Information voyageurs, applications mobiles, plateformes de services… Le numérique révolutionne le transport et la mobilité, et les chercheurs veulent aller encore plus loin pour combattre l’autosolisme.
L’intelligence artificielle, la simulation numérique: telles sont les spécialités de System X, un institut de recherche technologique basé sur le plateau de Saclay, en région parisienne. Une compétence que ses chercheurs appliquent notamment au domaine de la mobilité et, plus particulièrement, du transport de voyageurs. Avec, par exemple, deux programmes de recherche qui intéressent au plus haut point les métropoles: comment favoriser le covoiturage et comment superviser, et adapter, en temps réel, un système de transport à la demande.
Début 2020, les Lyonnais découvriront le nouveau visage des 16 km d’autoroute qui, naguère, traversaient la Métropole. Depuis décembre 2016 en effet, la portion de l’autoroute A6/A7 comprise entre Limonest et Dardilly au nord, et Pierre-Bénite au sud, a été déclassée par l’État et sa gestion confiée à la Métropole. Avec un objectif: transformer cette voie, qui accueille chaque jour 115 000 véhicules, en boulevard urbain. La vitesse sera abaissée à 70 km/h, les poids lourds en transit interdits, et la largeur des voies réduite, permettant la réalisation de terre-plein centraux végétalisés.
Mais la véritable révolution interviendra en septembre 2020: sur deux tronçons de 5 km situés au nord et au sud de la ville, seront mises en service des VOM (voies à occupation multiples), réservées, notamment, au covoiturage
Particularité: les futures VOM seront « dynamiques ». Autrement dit, elles ne seront pas toujours activées aux mêmes heures. « Cette route à grande circulation joue un rôle de délestage en cas d’événement majeur dans notre plan de gestion du trafic », justifie Fabien Tshiteya. Pas question non plus que la réservation d’une voie ne provoque des surcongestions sur un axe déjà régulièrement saturé. Mais comment favoriser le covoiturage si les covoitureurs potentiels ne sont pas assurés de pouvoir disposer d’une file dédiée?
Pour résoudre ce dilemme, la métropole de Lyon s’est associée à plusieurs laboratoires de recherche
Il faudra aussi contrôler la réalité de l’occupation multiple. Pour ce faire, la Métropole a lancé un appel d’offres dont les résultats sont en cours d’étude. « Dans un premier temps, nous opérerons des contrôles pédagogiques et afficherons des messages tels que: “plaque XXX, quittez la voie de gauche“. Ensuite, l’idée est de passer à la vidéoverbalisation », explique Fabien Tshiteya. Les chercheurs du programme LCE planchent également sur le sujet, mais dans une optique un peu différente: « Savoir combien de personnes, et non combien de véhicules, circulent est une donnée précieuse pour les autorités organisatrices. Associer une plaque d’immatriculation à une opération de covoiturage fournira en outre une preuve de covoiturage qui sera utile lorsqu’entrera en vigueur le forfait mobilité mis en place l’an prochain par la LOM. Les covoitureurs pourront ainsi bénéficier d’une contribution de leurs employeurs », explique Yann Briand.
Arrêts et voies dédiées, contrôle d’occupation… reste à faciliter la mise en relation entre conducteurs et passagers. Or, aujourd’hui, « pour utiliser le covoiturage sur une base régulière, il faut ouvrir des comptes chez plusieurs opérateurs », constate Fabien Tshiteya. Deux d’entre eux se sont, du reste, associés à LCE: Ridygo et Ecov. « L’idée est de rendre les services interopérables, explique Yann Briand. Pour le client, rien ne change: il fait sa recherche sur l’application de son choix. Mais si son prestataire n’est pas en mesure de satisfaire sa demande, notre système ira chercher une offre, émanant d’une autre plateforme, et correspondant au besoin exprimé. Le client verra apparaître la proposition, le profil du conducteur, ou du passager, le prix, et pourra conclure la transaction. Même s’il n’est pas abonné à la plateforme proposant le service. » Et ce, grâce à la blockchain.
Cette technologie, surtout connue pour la crypto-monnaie (le bitcoin), permet de tracer et de certifier des transactions. Et, donc, de leur donner la même fiabilité que si elles avaient été conclues en direct. « En outre, cela permet aux opérateurs de partager certaines informations tout en gardant d’autres, notamment les coordonnées de leurs clients, confidentielles », souligne Yann Briand. « Ainsi, nous élargissons notre offre, sans entrer en concurrence », expliquait Arnauld Delcasse, patron de la coopérative Ridygo, lors d’une conférence organisée en octobre 2019. Mieux: l’utilisation de la blockchain donne une preuve de covoiturage au conducteur et au passager. Les chercheurs développent désormais le volet financier de cette interopérabilité: les coûts perçus par chaque plate-forme pouvant être différents, la traçabilité des transactions dans la chaîne de blocs facilitera la compensation entre acteurs. « Il serait inefficace de faire des virements bancaires par trajet. Avec la blockchain, on dispose d’un livre comptable réparti, et on effectue des versements de compensation à intervalles paramétrables », détaille Yann Briand.
Dernier avantage de la technologie: « si la Métropole souhaite développer le covoiturage à des endroits, ou des heures particulières, il est facile de lancer des campagnes en distribuant des jetons [baptisés « token », en langage blockchain, NDLR] aux personnes adoptant le comportement demandé. Ces rétributions ne pourront être utilisées que d’une façon prédéterminée: par exemple, devenir passager, et non conducteur, d’un covoiturage », explique Yann Briand. Ces fonctionnalités ne seront, cependant, développées que dans une deuxième phase.
Dans un premier temps, il s’agira d’attirer tous les acteurs locaux du covoiturage vers la plateforme. La Métropole compte bien, de son côté, suivre de près l’opération: « Nous mettrons en place un comité de suivi de la voie à occupation multiple pour avoir une idée de son véritable impact », promet Fabien Tshitayi.
Avec 3,2 millions de déplacements quotidiens selon la RATP, dont 1,25 million effectué en transports en commun, le quartier de La Défense est sans nul doute l’un des plus fréquentés de l’Hexagone. Et des plus multimodaux: ici, se rencontrent des trains de banlieue, le métro, le RER, le tramway, et des dizaines de lignes de bus opérées par la RATP, mais aussi par Transdev. Sans oublier les trottinettes et vélos en libre-service. Le moindre retard (d’un bus ou d’un RER) provoque l’afflux inattendu de centaines, voire de milliers de passagers supplémentaires sur un train, un métro, un bus, ou les stations Velib’. D’où l’intérêt d’une supervision active (multimodale et multiopérateurs) des modes de transports.
Depuis trois ans, Nelson Marques, chef du projet Modélisation de solutions de mobilité à System X, tente de mettre sur pied un tel outil. Avec, comme partenaires, la RATP, Alstom, ou encore la startup Cosmo Tech.
Le travail est complexe: pour superviser, encore faut-il modéliser les flux de transports. Et, donc, répertorier les OD (origines-destinations) de tous les voyageurs. Les informations issues de l’enquête transports, qui date de 2010, ne suffisent pas. Quant au Pass Navigo, il n’est pas nécessairement validé en sortie, ce qui limite son intérêt. Les chercheurs doivent donc extrapoler et simuler à partir des données existantes. Mais ils sont allés plus loin: deux arrêts de la ligne de bus 360, qui relie l’hôpital de Garches à La Défense, ont été équipés de systèmes de comptage, basés sur des technologies vidéo et infrarouge, qui évaluent le nombre de passagers. Des informations ensuite transmises en direct par des modems 3G installés dans les bus. À terme, les chercheurs espèrent installer des systèmes similaires dans les métros en station.
Deuxième information cruciale: la connaissance permanente de la position exacte des bus, métro, RER et trains. Là encore, les informations transmises par le système SIEL (Système d’information en ligne) de la RATP, les horaires des Transilien mis en open data par la SNCF, les incidents réseaux communiqués par Ile-de-France Mobilités, ou encore les fils twitter des lignes considérées ne constituent qu’une base. « Nous développons ensuite des algorithmes censés prédire précisément la position de chaque véhicule », détaille Nelson Marques.
Dernier indicateur: le confort estimé des passagers. Pour l’instant, il est calculé à partir de l’affluence dans les véhicules, du temps d’attente, et de la ponctualité. « Nous sommes cependant bien conscients qu’il nous faut l’enrichir, en prenant en compte la météo et le niveau de pollution par exemple », explique Nelson Marques.
N’empêche: en croisant toutes ces données, les chercheurs ont confectionné un programme qui localise en temps réel chaque véhicule appartenant à chaque mode de transport, ainsi que son occupation et le degré de confort des passagers.
Ce travail ne constitue qu’une première étape: les chercheurs travaillent aussi à simuler l’évolution prévisible du trafic dans les minutes et les heures à venir, notamment en cas d’incident. Combien de voyageurs sont impactés? Dans quelles proportions ils vont se reporter sur les solutions de transport alternatives? Et – deuxième étape – est-il possible de redimensionner l’offre de transports pour résorber la surcharge provoquée par des incidents? Ou de faire patienter un bus, ou un train? « Certes, la RATP et la SNCF, par exemple, ont développé un savoir-faire en la matière. Mais il s’agit d’être encore plus précis, et, surtout, de travailler sur la globalité des offres de transport », poursuit Nelson Marques. Le travail s’achèvera mi-2020: « Reste à vérifier si nos modèles de simulation sont cohérents et à faire lien entre un simulateur de quartier, comme celui de La Défense, et un simulateur régional. »
(1) Mais aussi aux véhicules à zéro émission et aux véhicules d’urgence.
(2) Le CNRS, le LAET (laboratoire aménagement économie et transports), System X, le Cerema ainsi que plusieurs autres partenaires privés.