Analyse et modélisation de trajectoires d’utilisateurs dans des systèmes réels

Recent technological advances have accelerated the digitization of our societies and driven the intensive use of digital terminals and platforms. The use of these tools, which touch almost every aspect of our lives, induces the massive production and storage of digital trajectories. These trajectories describe users' movements in time and space and are often constrained by a network that limits the possible movements. In this thesis, our work first focused on the problems related to the map-matching of real and noisy urban mobility trajectories on a road network. In a second step, we focused on the notion of distance between constrained trajectories which is essential to the analysis of such data. We also addressed the more applied problem of data fusion, including trajectories, for the detection of urban functional areas. The singularity of our work lies not only in the use of real trajectories, in particular of urban mobility, but also in the use of tools coming from graph theory, tools that facilitate the integration of constraints and specific features related to networks.Les progrès technologiques récents ont accéléré la numérisation de nos sociétés et impulsé un usage intensif de terminaux et de plateformes digitales. L’utilisation de ces outils, qui touchent pratiquement à tous les aspects de nos vies, induit la production et le stockage massif de trajectoires numériques. Ces dernières décrivent les mouvements des utilisateurs dans le temps et dans l’espace et sont souvent contraintes par un réseau qui limite les déplacements possibles. Dans cette thèse, nos travaux ont dans un premier temps, porté sur les problèmes relatifs au recalage sur un réseau routier des trajectoires réelles et bruitées de mobilité urbaine. Dans un second temps, nous nous sommes intéressés à la notion de distance entre trajectoires contraintes qui est indispensable à l’analyse des données de ce type. Nous avons également abordé la problématique plus appliquée de la fusion de données, incluant des trajectoires, pour la détection de zones fonctionnelles urbaines. La singularité de notre travail réside non seulement dans l’emploi de trajectoires réelles, notamment de mobilité urbaine, mais aussi dans l’utilisation d’outils provenant de la théorie des graphes, outils qui facilitent l’intégration des contraintes et spécificités liées aux réseaux