Simulation multi-agent des opérations sur un réseau d'autopartage en libre-service intégral

Avec l'accroissement constant de la population, les grandes agglomérations sont à la recherche de solutions durables afin de relever les défis de mobilité actuels. D'ailleurs, un objectif principal du gouvernement québécois est l'intégration des modes de transport alternatifs à l'offre de trans-port urbain actuelle (Transports Québec, 2019). Face à un besoin en mobilité temporellement et spatialement variable, l'autopartage en libre-service intégral se démarque par la flexibilité qu'elle offre à ses usagers. En effet, les compagnies d'autopartage proposant cette variante de service innovent en permettant à leur client de stationner leur véhicule dans n'importe quel stationnement public autorisé. Toutefois, une augmentation de la flexibilité pour l'utilisateur rime très souvent à une augmentation de la complexité organisationnelle pour les opérateurs. L'efficacité opérationnelle est ainsi obtenue en résolvant efficacement les problématiques liées par exemple au choix de la couverture de réseau optimale sur un territoire donné. Dans ce contexte, la simulation devient un outil d'analyse de prédilection.Le sujet de cette étude est le service d'autopartage en libre-service intégral de Communauto à Montréal. Plutôt que d'estimer sa demande, cette étude vise à analyser sa performance opérationnelle relativement à différentes stratégies de configurations de réseau. Historiquement, lorsqu'il s'agit de systèmes hétérogènes tels que l'objet de cette étude, le mélange de paradigmes de simulation est privilégié pour modéliser les différentes composantes du système (Shaheen, 2009). Ainsi, il a été choisi d'adopter aussi bien une approche à base d'agent, pour représenter les entités évoluant sur le réseau, qu'une approche à évènements discrets pour représenter les procédures récurrentes, à l'image du processus de recharge d'un véhicule.Le modèle a été développé et implémenté sur Anylogic (The Anylogic Company, 2019c). Principalement, trois expérimentations visant à comprendre l'interaction dynamique entre la demande, le taux de service et les politiques d'utilisation du service ont été menées. Chaque expérimentation a été évaluée quand les clients sont restreints à terminer leur voyage dans la zone de service définie par l'opérateur (scénario 1) ou non (scénario 2). Globalement, l'utilisation moyenne du service est légèrement supérieure au scénario 2 qu'au scénario 1, ce dernier permettant néanmoins d'avoir une fréquence d'utilisation journalière des véhicules de la flotte plus uniforme. Afin d'analyser la sensibilité du système aux variations de la demande et de la flotte, l'élasticité de la demande latente a été évaluée par rapport à ces changements stratégiques. Cet indice de sensibilité mesure à quel point la demande latente change lorsque l'une de ces variables stratégiques change. Ainsi, en faisant varier le nombre de véhicules disponibles, les coefficients d'élasticité obtenus ont permis de conclure qu'une augmentation de la taille de la flotte entraîne une baisse de la demande latente, quel que soit le scénario étudié. L'inverse est vrai dans le cas où l'intensité de la demande est sujette à variation.