Développement d'un simulateur de transport dynamique pour l'évaluation de politiques publiques : Co-voiturage et Zone à Faibles Émissions à Paris

Abstract

Cette thèse explore l’utilisation des simulations dynamiques de transport pour évaluer les politiques de mobilité urbaine, en se concentrant sur le covoiturage et les Zones à Faibles Émissions dans la région métropolitaine de Paris. Elle s’appuie sur deux simulateurs de transport : METROPOLIS1, déjà existant, et METROPOLIS2, un simulateur développé dans le cadre de cette thèse. Les deux simulateurs utilisent la théorie du choix discret pour estimer les réactions des usagers aux changements de politique et évaluer les impacts sur leur utilité. En utilisant un cadre mésoscopique, ces simulateurs modélisent efficacement la congestion routière à l’échelle urbaine et régionale. METROPOLIS2 améliore son prédécesseur en permettant d’évaluer une gamme plus large de politiques, telles que les restrictions basées sur les véhicules, avec une efficacité et une précision accrues. Le premier chapitre examine un schéma de covoiturage avec des conducteurs inflexibles qui conservent des heures de départ et des itinéraires fixes, qu’ils aient des passagers ou non. METROPOLIS1 est utilisé pour modéliser les choix d’itinéraires et d’heures de départ de chaque usager, ainsi que les niveaux de congestion en résultant. L’appariement optimal entre conducteurs et passagers, ainsi que les points de prise en charge et de dépose, est obtenu en résolvant un problème de programmation linéaire en nombres entiers. Les simulations des trajets du matin dans Paris montrent que, même avec une faible participation, le covoiturage peut réduire la congestion, la consommation de carburant et les émissions de CO2. Des avantages supplémentaires peuvent être obtenus en augmentant la capacité des véhicules ou en offrant des incitations financières, sans compromettre l’inflexibilité des conducteurs. Le deuxième chapitre présente METROPOLIS2, un simulateur mésoscopique à base d’agent, capable de modéliser les décisions de voyage (mode, heure de départ et itinéraire) en se basant sur la théorie du choix discret dans un cadre dynamique et en temps continu. Ce simulateur améliore METROPOLIS1 en intégrant des chaînes de trajets, plusieurs types de véhicules, une plus grande flexibilité dans la spécification des utilités, etc. Son efficacité et sa précision sont validées par deux études de cas : la première réplique des résultats analytiques du modèle dit « bottleneck » à une route ; la seconde démontre une meilleure vitesse et convergence par rapport à son prédécesseur dans un scénario à grande échelle de la région parisienne. Le troisième chapitre applique METROPOLIS2 pour évaluer la Zone à Faibles Émissions (ZFE) de Paris. Des données ouvertes sont utilisées pour générer une population synthétique et un réseau routier, tandis que des techniques d’apprentissage automatique (comme la régression Lasso et l’optimisation bayésienne) sont utilisées pour calibrer la simulation et reproduire les temps de trajet et les comportements observés. L’analyse évalue les effets de la ZFE sur la qualité de l’air, la congestion et les inégalités, mettant en évidence les bénéfices pour les résidents du centre-ville, mais révélant des impacts néfastes potentiels pour les populations suburbaines dépendantes de véhicules plus anciens.

Keywords

@phdthesis{Javaudin2024,
  author  = "Lucas Javaudin",
  title   = "Development of a Dynamic Transport Simulator for Policy Evaluation: Applications to Ride-Sharing and Low Emission Zone in Paris",
  school  = "CY Cergy Paris Université",
  year    = "2024",
  type    = "Phd Thesis",
  address = "Cergy, France",
}