La transition écologique des villes implique une transformation profonde des systèmes de transport, qui sont parmi les principaux responsables des émissions de gaz à effet de serre, de la pollution de l’air et de l’occupation de l’espace. Dans ce cadre, la mobilité électrique (et en particulier le véhicule électrique) est largement promue comme une alternative plus propre, soutenue par des politiques publiques, des incitations fiscales et le développement des infrastructures de recharge.

Cependant, les bénéfices environnementaux des véhicules électriques ne sont pas automatiques. Leur production, notamment celle des batteries, génère un impact environnemental significatif. De plus, des effets rebond peuvent émerger : augmentation des distances parcourues, abandon des transports en commun, relocalisations vers les zones périurbaines… Ces dynamiques comportementales peuvent réduire, voire annuler, les gains attendus en matière d’émissions et de durabilité.

Objectifs et méthode

Cette thèse, centrée sur la région Île-de-France, vise à évaluer si les véhicules électriques constituent un levier réellement efficace pour la transition écologique urbaine, en intégrant les effets directs et indirects sur les comportements de mobilité.

Le projet s’appuie sur une approche interdisciplinaire qui articule économie des transports, modélisation des comportements et simulation multi-agents à l’aide de l’outil MATSim. L’objectif est d’évaluer de manière fine les effets directs et indirects du déploiement des véhicules électriques sur les dynamiques de mobilité. Il s’agit d’abord de quantifier et modéliser les effets rebond, encore peu étudiés, tels que l’augmentation des distances parcourues ou le report modal depuis les transports en commun. Ensuite, le projet analyse les évolutions comportementales induites par l’adoption de ces véhicules, avant d’intégrer ces dynamiques dans une simulation multi-agents permettant de tester différents scénarios de transition. Cette démarche vise à produire des recommandations concrètes pour orienter les politiques publiques vers des stratégies de déploiement de la mobilité électrique qui maximisent les bénéfices environnementaux.

La méthodologie se déploie en trois phases :

• Évaluation environnementale et économique des véhicules électriques.
• Analyse des comportements de mobilité et de leurs impacts.
• Simulation multi-agents de scénarios intégrant ces comportements.

Les résultats attendus permettront de mieux comprendre les conditions d’efficacité environnementale de la mobilité électrique, de quantifier les effets rebond, et de proposer des pistes pour une transition urbaine cohérente et durable.

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La mobilité est fortement influencée par les variations des prix de l’énergie, qui affectent à la fois les comportements individuels et les décisions collectives en matière d’infrastructures et de fiscalité. Dans un contexte de transition énergétique, ces fluctuations soulèvent des enjeux majeurs en termes de résilience des territoires et d’équité sociale. Comprendre comment les ménages et les collectivités réagissent aux évolutions énergétiques est essentiel pour concevoir des politiques de mobilité durables, inclusives et adaptées aux réalités socio-spatiales.

Objectifs et méthode

Cette thèse vise à analyser les liens entre prix de l’énergie, comportements de mobilité et justice territoriale. Elle poursuit deux objectifs principaux : mesurer les élasticités de la demande de transport en fonction des variations énergétiques, en tenant compte des inégalités socio-spatiales, et simuler les effets de différents scénarios énergétiques et fiscaux sur la résilience et l’équité des territoires.

Pour cela, la méthodologie repose sur l’exploitation de bases de données françaises variées combinée à des outils de modélisation économétrique, notamment les séries temporelles bayésiennes (BSTS), permettant d’anticiper les évolutions de la demande. Des microsimulations fiscales et territoriales sont également mobilisées pour tester des réformes et analyser leur impact distributif. L’objectif final est de fournir des outils d’aide à la décision pour des politiques de mobilité cohérentes avec les objectifs de transition énergétique et de justice sociale.

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Il est nécessaire de réduire fortement la consommation d’énergie du secteur du bâtiment. Les actions de réduction peuvent être en lien d’une part avec la rénovation thermique (isolation) mais aussi avec la gestion énergétique, objet de cette thèse. L’optimisation peut réduire les pointes de consommation de manière importante : il est possible d’annuler la demande de chauffage à certaines heures dans certains bâtiments sans nuire au confort. Cette possibilité constitue un élément de réponse face aux perspectives d’électrification des usages (chauffage en particulier), de pénétration des énergies renouvelables, et de gestion de crises liées aux avaries dans la production centralisée ou au contexte international. L’I.A pourrait permettre d’améliorer ces stratégies optimales en prenant en compte les incertitudes sur les prévisions météo et les comportements des occupants.

Objectifs et méthodes :

Dans une application en commande prédictive, il est essentiel d’évaluer la précision du modèle prédictif car une erreur de prédiction peut annihiler l’intérêt de l’optimisation. Lorsque ce modèle est issu de l’apprentissage automatique, sa précision dépend du choix de l’algorithme d’apprentissage et de son paramétrage, de la durée des mesures et des grandeurs mesurées. Un apport original de la thèse sera alors d’évaluer ces différents choix à l’aune d’un critère de performance intégrant la qualité des données d’entrée, la précision du modèle prédictif en association avec l’algorithme d’optimisation, et les incertitudes sur les prévisions météorologiques et celles concernant les comportements des occupants. Des solutions basées sur l’intelligence artificielle seront étudiées, en remplacement des modèles physiques qui nécessitent de multiples informations (composition des parois et autres caractéristiques techniques) souvent difficiles à collecter, et une certaine expertise en modélisation (découpage des bâtiments en « zones thermiques » par exemple). L’apprentissage automatique permet d’obtenir un modèle à partir de mesures déjà effectuées par les systèmes de gestion technique des bâtiments, ce qui évite cette étape de collecte de données techniques et de modélisation physique. La durée du calcul est réduite, ce qui permet d’optimiser la régulation sur un horizon de temps de plusieurs jours de manière opérationnelle et d’évaluer les conséquences des incertitudes sur les prévisions. L’intérêt de cette approche pourra être évalué sur une étude de cas.

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La thèse de Rayane s’inscrit dans le cadre de l’évaluation des politiques de transport, principalement à travers la méthode ACB, qui est largement utilisée mais souvent critiquée pour son incapacité à prendre en compte la dimension d’équité. Actuellement, cette méthode évalue les politiques en comptabilisant les gains et les inconvénients au niveau individuel, notamment en termes de coûts de transport, de temps de déplacement, et d’exposition à la pollution. Cependant, les résultats sont présentés de manière agrégée, masquant ainsi la répartition des bénéfices et des inconvénients entre les différents individus. Ce manque d’attention à l’équité a conduit au rejet de nombreux projets de transport, générant des oppositions publiques significatives, et soulignant l’importance d’une évaluation plus nuancée qui prenne en compte les disparités liées au lieu de résidence et au niveau de revenu.

Objectifs

L’objectif principal est d’améliorer la méthode ACB pour intégrer la dimension d’équité dans l’évaluation des politiques de transport. Pour ce faire, cette thèse étudie dans quelle mesure les méthodes d’évaluation des politiques de mobilité actuelles, en particulier l’analyse coûts-bénéfices, peuvent déjà aborder la question d’équité, et la manière dont sa prise en compte dans l’évaluation pourrait être améliorée.

Une analyse des méthodes d’évaluation de l’équité est menée, en examinant en particulier l’indice de Gini, l’accessibilité, l’analyse coût-bénéfice pondérée, et la précarité liée à la mobilité. Cela est mené avec une approche multidimensionnelle, prenant en compte le coût, le temps de déplacement et l’exposition à la pollution de l’individu. Ce projet a une application concrète en Île-de-France, avec une évaluation les politiques de péage urbain et de zones à trafic limité. L’objectif final est de fournir aux décideurs politiques des outils robustes pour évaluer l’équité dans le contexte des transports.

Parution

Article Région et Développement (2024) : How unequal are travel costs? Evidence from the Paris Region.

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Au programme de cette journée :

CONFERENCE – 8h30 à 12h30

• Décarboner les infrastructures routières : Découvrez les dernières avancées technologiques de VINCI Construction en matière de construction et de maintenance des infrastructures.
• Optimiser l’implantation des bornes de recharge : Comment les données de mobilité peuvent-elles guider les politiques urbaines et aider à déterminer les emplacements optimaux des bornes de recharge ? Polytechnique Montréal partagera les résultats de ses travaux de recherche  sur le sujet.
• Impact environnemental de la mobilité électrique : Avec le CIRAIG analysez les effets du déploiement de la mobilité électrique sur l’environnement à travers la question des bornes de recharge.
• Routes à induction et recharge des véhicules électriques : Plongez dans le futur des technologies de recharge avec l’expérimentation de VINCI Construction menée en France et les recherches de l’Ecole de Technologie Supérieure (ETS) de Montréal.

La conférence sera suivie d’un cocktail, l’occasion de poursuivre les échanges avec nos intervenants et les participants.

VISITE – 14h à 18h :

L’après-midi venez visiter le Centre Technique Amériques de VINCI Construction pour découvrir ce laboratoire spécialisé dans les matériaux bitumineux et équipé de matériel de pointe ainsi que ses équipes, ses missions et ses innovations technologiques.

Nos intervenants :

Francesco Ciari & Ashraf Uz Zaman Patwary (Polytechnique – Montréal), Nicolas Coulombel (École nationale des ponts et chaussées – Paris), Jade Dubois (CIRAIG), Marc Joncas, Ivan Drouadaine, Amélie Griggio & Marc Proteau (VINCI Construction – Eurovia), Diego Ramirez Cardona (École de technologie supérieure – Montréal), Maria Beraldi & Maxime Trocmé (VINCI).

Cet événement rassemblera chercheurs, entreprises, décideurs publics et étudiants pour discuter des solutions concrètes visant à décarboner la construction et la maintenance des routes, et à accompagner le déploiement de la mobilité électrique dans nos villes.

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