Chaire Mobilité Territoriale :
Rapport d’activités 2021 et Projet d’activités 2022 – Fabien LEURENT et al. ([1]) 14 avril 2022

Introduction

La Chaire « Mobilité territoriale » est un partenariat de recherche entre l’Ecole des Ponts ParisTech (ENPC) et Ile-de-France Mobilités (IDFM, l’autorité organisatrice des mobilités durables en région Ile-de-France).

Dans sa première phase de 2010 à 2019, la Chaire a privilégié la modélisation du trafic des usagers et des véhicules sur un réseau de transports collectifs. Pour sa deuxième phase de 2020 à 2025, la Chaire met l’accent sur l’économie du transport public et la prospective du système de mobilité. Afin de traiter au mieux ces questions de recherche, au 1^er janvier 2021 la Chaire a été installée au CIRED, laboratoire d’économie appliquée spécialisé en prospective environnementale de long terme (particulièrement pour les enjeux de carbone et d’énergie), porteur d’une forte culture scientifique en modélisation technique et économique.

Le présent document constitue le rapport d‘activité de la Chaire pour l’année 2021 ; il trace aussi les activités prévues en 2022. Le rapport est destiné aux membres du Conseil d’Orientation et d’Evaluation de la Chaire : l’évaluation de l’activité de l’année passée, l’orientation pour l’année en cours et à plus long terme.

L’année 2021 a été marquée par la « constitution intégrale » de l’équipe de recherche. Ont été recrutés :

· une ingénieure de recherche en simulation de la mobilité, Justine Dorsz (diplômée ENPC-IMI),

· un chargé de recherche en économie de la mobilité, Rémy Le Boënnec (PhD),

· un doctorant en simulation prospective de la mobilité, Kang Liang (diplômé ENPC-VET),

· et une mastérienne en économie au sujet des permis de mobilité, Mariana Rocha.

Cette équipe « cœur de chaire » est renforcée par des collaborations avec le LVMT en les personnes de Biao Yin (PhD, CR) et d’Alexis Poulhès (IR), et augmentée par des doctorants aux intérêts scientifiques fortement connexes :

· Sylvain Daou au sujet du MAAS (partenariat PMP),

· Edwin Ruales sur l’évaluation holistique des modes de transport (partenariat Renault-IMD).

Le corps de ce rapport est consacré principalement aux recherches de la Chaire. Parmi les cinq parties, les quatre premières traitent des quatre axes de recherche (qui sont fortement interdépendants) :

1. L’analyse statistique et la prospective de la demande de mobilité,
2. Connaissance et prospective de l’offre de mobilité  : nous ferons un focus spécial sur le bilan carbone des modes de transport terrestre, car les performances en la matière sont déterminantes pour orienter à long terme le développement du système de mobilité, donc pour façonner les services et les usages.
3. Economie de la mobilité : modélisation technico-économique de services de mobilité à des fins prospectives, et le lancement de la recherche sur les permis de mobilité,
4. La simulation offre-demande de la mobilité : reconception du simulateur CapTA sur réseau de transport collectif, revue critique des Simulateurs Multi-Agents (SMA) orientés Mobilité et Trafic, développement de modélisations spécifiques pour du transport à la demande (TAD).

En complément, la dernière section mentionne les implications de la Chaire dans la formation et la diffusion des connaissances

En annexe figure la liste des publications et documents de travail.

Ainsi, par rapport à 2020, les orientations Prospective et Economique de la Chaire se sont clairement affirmées.

Synthèse graphique du programme scientifique de la Chaire.

1/ Analyse statistique et prospective de la demande de mobilité

1.1 Contexte et objectifs

Dans un territoire, les individus constituent la « demande de mobilité » : par leurs présences et activités dans les lieux, comme par leurs déplacements entre les lieux d’activité. Les activités humaines motivent les séjours dans les lieux et les déplacements : domicile, travail, étude, achats, accès à différents services, accompagnement, loisirs, promenade…

La Chaire s’intéresse à la demande de mobilité des individus, pour la modéliser statistiquement de manière descriptive et aussi explicative (selon des théories comportementales). En effet, le modèle statistique de demande est fondamental pour simuler l’usage de l’offre de mobilité, donc pour simuler le service rendu et pour évaluer les performances des plans et projets de transport.

Classiquement, la modélisation de la demande met en relation des caractéristiques démographiques (âge, genre, situation de famille), socio-économiques (CSP, emploi, revenu) et spatiales (ancrages résidentiels et professionnels) des individus, avec des caractéristiques  de l’urbanisation du territoire (localisation des domiciles et des emplois), pour les confronter à l’offre multimodale de transport et en déduire des indicateurs d’usage : notamment (1) des émissions de déplacements par individu et par période, (2) la structure spatiale des déplacements selon les lieux d’origine et de destination, (3) la répartition des déplacements entre les modes de transport, (4) les itinéraires empruntés et donc les flux sur les réseaux.

Plus récemment, les conditions d’usage sont devenues observables de manière massive, grâce aux traces digitales de mobilité liées notamment aux smartphones (signaux GSM, GPS, wifi, bluetooth) et aux systèmes de billettique (ex. validations Navigo). Ainsi une voie alternative s’est ouverte pour caractériser les individus selon leurs usages, et aussi pour caractériser les conditions de trafic selon les modes, les lieux et les périodes.

1.2 Analyse statistique des usages et de la demande

Le rapport d’activité de 2020 mettait en exergue l’analyse statistique de la demande de mobilité des personnes, renouvelée par des méthodes statistiques modernes et des observations par traçage massif, appliquées à l’Ile-de-France.

Les recherches signalées en 2020 ont été publiées en 2021 ou sont en cours de reviewing :

· Typologie de mobilité individuelle à l’échelle de la journée pour des automobilistes, publiée dans la revue TRR (Sun et al, 2021).

· Egalement publiée dans TRR (Yin et Leurent, 2021a), une typologie des individus selon la réitération durant deux semaines des schémas logistiques journaliers, à partir de traces de smartphones.

· typologie des journées mobiles vécues par des individus franciliens à partir de l’enquête mobilité des ménages EGT 2018 : en cours de reviewing pour la revue Transportation (Yin et Leurent, 2021b).

Pour 2022, trois prolongements sont en cours :

· une reprise de la typologie des schémas logistiques journaliers et de la typologie des individus selon leurs pratiques sur période multi-journée, d’après la base de traçage smartphone VisioPulse de Kisio consulting (données couvrant environ 5% de la population française).

· comparaison circonstanciée des schémas journaliers entre la base VisioPulse et l’EGT de 2018. La base VisioPulse est exploitée pour 4 mois différents en 2020 couvrant différentes situations relativement à la pandémie du Covid : confinement, déconfinement, entre-deux « ordinaire ».

· étude spécifique de la mobilité des personnes en zone peu dense, pour un territoire rural en Ile-de-France, d’après traces VisioPulse et des traces automobiles (source Coyote).

En bref, de ces analyses statistiques de la mobilité individuelle dans le cadre du quotidien, nous tirons les grands constats suivants valables pour les personnes résidant en Ile-de-France :

· la description des journées vécues selon le nombre de lieux fréquentés, les longueurs parcourues, le temps passé en déplacement, présente une très forte hétérogénéité. On peut cependant bien la résumer par un nombre réduit de catégories statistiques de « schémas logistiques journaliers ».

· les différents schémas typiques présentent une graduation marquée des budgets-temps et des budgets-longueur.

· les caractéristiques démographiques et socioéconomiques des individus traversent largement les schémas journaliers typiques. La démarcation Actif / Inactif est assez déterminante. La détention d’outils de mobilité : abonnement aux TC, motorisation automobile, est fortement déterminante.

· au niveau individuel d’une personne, les journées se suivent en réitérant ou en alternant les schémas typiques. Six profils types de personnes ont été dégagés selon leur composition spécifique de leur mobilité durant deux semaines.

1.3 Prospective de la mobilité des personnes en Ile-de-France

Kang Liang a commencé à l’automne 2021 une thèse de doctorat dédiée à la « prospective 2050 d’une mobilité bas carbone pour les personnes vivant en Ile-de-France ».

La revue bibliographique, en cours de réalisation, englobe les champs suivants :

· prospective démographique et socioéconomique,

· prospective technologique des moyens de transport, en termes de formes modales, de vecteurs énergétiques et de formes de services,

· modélisation offre-demande du système de mobilité pour des territoires fortement métropolisés tels que l’Ile-de-France.

L’activité de 2022 comprendra aussi :

· l’élaboration d’une population synthétique pour l’Ile-de-France en base « pré-2020 », en utilisant conjointement l’enquête régionale EGT 2018 et la partie francilienne de l’ENTD 2018. La population synthétique ainsi obtenue sera utilisée pour une simulation multi-agents de la mobilité des personnes résidentes en Ile-de-France.

· l’étude des dynamiques à l’œuvre dans l’évolution du système de mobilité, dans sa transformation progressive : identification des causes, caractérisation des ampleurs quantitatives et des rythmes d’évolution.

La thèse est dirigée par F. Leurent et co-encadrée par Rémy Le Boënnec et par Frédéric Ghersi (CIRED, un des principaux auteurs du modèle IMACLIM de prospective économie-énergie-environnement).

2/ Offre de mobilité et prospective des services

2.1. Contexte et objectif

Dans la décennie 2010-2020, la connectivité et la géolocalisation se sont généralisées pour les individus comme pour les véhicules, favorisant l’essor de services en plateforme pour la mobilité partagée : taxis et VTC, transport à la demande, covoiturage, systèmes de véhicules partagés basés sur des voitures ou des deux-roues (vélos, trottinettes, scooters). L’essor conjoint de la motorisation électrique renforce l’efficacité et l’attractivité des deux-roues.

La Chaire s’intéresse aux solutions modales devenues possibles : les services de mobilité partagée étendent l’offre de transport public, de manière directe en tant qu’options modales de plein pied, et aussi de manière indirecte par des combinaisons intermodales avec les lignes de transport collectif. De telles combinaisons peuvent profiter de ce que les deux roues sont faciles à garer, et même à embarquer dans le cas des trottinettes privatives.

Le rapport d’activités de 2020 signalait deux actions de recherche spécifiques :

· l’observation du développement des services partagés automobiles en Ile-de-France.

· la modélisation technico-économique de services partagés, afin de prospecter des conditions techniques et économiques de rentabilisation.

Ces actions ont été poursuivies en 2021 et leur avancement est rapporté ci-après. De plus, nous avons investigué le bilan carbone des modes de transport terrestre.

2.2. Développement des services partagés automobiles en Ile-de-France

La thèse d’Anna Voskoboynykova, co-dirigée par F. Leurent et Virginie Boutueil (ENPC-LVMT), analyse 20 ans de développement des services partagés basés sur des automobiles, pour non seulement l’Ile-de-France mais encore Londres, Moscou et Helsinki, dans une approche comparative. La thèse commencée en 2016 s’achèvera en 2022.

Le manuscrit comprend les chapitres suivants :

1. Un chapitre théorique sur l’approche comparative en sciences humaines et sociales et sa déclinaison à la géographie des territoires et des transports,
2. Un chapitre méthodologique sur l’observation des systèmes de mobilité en termes de demande, d’usages, d’offre, d’acteurs et de politiques.
3. Une présentation des quatre cas territoriaux en termes de portrait de territoire et de système de mobilité.
4. Une analyse de l’évolution des services et des politiques publiques de mobilité.
5. Les systèmes de mobilité et les jeux d’acteurs selon le dire desdits acteurs : et ce à partir de matériau de première main (interviews des acteurs dans les territoires concernés).

2.3. Modélisation économique de services de mobilité

A la charnière entre économie et prospective de l’offre de mobilité, nous développons des modèles technico-économiques pour des services de mobilité partagée, en prospectant des « options de conception » destinées à rendre la mobilité « low cost » ainsi que « low carb ».

A ce but de connaissance : discerner les potentialités des solutions modales face aux enjeux low cost et low carb de la mobilité, s’ajoute un but pragmatique : disposer de modèles-composants pour simuler et optimiser un système multimodal de mobilité à l’échelle d’un territoire.

Après des investigations sur un service de ride-hailing en forme d’anneau (Leu, 2017a) et sur une ligne de navettes en forme d’anneau (Leu, 2017b, 2020), nous nous intéressons à présent aux trottinettes électriques partagées exploitées en free-floating. En effet ce mode est emblématique de la mobilité électrique et de la mobilité connectée : facile d’emploi, efficace pour son usager car relativement rapide en milieu urbain, économe en matières, en énergie et en espace au sol ([2]).

En 2021 nous avons modélisé spécifiquement :

· d’une part, pour un tel service astreint à une infrastructure en forme d’anneau, l’usage par des demandeurs « opportunistes » qui prennent une trottinette là où ils la rencontrent en chemin (Leu, 2021a),

· D’autre part, l’économie de la production d’un service à batteries amovibles, sans restriction de forme spatiale. Un projet d’article est en cours de reviewing (revue Transportation Business & Management) et une communication a été présentée aux RDMI 2022 (Leu, 2022b). Cf. encadré A.

Encadré A : économie de la production d’un service de trottinettes partagées

Notre modèle englobe la recharge par échange sur le terrain de batterie amovible, « swappable », ainsi que les cycles de vie respectifs des batteries et des corps de trottinettes.

Nous envisageons l’optimisation de la production à trois niveaux : (i) l’optimisation des tournées de recharge (dimensionnement du nombre de swaps par tournée, (ii) l’optimisation de la batterie en termes de capacité en énergie et de profondeur de décharge jusqu’au prochain swap, (iii)  l’optimisation du véhicule en termes de « parcours de vie » et de taux de consommation d’énergie. L’analyse économique et mathématique permet de relier logiquement ces trois problèmes et de les résoudre hiérarchiquement.               

Une application numérique indique que pour un système « idéalement constitué », le coût de revient serait de 5 cents € par km hors coûts de repositionnement, de maintenance et traitement des incidents (dont dégradations, vols), de marketing et management général. L’inclusion de ces fonctions constitue le prochain objectif du modèle. En imaginant que leur coût ne dépasse pas trois fois celui des fonctions déjà modélisées, alors le coût de revient total serait inférieur à 20 cents € par km, rendant le mode beaucoup plus abordable que dans les services offerts en 2021 sur la place parisienne. La relation offre-demande en serait radicalement transformée.              

2.4. Bilan carbone des modes de transport terrestre

Les éléments de cette section synthétisent le chapitre d’ouvrage (Leurent et Prié, 2022).

Contexte et problématique

Environ 30% des émissions françaises de gaz à effet de serre sont dues à la mobilité : or le total national est appelé à réduction drastique, d’un facteur 8, à l’horizon 2050 dans le but ZEN : Zéro Emissions Nettes adopté par la France dans le cadre de l’Accord de Paris sur le climat de 2015.

L’objectif collectif est à porter par les différents acteurs : chaque usager dans ses microdécisions, les industriels et les opérateurs des transports, les entreprises générales en tant qu’employeuses et consommatrices de mobilité et logistique, et bien sûr les collectivités territoriales et leurs Agences Organisatrices des Mobilités, en coopération avec l’Etat. C’est là toute la problématique générale et opérationnelle de transformation du système de mobilité vers le bas carbone.

Notre problématique de recherche : évaluer correctement les performances carbone des différents modes de transport terrestre, depuis la marche jusqu’aux trains en passant par les deux roues, les automobiles et les véhicules collectifs routiers que sont les autobus et les autocars. En envisageant les motorisations électriques aussi bien que thermiques. En intégrant le cycle de vie : non seulement les énergies mises en œuvre dans l’usage, mais aussi leur sourçage et leur stockage, et plus largement les phases constructives des objets matériels mobilisés : infrastructures de transport, véhicules et batteries.

Messages-clefs d’ordre factuel et technique

Les conditions françaises de 2020 sont marquées par des carburants d’origine essentiellement fossile et une électricité produite avec une intensité carbone faible (disons 50 gCO2e/kWh).

Forts progrès des batteries électriques au cours de la décennie 2010 : expansion des capacités de production, coût de production divisé par 10 (depuis 1000+ € par kWh de batterie à moins de 100 € en 2021), impact carbone de la fabrication divisé par 5 (ramené à 20 kg CO2e/kWh batterie dans les usines chinoises récentes) mais l’extraction continue de coûter environ 50 kgCO2e/kWh et la distribution 10 kgCO2e/kWh. Incertitudes quant au recyclage. Mais le cycle de vie est plus long qu’on ne l’anticipait en 2010 : une batterie lithium-ion supporte jusqu’à 2000 ou 3000 cycles de recharge avant déclin important de sa capacité nominale.

Le pays de fabrication détermine fortement le « contenu en carbone » non seulement des batteries mais aussi des véhicules : compter 5 ou 6 kgCO2e / kg MAV (masse à vide) de véhicule pour une fabrication « en moyenne européenne », contre 7 ou 8 si en Chine, contre 2 en France ou en Suède. Et ce, tant pour des trottinettes que pour des automobiles ou des trains.

La dette carbone constructive du véhicule dépend donc de sa masse à vide et du pays de fabrication. Son amortissement s’effectue sur les longueurs parcourues et sur les unités transportées. Les « parcours de vie » des véhicules se comptent en milliers de km : de 10 à 20 pour un 2 roues, de 150 à 300 pour une voiture, 500 pour un autobus et 800 pour un autocar, 3000+ pour un RER et 15 000+ pour un TGV. Concernant les personnes transportées, les véhicules de micromobilité sont individuels, et pour les autres types de véhicules, aux conditions françaises moyennes de 2019, les voitures légères ont une occupation moyenne de 1,2 p/veh, les voitures lourdes (routières) de 1,7, les autobus de 19, les autocars de 30, tramways 117, métros 170, RER-Transilien 350, TGV 400. Le rapport entre masse en charge et occupation moyenne est équivalent entre les voitures et les trains : de l’ordre de 1 tonne par personne transportée.

L’infrastructure de transport engendre à sa création initiale une dette carbone importante : en tCO2e/ km linéaire, de 200 pour une voie banale à 2 files à 2000+ pour une autoroute à 2 fois 2 voies, de 8000 pour une voie ferroviaire en rase campagne à 40 000 pour un métro souterrain à grande profondeur.

L’existence antérieure, historique, de la voie constitue donc un atout patrimonial majeur. Par cycle de 30 ou 40 ans, une réhabilitation coûte 10 fois moins en carbone que la construction initiale.

Compte tenu des niveaux de trafic supportés, la voirie routière coûte de 1 à 2 g CO2e/p.km pour tous les modes qui l’empruntent (piétons y compris), mais la voie ferrée entre 2 et 16 g CO2e/p.km.

Concernant l’énergie d’usage : le niveau de consommation d’un véhicule est déterminé par la masse en charge et les vitesses pratiquées. La masse en charge d’un deux roues léger (vélo ou trottinette) est environ cinq fois plus grande que la masse à vide. Le type d’infrastructure, routière ou ferroviaire, joue peu sur la consommation d’énergie du véhicule.

En cycle de vie, pour les phases constructives le facteur 50 ou 100 entre les masses à vide d’une voiture et d’un vélo ou trottinette est partiellement compensé par le rapport 10 entre les parcours de vie. Pour les phases d’usage, le rapport des masses en charge est plutôt de l’ordre de 10. En tout il y a un facteur de 10 si l’intensité carbone de la fabrication est identique. Mais ce rapport baisse à 4 si la fabrication de l’automobile se fait à mix électrique faiblement carboné (ex. France) et celle du deux roues à mix électrique fortement carboné (ex. Chine).

Confrontation multimodale

Nous avons estimé les émissions de carbone par unité de longueur pour les principaux modes de transport terrestre de personnes, rangés en 4 familles modales respectivement (i) de micromobilité (allant de la marche jusqu’aux trottinettes et vélos à assistance électrique), (ii) automobilité (incluant scooters et motos), (iii) transports collectifs routiers et (iv) transports collectifs ferroviaires. Chaque famille comprend plusieurs types modaux, et pour chaque type modal l’indicateur d’impact carbone dépend fortement des spécifications détaillées telles que la masse à vide du véhicule, son remplissage en passagers, et le vecteur énergétique.

Afin de synthétiser les performances bas carbone respectives des modes de transport de personne, définissons une échelle qualitative à 7 niveaux de A à G de la manière suivante, en gCO2e/p.km :

A : impact < 20,
B : 20 ≤ impact < 50,
C : 50 ≤ impact < 100,
D : 100 ≤ impact < 150,
E : 150 ≤ impact < 200,
F : 200 ≤ impact < 300,
G : impact ≥ 300.

Selon cette échelle de performance, les modes de micromobilité hors énergie alimentaire et les modes collectifs électriques obtiennent la note A. Parmi les modes automobiles, les 2 roues fortement motorisés peuvent atteindre la note A en version électrique fabriquée dans un pays au mix électrique très favorable (tel que la France), mais dans d’autres conditions la note peut descendre jusqu’à C pour un scooter ou D pour une moto. Les voitures électriques peuvent atteindre la note A si la construction et l’usage bénéficient d’un mix électrique favorable et sous réserve d’un recyclage important (^[3]), mais leur note descend à C dans des conditions défavorables d’usage et de fabrication, ou de recyclage. Quant aux transports collectifs routiers, leurs notes varient de A en version électrique favorable à C pour un autobus ou B pour un autocar – et ce pour des niveaux de remplissage en moyenne française de 2019. Enfin, la bonne note des transports ferroviaires en version électrique favorable est remplacée par un D en version diesel fossile pour un train régional moyen hors Ile-de-France.

Pour tous les modes terrestres, l’impact spécifique (essentiellement constructif) de l’infrastructure est très modeste : inférieur à 1 g CO2e / p.km pour la route, et cantonné entre 1 et 5 g pour l’infrastructure ferroviaire (hors impact spécifique de la construction en souterrain) selon que l’investissement initial séculaire est hérité du passé ou non.

Parmi les modes, la micromobilité se distingue par une grande frugalité si l’on exclut l’énergie alimentaire ; mais en l’incluant alors la note du mode baisse à B. Pour tous les autres modes, les meilleures notes sont toutes associées à des motorisations électriques, couplées à un usage et à une fabrication dans un pays au mix électrique peu carboné tel que la France, et avec un haut niveau de recyclage. En supposant que ces conditions soient satisfaites, et pour les niveaux de remplissage prévalant en France, alors les modes collectifs routiers et ferroviaires auront une performance carbone sensiblement équivalente, et meilleures que celles des voitures par un facteur 4 ou 5. Autrement dit, entre des modes électriques, il faudrait remplir 4 ou 5 places dans une voiture pour la rendre sensiblement équivalente aux modes collectifs en termes d’impact carbone.

Figure 11. Bilans carbone des modes terrestres de transport de personne (par p.km).

N.B. Mention « Car » pour Voiture lourde et « car » pour Voiture légère, F (France) pour fabrication intégralement en mix peu carboné, C (Chine) pour fabrication intégralement en mix très carboné

Prolongements

L’infrastructure physique de transport est en couplage fort avec l’infrastructure de production et distribution d’énergie, ainsi qu’avec l’infrastructure agro-alimentaire.

Les usages de mobilité, partie intégrante des modes de vie, interagissent aussi avec les pratiques alimentaires et les pratiques d’exercice physique.

Des cohérences systémiques sont à rechercher pour la prospective des systèmes de mobilité au sein des systèmes territoriaux.

Le recours des planificateurs de mobilité aux modes actifs doit être raisonné en considération des impacts en cycle de vie et des modes de vie : et ce, pour la mobilité ordinaire des personnes, mais bien plus encore pour la logistique urbaine – il convient de motoriser correctement les livreurs.

3/ Economie de la mobilité

3.1 Recherche sur les permis de mobilité

Contexte : les déplacements de personnes ont des effets négatifs bien identifiés

Le Code des transports établit le droit des personnes à se déplacer librement et à disposer de modes de transports pour ce faire, dans des conditions « raisonnables » pour la collectivité au plan financier et soutenables au plan environnemental. Mais, sur les routes, les déplacements des uns occupent la capacité de flux et gênent les mouvements des autres. La densité du trafic est cause de congestion, de perte de temps pour les usagers, de surconsommation d’énergie et de surémission de polluants. Concernant tout particulièrement les gaz à effet de serre, le respect de l’Accord de Paris sur le climat de 2015 appelle à une déclinaison à la fois sectorielle et infranationale des objectifs de réduction. Parallèlement, les autres externalités négatives (ou effets externes négatifs) associées à la mobilité des personnes sont par essence locales et appellent des politiques publiques contextualisées.

On parle d’externalité (ou d’effet externe) lorsque « le bien-être d’un agent […] ou sa liberté de choix de comportement sont directement affectés par les actions d’un autre agent ne donnant lieu à aucune transaction de marché entre les deux protagonistes » (Chiroleu-Assouline et Beaumais, 2002, p.25). Les externalités négatives associées à la mobilité des personnes, en particulier le transport individuel motorisé, recouvrent diverses formes de nuisances environnementales et sanitaires (qualité de l’air, exposition au bruit), l’artificialisation des sols, la congestion et les accidents (Mirabel et Reymond, 2013).

Traditionnellement, les instruments économiques capables de corriger les externalités négatives relèvent de deux groupes : celui d’une régulation par les prix (sous la forme d’une tarification routière comme le péage urbain), et celui d’une régulation par les quantités (sous la forme de permis d’émission négociables, cf Salihou et al., 2021). Le principe fondateur du second groupe d’instruments est l’allocation d’une quantité de permis qui permet à l’usager de mobilité « d’utiliser un réseau en un temps, un mode et un espace prédéfinis» (Martinez, 2020, p. 29). L’objectif de l’instrument ainsi déployé est constitué par un plafond à ne pas dépasser à l’échelle de la collectivité visée par le périmètre : nombre de déplacements, de véhicules kilomètres ou d’émissions de CO2. Cet objectif doit être quantifiable, maîtrisable et certain.

L’Ile-de-France est caractérisée par des niveaux de nuisances environnementales supérieurs à la moyenne des régions françaises : exposition au bruit, qualité de l’air, émissions de CO2. L’empreinte carbone de la région est ainsi évaluée à 9,45 tCO2e par habitant en 2020, ce qui en fait la 4è région la moins performante sur cet indicateur (moyenne France : 9,15 tCO2e). 

Une correction insuffisante des externalités par les acteurs publics

Le stage de master de Mariana Rocha est consacré à concevoir et caractériser un système de permis de mobilité applicable à l’échelle de la région. Un tel système de permis serait destiné soit à corriger l’externalité de pollution atmosphérique, soit à limiter les émissions de CO2 associées à la pratique de l’autosolisme, en articulation avec un second instrument environnemental, à définir, destiné à corriger l’autre externalité.

Alors que la régulation par les prix soulève, entre autres, la question de l’acceptabilité sociale, une régulation par les quantités est appelée à relever d’autres défis : identification des agents économiques aptes à échanger sur le marché, modes d’allocation et d’échange des permis, définition des objectifs de mobilité et caractérisation de la dynamique du marché intégrant les effets d’apprentissage (Bulteau, 2012 ; Martinez, 2020).

Plus précisément, le stage a pour objectif de discerner des possibilités de marché, en envisageant de différencier les modalités d’application du système selon les situations spatiales et socio-économiques telles qu’identifiées dans Yin et Leurent (2021, soumis). Les budgets monétaires et budgets temps des individus devront également être pris en considération, dans une perspective d’équité dans l’allocation des permis de mobilité.

Un stage visant à déboucher sur une thèse

Le stage est une recherche de six mois à partir de mars 2022 : il a vocation à déboucher sur une thèse dans le cadre de la Chaire. Cette thèse sera destinée à quantifier les prix et quantités d’équilibre du ou des marchés identifiés par un travail de modélisation intégrant des simulations numériques. La thèse visera également à confronter les conditions de mise en œuvre du système identifiées en stage à la réalité des contraintes administratives et fonctionnelles du territoire francilien dans une perspective de préconisations de politiques publiques à destination d’Ile-de-France Mobilités.

Le livrable attendu à l’issue de la période de stage (septembre 2022) est double :

· Rapport de stage

· Projet d’article intégrant une revue bibliographique sur la question des permis de mobilité

L’encadrement du stage est assuré à titre principal par Rémy Le Boënnec, Chargé de recherche, et à titre secondaire par Fabien Leurent, directeur de la Chaire.

Références bibliographiques

Bulteau, J. (2012). Tradable emission permit system for urban motorists: The neo-classical standard model revisited. Research in Transportation Economics, 36(1), 101-109.

Chiroleu-Assouline, M., & Beaumais, O. (2002). Economie de l’environnement.

Martinez, J. (2020). Des permis à circuler échangeables pour une mobilité urbaine durable: Une application à la ville de Montpellier (France) (Doctoral dissertation, Université Montpellier).

Mirabel, F., & Reymond, M. (2013). Économie des transports urbains. La Découverte.

Salihou, F., Le Boennec, R., Bulteau, J. & da Costa, P. (2021). Energy, COVID, and Climate Change, 1st IAEE Online Conference, June 7-9, 2021.

Yin, B. & Leurent, F. What are the multimodal patterns of individual mobility at the day level in the Paris region? A two-stage data-driven approach based on the 2018 Household Travel Survey, Major Revision in Transportation, June 2021.

3.2 Thèse sur les systèmes MAAS

Sylvain Daou a commencé en 2021 une thèse de doctorat sur la mobilité servicielle (MAAS) comme vecteur multimodal pour satisfaire la demande de mobilité tout en atteignant des objectifs financiers et environnementaux. En partenariat avec le cabinet de conseil PMP. La thèse a commencé par une revue bibliographique concernant le concept du MaaS, et par une revue analytique d’implémentations MaaS au plan international, débouchant sur une typologie. Un premier projet d’article a été soumis au Journal of Urban Mobility (Daou et al., 2021).

4/ Simulation de la mobilité

4.1 Contexte et objectifs

Un modèle offre-demande de mobilité dans un territoire confronte une représentation exogène de l’offre et de la demande, pour en déduire leur ajustement mutuel, donc l’usage de l’offre par la demande et différents impacts qui en résultent : performance de l’offre, qualité de service, utilité pour la demande, consommations d’énergie, émissions de polluants etc.

Un tel modèle met en jeu des entités de trois grands types : des individus – auteurs et usagers de mobilité, des véhicules – ressources, et des lieux de présence et passage. Par nature d’entité, le niveau d’explicitation de chaque instance, et la « profondeur comportementale », déterminent le réalisme de la simulation. Le développement scientifique des modèles est cumulatif, par raffinement progressif (i) de la représentation topologique des réseaux modaux et de la logistique des services, (ii) des phénomènes de trafic, entre lois physiques macroscopiques et interactions microscopiques, (iii) des comportements de mobilité, avec un approfondissement progressif des situations considérées : organisation logistique individuelle au cours de la journée, détention d’outils de mobilité, attitudes envers les solutions modales.

La Chaire maintient une connaissance experte des méthodes de simulation : tant au plan théorique à travers la littérature académique, qu’au plan applicatif des modèles appliqués en Ile-de-France par différents organismes (planification, opérateurs de transport, ingénierie-conseil) : cf. Trouvé & Leurent (2018). Elle fait apparaître les intersections, les différences et les recouvrements entre les paradigmes de modélisation. Elle diffuse cette expertise dans des conférences publiques associant les porteurs des méthodes.

De plus, la Chaire porte des développements de modèles et des expérimentations de simulation (notamment multi-agents) pour des problèmes spécifiques de trafic et de mobilité. Cf. Poulhès et al (2017), Poulhès and Pivano (2021), Berrada and Poulhès (2021), Schanzenbächer et al. (2020), Boulet et al. (2021), .

4.2 Examen de simulateurs multi-agents de trafic et mobilité

Ce volet est dédié à l’analyse de différents modèles et logiciels de simulation multi-agents de la mobilité, avec un focus spécial sur l’affectation de passagers sur les réseaux de transport en commun.

Un agent est une entité physique ou virtuelle dans un environnement, capable de communiquer et de prendre des décisions grâce à une certaine autonomie. Dans une perspective multi-agents, un système de transport est ainsi modélisé comme le produit d’actions de différents agents dont les comportements individuels influencent l’environnement, donc les conditions de service du réseau, dont l’état induit en retour des adaptations de comportements.

Trois modèles ont été examinés de près, et chaque examen a fait l’objet d’une note technique spécifique.

Le premier modèle étudié a été développé à l’Université de technologie de Delft par F. Hänseler et alii pour simuler les déplacements des piétons au sein d’une station de transit. Il s’agit d’un modèle de déplacement piéton multi-agents dynamique et microscopique, à l’échelle d’une ligne. Il prend en entrée l’origine, la destination et le service visé par chaque voyageur; il permet la simulation du déplacement de chaque voyageur dans les stations jusqu’au quai et la circulation de chaque service en fonction des temps d’embarquement et de débarquement. Une succession d’itérations permet la construction d’un arbre des expériences individuelles avec les coûts associés; cette exploration conduit à l’affectation du chemin piéton final de moindre coût à chaque voyageur. D’un point de vue informatique, F. Hänseler propose une implémentation en Python, orienté objet, composée d’une trentaine de fichiers de classes. Chaque agent du système (voyageur ou train) est codé comme une classe qui gère les attributs et les méthodes qui la concernent. L’orchestration des déplacements simultanés de tous les agents et de leurs ressources communes est enfin gérée par la bibliothèque Simpy, selon un paradigme de programmation événementiel.

Le deuxième modèle examiné est le modèle SUMO (Simulation Of Urban Mobility), développé par l’Institut des Systèmes de Transport du Centre Aérospatial Allemand. Il s’agit d’un logiciel qui regroupe de multiples fonctionnalités pour la modélisation et la simulation de l’écoulement microscopique du trafic sur un large réseau : créer, convertir et éditer un réseau, générer la demande de déplacements et les itinéraires à partir de plusieurs sources de données, simuler le chargement du réseau. Il est composé de plusieurs outils non intégrés, qui sont des briques bas niveaux à assembler pour mener une simulation complète. Les outils de simulation sont codés en langage C++ et leur utilisation s’effectue en lignes de commande depuis un terminal. Le volet simulation repose sur un pas de temps fixe et une gestion des véhicules et des piétons en déplacement par segment spatial, ainsi que la prise en compte des piétons à l’attente d’embarquement de transport collectif. Les possibilités multimodales sont limitées (pas de prise en compte spécifique des vélos par exemple), et les déplacements intermodaux sont absents du logiciels. Les transports collectifs empruntant le réseau routier sont soumis aux contraintes du trafic et peuvent être retardés, mais les variations de temps de parcours liées aux saturations des contraintes de capacité de voyageurs ne sont pas prises en compte. Le logiciel est complété par de nombreux scripts qui gèrent l’assemblement des fonctionnalités pour mettre en œuvre un modèle complet d’étude de trafic urbain.

Le troisième modèle examiné est MATSim : Multi-Agent Transport Simulation. Développé par de nombreux contributeurs à l’échelle internationale, MATSim est un logiciel open-source de simulation de la mobilité, multi-agents, modulaire et dédié à des scénarios de grande échelle. Il prend en compte les chaînes d’activité des habitants sur une journée, et modélise l’optimisation individuelle des plans de déplacement. Le modèle repose sur un algorithme itératif de co-évolution, dont chaque itération est constituée de trois étapes : le chargement des agents sur le réseau, le calcul de l’utilité et la replanification qui introduit un « taux de renouvellement » parmi les plans de déplacement. MATSim peut être paramétré par un fichier de configuration donné en entrée, et est muni d’une interface graphique pour faciliter la gestion de la simulation. Le logiciel est implémenté en Java et repose sur une architecture très modulaire. Il se compose d’une partie développée par l’équipe MATSim, et de nombreuses contributions extérieures pour des utilisations spécifiques avancées.

Notes de synthèse produites:

Les travaux d’analyse de logiciels existants, présentés en première partie, ont fait l’objet de la rédaction de trois notes de synthèse.

[a] Un modèle passager-piéton pour évaluer l’utilisation des quais et des trains à partir de données automatisées, Dorsz Justine, octobre 2021.

[b] Simulation Of Urban Mobility (SUMO), Dorsz Justine, février 2022.

[c]  MATSim, Dorsz Justine, janvier 2022.

Références

[1]Hanseler Flurin et al. A passenger-pedestrian model to assess platform and train usage from automated data, 2020.

[2] Axhausen Kay, Horni Andreas, Nagel Kai. The multi-agent transport simulation MATSim, 2016.

[3] Leurent Fabien, Chandakas Ektoras, Poulhès Alexis. A passenger traffic assignment model with capacity constraints for transit networks. 2012.

[4] Antoni Jean-Philippe, Morency Catherine, Cambien Aurore, Vuidel Gilles, Nguyen-Luong Dany, et al.. Modéliser la ville. Formes urbaines et politiques de transport, 2011.

[5] Ferber Jacques. Les Systèmes multi-agents: vers une intelligence collective, 1995.

4.3 Reconception du modèle CapTA

Dans sa première phase, la Chaire a porté la conception physico-mathématique et le développement informatique du modèle CapTA de simulation du trafic des usagers et des véhicules sur un réseau de transports collectifs. Ce modèle a une architecture à 3 étages : (i) la logistique des voyageurs dans un véhicule le long d’une course de mission, (ii) la logistique des véhicules par ligne de service, (iii) l’état d’ensemble du réseau et les choix d’itinéraire des voyageurs.

La version v1 « statique » a été appliquée à toute l’Ile-de-France avec des données d’IDFM. Cette version fait l’objet d’un textbook didactique en cours de préparation ; l’échéance d’achèvement prévue en 2021 a été reportée à la fin de 2022 ([4]). Une version v2 « dynamique » a été développée récemment par Poulhès et al. (2017, 2019, 2021) aux deux niveaux de la course de véhicule et de la ligne de service.

En 2021, la Chaire a engagé une reconception en profondeur du modèle CapTA : extension physique (affinement temporel et spatial, multimodalité) et reconception informatique selon un paradigme de simulation multi-agents. L’enjeu d’une reconception du logiciel est multiple : meilleure caractérisation microscopique des grandeurs dynamiques, prise en compte différenciée des caractéristiques des différents voyageurs, élargissement des possibilités multi-modales avec en particulier l’intégration des services de mobilité partagés, intégration complémentaire de traitements statistiques des micro-données de mobilité.

Les agents envisagés pour la reconception du modèle CapTA ressortent de différentes natures : personnes physiques ou un groupes de personnes à un niveau plus agrégé, véhicules de transport en commun, opérateur, service de planification…

4.4 Simulation multi-agents (SMA) de Transport à la demande

Un SMA de service de transport à la demande développé par Alexis Poulhès et Jaafar Berrada. Les principes du modèle (Poulhès & Berrada 2019) ont été appliqués pour simuler d’une part le plateau de Saclay, d’autre part un territoire de l’est parisien entre Montreuil et Rosny. Le simulateur permet de comparer un réseau de taxis partagés avec un réseau de bus existant ou non, à l’aune du bilan socioéconomique : les résultats d’une telle évaluation comparative pour un projet concernant le plateau de Saclay ont été publiés en 2021 (Berrada & Poulhès, 2021).

En 2021, Alexis Poulhès a dirigé le stage de M1 d’Aude Nourisson pour continuer d’appliquer le simulateur de transport à la demande. Le modèle MA a été testé sur plusieurs réseaux Padam en Ile-de-France. Le stage a permis aussi de développer des fonctions très automatisées pour le codage du réseau et le codage de la demande à partir de données GTFS pour l’offre et Navigo pour la demande (source IDFM dans les deux cas). Il reste à mener des analyses de sensibilité et comparer à l’offre existante de TC sur le territoire étudié.

5/ Formation et diffusion des connaissances

5.1 La Chaire dans les enseignements de l’ENPC

Pour l’année universitaire 2021-2022, l’équipe de la Chaire assure les enseignements suivants en formation d’élève-ingénieur à l’ENPC :

• cours de 1^ère année (1A) en « modélisation probabiliste de la mobilité » : cours magistral assuré par FL, assorti de deux projets d’initiation à la recherche (PIR, pour des petites équipes) en analyse statistique de la mobilité : PIR encadrés respectivement par Danyang Sun et Biao Yin.
• Dans le cours 1A en « Simulation Multi-Agents de la Mobilité » ([5]) assuré par Tatiana Sérégina (ENPC-LVMT) : interventions d’Alexis Poulhès et Justine Dorsz.
• Projet long de 1^ère année en « modélisation et optimisation d’un service de TAD », co-encadré par FL et Justine Dorz.
• Cours de 2^ème année « Méthodes d’analyse des systèmes territoriaux », par Alexis Poulhès.
• Cours de 3^ème année « Mobilité connectée », par Alexis Poulhès.

5.2 Création d’un M2 « Economie de la mobilité et des transports » en partenariat avec CentraleSupélec et IFPSchool

Le MEEET, Master Economie Energie Environnement Transport » est un programme en 2 années co-accrédité par Université Paris-Saclay (qui comprend CentraleSupélec et IFPSchool), l’ENPC et l’université de Nanterre. Il est bien établi depuis une vingtaine d’années et ses parcours de M2 accueillent annuellement environ 150 étudiants dûment sélectionnés.

En 2021, F. Leurent et Emeric Fortin ont représenté l’ENPC dans le montage d’un parcours de M2 spécialisé en économie de la mobilité et des transports. Ce parcours a vocation à accueillir de 20 à 30 élèves-ingénieurs par an. Il partagera des enseignements avec les parcours précédemment établis et ajoutera de nouveaux cours créés spécialement à la rentrée 2022-2023 :

• A CentraleSupélec, un cours magistral Market Design pour l’énergie et la mobilité, assorti d’un cours applicatif « Case studies of market design ».
• A l’ENPC, un cours magistral « Modeling and optimizing mobility systems » (FL) assorti d’un cours applicatif “case studies of mobility modeling” (Justine Dorsz et FL),
• À l’ENPC encore, un cours en Economie des services de mobilité en plateforme, assuré par Rémy Le Boënnec.

Ce parcours à haut niveau alimentera un vivier de jeunes ingénieurs-économistes sur les sujets de la Chaire. Celle-ci veillera à proposer en son sein et dans les organismes partenaires (IDFM au premier chef, mais aussi DRIEAT, Région Ile-de-France, SNCF-Transilien, RATP, cabinets de conseil, bureaux d’ingénierie et d’aménagement dont IPR) des projets de fin d’étude (PFE).

5.3 Diffusion des connaissances

L’année 2021 a été tout comme 2020 perturbée par la pandémie du Covid ; épisodes de confinement et déconfinement, et dans l’intervalle des phases plus normales mais marquées par de l’incertitude.

La journée spécialisée « Maths et Mobilité » prévue initialement à l’hiver 2020, reportée 2 fois, a été tenue finalement en présentiel le 30 novembre 2021 à l’Institut Henri Poincaré, sous l’égide de la Fondation des Sciences Mathématiques de Paris. Co-animée par Bertrand Maury (ENS Paris-Saclay) et F. Leurent, elle a abordé en matinée l’observation de la mobilité et sa modélisation orientée pour la planification, et l’après-midi la simulation des foules et des problèmes d’évacuation. La conférence a rassemblé une cinquantaine de participants et rempli son objectif de rencontre entre des chercheurs en mathématiques appliquées et des chercheurs et ingénieurs en transport et mobilité.

Lien : https://www.sciencesmaths-paris.fr/fr/horizon-maths-2020-1020.htm .

En revanche la journée spécialisée en Analyse statistique de la mobilité à partir de traces mobiles, que nous prévoyions en avril 2021 de tenir en novembre ou décembre, a été reportée en raison de la 5^ème vague Covid. Nous prévoyons à présent de la tenir au mois de juin 2022.

Pour mémoire, N. Coulombel et F. Leurent ont coordonné avec Laurent Jardinier et Catia Rennesson (Céréma) un dossier « Mobilité décarbonée » du média social Construction 21, publié sur le web en mars-avril 2021. Ce dossier comprend 35 articles, rangés en quatre parties :

1. Enjeu climatique et solutions énergétiques : entre considérations physiques, système énergétique, relations institutionnelles.
2. Solutions modales : entre innovations et réinvention » : ici, chaque article traite d’une solution particulière pour un mode de transport routier ou ferroviaire, ou un service de mobilité partagée.
3. Organiser la multi-modalité et partager la voirie » : là, les solutions modales telles que la marche, le vélo ou les services partagés, sont envisagées en contexte multimodal, en vue d’affermir leur place sur la voirie.
4. (é)co-concevoir la mobilité pour planifier le territoire » : pour coordonner les choix, décliner les orientations stratégiques en options tactiques, sont proposés là des repères de performance (écoconception) ainsi que des méthodes pour forger ensemble le diagnostic et les projets (co-conception).

Fin 2021 le dossier avait attiré plus de 100 000 consultations. Un ouvrage récapitulatif en a été tiré sous forme digitale et sous forme papier, publié aux éditions du Céréma.

5.4 Coopérations académiques

Avec l’IMD Institut de la Mobilité Durable, partenariat entre Renault et des grandes écoles parisiennes d’ingénieurs (Polytechnique, Télécom, Mines, Ponts) :

• thèse d’Anna Voskoboynykova mentionnée en section 1, dirigée par F. Leurent et co-encadrée par Virginie Boutueil (ENPC-LVMT),
• rentabilisation des services de mobilité partagée,
• pertinence holistique (sociale, environnementale et économique) des différents modes de transport selon les conditions territoriales.

Avec le Lab Recherche Environnement ([6]) qui est un partenariat entre Vinci et 3 écoles de ParisTech (Mines, Agro et Ponts) : coopération à 3 sujets avec l’équipe de Nicolas Coulombel à l’ENPC-LVMT :

• caractérisation des usages automobiles d’après des traces GPS : comportements individuels typiques, qualité de service, révélation de configuration territoriale : thèse de Danyang Sun dirigée par F. Leurent et co-encadrée par Xiaoyan Xie (enseignante à l’université de Cergy).
• études statistiques de la mobilité à partir du traçage de smartphones (bases Geo4Cast et VisioPulse) : post-doc de Biao Yin à cheval entre les deux chaires,
• simulation multi-agents de mobilité : modélisation par MatSim à l’échelle d’un quartier : post-doc de Tatiana Seregina.

Avec le laboratoire GRETTIA de l’Université Gustave Eiffel :

• coopération sur la simulation d’une ligne de métro, avec Nadir Farhi : thèse de Florian Schanzenbächer soutenue en 2020,
• coopération sur la simulation multi-agents, avec Mahdi Zargayouna : thèse de Xavier Boulet soutenue en 2020 (traitement multi-échelles en espace et en temps en intégrant des simulateurs par un « intergiciel » coordinateur), et pré-doc de Kang Liang en 2020-2021 au sujet de la simulation de mobilité piétonne.

La modélisation des piétons en gare et particulièrement à quai fait l’objet de discussions suivies avec le CERMICS (Virginie Ehrlacher), le LJLL de l’U. Paris Diderot (Yves Achdou) et l’ENS Paris-Saclay (Bertrand Maury).

5.5 Coopérations avec des acteurs économiques

Les partenariats de recherche signalés avec le Lab Recherche Environnement (ENPC-LVMT) et l’Institut de la Mobilité Durable (LVMT & CIRED) ressortent du mécénat, l’un du groupe Vinci, l’autre du groupe Renault. Le dialogue avec les sponsors est destiné à éclairer les recherches en situant clairement les enjeux du monde économique et les stratégies des acteurs économiques.

D’autres coopérations ont un caractère plus opérationnel :

• Avec la société PTV, éditrice de logiciels de simulation des transports et de la mobilité : Cyril Pivano, ancien de la Chaire, y est ingénieur chargé d’affaires, tout en restant chercheur associé au LVMT, où il collabore avec Alexis Poulhès.
• avec la société GeoTwin, start-up en simulation multi-agents de la mobilité, qui développe une plateforme inspirée de MatSim mais conçue à la fois plus ergonomique et plus puissante.
• avec l’entreprise Aleia qui a absorbé la start-up Geo4Cast, coopération en « Mobility Analytics » à l’usage des acteurs territoriaux, en particulier exploitation de traces mobiles pour caractériser les temps de parcours, pour estimer des matrices origine-destination de flux et pour simuler le trafic automobile sur un réseau viaire.
• avec la société Kisio Consulting, qui développe et exploite la solution VisioPulse : rassemblement massif de traces de smartphones (issues de diverses applications publicitaires) pour étudier la mobilité : diagnostic d’usage de sous-systèmes de transport.
• avec le cabinet de conseil PMP : thèse de Sylvain Daou sur la mobilité servicielle (MAAS), cf. section 3.

Annexe : publications, communications, documents de travail

Les publications: Articles en revues scientifiques, Communications en conférence internationale avec actes, Chapitres d’ouvrage, Mémoires d’étudiants, Documents de travail.

a/ Articles en revues scientifiques

Boulet X., Zargayouna M., Scemama G. & Leurent F. (2021) A Middleware-based Approach for Multi-scale Mobility Simulation. Future Internet 2021, 13, 22. https://doi.org/10.3390/fi13020022  

Jaafar Berrada, Alexis Poulhès (2021) Economic and socioeconomic assessment of replacing conventional public transit with demand responsive transit services in low-to-medium density areas. Transportation Research Part A 150: 317–334. DOI:10.1016/j.tra.2021.06.008

Fabien Leurent, Danyang Sun, & Xiaoyan Xie (2021). On Heterogenous Sampling Rates in Origin-Destination Matrix Estimation based on Trajectory Data and Link Counts. Forthcoming in Transportation Research Record.

Fabien Leurent & Kang Liang (2021) The platform egress times of train passengers: probabilistic analysis with application to the inference of alighting positions. Forthcoming inJournal of Advanced Transportation.

Poulhès, A. & Pivano C. (2021) Minimising the travel time on congested urban rail lines with a dynamic bi-modelling of trains and users. Transportation Research Procedia, 52-2021: 131-138, https://doi.org/10.1016/j.trpro.2021.01.093.

Danyang Sun, Fabien Leurent & Xiaoyan Xie (2020) Discovering vehicle usage patterns on the basis of daily mobility profiles derived from Floating Car Data. Transportation Letters, DOI: 10.1080/19427867.2020.1861505

Danyang Sun, Fabien Leurent & Xiaoyan Xie (2021a) Uncovering mobility typologies of territorial zones based on Floating Car Data mining. Transportation Research Procedia, Volume 52-2021: 708-715, DOI:10.1016/j.trpro.2021.01.085

Danyang Sun, Fabien Leurent & Xiaoyan Xie (2021b) Mining Vehicle Trajectories to Discover Individual Significant Places: Case Study Using Floating Car Data in the Paris Region. Transportation Research Record. DOI:10.1177/0361198121995500

Danyang Sun, Fabien Leurent & Xiaoyan Xie (2021c) Discovering vehicle usage patterns on the basis of daily mobility profiles derived from floating car data, Transportation Letters, 13:3, 163-171, DOI:10.1080/19427867.2020.1861505

Xie X., Leurent F., Zhu Y. (2021) Mining passenger’s regional intermodal mobility from smartcard data, Transportation Research Procedia 52: 724-731, DOI:10.1016/j.trpro.2021.01.087.

Biao Yin & Fabien Leurent (2021) Exploring Individual Mobility Patterns Based on Geolocation Data from Mobile Phones. Transportation Research Record, 2675:  DOI: 10.1177/03611981211031234 .

Biao Yin & Fabien Leurent (2022) Exploring multimodal individual profiles from the household travel survey in the Paris region. Forthcoming in Transportation.

b/ Projets d’articles soumis

Sylvain Daou, Fabien Leurent & Laura Papet (2022) The MaaS concept in the field as of 2021: typology of implementations based on an international panorama. Under review for Journal of Urban Mobility.

Leurent, F. (2022) What is the Value of Swappable Batteries for a Shared e-Scooter Service? Paper project under review for Research in Transportation Business and Management.

c/ Conférences internationales avec actes

Leurent, F., Sun, D., & Xie, X. (2021). On Heterogenous Sampling Rates in Origin-Destination Matrix Estimation based on Trajectory Data and Link Counts. Paper presented to the 2022 Annual Congress of the Transportation Research Board.

Leurent, F. (2022) Quel est le vrai coût de l’énergie pour une trottinette partagée? Communication au congrès RDMI, ATEC-ITS.

Yin, B. & Leurent, F. (2021a) Identifying Individual Activity Patterns from Mobile Phone Tracking Data. Paper presented at the CICTP2021 conference. https://www.researchgate.net/publication/ 357031116_Identifying_Individual_Activity_Patterns_from_Mobile_Phone_Tracking_Data

d/ Chapitres d’ouvrage

Fabien Leurent & Enguerrand Prié (2022) Bilan carbone des modes de transport terrestre : Quelles places des infrastructures ? Chapitre à paraître dans Dominique Bureau (coord) : Le Grand Paris Express et l’Environnement, éditions Economica. 48 pages.

e/ Mémoires d’étudiants

Aude Nourrisson (2021) Simulation multi-agents de services de transport à la demande. Rapport de stage M1 sous la direction d’Alexis Poulhès.

Danyang Sun (2022) Floating Car Data Mining to Feature out Mobility Patterns: Individual-centered and Place-based Analyses. PhD manuscript defended on January 27^th.

f/ Documents de travail

Fabien Leurent (2021) On a Shared Scooter Service with Opportunistic Riding under Ring Shape: the S3 Traffic Model and its Equilibrium. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03213262

Fabien Leurent (2022a) Quel est le vrai coût de l’énergie pour une trottinette partagée? https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03550045

Fabien Leurent (2022b) From Food to Foot: the Energy and Carbon Flows of the Human Body at Walking and Cycling. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03543183

g/ Références au long cours

Chrétien J., Le Néchet F., Leurent F. & Yin B. (2018) Using mobile phone data to observe and understand mobility behaviour, territories and transport usage. Chapter 3 in Aguiléra A. & Boutueil V. (eds), Urban Mobility and the Smartphone. Elsevier. PP 79-141.

Leurent, F. (2020a) Towards Shared Mobility Services in Ring Shape. Chapter in De Lucas, S. (ed), « Transportation Systems for Smart, Sustainable, Inclusive and Secure Cities ». DOI: 10.5772/intechopen.94410

Leurent, F. & Li, S. (2020) Between Pricing and Investment, What Mobility Policies Would Be Advantageous for Île-de-France? Journal of Advanced Transportation, vol. 2020, Article ID 8859913, https://www.hindawi.com/journals/jat/2020/8859913/

Poulhès A., Pivano C., Leurent F. (2017) Hybrid Modeling of Passenger and Vehicle Traffic along a Transit Line: a sub-model ready for inclusion in a model of traffic assignment to a capacitated transit network. Transportation Research Procedia, 27-2017: 164-171. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.12.079.

Poulhès A., Berrada J. (2019) Single vehicle network versus dispatcher: user assignment in an agent-based model. Transportmetrica A: Transport Science, 1-23. ⟨hal-02042955⟩

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[1] Justine Dorsz, Rémy Le Boënnec, Sylvain Daou, Kang Liang, Edwin Ruales, Alexis Poulhès & Biao Yin

[2] En considérant leur emprise réduite, sous réserve de respecter les conditions locales de stationnement et de circulation

[3] En l’absence de recyclage, la fabrication en France des véhicules et des batteries produirait sensiblement le même impact carbone qu’une fabrication en Chine avec recyclage

[4] gestion de priorité parmi les activités de la Chaire

[5] Créé à l’initiative du directeur de la Chaire

[6] appelé précédemment « chaire Ecoconception des ensembles bâtis et des infrastructures »