{"id":39038,"date":"2023-12-01T17:09:58","date_gmt":"2023-12-01T16:09:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.systra.com\/canada\/expert_insights\/comment-les-solutions-numeriques-et-les-donnees-contribuent-a-la-transition-energetique-de-la-mobilite\/"},"modified":"2023-12-01T17:09:58","modified_gmt":"2023-12-01T16:09:58","slug":"comment-les-solutions-numeriques-et-les-donnees-contribuent-a-la-transition-energetique-de-la-mobilite","status":"publish","type":"expert_insights","link":"https:\/\/www.systra.com\/canada\/fr\/expert_insights\/comment-les-solutions-numeriques-et-les-donnees-contribuent-a-la-transition-energetique-de-la-mobilite\/","title":{"rendered":"Comment les solutions num\u00e9riques et les donn\u00e9es contribuent \u00e0 la transition \u00e9nerg\u00e9tique de la mobilit\u00e9"},"content":{"rendered":"\n
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Pilier de la d\u00e9carbonation de la mobilit\u00e9, la transition \u00e9nerg\u00e9tique peut \u00eatre un chemin long et sinueux pour les op\u00e9rateurs de transports publics, avec de multiples variables \u00e0 consid\u00e9rer \u00e0 chaque \u00e9tape. C\u2019est pourquoi une vision experte et holistique est essentielle. Les solutions num\u00e9riques apportent une aide pr\u00e9cieuse pour prendre en compte les diff\u00e9rents sc\u00e9narios possibles.<\/strong> Il peut s’agir de simulations avanc\u00e9es fournissant des projections des \u00e9volutions syst\u00e8mes, d’intelligence artificielle (IA) entra\u00een\u00e9e pour examiner de multiples it\u00e9rations ou encore de jumeaux num\u00e9riques qui, en captant les donn\u00e9es des syst\u00e8mes en exploitation, aident \u00e0 la mod\u00e9lisation de projets futurs.<\/p>\n\n\n\n

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Dans notre s\u00e9rie d\u2019articles sur la transition \u00e9nerg\u00e9tique, nous avons d\u2019abord examin\u00e9 comment la transition \u00e9nerg\u00e9tique s’int\u00e8gre avec les autres \u00e9l\u00e9ments du puzzle de la d\u00e9carbonation [Une approche syst\u00e9mique pour r\u00e9ussir la transition \u00e9nerg\u00e9tique de la mobilit\u00e9<\/a>], puis expliqu\u00e9 comment les autorit\u00e9s publiques peuvent agir comme catalyseur pour une transition \u00e9nerg\u00e9tique plus large de la mobilit\u00e9 [Transition \u00c9nerg\u00e9tique : les transports publics ouvrent la voie<\/a>]. Ce troisi\u00e8me article analyse comment les solutions num\u00e9riques contribuent \u00e0 la transition \u00e9nerg\u00e9tique tout au long du cycle de vie d’un r\u00e9seau de transport.<\/p>\n\n\n\n

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Mobilit\u00e9 rime d\u00e9j\u00e0 avec num\u00e9rique<\/h3>\n\n\n\n
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Les progr\u00e8s apport\u00e9s par les solutions num\u00e9riques et la technologie ont d\u00e9j\u00e0 permis de faire d’importantes avanc\u00e9es dans le secteur de la mobilit\u00e9. La mod\u00e9lisation des informations de construction (BIM\u202f: Building Information Model) permet de mod\u00e9liser et de “construire” virtuellement les infrastructures en 3D, r\u00e9duisant les probl\u00e8mes d’interface et am\u00e9liorant la qualit\u00e9 des r\u00e9sultats. La mobilit\u00e9 en tant que service (Maas\u202f: Mobility as a Service) peut favoriser les changements de comportements et l’utilisation des transports publics et priv\u00e9s, tandis que les r\u00e9seaux \u00e9nerg\u00e9tiques \u00ab\u202fintelligents\u202f\u00bb (Smart grids) permettent d\u2019optimiser la distribution de l’\u00e9nergie, contribuant notamment \u00e0 une utilisation plus large des \u00e9nergies renouvelables.<\/p>\n\n\n\n

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Les solutions num\u00e9riques aident d\u00e9j\u00e0 \u00e0 planifier et \u00e0 mettre en \u0153uvre des transitions \u00e9nerg\u00e9tiques, comme le montrent les exemples ci-apr\u00e8s. Cependant, il\u202fconvient d\u2019\u00eatre prudent : comme pour tout logiciel, les donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9es et les hypoth\u00e8ses doivent \u00eatre d\u00e9finies de mani\u00e8re robuste pour obtenir des r\u00e9sultats qui ont de la valeur. De plus, toute transition comporte une multitude de d\u00e9fis – politiques, sociaux et \u00e9conomiques – qui doivent \u00e9galement \u00eatre compris et pris en compte par tous ceux qui con\u00e7oivent des syst\u00e8mes de mobilit\u00e9<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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Planifier la r\u00e9duction d\u2019\u00e9missions de gaz \u00e0 effet de serre (GES) et l\u2019am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 <\/h3>\n\n\n\n

de l’air gr\u00e2ce \u00e0 des solutions num\u00e9riques<\/h3>\n\n\n\n
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Lorsqu\u2019il s\u2019agit d\u2019\u00e9laborer les politiques de transport en centre-ville, les autorit\u00e9s locales ont \u00e0 r\u00e9soudre de multiples probl\u00e8mes complexes. Elles doivent en effet viser \u00e0 r\u00e9duire la congestion, am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de l’air et r\u00e9duire les \u00e9missions GES, tout en maintenant l’accessibilit\u00e9 pour tous et en permettant \u00e0 la ville de prosp\u00e9rer sur le plan \u00e9conomique.<\/p>\n\n\n\n

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Au Royaume-Uni, o\u00f9 la l\u00e9gislation nationale sur la pollution de l’air est particuli\u00e8rement contraignante, les autorit\u00e9s locales doivent amener les usagers de la route \u00e0 modifier leurs pratiques locales de d\u00e9placement en centre-ville. Beaucoup d’entre elles optent pour des Zones \u00e0 Faibles Emissions (ZFE), qui emp\u00eachent ou d\u00e9couragent la circulation de v\u00e9hicules fortement polluants dans une zone d\u00e9sign\u00e9e en interdisant les v\u00e9hicules non conformes ou en mettant en place un p\u00e9age \u00e0 l\u2019entr\u00e9e de ladite zone, ce qui est bien \u00e9videmment politiquement sensible. <\/p>\n\n\n\n

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En quoi les solutions num\u00e9riques peuvent-elles aider les d\u00e9cideurs locaux souhaitant mettre en place des ZFE ?<\/strong> Prenons la mod\u00e9lisation avanc\u00e9e de la circulation : elle peut aider \u00e0 planifier ces zones et \u00e0 en optimiser l\u2019utilisation en testant diff\u00e9rentes hypoth\u00e8ses et sc\u00e9narios. Ceux-ci peuvent prendre en compte le comportement probable des usagers de la route, les incitations au changement, les questions d’\u00e9quit\u00e9 d\u2019acc\u00e8s, l\u2019adoption dans le temps des nouvelles technologies \u00e9nerg\u00e9tiques. Mais elles doivent avant tout reposer sur une compr\u00e9hension profonde des probl\u00e9matiques de d\u00e9placement au sein d’une ville. L’expertise et l’exp\u00e9rience humaines resteront essentielles, m\u00eame si, \u00e0 l’avenir, la pr\u00e9cision de tels mod\u00e8les sera am\u00e9lior\u00e9e par l\u2019augmentation des capacit\u00e9s de calcul et du nombre de donn\u00e9es. En \u00c9cosse, SYSTRA travaille ainsi avec trois villes sur la cr\u00e9ation de leurs ZFE : Glasgow, Dundee et Aberdeen.<\/p>\n\n\n\n

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u003cstrongu003eu003ca href=u0022https:\/\/www.systra.com\/expert_insights\/transition-energetique-les-transports-publics-ouvrent-la-voie\/u0022u003e\u00c9u003c\/au003etude de cas #1 : am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de l\u2019air \u00e0 Aberdeen, en u003ca href=u0022https:\/\/www.systra.com\/expert_insights\/transition-energetique-les-transports-publics-ouvrent-la-voie\/u0022u003e\u00c9u003c\/au003ecosseu003c\/strongu003e<\/h3>\n
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\u00c0 Aberdeen, la mise en place de la ZFE a \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 un sch\u00e9ma directeur de la ville, visant \u00e0 r\u00e9duire la circulation non essentielle et \u00e0 am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de vie et l’\u00e9conomie de la ville.<\/p>\n\n\n\n

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Apr\u00e8s avoir identifi\u00e9 huit points dans le centre-ville o\u00f9 les niveaux de dioxyde d’azote (NO2<\/sub>) d\u00e9passaient les limites l\u00e9gales, SYSTRA a r\u00e9alis\u00e9 une analyse pr\u00e9liminaire aboutissant \u00e0 40 options pour aider \u00e0 r\u00e9soudre la probl\u00e9matique. Celles-ci englobaient diverses limites de fronti\u00e8res de la ZFE, le type de v\u00e9hicules \u00e0 restreindre, des questions d\u2019acc\u00e8s \u00e0 des parkings en bordure de la ZFE et les impacts sur les habitants et les personnes \u00e0 destination du centre-ville ou en transit, ainsi que les niveaux de pollution de l’air les plus dangereux. Cette phase initiale a permis de constater que, bien que les \u00e9missions des voitures aient l\u2019impact global le plus important sur la pollution de l’air dans l’ensemble du centre-ville, ce sont les \u00e9missions des bus qui provoquaient des niveaux dangereux aux huit endroits identifi\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

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\u00c0 partir de l\u00e0, les ing\u00e9nieurs de SYSTRA<\/strong>, par leurs analyses, ont propos\u00e9 de r\u00e9duire le champ d\u2019\u00e9tude \u00e0 cinq sc\u00e9narios possibles, qu’ils ont ensuite simul\u00e9s \u00e0 l’aide d’un mod\u00e8le de circulation <\/strong>\u00e9tendu du centre-ville aux zones environnantes. L’une des exigences \u00e9tait que tous les parkings autour du centre-ville devaient \u00eatre accessibles sans entrer dans la ZFE. Le mod\u00e8le, qui couvre une zone de 5 km sur 4 km, a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9 avec PARAMICS<\/strong><\/mark><\/a>, une solution num\u00e9rique interne de SYSTRA<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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SYSTRA a utilis\u00e9 une analyse multicrit\u00e8re pour proposer la meilleure des cinq options. Cependant, m\u00eame pour cette meilleure option, les \u00e9missions de NO2<\/sub><\/sup> \u00e9taient encore trop \u00e9lev\u00e9es sur deux points. Pour rem\u00e9dier \u00e0 cela, SYSTRA a propos\u00e9 des restrictions de circulation suppl\u00e9mentaires, aboutissant \u00e0 la meilleure option optimis\u00e9e sans aucun point de d\u00e9passement des seuils l\u00e9gaux de NO2<\/sub><\/sup><\/strong>. La ville va mettre la ZFE en service \u00e0 partir de mai 2024, et SYSTRA aide \u00e0 sa mise en \u0153uvre.<\/p>\n\n\n\n

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Int\u00e9grer de nouvelles technologies \u00e9nerg\u00e9tiques d\u00e8s la phase de conception \u00e0 l’aide de solutions num\u00e9riques<\/h3>\n\n\n\n
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Lors de la conception d\u2019un r\u00e9seau de bus \u00e9lectrique, l’un des plus grands d\u00e9fis est de trouver la bonne ad\u00e9quation entre le dimensionnement de l\u2019infrastructure de charge, les strat\u00e9gies de charge et les besoins op\u00e9rationnels des diff\u00e9rentes lignes.<\/p>\n\n\n\n

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Si l\u2019on prend par exemple le cas des trolleybus, les nouveaux mod\u00e8les combinent des batteries embarqu\u00e9es avec une alimentation \u00e9lectrique depuis des lignes a\u00e9riennes de contact (LAC), offrant ainsi une approche flexible, adapt\u00e9e aux villes o\u00f9 l’espace est limit\u00e9, o\u00f9 les topographies sont difficiles, et o\u00f9 les contraintes architecturales et le patrimoine culturel rendent \u00e0 certains endroits les LAC ind\u00e9sirables.<\/p>\n\n\n\n

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Lors de la conception du syst\u00e8me optimal, plusieurs facteurs doivent \u00eatre pris en compte : quelles sections doivent fonctionner en autonomie sur batterie ou sur LAC ; les exigences op\u00e9rationnelles du r\u00e9seau ; comment utiliser au mieux l’\u00e9nergie r\u00e9g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par le freinage ; et comment garantir la r\u00e9silience, au cas o\u00f9 certaines parties de l’infrastructure de charge seraient compromises.<\/p>\n\n\n\n

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Un mod\u00e8le num\u00e9rique peut aider \u00e0 analyser et \u00e0 tester diff\u00e9rents sc\u00e9narios op\u00e9rationnels et de charge, coupl\u00e9 \u00e0 une expertise sur les strat\u00e9gies op\u00e9rationnelles potentielles et la technologie \u00e9lectrique<\/strong>. Des mod\u00e8les sp\u00e9cialis\u00e9s, tels que TESS<\/strong><\/a> de SYSTRA<\/strong> [Transition \u00c9nerg\u00e9tique : les transports publics ouvrent la voie<\/strong><\/a>], qui aide \u00e0 optimiser l’infrastructure de charge dans les d\u00e9p\u00f4ts, peuvent \u00e9galement \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9s. \u00c0 l’avenir, de nouveaux d\u00e9veloppements permettront des flux plus directs d’informations, que ce soit depuis d’autres logiciels vers le mod\u00e8le de simulation ou directement depuis le terrain, par exemple avec des informations provenant de capteurs install\u00e9s sur les bus d\u00e9j\u00e0 en service, directement int\u00e9gr\u00e9es dans le mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n

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En France, les lois visant \u00e0 stimuler la mobilit\u00e9 bas carbone (LTECV1<\/sup> puis LOM2<\/sup>) encouragent la transition vers des flottes de bus \u00e9lectriques, en particulier pour les zones urbaines de plus de 250 000 habitants.<\/p>\n\n\n\n

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1<\/sup> Loi de transition \u00e9nerg\u00e9tique pour la croissance verte<\/p>\n\n\n\n

2<\/sup> Loi d’orientation de la mobilit\u00e9<\/p>\n\n\n\n

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u003cstrongu003eu003ca href=u0022https:\/\/www.systra.com\/expert_insights\/transition-energetique-les-transports-publics-ouvrent-la-voie\/u0022u003e\u00c9u003c\/au003etude de cas #2 : accompagner la conception de lignes trolleybus dans la m\u00e9tropole de Lyon , en Franceu003c\/strongu003e<\/h3>\n
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Dans l’agglom\u00e9ration lyonnaise, forte de 1,4 million d’habitants, des projets pr\u00e9voient l’ajout de six lignes de trolleybus \u00e0 son r\u00e9seau existant de neuf lignes.<\/p>\n\n\n\n

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Pour trois des six nouvelles lignes, qui doivent \u00eatre mises en service en 2025 et 2026, SYSTRA d\u00e9ploie la solution RATP Marcadet pour cartographier les parties de la ligne qui peuvent fonctionner en autonomie sur batterie et celles qui doivent \u00eatre aliment\u00e9es par LAC. Pour ce faire, il faut prendre en compte des facteurs tels que l’\u00e9quipement existant, la densit\u00e9 urbaine, les choix politiques, la faisabilit\u00e9 technique et le ratio entre sections en autonomie sur batterie et celles \u00e9quip\u00e9es de LAC. Des recharges suppl\u00e9mentaires aux terminaux et au d\u00e9p\u00f4t doivent \u00e9galement \u00eatre pr\u00e9vues.<\/p>\n\n\n\n

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Par ailleurs, une des pr\u00e9occupations importantes pour l’autorit\u00e9 de transport de la ville et l’exploitant de bus \u00e9tait de savoir si le r\u00e9seau continuerait de fonctionner si l’une des sous-stations fournissant l’\u00e9lectricit\u00e9 \u00e9tait mise hors service ou si une section LAC devenait inaccessible (accident de la circulation, manifestation\u2026). En simulant de tels sc\u00e9narios \u00e0 travers le mod\u00e8le, SYSTRA a pu garantir la r\u00e9silience du fonctionnement des lignes<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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Pour un r\u00e9seau aussi complexe que le r\u00e9seau de l\u2019agglom\u00e9ration lyonnaise, il est essentiel que toutes les hypoth\u00e8ses qui alimentent le mod\u00e8le soient faites \u00e0 partir du contexte et des donn\u00e9es locales. Sans compter les apports des experts SYSTRA, de l’industrie des bus et du client, qui ont tous contribu\u00e9 \u00e0 enrichir la solution MARCADET utilis\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

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Optimiser l\u2019exploitation en analysant les donn\u00e9es de consommation d’\u00e9nergie avec du <\/h3>\n\n\n\n

machine learning (apprentissage automatique)<\/h3>\n\n\n\n
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Bien que les syst\u00e8mes de transport public consomment moins d’\u00e9nergie par passager que les modes de transport priv\u00e9s tels que les voitures ou les avions, ils restent de gros consommateurs d’\u00e9nergie.<\/p>\n\n\n\n

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Les \u00e9v\u00e9nements mondiaux r\u00e9cents qui ont affect\u00e9 l’approvisionnement et le prix de l’\u00e9nergie ont soulign\u00e9 notre d\u00e9pendance au march\u00e9 de l’\u00e9nergie. Cela s’ajoute \u00e0 notre besoin urgent de passer \u00e0 des sources d’\u00e9nergie plus vertes et plus ind\u00e9pendantes pour limiter les impacts du changement climatique.<\/p>\n\n\n\n

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Pourtant, les donn\u00e9es que nous recueillons aujourd’hui sur les syst\u00e8mes de transport \u00e9lectrique sont encore assez limit\u00e9es, se concentrant g\u00e9n\u00e9ralement sur la surveillance \u00e0 des fins de s\u00e9curit\u00e9, au lieu de fournir une vision pr\u00e9cise de la consommation d’\u00e9lectricit\u00e9 et de ce qui l’affecte. Or la consommation \u00e9nerg\u00e9tique est un sujet complexe affect\u00e9e par toute une s\u00e9rie de facteurs : la m\u00e9t\u00e9o, l’utilisation de la climatisation et du chauffage, les itin\u00e9raires, le trafic, le nombre de passagers, la vitesse et les plans d’exploitation<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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Comme les contrats sur les mat\u00e9riels roulants et l\u2019infrastructure n\u2019exigent pas, en g\u00e9n\u00e9ral, que ce type de donn\u00e9es soit fourni \u00e0 l’exploitant ou au client une fois que le syst\u00e8me est en service, elles sont souvent difficiles \u00e0 obtenir. Et l’absence de ces donn\u00e9es peut entra\u00eener le surdimensionnement d’un r\u00e9seau ou, \u00e0 l\u2019inverse, un sous-dimensionnement pour certains sc\u00e9narios extr\u00eames.<\/p>\n\n\n\n

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u003cstrongu003eEtude de cas #3 : optimiser la flotte de bus \u00e9lectriques et leur besoin de puissance de charge \u00e0 Laval, au Canada u003c\/strongu003e<\/h3>\n
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Afin d\u2019inciter les villes \u00e0 d\u00e9carboner la mobilit\u00e9, le gouvernement canadien verse des subventions aux flottes de bus \u00e0 z\u00e9ro \u00e9mission.<\/p>\n\n\n\n

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Comme de nombreuses villes au Canada, Laval, situ\u00e9e au nord de Montr\u00e9al, cherche donc \u00e0 passer rapidement de l’\u00e9nergie diesel \u00e0 l’\u00e9nergie \u00e9lectrique pour sa flotte de bus. Cependant, il est difficile pour les villes de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es concernant les flottes futures, du fait de la multitude d\u2019options technologiques, de conditions d’exploitation variables d’une r\u00e9gion \u00e0 l’autre et de l\u2019insuffisance de donn\u00e9es disponibles. En collaborant avec des sp\u00e9cialistes de l’intelligence artificielle et de l’acquisition de donn\u00e9es en temps r\u00e9el, SYSTRA a d\u00e9velopp\u00e9 sa propre s\u00e9rie de solutions num\u00e9riques en interne : HERON<\/a> – WILD TURKEY<\/a> \u2013 <\/a>TESS<\/a>. HERON utilise du machine learning, une composante de l\u2019intelligence artificielle (IA) pour traiter et analyser les donn\u00e9es, afin d’identifier les tendances et de d\u00e9terminer quels param\u00e8tres ont le plus grand impact sur la consommation d’\u00e9lectricit\u00e9 afin de pr\u00e9dire les futures consommations<\/strong>. Dans le cas de Laval, l\u2019analyse a \u00e9t\u00e9 faite \u00e0 partir de neuf bus d’une flotte pilote.<\/p>\n\n\n\n

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A partir des analyses pr\u00e9dictives de HERON, WILD TURKEY int\u00e8gre efficacement les sessions de charge dans les services des bus, tandis que TESS est utilis\u00e9 pour mod\u00e9liser les caract\u00e9ristiques de charge n\u00e9cessaires (temps, puissance) au d\u00e9p\u00f4t en fonction du plan d\u2019exploitation.<\/p>\n\n\n\n

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Apr\u00e8s 12 mois d’acquisition de donn\u00e9es \u00e0 partir des neuf bus, l’une des constatations les plus frappantes \u00e9tait la diff\u00e9rence consid\u00e9rable (de 1 \u00e0 3 fois) de la consommation d’\u00e9nergie par kilom\u00e8tre entre les diff\u00e9rentes lignes de bus et pour une m\u00eame ligne \u00e0 diff\u00e9rentes p\u00e9riodes.<\/p>\n\n\n\n

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Cette information contribuera \u00e0 la r\u00e9organisation des services afin d’optimiser l’utilisation de l’\u00e9nergie embarqu\u00e9e et de minimiser les allers-retours au d\u00e9p\u00f4t pour la recharge. Notre s\u00e9rie de solutions num\u00e9riques, HERON \u2013 WILD TURKEY – TESS, devrait optimiser le nombre de bus requis, le r\u00e9duisant de 2 % sur une flotte de 219 bus, et r\u00e9duisant la demande de puissance maximale au d\u00e9p\u00f4t de 17 %, passant de 10,4 MW dans le cas de Laval<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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<\/div>\n\n\n\n

\u00c0 l’avenir, les solutions num\u00e9riques seront encore plus puissantes \u00e0 mesure que les ing\u00e9nieurs et les experts de la donn\u00e9e am\u00e9lioreront les algorithmes IA et les rendront plus efficients. L’ajout de plus en plus de donn\u00e9es augmentera \u00e9galement la pr\u00e9cision de l’IA et permettra des applications plus larges sur les cas d\u2019usage.<\/p>\n\n\n\n

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Une r\u00e9volution silencieuse<\/h3>\n\n\n\n
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Les solutions num\u00e9riques jouent d\u00e9j\u00e0 un r\u00f4le essentiel dans la planification, la conception et l’exploitation des nouveaux syst\u00e8mes et technologies \u00e9nerg\u00e9tiques, favorisant la transition des r\u00e9seaux de transport public vers des sources d’\u00e9nergie \u00e0 faible \u00e9mission de carbone.<\/p>\n\n\n\n

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En permettant d’ex\u00e9cuter diff\u00e9rents sc\u00e9narios, d\u2019en analyser les impacts et de d\u00e9composer finement les donn\u00e9es de consommation d’\u00e9nergie, ces nouveaux outils facilitent la communication entre les ing\u00e9nieurs, les autorit\u00e9s de transport et les exploitants, et, surtout, ils \u00e9clairent la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n

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A l\u2019avenir, nous assisterons \u00e0 une automatisation de plus en plus forte des interfaces entre les logiciels d\u2019une part et de l\u2019int\u00e9gration des sources de donn\u00e9es vari\u00e9es d\u2019autre part, ce qui permettra une utilisation plus \u00e9tendue de l’IA, \u00e0 mesure que les algorithmes et le machine learning progresseront. Chez SYSTRA, nous anticipons que de meilleurs flux de donn\u00e9es de l’exploitation vers la planification et la conception contribueront \u00e0 accro\u00eetre l’efficacit\u00e9 et la durabilit\u00e9 des syst\u00e8mes de transport public de demain. N\u00e9anmoins, l\u2019expertise permettant de d\u00e9finir les hypoth\u00e8ses structurantes techniques et humaines (gouvernance, comportements) sera d\u2019autant plus n\u00e9cessaire pour bien utiliser et orienter ces outils<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","type-insight":[],"class_list":["post-39038","expert_insights","type-expert_insights","status-publish","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\nComment les solutions num\u00e9riques et les donn\u00e9es contribuent \u00e0 la transition \u00e9nerg\u00e9tique de la mobilit\u00e9 - SYSTRA Canada<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"SYSTRA Canada, consulting and engineering firm, world leader in public transport infrastructure engineering.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Comment les solutions num\u00e9riques et les donn\u00e9es contribuent \u00e0 la transition \u00e9nerg\u00e9tique de la mobilit\u00e9\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"SYSTRA Canada, consulting and engineering firm, world leader in public transport infrastructure engineering.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.systra.com\/canada\/fr\/expert_insights\/comment-les-solutions-numeriques-et-les-donnees-contribuent-a-la-transition-energetique-de-la-mobilite\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Canada\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Dur\u00e9e de lecture estim\u00e9e\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"13 minutes\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.systra.com\\\/canada\\\/fr\\\/expert_insights\\\/comment-les-solutions-numeriques-et-les-donnees-contribuent-a-la-transition-energetique-de-la-mobilite\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.systra.com\\\/canada\\\/fr\\\/expert_insights\\\/comment-les-solutions-numeriques-et-les-donnees-contribuent-a-la-transition-energetique-de-la-mobilite\\\/\",\"name\":\"Comment les solutions num\u00e9riques et les donn\u00e9es contribuent \u00e0 la transition \u00e9nerg\u00e9tique de la mobilit\u00e9 - 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