Pour le deuxième domaine, il convient de conforter la place prise et maintenant reconnue dans le traitement et l'analyse des données de mobilité pour l'évaluation de la conduite. L'objectif de fond, toujours d'actualité, est de comprendre en détails les liens entre l’accidentologie, le comportement et le contexte de conduite, et l'utilisation de systèmes d'aide à la conduite. L'évolution récente, à poursuivre, implique de prendre en compte les critères liés à l'efficience énergétique ou l'arrivée de systèmes automatisés et communicants.

Ce domaine s'inscrit dans le thème Systèmes d'information et de contrôle (big data, inférence statistique, assimilation) et fournira des méthodologies et des outils de traitement de l’information appropriés. Dans ce contexte, la fiabilité des systèmes embarqués d'assistance à la conduite, leur facilité d'utilisation, et leur compréhension par le conducteur, deviennent des enjeux majeurs. Une meilleure prise en compte des aspects humains de la conduite en conditions réelles devra donc être entreprise, notamment en intégrant le rôle croissant des interfaces homme-machine. Par ailleurs, le contexte actuel de développement des sources d'information (objets connectés, véhicules intelligents, etc.) rend possible l'étude de la mobilité en interaction avec la ville numérique.

Ce domaine aura pour enjeu majeur de :

• mener au sein de l'IFSTTAR une activité transversale de développement de modèles et d’outils génériques reposant sur les domaines de l’informatique, du traitement du signal, et de la statistique, appliquée aux mesures issues de véhicules ou d’objets connectés,

• construire des méthodes et des protocoles adaptés à l’évaluation des systèmes intelligents de transport et d’exploitation des infrastructures,

• générer de nouveaux concepts d'assistance à la mobilité, en lien avec le projet R5G, ou pour alimenter les développements du premier domaine.