III. Chapitre III
III.2. Système de covoiturage dynamique optimisé
Dans une optique d’optimisation des services de covoiturage, nous optons pour une solution qui allie le traitement optimisé des requêtes instantanées des utilisateurs aux critères de performances du support mis à leur disposition. Vue sous cet angle, l’optimalité des réponses fournies est logée dans le rapport à l’utilisateur basé sur les critères à optimiser (i.e. choix de l’utilisateur, soit qu’il privilégie le coût, le temps de trajet, etc.) aussi bien que dans les propriétés d’exécution, à savoir un temps de réponse raisonnable et une allocation optimisée des ressources nécessaires (e.g. espace mémoire, ressources CPU, etc.). Une optimisation, en ce sens, perçue dans la qualité des solutions produites et sans conséquences nuisibles sur les performances du système. Ce dernier doit notamment cadrer avec l’instantanéité des traitements pour épouser parfaitement la forte variabilité des données du réseau de covoiturage.
III.2.1. Optimisation dans les systèmes de covoiturage
dynamique
Les moyens de transport à la base privés devenus publics (i.e. la voiture personnelle) ont donné naissance à des systèmes de transport à priori individuels mais devenus collectifs (e.g. services de covoiturage, autopartage, etc.). De tels systèmes ont vu le jour suite au développement de plusieurs travaux visant l’amélioration de la qualité de la vie en considérant particulièrement le développement du domaine de transport dans un contexte mélioratif (c.f.
Chapitre I). Amélioration en termes de services fournis aussi bien sur le plan individuel que
collectif et dont l’objectif premier consiste essentiellement à améliorer les conditions de vie des personnes d’un côté et augmenter leur satisfaction de l’autre. Cependant, aussi évolués soient-ils, ces systèmes ne sont pas passibles d’efforts supplémentaires afin d’en optimiser le fonctionnement (c.f. §I.5.2.4). Les aspects d’automatisme et d’optimisation (c.f. §II.2.7.2) étant parmi les principales lacunes des systèmes relatés dans la littérature, nous nous proposons de remédier à ces limites et ainsi combler ce déficit. En effet, dans une tentative d’amélioration de l’existant, nos travaux ont débouché sur la mise en place d’un système complètement automatisé, développé sur la base d’une optimisation des traitements sous tous ses aspects. L’ « optimisation distribuée » est, effectivement, le maitre mot dans les deux approches, solutions de covoiturage dynamique, que nous proposons. Ces approches ont fait l’objet d’un travail laborieux aboutissant à la mise en place d’un support pourvu d’une multitude de fonctionnalités pour une qualité de service satisfaisante. Le système proposé est
142 décrit tout au long de ce rapport avec les détails de conception et d’implémentation qui s’y rapportent et ce avec un fort accent d’optimisation. Dans cette partie en particulier, nous nous focalisons essentiellement sur les aspects d’optimisation telle que adoptée au niveau de nos travaux mais aussi sur le choix de modélisation dans une section ultérieure.
III.2.1.1. Le covoiturage : une solution d’optimisation en soit
Dans le cadre d’une mobilité avancée, il est nécessaire de considérer l’aspect optimisation dans les services de transport mis à disposition des individus abonnés de ces systèmes. Plusieurs recherches ont été menées dans ce sens et convergent vers un but essentiel qui est celui d’assurer l’intérêt des personnes dans un contexte communautaire et surtout vital. En effet, vu sous cet angle, l’intérêt principal de mettre en place un système de transport, quel qu’en soit la forme, est avant tout de fournir des conditions favorables pour l’évolution des individus dans un environnement sain. Mettre le monde à l’abri des menaces (e.g. réchauffement climatique, détérioration de la qualité de la vie, etc.) qui pèsent continuellement dessus est l’un des plus grands objectifs visés à l’échelle internationale. Un objectif particulièrement difficile à atteindre quand il s’agit de menaces dangereuses et qui de surcroit n’arrêtent pas d’évoluer avec l’évolution des technologies. Plusieurs associations et organismes se sont employés à étudier la nature de ces menaces et l’ampleur de leur impact sur l’environnement et la qualité de la vie aussi bien qu’à rechercher les solutions qui permettent d’y remédier et alléger leur effet. Un effet ressenti de par la détérioration des conditions environnementales, le réchauffement climatique, etc. principalement dus aux taux importants d’émission de CO2 et gaz à effet de serre. L’un des facteurs les plus notoires causant ce taux à augmenter encore plus est l’usage abusif de la voiture personnelle et sa propagation dans le monde entier (c.f. Chapitre I). Le domaine du transport est ainsi visé en particulier et de multiples recherches ont été développées dans ce sens. Le recours à des technologies propres ainsi que la mise en place de systèmes de transport peu polluants sont nécessaires.
Outre ces considérations d’ordre écologique, d’autres se rattachant à l’aspect économique et qui viennent dénoncer l’impact négatif et l’appauvrissement des portefeuilles budgétaires des individus sont tout aussi importants. L’acquisition et maintien d’un véhicule personnel demeurent un luxe nécessitant un budget assez important. L’ensemble des considérations prises dans cette mesure attestent de l’importance de pouvoir trouver une solution de moins lourde incidence sur la qualité de vie ainsi que sur les budgets alloués au transport. Ainsi,
143 dans le cadre d’une mobilité avancée, des services tels que l’autopartage et le covoiturage ont vu le jour et permettent d’assurer un service d’aide à la mobilité pratique, flexible et économique tout en satisfaisant les objectifs de réduction de la pollution.
Il est vrai que les systèmes de partage de véhicules ont aidé à l’amélioration des conditions non seulement environnementales dans lesquelles évoluent les individus mais aussi économiques. En effet, le concept de covoiturage présente particulièrement de multiples avantages qui ont le mérite d’en avoir fait un service très sollicité et compétitif. Parmi ces avantages, nous citons particulièrement la réduction du nombre de voitures en circulation au kilomètre. La voiture personnelle étant devenue, grâce à ce concept, un moyen de déplacement collectif accessible au grand public ; elle accueille de ce fait des passagers supposés voyager individuellement dans d’autres voitures. Ces systèmes représentent en ce sens un moyen efficace pour minimiser le taux d’émissions de CO2 et gaz à effet de serre évacués par les voitures. De plus, ils ont aussi des répercussions positives sur les conditions financières puisqu’ils permettent de réduire les budgets alloués au transport.
Par conséquent, le concept en soit du covoiturage est de grand calibre en matière d’apport et d’optimisation. Il est ainsi considéré comme un service original et innovant pesant lourd en termes d’optimisation, essentiellement par rapport aux critères financier et environnemental. Cependant, outre ces critères et afin de pouvoir offrir une qualité de service irréprochable, d’autres aspects peuvent être considérés.
III.2.1.2. Optimisation : Une panoplie de critères
Outre l’optimisation implicite des systèmes de covoiturage, la satisfaction des usagers de tels services est comptée comme principal caractère d’attraction et peut faire intervenir un ou plusieurs critères d’optimisation au niveau des traitements pour la génération des solutions d’affectation. Il s’agit particulièrement de critères concordant avec les besoins et désirs des utilisateurs, soit qu’ils préfèrent voyager avec un moindre coût, en un minimum de temps, avec un maximum de confort (i.e. en limitant les transferts d’une voiture à une autre), etc.
Ainsi, pour garantir l’optimalité des services offerts, de tels systèmes doivent considérer les attentes de leurs usagers. En effet, la satisfaction de ces derniers prime sur tout autre objectif puisque constituant un grand attrait et permettant donc de mettre en place des systèmes déployés à grande échelle. La Figure III.1 montre l’ensemble des critères susceptibles d’être considérés dans le cadre d’une optimisation du traitement des requêtes des usagers. Ceci revient à optimiser (i.e. minimiser ou maximiser) une fonction objectif globale
144 qui reprend les critères spécifiés par les covoitureurs ou par l’utilisateur principal du système et ainsi répondre totalement ou partiellement aux attentes et exigences des utilisateurs du service.
Figure III.1. Critères identifiés pour l’optimisation des services de covoiturage
L’intégration de l’optimisation dans les traitements à effectuer devient, par conséquent, essentielle pour maintenir le système à l’échelle de la compétitivité. Par ailleurs, notre objectif premier étant de cadrer avec une optimisation efficace et absolue, la possibilité de considérer plusieurs critères en même temps devient évidente, voire même essentielle. En effet, deux critères ou plus peuvent être considérés conjointement dans le cadre d’une optimisation multiobjectif. Les systèmes pourvus de tels moyens fournissent dans la majorité des cas des réponses optimisées, si ce n’est optimales, permettant ainsi d’extraire à partir d’un espace de recherche étendu et infini les solutions qui optimisent une combinaison de critères parfois contradictoires. Un compromis est dans ce cas recherché en fixant une fonction objectif en adéquation avec les exigences des utilisateurs, permettant ainsi d’agréger ou de classer l’ensemble des critères suivant un ordre de préférences (généralement précisé par l’usager lui-même). Dans ce contexte, la « multi-objectivité » nous permet de répondre le plus efficacement possible au besoin en matière d’optimalité par rapport aux résultats fournis de sorte à en faire des réponses personnalisées pour chaque individu.
Ceci étant, considérer des méthodes d’optimisation dans les systèmes de recherche opérationnelle peut induire à une complexité exponentielle. C’est le cas pour le problème du covoiturage dynamique optimisé tel que ça a été démontré dans le chapitre précédent (c.f.
§II.3.2.). Il est donc essentiel de considérer des stratégies de résolution efficaces afin de
contrecarrer l’explosion combinatoire notamment dans le cadre d’un système dynamique optimisé multicritère.
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III.2.2. Approche proposée : Critères d’Optimisation
L’optimisation étant un concept aujourd’hui très convoité, essentiellement dans les systèmes dynamiques, et à dessein de réaliser cet objectif premier que nous nous sommes fixés, nous aspirons à la mise en place d’un système de covoiturage satisfaisant et avantageux. Il est de ce fait nécessaire de considérer un volet optimisation lors de la génération des
« réponses solutions » aux requêtes des usagers afin d’en garantir la qualité et l’intégrité.
Dans nos travaux, nous implémentons deux approches pour le traitement optimisé des requêtes des utilisateurs, entre autre une heuristique spécifique considérant l’optimisation du confort, en termes de nombres de changements de voitures. Pour l’optimisation des solutions ainsi générées mais aussi dans la première approche proposée (c.f. §IV.7), nous nous focalisons principalement sur le critère de durée du trajet. En effet, les usagers du service de covoiturage, qu’ils soient passagers ou conducteurs, préfèrent généralement atteindre leurs destinations finales le plus vite possible. Etant donné que plusieurs véhicules peuvent offrir un même trajet correspondant à la demande d’un ou plusieurs covoiturés, l’ensemble de ces voitures représente des solutions potentielles dites faisables puisque répondant aux contraintes de correspondance. Le choix final du véhicule à affecter porte sur la solution qui optimise au maximum le critère fixé, à savoir la durée globale du trajet, tout en évitant d’engendrer un contexte de conflits pouvant toucher le système.
Les contraintes relatives à la correspondance des offres et demandes considérées par rapport au trajet, la date, l’heure, etc. sont détaillées dans la section suivante avec leur formulation mathématique. Compte tenu de l’ensemble des solutions ainsi extraites, celle qui sera finalement affectée à l’utilisateur est donc celle qui concorde avec ses exigences tout en lui permettant de parvenir au lieu souhaité en un minimum de temps. Toujours est-il que l’optimalité calculée en ce sens reste relative aux préférences de l’usager. En effet, afin de déterminer la durée globale du voyage, nous considérons tous les critères pouvant l’impacter, à savoir le temps d’attente et le temps de parcours. Une fonction objectif globale minimisant la durée totale du voyage et agrégeant ces deux critères en fonction des préférences des utilisateurs est ainsi adoptée pour déterminer le choix final d’optimisation de la solution.
Dans la section qui suit est fourni le détail de toutes ces notions avec le formalisme correspondant pour une modélisation conforme à la nature du problème permettant de l’approcher de manière à en réduire la complexité combinatoire.
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