Covoiturage non planifié avec garantie de service en territoire peu dense

En France, les territoires peu denses restent fortement dépendants de la voiture particulière, qui assure environ 80 % des déplacements, alors que le coût d'un réseau de bus ou d'un transport à la demande y est souvent prohibitif pour les collectivités. Le covoiturage constitue une alternative crédible pour décarboner ces mobilités, mais il se heurte à un cercle vicieux bien identifié : peu de passagers se présentent parce qu'il y a peu de conducteurs, et peu de conducteurs s'engagent parce qu'il y a peu de passagers. Cette thèse porte sur un système de covoiturage non planifié avec garantie de service, inspiré du dispositif exploité par l'entreprise ECOV sur de grands axes pénétrant dans Lyon et Grenoble. Le passager se présente à un arrêt dédié, signale sa demande via une application ou une borne, et attend qu'un automobiliste s'arrête pour le prendre en charge. Le conducteur est rémunéré, tandis que le trajet est gratuit pour le passager, le coût étant supporté par la collectivité. Le système ne nécessite ni réservation ni planification préalable. L'élément innovant étudié ici est la garantie de service : si l'attente à l'arrêt dépasse un seuil, un taxi est automatiquement déclenché pour prendre en charge le passager, sans surcoût pour lui. Cette garantie vise précisément à briser le cercle vicieux en rendant le service fiable dès sa mise en place. L'objectif est d'évaluer les conditions dans lesquelles un tel système constitue une solution de mobilité viable à l'échelle d'un territoire peu dense. L'outil retenu est la simulation à base d'agents, couplée à des méthodes d'optimisation. Le travail se décompose en deux volets. Le premier concerne la simulation du système de transport dynamique, intégrant passagers et véhicules, un moteur de calcul d'itinéraires sous incertitude (problème de plus court chemin stochastique), ainsi que des profils de comportement d'usagers. Le second volet porte sur l'optimisation de la flotte de taxis assurant la garantie de service, formulée comme un problème de transport à la demande dynamique (Dynamic Dial-a-Ride Problem), dont la combinatoire rend la résolution particulièrement difficile. Le système est analysé sur trois horizons temporels. Au niveau opérationnel, les agents optimisent leurs décisions localement en fonction de l'information disponible en temps réel. Au niveau tactique, la thèse traite du dimensionnement et de la localisation de la flotte de taxis. Au niveau stratégique, elle aborde le nombre et l'implantation des arrêts du réseau. Le principal verrou scientifique réside dans l'intégration d'une optimisation stochastique des trajets de passagers et des tournées de taxis au sein d'une simulation multi-agents. Ces travaux prolongent ceux menés au laboratoire DISP sur le transport à la demande et sur le couplage entre optimisation et simulation multi-agents, en y ajoutant la dimension de garantie de service.