Résumé : e papier présente une architecture multirobots permettant une allocation automatiquede plusieurs objectifs sur une flotte de robots.Le challenge consiste à rendre des robots autonomes pour réaliser coopérativement leur mission sans qu’un plan soit prédéfini. Cette architecture, appelée PRDC, est basée sur 4 modules (Perception, Représentation, Délibérationet Contrôle). Nous nous intéressons plus particulièrement au module de délibération en considérant le problème des voyageurs de commercecoopératifs dans un environnement incertain.L’objectif des robots est alors de visiter un ensemble de points d’intérêt représentés dans unecarte topologique stochastique (Road-Map). Leprocessus proposé pour la construction des politiques collaboratives est distribué. Chaque robot calcule ses politiques individuelles possiblesde façon à négocier collectivement l’allocationdes points d’intérêt entre les membres de laflotte. Enfin, l’approche est évaluée via un important nombre de simulations.

Résumé : a disponibilité de scénarios de simulation desSystèmes de transport à partir de données ouvertes facilite l’étude de nouvelles politiques demobilité. Ces données sont souvent anonymiséespour être en accord avec le règlement généralsur la protection des données (RGPD). Danscet article, nous présentons une génération desimulation de mobilité à partir de données anonymisées basée sur un modèle de choix modal.Ce modèle intègre un comportement de déplacement intermodal combinant la voiture personnelle (VP) et les transports publics (TP) nécessitant l’usage des parkings relais. Nous montronscomment reconstruire les communes et les coordonnées des origines/destinations des déplacements nécessaires à l’estimation du modèlede choix discret. Ce modèle a été appliqué à laMétropole Européenne de Lille à partir de ladernière enquête ménage-déplacement. Les résultats obtenus montrent que la simulation estcapable de reproduire les comportements de déplacements effectués en combinant la VP et lesTP.