Econométrie : Exploitation d'enquêtes de mobilité

IFP Energies nouvelles - Sciences et Technologies du Numérique

Stage Statistiques Hauts-de-Seine entre aujourd'hui et avril 2023 de 4 à 5 mois


IFP Energies nouvelles (IFPEN) est un acteur majeur de la recherche et de la formation dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. De la recherche à l’industrie, l’innovation technologique est au cœur de son action, articulée autour de quatre priorités stratégiques : Mobilité Durable, Energies Nouvelles, Climat / Environnement / Economie circulaire et Hydrocarbures Responsables.

Dans le cadre de la mission d’intérêt général confiée par les pouvoirs publics, IFPEN concentre ses efforts sur :

  • l’apport de solutions aux défis sociétaux de l’énergie et du climat, en favorisant la transition vers une mobilité durable et l’émergence d’un mix énergétique durable ;
  • la création de richesse et d’emplois, en soutenant l’activité économique française et européenne et la compétitivité des filières industrielles associées.

Partie intégrante d’IFPEN, l’école d’ingénieurs IFP School prépare les générations futures à relever ces défis.

Econométrie : Exploitation d’enquêtes de mobilité

Contexte du projet:

La transition vers les mobilités douces a connu une forte accélération depuis la crise sanitaire, accompagnée de politiques volontaristes et d’une opinion publique sensibilisée aux problématiques environnementales. IFPEN analyse les données de mobilités (données avérées) sur le territoire de la région Île de France afin d’identifier et de quantifier l’évolution de la mobilité. De plus depuis quelques années, IFPEN accompagne le collectif Mobilité Île de France qui effectue des enquêtes sur le suivi de la mobilité en Île de France (données révélées).

Objectifs du stage :

L’objectif du stage est d’analyser l’ensemble des résultats des enquêtes réalisées (enquêtes de suivi de la mobilité et enquêtes thématiques) afin de définir des premières métriques de suivi de la mobilité permettant de faire des corrélations avec des données révélées (mesures de comptage, …) afin de confirmer la représentativité des données. Ces données sont nettoyées et prêtes à l’emploi.

A la suite de cette première prise en main des données, les travaux consisteront à développer divers modèles économétriques (modèle de choix discret, moindre carrés ordinaires, optimisation sur graphe, logit, mixed logit, réseaux de neurones…) calibrés sur le cas d’étude de la région parisienne. Il sera demandé au candidat d’enrichir les variables explicatives historiques du modèle à choix discret afin de considérer d’avantages de critères sociétales (économique, sociale et environnemental) qui sont de plus en plus présent dans les choix de mobilité des individus.

Ces travaux s’insèrent dans une étude plus générale de l’impact des leviers à disposition des collectivités locales sur la réduction de l’empreinte environnementale de la mobilité.

Profil recherché:

Master 1 ou Master 2

  • Bonnes connaissances en économétrie, pratique de Python pour Data Science, manipulation de base de données, intérêt pour les Systèmes d’Information Géographiques et pour l’économie des transports
  • Attrait pour le développement et la recherche

Merci d’adresser votre candidature (CV et lettre de motivation).


(PDF - Max : 5 Mo)
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