sition d’une solution basée sur les technologies IoT pour la gestion de parking multi-niveaux

Abstract

Les parkings en plusieurs niveaux représentent un trait de la mobilité urbaine moderne face à des enjeux de plus en plus complexes d’occupation, de fluidité et de gestion intelligente. Ce mémoire propose la conception et l’évaluation d’un système de gestion de stationnement utilisant les technologies de l’Internet des Objets (IoT) et de l’intelligence artificielle pour superviser, optimiser et simuler en temps réel l’allocation des places. L’ensemble du dispositif est constitué d’une architecture complète intégrant des capteurs simulés, une interface web, un module de réservation et un module de prédiction à base de XGBoost. Ce dernier modèle d’apprentissage permet de prévoir le taux d’occupation futur et de filtrer automatiquement les demandes de réservation à risque selon un seuil de congestion fixé. En parallèle, une approche expérimentale est explorée via un second modèle XGBoost permettant de proposer une place optimale pour chaque véhicule sans règles déterministes. L’objectif de ce travail est de comparer les performances des différentes stratégies dans une simulation afin d’évaluer leurs impacts sur la fluidité interne, la cohérence des affectations et l’intelligence du système global.