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FlowTransit est un logiciel de planification et d’optimisation des lignes destiné aux autorités organisatrices, aux réseaux de transport public et aux exploitants privés. Il modélise votre réseau à partir du GTFS que vous publiez déjà et de vos propres données de fréquentation, génère des variantes en fonction de vos objectifs et évalue chacune selon les temps de trajet, la fréquentation, la desserte et les coûts d’exploitation.
La plupart des réseaux de transport public n’ont jamais été conçus d’un seul tenant. Les axes ont été fixés il y a des décennies, les terminus installés là où le foncier se trouvait être bon marché, et chaque exercice budgétaire a retranché ou ajouté quelque chose à la marge. Très peu d’autorités organisatrices ont eu l’occasion de se demander à quoi ressemblerait leur réseau s’il était dessiné aujourd’hui.
Flow repose sur une conviction à propos du bus. Une fois construits, les lignes ferroviaires et les sites propres sont figés pour des décennies ; le bus est la composante du réseau qui peut évoluer. Il assure le rabattement vers les lignes structurantes, dessert les secteurs situés entre elles et suit la demande quand elle se déplace. C’est cette complémentarité qui fait fonctionner l’ensemble du réseau. Flow apporte de la rigueur à ce travail de refonte. Il part de vos données de demande : où les voyageurs montent et descendent, par arrêt et par heure, ainsi que les flux origine-destination qui en sont déduits. Ces données guident la conception, et la question à traiter devient alors : quel réseau dessert ces déplacements ?
Les données de fréquentation sont la référence à laquelle une restructuration doit répondre. Chaque variante est évaluée au regard des déplacements que les voyageurs effectuent aujourd’hui, par arrêt et par heure, avant qu’une seule ligne ne bouge sur la carte.
Les lignes se disputent les mêmes voyageurs et les mêmes véhicules : une modification qui profite à une ligne peut en pénaliser deux autres. Flow évalue chaque modification à l’échelle du réseau, y compris les reports de voyageurs d’une ligne à l’autre et les correspondances avec le ferroviaire et les autres modes vers lesquels les bus rabattent.
Les pondérations et les contraintes vous appartiennent, et chaque scénario indique les hypothèses selon lesquelles il a été évalué. L’optimiseur ne cherche qu’à l’intérieur de ce cadre, les équipes de planification ont le dernier mot et tout réseau généré peut être retouché à la main.
Les villes continuent d’évoluer une fois le plan adopté. Le modèle intègre les fermetures de voirie, les nouveaux pôles générateurs de déplacements et l’évolution de la demande, si bien que la prochaine adaptation de l’offre part du réseau d’aujourd’hui.
Indiquez à Flow le GTFS (les données d’offre théorique) que vous publiez déjà, et l’ensemble du réseau se charge sur la géométrie réelle des voiries. Ajoutez des comptages automatiques de voyageurs (APC) ou des données de validation, et le modèle de demande se cale sur ces données ; à défaut, il estime la demande à partir de l’occupation du sol et des données de déplacements domicile-travail.
Un optimiseur entraîné explore les combinaisons de tracés et de fréquences au regard de vos données de demande et propose des variantes complètes de réseau, en arbitrant entre temps de trajet des voyageurs et coûts d’exploitation selon la pondération que vous choisissez.
Chaque scénario est évalué ligne par ligne par rapport à l’offre actuellement en service, les deux réseaux étant représentés sur la même carte.
Exportez le scénario retenu au format GTFS, avec les cartes destinées aux élus et, pour les autorités organisatrices aux États-Unis, les tableaux d’équité de l’offre qu’exige l’analyse Title VI.
Le nombre de configurations possibles du réseau de lignes d’une ville réelle est astronomique ; les outils de planification ont donc toujours dû renoncer à certaines données d’entrée pour que le problème reste traitable. Flow a été conçu pour les prendre toutes en compte à la fois : un modèle d’apprentissage par renforcement profond fondé sur des réseaux de neurones sur graphes apprend la topologie des réseaux à partir de villes réelles et synthétiques, puis calcule des configurations optimisées sur de grands réseaux en moins d’une seconde.
Prend en compte toute la complexité du réseau et optimise conjointement tracés et fréquences, sans qu’aucune donnée d’entrée doive être simplifiée.
inférence en moins d’une secondeChaque recommandation s’exporte vers les outils de planification que vous utilisez déjà. Flow vient compléter vos outils existants comme couche d’optimisation.
L’essentiel de la valeur tient à quatre différences. Le détail, y compris ce que l’IA ne décide pas, figure sur la page IA et big data dans les transports publics.
Outils actuelsLes modèles écartent des variables pour rester calculables.
Avec FlowTransitFlow modélise une part bien plus large du réseau réel et se rapproche d’une véritable simulation.
Outils actuelsChaque variante est dessinée à la main et modélisée pendant des jours ou des semaines, ce qui limite le nombre de variantes étudiées.
Avec FlowTransitFlow propose de nouveaux réseaux, calcule des millions d’options en quelques minutes et soumet les meilleures à votre examen.
Outils actuelsMesurer l’effet sur la fréquentation exige une simulation distincte avec le modèle de déplacements.
Avec FlowTransitChaque modification réévalue l’ensemble du réseau au moment où vous la faites.
Outils actuelsLes rapports sont rédigés à la main, après coup.
Avec FlowTransitDes rapports générés automatiquement expliquent chaque modification avec des cartes, des tableaux d’indicateurs et des analyses d’accessibilité.
Les lignes suivent des voies qu’un bus peut emprunter : les temps de parcours reposent donc sur les distances et les mouvements tournants réels. Les fréquences se règlent par période, l’amplitude horaire et les antennes se modifient directement et les temps de parcours proviennent de votre historique SAEIV plutôt que de la seule géométrie. Couloirs bus et pistes cyclables figurent sur le même plan de travail, tracés et testés avec les lignes qui les empruntent.
Vous fixez les pondérations entre coûts, niveau de service, desserte et temps de trajet, ainsi que des contraintes strictes comme la taille du parc, la longueur des lignes et l’interstation. Flow explore les combinaisons de tracés et de fréquences dans ce cadre et propose des variantes complètes de réseau, toutes évaluées selon la même méthode. Les meilleures options ressortent ainsi, y compris celles que personne n’aurait dessinées.
Un réseau sert de plan de référence ; au départ, il s’agit de l’offre en service aujourd’hui. Les écarts sont attribués ligne par ligne : si la ligne 6 s’améliore uniquement parce que des voyageurs se sont reportés sur une ligne parallèle plus rapide, le rapport fait apparaître ce report à côté du gain.
Les montées et descentes sont restituées par arrêt, et la charge est suivie sur chaque tronçon d’une ligne au regard de la capacité du véhicule affecté. Une modification de fréquence qui désature un axe tout en saturant le suivant apparaît avant même que la grille horaire soit construite.
Le modèle reste à jour entre deux restructurations. Les fermetures de voirie et les nouveaux pôles générateurs de déplacements sont intégrés en un clic, et Flow analyse les données en temps réel pour repérer des phénomènes comme les trains de bus, puis propose une mesure corrective. Chaque adaptation de l’offre part ainsi du réseau d’aujourd’hui. Des prévisions apprises sur votre dernière année d’exploitation estiment le déroulement probable de chaque journée et se mettent à jour au fil de celle-ci, de sorte que l’effet d’un retard du matin sur l’après-midi apparaît tôt. Les événements programmés sont traités de la même façon : pour un match de football ou un marathon, le dispositif de desserte est préparé à l’avance, puis levé après l’événement. Le même modèle permet aussi de se projeter. Vous intégrez la croissance attendue dans votre ville (nouveaux logements, un campus, un axe ouvert à la densification) et adaptez le réseau avant qu’elle ne se concrétise.
Un scénario retenu s’exporte au format GTFS : la modification parvient ainsi aux calculateurs d’itinéraires et aux applications voyageurs sans que personne ait à ressaisir une grille horaire. Les cartes, les tableaux comparatifs et l’analyse d’équité de l’offre sont produits à partir de ce même scénario.
Ce sont quatre des critères les plus fréquents dans une décision d’offre. Chacun repose généralement sur une source de données différente, et aucun outil ne permet de les voir ensemble. Le poids accordé à chacun relève d’un choix politique, que chaque autorité organisatrice fait à sa manière : un objectif de fréquentation et une exigence de couverture du territoire tirent dans des directions opposées. Flow les calcule pour tout réseau que vous dessinez, toujours selon la même méthode. Vos élus fixent les pondérations et les chiffres restent comparables.
Temps de trajet porte à porte modélisé, y compris la marche jusqu’à l’arrêt, l’attente et les éventuelles correspondances.
Ponctualité et régularité des intervalles, modélisées à partir de votre historique SAEIV, avec le temps de régulation dont chaque ligne a besoin pour absorber la variabilité des temps de parcours.
Véhicules nécessaires, heures commerciales et kilomètres commerciaux, y compris les haut-le-pied et les temps de battement aux terminus, calculés pour chaque scénario afin que l’arbitrage avec la qualité de service soit explicite.
Nombre de destinations que les habitants peuvent atteindre en 45 minutes porte à porte, par quartier.
La plupart des restructurations se font à budget constant : l’offre ajoutée à un endroit est retirée ailleurs, et les élus demanderont quels quartiers ont supporté la perte. Flow restitue l’évolution des heures commerciales, de la couverture et des temps de trajet à une maille statistique fine (l’IRIS en France). Pour les autorités organisatrices aux États-Unis, Flow la confronte en outre aux seuils Title VI d’effets discriminatoires et de charge disproportionnée (disparate impact, disproportionate burden) adoptés par leur conseil.
Tracés et fréquences suivent les déplacements que révèlent vos données de fréquentation et vos matrices origine-destination.
Le temps de trajet porte à porte diminue sur l’ensemble du réseau, marche, attente et correspondance comprises.
Chaque réseau est évalué sur les déplacements qu’il dessert, ce qui montre où le transport public gagne des parts modales sur la voiture.
Les fréquences et les besoins en véhicules reposent sur les temps de parcours observés, et les lignes sujettes aux trains de bus sont repérées à partir des données historiques.
Davantage d’habitants à proximité d’une ligne à haute fréquence, à budget d’exploitation constant.
Chaque scénario montre qui gagne ou perd en accessibilité, avec des rapports exportables pour les commissions.
Les restructurations de réseau sont encore souvent confiées à des bureaux d’études, et entre deux études, les équipes de planification travaillent avec une couche SIG et un tableur. Une étude livre ses variantes au bout de plusieurs mois, avec des hypothèses enfermées dans un modèle que l’autorité organisatrice ne peut pas ouvrir, et chaque question complémentaire des élus appelle une nouvelle itération dans le cadre du marché.
Avec le modèle en interne, les variantes arrivent dans la semaine, les hypothèses sont sous les yeux des équipes de planification, une question des élus se traite en un après-midi et l’analyse appartient à l’autorité organisatrice.
Réservez une présentation et apportez la question de desserte sur laquelle vous travaillez en ce moment.