Contexte du poste

Le projet Mob Sci-Dat Factory est l’un des trois projets du PEPR Digitalisation et Décarbonation des Mobilités. Il vise à mettre à la disposition de la communauté scientifique différentes sources de données sur la mobilité en :

• concevant des bibliothèques libres pour le traitement, la structuration et l'analyse de ces données à différentes échelles spatiales et temporelles ;
• concevant et déployant une infrastructure en nuage sécurisée et respectueuse de la vie privée permettant le partage de sources de données hétérogènes publiques et acquises.

C’est un projet piloté par l’INRIA associant l’Université Gustave Eiffel, IFP Energies nouvelles, le CEREMA et l’IGN, pour quatre ans, à partir de fin 2023. Il est structuré en quatre grands lots :

• WP1 – Collecte et gestion de données respectueuse de la vie privée
• WP2 – Augmentation de données et validité
• WP3 – Infrastructure informatique
• WP4 - Coordination, interactions, et cas d’usage

L’Université Gustave Eiffel assure la coordination du WP2 ; le poste proposé s’inscrit dans ce lot, et plus précisément dans la tâche 2 du lot 2, « validité et représenta9vité des données ».

Environnement de travail

Le poste proposé est un CDD de 18 mois, pouvant prendre la forme d’une mission de type ingénieur de recherche. Il sera hébergé au LVMT (laboratoire ville mobilité transport), unité de recherche associant l’Université Gustave Eiffel et l’Ecole des Ponts. Le LVMT est un laboratoire pluridisciplinaire regroupant des chercheurs travaillant principalement sur la mobilité et les interactions entre transport et urbanisme. Des interactions fortes sont attendues avec les autres équipes de recherche du projet Mob Sci-Dat Factory.

Descriptif des missions

La tâche 2 du lot 2 du projet Mob Sci-Dat Factory, « validité et représentativité des données », sera abordée par le biais d’un cas d’application à fort enjeu : l’évaluation des ZFE-m (zones de faibles émissions mobilité), notamment sur le plan social. Elle vise à développer des indicateurs de mobilité et d’accessibilité à l’échelle territoriale la plus fine possible, les carreaux de 200m des données carroyées de l’INSEE, pour analyser l’ensemble des impacts des ZFE-m, avec une attention particulière portée à des catégories de ménages vulnérables sous-représentées statistiquement. Les indicateurs proposés seront construits de manière systématique pour tout le territoire, et destinés à être diffusés, de même que les algorithmes.

Compétences requises

• Excellente maîtrise des SIG et de l’analyse spa9ale
• Bonnes compétences en programma9on (python, R), capacité à documenter les codes et algorithmes
• Connaissances des données statistiques et des données de mobilité
• Rigueur, autonomie
• Capacité à travailler en équipe
• Ap9tude à la communication scien9fique (publications)
• Anglais scientifique