Congestion routière : une plateforme numérique pour comparer le trafic routier et ferroviaire

Tout part d’une idée du pôle Prospective, émergence et MOA (maîtrise d’ouvrage) de SNCF Réseau à Nantes qui, en la personne de Cédric Levrel, chef de projet, a sollicité le 574 Centre-Ouest. Son défi : objectiver la congestion routière pour illustrer que l’usage du train va et doit être préféré à celui de la voiture. Problème, aucune solution n’existe à l’heure actuelle, offrant des données agrégées (historique) pour objectiver et mesurer l’impact de la congestion routière. Les outils disponibles ne répondent pas pleinement à ces attentes.

C’est là qu’intervient l’expertise du 574 Centre-Ouest, qui après une consultation, s’est rapproché de la Factory Data/IA d’ITNOVEM pour la réalisation d’un prototype s’appuyant sur des requêtes faites à Google. Ce prototype a pour but de construire une vision d’ensemble, puis un historique des temps de trajet routier sur l’axe Nantes-Rennes.

Concrètement, dès qu’un conducteur ou une conductrice effectue un trajet entre les deux villes en utilisant un assistant à la conduite de type Google Maps : son temps de parcours est enregistré de manière anonyme. Les données des utilisateurs-trices sont ensuite demandées par la plateforme numérique Congestion routière (450 requêtes/jour) avant d’être compilées pour calculer un temps de trajet minimum, maximum, et une moyenne.

« On exclut quelques profils avant de calculer ces indicateurs, comme les véhicules prioritaires ou les motards qui n’ont pas des temps de trajet significatifs » détaille Mounir Belhamiti, ex-consultant en transition numérique au 574 Centre-Ouest. Auparavant, seules étaient disponibles des études de comptage en un point fixe sur une période donnée, ce qui ne permettait pas de calculer un temps de parcours entre deux points.

Toutes ces données permettent ensuite d’arriver au cœur de la solution Congestion routière, à savoir l’indicateur de congestion, qui est défini comme un trajet fixé à environ 15% de temps en plus que la moyenne des temps de trajet routiers sur cet axe. Cette moyenne est constamment calculée à partir des temps de parcours enregistrés auparavant.

Il est pour l’instant trop tôt pour faire des projections précises, notamment parce qu’il faut pouvoir comparer les temps de trajet routiers et ferroviaires normaux – donc hors pandémie – sur ce trajet. Mais la solution, mise en place début 2020, a déjà permis de mesurer l’impact des confinements successifs sur le trafic routier, avec par exemple une baisse significative des temps de parcours qui nous démontre qu’il y avait moins de circulation lors du premier confinement. Maintenant que le cœur de l’outil fonctionne, Mounir Belhamiti détaille deux axes pour l’avenir : « Nous allons mesurer plus de points d’intérêt, plus de scénarios de trajets, c’est-à-dire mémoriser davantage de points de départ et d’arrivée. Nous prévoyons aussi de fiabiliser le moteur de rendu de données en le faisant migrer sur PowerBI ».

Le but est de pouvoir dès demain se servir de la plateforme numérique Congestion routière pour appuyer des hypothèses d’aménagement auprès des décideurs-es et des pouvoirs publics, de pouvoir mettre à disposition voire de commercialiser cet outil à des gestionnaires routiers, et enfin d’en faire un outil de promotion du train. Sur ce dernier point, il s’agit d’être capable de dire qu’à telle heure – par exemple l’heure de pointe du matin – le train est plus compétitif que la voiture sur un trajet donné. Cette information pourrait ensuite être mise à disposition du grand public, par exemple quand quelqu’un consulte un itinéraire entre Nantes et Rennes sur l’assistant SNCF, pour qu’on lui propose la solution la plus rapide : le train.

Dans la prochaine version en cours de développement, il est prévu d’intégrer les vacances scolaires, les week-ends ainsi qu’une souplesse de création/ modification de segments (environ 13 origines-destinations autour de ces deux métropoles). Plus tard, les facteurs météorologiques, ainsi que les évènements majeurs liés aux points d’intérêt pourront être intégrés, si possible.