Backcasting: commande optimale de systèmes de mobilité basée sur un modèle stratégique dynamique

Une nouvelle approche, qui devrait changer la manière de concevoir et d'évaluer la mobilité future des personnes et des biens, est en train d’émerger. Qu'elle soit plus électrifiée, connectée, automatisée, digitalisée ou non, cela dépendra des objectifs que nous visons à des horizons temporels donnés : environnementaux, économiques, sociétaux, etc. Dans l'approche actuelle, les décideurs humains préconisent des actions potentielles qui sont ensuite évaluées en « estimant » leurs impacts. Dans le nouveau paradigme, on fixera d’abord les objectifs, ensuite la feuille de route des politiques et des technologies nécessaires à atteindre ces objectifs sera établie ("backcasting"). Le backcasting peut être vu comme un processus d'optimisation dynamique (commande optimale). Il sera rendu possible par la disponibilité d'un modèle dynamique qui décrit les systèmes de mobilité en termes très macroscopiques, mais capable de représenter les causalités reliant les politiques à leur impacts.
Ce sujet de doctorat représente une étape fondamentale d'un programme de recherche ambitieux. Il cible la formulation d’un problème de commande optimale (PCO) de backcasting, sa résolution avec des méthodes à mettre en place, ainsi que la démonstration pour un ou plusieurs cas test opportunément identifiés. Sur la base d’un modèle, la formulation du PCO nécessitera la définition précise des entrées, des états, du critère d’optimisation et des contraintes. Le modèle sera ensuite analysé et manipulé ou simplifié pour le rendre compatible avec une résolution acceptable du PCO. Des critères d’optimalité, stabilité, capacité à satisfaire les contraintes et surtout efficacité computationnelle seront pris en compte pour mettre en place la méthode la plus adaptée. Enfin, des scénarios de test seront traités et exécutés, et leur résultats analysés. Une plateforme logicielle de démonstration pourra être préparée et aussi mise à disposition des utilisateurs potentiels sous forme de webservice. 

Mots clefs: Optimisation, Commande optimale, Backcasting, Mobilité

• Directeur de thèse & encadrant IFPEN  Dr Antonio SCIARRETTA , ORCID 0000-0002-4643-0706
• Ecole doctorale    ED580 – STIC Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication, https://www.universite-paris-saclay.fr/en/doctoral-schools/sciences-and-technologies-information-and-communication 
• Localisation du doctorant    IFPEN, Rueil-Malmaison, France 
• Durée et date de début    3 ans, début au cours du quatrième trimestre 2023 (4 novembre)
• Employeur    IFPEN
• Qualifications    Master dans une discipline appropriée
• Connaissances linguistiques    Bonne maîtrise du français ou de l’anglais

Pour postuler, merci d’envoyer votre lettre de motivation et votre CV à l’encadrant IFPEN indiqué ci-dessous.