L’objectif du Défi 2 « Services et Systèmes de Mobilité Intelligente » est d’étudier la façon dont de nouveaux services ou systèmes industriels susceptibles de mettre en œuvre des objets dédiés à la mobilité de personnes, biens ou machines devraient être conçus, dimensionnés, tarifés et pilotés de façon à s’intégrer dans leur environnement économique, juridique et sociétal. De fait, l’accent est mis principalement sur l’Intelligence Computationnelle à même de contribuer au design et management de ces services et systèmes. De plus, les aspects liés à l’Economie de la Mobilité ou à la relation de ces systèmes à l’Homme ou à la Société ne sont pas non plus ignorés.

Ainsi, le focus est ici mis sur la façon dont une certaine forme d’Intelligence Computationnelle peut être introduite aux fins d’accroitre la capacité de services et systèmes émergents, mettant en jeu des formes innovantes de mobilité, à satisfaire les besoins des utilisateurs tout en maintenant un équilibre économique. L’étude de ces systèmes doit amener les chercheurs à concevoir des modèles numériques, des algorithmes décisionnels, des modules de traitement des données et des architectures d’acquisition, de communication et de supervision, à même de faciliter, pour ces systèmes :

• l’évaluation des performances : on parle ici de systèmes dynamiques, dont le management exige une prise en compte des aléas. Comprendre et analyser le comportement de tels systèmes implique la spécification et l’implémentation de modèles de simulation à évènements discrets, l’identification d’indicateurs de performances et la construction, via des techniques de traitement statistique des données, d’agrégats complexes : distribution spatio-temporelles de demandes d’accès à un système de mobilité donné, taux de défaillance, mesure d’élasticités et de coûts ;

• le dimensionnement et la planification : dimensionner et planifier efficacement un système suppose la mise au point de modèles agrégés d’optimisation, statiques ou dynamiques, cohérents avec les modèles descriptifs de simulation, qui proposent différent scénarii organisationnels : parcours, périodicité des opérations de maintenance ou de redéploiement, dimensionnement des ressources humaines et matérielles, articulation multimodale, protocole de dialogue système/utilisateur. L’impact de ce processus sur la qualité de service (QoS) et la viabilité économique du système peut être décisif ;

• la tarification : il s’agit essentiellement ici de déterminer, de manière simultanée, les niveaux de prix d’accès au système proposés à l’utilisateur, et les niveaux d’intervention ou d’incitation des acteurs publics requis pour rendre le système viable (ce dernier point est incontournable dans la plupart des systèmes d’aide à la mobilité, qui sont d’une certaine façon des objets publics) ;

• la supervision et le pilotage : dans le cas de systèmes à haut niveau de réactivité, qui mettent en jeu des véhicules ou objets mobiles dotés de dispositifs embarqués intelligents, il s’agit alors de spécifier à la fois l’architecture qui permet tant l’acquisition et la transmission de l’information par les différents composants du systèmes que le dialogue avec l’utilisateur, et les règles de décision (allocation des ressources aux demandes, gestion des perturbations, routage…) qui permettent au système de réagir en temps réel aux sollicitations.