Planifier les infrastructures et les services de mobilité et de logistique
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SystemX a déployé, en collaboration avec MOIA (la marque du groupe Volkswagen dédiée aux nouvelles mobilités), Renault Group et SNCF, des chaînes de simulation visant à dimensionner et à évaluer de nouveaux services de mobilité et de logistique. Les travaux menés ont notamment permis de proposer de nouveaux algorithmes de gestion de flottes de taxis partagés et la consolidation des flux de logistique urbaine.
En s’appuyant sur le framework open source MATSim, les équipes de l’institut ont standardisé la mise en place des simulations multi agents de transport à large échelle, pour la planification des systèmes de transport. Un modèle de population synthétique pour la France, c’est-à-dire une représentation digitale de la population, a été créé. Plusieurs cas d’usage menés sur différents territoires (l’Îlede-France, les villes de Lyon, Nantes et Rouen) ont ainsi été instanciés afin de proposer une gestion optimisée d’une flotte de taxis partagés et la mise en place d’une infrastructure pour un service de robots taxis.
Nous avons défini des scénarios de mobilité en adéquation avec la demande réelle et les politiques futures, dans l’optique de concevoir des services de mobilité capables de répondre aux besoins et enjeux énergétiques.
Sebastian Hörl, Ingénieur-chercheur, IRT SystemX
Interview
Lóránt Tavasszy
Professeur, TU Delft
À quelles difficultés sont aujourd’hui confrontés les services de livraison du dernier kilomètre ?
Les difficultés pratiques que pose la logistique urbaine en matière de durabilité sont prégnantes pour l’ensemble des acteurs du domaine. De nombreuses craintes existent liées aux embouteillages, aux insuffisances de la couverture de sécurité sociale des livreurs, au manque de sécurité des coursiers à vélo et à la consommation de l’espace public par les livraisons qui provoquent la pollution de l’air. Après la pandémie de Covid-19, le e-commerce a connu une force croissance avec de nouveaux usages : les services de commandes instantanées, l’envoi collaboratif, la reprise et le retour des produits, ainsi que la livraison omnicanale. Ce contexte a rendu difficile l’enrayement des effets négatifs de la logistique. Toutes ces problématiques sont imbriquées, aucune solution unique n’existe et les instruments politiques sont obsolètes ou inadéquats. Seules des améliorations progressives fondées sur des évaluations transparentes et un accord entre l’ensemble des parties prenantes sur les innovations nous permettront d’avancer.
Comment les travaux menés en collaboration avec l’IRT SystemX vous ont permis d’y répondre ?
Pour y remédier, l’IRT SystemX et TU Delft ont œuvré ensemble à la création de jumeaux numériques de la logistique urbaine : des systèmes d’aide à la décision qui mesurent les difficultés rencontrées, les interprètent avec des modèles et proposent des approches de gestion communautaire. Avec les partenaires du consortium LEAD, nous avons développé un jumeau numérique flexible, basé sur une banque de modèles qui peuvent s’appliquer à différents types de villes. Nous sommes maintenant à la moitié du projet et nous allons valider et tester le jumeau numérique sur des laboratoires réels dans différentes villes d’Europe et chez nos partenaires locaux de La Haye et de Lyon.
Interview
Eike Bethmann
Head of Strategy, MOIA GmbH
À quels verrous scientifiques sont aujourd’hui confrontés les opérateurs et services de mobilité ?
Le plus grand défi pour un opérateur de transport à la demande, tel que MOIA, est de déceler les mécanismes sous-jacents de son système de mobilité, en constante évolution. L’objectif est de les conformer aux exigences d’un marché très jeune, réglementé et en pleine mutation. Les véhicules autonomes étant encore une technologie en test, nous nous appuyons fortement sur la simulation et ses analyses pour accompagner notre prise de décision.
Quels bénéfices tirez-vous de votre collaboration avec l'IRT SystemX ?
Le travail commun que nous avons mené avec l’IRT SystemX a permis à notre équipe de simulation de la mobilité de déployer et d’évaluer des algorithmes d’optimisation de pointe pour la simulation de notre flotte de mobilité à la demande. Cela nous a notamment donné l’opportunité de créer un jumeau numérique de notre service dans le monde réel et d’évaluer différentes conceptions de services, de spécifications de véhicules ou d’implications politiques. Nous avons profité non seulement de l’expérience
de l’institut en matière d’algorithmes de répartition à la demande, mais aussi de ses compétences pointues dans le domaine de la mobilité. La spécification et la mise en œuvre de modèles comportementaux réalistes dans notre modélisation de la circulation ont représenté une grande avancée pour nous, afin de mieux comprendre notre service actuel et futur.
