Optimisation de tournées de collecte et livraison avec transferts

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Alexis Godart

To cite this version:

Alexis Godart. Optimisation de tournées de collecte et livraison avec transferts. Autre. Université Bourgogne Franche-Comté, 2020. Français. �NNT : 2020UBFCA016�. �tel-02902940�

´

Ecole doctorale n°37

Sciences Pour l’Ing ´enieur et Microtechniques

Doctorat d’Automatique

par

ALEXIS

G

Optimisation de tourn ´ees de collecte et livraison avec transferts

Th `ese pr ´esent ´ee et soutenue `a Belfort, le 10 juillet 2020 Composition du Jury :

FRANC¸OIS SPIES Professeur, IUT Belfort Montb ´eliard Pr ´esident CHRISTELLEJUSSIENGUERET´ Professeur, Universit ´e d’Angers Rapporteur

FABIENLEHUED´ E´ Professeur, IMT Atlantique Rapporteur

SYLVIENORRE Professeur, Universit ´e de Clermont

Auvergne

Examinatrice WAHIBARAMDANE Maˆıtre de Conf ´erences, ´Ecole des Examinatrice

CHERIF-KHETTAF Mines de Nancy, Universit ´e de

Lorraine

MARIE-ANGE MANIER Maˆıtre de Conf ´erences HDR, Directrice Universit ´e de Technologie de

Belfort-Montb ´eliard

de th `ese CHRISTELLEBLOCH Maˆıtre de Conf ´erences, IUT Belfort

Montb ´eliard

Co-encadrante HERVE´ MANIER Maˆıtre de Conf ´erences, Universit ´e

de Technologie de Belfort-Montb ´eliard

Co-encadrant

Universit ´e Bourgogne Franche-Comt ´e 32, avenue de l’Observatoire 25000 Besanc¸on, France

Titre : Optimisation de tourn ´ees de collecte et livraison avec transferts

Mots-cl ´es : Recherche Op ´erationnelle, Tourn ´ees de collecte et livraison avec transferts, Transport `a la demande,

Synchronisation spatiale et temporelle

R ´esum ´e :

Cette th `ese ´etudie des variantes de probl `emes de planification de tourn ´ees rencontr ´ees en milieu urbain. Elle les situe par rapport aux travaux ant ´erieurs dans le domaine en vue d’une mod ´elisation pertinente s’appliquant aux probl `emes de transport de personnes et de marchandises. Elle rel `eve de la litt ´erature consacr ´ee `a la r ´esolution de probl `emes de type collecte et livraison (Pickup and Delivery-PDP) et transport `a la demande (Dial-A-Ride-DARP). Dans ces travaux, nous nous int ´eressons aux tourn ´ees autorisant les transferts de demandes entre v ´ehicules, et en particulier `a la pr ´esence de synchronisations entre v ´ehicules (ou modes de transport) `a la fois spatiale et temporelle, dans un contexte d ´ej `a fortement contraint par des fen ˆetres temporelles associ ´ees aux diff ´erents types d’acteurs (fournisseurs, clients, transporteurs), avec une flotte de v ´ehicules h ´et ´erog `ene de capacit ´es limit ´ees, et plusieurs visites possibles par site. Ce type de variantes est abord ´e ici en version statique, lorsque l’on r ´esout un probl `eme dans lequel toutes les demandes sont connues `a l’avance, mais dans une perspective d’utilisation dynamique des

algorithmes au sein d’une plate-forme de services contextualis ´es.

La th `ese propose tout d’abord une formulation exacte mono-objectif (en Programmation Lin ´eaire en Nombres Mixtes) dans laquelle on minimise classiquement la distance totale parcourue. La complexit ´e importante de ce mod `ele, compte tenu du probl `eme trait ´e, nous a conduit dans un deuxi `eme temps au d ´eveloppement d’algorithmes bas ´es sur des heuristiques ou sur une m ´etaheuristique hybrid ´ee avec des m ´ethodes exacte et approch ´ees, dans le but de permettre un passage `a l’ ´echelle. Ces algorithmes sont conc¸us comme une version relax ´ee du probl `eme de tourn ´ees initial avec transferts, qui devient alors multi-objectifs, la seconde cat ´egorie de crit `eres traduisant le fait d’autoriser des retards sur les demandes et les sites visit ´es, tout en cherchant `a les minimiser. Les diff ´erentes contributions sont ´eprouv ´ees par des tests sur des instances g ´en ´er ´ees ou issues de la litt ´erature. L’analyse des r ´esultats obtenus ouvre la voie vers d’int ´eressantes perspectives de recherche dans le domaine consid ´er ´e.

Title: Optimization of pickup and delivery problems with transfers

Keywords: Operations Research, Pickup and Delivery Problem with transfers, Dial-A-Ride Problem, Spatial and

temporal Synchronization

Abstract:

This thesis studies variants of tour planning problems encountered in urban areas. It situates them in relation to previous work in the field with a view to relevant modelling for passenger and freight transport problems. It is based on the literature devoted to the resolution of Pickup and Delivery-PDP (Pickup and Delivery-PDP) and Dial-A-Ride-DARP (Dial-Dial-A-Ride-DARP) problems. In this work, we are interested in routes allowing demand transfers between vehicles, and in particular in the presence of synchronisation between vehicles (or modes of transport) both spatially and temporally, in a context already strongly constrained by time windows associated with different types of actors (suppliers, customers, transporters), with a heterogeneous fleet of vehicles of limited capacity, and several possible visits per site. This type of variant is addressed here in a static version, when solving a problem in which all the requests are known in advance, but in a perspective of dynamic use of the algorithms

within a platform of contextualized services. The thesis first proposes an exact mono-objective formulation (in Linear Programming in Mixed Numbers) in which the total distance travelled is classically minimized. The important complexity of this model, taking into account the problem treated, led us in a second step to the development of algorithms based on heuristics or metaheuristics hybridized with exact and approximate methods, in order to allow a scaling. These algorithms are designed as a relaxed version of the initial tour problem with transfers, which then becomes multi-objective, the second category of criteria reflecting the fact of allowing delays on requests and sites visited, while seeking to minimize them. The various contributions are tested by means of tests on instances generated or taken from the literature. The analysis of the results obtained opens the way to interesting research perspectives in the field under consideration.

Je remercie chaleureusement Marie-Ange Manier, Herv ´e Manier et Christelle Bloch pour m’avoir offert la chance de pouvoir travailler avec eux sur des sujets passionnants et pour leur encadrement sans faille. L’aventure que repr ´esente la th `ese n’aurait sans doute pas ´et ´e aussi stimulante et ´epanouissante si elle n’avait pas ´et ´e `a leurs c ˆot ´es. Leurs encou-ragements, leur expertise, leur bienveillance et leur disponibilit ´e `a mon ´egard ont rendu cette exp ´erience riche tant sur le plan intellectuel qu’humain. La confiance et l’amiti ´e que vous m’avez accord ´ees resteront les meilleurs souvenirs de nos moments partag ´es ensemble.

Je remercie Christelle Jussien Gu ´eret et Fabien Lehu ´ed ´e pour l’int ´er ˆet qu’ils ont port ´e `a ce travail et d’avoir accept ´e de le rapporter. Je remercie Franc¸ois Spies d’avoir accept ´e de pr ´esider le jury lors de la soutenance. Enfin, mes remerciements vont `a Sylvie Norre et `a Wahiba Ramdane Cherif-Khettaf en leur qualit ´e d’examinatrices. Le contexte sani-taire particulier dans lequel nous avons tous ´evolu ´e derni `erement n’aura pas entrav ´e les ´echanges fructueux sur ces travaux avant et pendant la soutenance gr ˆace `a vos efforts. Je remercie mes coll `egues de travail de l’UTBM et du laboratoire Femto-ST, en particulier Fr ´ed ´eric, Oumaya, Zaher, Zhihao et Lei, sans qui ces ann ´ees n’auraient pas ´et ´e aussi passionnantes, surtout en ce qui concernent nos d ´ebats autour de la machine `a caf ´e sur des sujets toujours tr `es vari ´es et parfois inattendus. Votre ouverture d’esprit, votre bienveillance et votre bonne humeur sont contagieuses.

Mes remerciements ne seraient pas complets sans les adresser `a ma famille pour leur soutien ind ´efectible, leur ´ecoute et leurs conseils. Cette aventure loin de vous m’a fait r ´ealiser `a quel point vous ˆetes indispensables et irremplac¸ables. Enfin, mes pens ´ees vont `a mes amis pour les moments exceptionnels que nous avons partag ´es ensemble et pour votre soutien sans faille durant toutes ces ann ´ees. `A toi, mon meilleur ami Vincent, je te d ´edie la derni `ere place dans ces remerciements que tu d ´ecouvriras sans doute en savourant une Perlembourg ti `ede `a mes c ˆot ´es.

Ce travail de recherche a ´et ´e financ ´e par la R ´egion Bourgogne Franche-Comt ´e, dans le cadre du projet MOBILITECH MISC – Mobility In Smart Cities / Mobilit ´e dans les villes intelligentes, projet par ailleurs labellis ´e par le P ˆole V ´ehicule du Futur.

1 Introduction g ´en ´erale 1

1.1 Contexte . . . 1

1.2 Plan de la th `ese . . . 4

2 Etat de l’art´ 7 2.1 Probl ´ematiques du transport urbain . . . 8

2.1.1 Les enjeux . . . 8

2.1.2 Logistique urbaine . . . 9

2.1.3 Mobilit ´e urbaine . . . 15

2.2 Concepts, projets et applications . . . 17

2.2.1 Smart City . . . 18

2.2.2 Projet MISC : Mobility In Smart Cities . . . 19

2.2.3 Projets exp ´erimentaux . . . 22

2.2.3.1 Optimod’Lyon . . . 22

2.2.3.2 Opti’Cities . . . 22

2.2.3.3 CarGoTram . . . 24

2.2.3.4 Tramfret . . . 24

2.2.4 Applications : services de transport et de mobilit ´e . . . 25

2.2.5 Vers un probl `eme int ´egr ´e . . . 26

2.3 Les probl `emes de tourn ´ees de v ´ehicules . . . 27

2.3.1 Voyageur de commerce (TSP) et Tourn ´ees de v ´ehicules (VRP) . . . 28

2.3.2 Tourn ´ees de collecte et livraison (PDP) . . . 29

2.3.3 PDP avec transferts ou avec fen ˆetres temporelles . . . 34

2.3.3.1 PDP/DARP avec Transferts . . . 34

2.3.3.2 PDP/DARP avec fen ˆetres temporelles . . . 35

2.3.4 PDPTW et DARP statiques avec transfert . . . 43

2.3.5 Probl `emes mixtes (personnes et marchandises) . . . 44

2.4 Bilan . . . 46

3 Un mod `ele exact pour des probl `emes de tourn ´ees avec transferts 49

3.1 Introduction . . . 50

3.2 Formalisation et formulation math ´ematique . . . 51

3.2.1 Description formelle . . . 51

3.2.2 Mod ´elisation math ´ematique . . . 54

3.2.2.1 Donn ´ees . . . 54

3.2.2.2 Variables de d ´ecision . . . 55

3.2.2.3 Fonction objectif . . . 56

3.2.2.4 Contraintes . . . 56

3.2.2.5 El ´ements de complexit ´e . . . 64´

3.3 Exp ´erimentations . . . 65

3.3.1 Environnement de test . . . 65

3.3.2 Premiers jeux d’instances et premiers r ´esultats . . . 65

3.3.3 R ´esultats pour des instances de type PDPTW . . . 67

3.3.4 R ´esultats pour des instances de type DARP . . . 69

3.3.4.1 Instances d ´eriv ´ees de [Ropke et al., 2007] . . . 69

3.3.4.2 Instance de [Chassaing, 2019a] . . . 70

3.3.5 R ´esultats pour des instances de type PDPTW+DARP . . . 71

3.3.6 Synth `ese . . . 71

3.4 Bilan . . . 72

4 M ´ethodes approch ´ees 75 4.1 Introduction . . . 76

4.2 M ´ethodes gloutonnes . . . 78

4.2.1 G ´en ´eration d’un ensemble de solutions . . . 78

4.2.1.1 Affectation . . . 78

4.2.1.2 Construction des tourn ´ees . . . 83

4.2.2 Am ´elioration par recherche locale . . . 87

4.2.3 Insertion de transferts . . . 89

4.2.4 Exp ´erimentations . . . 90

4.2.5 Synth `ese . . . 93

4.3 Algorithmes g ´en ´etiques hybrides . . . 93

4.3.1 Introduction . . . 93

4.3.2 Description . . . 93

4.3.3 Validation du codage et de l’ ´evaluation associ ´ee . . . 100

4.3.5 Synth `ese . . . 103

4.3.6 Evaluation des individus par m ´ethodes approch ´ees´ . . . 104

4.4 Comparaison des m ´ethodes exacte et approch ´ees . . . 105

4.5 Bilan . . . 111

5 Conclusion g ´en ´erale 113 5.1 Bilan global . . . 113

5.2 Perspectives . . . 115

I Annexes 135

A Instances 137

I

NTRODUCTION G

EN

´

ERALE

´

Le d ´eveloppement du transport `a l’ ´echelle internationale peut ˆetre mis en forte corr ´elation avec la croissance ´economique rapide des pays ´emergents et soutenue des pays d ´evelopp ´es, appuy ´ee par les politiques de libre- ´echange encadr ´ees par l’Organisation Mondiale du Commerce (OMC) et des diff ´erents accords multilat ´eraux mis en place entre les pays ou les zones ´economiques sp ´eciales. Face `a un accroissement rapide des vo-lumes transport ´es et `a des d ´elais toujours plus comp ´etitifs, de nombreux d ´efis incombent `a notre soci ´et ´e moderne. En cons ´equence, le monde du transport a d ´ej `a subi et conti-nuera `a subir de profondes mutations imput ´ees aux ´echanges mondialis ´es et `a la massi-fication des flux.

Dans ce manuscrit, nous allons focaliser notre attention sur les probl ´ematiques de trans-port qui surviennent en milieu dens ´ement peupl ´e et donc plus particuli `erement en milieu urbain. En effet, les infrastructures, la r ´eglementation, la transition ´energ ´etique, les d ´efis ´ecologiques et climatiques et la qualit ´e de vie sont autant de facteurs qui d ´eterminent l’organisation et l’am ´enagement du transport en milieu urbain, avec de nombreuses probl ´ematiques soulev ´ees. Ainsi, en aire urbaine, plusieurs d ´efis impliquant directement le monde du transport sont identifi ´es :

— forte croissance de la population et accroissement de l’activit ´e ´economique, — d ´eveloppement de projets compatibles avec la transition ´energ ´etique, notamment

les enjeux climatiques, tels que ceux d ´efinis par la COP 21,

— densit ´e des commerces et entreprises importante dans les zones d’activit ´es indus-trielles urbaines et les centres-villes, en particulier li ´ee `a des choix d’urbanisme et au d ´eveloppement exponentiel des achats en ligne.

Parmi les probl ´ematiques soulev ´ees dans ces d ´efis, nous essaierons de r ´epondre en partie `a celle de l’organisation des tourn ´ees de v ´ehicules du point de vue de la collectivit ´e.

1.1/

C

Ces nouveaux d ´efis du secteur des transports ont un impact important sur l’organisation des tourn ´ees en aire urbaine. Mais ils ont ´egalement fait naˆıtre de nombreux concepts ´emergents, pilot ´es par des acteurs technologiques innovants, notamment dans le cadre des villes intelligentes (ou Smart cities), et sur lesquels cette organisation peut s’appuyer. Parmi les nombreux leviers identifi ´es, celui des ”Nouvelles Technologies de l’Information et de la Communication” (ou NTIC) semble prometteur gr ˆace `a l’exploitation temps r ´eel des donn ´ees mises `a disposition par les diff ´erents acteurs (collectivit ´es dans le cadre

des projets  Open Data , usagers via leurs terminaux mobiles, objets connect ´es...).

L’implication grandissante des acteurs et des autorit ´es dans le d ´eploiement d’une logis-tique plus responsable et plus ´economique, et les progr `es r ´ealis ´es dans le domaine du num ´erique permettent ainsi la cr ´eation de synergies efficaces pour la cr ´eation de services innovants. Cependant les usagers et les consommateurs se retrouvent face `a un nombre cons ´equent de solutions qui coexistent `a diff ´erentes ´echelles. L’apparition r ´ecente de nombreux services de mobilit ´e conduit les usagers `a effectuer des choix aussi vari ´es que complexes, tandis que les collectivit ´es et les fournisseurs de services s’efforcent de coordonner leurs efforts afin de rendre la mobilit ´e urbaine plus durable, mais aussi plus efficace.

Motiv ´es par ces constats, nos travaux s’inscrivent au sein d’un projet de plateforme col-laborative de services de mobilit ´es dynamiques, d ´enomm ´ee MISC (Mobility in Smart Cities), bas ´ee sur une vision interconnect ´ee des services et des modes de transport. Son but est de proposer une plateforme de services contextualis ´es, mettant en relation des utilisateurs avec les acteurs pour faciliter le transport multimodal en combinant l’en-semble des modes disponibles (aussi bien classiques qu’alternatifs). Cette combinaison des modes n ´ecessite d’ ´etudier de mani `ere approfondie les diff ´erents sc ´enarios possibles de transfert. Cela est d’autant plus pertinent que le projet s’int ´eresse au transport de per-sonnes, de marchandises mais ´egalement aux analogies potentielles entre les deux. Il vise `a proposer des itin ´eraires multimodaux/intermodaux en s’appuyant sur les acteurs d ´ej `a pr ´esents dans le milieu urbain, gr ˆace notamment `a leur collaboration et `a la mutua-lisation des ressources disponibles. Parmi les verrous scientifiques qui ont pu ˆetre mis en ´evidence, on retrouve la n ´ecessit ´e de r ´epondre aux ´evolutions futures de la mobilit ´e urbaine. Le d ´eveloppement de l’Open Data, du Big Data, de l’Internet des Objets et des technologies de communication nous permettent d’envisager de nouvelles pistes de re-cherche. Il s’agit d’appr ´ehender et de mieux utiliser les donn ´ees de mobilit ´e disponibles pour proposer des solutions innovantes de routage.

Ce projet consid `ere en particulier d’une part la synchronisation spatiale et temporelle lors d’un transfert entre deux modes (en s’appuyant sur les donn ´ees de g ´eolocalisation et des services comme la r ´eservation de places de stationnement en ligne) et d’autre part des probl ´ematiques li ´ees `a la s ´ecurit ´e et `a la responsabilit ´e (par exemple la trac¸abilit ´e des marchandises ou encore la d ´elimitation des responsabilit ´es entre les acteurs). En effet, de tels ´el ´ements ont pendant tr `es longtemps ´et ´e des freins `a la mutualisation des ressources ou des flux (entre celui des personnes et des marchandises par exemple). Mais les possibilit ´es offertes par les NTIC permettent aujourd’hui d’envisager de mixer ces flux [Masson et al., 2017], car il devient possible d’inclure dans le syst `eme de rou-tage le transfert de responsabilit ´e entre les prestataires, le suivi temps-r ´eel ou encore le respect simultan ´e d’un certain nombre de contraintes techniques li ´ees aux infrastructures urbaines. Ces ´el ´ements innovants, de plus en plus omnipr ´esents dans notre environne-ment, ont motiv ´e nos travaux qui s’int ´eressent `a la satisfaction de la demande de trans-port en milieu urbain, en particulier aux m ´ethodes de r ´esolution permettant de d ´eterminer des itin ´eraires multimodaux/intermodaux dans cet environnement.

Beaucoup de travaux scientifiques s’int ´eressent `a la recherche de solutions de trans-port multimodal de personnes ou de marchandises, identifi ´es dans la litt ´erature res-pectivement comme des probl `emes de transport de marchandises (Pickup and Deli-very Problem, PDP) et de transport de personnes `a la demande (Dial-A-Ride Problem, DARP). Ceci, combin ´e `a l’engouement que suscitent ces sujets, renvoie `a une litt ´erature tr `es large. En cons ´equence nous proposons une description de l’ ´etat de l’art associ ´e.

La premi `ere difficult ´e est de d ´elimiter le p ´erim `etre de cette ´etude bibliographique en identifiant ce qui distingue la probl ´ematique consid ´er ´ee ici des nombreux travaux d ´ej `a d ´evelopp ´es dans le domaine.

Dans ce cadre, nos travaux reposent sur la possibilit ´e d’effectuer diff ´erents types de trans-ferts (qui traduisent diff ´erents types de synchronisation spatiale et temporelle). Nous explorons donc des variantes du probl `eme de tourn ´ees de v ´ehicules avec fen ˆetres de temps et/ou avec transferts, qui s’inspirent des deux variantes cit ´ees ci-dessus. L’ ´etat de l’art pr ´esent ´e se concentre par cons ´equent sur des probl `emes de type Pickup & Delivery Problem `a fen ˆetres de temps (PDPTW), avec transferts, et v ´ehicules h ´et ´erog `enes pour le transport de marchandises ; et des probl `emes de type Dial-A-Ride Problem (DARP) avec fen ˆetres temporelles, v ´ehicules h ´et ´erog `enes et transferts pour le transport de per-sonnes. Les publications ´etudi ´ees mettent en ´evidence des ´el ´ements tr `es int ´eressants et des tendances ´emergentes.

Le but de nos travaux est de consid ´erer plusieurs ´el ´ements simultan ´ement, alors qu’ils sont la plupart du temps abord ´es s ´epar ´ement dans la litt ´erature. Diff ´erentes contributions sont ainsi apport ´ees dans la th `ese pour r ´esoudre les diff ´erentes variantes consid ´er ´ees. Nous proposons un mod `ele math ´ematique inspir ´e du Vehicle Routing Problem with Pi-ckup & Delivery et du Dial-A-Ride Problem, en prenant en compte de nombreuses contraintes et en y int ´egrant les probl ´ematiques communes au transport de personnes et de marchandises. L’ ´etude des analogies existantes qui motivent nos recherches est justifi ´ee par la volont ´e des collectivit ´es et des d ´ecideurs ´economiques de faire cohabi-ter de fac¸on optimale les services de mobilit ´e urbains pour le transport des usagers et de marchandises, partageant les m ˆemes infrastructures de transport. La r ´e-organisation propos ´ee part du constat qu’il est n ´ecessaire de mutualiser les transports et de faciliter la collaboration entre les divers acteurs, pour r ´eduire au maximum le nombre de moyens qui se d ´eplacent en ville, souvent sur des itin ´eraires identiques et avec des charges faibles. Mutualiser les moyens pour optimiser les charges permet th ´eoriquement de diminuer les co ˆuts tant individuels que collectifs (et aussi bien financiers qu’environnementaux). Au-toriser cette mutualisation non seulement pour un m ˆeme type de flux (personne ou mar-chandise), mais ´egalement en mixant les deux types de flux, offre des opportunit ´es de ra-tionalisation suppl ´ementaires. Enfin, `a terme, les mod `eles d ´evelopp ´es doivent permettre d’utiliser indiff ´eremment tout type de mode et tout trajet interm ´ediaire entre les sites (d’ori-gine, de destination et de transfert), en utilisant ce maillage urbain qui repr ´esente tous les moyens de transport disponibles, leurs contraintes et leur synchronisation, un peu comme un service contextualis ´e s’appuyant sur un internet physique.

Le probl `eme initial inclut simultan ´ement plusieurs sous-probl `emes : — a. l’affectation des demandes aux v ´ehicules ;

— b. la cr ´eation des tourn ´ees de v ´ehicules, qui comprend : — l’ordonnancement des op ´erations de ramassage/d ´epose,

— la proposition de transfert des demandes avec/sans stockage en v ´erifiant les relations d’interd ´ependances temporelles et spatiales entre les v ´ehicules, — le respect des contraintes temporelles de visite sur chaque site, sur chaque

demande,

— ainsi que le respect des contraintes de capacit ´e des v ´ehicules et des points de transfert.

La d ´emarche que nous avons adopt ´ee dans cette th `ese est tout d’abord d’ ´elaborer un mod `ele pour ce probl `eme d’affectation des requ ˆetes aux v ´ehicules et l’ordonnancement

des tourn ´ees sous la forme statique. La r ´esolution de ce mod `ele `a l’optimalit ´e est ap-pliqu ´ee `a de petites instances. Nous ´etudions ensuite diverses m ´ethodes approch ´ees, ainsi que le passage `a une optimisation multicrit `eres de ce probl `eme, en vue du passage `a des instances plus grandes. L’objectif est d’augmenter les possibilit ´es en termes de fai-sabilit ´e (transformation de contraintes dures en objectif `a minimiser pour mieux explorer l’espace de recherche) et de passage `a l’ ´echelle, mais ´egalement de d ´egager le plus de marges possibles dans la perspective future d’int ´egrer dynamiquement des requ ˆetes de transport dans la prochaine ´etape de travaux du projet MISC. En effet, `a terme la plate-forme MISC devra r ´epondre dynamiquement `a la demande de transport. Cela n ´ecessite une connaissance des donn ´ees de l’environnement urbain consid ´er ´e et des temps de r ´eponse faibles. Les donn ´ees de l’environnement sont rendues disponibles par l’utilisa-tion de services disponibles dans la partie NTIC, et particuli `erement Internet des Objets, de la plate-forme. Les temps de r ´eponse, eux, sont en partie conditionn ´es par la rapidit ´e de nos algorithmes d’optimisation, ce qui nous contraint dans le choix des m ´ethodes uti-lisables. Nous devons d ´eterminer une m ´ethode qui pr ´esente le meilleur compromis entre rapidit ´e d’ex ´ecution et qualit ´e des solutions de transport intermodal propos ´ees.

1.2/

P

`

Le plan retenu dans la th `ese pour pr ´esenter l’ensemble de ces travaux est le suivant : Le chapitre 2 pr ´esente une revue bibliographique qui analyse les caract ´eristiques impor-tantes pour notre mod `ele qui ont ´et ´e ´etudi ´ees dans la litt ´erature. Ceci permet d’identifier quelles sont les variantes de probl `emes de tourn ´ees de v ´ehicules les plus proches de celles que nous consid ´erons : Vehicle Routing Problem with Pickup & Delivery et Dial-A-Ride Problem. Cet ´etat de l’art les pr ´esente alors tout d’abord rapidement dans leur cadre g ´en ´eral. Il cite en particulier des publications de surveys permettant de prendre connaissance des diff ´erentes d ´eclinaisons de ces variantes abord ´ees largement dans la litt ´erature. Puis il se concentre plus particuli `erement sur leurs variantes incluant une flotte h ´et ´erog `ene, des fen ˆetres temporelles, des transferts, si possible dans lesquelles les multi-visites sont autoris ´ees. Le bilan de cet ´etat de l’art conduit `a proposer un mod `ele traitant le probl `eme de transport `a la demande de marchandises et de personnes, avec une flotte de v ´ehicules h ´et ´erog `ene (capacit ´e et vitesse moyenne).

Le chapitre 3 d ´ecrit la premi `ere contribution que constitue le mod `ele exact en pro-gramme lin ´eaire en nombres mixtes pour r ´esoudre le probl `eme consid ´er ´e dans sa va-riante statique, le PDP statique avec plusieurs visites et transferts, avec un ensemble de donn ´ees d ´eterministes. Le programme lin ´eaire que nous proposons permet de valider une premi `ere approche, consistant `a consid ´erer le transfert entre les modes de trans-port (avec et sans stockage pour les marchandises), la visite multiple d’un m ˆeme site, avec une flotte de v ´ehicules h ´et ´erog `ene. Cette premi `ere r ´esolution de notre probl `eme sous sa variante statique par optimisation monocrit `ere minimise la distance totale par-courue par les v ´ehicules et respecte l’ensemble des contraintes de fen ˆetres temporelles de mani `ere stricte. Le chapitre fournit les r ´esultats des tests de validation de ce mod `ele sur diverses instances (g ´en ´er ´ees par nos soins ou issues de la litt ´erature, parfois en les modifiant lorsque c’est n ´ecessaire pour les adapter `a la variante que nous consid ´erons). Le mod `ele est r ´esolu avec le solveur commercial IBM CPlex en version 12.7.1 sur un processeur Intel Core i7 4 coeurs cadenc ´es `a 3,5 GHz. Ces r ´esultats permettent de valider les hypoth `eses retenues dans l’optique de concevoir des algorithmes efficaces,

d’identifier les gains sur la distance totale parcourue, et parfois m ˆeme en termes de fai-sabilit ´e, mais mettent aussi en ´evidence l’explosion combinatoire emp ˆechant le passage

`a l’ ´echelle par cette m ´ethode.

En cons ´equence, l’ ´etape suivante de nos travaux (qui constitue le chapitre 4) est de d ´evelopper des m ´ethodes d’optimisation approch ´ees pour aborder des instances de taille plus r ´ealiste. Le mod `ele exact d ´evelopp ´e et test ´e pour le probl `eme statique peut n ´eanmoins ˆetre utilis ´e de mani `ere compl ´ementaire, et sert ´egalement de r ´ef ´erence pour tester et valider les nouvelles m ´ethodes approch ´ees d ´evelopp ´ees en ce sens. Celles-ci sont `a base d’heuristiques et d’intelligence artifiCelles-cielle (m ´etaheuristique hybride) pour proposer des solutions sur des instances `a l’ ´echelle, et d ´eterminer si elles repr ´esentent un compromis raisonnable entre qualit ´e de solution et temps de r ´eponse. Comme nous l’avons d ´ej `a ´evoqu ´e, ceci est une contrainte forte du cahier des charges de la plate-forme MISC, dans la perspective d’une utilisation dans le cadre de sc ´enarios dynamiques. Ainsi, ce chapitre d ´ecrit des heuristiques gloutonnes et des m ´etaheuristiques hybrides qui uti-lisent de mani `ere compl ´ementaire ces heuristiques et le mod `ele exact, en se basant sur un algorithme g ´en ´etique, des algorithmes glouton et un mod `ele de programmation lin ´eaire en nombres mixtes adapt ´e de celui pr ´esent ´e en chapitre 2. Les r ´esultats obtenus sont compar ´es avec ceux obtenus par m ´ethode exacte. Puis nous estimons la capacit ´e de notre mod `ele `a passer `a l’ ´echelle, en testant sur des instances de plus grosse taille, inspir ´ees de la litt ´erature.

La th `ese conclut par un bilan des avanc ´ees r ´ealis ´ees `a travers l’ensemble de ces tra-vaux, mais aussi en analysant les limites qu’ils ont permis d’identifier, ainsi que les nou-velles pistes qui constituent les perspectives les plus prometteuses pour faire suite `a ces r ´esultats.

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Sommaire

2.1 Probl ´ematiques du transport urbain . . . . 8

2.1.1 Les enjeux . . . 8

2.1.2 Logistique urbaine . . . 9

2.1.3 Mobilit ´e urbaine . . . 15

2.2 Concepts, projets et applications . . . . 17

2.2.1 Smart City . . . 18

2.2.2 Projet MISC : Mobility In Smart Cities . . . 19

2.2.3 Projets exp ´erimentaux . . . 22

2.2.4 Applications : services de transport et de mobilit ´e . . . 25

2.2.5 Vers un probl `eme int ´egr ´e . . . 26

2.3 Les probl `emes de tourn ´ees de v ´ehicules . . . . 27

2.3.1 Voyageur de commerce (TSP) et Tourn ´ees de v ´ehicules (VRP) . 28 2.3.2 Tourn ´ees de collecte et livraison (PDP) . . . 29

2.3.3 PDP avec transferts ou avec fen ˆetres temporelles . . . 34

2.3.4 PDPTW et DARP statiques avec transfert . . . 43

2.3.5 Probl `emes mixtes (personnes et marchandises) . . . 44

2.4 Bilan . . . . 46

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- Communication dans une conf ´erence d’audience nationale avec comit ´e de s ´election : * Godart A., Manier H., Bloch C., Manier M.-A., ”Optimisation des transports urbains dans un environnement dynamique et fortement connect ´e”, Dix-huiti `eme Congr `es de la Soci ´et ´e Franc¸aise de Recherche Op ´erationnelle et d’Aide `a la D ´ecision (ROADEF’17), Metz, France (22-24 f ´evrier 2017).

* Godart A., Manier H., Bloch C., Manier M.-A., Spies F., Canalda P., Fr ´ed ´eric F., Chaton-nay P. and Baala O., ”MISC Mobility in Smart Cities/Mobilit ´e dans les villes intelligentes”, Colloque FUTURMOB-17 : Pr ´eparer la transition vers la mobilit ´e autonome, Montb ´eliard, France (5-7 septembre 2017).

* Godart A., Manier H., Bloch C., Manier M.-A., ”Optimisation du transport et de la mobilit ´e en milieu urbain”, Colloque FUTURMOB17 : Pr ´eparer la transition vers la mobilit ´e autonome, Montb ´eliard, France (5-7 septembre 2017).

- Communication sans comit ´e de s ´election :

Godart A., Manier M.-A., Manier H., Bloch C., Spies F., Optimisation de la chaˆıne logistique de colis intelligents connect ´es, poster s ´eminaire interne Institut FEMTO-ST, Besanc¸on, France (26 juin 2018).

2.1/

P

´

Les probl ´ematiques de transport sont ´etudi ´ees dans la litt ´erature scientifique depuis plusieurs d ´ecennies. Il existe de nombreux travaux d ´edi ´es `a ce domaine en recherche op ´erationnelle et en aide `a la d ´ecision. Cela recouvre en particulier une grande vari ´et ´e de travaux en optimisation combinatoire appliqu ´ee aux probl `emes riches de tourn ´ees de v ´ehicules, auxquels contribue ce manuscrit. Mais ce domaine a pris ces derni `eres ann ´ees une dimension sociale bien plus grande encore. L’apparition de divers projets d’innovation-recherche dans les th ´ematiques du transport t ´emoignent de la prise d’int ´er ˆet politique sur le potentiel d’am ´elioration du cadre de vie urbain, des ´economies `a r ´ealiser, et de la prise en compte des enjeux environnementaux. Cela fait apparaˆıtre plusieurs tendances, et l `eve des freins que l’on croyait encore insurmontables jusqu’ `a r ´ecemment. Il s’agit par exemple de la possibilit ´e d’utiliser un m ˆeme v ´ehicule pour transporter des marchandises et des personnes, ou encore de confier l’acheminement de marchan-dises `a des particuliers `a travers des syst `emes de transport collaboratifs. Ces profondes transformations suscitent l’apparition de nouvelles classes de probl `emes de tourn ´ees de v ´ehicules, fortement conditionn ´ees par ces nouveaux enjeux et par le d ´eveloppement rapide sur le march ´e de projets et d’applications.

Par cons ´equent, notre travail bibliographique a couvert trois types principaux de docu-ments ou sujets :

— les enjeux de la logistique urbaine et de la mobilit ´e urbaine qui motivent ces tra-vaux,

— des projets ou applications et services existants qui contribuent d ´ej `a `a r ´epondre `a un certain nombre de ces besoins,

— et finalement les approches scientifiques d ´ej `a d ´evelopp ´ees dans la litt ´erature au-tour du sujet sur lequel cette th `ese se concentre.

2.1.1/ LES ENJEUX

L’organisation du transport en milieu urbain a connu ces derni `eres ann ´ees de profondes mutations. Pour les marchandises, elles sont dues en partie `a l’essor du commerce en ligne et de mani `ere plus g ´en ´erale de la livraison de colis `a domicile. Mais la complexit ´e organisationnelle de la logistique urbaine est d’autant plus grande qu’elle doit aussi

conjuguer avec les probl ´ematiques inh ´erentes au d ´eplacement des personnes. Dans ce manuscrit, nous nous r ´ef ´erons `a ce type de d ´eplacement sous l’intitul ´e  mobilit ´e

ur-baine , qui inclut dans son sens le plus large tous les modes de d ´eplacement urbain

(transport individuel ou collectif, services publics ou priv ´es). La mobilit ´e urbaine subit elle aussi de profondes mutations. Mais parmi les causes identifiables, l’augmentation de la demande reste marginale. Les transformations sont plut ˆot li ´ees `a des enjeux soci ´etaux et environnementaux, comme la r ´eduction de la congestion, de la pollution

environnemen-tale et pollution sonore et du co ˆut. Les nouveaux services de transport doivent int ´egrer ces probl ´ematiques afin de proposer des solutions concr `etes et viables, `a destination des collectivit ´es et pour l’usage des citoyens. L’am ´elioration de l’organisation du trans-port suscite donc un int ´er ˆet tout particulier pour le contexte urbain puisque les leviers d’action sont nombreux.

2.1.2/ LOGISTIQUE URBAINE

La logistique du dernier kilom `etre ( ´egalement du premier kilom `etre) repr ´esente une part importante du co ˆut de distribution, qui r ´esulte notamment des ruptures de charge et de l’acheminement au client final `a l’aide de v ´ehicules souvent mal dimensionn ´es ou bien li-mit ´es en termes d’accessibilit ´e `a cause de leur gabarit. La topologie urbaine concentrique des grandes villes europ ´eennes rend parfois difficile l’acc `es des v ´ehicules de livraison au sein des zones denses, notamment parce qu’elles n’ont pas ´et ´e conc¸ues historiquement pour les accueillir, contrairement `a la topologie urbaine plus rectiligne des grandes villes d’Am ´erique du Nord (voir figure 2.1).

FIGURE 2.1 – Diff ´erence de topologie urbaine entre les m ´etropoles europ ´eennes et am ´ericaines (Rome `a gauche et Chicago `a droite) source : OpenStreetMap

Aussi, les collectivit ´es peuvent mettre en place une politique de restriction d’accessibilit ´e spatiale (zones), temporelle (p ´eriodicit ´e) ou ´energ ´etique (hydrog `ene, gaz et ´electrique principalement) dans les zones les plus denses qui s’appliquent aux v ´ehicules. Ces res-trictions ont pour objectifs d’am ´eliorer le confort de vie en r ´eduisant l’impact sonore et la pollution engendr ´es par ces v ´ehicules, de cr ´eer des zones d’exclusivit ´e pi ´etonne, ou encore d’inciter les acteurs du transport `a investir dans les ´energies ´emettant moins de particules polluantes.

L’organisation logistique de la ville concernant la livraison des colis d ´epend fortement de ses infrastructures et des restrictions d’accessibilit ´e que la collectivit ´e a mis en œuvre. La figure 2.2 illustre un exemple d’organisation de distribution urbaine, o `u l’on peut dis-tinguer au moins deux ” ´echelons”. Les v ´ehicules qui livrent les centres de distribution `a la fronti `ere urbaine ne peuvent pas p ´en ´etrer en centre-ville, et la livraison finale au client doit donc se faire avec une autre flotte de v ´ehicules. Les ´echanges ont lieu dans des emplacements dits ”satellites” situ ´es g ´en ´eralement en bordure de zone urbaine dense.

Plus g ´en ´eralement, les profondes mutations d ´ej `a ´evoqu ´ees ont provoqu ´e ces derni `eres ann ´ees un fort d ´eveloppement des espaces logistiques urbains (ELU), tant par leur nombre que par leur diversit ´e. Nous r ´epertorions `a pr ´esent les diff ´erents types d’espace logistique urbain afin d’en d ´eterminer le contexte d’application, les caract ´eristiques et les int ´er ˆets.

FIGURE2.2 – Organisation de la distribution urbaine

Les espaces logistiques urbains

Afin de desservir les zones urbaines, la mise en œuvre de points de rupture de charge peut aider `a optimiser la circulation des marchandises en milieu urbain. Cela est parti-culi `erement n ´ecessaire dans le contexte o `u le gabarit du v ´ehicule et le poids total autoris ´e en charge (PTAC) sont limit ´es dans certaines zones via la r ´eglementation de circulation en vigueur dans l’espace urbain. Les transporteurs doivent donc trouver des solutions pour acheminer la marchandise (dont une grande partie en colis) jusqu’au client final ou aux particuliers, en partageant notamment les infrastructures du milieu urbain avec de nombreux acteurs (particuliers et transports collectifs principalement). Les espaces lo-gistiques urbains apparaissent alors comme une solution, en introduisant une rupture de charge dans la livraison de bout-en-bout. Ils correspondent `a des interfaces d’ ´echange entre envois et r ´eceptions de marchandises. Ils peuvent ˆetre fixes ou mobiles, `a l’int ´erieur de b ˆatiments ou sur site ouvert, ou encore `a acc `es priv ´e ou public. Une description ap-profondie des ELU est disponible dans [Daniel Boudouin, 2009] et la m ´ethode de mise en place dans 2.1.2. Nous pr ´esentons les 5 types d’ELU th ´eoris ´es en d ´ecrivant leurs fonc-tionnalit ´es et int ´er ˆet strat ´egique dans l’organisation du transport urbain. Ces informations proviennent des deux sources cit ´ees pr ´ec ´edemment.

Zones Logistiques Urbaines (ZLU)

Une zone logistique urbaine est un espace urbain am ´enag ´e au sein duquel sont re-group ´es les prestataires de transport et de stockage afin de mutualiser certaines res-sources (principalement immobili `eres) et de r ´eduire l’impact du transport entre ceux-ci.

Les distances `a parcourir sont plus courtes et les ´echanges sont quant `a eux plus ra-pides. Cependant, la collectivit ´e doit prendre en compte la surface importante et le co ˆut d’am ´enagement d’une telle zone. Pour une agglom ´eration d’environ 100 000 habitants, 2 hectares sont conseill ´es pour les ´echanges interurbains/urbains, et 2 hectares pour les services de logistique urbaine (stockage, plate-forme d ´eport ´ee pour les artisans etc...) (voir figure 2.3).

FIGURE 2.3 – Organisation de la logistique urbaine sans ZLU et avec ZLU (source : [Daniel Boudouin, 2009])

Centre de Distribution Urbaine (CDU)

La dispersion des v ´ehicules en milieu urbain correspond originellement `a la concat ´enation des logiques de livraison propres `a chaque prestataire. Cette dispersion vient perturber l’organisation du transport par de multiples nuisances (congestion, pollu-tions sonore et environnementale...). `A l’instar des services de transport collectifs publics, la collectivit ´e peut mettre `a disposition un service public de transport de marchandises avec une flotte de v ´ehicule propre, ou bien mandater une entreprise pour effectuer la prestation. Un centre de distribution urbaine est alors plac ´e `a un endroit strat ´egique pour la desserte (acc `es facilit ´e depuis l’ext ´erieur et l’int ´erieur de la ville).

Ce centre correspond th ´eoriquement au point de rupture de charge dans lequel les prestataires de transport vont proc ´eder au transfert de la marchandise. La marchandise pourra alors ˆetre stock ´ee pour une courte dur ´ee ou bien directement transbord ´ee avant la livraison finale par des v ´ehicules plus adapt ´es `a l’environnement urbain (figures 2.4 et 2.5).

Les points d’accueil des v ´ehicules (PAV)

La livraison du dernier kilom `etre est g ´en ´eralement soumise au probl `eme d’accessibilit ´e en centre-ville. Les quelques tentatives de mise `a disposition d’emplacements d ´edi ´es aux services de livraison mis en place par les collectivit ´es sur les voiries rencontrent au mieux un succ `es mitig ´e. En effet, ces emplacements ne sont pas toujours id ´ealement localis ´es, et parfois m ˆeme ne sont pas respect ´es (arr ˆets et stationnements ill ´egaux). Les chauffeurs

FIGURE 2.4 – Organisation de la logistique urbaine sans CDU et avec CDU (source : [Daniel Boudouin, 2009])

FIGURE2.5 – Centre de distribution urbaine `a Saint- ´Etienne : SimplyCit ´e

sont alors parfois contraints de prendre des initiatives de stationnement qui peuvent ˆetre dangereuses ou entraˆıner de s ´ev `eres congestions. Ces ph ´enom `enes peuvent d’ailleurs s’accroˆıtre pendant les heures de livraison usuelles. Une solution ´emergente est de pro-poser un point d’accueil des v ´ehicules, correspondant `a un ensemble d’emplacements s ´ecuris ´es parfois avec un syst `eme de r ´eservation. Le point doit permettre de couvrir une zone d’au moins 100 m `etres autour, et peut n ´ecessiter la mise `a disposition de moyens de manutention ou du personnel de soutien affect ´e `a cette t ˆache. Notons que cette solution est pr ´econis ´ee plut ˆot pour les petits envois (colis jusqu’ `a palettes), et doit permettre

l’accueil simultan ´e de 4 `a 5 v ´ehicules utilitaires (figure 2.6). Le co ˆut estim ´e pour la collec-tivit ´e est de 40 000 `a 80 000 C/an environ.

Les points d’accueil des marchandises (PAM)

FIGURE 2.6 – Organisation de la logistique urbaine sans PAV et avec PAV (source : [Daniel Boudouin, 2009])

plus fr ´equent ´ees peuvent perturber la circulation pendant les op ´erations de collecte et de livraison. Le point d’accueil des marchandises peut permettre de diff ´erer les heures de livraison et de centraliser une partie des livraisons `a un m ˆeme emplacement strat ´egique, par l’introduction d’une rupture de charge en zone dense. La marchandise est alors stock ´ee avant d’ ˆetre livr ´ee/collect ´ee directement chez le client `a proximit ´e, `a des ho-raires plus convenables (figure 2.7). Le plus souvent le point d’accueil des marchandises s’apparente `a un local de petite capacit ´e (40 `a 50 m² pour une capacit ´e d’environ 200 colis/jour), avec une large plage d’ouverture horaire pour faciliter les op ´erations hors des plages horaires de forte activit ´e. Il permet de jouer le r ˆole d’interm ´ediaire de proximit ´e dans le processus de collecte/livraison pour lequel la collectivit ´e supporte un co ˆut qui s’ ´el `eve approximativement `a 80 000 C/an.

Les boˆıtes logistiques urbaines (BLU)

La livraison de la marchandise s’effectue classiquement par synchronisation directe entre le transporteur et le client. La n ´ecessit ´e d’une pr ´esence simultan ´ee de ces acteurs r ´eduit rigoureusement les possibilit ´es et r ´eduit ainsi la productivit ´e du transporteur, confront ´es parfois `a des absences `a r ´ep ´etition, notamment aupr `es de la population active. L’int ´er ˆet majeur des boˆıtes logistiques urbaines r ´eside dans la flexibilit ´e temporelle et spatiale entre le transporteur et le client lors des op ´erations de collecte et de livraison. Mat ´erialis ´es sous la forme d’une consigne, d’un sas, voire parfois d’un mini local am ´enag ´e, les boˆıtes logistiques urbaines sont s ´ecuris ´ees avec un acc `es `a code et un acc `es libre ”24h/7j” (le plus souvent) (figure 2.8). Elles peuvent ´egalement se situer `a des points de fr ´equentation importants tels qu’une gare routi `ere ou une station-service.

Concernant les chiffres du transport de marchandises, les donn ´ees les plus significa-tives `a ce sujet proviennent des volumes du commerce en ligne (e-commerce). Nous pr ´esentons l’ ´evolution de nombre de transactions au cours des derni `eres ann ´ees en France, en figure 2.9. On estime que la quantit ´e annuelle de transactions a d ´epass ´e

FIGURE 2.7 – Organisation de la logistique urbaine sans PAM et avec PAM (source : [Daniel Boudouin, 2009])

FIGURE 2.8 – Organisation de la logistique urbaine sans BLU et avec BLU (source : [Daniel Boudouin, 2009])

la barre du milliard en France depuis 2016 (source : FEVAD) et la dynamique de crois-sance et d’enracinement des g ´eants de ce domaine tels qu’Amazon laisse entrevoir une marge de progression cons ´equente.

FIGURE 2.9 – ´Evolution du nombre de transactions au cours des derni `eres ann ´ees en France

2.1.3/ MOBILITE URBAINE´

Comme nous avons pu le voir, l’organisation du transport terrestre de marchandises, et plus sp ´ecifiquement en milieu urbain, est soumis `a de nombreuses contraintes environne-mentales, ´economiques et sociales. Bien que le transport urbain de marchandises est un domaine d’activit ´e majoritairement constitu ´e d’acteurs priv ´es ( `a l’inverse du transport de personnes) il n ´ecessite toutefois une concertation avec les collectivit ´es, contribuant no-tamment par des investissements souvent cons ´equents. On peut alors comprendre que l’organisation de la mobilit ´e urbaine est d’autant plus contrainte qu’elle se conjugue `a une multitudes d’offres de transport et `a des interactions directes entre les usagers et les services de mobilit ´e. Ainsi, [Spickermann et al., 2014] participent `a l’ ´elaboration de chan-gements structurels en observant et analysant des organisations multimodales de la mo-bilit ´e en Allemagne et plus largement en Europe. Parmi les nombreuses pr ´econisations, figure l’implication des diff ´erentes parties prenantes du domaine sur chaque maillon qui constitue l’organisation multimodale. Nous proposons ci-apr `es un ´etat des lieux des ser-vices de mobilit ´e et de leur organisation, quelques chiffres et ´el ´ements cl ´es pour mieux appr ´ehender les enjeux et les tendances.

Parmi les modes de d ´eplacement les plus courants que l’on peut retrouver en mi-lieu urbain, le v ´ehicule personnel, et le transport individuel de mani `ere plus g ´en ´erale, reste le mode de pr ´edilection. Quelques chiffres sont donn ´es en figure 2.10. En France, la part du transport collectif dans les d ´eplacements urbains correspondait `a 17% en 2014 (source : SOeS ; CCTN 2015). Concernant la mobilit ´e urbaine, l’UTP [Union des transports publics et ferroviaires, 2019] met `a disposition un rapport sur la mobilit ´e urbaine dans lequel figurent notamment le bilan CO2 et le bilan ´energie com-par ´es com-par mode, en consid ´erant un trajet aller quotidien domicile-travail de 8 km sur une

dur ´ee d’un an (voir figure 2.11).

FIGURE2.10 – Tendances de mobilit ´e urbaine

FIGURE2.11 – Bilan C02 des diff ´erents modes de mobilit ´e. Source : Les chiffres cl ´es du Transport Public - UTP

Compar ´ee aux transports collectifs, on observe ainsi que l’utilisation quotidienne du v ´ehicule personnel est de loin le mode le plus ´energivore et ´emettant le plus de CO2 par usager. Le levier d’action principal est alors d’inciter ces utilisateurs `a changer leur comportement de mobilit ´e en donnant puis en favorisant l’acc `es aux transports collectifs, et/ou en mutualisant les ressources de transport personnelles telles que les v ´ehicules

priv ´es, utilis ´es la plupart du temps. T ´emoignant de l’ ´etalement urbain, la surface des-servie par les transports publics urbains croit fortement depuis 2013, mais la population desservie connaˆıt une croissance plus faible, voire une stagnation (voir figure 2.12).

FIGURE 2.12 – ´Evolution de la surface desservie et de la population desservie par les transports en milieu urbain en France. Source : Les chiffres cl ´es du Transport Public -UTP

Ces deux constats (bilan CO2 et ´etalement) r ´ealis ´es `a l’ ´echelle nationale permettent de nous interroger sur l’efficacit ´e et le renforcement des politiques de transport publics et sur la pertinence des services de transport public mis `a disposition. Par ailleurs, nous ´evoquions pr ´ec ´edemment que l’acc `es au centre-ville pour le ramassage et la livraison n ´ecessite un espace suffisant pour effectuer les op ´erations (stationnement, stockage, relais...), ce qui posait ´egalement des probl `emes de confinement dans un espace limit ´e et o `u les flux s’accroissent rapidement. Une situation analogue peut ˆetre observ ´ee pour la mobilit ´e urbaine, bien qu’il soit souvent possible d’am ´enager des r ´eseaux d ´edi ´es (m ´etro, train, bus, tramway...). L’usager doit alors effectuer un choix en fonction d’un nombre plus ou moins important de services de transport mis `a sa disposition, et va alors prendre sa d ´ecision en se basant sur un ou plusieurs crit `eres (co ˆut, temps de transport, temps d’attente, distance `a parcourir `a pied, changements de modes...).

2.2/

C

,

Cette section inventorie quelques concepts et projets existants li ´es `a l’organisation et `a l’innovation du transport urbain. Nous pr ´esenterons ensuite le projet MISC dans lequel ces travaux de th `ese s’inscrivent pour la partie optimisation des tourn ´ees de v ´ehicules.

Enfin, nous dressons un ´etat des lieux des quelques applications existantes qui nous paraissent pertinentes. L’objectif est de positionner nos travaux parmi ceux d ´ej `a existants.

2.2.1/ Smart City

Le concept de Smart City (Ville Intelligente) propose une vision interconnect ´ee de la ville, o `u les d ´ecideurs politiques disposent de jeux de donn ´ees analysables / quantifiables pour piloter, contr ˆoler et mesurer la plupart des indicateurs cl ´es de la ville (figure 2.13).

FIGURE2.13 – La Smart City : le pilotage de la ville par les donn ´ees

L’arriv ´ee et l’adoption en masse des objets connect ´es (IoT) et les progr `es consid ´erables en mati `ere de miniaturisation, de r ´eduction de consommation d’ ´energie, de maˆıtrise des co ˆuts, permet de repenser l’organisation des activit ´es en milieu urbain. En particulier la logistique du dernier kilom `etre repr ´esente un co ˆut consid ´erable et la Smart City peut intervenir comme un levier op ´erationnel important dans l’optique de r ´eduire ces co ˆuts. Les strat ´egies adopt ´ees par ces villes pour repenser le transport urbain repose sur :

— le d ´eveloppement de ses infrastructures et notamment des Espaces Logis-tiques Urbains (ou ELU) via des investissements cons ´equents (voir notamment [Gonzalez-Feliu et al., 2013] pour les projets existants en Europe du sud-ouest), — sa politique d’accessibilit ´e (p ´eages, zones `a acc `es restreint...) et de promotion du

transport dit ” `a ´energie durable”,

— l’augmentation de l’attractivit ´e ´economique des centre-villes (projets de redynami-sation),

— la maˆıtrise des co ˆuts,

— la r ´eduction des pollutions environnementales et sonores,

— la collaboration, la mutualisation, la rationalisation des ressources et services de transport mis `a disposition.

Un rapport ´emanant de l’Agence De l’Environnement et de la Maˆıtrise de l’ ´Energie [ADEME 2018, 2018] pr ´econise des outils de mesure, d’accompagnement et de suivi de d ´emarche. Les ´el ´ements de m ´ethode sont mis `a disposition des collectivit ´es qui sou-haitent mettre en place une d ´emarche pour agir en faveur de la logistique urbaine. Conjointement `a l’apparition du concept de Smart City est apparu ´egalement celui de

MaaS, pourMobility as a Service . Il rassemble tous les outils qui permettent

aujour-d’hui `a l’utilisateur d’organiser son trajet `a travers une application num ´erique. Cela inclut la recherche en temps r ´eel du trajet le plus rapide, le plus court ou le plus adapt ´e, mais ´egalement la r ´eservation, la bill ´etique ou encore les tarifs. L’une des particularit ´es du MaaS est d’int ´egrer tous les modes de transport public et de transport priv ´e, y compris les v ´ehicules partag ´es, taxis, mais aussi la mobilit ´e dite ”verte” telle que le v ´elo ou la marche `a pied, et les infrastructures urbaines telles que les places de stationnement ou les centres de distribution.

2.2.2/ PROJET MISC : Mobility In Smart Cities

Parmi les initiatives qui visent `a repenser l’espace urbain, de nombreux projets voient le jour dans le cadre particulier des villes intelligentes. Nos travaux de recherche s’ins-crivent dans le projet Mobilitech MISC (Mobility In Smart Cities ou Mobilit ´e dans les villes intelligentes) financ ´e par la R ´egion Bourgogne Franche-comt ´e. Le projet vise `a proposer aux collectivit ´es une plate-forme de services contextuels de transport et de mobilit ´e, en milieu urbain. Les ressources de transport et des infrastructures urbaines mises `a dispo-sition au sein de la collectivit ´e sont exploit ´ees pour satisfaire les demandes de transport. Ces demandes proviennent des usagers de la plate-forme, r ´esidents ou ext ´erieurs `a la collectivit ´e, qui souhaitent acheminer ou suivre un colis ou bien se d ´eplacer en utilisant un service de type MaaS (d ´efini pr ´ec ´edemment) (figure 2.14). Notre plate-forme se posi-tionne donc comme une offre contextuelle de services de transport logistique (biens) et de mobilit ´e (personnes).

FIGURE2.14 – Services de transport intermodal pour les biens et les usagers Elle vise `a exploiter ´egalement conjointement les ´evolutions dans le domaine des techno-logies de la communication (Internet des Objets ou IoT pour Internet of Things) et du Big Data notamment dans la volont ´e de proposer des colis connect ´es et de la trac¸abilit ´e colis en temps r ´eel. Enfin, cette plate-forme utilise les avanc ´ees de l’Intelligence Artificielle ou IA dans son sens le plus large pour proposer des algorithmes efficaces afin de r ´esoudre

les probl `emes complexes de tourn ´ees de v ´ehicules qui d ´ecoulent de l’exploitation de la plate-forme (figure 2.15). Ces probl `emes doivent consid ´erer la possibilit ´e de transf ´erer une demande entre plusieurs modes (intermodalit ´e) tout en respectant les contraintes de pr ´ec ´edence et de synchronisation et la capacit ´e d’accueil des infrastructures pour proc ´eder `a ces transferts. Ces probl `emes apparaissent la plupart du temps comme mul-ticrit `eres avec un ensemble de donn ´ees qui peuvent ˆetre statiques ou dynamiques mais aussi d ´eterministes ou stochastiques.

FIGURE2.15 – Architecture pr ´evisionnelle de la plate-forme MISC

Une ´etape pr ´ealable au projet a ´et ´e de r ´epertorier les diff ´erents types de ressources de transport et les services de transport associ ´es avant de s’int ´eresser aux demandes de transport qui seront prises en compte dans le cadre de la plate-forme.

Outre les algorithmes d’optimisation, la plate-forme doit int ´egrer des couches de dia-logue :

— Avec les clients (professionnels/particuliers) qui peuvent refuser la solution pro-pos ´ee par rapport aux crit `eres

— Avec les prestataires de transport qui peuvent aussi refuser une demande pro-pos ´ee si le profit d ´egag ´e est jug ´e insuffisant au regard des co ˆuts associ ´es. (sa-chant que la minimisation de la distance est ´evalu ´ee sur la base de la distance globale sur l’ensemble des transporteurs, et non pas par transporteur, ni par de-mande).

Le tableau 2.16 donne une synth `ese des r ´eflexions men ´ees sur la plate-forme MISC, au regard des offres de service contextuelles envisag ´ees, d’une part pour le transport de marchandises, d’autre part pour le transport de personnes. La partie gauche du tableau montre une grande similarit ´e entre les offres de transport associ ´ees aux deux entit ´es consid ´er ´ees, tant au niveau des modes consid ´er ´es que des modes de fonctionnement. Par ailleurs, cette r ´eflexion initiale sur la plate-forme MISC avait comme objectif d’en-visager `a terme la mutualisation des ressources de transport pour d ´eplacer les deux types d’entit ´e, ind ´ependamment ou simultan ´ement. Cela a donn ´e lieu au second tableau

F IG U R E 2.16 – Synth `ese de l’offre de ser vices et des demandes de tr anspor t

2.17 qui illustre l’ ´evolution de cette synth `ese au niveau de la partie gauche du tableau pr ´ec ´edent.

Notons que la partie droite aurait ´egalement pu faire l’objet d’une homog ´en ´eisation simi-laire, m ˆeme si plus de diff ´erences peuvent y ˆetre identifi ´ees (en terme d’objectifs). Ces r ´eflexions nous ont incit ´es `a envisager de consid ´erer simultan ´ement le transport de per-sonnes et de marchandises dans un m ˆeme mod `ele int ´egr ´e, plut ˆot que de concevoir deux mod `eles distincts. Dans la suite, nous proposons un ´etat des lieux des projets connexes et des applications existantes proposant des offres pr ´esentant des similitudes avec celles envisag ´ees pour la plate-forme MISC.

2.2.3/ PROJETS EXPERIMENTAUX´

2.2.3.1/ OPTIMOD’LYON

La m ´etropole lyonnaise a lanc ´e en 2012 Optimod’Lyon ([Opt, 2019a] et [Opt, 2019b]), une application mobile qui permet de calculer son d ´eplacement en temps r ´eel quels que soient le ou les modes de transport utilis ´es. Il aura fallu trois ans (2012-2014) pour mener `a bien ce projet. Il est le fruit d’une collaboration entre une quinzaine d’acteurs publics et priv ´es dont Cityway, filiale de Transdev. Optimod’Lyon est pr ´esent ´e par ses concepteurs comme le premier ”GPS urbain multimode”. Cet outil int `egre et mixe diff ´erents modes de transport, de la marche `a pied au train en passant par le v ´elo, le bus, le m ´etro ou encore la voiture. Le calculateur d’Optimod’Lyon, nourri de pr `es de 20 millions de donn ´ees par jour, fournit une information en temps r ´eel `a laquelle s’ajoutent des informations pr ´edictives `a une heure sur le trafic routier (mise en place du navigateur sur t ´el ´ephone mobile en 2013 et mise en place de la pr ´ediction dans l’heure en 2014, ce qui conclut le projet). Otimod’Lyon a la capacit ´e de pr ´edire l’ ´etat du trafic gr ˆace `a des algorithmes combinant des informations en temps r ´eel et d’historiques de trafic. Selon ses concepteurs, la PME franc¸aise Phoenix ISI et IBM, cette pr ´edictivit ´e, aujourd’hui fiable `a 80%, a vocation `a devenir de plus en plus pr ´ecise.

Concernant les retomb ´ees de l’initiative, d’ici 2020, sur un plan environnemental et ´energ ´etique, pr `es de 200 000 tonnes de CO2 devraient avoir ´et ´e ´economis ´ees annuelle-ment. D’un point de vue socio- ´economique, les particuliers et les professionnels devraient consid ´erablement optimiser leur temps pass ´e dans les transports. Et pour finir, un chiffre d’affaires de 83 millions est esp ´er ´e d’ici 2020. Actuellement, l’application sur smartphone est t ´el ´echargeable gratuitement.

2.2.3.2/ OPTI’CITIES

OPTICITIES est un projet Europ ´een r ´eunissant des agglom ´erations urbaines (Birmin-gham, Gothenburg, Lyon, Madrid, Turin et Wroclaw), des institutions de recherche et des partenaires priv ´es dans le but de proposer de nouveaux services de transport multimo-daux inter-op ´erables [opt, 2019]. Port ´e par Le Grand Lyon, il s’est d ´eroul ´e sur la p ´eriode novembre 2013 `a octobre 2016. Il a pour objectifs d’optimiser la r ´egulation du trafic ur-bain, de coordonner les diff ´erents modes de transport et fournir une information, de haut niveau en temps r ´eel, pour tous les modes de transport. Avec ses partenaires, VEDE-COM a contribu ´e au projet OPTICITIES sous plusieurs formes :

F IG U R E 2.17 – Synth `ese de l’offre de ser vices et des demandes de tr anspor t (v ersion 2)

— Des recommandations pour l’int ´egration de donn ´ees multimodales des grandes villes et proposition de standards ISO : afin de faciliter l’interconnexion des donn ´ees de transport (GDF et Transmodel) utilis ´ees par les plate-formes ITS (In-telligent Transport Systems) des grandes agglom ´erations urbaines ;

— L’ ´etude et le prototypage de l’interconnexion smartphone/v ´ehicules pour une conti-nuit ´e de mobilit ´e multimodale (prototype tests et ´etudes d’usage). Cela a donn ´e lieu `a une proposition de sp ´ecification des modalit ´es d’int ´egration de services de mobilit ´e multimodale et de covoiturage dynamique au sein des syst `emes de navi-gation embarqu ´es dans les v ´ehicules. Si le smartphone est l’outil de pr ´edilection pour la navigation multimodale, la continuit ´e d’usage d’un bout `a l’autre du d ´eplacement multimodal, y compris en voiture, n ´ecessite une int ´egration dans le syst `eme de navigation embarqu ´ee, r ´epondant aux contraintes d’ergonomie et de s ´ecurit ´e propres `a la conduite.

— Une analyse des usages et de l’acceptabilit ´e en conduite de la navigation multi-modale et du covoiturage dynamique.

La campagne de tests mise en œuvre par VEDECOM sur Lyon aupr `es d’un panel d’usa-gers a permis de sp ´ecifier un ensemble de recommandations pour l’int ´egration de ces services dans les futurs v ´ehicules.

2.2.3.3/ CARGOTRAM

CarGoTram est un projet qui a vu le jour en novembre 2000. Un tramway de transport de fret est ´elabor ´e pour approvisionner une usine Volkswagen avec des pi `eces d ´etach ´ees, dans la ville de Dresde (Allemagne). L’usine se situant en centre-ville, le tramway de fret repr ´esentait alors le meilleur compromis. Il circule toutes les heures voire toutes les 40 minutes en cas de volumes de livraison importants. Un atout majeur r ´eside dans la capacit ´e d’acheminer le tramway `a l’usine en passant par plusieurs itin ´eraires pour ´eviter l’encombrement urbain (figure 2.18). Le tramway est toujours en service `a ce jour.

2.2.3.4/ TRAMFRET

La RATP a men ´e entre 2009 et 2013 une r ´eflexion sur l’implication d’un op ´erateur de transport collectif urbain dans le domaine du transport de marchandises en ville. Cette r ´eflexion s’est notamment appuy ´ee sur un projet de recherche financ ´e en 2012 par le PREDIT : IMOT :EP, pour Int ´egration des Mixit ´es Op ´erationnelles Transport : ´Etats

et Possibles, via le centre de recherche Efficacity (institut de R&D pour la transition

´energ ´etique de la ville, f ´ed ´erant une trentaine d’acteurs publics et priv ´es). De cette re-cherche a ´emerg ´e l’opportunit ´e TramFret [Tra, 2019]. Le TramFret propose de transporter des marchandises d’un point `a un autre avec un tramway recycl ´e empruntant le r ´eseau existant, et circulant entre les rames destin ´ees aux voyageurs. Les leviers d’actions du projet jouent au niveau du recyclage des v ´ehicules, des contenants logistiques, de l’op-timisation des infrastructures, de l’information, de la communication et de l’insertion ur-baine, sous contraintes fortes de l’optimisation des livraisons et de l’efficacit ´e ´energ ´etique du syst `eme.

Afin de d ´emontrer la possibilit ´e de l’insertion op ´erationnelle du TramFret dans le r ´eseau

voyageurs, un test a ´et ´e r ´ealis ´e fin 2011 `a Paris, consistant `a faire circuler pendant

FIGURE2.18 – Le CarGoTram circulant dans la ville de Dresde

six jours par semaine. Avec une priorit ´e absolue donn ´ee `a l’exploitationvoyageurs, les

r ´esultats obtenus par ce test prouvent qu’un convoi suppl ´ementaire en heure creuse n’a aucun impact sur l’exploitation du transport de personnes, ni sur l’environnement urbain et social alentour.

Apr `es une pr ´esentation du projet lors de la COP21 `a Paris fin 2015, la m ´etropole st ´ephanoise s’est port ´ee volontaire pour ˆetre un terrain d’exp ´erimentation in-situ, avec le partenariat de Casino (autour de deux sup ´erettes). Le transport de marchandises par tramway a ´et ´e exp ´eriment ´e deux fois sur les lignes de la STAS (transports urbains Saint-Etienne m ´etropole) en juin et juillet 2017. Mais cela n’a pas ´et ´e plus loin, car Casino n’a pas souhait ´e continu ´e l’exp ´erience, et aucun autre partenaire n’a ´et ´e trouv ´e. Pour les ´elus, ”ce n’est pas le r ˆole, ni la mission d’une collectivit ´e de faire de la logistique urbaine. On veut bien faire le relais... et puis apr `es il faut qu’il soit pris par des priv ´es”.

Cela met bien s ˆur en ´evidence le probl `eme du positionnement des acteurs urbains dans ce type de syst `eme, et des freins que cela peut entraˆıner dans la mise en application de tels projets.

2.2.4/ APPLICATIONS : SERVICES DE TRANSPORT ET DE MOBILITE´

Nous pr ´esentons ici quelques applications et services d ´edi ´es au transport urbain dispo-nibles sur le march ´e par des acteurs priv ´es ou bien mises `a disposition par des collec-tivit ´es, afin d’en d ´egager les tendances et orientations strat ´egiques adopt ´ees principale-ment dans les pays d ´evelopp ´es. `A notre connaissance, il n’existe pas sur le march ´e de service qui optimise des itin ´eraires intermodaux consid ´erant simultan ´ement les flux de personnes et de marchandises. Les services propos ´es sont g ´en ´eralement d ´edi ´es `a l’un

des deux uniquement. Nous ne pouvons donc pas d ´ecrire d’application existant sur le march ´e qui ait exactement les m ˆemes caract ´eristiques et objectifs que ceux couverts par le projet MISC. N ´eanmoins nous pr ´esentons ci-dessous quelques applications parmi les tr `es nombreux services qui se d ´eveloppent tr `es vite sur le march ´e actuellement. A titre d’exemple, nous avons retenu une application d ´edi ´ee `a la mobilit ´e urbaine, des services qui rentrent dans le champs de la logistique urbaine, ainsi que des projets de recherche franc¸ais. Ils ont ´et ´e s ´electionn ´es parce qu’ils incluent plusieurs hypoth `eses, contraintes ou objectifs qui rendent leur fonctionnement suffisamment proche de nos travaux, tout en permettant de d ´ecrire clairement comment ces derniers s’en distinguent.

Fluo propose un service de recherche d’itin ´eraires intermodaux. Ce service (nomm ´e as-sistant de mobilit ´e) concerne la R ´egion Grand Est, et est d ´edi ´e au transport de per-sonnes. L’usager y d ´ecrit le trajet souhait ´e (lieux de d ´epart, d’arriv ´ee, date et heure de d ´epart ou date et heure d’arriv ´ee) en d ´ecrivant des pr ´ef ´erences pour chacun des modes utilisables. La liste des modes disponibles inclut la marche, les transports en commun (train, m ´etro, bus, tramway et transport `a la demande), le v ´elo, la voiture et l’auto-partage. La liste des r ´eseaux de transport est aussi personnalisable. L’usager peut choisir un ob-jectif de pr ´ef ´erence parmi plusieurs (le plus rapide, le moins de marche, le moins de changement). Il rec¸oit en r ´eponse une proposition d’itin ´eraire qui inclut les transferts entre modes. L’interface pr ´evoit aussi des recherches `a destination de publics avec des contraintes sp ´ecifiques (scolaires ou personnes `a mobilit ´e r ´eduite). Contrairement `a l’ap-proche ´etudi ´ee dans cette th `ese, le service ne propose pas de collaboration entre les transporteurs et acteurs publics. Le transport mixte (personnes/marchandises) n’entre pas non plus dans le champ des fonctionnalit ´es.

D’autre services innovants associ ´es au transport de marchandises ont r ´ecemment fait leur apparition en France. `A titre d’exemple notons la livraison chronom ´etr ´ee en moins de deux heures par v ´elo (Colisweb), la livraison propre en v ´elo, cargo-cycles et v ´ehicules ´electriques (Vert Chez Vous, La Poste), les coursiers `a v ´elo pour la restauration par livraison `a domicile (UberEats, Deliveroo) ou pour les colis (Stuart). Le fonctionnement de ces services propos ´es par des acteurs priv ´es repose pour la plupart sur une plateforme de donn ´ees o `u les clients sont mis en relation avec les services de transport (parfois sous-trait ´es). N ´eanmoins, il n’existe pas ou peu de collaboration directe entre ces acteurs. Par ailleurs, un nombre croissant de projets novateurs explorent les pistes envisa-geables concernant l’optimisation du transport en contexte urbain, invoquant parfois plu-sieurs modes et pluplu-sieurs caract ´eristiques particuli `eres. `A titre d’exemple, parmi les projets acad ´emiques r ´ecents, citons l’ANR Pi-comodalit ´e concernant les chaˆınes co-modales [ANR, d], l’ANR OPUS traitant la synchromodalit ´e [ANR, c], l’ANR EVERS sur les v ´ehicules ´electriques [ANR, a], l’ANR TCDU centr ´e sur la collaboration [ANR, e] ou encore le projet ANR FITS portant sur les syst `emes de transport intelligents et flexibles [ANR, b].

2.2.5/ VERS UN PROBLEME INT` EGR´ E´

Ces r ´eflexions et analyse pr ´eliminaires nous ont conduits `a prendre le parti de consid ´erer d’embl ´ee des mod `eles int ´egr ´es (i.e. g ´erant `a la fois les flux de personnes et de mar-chandises) permettant la mutualisation des ressources, m ˆeme si la th `ese ne pr ´etend pas traiter tous les cas possibles du projet MISC. Le probl `eme sur lequel nous nous sommes concentr ´es concerne donc la recherche d’itin ´eraires pour satisfaire au mieux un