Apport du Big Data, de l’IOT et de l’Apprentissage Automatique aux Systèmes de Transport Intelligent

Abstract

Dans un contexte où le volume des données générées par les capteurs, les dispositifs IoT et les systèmes de gestion du trafic est en constante augmentation, les méthodes traditionnelles de gestion du trafic montrent leurs limites. Ce mémoire explore comment l’intégration des technologies avancées telles que le Big Data, le Machine Learning (ML) et l’Internet des Objets (IoT) peut optimiser les Systèmes de Transport Intelligent (ITS). Le Big Data permet une analyse en temps réel des données de trafic, offrant des informations précieuses pour anticiper les congestions et optimiser les flux de circulation. Le Machine Learning, grâce à des algorithmes sophistiqués, permet de modéliser et prédire les comportements de trafic, améliorant ainsi la gestion dynamique des infrastructures de transport. L’objectif principal de cette recherche est d’analyser l’impact de ces technologies sur la performance des ITS et de proposer des solutions concrètes pour une gestion plus efficace et durable des réseaux de transport. ***

In a context where the volume of data generated by sensors, IoT devices, and traffic management systems is constantly increasing, traditional traffic management methods are reaching their limits. This thesis explores how the integration of advanced technologies such as Big Data, Machine Learning (ML), and the Internet of Things (IoT) can optimize Intelligent Transportation Systems (ITS). Big Data allows real-time analysis of traffic data, providing valuable insights to anticipate congestion and optimize traffic flows. Machine Learning, through sophisticated algorithms, can model and predict traffic behaviors, thus improving the dynamic management of transportation infrastructures. The main objective of this research is to analyze the impact of these technologies on the performance of ITS and to propose concrete solutions for more efficient and sustainable management of transportation networks.