Si votre outil de TAD n’optimise pas les réservations à l’avance, il n’optimise pas vraiment votre service. Une interface qui propose des trajets pertinents en quelques secondes en réponse à une demande de réservation: voilà la promesse du Transport à la demande Dynamique pour les usagers.
Quelques secondes, c’est le maximum que l’usager est prêt à attendre pour obtenir un résultat. Chez Padam Mobility, nous nous autorisons un délai de 3 secondes, ce qui est déjà beaucoup. Mais il y a deux manières d’optimiser un trajet:
– En temps réel, on a donc 3 secondes pour attribuer un véhicule, et insérer un nouveau trajet à l’intérieur d’une multitude de trajets déjà prévus. L’horaire exact de cette nouvelle réservation sera ajusté de quelques minutes entre la réservation et le départ.
– Si la réservation est faite à l’avance – au moins 24h à l’avance- c’est un nouveau monde de possibilités d’optimisation du TAD qui s’ouvre devant les algorithmes qui calculent les trajets.
Optimisation du Transport à la Demande : temps de calcul exponentiels
Sur un territoire donné, le temps nécessaire à l’optimisation de chaque nouveau trajet augmente de façon exponentielle. Le 20ème trajet nécessitera peut-être 10 fois plus de temps pour être optimisé en comparaison avec le 10ème. Le 100ème demandera un temps inacceptable en temps réel pour trouver l’itinéraire parfait.
C’est pourquoi ouvrir les réservations à l’avance décuple les capacités d’optimisation de votre service. La plateforme pourra insérer les derniers trajets, ceux réservés en temps réel, à l’intérieur d’un service déjà aussi perfectionné que possible.
Pour un service de Transport à la Demande classique, il est presque impossible mathématiquement d’obtenir une optimisation parfaite. Un service qui desservirait 50 trajets quotidiens prendrait plus d’un mois pour définir l’itinéraire idéal avec l’état de l’art des algorithmes actuels. Nous réalisons nos calculs dans les jours précédant les trajets pour aboutir à un résultat dont l’écart avec le résultat optimal est inférieur à 1%. C’est pourquoi tout ce qui est réservé à l’avance permet de gagner des kilomètres de trajet, donc du temps pour les chauffeurs, pour les usagers, et du CO2 pour la planète.
Optimisation du TAD : améliorer le taux de remplissage
Il est même utile d’inciter les usagers à réserver à l’avance lorsqu’ils le peuvent, car plus le service sera optimisé, plus il pourra accepter de passagers en temps réel. Lorsque l’on sait que, d’après une étude réalisée par Padam Mobility après d’autorités organisatrices et d’opérateurs de transports, 38% ont déclaré que le principal problème de leur TAD était le taux de remplissage, l’avantage devient décisif. Le service tournera plus vite, fera moins de kilomètres, et consommera moins de carburant.
Ci-dessous, vous pouvez constater une évolution théorique du taux de remplissage selon la proportion de réservations faites à l’avance.
Il est préférable d’éviter d’atteindre les 100% pour permettre, aux usagers qui n’ont pas le choix, de trouver une place le jour même. Il faut trouver l’équilibre pour ne pas saturer le service à l’avance.
Padam Mobility travaille sur tous les cas d’usage du transport à la demande, lesquels s’adaptent diversement aux réservations. Si celles-ci sont peu nombreuses sur des services de nuit, comme à Padoue, l’optimisation algorithmique à l’avance obtient d’excellents résultats sur des services conçus avec un algorithme zonal (qui prend les réservations sans conditions dans une zone prédéfinie), ou sur un service de rabattement autour d’une gare.
Des services péri-urbains comme à Orléans ou Sophia Antipolis en profitent à plein car beaucoup de trajets, scolaires ou domicile-travail, y sont récurrents.
Si votre outil de TAD ne vous promet qu’une optimisation en temps réel, votre marge de progression, tant en termes de remplissage qu’en dépenses d’exploitation, est immense. Attention, accepter les réservations à l’avance et les optimiser sont deux choses différentes. Certains outils les permettent mais ne les traitent qu’en temps réel.
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D’autres outils ne proposent que de la réservation à l’avance: nous reviendrons prochainement sur les gains obtenus grâce à l’optimisation en temps réel. Un bon service de TAD se doit de proposer les deux, par défaut.
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