Au cours des dernières années, de nombreuses villes ont placé la mobilité douce au coeur de leurs politiques de transport, encourageant la marche, le vélo et l’usage de trottinettes électriques comme alternatives durables et saines aux véhicules motorisés [1]. Cette transformation a conduit à une évolution profonde des espaces urbains, désormais caractérisés par une cohabitation accrue entre piétons et usagers de deux-roues légers (cyclistes, trottinettes électriques, etc.). Ces nouveaux modes de déplacement partagent souvent des espaces restreints et non strictement séparés, ce qui génère une grande variété d’interactions, dont certaines peuvent devenir conflictuelles [2-4].
Afin de limiter ces situations à risque, de nombreuses solutions d’aménagement ont été proposées : création de voies cyclables dédiées, signalisation d’alerte, feux piétons intelligents, ou encore règles de priorité spécifiques [2-4]. Cependant, les études empiriques montrent que l’efficacité de ces mesures dépend fortement du contexte spatial et comportemental local [3]. Une configuration urbaine donnée peut favoriser des interactions harmonieuses, tandis qu’une autre, pourtant similaire en apparence, peut engendrer des situations de conflit.
Cette observation met en évidence la nécessité d’une analyse fine des interactions réelles entre piétons et cyclistes/trottinettes, afin de mieux comprendre la nature, la fréquence et les déterminants de ces comportements partagés.
Ce type d’analyse s’inscrit pleinement dans le cadre des objectifs de la « Vision Zéro » promue par l’Union européenne, qui vise à éliminer totalement les décès et les blessures graves sur les routes d’ici 2050 [5]. À titre illustratif, une étude récente [6] révèle qu’environ 33,8 % des personnes interrogées ont indiqué avoir été confrontées à au moins un quasi-accident entre un piéton et un cycliste au cours d’une période de trois ans. À l’inverse, les collisions avérées se sont avérées beaucoup plus rares : seuls 16 participants ont déclaré avoir été impliqués dans un accident réel sur la même période. Cette forte disproportion entre quasi-accidents et collisions met en lumière la fréquence élevée des situations de conflit entre usagers, souvent sous-estimées par les statistiques officielles. Ces constats renforcent la nécessité d’approfondir la compréhension des dynamiques de cohabitation dans les espaces partagés afin de concevoir des mesures de sécurité plus adaptées et efficaces.
Le stage proposé s’inscrit dans le cadre d’un projet de recherche visant à caractériser et modéliser les interactions entre piétons et usagers de deux-roues légers, principalement les cyclistes et les conducteurs de trottinettes électriques. L’objectif est d’améliorer la compréhension des mécanismes comportementaux à l’origine des situations de conflit et de développer des outils de représentation adaptés aux environnements urbains complexes. Le travail s’organisera en deux phases principales :
1. Analyse empirique des interactions
▪ Étude de données réelles de trajectoires issues de jeux de données publics (ex. datasets VRU Trajectory, inD, et Oxford Town Centre).
▪ Détection et classification des interactions entre piétons et cyclistes/trottinettes selon leurs ca-ractéristiques spatio-temporelles (distance, angle d’approche, vitesse relative, etc.).
▪ Identification des configurations d’infrastructure et des facteurs comportementaux associés aux situations de conflit.
2. Modélisation et simulation
▪ Élaboration de modèles basés agents de comportements représentant les stratégies d’interac-tion ou d’évitement entre usagers.
▪ Intégration et validation de ces modèles dans un environnement de simulation (SPACiSS [7]) pour reproduire des scènes typiques d’espaces partagés.
▪ Analyse des résultats pour évaluer la pertinence des modèles et formuler des recommandations pour la conception urbaine.
Ce stage contribuera à une meilleure compréhension des dynamiques d’interaction entre piétons et usagers de deux-roues légers, apportant ainsi un éclairage scientifique essentiel pour la conception de villes plus sûres, inclusives et durables. Le stage s’inscrit donc dans la thématique « La ville qui pardonne », notamment dans l’axe 1 concernant l'observation, la connaissance et les recommandations d’aménagement pour une meilleure protection des modes actifs.
Missions
1- Revue de littérature
• Identifier et sélectionner un jeu de données répondant aux besoins du projet, en privilégiant les bases comportant des trajectoires réelles d’usagers en environnements urbains partagés.
• Réaliser une analyse approfondie du contenu du jeu de données afin d’évaluer la qualité, la représentativité et la pertinence des données disponibles pour l’étude des interactions pi.
• Extraire et structurer les sous-ensembles de données correspondant aux interactions ciblées (piétons - cyclistes / trottinettes).
2- Analyse et modélisation des interactions
• Définir les indicateurs spatio-temporels permettant de caractériser la nature et l’intensité des inte-ractions observées.
• Développer des modèles de détection automatique des interactions à l’aide de méthodes d’intelli-gence artificielle et/ou d’apprentissage automatique.
3- Modélisation et simulation comportementale
• Élaborer des modèles comportementaux (modèles basés agents) pour les usagers de deux-roues légers (cyclistes et trottinettes), intégrant les dynamiques d’interaction observées.
• Implémenter ces modèles dans l’environnement de simulation SPACiSS (incluant déjà des piétons), afin de reproduire et d’analyser des scénarios typiques de cohabitation entre piétons et deux-roues.
Compétences attendues
▪ Étudiant·e en M2 informatique disposant d'une solide formation en analyse de données et pro-grammation.
▪ Un bon niveau de programmation en C++ et Python sera apprécié.
▪ Une expérience avec ROS et/ou en modélisation basée agents est un plus.
▪ Autonomie et curiosité pour le domaine de la recherche.
Intitulé du poste : Stage 6 mois (à partir de mars/avril 2026)
Niveau des candidats : M2 ou école d’ingénieur
Établissements : Cerema (https://www.cerema.fr) et IRIT (https://www.irit.fr/en/home/)
Discipline(s) : Informatique appliquée à la mobilité urbaine
Spécialité(s) : Apprentissage automatique, vision par ordinateur, intelligence artificielle, modélisation et simulation basée sur des agents
Le stage est financé par le Défi Clé Mobilité Intelligente et Durable en OCcitanie. Le Défi Clé MIDOC, initié et soutenu par la Région Occitanie, est porté par l’Université de Toulouse et lie 15 établissements partenaires. 22 laboratoires et centres de recherche occitans sont impliqués au sein de la fédération MIDOC qui vise à associer plusieurs champs de recherche autour du véhicule autonome, acceptable et connecté et des services de mobilités durables et centrés utilisateurs. Pour en savoir plus : https://midoc.univ-toulouse.fr/
Références
[1] Makahleh, H. Y., Taamneh, M. M., & Dissanayake, D. (2025). Promoting sustainable transport: A systematic review of walking and cycling adoption using the COM-B model. Future Transportation, 5, 79. https://doi.org/10.3390/futuretransp5030079
[2] Liang, X., Meng, X., & Zheng, L. (2021). Investigating conflict behaviours and characteristics in shared space for pedestrians, conventional bicycles and e-bikes. Accident Analysis & Prevention, 158, 106167. https://doi.org/10.1016/j.aap.2021.106167
[3] Šucha, M., Drimlová, E., Rečka, K., Haworth, N., Karlsen, K., Fyhri, A., Wallgren, P., Silverans, P., & Slootmans, F. (2023). E-scooter riders and pedestrians: Attitudes and interactions in five countries. Heliyon, 9(4), e15449. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e15449
[4] Zhang, C., Du, B., Zheng, Z., & Shen, J. (2023). Space sharing between pedestrians and micro-mobility vehicles: A systematic review. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 116, 103629. https://doi.org/10.1016/j.trd.2023.103629
[5] Parlement européen. (2021, 22 juin). Rapport sur le cadre politique de l’UE en matière de sécurité routière pour la décennie d’action 2021‑2030 – Recommandations pour les prochaines étapes de la campagne «Vision Zéro» (A9‑0211/2021). https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/A-9-2021-0211_FR.html
[6] Mesimäki, J., & Luoma, J. (2021). Near accidents and collisions between pedestrians and cyclists. European Transport Research Review, 13(1), Article 38. https://doi.org/10.1186/s12544-021-00497-z
[7] Manon Prédhumeau. 2021. Simulating Realistic Pedestrian Behaviors in the Context of Autonomous Vehicles in Shared Spaces: Doctoral Consortium. In Proc. of the 20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2021), May 3–7, 2021, IFAAMAS, https://github.com/maprdhm/SPACiSS