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Smart City

De la conception de réseau à la gestion opérationnelle, les services des villes intelligentes doivent être agiles et centrés sur les données. Les décisions sur l'emplacement des ressources et la façon d'exploiter un système peuvent être résolues avec des technologies d'optimisation mathématique.

Défis

  • Interopérabilité du système, complémentarité sécurisée et intelligente des données : descriptive, prédictive et prescriptive.
  • Infrastructures et réseaux de transport respectueux de l’environnement.
  • Caractère inclusif des services innovants.

Avantages des technologies d'optimisation

  • Aide à la décision systémique et de haut niveau en exploitant les données
  • Optimisation de l’utilisation des ressources
  • Utilisation équitable et partagée des infrastructures
  • Des solutions agiles pouvant être optimisées dynamiquement
  • Efficacité accrue de la mobilité
  • Des externalités négatives réduites
  • Des services rentables

Exemples de cas d'usage :

  • Transport multi-passagers à la demande : planification du transport partagé à la demande avec plusieurs points de ramassage et de débarquement.
  • Mobility-As-A-Service : planification et synchronisation multimodales avec optimisation stochastique (dans l’incertain).
  • Positionnement des vélos partagés : conception du réseau et optimisation du positionnement dynamique sur plusieurs stations.

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