Transformer les villes canadiennes : vers un transport urbain électrifié, équitable et décarboné par l’électrification, l’automatisation, l’utilisation partagée et le développement axé sur le transport en commun
Postes de doctorat financés à l'Institut des systèmes d'information
Dernière mise à jour : 10 octobre 2025, 15h48
Superviseur·e et détails
Superviseure: Anjali Awasthi
Départment: Institut des systèmes d'information, École de génie et d’informatique Gina Cody
Université: Université Concordia, Montréal, Canada
Date de début: Hiver 2026, Été 2026, Automne 2026
Bourse de doctorat: 35 000 $ AD par année pendant 4 ans
Présentation du projet
Ce projet vise à construire un écosystème de transport résilient et équitable au Canada en intégrant des systèmes de transport électrifiés, automatisés et partagés dans le cadre du développement axé sur le transport en commun (TOD). Ancré dans l’initiative récente de train à grande vitesse Alto du gouvernement du Canada, ce projet de recherche traite à la fois des opportunités et des défis liés à l’électrification à grande échelle du transport collectif.
Description du rôle
- Concevoir et mettre en œuvre un cadre de prise de décision multicritère (MCDM), tel que AHP/ANP, TOPSIS, ELECTRE/PROMETHEE, pour prioriser les lignes de bus à électrifier (options : électrique à batterie, trolleybus, pile à hydrogène, hybride).
- Construire des pipelines de données intégrant les données GTFS/AVL/APC de fréquentation, la géométrie des trajets, la topographie, les historiques météorologiques/températures extrêmes, les contraintes du réseau électrique et les facteurs d’émissions ; assurer la qualité des données, l’imputation et la gestion des versions.
- Développer des modèles prédictifs d’apprentissage automatique (demande, temps d’arrêt, consommation d’énergie, fiabilité selon les conditions climatiques/charge) et des modules de simulation (ex. : recharge au dépôt/en parcours, dimensionnement de flotte) pour estimer le ROI et les impacts sur le service.
- Formuler et résoudre des problèmes d’optimisation (robuste/stochastique) pour le choix des technologies, l’implantation et le dimensionnement des bornes de recharge, et la planification ; réaliser des analyses de sensibilité et d’incertitude.
- Créer un tableau de bord d’aide à la décision (interface interactive + API) pour visualiser les compromis (coût, GES/qualité de l’air, fiabilité, équité/accès), expliquer les classements et exporter des scénarios pour les parties prenantes.
- Réaliser des études de scénarios (ex. : pics hivernaux, vagues de chaleur, hausses de demande), comparer les combinaisons technologiques et quantifier les impacts environnementaux et les cycles de vie.
- Diriger l’engagement des parties prenantes (opérateurs de transport, urbanistes, services financiers) pour recueillir les pondérations des critères, les contraintes et les indicateurs de performance clés (KPI) ; documenter les hypothèses et la gouvernance.
- Produire des artefacts de recherche reproductibles (code propre, notebooks, jeux de données), rédiger des articles pour des revues en recherche opérationnelle/transport et présenter dans des conférences telles que CORS/IEEE/TRB.
- Collaborer avec d'autres équipes de travail pour aligner les résultats avec les domaines de la logistique urbaine, des STI et de la chaîne d'approvisionnement durable ; encadrer des assistants de maîtrise ou de premier cycle.
- Maîtrise en génie industriel/systèmes, en transport/systèmes urbains, en recherche opérationnelle, en informatique, en science des données ou dans un domaine connexe avec une solide formation quantitative.
- Expérience démontrée en prise de décision multicritère (MCDM/MCDA) et dans au moins un des domaines suivants : optimisation (MILP/robuste/stochastique), simulation (événements discrets/basée sur agents) ou séries temporelles/ML pour la mobilité ou les opérations.
- Maîtrise de Python (pandas, NumPy, scikit-learn ; PyTorch/JAX est un atout), SQL et SIG (QGIS/GeoPandas) ; expérience dans la construction de pipelines ETL pour des jeux de données complexes et multisources.
- Connaissance des opérations de transport collectif, des données GTFS/AVL/APC, des stratégies de recharge et de la modélisation énergétique pour les flottes électriques ; capacité à intégrer les extrêmes climatiques et les contraintes de fiabilité.
- Capacité à traduire les résultats techniques en outils/tableaux de bord exploitables (ex. : Plotly/Dash/Streamlit) et à communiquer les compromis aux parties prenantes non techniques.
- Solide dossier de publications (ou potentiel démontré), rigueur dans la conception expérimentale, reproductibilité du code/de la recherche et capacité de rédaction scientifique claire.
- Atouts supplémentaires : expérience avec PROMETHEE/ELECTRE, OR-Tools/Pyomo, AnyLogic/SimPy, ACV/comptabilité carbone, optimisation multi-objectifs, et indicateurs d’équité/accès pour les communautés connectées.
- Une bourse concurrentielle avec un soutien supplémentaire pour les déplacements en conférence, la formation technique et le développement professionnel.
- Supervision et mentorat par la professeure Anjali Awasthi, experte de renommée internationale en logistique durable, recherche opérationnelle et systèmes de transport intelligents.
- Accès à des installations informatiques et de simulation de pointe à l’Université Concordia, incluant des environnements avancés de fouille de données, d’apprentissage automatique et d’aide à la décision.
- Collaboration au sein d’une équipe de recherche multidisciplinaire couvrant la recherche opérationnelle, les systèmes énergétiques, le génie des transports et la gestion de la chaîne d’approvisionnement.
- Opportunités de publication dans des revues de premier plan et de présentation dans des conférences internationales en recherche opérationnelle, mobilité durable et systèmes de transport.
Merci d’envoyer les documents suivants dans un seul fichier PDF :
- Lettre de motivation en adéquation avec le projet et les axes de recherche de la professeure (expliquez pourquoi vous êtes un bon candidat pour ce rôle)
- CV académique
- Relevés de notes
- Noms et coordonnées de 3 personnes de référence
- Publications le cas échéant
- Tout autre document pertinent à votre dossier
Les candidatures doivent être soumises en formats PDF lisibles à l’écran.
Si vous êtes déjà au Canada, ou si vous êtes citoyen·ne canadien·ne ou résident·e permanent·e, merci de le mentionner dans vos communications.
Envoyz votre fichier PDF à l'adresse volt-age.recruitment@concordia.ca avec l'objet :
Sustainable mobility_Votre nom
Les candidatures seront évaluées au fur et à mesure de leur réception.
Questions
Pour toute question, veuillez contacter Alisa Makusheva à : alisa.makusheva@concordia.ca.
