Résumé:
L’émergence du concept des villes intelligentes, des technologies de l’information et de la
communication (TIC) et de l’Internet des objets (IoT), observés durant ces dernières années, a
permis d’améliorer le quotidien du citoyen tout en l’impliquant dans ce concept.
Parmi les données utilisées, celles liées à la mobilité des individus sont nécessaires pour des
solutions visant l’amélioration de plusieurs domaines tels que la recommandation des services, le
transport, les réseaux cellulaires, etc.
Les données de mobilité sont dans un état brut, afin de les utiliser dans un processus de
prédiction, un filtrage de données est nécessaire, ces données filtrées seront utilisées par la suite
pour la modélisation de la trajectoire, qui signifie dans ce cas la manière avec laquelle la
trajectoire est décrite.
Dans ce mémoire nous allons proposer un modèle de description de trajectoire pour faire une
prédiction basée sur le machine Learning qui sera évaluée et comparée à d'autre modèle en
utilisant des jeux de données réelles de mobilité humaine.
Mots-clés :Ville intelligente, technologie de l’information, internet des objets, mobilité
humain, prediction, Intelligence Artificielle.
