en temps réel et à suivre la couverture du réseau visuellement. Ces procédés ne servaient pas à calculer des indicateurs de performance comme on peut le faire désormais. En fait, on trouve de nouvelles façons d?utiliser les données, un peu comme un effet secondaire ! » OPTIMISER LES OPÉRATIONS DE DÉNEIGEMENT En collaboration avec son collègue André Langevin, professeur associé au Département de mathématiques et de génie industriel, Martin Trépanier s?est particulièrement intéressé à la problématique du déneigement. « Ce que nous analysons, explique le P r Trépanier, ce sont les données de télémétrie liées aux véhicules, pour être en mesure de mieux connaître, modéliser et planifier les opérations de déneigement. » Pour y arriver, le chercheur travaille, entre autres, avec des données fournies par la Ville de Granby dont les 11 véhicules utilisés pour le déneigement sont équipés pour recueillir des données de positionnement. Cette ville a ceci de particulier que son territoire est à la fois urbain et rural, ce qui n?est pas courant en matière de planification, souligne le P r Trépanier. « Dans un premier temps, mentionnet-il, on observe ce qui se fait et on fait un appariement entre les données et le réseau routier comme tel. On utilise ensuite des méthodes d?optimisation des parcours afin d?être capables d?améliorer la performance du service. Cela peut s?appliquer autant à l?épandage qu?au tassement et au ramassage de la neige. » Dans ce cas précis, le résultat a été l?élaboration d?un modèle capable de déterminer la quantité de sel à épandre en fonction de nombreux facteurs : la température de l?air, celle de la route, les précipitations, la présence de neige ou non, les heures d?ensoleillement, etc. « Pour la Ville de Granby, on a surtout voulu déterminer des indicateurs de performance, poursuit le P r Trépanier, mais dans le cas des cartes à puce, on a aussi élaboré des techniques de visualisation des données, avec des interfaces web, afin de pouvoir consulter ces grands ensembles de données de manière compréhensible. Dans le cas du déneigement, on parle surtout d?une représentation géographique plus classique, avec des cartes, pour répondre aux besoins de l?opérateur. » À terme, les planificateurs visent à réaliser des économies et à mieux utiliser les équipements. Trouver la route optimale pourrait contribuer à atteindre cet objectif. « Mais on n?en est pas encore là, précise Martin Trépanier, parce qu?en matière de déneigement, les équipes sur le terrain travaillent par secteur, et ce sont les opérateurs des équipements qui planifient les parcours », en fonction de leur connaissance pratique des opérations. « C?est un défi à modéliser mathématiquement, parce qu?il y a de nombreuses règles opérationnelles : par exemple, il ne faut jamais laisser de bancs de neige, il faut toujours tourner à droite, etc. » MIEUX PLANIFIER LES TRANSPORTS PUBLICS Les cartes à puce des sociétés de transport public sont une importante source de données auxquelles Martin Trépanier peut trouver de nombreuses applications. L?analyse des déplacements de type « origine-destination » en fait partie. Sauf que cet ensemble de données doit être reconstitué. « Comme on lit la carte au point d?entrée de l?usager, à Montréal par exemple, on a l?endroit d?origine, mais pas l?endroit de destination; on a donc développé un algorithme pour déterminer la destination en fonction des chaînes de déplacement. » Ces travaux ont été cofinancés par la compa- HIVER 2016 / Volume 13 / Numéro 1 / POLY 9

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