’analyse des observations reste complexe tant du point de vue de la mesure (i.e inter-étalonnage des capteurs par Rendez-Vous​) que de l’exploitation in fine (cartographie temporelle des concentrations). L’objectif de ce stage est d’évaluer les performances d’un réseau d’observateurs se déplaçant à vélo et équipés de capteurs de ​qualité de l’air en analysant une ​simulation multi-agents​. La modélisation devra prendre en compte les différents éléments intervenant dans la réalisation du trajet (météo, trafic…) et de considérer les contraintes liées à l’observation et à l’exploitation scientifique des mesures (étalonnage, panne, redondance, …).
Travail attendu :
Le travail attendu se décompose en plusieurs étapes :
– un état de l’art sur les modèles d’exposition à la pollution atmosphérique,
– analyse des données de mesures et de simulation numérique de qualité de l’air,
– un modèle multi-agents implémenté sous la plate-forme GAMA, couplant un modèle stochastique à base d’agents de déplacement des capteurs sur vélo et un modèle déterministe de dispersion des polluants dans l’air,
– une analyse de sensibilité des simulations.
Mots clés :
Qualité d’air, Mobilité, Modélisation, IoT, modélisation et simulation à base d’agents
Profil recherché :
– Étudiant en master 2 ou dernière année d’école d’ingénieurs, voire année de césure.
– Bonnes compétences en Informatique (conception et programmation objet voire en modélisation agents, Intelligence Artificielle), qualité d’analyse à l’aide d’outils statistiques.
– Une connaissance de la manipulation de données géographiques (SIG) serait un plus.
– Appétence pour le travail en équipe interdisciplinaire.
Références :
GAMA platform : https://gama-platform.org/
Bertero, C., Léon, J.-F.., Trédan, G., Roy, M., and Armengaud, A. (2020): Urban-Scale NO2 Prediction with Sensors Aboard Bicycles: A Comparison of Statistical Methods Using Synthetic Observations, Atmosphere, 11, 1014, DOI: doi:10.3390/atmos11091014.
Duc, P. M., Chapuis, K., Drogoul, A., Gaudou, B., Grignard, A., Marilleau, N., & Tri, N. H. (2020, October). HoanKiemAir: simulating impacts of urban management practices on traffic and air pollution using a tangible agent-based model. In 2020 RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF) (pp. 1-7). IEEE.