PORTAIL EMPLOI CNRS - RECRUTEMENT DE DOCTORANT A ETABLIR EN FRANÇAIS ET EN ANGLAIS - CINAM

PORTAIL EMPLOI CNRS – RECRUTEMENT DE DOCTORANT
                    A ETABLIR EN FRANçAIS ET EN ANGLAIS

Lieu de travail :
Marseille, Aix-Marseille Université
AMSE, îlot Bernard Dubois, boulevard M.Bourdet, 13001
et
CINaM, Campus de Luminy, 13009

Responsables scientifiques :
Frédéric Rychen, frederic.rychen@univ-amu.fr
et
Philippe Dumas, philippe.dumas@univ-amu.fr

Sections du comité national :
Economie et gestion (n°37 CoNRS) pour Frédéric Rychen
et
Matière condensée : structures et propriétés électroniques (n°3 CoNRS) pour Philippe
Dumas

Date de début :
Septembre 2021

Résumé du sujet de thèse (voir dessous pour titre et description) :
Le principal objectif est de construire un modèle «bottom-up» qui, à partir d'indicateurs de
proximité urbains locaux, prédira l’essentiel des options de mobilité quotidienne des habitants
d'un quartier. Puis de relier ces choix locaux aux émissions globales (de CO2, de polluants, de
temps perdu...). Grâce à ces outils, nous interrogerons la pertinence et l’efficience en termes
de lutte contre les émissions de schémas d’organisation urbaine, en particulier ceux prônant
une proximité urbaine (re)trouvée, comme le concept de la ville du ¼ d’heure dans laquelle
des solutions de proximité existent pour les principaux lieux de visite indispensables à
l'exercice de nos fonctions sociales élémentaires. Pour mener à bien ce projet, nous proposons
de croiser les regards des Sciences Humaines et Sociales (socio-économie) et de la Physique
(statistique) en nous appuyant sur des enquêtes et sur les accès aux données numériques.

Contexte de travail :
Approche interdisciplinaire économie-physique

Titre et description du sujet de thèse :

        Mobilité de proximité, organisation des villes et réduction des émissions de carbone.

Mots clés
Analyses comportementales, choix individuels, proximité, modélisation physique, mobilité urbaine,
énergie, impacts environnementaux, ville durable, biens publics, données massives

     Profil et compétences recherchées
Le candidat idéal possède un vif intérêt pour la diminution des impacts environnementaux des activités
humaines notamment par ceux consécutifs à nos déplacements. Le sujet pourra être abordé et enrichi
à partir de profils de formation initiale divers dont, l'économie, la physique ou les transports pour
autant que le candidat manifeste la curiosité et l'appétence indispensable à ce sujet interdisciplinaire.
Le candidat devra aussi avoir de bonnes compétences en informatique, et en traitement de données.
Le candidat devra justifier d'excellentes qualifications académiques. Des compétences en
programmation seraient appréciées.

          Résumé du projet de thèse
           D’ici 2050, selon les prospectives des Nations Unies [1,2], les deux-tiers d’une population
mondiale qui frôlera alors les 10 Md d’habitants devrait être urbaine. Aujourd’hui, les zones urbaines
représentent déjà plus de 70% des émissions de carbone. Sachant qu’habitat et transport sont les deux
secteurs prépondérants des émissions de CO2, les villes, de par la population qui y habite mais
également de par les mobilités, directes ou indirectes, qu’elles induisent, seront bien évidemment des
acteurs clefs de la réussite d’une maîtrise des émissions. Sans l'engagement des villes, les politiques
publiques n'adresseront pas les enjeux de la transition. Tous les leviers doivent être actionnés à
commencer par ceux en lien avec nos comportements individuels et collectifs.
           Ces enjeux peuvent être considérés de manière macroscopique comme peut le faire la
physique urbaine qui met en évidence des lois d’échelle qui relient à l’importance de la population des
villes toute une série d’indicateurs liés à leur fonctionnement et à ses conséquences économiques et
sociales. On notera également que les variables n’étant pas (nécessairement) indépendantes, les
descriptions en loi d’échelles multi-variables doivent être considérées avec prudence. H.Ribeiro et al.
[3] l’illustrent dans le cas des émissions carbone en fonction de la population et de la densité des villes.
           De surcroît, ces approches statistiques, bien que fructueuses, sont, par construction, peu
adaptées pour déceler des évènements rares. Des évènements comme les effets d'organisations
urbaines (parfois de quartiers) pouvant s'inscrire dans une logique d’optimisation des déplacements
de proximité. De telles organisations urbaines, locales, sont pourtant pensées pour avoir un impact
fort sur les interactions sociales [4] qui sont au cœur du sujet et qui conditionnent nos mobilités et
donc nos émissions. Pour estimer de tels effets, il faut donc une approche différente. De nature
"bottom-up" plutôt que "top-down". Une approche qui partira d'une description du terrain à l'échelle
de la maille locale pour, dans un premier temps, modéliser les typologies de mobilités induites. De ces
mobilités, on remontera dans un deuxième temps aux "émissions" et à leurs impacts.

       Objectifs
        Notre principal objectif est de construire et de valider un modèle « bottom-up » qui, à partir
d'indicateurs de proximité locaux, prédira l’essentiel des options de mobilité quotidienne des habitants
d'un quartier. Ses prédictions seront comparées à ce que des données de téléphonie mobile nous
apprend sur les mobilités individuelles [5,6,7] mais aussi à ce que nous pouvons comprendre du
comportement des usagers à partir des données issues d’expérimentations ou d’enquêtes.
        Une deuxième étape sera de relier ces choix locaux résultant d’un mix de mobilités
individuelles, aux émissions globales également dépendantes d'autres paramètres moins locaux tels

que les réseaux de transport. En premier lieu il s'agit des émissions de CO2 mais le modèle de calcul
concernera aussi d'autres émissions liées à la mobilité. Les émissions de polluants [8] par exemple ou
encore de chiffrer, de manière macro, le temps passé, parfois perdu, à se déplacer. Ce temps à aussi
une valeur [9].
Enfin, en s’appuyant sur le caractère prédictif du modèle, la pertinence et l’efficience de différents
schémas futurs d’organisation urbaine sera évaluée. En particulier ceux prônant une proximité urbaine
retrouvée, comme le concept de la ville du 1⁄4 d’heure [10] dans laquelle les principales commodités
du quotidien sont à proximité immédiate.
Pour mener à bien ce projet, nous proposons de croiser les regards des Sciences Humaines et Sociales
(socio-économie) et de la Physique (statistique) en nous appuyant sur des enquêtes et sur les accès
aux données numériques.

       Contexte
        Approche interdisciplinaire économie-physique

    Précision sur l'encadrement
Réunions hebdomadaires

     Conditions scientifiques matérielles et financières du projet de recherches
Allocation de recherche MITI-CNRS : 80PRIME 2021
https://miti.cnrs.fr/appel-projet/80-prime-2019/

       Objectifs de valorisation des travaux de recherche du doctorant : diffusion, publication et
        confidentialité, droit à la propriété intellectuelle, ...
Publications dans des revues internationales de référence

      Références bibliographiques
[1] Site des Nations Unies : https://www.un.org/development/desa/en/news/population/2018-
    revision-of-world- urbanization-prospects.html, consulté en ligne le 1/12/2021
[2] Site des Nations Unies : https://www.un.org/development/desa/en/news/population/world-
    population-prospects- 2019.html, consulté en ligne le 1/12/2021
[3] Effects of changing population or density on urban carbon dioxide emissions, H.Ribeiro et al, Nature
    communications (2019) [https://doi.org/10.1038/s41467-019-11184-y, Consulté en ligne le
    1/2/2021]
[4] The scaling of human interactions with city size, M.Schlapfer et al., J. R. Soc. Interface 11 (98),
    20130789 (2014) 15
[5] Understanding individual mobility patterns, M. Gonzalez, C. Hidalgo, and L. Barabasi, Nature,
    453(7196):779{782, 2008.
[6] Origin–destination trips by purpose and time of day inferred from mobile phone data, Lauren
    Alexander et al. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Volume 58, Part B,
    September 2015, Pages 240-250.
[7] The TimeGeo modeling framework for urban mobility without travel surveys, Shan Jiang et al. PNAS
    2016, Published online August 29, 2016 www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1524261113
[8] Health costs of air pollution in European cities and the linkage with transport, Sander de Bruyn and
    Joukje de Vries, 2020, CE Delft, p.85. https://www.cedelft.eu/en/publications/2534/health-costs-
    of-air-pollution-in-european-cities-and- the-linkage-with-transport; consulté en ligne le 1/2/2021
[9] The future economic and environmental costs of gridlock in 2030: An assessment of the direct and
    indirect economic and environmental costs of idling in road traffic congestion to households in the
    UK, France, Germany and the USA, Trevor Reed, Global Traffic Scorecard, INRIX Research CBER
    Report,     2014,     p.67.     https://www.ibtta.org/sites/default/files/documents/MAF/Costs-of-
    Congestion-INRIX-Cebr- Report%20(3).pdf; consulté en ligne le 1/2/2021.

[10] Livre blanc 2019 de la ville du quart d’heure, Chaire ETI (Entrepreneuriat Territoire Innovation)
   http://chaire-eti.org/wp-content/uploads/2019/12/Livre-Blanc-2019.pdf, consulté en ligne le
   1/12/2021

PORTAIL EMPLOI CNRS – RECRUTEMENT DE DOCTORANT
                           A ETABLIR EN ANGLAIS

Working place :
Marseille, Aix-Marseille Université
AMSE, îlot Bernard Dubois, boulevard M.Bourdet, 13001
et
CINaM, Campus de Luminy, 13009

Scientific directors :
Frédéric Rychen, frederic.rychen@univ-amu.fr
et
Philippe Dumas, philippe.dumas@univ-amu.fr

Relevant sections of the CoNRS (comité national de la recherche scientifique):
Economie et gestion (n°37 CoNRS) for Frédéric Rychen
et
Matière condensée : structures et propriétés électroniques (n°3 CoNRS) for Philippe Dumas

Starting (for 3 years) :
Septembre 2021

Project summary (see below for title and description):
The main objective of the project is to propose a "bottom-up" model which, based on local
proximity indicators, will predict the main daily mobility choices of the inhabitants of a
neighborhood. Then, these local choices, will be related to global emissions (CO2, pollutants,
wasted time...). Thanks to these tools, we will question the relevance and efficiency in terms
of the fight against emissions of urban emerging organization schemes, in particular those
advocating a (re)found urban proximity, such as the concept of the 15 minutes
neighborhood in which (most of) our elementary social functions can be performed locally.
To tackle such a project, we shall cross the views of Humanities and Social Sciences (socio-
economics) and Physics (statistics) by relying on surveys and access to digital data.

Context :
Interdisciplinary approach economics-physics

Thesis title and description :

              Proximity mobility, city organization and reduction of carbon emissions.

     Key words
Behavioral analysis, individual choices, proximity, physical modeling, urban mobility, energy,
environmental impacts, sustainable city, commons, massive data

     Profile and skills required
The ideal candidate will have a strong interest in reducing the environmental impacts of human
activities, particularly those resulting from our daily mobility. The subject can be approached and
enriched with a variety of initial backgrounds including, economics, physics, or transportation, as long
as the candidate shows the curiosity and the appetite for this interdisciplinary subject. The candidate
should also have good computer and data processing skills. The candidate should have excellent
academic qualifications. Programming skills would be appreciated.

        Thesis project
         By 2050, according to United Nations forecasts [1,2], two-thirds of the world's population,
which will then be close to 10 billion, will be urban. Today, urban areas already account for more than
70% of carbon emissions. Given that housing and transport are the two main sectors of CO2 emissions,
cities, because of their population but also because of the direct and indirect induced mobility, will
obviously be key players in the success of emission control. Without the commitment of cities, public
policies will not address the challenges of the transition. All levers should be activated, starting with
those related to our individual and collective behavior.
         These issues can be considered macroscopically, as can be done in urban physics, which
highlights the scaling laws "governing" a whole bunch of indicators. From the population and/or
density of cities, their economics, energy consumption or social consequences can be inferred. It
should however be pointed out that, since the variables are not (necessarily) independent,
descriptions in multivariate scaling laws must be considered with caution. H. Ribeiro et al [3] illustrate
this in the case of carbon emissions as a function of population and city density.
         Moreover, these statistical approaches, although fruitful are, inherently, not appropriate to
detect rare events. Rare events such as the effects of local, uncommon, neighborhoods organizations.
Such local neighborhoods organizations are, however, thought to have a significant impact on the
social interactions [4]. Social interactions are at the heart of the subject while they induce our
proximity mobility choices and therefore our emissions. To estimate the effects of such emerging
configurations, a different approach is needed. A "bottom-up" rather than a "top-down" approach.
An approach that starts with a description at the local level and then models the induced mobilities.
From these mobilities, the impacts, the "emissions" can then be inferred.

       Objectives
        Our main objective is to propose and validate a "bottom-up" model that, based on local
proximity indicators, will predict the main daily mobility choices of the inhabitants of a neighborhood.
The outputs of the model will be compared to what we can learn from cell phone data about individual
mobilities [5,6,7], or from the behavior of users by mobilizing data from experiments or surveys.
        A second step will be to link these local choices resulting from a mix of individual mobilities to
global emissions that are also dependent on other less local parameters such as transport networks.
We will first focus on CO2 emissions. However, the outputs of the model will also concern other
emissions directly related to mobility. For instance, pollutant emissions [8] or the time spent on
mobility. This time also has a value [9].
        Finally, based on the predictive character of the model, the relevance and efficiency of
different future urban organization schemes will be benchmarked. In particular, those advocating a

regained urban proximity, such as the concept of the 1⁄4-hour city [10] in which the main amenities of
daily life are in close proximity.
          To tackle such a project, we shall cross the views of Human and Social Sciences
(socioeconomics) and Physics (statistics) by relying on surveys and access to digital data.

     Context
Interdisciplinary approach economics-physics

   Precision on the supervision
Weekly meetings

       Material scientific conditions (specific security conditions) and financial conditions of the
        research project
MITI-CNRS research grant: 80PRIME 2021
https://miti.cnrs.fr/appel-projet/80-prime-2019/

       Objectives of the doctoral student's research work: dissemination, publication, intellectual
        property rights, ...
Publications in international reference journals

      References
[1] United Nation website: https://www.un.org/development/desa/en/news/population/2018-
    revision-of-world- urbanization-prospects.html, accessed online on 1/12/2021
[2] United Nation website: https://www.un.org/development/desa/en/news/population/world-
    population-prospects- 2019.html, online 1/12/2021
[3] Effects of changing population or density on urban carbon dioxide emissions, H.Ribeiro et al, Nature
    communications (2019) [https://doi.org/10.1038/s41467-019-11184-y, online 1/2/2021]
[4] The scaling of human interactions with city size, M.Schlapfer et al., J. R. Soc. Interface 11 (98),
    20130789 (2014) 15
[5] Understanding individual mobility patterns, M. Gonzalez, C. Hidalgo, and L. Barabasi, Nature,
    453(7196):779{782, 2008.
[6] Origin–destination trips by purpose and time of day inferred from mobile phone data, Lauren
    Alexander et al. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Volume 58, Part B,
    September 2015, Pages 240-250.
[7] The TimeGeo modeling framework for urban mobility without travel surveys, Shan Jiang et al. PNAS
    2016, Published online August 29, 2016 www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1524261113
[8] Health costs of air pollution in European cities and the linkage with transport, Sander de Bruyn and
    Joukje de Vries, 2020, CE Delft, p.85. https://www.cedelft.eu/en/publications/2534/health-costs-
    of-air-pollution-in-european-cities-and- the-linkage-with-transport; accessed online on 1/2/2021
[9] The future economic and environmental costs of gridlock in 2030: An assessment of the direct and
    indirect economic and environmental costs of idling in road traffic congestion to households in the
    UK, France, Germany and the USA, Trevor Reed, Global Traffic Scorecard, INRIX Research CBER
    Report,     2014,     p.67.     https://www.ibtta.org/sites/default/files/documents/MAF/Costs-of-
    Congestion-INRIX-Cebr- Report%20(3).pdf; online 1/2/2021.
[10] Livre blanc 2019 de la ville du quart d’heure, Chaire ETI (Entrepreneuriat Territoire Innovation)
    http://chaire-eti.org/wp-content/uploads/2019/12/Livre-Blanc-2019.pdf, online 1/12/2021