Thèse Transport co-modal sélectif, modélisation et résolution

Nom thésard-e : AMAROUCHE Youcef Nom Laboratoire principal : Heudiasyc UTC

Autre(s) personne(s) impliquée(s) : GUIBADJ Rym, MOUKRIM Aziz, Gabriel Plassat

Résumé : De nos jours, la politique multimodale qui encourage l’utilisation de différents types de transports en commun a évolué vers une politique co-modale qui n’oppose plus la voiture au transport public mais encourage une combinaison de tous les modes de transport sans distinction dans le but d’une optimisation du service.

Le but de cette thèse est de concevoir un système de transport capable de satisfaire les demandes des utilisateurs en leur fournissant des itinéraires co-modaux optimisés en terme de temps, coût et émission des gaz à effet de serre tout en respectant leurs préférences et priorités. Notre objectif est d'exploiter la co-modalité pour optimiser non pas un seul déplacement mais toutes les demandes exprimées par les clients du système.

Ce sujet s’inscrit dans le programme « Villes et Territoires durables » de l’ADEME qui réinterroge les pratiques de mobilité et vise le développement de solutions numériques d’aide au déplacement. Cette thèse de doctorat est menée par Youcef Amarouche sous la direction conjointe d’Aziz Moukrim, Professeur à l’Université de Technologie de Compiègne (UTC), directeur de thèse et de Rym Guibadj, Maître de conférences à l’Université du Littorale Côte d’Opale (ULCO), co-encadrant. Le laboratoire principal d’accueil est Heudiasyc UMR CNRS 7253, HEUristique et DIAgnostic des Systèmes Complexes - UTC.

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Description détaillée :

Thème : Logistique urbaine, Conseillers en mobilité

Tags : co-modalité, multi-modalité

Défi associé : Aider à réduire les mobilités d'une entreprise dans sa globalité, Améliorer la logistique des derniers kilomètres, Augmenter les connaissances partagées en cartographie et usages des véhicules et réseaux de transports

Commun produit / utilisé :

Communauté d'intérêt : Communauté des acteurs de la logistique urbaine

Texte libre : détails de la thèse

Contexte scientifique

D'après le ministère de l'écologie, du développement durable et de l'énergie, le secteur des transports a contribué en 2013 à hauteur de 26,8 pourcents aux émissions de gaz à effet de serre (GES). Les enjeux sont particulièrement importants pour le transport routier qui représente à lui seul près de 92 pourcents des émissions du secteur des transports. Les récents progrès technologiques dans les motorisations des véhicules thermiques, électriques et hybrides, ont permis de réduire significativement les émissions de GES. Néanmoins, à eux seuls, ces progrès ne suffisent pas et il reste important de considérer de nouvelles pratiques de mobilité pour optimiser au mieux notre système environnemental global, notamment en exploitant le potentiel offert par les technologies de l'information et de la communication. Le développement de moyens de transport propres n'a de sens que s'il s'appuie sur des progrès substantiels en termes d'efficacité logistique. Le sujet de thèse que nous proposons s'inscrit dans cette perspective avec des questionnements sur la mobilité des personnes.

La dispersion spatiale de l’habitat et des activités contribue à une croissance considérable du trafic et de l’utilisation des voitures. La flexibilité, l’efficacité, la rapidité et le confort de la voiture particulière font qu’elle demeure prédominante par rapport aux autres moyens de transport comme la marche à pieds, le transport en commun, le vélo et les deux roues motorisées.

La co-modalité désigne une forme de multi-modalité nouvelle où en plus de la combinaison de plusieurs modes de transport publiques, on intègre les modes de transport personnels dans le but d’optimiser les services. L’application de ce principe de complémentarité dans le transport en général et le transport des personnes en particulier évolue vers une vision efficace que ce soit dans le contexte environnemental (la combinaison la moins polluante), le contexte économique (le moindre coût) ou tout simplement la combinaison la plus pertinente à la situation.

Un objectif réalisable consiste à exploiter efficacement la voiture, en encourageant, par exemple, une utilisation collective. La mise en œuvre de la co-modalité peut alors se traduire par une composition d’itinéraires utilisant des tronçons en voiture et des tronçons en transports en commun. On peut, en plus, augmenter le nombre de personnes transportées durant le voyage et par la suite réduire le nombre de voitures en circulation.

Description du travail de thèse

Positionnement par rapport à l’état de l’art

L'analyse de la littérature montre que la plupart des travaux menés sur la multi-modalité optimisent exclusivement le déplacement entre un point de départ et point d’arrivée et ne cherchent pas à prendre en considération l'ensemble des activités à réaliser. Les systèmes existants sont en général monomodes ou, dans les meilleurs des cas, multimodaux sans assurer l'accompagnement pendant les déplacements. La recherche et la composition d’itinéraires sont généralement résolues grâce à l’algorithme de Dijkstra ou bien grâce à une version modifiée. D’autres travaux ont adopté des approches hybrides en combinant les algorithmes de recherche des plus courts chemins et des métaheuristiques comme les colonies de fourmis.

Notre objectif est d’exploiter la co-modalité pour optimiser non pas un seul déplacement mais toutes les demandes exprimées par les clients du système. Les problèmes de transport que nous étudions appartiennent à la famille des problèmes de Transport à la Demande (TaD) qui consistent à adapter l’offre à la demande. La version de base de ce problème connu sous le nom de DARP (Dial-A-Ride-Problem) consiste à servir un ensemble de passagers qui précisent leurs lieux de départ et d’arrivée, en utilisant un seul véhicule et un seul dépôt. Dans le DARP, on désire classiquement minimiser la longueur, la durée du trajet ou le nombre de véhicules. Les clients constituent un ensemble défini à visiter intégralement. De ce fait, le gain total est considéré comme une constante et la fonction objectif se réduit à une minimisation des coûts. Le modèle que nous considérons dans cette thèse vise à maximiser le bénéfice final. Nous considérons le problème d’une flotte de véhicules démarrant en des endroits différents et devant retourner dans leurs dépôts en des temps impartis. Ces véhicules doivent maximiser le profit global en transportant les clients de leurs points de départ à leurs lieux de destination. Chaque transport réalisé apporte une contribution positive et les trajets de liaison génèrent des coûts.

Dans cette thèse, nous nous intéressons plus particulièrement à la résolution de la variante sélective du DARP. Elle se rencontre lorsque les ressources disponibles (capacité des véhicules, contraintes horaires) sont insuffisantes pour satisfaire toutes les demandes sur la période considérée. L’enjeu de la thèse est de concevoir des tournées permettant de satisfaire le plus de requêtes exprimées. La flotte sera combinée avec l’offre des transports en commun disponible afin d'optimiser les critères considérés (maximiser le profit, minimiser la distance totale parcourue).

Un grand intérêt pour les TaD est apparu suite aux progrès techniques dans les domaines des Technologie de l'Information et de la Communication (TIC). Jusqu'alors prévus pour des catégories restreintes de personnes (scolaires, handicapés…), les TaD sont envisagés à grande échelle (plusieurs milliers de personnes par jour). Il existe, dans la littérature, de nombreuses études portant sur diverses applications pratiques du transport à la demande :

• Beaudry et al. ont étudié un DARP dynamique complexe qui se présente dans le cas du transport des patients dans les hôpitaux.
• Xiang et al. ont étudié un DARP dynamique sophistiqué dans lequel les temps de transport et de service ont un composant stochastique.
• Cordeau et al. ont présenté le problème « Dial-a-Flight » dans lequel l'objectif est de modéliser et d'optimiser les services d’accès à des vols sans réservation.

La littérature montre clairement que le modèle de tournées du transport à la demande s’applique à un grand nombre d’applications réelles. Nous nous intéressons tout particulièrement, dans le cadre de ces travaux, à modéliser un DARP sélectif pour une meilleure coordination avec les services de transport en commun.

Retombées scientifiques et économiques attendues

D'un point de vue scientifique, cette thèse permet de s'attaquer efficacement à des problèmes d'optimisation combinatoire et de les appliquer à des problèmes réels liés à la réduction de l'empreinte écologique. Les résultats de ces travaux vont permettre la mise au point d'outils d'aide à la décision pour répondre à des défis environnementaux urgents et à grande échelle. Notre approche vise à faire collaborer des systèmes de transport autonomes afin d'aboutir à la conception d'un système expert global optimisé. L'application de ces travaux de recherche a plusieurs retombées économiques et environnementales. En effet, selon les statistiques, un foyer médian émet dans l'atmosphère environ 14 tonnes d'équivalent CO2, dont 46% au titre des transports. Cette émission est quatre fois supérieure à ce qu'elle devrait être. Dans ce contexte, les résultats de cette thèse ouvrent de nouvelles possibilités pour le développement de solutions innovantes en s'intéressant aux arbitrages personnels et industriels. A travers la réalisation d'un prototype de portail de services mobilité, nous envisageons de montrer l'aspect applicatif de nos développements.