Conception des transports publics de nouvelle génération pour réduire les inégalités d'accessibilité

L'accessibilité d'un lieu mesure la facilité, pour les personnes qui y résident, d'atteindre les opportunités environnantes, telles que les écoles, les commerces ou les emplois. Cette thèse s'intéresse à l'accessibilité offerte par les Transports Publics (TP). Les TP conventionnels, basés sur des lignes et des horaires fixes, entraînent une répartition inégale de l'accessibilité : elle est généralement bonne dans les centres-villes mais faible en périphérie, qui devient ainsi dépendante de la voiture. Cela rend les villes insoutenables sur les plans environnemental, économique et social. Les services de mobilité flexible (par ex., le Transport à la Demande - TAD) semblent mieux adaptés aux zones de faible densité et peuvent efficacement compléter les TP conventionnels. Toutefois, la plupart des méthodes visant à optimiser la conception et l'exploitation de la mobilité flexible ciblent des objectifs traditionnels, tels que les coûts pour les usagers et les coûts opérationnels, en négligeant l'accessibilité. L'objectif général de cette thèse est de développer de nouvelles méthodes pour concevoir les systèmes de TP de prochaine génération, incluant TP conventionnels et flexibles, ayant pour finalité de réduire les inégalités dans la distribution de l'accessibilité. Pour atteindre cet objectif, cette thèse s'articule autour de quatre contributions scientifiques majeures et distinctes. Les première et deuxième contributions consistent à élaborer et à proposer des méthodes avancées de planification stratégique des réseaux de TP, spécifiquement conçues pour minimiser les indices statistiques mesurant l'inégalité d'accessibilité. Pour ce faire, nous proposons des solutions algorithmiques originales qui s'appuient sur des heuristiques sophistiquées ainsi que sur des techniques récentes d'apprentissage par renforcement appliqué aux structures de graphes, permettant une exploration efficace de l'espace des solutions possibles. La troisième contribution développe la première méthode de planification dédiée à l'allocation optimale d'une flotte de TAD, visant à réduire les inégalités d'accessibilité plutôt que le seul coût. Elle combine une représentation graphique du réseau existant avec un modèle d'« Approximation Continue » pour modéliser la fluidité du service. Une optimisation bi-niveaux est proposée : le niveau supérieur alloue dynamiquement la flotte via une approche hybride (heuristique de classement et optimisation bayésienne), tandis que le niveau inférieur affecte précisément les déplacements aux véhicules. Enfin, la quatrième contribution conçoit un nouveau système de transport public flexible, hybride entre la rigidité du TP conventionnel et la flexibilité totale de la mobilité à la demande. Ce système allie l'efficacité opérationnelle du premier à l'adaptabilité du second. Sa gestion en temps réel repose sur une optimisation en horizon glissant (MPC) utilisant des algorithmes de recherche arborescente de Monte-Carlo (MCTS), garantissant des décisions robustes face à l'incertitude de la demande. En synthèse, cette thèse offre une perspective transformative sur l'opérationnalisation concrète des concepts d'accessibilité et d'égalité sociale dans la conception ingénierie des systèmes de transports publics. Alors que ces deux aspects cruciaux ont été majoritairement analysés dans la littérature académique de manière « ex-post » (c'est-à-dire en évaluant les performances après la mise en place des réseaux), les méthodes proposées ici permettent de les internaliser « ex-ante ». Cela signifie que l'équité et l'accessibilité deviennent des variables directes et contraignantes au sein même des fonctions objectifs d'optimisation dès la phase de conception, garantissant ainsi que les futurs réseaux de transport soient intrinsèquement justes et inclusifs avant même leur déploiement physique.