Modélisation des membres et de leur comportement dans un écosystème de services d'autopartage à Montréal

Cette thèse s'inscrit dans un effort de modélisation du comportement des usagers de l'autopartage appliquée au cas de Montréal. Communauto, opérateur d'autopartage basé stations depuis les années 90, a procédé à l'intégration d'un service d'autopartage en libre-service intégral en 2013 pour son marché de Montréal. Un des aspects différenciateurs de l'autopartage en libre-service intégral, comparé à la formé basée stations, est sa capacité d'effectuer des emprunts sans retour à l'origine. Avec une structure tarifaire et des politiques opérationnelles encourageant l'utilisation des deux modes, le cas de Montréal est particulier étant donné que les deux services sont interdépendants, ce qui crée la notion d'écosystème de services d'autopartage. Ayant un service basé stations plutôt mature dans la région, le nouveau libre-service intégral a quant à lui connu plusieurs phases d'expansion. Débutant avec une flotte de 24 véhicules électriques et une zone de service couvrant essentiellement le Plateau-Mont-Royal, le service appelé Auto-mobile offre aujourd'hui plus de 600 véhicules et couvre une zone de plus de 100 km2. La croissance importante de la popularité de l'autopartage ces dernières années, particulièrement au niveau des services en sens unique (dont le libre-service intégral), ainsi que les caractéristiques du marché de Montréal créent un environnement propice à la recherche sur le comportement des membres. La venue des services en sens unique a incité la littérature à se tourner vers de nouveaux créneaux de recherche, mais également à revoir les attributs associés à l'autopartage basé stations afin d'assurer leur transférabilité vers l'autopartage en libre-service intégral. Donc, dans un contexte où l'objectif structurant de cette thèse est la modélisation du comportement des membres dans un écosystème de services d'autopartage à Montréal, cinq perspectives sont considérées afin de contribuer à l'objectif principal, sous des angles empiriques, méthodologiques et stratégiques. Pour ce faire, le système d'information est composé de données d'enquêtes de type origine-destination ainsi que de données passives (transactionnelles, géolocalisées, GPS, capturées). La première perspective traite de la comparaison entre les membres de l'autopartage et du vélopartage. Exploitant des données d'enquêtes de l'automne 2013, les membres des deux services sont comparés quant à leurs caractéristiques sociodémographiques, de ménage et de comportement de mobilité. L'utilisation de données transactionnelles provenant des opérateurs Bixi et Communauto permet de segmenter les membres selon leur intensité d'usage du service. Entre autres, les résultats montrent que les membres de l'autopartage basé stations ont un niveau de possession automobile inférieur à celui des membres du vélopartage et qu'en plus, ils intègrent davantage le transport en commun et les modes actifs dans leur mobilité. La seconde perspective met en lumière les différences d'utilisation entre véhicules d'une flotte mixte, c'est-à-dire où des véhicules électriques et conventionnels hybrides sont offerts aux membres. À l'aide de données GPS et transactionnelles, deux analyses descriptives sont conduites. La première compare les distributions des deux types de véhicules selon la distance, tandis que l'autre observe l'utilisation spatiale des véhicules. Dans le premier cas, une forte baisse de l'utilisation des véhicules électriques pour des distances de plus de 24 km est observée. Cette constatation s'est transposée dans l'analyse spatiale où l'espace d'activité est inférieur pour les véhicules électriques. Finalement, un modèle de régression logistique est estimé. Ce modèle prend comme variable dépendante le type de véhicule utilisé dans une situation où le membre est confronté à un choix, c'est-à-dire lorsque les deux types de véhicules sont disponibles à moins de 100 mètres l'un de l'autre. La température ambiante (froid), le genre (femme), le niveau de charge du véhicule (faible) ainsi qu'une forte distance de parcours jouent un rôle inhibiteur quant au choix d'emprunt d'un véhicule électrique. En troisième lieu, la perspective stratégique de l'adoption du service par les membres est étudiée. Étant donné la disponibilité des deux services, la dynamique d'adoption par les membres n'est pas triviale. Cette perspective vise à offrir un moyen aux opérateurs, désirant intégrer un nouveau service de type libre-service intégral à leur offre basée stations actuelle, de comprendre la dynamique d'adoption et d'estimer globalement son ampleur. D'abord, une classification des membres est proposée afin de prendre en compte le lieu du domicile du membre, son type d'abonnement, son expérience antérieure avec le service et la date à laquelle il adopte le service. L'adoption est par la suite caractérisée de façon longitudinale au niveau du système, mais également selon la zone d'expansion. Afin de comparer de façon valide les différentes zones entres elles, un exercice de normalisation a eu lieu. Finalement, les données du marché de la ville de Québec sont utilisées afin de comparer le niveau d'adoption à celui de Montréal. Quoique le niveau d'adoption normalisé entre les deux marchés est similaire, l'adoption des nouveaux membres du libre-service intégral est inférieur à celui de Montréal. Un modèle imbriqué en deux temps est proposé à la fin du chapitre. La quatrième perspective se penche sur le comportement spatio-longitudinal des membres. En effet, étant donné le faible niveau de maturité sur la question, les membres sont évalués selon leur utilisation spatiale. En premier, la relation entre les extrémités des emprunts et le domicile du membre est analysée. Puis, l'analyse est reprise, mais cette fois entre les extrémités d'emprunts et les stations de métro afin d'évaluer le potentiel du service à connecter ses usagers au métro. L'enchaînement des emprunts est ensuite examiné avant de terminer sur le rythme de découverte du service (représenté par l'aire occupée par l'agrégation des origines et destinations) et de la récurrence spatiale des lieux d'activités des membres. Plusieurs résultats sont alors exposés, mais la présence d'emprunts symétriques pour la classe de membres utilisant le plus le service retient davantage l'attention. De plus, l'analyse des temps d'activités entre deux emprunts symétriques montre que seuls les membres ayant la plus grande utilisation du libre-service intégral affichent des durées se rapprochant de celles enregistrées pour motif travail. La dernière perspective se concentre à développer une méthode capable d'exploiter correctement les emprunts déduits d'une capture successive des positions des véhicules en libre-service sur un site Internet. Étant donné la disponibilité publique de l'information sur ces véhicules partagés, plusieurs méthodes différentes ont été recensées dans la littérature afin d'exploiter ces données. Celles-ci n'ont toutefois pas été validées à ce jour. Donc, en ayant accès à trois sources de données passives, une méthode en quatre étapes est proposée. De façon sommaire, les données GPS sont employées pour caractériser les emprunts, les données géolocalisées pour modéliser le comportement de réservation a priori d'un véhicule et les données capturées pour être catégorisées à l'aide du modèle multi-logit développé. Les connaissances sur le comportement de l'usager déduites des travaux de recherche de cette thèse ont permis de mieux comprendre la dynamique d'usage des deux systèmes à l'intérieur de l'écosystème d'autopartage de Communauto. Par contre, les connaissances du domaine sont à un niveau où plusieurs questions restent en suspens et donc de futurs travaux sur la question doivent être entrepris. Notamment, il est encouragé d'évaluer les questionnements stratégiques comme les effets qu'apporte un triplet d'offre (densité de véhicules / configuration de la zone de service / politiques opérationnelles et tarifaires) sur le comportement des membres et ce, tout en gardant une perspective d'expansion de service. Également, les questions traitant des impacts et bénéfices traditionnellement explorés pour l'autopartage basé stations doivent être explorés, mais selon un regard qui prend en compte l'interrelation entre les deux services et non pas selon une approche dichotomique traditionnelle.