Modélisation multi-agents des flux de spectateurs pour la gestion des accès en transports privés ...

69 Pages·2014·39.09 MB·French

Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
Faculté de l’Environnement Naturel, Architectural et Construit
Section des Sciences et Ingénierie de l’Environnement
Projet de Master :
Modélisation multi-agents des flux de spectateurs
pour la gestion des accès en transports privés au
Paléo Festival de Nyon
Paul CORNIOLEY
Superviseur :
Stéphane JOOST
Expert externe :
Joël CHETELAT
Lausanne, EPFL, le 7 août 2014
Contact :
[email protected]
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Résumé
LePaléoFestivaldeNyonestunedesplusgrandesmanifestationsculturellessuisses.Ilrassembleplus
de36’000spectateursparjourpendantprèsd’unesemaine.Cetteaffluenceestconsidérablepourlarégion
etgénèred’importantsfluxdepersonnes.C’estpourquoi,Paléoamisenplaceunvasteplandemobilité,
afindefavoriserl’utilisationdestransportsencommun.
Néanmoins,malgréceplandemobilité,ilarrivesouventquedesembouteillagesimportantsseforment
auxsortiesd’autorouteprochesdufestivaletquelestransportsencommunsoientbondésauxheuresd’af-
fluence.IlestdoncimportantpourPaléodedisposerd’outilspermettantlaprédictiondesfluxdespecta-
teurspouraméliorerlagestiondelamobilité.
Lesobjectifsdecetravailsontd’évaluerlesfluxdevéhiculesserendantauPaléoàl’aided’unemodéli-
sationmulti-agentsetd’identifierlesaxessaturésauxabordsdufestival.
Paléodisposededonnéesvariéessurlesspectateurs.Lesprincipalessourcesdedonnéesutiliséesdans
cetterecherchesontlabilletterieinternetde2013,quirenseignesurlaprovenancedesspectateurs,etune
enquêtemenéeparleLasur1,quicontientlarépartitionmodaledesspectateurs.
Lelogicieldemicrosimulationdutraficdel’InstitutdesSystèmesdeTransportduCentreallemandpour
l’aéronautiqueetl’aérospatial2,SUMO(SimulationofUrbanMobility),apermisde modéliserlesfluxde
véhicules.
Demanièregénérale,lesrésultatsdelasimulationconcordentaveclasituationdetraficpendantPaléo.
Des embouteillages importants à la sortie d’autoroute de Nyon ainsi qu’aux entrées des parkings ont été
observés.Enrevanche,ilaétéconstatéquelesfluxsontprobablementsous-estimésetlasimulationn’est
pasbiencalibréesurlesdonnéesréellesdetrafic.Parailleurs,davantaged’observationsdutraficpendant
Paléopermetteraientd’affineretdecalibrerlasimulation.
1. lasur.epfl.ch.Consultéle19juin2013.
2. http://www.dlr.de/ts/en/desktopdefault.aspx.Consultéle9juin2014.
iv
Abstract
PaléoFestivalisoneofthemostimportantculturaleventsofSwitzerland.Thefestivalgathersmorethan
36’000visitorsperdayduringalmostaweek.ThisattendanceisnotnegligiblefortheregionofNyonand
generatesimportantflowsofpeople.Thisiswhy,Paléocreatedalargemobilityplaninordertoencourage
theuseofpublictransportation.
Despitethismobilityplan,trafficjamsarefrequentonmotorwayexitsnearthefestivalandpublictrans-
portationsarepackedduringrushhour.Therefore,itisimportantforPaléotohaveaccesstotoolsallowing
abetterpredictionofthespectators’flowstoimprovethemanagementofthemobility.
TheobjectivesofthisworkaretoevaluatethevehicularflowsgettingtoPaléothankstomulti-agents
simulationsandtoidentifysaturatedroadsnearthefestival.
Paléogatheredvariousdataaboutthevisitors.Themaindatausedinthisresearcharethe2013online
ticketservice,whichgivesinformationabouttheoriginofthevisitors,andasurveyfromtheLasur3 that
containsthemodalrepartitionofthevisitors.
ThetrafficmicrosimulationsoftwarebytheInstituteofTransportationsystemsoftheGermancentreof
aeronauticsandspaceresearch4,SUMO(SimulationofUrbanMobility),hasbeenusedtomodeltheflows.
Inageneralway,thesimulationresultsshowagoodapproximationwiththetrafficsituationduringPa-
léo.ImportanttrafficjamswereobservedatthemotorwayexitofNyonandtheparkingentrances.However,
itwasshownthattheflowsareprobablyunderestimatedandthatthesimulationisnotverywellcalibrated
onrealtrafficdata.Moreover,additionalobservationsduringPaléowouldhelptoimproveandcalibratethe
simulation.
3. lasur.epfl.ch.Consultéle19juin2013.
4. http://www.dlr.de/ts/en/desktopdefault.aspx.Consultéle9juin2014.
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Remerciements
Je tiens à remercier mon superviseur, Stéphane Joost, ainsi que Joël Chételat, Didier Genier et Pascal
Viotpourm’avoirsuividuranttouteladuréedeceprojet.
Merci également à Emmanuel Ravalet et Yann Dubois de m’avoir consacré du temps et pour leur re-
marquesavisées.
UngrandmerciégalementàPhilippeVallat,secrétairegénéralduPaléo,quiaprisletempsdem’expli-
quertouteslesfacettesdelamobilitéauPaléoFestival.
vi
Table des matières
1 Introduction 1
1.1 Contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Etatdel’art . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Problématique. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4 Objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2 Données 7
2.1 Paléo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.1 Billetterieinternet2013 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.2 Enquête2012 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.1.3 Diverssondagesetstatistiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2 Donnéesgéographiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2.1 Codespostauxsuisses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.2 Communessuisses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.3 Codespostauxfrançais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3 Réseauroutier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.4 Comptagesroutiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3 Méthodologie 13
3.1 Empriseduprojet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.1.1 Emprisespatiale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.1.2 Emprisetemporelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.2 Sélectiondulogiciel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.2.1 SUMO(SimulationofUrbanMobility) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
vii
viii TABLEDESMATIÈRES
3.3 Elaborationduréseauroutier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.4 Estimationdesoriginesetdestinations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.4.1 Traficdesspectateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.4.2 Traficrégulier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.5 Implémentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.6 Vérificationsetcalibration. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
4 Résultats 23
4.1 Distributionspatialedesacheteursdebilletsen2013 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
4.2 Répartitionmodaledesspectateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.3 Originesdesflux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.4 Simulationmulti-agentspourlescénario"Azzuro" . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.5 Remplissagedesparkings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.6 Tempsdedéplacementmoyenparorigine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.7 Comparaisondelasimulationaveclescomptagesroutiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
5 Discussion 31
6 Conclusion 37
6.1 Perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
A Plandestransportsencommun2014duPaléoFestival 41
B Questionnairedel’enquête2012 43
C Lignedirectricedudépartementaméricaindestransports 57
Bibliographie 59
Chapitre 1
Introduction
1.1 Contexte
LePaléoFestivalrassemblechaqueannéeprèsde230’000spectateurspendant6jours,cequienfaitune
desplusgrandesmanifestationsculturellesdelaSuisse.Lefestivalaffichecompletdepuisplusieurséditions
consécutives.Ils’agitd’unévénementincontournabledelarégionnyonnaisepuisque23%desspectateurs
proviennentdecedistrict1.
D’aprèsunclassementdatantde2013dugroupeMTV2,lefestivalseplaceraitàla9èmepositiondesplus
grandsfestivalsdemusiqueaumonde(voirletableau1.1).Bienqueceschiffrescorrespondentsouventà
desestimationsdesorganisateursetquetouslesfestivalsexistantsn’ontpeutêtrepasétéétudiésdansce
classement,ils’agitd’uneperformanceintéressantepourcefestivalsuisse.
LePaléoalieuchaqueannéeenSuisseromandedanslarégiondeNyonetplusprécisémentàl’Asse.
Cetterégionaconnuunfortessordémographiquedepuisquelquesannées("Queldéveloppementpourle
districtdeNyon?",2011).Néanmoins,ledéveloppementdesinfrastructuresdetransportn’apasétéaussi
importantetlesaxesroutiersainsiquelestransportsencommunsontsouventsaturés.
Les flux importants de spectateurs du Paléo viennent alors s’ajouter à un réseau déjà surchargé. Des
solutionsontdoncdûêtretrouvéesparlesorganisateurspourgérerles36’000spectateurs3quirejoignent
chaquejourlaplainedel’Asse.Unvasteplandemobilitéquiprivilégiel’utilisationdestransportsencom-
munaainsiétémisenplace.
TABLEAU 1.1 – Classement des 10 plus grands festivals de musique au monde. Affluence en 2013 sauf si
précisé.D’après:2
Classement Nomdufestival Affluence Lieu
1 Donauinselfest 3.2millions Vienne,Autriche
2 Mawazine 2.5millions Rabat,Maroc
3 Summerfest 840’000 Wisconsin,Etats-Unis
4 RockinRio 700’000(2011) RiodeJaneiro,Brésil
5 Coachella 675’000 Californie,Etats-Unis
6 PrzystanekWoodstock 550’000(2012) KostrzynnadOdra,Pologne
7 Sziget 362’000 Budapest,Hongrie
8 Ultra 330’000 Miami,Etats-Unis
9 PaléoFestival 230’000 Nyon,Suisse
10 Exit 200’000 NoviSad,Serbie
1. http://yeah.paleo.ch/fr/page/paleo-en-chiffres.Consultéle19juin2014.
2. http://www.mtviggy.com/lists/the-10-biggest-music-festivals-in-the-world-2/.Consultéle4juin2014.
3. Statistiquesdesentrées2013dePaléo
1
2 CHAPITRE1. INTRODUCTION
1.2 Etatdel’art
Lesgrandesmanifestations
Lesgrandesmanifestations,qu’ellessoientculturelles,sportivesoucommerciales,génèrentuneconcen-
trationdefluxexceptionnelle.Unemanifestationestqualifiéede"grande"lorsquesonaffluenceestimpor-
tante (Bovy et al. 2003). Cette notion est relative puisqu’il faut également tenir compte d’autres facteurs
commelacapacitéd’accueildusiteetdelarégion.Eneffet,unemanifestationn’aurapaslemêmeimpact
siellealieudansunemétropoleoudansunevilledetaillemoyenne.Ainsi,ilestadmisqu’uneaffluencede
60’000à100’000spectateursparjourdansunemétropoleestleseuilpourqualifierunemanifestationde
"grande"(Bovyetal.,2003).
Malgréuneaffluencejournalièred’environ36’000spectateurs,Paléoestconsidérécommeunegrande
manifestation puisque que la ville la plus proche, Nyon, compte un peu moins de 20’000 habitants4. La
fréquentationestdonctrèsimportantepourcetterégionetPaléoestainsicomparableàunevilleéphémère.
Bovy et al. (2003) qualifient les grandes manifestations de "laboratoires d’essai" de la mobilité car la
gestiondesfluximportantsnécessitedetrouverdesschémasdemobilitéinnovants.Ceux-cisontd’ailleurs
parfoisencoreappliquésaprèslamanifestation.Lescomportementsdesvisiteurspeuventaussiêtreétudiés
lors des manifestations, par exemple pour déterminer quels sont les modes de transport principalement
utilisés.
Modélisationdutraficpourlesgrandesmanifestations
La gestion de la mobilité lors de grandes manifestations nécessite donc de prédire les flux de specta-
teurs, afin de mettre en place un plan adapté à la demande. Les logiciels de modélisation de trafic sont
parfoisutilisésafindesimulerl’occupationduréseauroutieretdeprédirecesfluxexceptionnelsdevéhi-
cules.Lasimulationpermetensuitedecapturerl’ampleurdelasituationetdetesterdesplansalternatifs
avantlamanifestation.
LorsdesJeuxOlympiquesd’Athènes(FrantzeskakisetFrantzeskakis,2006)etdeBeijing(Yuetal.,2008)
desétudesdetraficontétémenéesàl’aidedelogicieldesimulationdetrafic.Cesmanifestationssontun
peuparticulièrespuisqu’ilestsurtoutimportantdefluidifierletraficdesmembresdelafamilleolympique
(lesVIPs,lesathlètes,lestechniciens,lesvéhiculesdeservices,...).
Danscesdeuxétudes,bienqueleslogicielsdesimulationdiffèrent,laméthodologieestglobalement
semblable. Il s’agit tout d’abord de collecter des données sur le trafic, afin de modéliser le trafic régulier,
sans la manifestation. Ensuite, les flux dus à la manifestation sont ajoutés. Il est estimé sur la base des
horairesdesdifférentsévénements,lenombredeplacesdeparkingmisesàdispositionpourlesmembres
delafamilleolympiqueetd’autressourcesdedonnées.Différentsscénariossonttestésetcomparésentre
euxàl’aidedecritèrescommelesvitessesmoyennessurlesaxesouencoreletempsdeparcoursmoyen.
Finalement,desrecommandationsetdesalternativesd’itinérairessontprésentées.Parexemple,Yuetal.
(2008)proposentdedévierunepartiedutraficrégulier,afindesoulagercertainsaxesetfluidifierletrafic
desmembresdelafamilleolympique.
Unautreexempleintéressantd’utilisationdelogicielsdesimulationdutraficdanslecadredegrandes
manifestationsestlasimulationentempsréel.Lorsdelajournéemondialedelajeunesseen2005etdela
coupedumondefootball2006enAllemagne,unmonitoringentempsréeldutraficaétéeffectuéafinde
prédirequelquesheuresauparavantlasituationdutraficetdeprévenirainsileséventuelsembouteillages
(Niebel et al., 2008). Ce système utilise deux sources de données en temps réel : les postes de comptages
traditionnels et un système de monitoring du trafic par caméras aéroportées. Les données sont ensuite
4. https://en.wikipedia.org/wiki/Nyon.Consultéle19juin2014.