L’ARTM s’associe à Polytechnique Montréal et à l’Université de Toronto pour moderniser son cadre de modélisation et renforcer sa capacité à évaluer l’évolution de l’offre et de la demande sur l’utilisation des réseaux de transport. Dans le contexte de changements significatifs dans nos habitudes de déplacement, ce partenariat vise à doter l’ARTM d’un modèle qui intègre les plus récentes techniques de modélisation ainsi qu’à l’adapter au contexte de la région métropolitaine de Montréal. 

Qu’est-ce qu’un modèle? 

Règle générale, un modèle sert à représenter un phénomène complexe de façon simplifiée. En modélisant par exemple les comportements des individus, nous pouvons comprendre ce qui influence leurs décisions et tester l’impact de différents scénarios sur leurs choix. Prenons le cas du choix d’un moyen de transport pour se déplacer. Ce type de décision suit un processus complexe qui est influencé par une multitude de paramètres. En modélisant ce processus de prise de décision et les facteurs qui l’influencent, nous pouvons mieux comprendre comment des changements, par exemple à l’offre de services de transport, influenceront la demande en mobilité. L’objectif n’est pas de prédire l’avenir, mais de se rapprocher le plus possible de la réalité d’un phénomène pour soutenir la planification et le développement des réseaux de transport. 

Un modèle dernier cri 

À l’heure où les comportements de mobilité sont plus erratiques, où des moyens de transport émergents gagnent en popularité et avec l’évolution rapide des technologies, il est essentiel de pouvoir se représenter ces nouvelles réalités. À l’issue d’une démarche d’étalonnage des approches en place ailleurs dans le monde, c’est le modèle basé sur les activités (ABM), employé notamment depuis plusieurs années dans la région de Toronto ainsi que dans plusieurs grandes villes à travers le monde, qui a été sélectionné. Il s’agit d’un véritable changement de paradigme alors que l’on suivait jusqu’ici les déplacements des citoyens, dans un contexte où ceux-ci suivaient des patterns réguliers, et que le nouveau modèle permet plutôt de suivre leurs activités. En effet, les individus font des choix en matière de déplacement en fonction des activités qu’ils entreprennent et des caractéristiques de leur ménage. Entre autres avantages, le modèle basé sur les activités qui est envisagé peut intégrer différents moyens de transport, produire des simulations sur une période de 24 heures, en plus de mesurer l’impact de différents scénarios sur le choix des individus et les émissions de GES. 

Des équipes de calibre international 

Dans le cadre de cette démarche, l’ARTM se réjouit de compter sur les expertises reconnues mondialement de l’équipe du professeur Eric Miller, directeur du Travel Modelling Group (TMG) et professeur de l’Université de Toronto, ainsi que de celle de Catherine Morency, professeure titulaire au département des génies civil, géologique et des mines à Polytechnique Montréal et directrice de la Chaire Mobilité. 

« En établissant une collaboration de recherche avec l’Université de Toronto et Polytechnique Montréal, l’ARTM contribue à faire progresser les pratiques et connaissances en modélisation de la demande de transport tant à Montréal qu’à Toronto. » 

Catherine Morency

« Je suis très heureux de travailler avec l’ARTM au développement d’un cadre novateur de modélisation de la demande de déplacements pour la région de Montréal. Comprendre les besoins futurs en matière de déplacements est fondamental pour développer un système de transport durable et équitable, d’autant plus que nous entrons dans une réalité postpandémique comportant une part d’incertaine. Ce nouveau cadre de modélisation permettra à l’ARTM de maintenir son rôle de chef de file canadien en matière de planification des transports urbains. » 

Éric Miller

Une fois les données de mobilité de la région métropolitaine de Montréal intégrées au modèle, des tests seront réalisés pour l’adapter à notre contexte et permettre une transition fluide vers cette nouvelle approche. La livraison du nouveau cadre de modélisation est prévue vers la fin de l’année 2023.