Réalisation d'un portrait des besoins et des habitudes de déplacements des personnes vivant en situation de précarité dans la région de Montréal

Dans le cadre de la révision de documents de planification, la Ville de Montréal et l'Autorité régionale de transport métropolitain (ARTM) se sont mobilisées afin de mieux comprendre les questions d’inégalités sociales et d’équité en matière de mobilité quotidienne. C’est dans ce cadre d’évolution des politiques et stratégies d’aménagement et de planification que ces deux entités ont voulu produire un portrait détaillé des liens entre défavorisation, lieux de résidence et d’emplois et mobilité quotidienne. Ces démarches doivent être mises en oeuvre dans un contexte de planification coordonnée du développement du territoire et des réseaux de transport. Ce rapport vise donc à faire avancer ces dossiers de manière à : 1. documenter le portrait, les besoins ainsi que les habitudes de déplacements des personnes vivant en situation de précarité dans la région de Montréal; 2. identifier les obstacles et les leviers relatifs à l’utilisation des transports collectifs et actifs; et 3. évaluer comment le développement de l’offre de mobilité peut répondre aux besoins de cette population et permettre d’améliorer les conditions de déplacements des citoyens, particulièrement en utilisant des modes collectifs et actifs. Les principales sources de données mises à profit pour atteindre ces objectifs sont les données de l’Enquête Origine-Destination de 2013 et les données du recensement de 2016

Sur les traces du futur : entre comprendre et predire

Empirical modelling, which relies on data, also referred to as traces, is an approach for modelling phenomena,systems or objects. It has the characteristics of modeling the “reality” of these phenomena.The researches I have conducted are dedicated to both descriptive and predictive modelling. They focusedon robustness, complexity and quality of the models, but also on the identification of triggering orexplanatory factors in data.My contributions have been applied and validated in the frame of e-commerce and, more recently, one-education through the use of traces of behavior, of preferences, etc.My future research goes a step further and will focus on prescriptive modelling : what can be done toreach a given objective ? Some considerations related to algorithms that can explain themselves and thatare transparent (explainable AI), as well as the management of multiple sources of data will be studied.La modélisation empirique, reposant sur des données de réalisation ou de traces, est une approche demodélisation de phénomènes, systèmes ou objets, et a la caractéristique de s’intéresser à la “réalité” de cesderniers. Les travaux de recherche que je mène s’intéressent à la modélisation descriptive et prédictive. Jeme suis intéressée à des problématiques générales telles que la robustesse, la complexité, et la qualité desmodèles, tout en me focalisant sur des défis plus spécifiques tels que le démarrage à froid et le manquegénéral de données, mais aussi l’identification de facteurs influents ou explicatifs au sein des données.Mes contributions ont été appliquées et validées principalement sur en contexte e-commerce et plusrécemment en éducation : traces de comportement, de préférences, etc.Mes recherches futures iront un pas plus loin dans la modélisation, et auront pour objectif la modélisationprescriptive : que faire pour arriver à un but fixé ? Des aspects relatifs à la transparence et àl’explicabilité des algorithmes, de même qu’à la gestion de sources de données multiples seront au coeurde ces travaux

Evolution de profils multi-attributs, par apprentissage automatique et adaptatif dans un système de recommandation pour l'aide à la décision

La prise en compte des profils utilisateurs ainsi que leurs évolutions, dans le domaine de l'aide à la décision, constitue actuellement dans la communauté des SIAD (Systèmes Interactifs d'Aide à la Décision) un enjeu important. En effet, la prise en compte du contexte lors de la décision est actuellement émergente pour les SIAD. Ces systèmes d'assistance offrent ainsi des conseils aux utilisateurs en se basant sur leur profil, qui représente leurs préférences à travers une liste de critères valués. Les principales contraintes viennent du fait qu'il est nécessaire que le système puisse amener de l'information pertinente de manière continue. Cela oblige donc à faire évoluer les profils des utilisateurs en fonction de leurs actions. Pour cela, le système ne doit pas seulement " comprendre " ce que l'utilisateur aime, mais également pourquoi. De plus, l'aide apportée aux utilisateurs évoluera donc dans le temps et également par rapport à l'utilisateur. Ainsi l'utilisateur aura à sa disposition une sorte d'assistant personnalisé. L'objectif du travail consiste à apporter une aide à l'activité de l'utilisateur en fonction de son profil. Pour cela, nous proposons de mettre en œuvre et de développer des algorithmes, basés sur des techniques issues du domaine de l'apprentissage, afin de faire évoluer le profil d'un utilisateur en fonction de ses actions. L'aide apportée à l'utilisateur par le système évoluera aussi en fonction de l'évolution de son profil. Le problème à traiter pour l'utilisateur est un problème de prise de décision. Pour ce problème, une assistance est apportée à l'utilisateur, et celle-ci se fait par un affinage des solutions potentielles. Cet affinage est effectué grâce à la mise en place d'un tri (ranking) évolutif des solutions qui sont présentées à l'utilisateur en fonction de son/ses profils. La réalisation d'un tel système nécessite l'articulation des trois principaux domaines de recherche ; qui sont l'Aide à la Décision multicritère, la Décomposition et Agrégation de préférence, et l'Apprentissage automatique. Les domaines de l'Aide à la Décision multicritère et de la Décomposition et Agrégation de préférence peuvent être aussi rassemblés en tant que Procédure d'Agrégation Multicritère (PAMC). Certaines méthodes d'Aide à la Décision multicritère sont mises en place ici et utilisent les données du profil afin d'apporter la meilleure aide possible à l'utilisateur. La décomposition est utilisée pour caractériser un objet afin de fournir à l'apprentissage les données nécessaires à son fonctionnement. L'agrégation quant à elle sert à obtenir une note sur un objet, et cela selon le profil de l'utilisateur, afin de pouvoir effectuer un classement (ranking). L'apprentissage sert à faire évoluer les profils des utilisateurs afin d'avoir toujours un profil représentant le plus fidèlement possible les préférences des utilisateurs. En effet les préférences des utilisateurs évoluant dans le temps, il est nécessaire de traiter ces changements afin d'adapter les réponses à apporter à l'utilisateur. Les contributions de cette thèse portent tout d'abord sur la définition, la construction et l'évolution d'un profil utilisateur (profiling évolutif) en fonction des actions explicites et implicites de l'utilisateur. Ce profiling évolutif est mis en œuvre au sein d'un système de recommandation utilisable sans base d'apprentissage, de manière synchrone et totalement incrémentale, et qui permet aux utilisateurs de changer rapidement de préférences et même d'être incohérents (rationalité limitée). Ce système, qui vient en complément d'un système de Recherche Information, a pour objectif d'établir un ordre total sur une liste d'éléments proposés à l'utilisateur (ranking), et ce en concordance avec les préférences de l'utilisateur. Ces contributions consistent également à la définition de techniques qui permettent d'apporter des parties de solutions à des verrous technologiques comme la désagrégation de critères et la prise en compte d'un nombre variable de critères dans le processus d'aide à la décision interactif, et ce sans définir au préalable de famille cohérente de critères sur laquelle est basée la décision. Plusieurs cadres applicatifs ont été définis afin d'évaluer le système par rapport à d'autres systèmes, mais également afin de tester ses performances de manière hors ligne avec des vraies données utilisateurs, ainsi qu'en ligne, en utilisant directement le système.Considering user profiles and their evolutions, for decision support is currently in the community of DSS (Decision Support Systems) an important issue. Indeed, the inclusion of context in the decision is currently emerging for DSS. Indeed the system offers advice to users based on their profile, which represents their preferences through a list of valued criteria. The main constraints come from the fact that the system need to continuously bring relevant information. It therefore requires changing user profiles thanks to their actions. So, the system must not only "understand" what the user likes, but also why. The users' assistance will evolve over time and therefore with the user. Thus the user has at his disposal a kind of personal assistant. The objective of this work is to provide assistance to the user's activity according to his profile. The objective is to develop an algorithm based on automatic techniques, in order to change the profile of a user based on his actions. The assistance provided to the user by the system will evolves according to the evolution of its profile. The problem addressed to the user is a problem of decision making. For this problem, assistance is provided to the user, and it is a refinement of potential solutions. This refining is done through the establishment of scalable scheduling solutions that are presented to the user depending on his / her profile. The realization of such a system requires the articulation of the three main areas of research which are the Multi-Criteria Decision Support, the Disaggregation and Aggregation of preferences, and Machine Learning. The fields of Decision Support and Multi Disaggregation and Aggregation preference can also be assembled as Multi-Criteria Aggregation Process (PAMC). Some methods of Multicriteria Decision Support are set up here and use profile data to provide the best possible support to the user. The decomposition is used to characterize an object to provide data to the learning algorithm required for its operation. Aggregation serves to score an object according to the user profile in order to rank the selected items. Machine Learning is used to change user profiles in order to always have a profile representing as closely as possible the preferences of users. Indeed user preferences change over the time, it is necessary to address these changes in order to adapt the answers to the user. The contributions of this thesis are firstly, the definition, construction and evolution of a user profile (evolutionary profiling) based on explicit and implicit user's actions. This evolutionary profiling is implemented within a recommender system usable without learning base, synchronously and completely incremental, and that allows users to quickly change their preferences and even to be inconsistent (bounded rationality). This system, which complements an Information System Research, aims to establish a total order on a list of items proposed to the user (ranking) and in accordance with his preferences. These also include the definition of techniques used to make parts of solutions to technological challenges as the disintegration of criteria and the inclusion of a variable number of criteria in the process of interactive decision support, and this without firstly defining coherent family of criteria on which the decision is based. Several application frameworks have been developed to evaluate the system and compare it to other systems, but also to test its performance with real user data in an offline mode, and in an online mode using directly the system

L'Internet des objets. Quels enjeux pour les Européens ?

L'Internet accueille aujourd'hui des milliards de connexions et d'échanges qui en font l'outil le plus puissant jamais inventé pour le partage de l'information. En quelques décennies, il est devenu le moteur de profondes transformations dans la vie des entreprises, des individus et des institutions. Cet élan n'est pas près de cesser et dans tous les pays ingénieurs et techniciens, industriels et sociétés de services, chercheurs de toutes disciplines et responsables politiques sont déjà en train de dessiner l'Internet du Futur1. La perspective est celle d'un monde de connexion encore plus dense, entre les hommes mais aussi avec les objets - une connexion permanente et de plus en plus invisible, qui engendre autant de craintes qu'elle est porteuse de promesses. Elle pose sous de nouvelles formes la question des relations entre innovation et marché, entre ressources techniques et applications de services, mais aussi entre sécurité et liberté. Elle perpétue et renforce le besoin d'une gouvernance « transparente, multilatérale et démocratique » qui a irrigué les débats du Sommet mondial sur la société de l'information2. L'enjeu est de répondre aux incertitudes tant industrielles que réglementaires et aux préoccupations éthiques d'accessibilité, de diversité culturelle et de protection des libertés. Entre avancées technologiques et méconnaissance des usages, entre harmonisation des standards et aléas de la compétition économique, l'Union européenne est confrontée à trois défis majeurs : - Comment articuler de manière partagée, durable et à moindre coût, des réseaux et des applications diversifiés ? - Comment guider l'innovation et favoriser la croissance économique ? Comment faire en sorte qu'un réseau de réseaux conçu comme « ubiquitaire » ne soit pas excessivement intrusif ? Le 7ème programme-cadre européen de recherche sur les technologies de l'information et de la communication marque une étape importante. Il est largement consacré aux réseaux et services du futur3. Quatre aspects essentiels y sont abordés : - les nouvelles infrastructures de réseaux (très haut débit, sans fil, mobile), - le développement des logiciels et des plateformes de services, - l'exploration des technologies 3D Media, l'intégration des puces RFID (Radio Frequency Identification systems) et des adresses IP conduisant à ce qu'on appelle « l'Internet des Objets4 ». En fonction des acteurs, et de leurs intérêts parfois divergents, il est difficile de trancher entre « révolution » ou « évolution » technique. Le web sémantique, les nanotechnologies, les Next. Generation Networks vont renouveler dans un proche avenir la physionomie de l'Internet. Mais la présente étude a choisi de partir des usages, avérés ou émergents, pour questionner ces mutations. C'est pourquoi elle est consacrée à l'Internet des Objets qui a largement entamé son déploiement, qui focalise un très grand nombre de recherches en cours, aussi bien en sciences et techniques qu'en sciences sociales et, surtout, qui suscite les interrogations les plus pressantes dans le débat public. La manière dont l'IdO est appréhendé aujourd'hui est très largement structurée par les infrastructures disponibles (réseaux et protocoles Internet), les processus de suivi déjà existants (en particulier les codes-barres) ainsi que les acteurs en place (développeurs, tiers de confiance). Mais son développement ne saurait se limiter aux seules questions techniques de la RFID5. Il soulève des enjeux économiques et sociaux, mais aussi politiques, philosophiques, cognitifs, juridiques et éthiques dont la perception, par le grand public comme par les autorités, n'est pas exempte d'ignorance et d'amalgames. Le panorama que nous proposons s'inscrit de plain-pied dans une perspective pluridisciplinaire, pour permettre de porter en parallèle l'ensemble de ces questionnements. Il se situe également dans une perspective d'action, pour concevoir et promouvoir une gouvernance équilibrée et ainsi réussir le développement de l'IdO en Europe. Après avoir défini l'Internet des Objets (chapitre 1), nous tenterons de comprendre en quoi ses enjeux sont cruciaux (chapitre 2), puis d'évaluer son stade de développement (chapitre 3), en insistant sur la construction de la standardisation. Nous nous interrogerons sur les conditions d'émergence et de succès du marché de l'IdO (chapitre 4) et nous analyserons les représentations qui conditionnent sa mise en oeuvre, à la fois pour les industriels, les citoyens et les gouvernements, en mettant en relief la problématique de la protection de la vie privée « privacy » (chapitre 5). Le dernier chapitre (6) s'attachera aux principales questions qui doivent être gérées politiquement, en Europe et au delà, pour construire un Internet des Objets profitable, acceptable et « gouvernable ».

Système d'aide à la décision pour la protection des données de vie privée

Nous utilisons de plus en plus d’équipements informatiques connectés à Internet. Nos téléphones, nos tablettes, et maintenant les équipements de notre quotidien peuvent désormais partager des informations pour faciliter notre vie. Mais partager ces données peut porter préjudice à notre vie privée et il est nécessaire de les contrôler. Cependant, cette tâche est complexe surtout pour des utilisateurs novices. Pour les aider dans cette tâche, nous proposons KAPUER, un système d’aide à la décision dont l’objectif est d’apprendre les préférences de l’utilisateur en terme de protection de la vie privée et de lui proposer des règles adaptées pour le contrôle de l’accès aux données. Cet apprentissage est basé sur une approche multicritère pour laquelle nous avons défini un modèle de résolution de problème innovant qui utilise des méta-critères afin de pouvoir exprimer les différentes abstractions présentes dans les politiques d’autorisation. Nous proposons aussi KAGOP, un opérateur d’agrégation utilisant notre modèle de résolution de problème pour prendre en compte simplement les interactions entre critères. KAPUER a été implémenté dans un système basé sur Android et une plateforme d’analyse et de simulation a été développé afin de pouvoir tester le système.We are using more and more devices connected to the Internet. Our smartphones, tablets and now everyday items can share data to make our life easier. Sharing data may harm our privacy and there is a need to control them. However, this task is complex especially for non technical users. To facilitate this task, we present a decision support system, named KAPUER, that proposes high level authorization policies by learning users' privacy preferences. This learning phase is based on a multi criteria approach. We have defined an innovative model of problem solving using meta-criteria to express the different level of abstraction existing in autorisation policies. We also present KAGOP, an aggregation operator using our model of problem solving to take into account interactions between criteria. KAPUER has been implemented in an Android based system and a simulator has been developed to test it