Étude de l'évasion tarifaire dans un réseau de transport collectif à l'aide de données de carte à puce et de comptage à bord

Les systèmes de transports en commun des grandes villes mondiales ont besoin de s'améliorer en permanence. En effet, qu'il soit question de satisfaction des utilisateurs, d'amélioration de la fluidité des réseaux routiers, ou encore de la réduction des gaz à effet de serre, les enjeux du développement de ces réseaux sont immenses. Dans cette optique, les agences de transport n'ont alors pas d'autres choix que de suivre l'évolution technologique. On appelle systèmes de transports intelligents (STI), l'ensemble des technologies de communication et d'information que l'on retrouve dans les transports. Depuis quelques années, ces technologies connaissent un véritable essor et ont pour objectif de rendre plus efficaces et plus fiables les infrastructures et systèmes existants. La plupart des outils STI sont basés sur la collecte, le traitement et la diffusion de l'information. Une large quantité de données peut alors être exploitée afin de fournir des informations sur la planification, la gestion du trafic, la sûreté ou encore l'évasion tarifaire. Les systèmes de carte à puce sont un bon exemple de technologie visant à améliorer les réseaux de transport en commun. En effet, de nombreuses études ont déjà prouvé l'étendue des possibilités que peuvent offrir les cartes à puces. Cependant, il existe d'autres outils STI aussi efficaces. C'est le cas des systèmes de comptage à bord qui peuvent permettre aux agences de transport d'avoir une meilleure connaissance de la fréquentation en vue d'une meilleure gestion de leurs réseaux. C'est dans ce sens que nous développons dans ce mémoire un état de l'art sur ces deux STI afin d'y voir les réels intérêts que les agences peuvent y trouver. La revue de littérature s'oriente ensuite vers l'objectif de cette recherche en faisant un bilan des connaissances sur le phénomène d'évasion tarifaire dans les transports en commun. Ce mémoire s'inscrit dans un projet de recherche impliquant la compagnie Thalès, grand fournisseur de systèmes de perception par cartes à puces, et la Société de transport de Montréal, le tout cofinancé par le Conseil national de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG). Il est basé sur l'étude de données provenant du système de perception par carte à puce et du système automatisé de comptage à bord fournies par la Société des Transports de Montréal (STM). Celle-ci équipe ses autobus de ces technologies depuis 2008 pour la carte à puce et 2013 pour les comptages à bord. L'objectif principal de ce mémoire est d'exploiter ces données afin d'analyser le phénomène l'évasion tarifaire. Plusieurs pistes exploratoires ont alors été étudiées afin de mieux appréhender ce phénomène relativement complexe, qui peut causer des pertes de plusieurs millions de dollars par an pour les agences de transport. Autrement dit, nous nous sommes intéressés aux différents paramètres exploitables grâce aux données qui nous permettraient de mettre en lumière l'évasion tarifaire. Il s'avère que l'on observe des variations du ratio du nombre de validations sur le nombre de montants en fonction des heures de la journée. On ne peut pas affirmer hors de tout doute qu'un ratio plus faible est causé par l'évasion tarifaire, mais cela reste notre hypothèse d'étude. En prenant cela en compte, nous trouvons que les heures creuses semblent alors être plus sensibles à ce phénomène. De plus, les études par arrêts et par ligne nous laissent croire que ce phénomène a réellement une composante récurrente. Globalement, nous trouvons un ratio moyen d'environ 0.97 entre le nombre de validations et le nombre de montants sur l'ensemble du réseau de bus. Cependant, nous avons relevé des écarts entre ce ratio moyen et celui de certaines lignes ou arrêts. En effet, des ratios plus faibles de 4 points de pourcentage par rapport à la moyenne sont mis évidence à plusieurs reprises sur une même ligne ou un même arrêt. Le deuxième objectif de ce mémoire consiste à étendre l'étude de ce phénomène en proposant un outil dynamique visant à améliorer les contrôles sur le réseau. Cet outil s'appuie à la fois sur le traitement des données, mais aussi sur les observations du personnel de terrain (guichetiers, conducteurs de bus) afin de devenir un véritable outil d'aide à la décision pour le personnel d'inspection. Les perspectives du projet sont ensuite exposées et résident dans la continuité et l'élargissement de l'outil dynamique à d'autres problématiques comme la maintenance ou la sécurité. Des méthodes mathématiques telles que le Bayésien pourraient aussi être implantées dans l'outil pour lui donner un aspect prévisionnel. Le transfert de ces résultats de recherche permettra éventuellement à la STM de mettre en place une solution permettant de mieux appréhender ce phénomène. Quant à Thalès, cette recherche pourra leur fournir une première marche vers la mise en place d'une solution clef en main pour la réduction de l'évasion tarifaire. Cette solution pourrait être pour eux un atout non négligeable concernant la vente de leurs technologies aux agences de transports.

Abstract

Public transport systems of major world cities have an ongoing need to improve. Indeed, whether it is a question of user satisfaction, improve the fluidity of road networks, or the reduction of greenhouse gases, the issues of development of these networks are immense. With this in mind, transportation agencies have no other choice but to follow technological developments. Called intelligent transport systems (ITS), all technologies of communication and information that can be found in transportation. In recent years, these technologies are currently booming and are intended to make existing infrastructure and systems more efficient and reliable. Most tools are based on the collection, processing and dissemination of information. A large amount of data can be exploited to provide information on planning, traffic management, safety or fare evasion. Smart card systems are a good example of technology to improve public transport services. Indeed, many studies have already demonstrated the extent of the possibilities offered smartcards. However, there are other tools that have the ability to make more efficient transport networks. This is particularly true for automatic passengers counting systems (APC) that can allow transport agencies to have a better understanding of traffic in order to better manage their networks. This is what we develop in this paper a state of the art on both ITS to see the real interests that agencies may have to use them. The literature review then turned toward the goal of this research by making a state of knowledge on the fare evasion phenomenon in transport. This thesis is part of a research project involving the company Thales, a leading provider of smart card systems for perception and the Montreal transit corporation (STM), all financed by the national research council, the Natural Sciences and Engineering Canada (NSERC). The study of this thesis is performed based on data from the collection system based on smart card and the automatic passenger counting system provided by the Montréal transit corporation (STM), which equips its buses with these technologies since 2008 for the smart card and 2013 for on-board counting. The main goal of this paper is to use these data to analyze the phenomenon of fare evasion. Several exploratory tracks were studied to better understand this fairly complex phenomenon that can cause loss of several million dollars per year for transport agencies. In other words, we looked at different settings through data that allowed us to highlight the fare evasion. It turns out that there are variations concerning the ratio between number of validations and number of passengers depending to time of day. We can not claim that a lower ratio is caused by the fare evasion, but this is our hypothesis of study. Taking this into account, we find that the peak hours then seem to be more sensitive to this phenomenon. In addition, studies by stops and lines of buses lead us to believe that this phenomenon actually has a recurring component. Indeed, lower ratios of 4 percentage points from the average are repeatedly highlighted several times on the same line or even stop. The second objective of this paper is to extend the study of this phenomenon by offering a dynamic tool to improve controls over the network. This tool is based on data processing, but also on field staff observations (tellers, bus drivers) to become a true decision support tool for the inspection staff. The project's prospects are then exposed and reside in the continuation and expansion of the dynamic tool to other issues such as maintenance or safety. Mathematical methods such as bayesian could also be implemented in the tool to give it a forward look. The transfer of research results to the STM will eventually implement a solution to better understand this phenomenon. As for Thales, this research will provide a first step towards the establishment of a turnkey solution for the reduction of fare evasion. This solution could be for them an important asset for the sale of their technologies to transportation agencies.