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Sur la voie de la planification optimale du trafic
Le problème est bien connu: aux heures de pointe, les routes sont engorgées. Le big data est encore très peu utilisé dans la planification du trafic.
Les chercheurs utilisent entre autres des données de suivi, c'est-à-dire les données GPS des smartphones. Comme ces données sont omniprésentes et faciles à collecter, elles peuvent constituer une ressource inestimable pour la modélisation du trafic en Suisse.
Les données ont été introduites dans MATSim (Multi-Agent Transport Simulation), une plateforme open-source pour le développement de simulations basées sur des agents, que les chercheurs avaient déjà lancée vers 2006 et qui est continuellement améliorée. «Basé sur des agents» signifie que des personnes individuelles, appelées agents, sont simulées et forment ensemble une population. De cette manière, les différences individuelles entre les personnes, c'est-à-dire l'hétérogénéité typique au sein d'une population, ne sont pas perdues. Le projet du PNR 75 a permis d'affiner encore les analyses sur les déplacements des gens et, par exemple, sur les lieux où se forment les embouteillages.
Dans le projet du PNR 75, des personnes ont été recrutées directement pour les études. Elles ont dû installer une application spéciale et remplir des questionnaires. Cette approche présente l'avantage décisif de pouvoir ajouter aux données de suivi pures des informations supplémentaires sur les personnes, par exemple l'âge et le sexe, mais aussi le statut social, la motorisation, etc. Elle permet en outre d’aborder des questions plus spécifiques, par exemple sur le comportement de mobilité pendant la pandémie du coronavirus.
Application: la mobilité pendant la pandémie du coronavirus
En mars 2020, les participants à une enquête précédente ont été recontactés pour savoir s'ils étaient prêts à mettre à disposition leurs données de suivi pour une étude sur le comportement pendant la pandémie. Cela a permis d'enregistrer plus d'un million de trajets personnels auprès d'une moyenne de plus de 1600 participants et de les utiliser avec les informations de trois petites enquêtes auprès des participants sur leur situation professionnelle et leur état de santé.
Voici les principales conclusions: 1. Le télétravail est de plus en plus accepté. 2. Après le confinement au printemps 2020, les gens ne se déplacent plus autant qu'avant le confinement.
L'analyse des données recueillies montre bien que la participation au trafic s'est rétablie puis stabilisée après le confinement, mais que seulement 80 % des personnes quittent leur domicile chaque jour. Ce chiffre est bien inférieur aux 90 % obtenus avant le confinement. Cette baisse s’explique principalement par le travail à domicile, mais aussi le chômage partiel et les nouveaux chômeurs.
Autre résultat intéressant de l'étude: les différences entre les classes sociales ne sont pas très marquées en Suisse.
Boom du vélo pour se rendre au travail
La surprise a été et reste l'utilisation accrue du vélo. Au début, l'augmentation semblait être due à un boom du fitness et des loisirs, mais une analyse récente des motifs de déplacement montre que les vélos sont de plus en plus utilisés, même pour se rendre au travail. Mais l’impact de la météo est fort.
On sait déjà que les transports en commun ont été très fortement évités pendant les premières semaines du confinement en 2020. On soupçonnait également que les bus, les trams et les trains ne sont toujours pas des modes de transport privilégiés. Cela a été confirmé. Leur utilisation est en baisse de 40 à 60 % par rapport au nombre de kilomètres en 2019.
La recherche se poursuit, par exemple pour mieux comprendre les événements inattendus. Il peut s'agir d'un accident sur une ligne de train entraînant une fermeture du tronçon au trafic ferroviaire, ou d'une pandémie. Dans un projet dans le cadre du PNR 78 «Covid-19», MATSim est utilisé pour simuler la propagation d'une pandémie.
Collaboration internationale et interdisciplinaire
Le projet «Utiliser les traces électroniques pour améliorer les systèmes de transport» du PNR 75 était une collaboration de recherche internationale et interdisciplinaire des groupes de recherche de l'Institut de planification et de systèmes de transport et du Learning & Adaptive Systems Group de l'ETH Zurich avec des groupes de recherche de la TU Berlin et la TU Graz.