Fabien LeurentProfesseur

École des Ponts ParisTech
LVMT

Fabien Leurent est professeur à l'École des Ponts ParisTech et chercheur HDR au Laboratoire ville mobilité et transport, dont il a été co-fondateur. Il modélise la mobilité et les territoires en tant que systèmes complexes mettant en relation des offres (logement, transport) et des demandeurs (individus, ménages). Il développe des modèles statistiques pour exploiter des observations empiriques et des modèles de simulation, jusqu’à l’évaluation des impacts socioéconomiques et environnementaux. Il dirige la chaire ENPC-IDFM de Mobilité territoriale. Il conduit des projets de recherche en partenariat avec Renault, la RATP, la SNCF, et les instituts de transition énergétique Védécom et Efficacity.

Le tram l'une des offres de transport analysées
Mobilité
La performance environnementale des systèmes de mobilité est liée aux consommations d’énergie, aux émissions de polluants et gaz à effets de serre et aux effets de coupure et de fragmentation des habitats
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Publications scientifiques
Pré-publication, Document de travail
Fabien Leurent On a Shared Scooter Service under Ring Shape, Free-Floating and Prior Booking
2021
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Pré-publication, Document de travail
Fabien Leurent On a Shared Scooter Service with Opportunistic Riding under Ring Shape: the S3 Traffic Model and its Equilibrium
2021
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Article dans une revue
Mallory Trouve, Gaele Lesteven, Fabien Leurent Worldwide Investigation of Private Motorization Dynamics at the Metropolitan Scale, Etude mondial des dynamiques de la motorisation privée à l'échelle métropolitaine
Transportation Research Procedia, Elsevier, 2020, 48, pp.3413 - 3430. ⟨10.1016/j.trpro.2020.08.113⟩
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Communication dans un congrès
Fabien Leurent Vers une mobilité partagée en forme olympique ? Communication au congrès RDMI 2020, Atelier A3 : Mobilité partagée
Congrès annuel ATEC-ITS : RDMI 2020, Jan 2020, 92120 MONTROUGE, France
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Communication dans un congrès
Fabien Leurent, Sheng Li Les grandeurs de la mobilité en Ile-de-France : une prospective des impacts potentiels de plusieurs stratégies gestionnaires
Congrès annuel ATEC-ITS : RDMI 2020, Jan 2020, MONTROUGE, France
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Communication dans un congrès
Danyang Sun, Fabien Leurent, Xiaoyan Xie Uncovering mobility typologies of territorial zones based on Floating Car Data mining
EWGT2020: 23RD EURO WORKING GROUP ON TRANSPORTATION, Sep 2020, Paphos, Cyprus
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Projets
Avec la diffusion croissante des dispositifs GPS, les données flottantes de véhicule peuvent être exploitées pour explorer les comportements de mobilité au niveau individuel des choix du voyageur et au niveau plus
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Les déplacements générés par un quartier sont quantifiés et caractérisés à l’aide de modèles de prévision de la demande de transport. Les impacts environnementaux associés à ces déplacements sont ensuite
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Simuler les activités quotidiennes et la mobilité des personnes qui résident ou transitent dans un quartier permet de mieux anticiper les impacts économiques, sociaux et environnementaux.
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Outils
Ce modèle de simulation des scénarios de mobilité à l’échelle métropolitaine évalue l’impact économique, social et environnemental de différentes politiques de transport. Cela inclut les mesures tarifaires
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Ce modèle de remplissage des lots de parking dans un territoire, évalue l’extension spatiale de la saturation, les retards pour les usagers et les surémissions d’impacts sur l’environnement.
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Démonstrateur
Maquette numérique du quartier Les Lumières Pleyel
Un projet d’aménagement dans le quartier Les Lumières Pleyel à Saint-Denis (93) est le terrain d’expérimentation des travaux de recherche par MINES ParisTech et l’École des Ponts ParisTech.
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Groupes miroirs
Tram passant sur une surface végétalisée
Les travaux de recherche sur la mobilité à l'échelle d'un quartier portent sur le développement des méthodes d'évaluation des impacts environnementaux qui permettent de mieux concevoir l'offre de services de
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Données anonymes de GPS employées pour réduire les impacts environnementaux de la circulation
L'analyse de la mobilité à partir de traces numériques permet de mieux connaître le déplacement des individus. Des nouvelles formes de données, ainsi que des méthodes d'intelligence artificielle, peuvent
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