Simulation multi-agents d'un transport à la demande dynamique. L'exemple du Modulobus

Un transport a la demande (Ambrosino et al. 2004) est qualifie de dynamique lorsqu'il ne necessite pas de procedure lourde de reservation. La reservation est en effet generalement consideree comme le talon d'Achille de ce type de transport face aux lignes regulieres, pour lesquelles la fixite des horaires et des arrets permet un lien spontane entre l'offre et la demande. Par exemple, on sait quand et ou passe regulierement un bus et ou il va, en depit de son absence totale de flexibilite. Les TAD, lorsqu'il ne s'agit pas de lignes a declenchement (TAD d'emprise fixe declenche seulement en cas de demande de mobilite), suivent des parcours variables au fil des heures et des jours. Il est donc obligatoire de les reserver pour determiner la " forme optimale " de la tournee des vehicules qui realisent ce service. Cela expliquerait en grande partie le faible taux de penetration des TAD parmi l'offre globale de transport, et, par ricochet, leur faible niveau d'utilisation, outre un certain cantonnement a des marches de niche (week-end, soirees ou zones peu denses ou rurales). Il y a quelques annees, nous avons developpe un concept de transport a la demande (TAD) dynamique, baptise Modulobus (Josselin & Genre-Grandpierre 2005), dont les contours operationnels ont ete dessines dans le cadre d'un projet ANR du meme nom, termine en 2011. Pour des raisons de faisabilite technique sur le terrain, les simulations realisees a l'epoque n'ont decrit que le fonctionnement de ce TAD dynamique dans son etat de prototype, sans communication entre les vehicules et les clients, hormis la transmission des feuilles de routes et des informations logistiques. L'occasion nous est donnee dans cet article de simuler le Modulobus et notamment d'integrer l'emission, vers les clients potentiels, d'une information sur les tournees engagees par les vehicules, via ce qu'on appelle en telephonie mobile : les pushs. Une des voies que nous explorons ici est en effet de developper des transports totalement flexibles dans le temps et l'espace, mais plus spontanes quant a leur usage, dans un milieu urbain dense ou se deplacent des pietons. L'augmentation des flux de mobilite confere au systeme une meilleure faisabilite, par la co-presence d'un nombre suffisant de vehicules roulant et de clients potentiels. Afin de connecter ces deux " entites mobiles ", le TAD dynamique a recours au push, mode de communication dedie entre le conducteur du vehicule et le client potentiel. Dans notre cas, le push est un message envoye au client qui lui indique la destination d'un vehicule en approche. Grâce a cette information, le client interesse va se rendre a l'arret le plus proche ou va passer le vehicule, monter dans ce vehicule, pour se rendre a sa destination indiquee dans la feuille de route. C'est precisement ce type de service a gestion dynamique de l'information spatio-temporelle (Diana 2006) que nous simulons dans cette proposition. L'objectif de cet article est d'une part, de realiser un modele de simulation du service apprehende, en systeme multi-agent (Amblard & Phan 2006; Ferber & Perrot 1995), et d'en evaluer la faisabilite methodologique. D'autre part, et ce d'un point de vue plus operationnel, nous entrons dans le detail du fonctionnement simule d'un TAD dynamique, a l'aide d'une panoplie de criteres d'evaluation relevant des points de vue des clients, du service et du territoire dans leur ensemble. Ces criteres quantitatifs varient selon les modifications de parametres du systeme. La modelisation et les resultats des simulations sont alors discutes via l'analyse des criteres, sous l'angle de l'efficacite et de leur sensibilite aux variations des parametres. La simulation est realisee dans l'environnement de developpement multi-agents Netlogo (Tisue & Wilensky 2004). Sur un support de deplacement representant un reseau theorique (generes par le systeme) ou analogique (simplification d'une realite observee), nous considerons deux types d'agents : des vehicules et des clients (pietons au depart). Les vehiculent transportent les clients vers leurs destinations dans les " meilleures " conditions. Ils ne communiquent pas entre eux, ils sont en competition. Ils ont une capacite d'accueil connue a l'avance. Ils envoient des pushs des qu'ils transportent un client et se dirigent vers les arrets les plus generatrices de flux. Les clients, quant a eux, sont attires par les pushs vers les arrets de passage des vehicules dont la tournee est coherente avec leur destination. Ils ne communiquent pas non plus entre eux et peuvent changer en temps reel leur trajet et le choix de l'arret de prise en charge en fonction des configurations de la desserte proposee via les pushs, en accord avec leur destination finale. Nous evaluons le systeme de maniere exploratoire selon trois approches. Pour chaque approche, nous avons defini une serie d'indicateurs qui sont observes en temps reel sur l'interface de simulation, puis analyses statistiquement grâce a des exportations des donnees issues de la base. La premiere approche consiste a evaluer les performances du service de transport (i) a l'aide de l'indice de rentabilite (ratio entre le nombre de clients embarques et la distance parcourue au cours de la simulation), du taux de chargement (part des arrets traverses avec prise en charge de clients sur le nombre total d'arrets frequentes) et du taux d'occupation des vehicules. Nous adoptons ensuite une approche client (ii), par le biais du nombre moyen de clients en attente aux arrets, et au temps d'attente moyen des clients avant embarquement. Enfin, nous apprehendons la desserte a l'echelle du territoire (iii), comme si nous nous placions au niveau d'une autorite organisatrice de transport. Les observations sont alors d'ordre spatial puisque nous etudions la repartition des flux sur le reseau, la proportion des arrets avec des clients en attente, et les effets de polarisation sur le territoire. En complement des criteres a evaluer, nous utilisons quatre parametres modifiables, dans leurs intervalles de validite fonctionnelle. Ils influent notamment sur la capacite du service a repondre a la demande. Il s'agit : * du rapport des vitesses de deplacement des clients et des vehicules ; * de l'existence ou non des zones preferentielles geographiques d'emergence de demandes de mobilite ; * en ce qui concerne les vehicules, de leur nombre et de leur capacite d'accueil ; * de la montee en charge de la demande (nombre de clients).