Ce projet présente une plateforme interactive dédiée à la mobilité urbaine partagée et intégrée aux transports publics. Il propose des démonstrateurs visuels pour explorer les données de transport (réseaux de vélos, itinéraires, tarifs) et des outils d'optimisation pour concevoir des politiques tarifaires et des réseaux de mobilité durable. Destiné aux chercheurs, décideurs et grand public, il illustre les innovations développées dans le cadre du projet européen SUM.

Le Schéma de Cohérence Territoriale (SCOT) est un document d'urbanisme qui définit les orientations générales de l'organisation du territoire sur un horizon de 10 à 20 ans. Il vise à assurer une cohérence entre les politiques sectorielles (habitat, transport, développement économique, etc.) et à préserver les équilibres entre les espaces urbains, agricoles et naturels. Le standard SCOT décrit les spécifications techniques pour la numérisation et l'intégration de ces données dans le Géoportail de l'Urbanisme.

Outil interactif permettant de visualiser et calculer les temps de trajet accessibles depuis n'importe quel point en France en moins de 15 minutes. Il prend en compte les déplacements à pied, à vélo, en voiture ou en transports en commun, en intégrant des données géographiques et des horaires de transport. L'application permet d'identifier les zones accessibles, de comparer les modes de transport et de simuler des perturbations pour évaluer leur impact sur la mobilité.

Tranus_Python est un outil open source dédié à la modélisation et à la simulation des systèmes de transport urbain. Il permet aux urbanistes, collectivités et chercheurs d'évaluer l'impact de nouvelles politiques de mobilité, d'infrastructures ou de tarifications sur les comportements de déplacement. Le modèle intègre des données socio-économiques, environnementales et de transport pour fournir des scénarios prospectifs et aider à la prise de décision.

Ce projet implémente l'algorithme d'Optimal Tensor Transport présenté à la conférence AAAI 2022, permettant l'optimisation de transport de tenseurs et l'analyse de données multi-dimensionnelles. Il s'intègre à des outils d'apprentissage automatique pour offrir des capacités avancées de traitement de données tensorielles.

Tempus est un framework open source dédié à la planification multimodale d'itinéraires. Il permet de calculer des trajets optimisés en combinant différents modes de transport (voiture, transports en commun, vélo, marche) et en intégrant des données géographiques variées. Utilisé par des développeurs et des collectivités, il facilite la création d'applications de mobilité intelligente et durable.

Service public dédié à la mobilité urbaine permettant aux utilisateurs de planifier des itinéraires en temps réel, visualiser les zones à faibles émissions (ZFE), consulter les lignes de transport en commun et accéder à des données géographiques locales. L'outil intègre des fonctionnalités avancées pour optimiser les déplacements tout en respectant les réglementations environnementales.

Outil de géovisualisation dédié à l'analyse du transport maritime, de la fréquentation portuaire et des enjeux environnementaux dans l'espace Caraïbe. Il intègre des données issues de projets de recherche comme TRAFIC et Ship Map, enrichies par des indicateurs sur les routes maritimes, les escales portuaires et les pressions environnementales. L'interface permet aux chercheurs et acteurs locaux d'explorer ces données pour mieux comprendre les dynamiques maritimes et leurs impacts.

Le projet SMT-ATC_owl est une application conçue pour gérer les concepts de transport aérien et intégrer des données provenant de sources multiples. Il crée des ontologies pour la gestion des données de transport, ce qui permet une meilleure compréhension et une analyse plus approfondie des données.

Ce projet permet d'analyser et d'optimiser des graphes pour résoudre des problèmes de parcours, de logistique ou de réseaux. Il facilite la modélisation de structures complexes comme des réseaux de transport, des circuits électroniques ou des flux de données. Les algorithmes intégrés aident à identifier les chemins optimaux, à détecter des goulots d'étranglement ou à simuler des scénarios d'évolution. L'outil est particulièrement utile pour les ingénieurs, les chercheurs ou les data scientists travaillant sur des systèmes interconnectés.