La grille, voilà la question qui est posée actuellement à Houston avec la refonte totale de son réseau de transport qui inclut métro, train et bus. Cette question est posée souvent dans le cadre des transports de personnes où s’oppose la question de déplacer des personnes avec le moins de ruptures de charges et le temps contraint qui s’y adjoint.
Par ruptures de charges, nous entendons la question de changer de mode de transport à une station et le temps contraint est le temps passé à attendre entre deux transports. La plupart des spécialistes en mobilités défendent le fait que le transport le plus efficace est celui qui réduit ces deux contraintes. L’objectif avoué étant d’augmenter l’attractivité des transports.
Dans le cas présent, la refonte du réseau de Houston (qui est actuellement à l’opposé de la mise en place d’un réseau sous la forme de grille) offre l’opportunité de penser les transports autrement. Cela signifie directement la nécessité de changer de système/ligne de transport (la rupture de charge) mais avec un engagement de réduction maximale du temps contraint (carte nouvelle et interactive)
Il est difficile de juger du bienfondé de cette option qui, si elle réussit, risque de remettre en cause 2 générations d’ingénieurs et leurs modes de pensée en mobilité ! Globalement, et sans présumer de l’efficacité espérée, je pense que ce type d’approche n’a de sens qu’avec un système de gestion des réseaux de transport qui est totalement informatisé et open source. Pour cette dernière, l’objectif est simple : permettre la création d’applications qui, non seulement vous permet de calculer les cheminements les plus courts et les moins contraints mais également de répondre spécifiquement à votre demande personnelle.
Encore une fois, la question du Big Data vient se poser dans la gestion de la ville, et ici les transports urbains. Toutefois, précisons que ce qui est aussi intéressant c’est que l’allocation des lignes ne devrait pas nécessairement faire exploser les coûts d’exploitation tout en offrant un meilleur service et couvrant un territoire beaucoup plus large. Là aussi, la gestion des données des systèmes de transport devrait contribuer à produire l’effet escompté.
Via le blog : Human Transit, the professional blog of public transit consultant Jarrett Walker
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