Les Newsletters Interstices
    Niveau intermédiaire
    Niveau 2 : Intermédiaire

    Les mathématiques appliquées à la gestion du trafic routier

    Environnement & Planète
    Modélisation & Simulation
    Comment les mathématiques contribuent-elles à la gestion du trafic routier et piéton ? Paola Goatin l'explique dans cet épisode du podcast audio.

    Écoutez l'interview de Paola Goatin

    Paola Goatin

    Quel conducteur ne s’est jamais retrouvé coincé dans un bouchon interminable, n’ayant d’autre choix que de prendre son mal en patience ? Pour remédier à ces problèmes d’engorgement et mieux gérer la circulation routière et piétonne, les scientifiques mettent au point des outils basés sur la modélisation. Comme nous l’explique Paola Goatin, il s’agit de modéliser l’évolution de la densité de voitures ou de piétons dans le temps et l’espace. Et pour établir ces modèles, certains chercheurs utilisent les équations aux dérivées partielles, des équations qui permettent de décrire des phénomènes physiques comme la dynamique des gaz ou l’écoulement de fluides.

    Les équations aux dérivées partielles (EDP) sont des équations fonctionnelles, dont les solutions sont des fonctions de plusieurs variables réelles.

    La solution d’une équation algébrique est un ou plusieurs nombres. Ainsi les équations de la forme ax2 + bx + c = 0, qui implique le fameux trinôme étudié au lycée, possèdent, selon les valeurs des coefficients a, b et c, aucune, une ou deux solutions, c’est-à-dire des valeurs de x qui annulent le trinôme.

    Une équation différentielle ordinaire (ODE) lie une fonction inconnue à ses dérivées. Ses solutions sont des fonctions d’une variable réelle. Par exemple, l’équation élémentaire f’(x) = a.f(x) admet comme solution la fonction f(x) = f(0) eax, puisqu’alors f’(x) = f(0) a eax, bien identique à a.f(x). Quand la variable x est le temps, les ODE décrivent des systèmes dynamiques, qui tentent de rendre compte de l’évolution de grandeurs au cours du temps, telles qu’une distance parcourue par un mobile, la tension aux bornes d’un circuit ou l’effectif d’une population.

    Lorsque les grandeurs étudiées dépendent, outre le temps, de la position sur un axe, sur un plan ou dans l’espace, les fonctions impliquées possèdent autant de variables additionnelles. Ainsi, l’évolution de la température dans le temps et le long d’une tige métallique peut être modélisée par une fonction T (x, t), où x est la distance à l’extrémité de la tige et t est le temps écoulé depuis le début de l’expérience. Pour modéliser les phénomènes associés, il est nécessaire d’écrire des équations qui lient la fonction T (x, t) et ses dérivées par rapport à la variable t, mais aussi par rapport à la variable x : autant de dérivées dites partielles. La résolution numérique de ces équations sur un ordinateur permet de simuler l’évolution de la température en chaque point de la tige et au cours du temps.

    Si les phénomènes évoluent dans un plan ou dans l’espace, ce sont de nouvelles variables y, puis z qu’il est ainsi nécessaire d’introduire, ainsi que les dérivées correspondantes dans les équations aux dérivées partielles. Ainsi, les prédictions météorologiques mettent en œuvre des modèles qui rassemblent des équations de la mécanique des fluides et permettent de simuler l’évolution dans le temps de grandeurs physiques telles que vitesse ou pression, et ce, à chaque point d’une grille tridimensionnelle au-dessus de la surface terrestre.

    À côté de leur mise en œuvre pour la modélisation et la simulation de nombreux phénomènes, les EDP constituent un chapitre important des mathématiques pures.

    Comment les mathématiciens procèdent-ils concrètement ? En fait, la densité des véhicules le long d’une route peut être représentée par une fonction de deux variables, x la position au long de la route et t le temps. La densité des véhicules évolue en effet dans le temps, mais aussi le long de la route. Un modèle devant rendre compte de ces évolutions met en œuvre des équations aux dérivées partielles qui peuvent être résolues numériquement sur un ordinateur. Il est ainsi possible, à travers ces simulations, d’étudier l’impact des stratégies de régulation des flux de circulation. De façon similaire, une foule peut être représentée par une fonction de trois variables, qui relie sa densité à chaque point du plan donné par ses deux coordonnées x et y, ainsi qu’au temps t.

    Dans cet entretien, Paola Goatin nous présente, à travers les applications concrètes de ses travaux en gestion de trafic et plus largement en architecture et en urbanisme, les problèmes mathématiques soulevés par son approche.

    Newsletter

    Recevez chaque mois une sélection d'articles

    Niveau de lecture

    Aidez-nous à évaluer le niveau de lecture de ce document.

    Si vous souhaitez expliquer votre choix, vous pouvez ajouter un commentaire (Il ne sera pas publié).

    Votre choix a été pris en compte. Merci d'avoir estimé le niveau de ce document !

    Paola Goatin

    Chargée de recherche Inria dans l'équipe OPALE.

    Voir le profil

    Joanna Jongwane

    Rédactrice en chef d'Interstices, Direction de la communication d'Inria
    Voir le profil

    Découvrez le(s) dossier(s) associé(s) à cet article :

    DossierCulture & Société

    Mathématiques et Mouvement