planification participative et algorithmique pour des meilleures prises de décision

Driving Futures

La transition de la mobilité privée avec la voiture individuelle à la mobilité en tant que service (MaaS) est en marche, lentement mais sûrement. Techniquement, le véhicule autonome est de plus en plus performant, et ses impacts sur la réduction des accidents mortels (et des emplois) sont de mieux en mieux connus. Pourtant, les impacts de l'adoption de la voiture autonome sur l’organisation urbaine et les dynamiques foncières sont encore peu étudiés, et les urbanistes semblent sous-estimer l'importance de ce changement technologique comme déclencheur de perturbations importantes sur l'urbain.

Driving Futures, application conçue en 2018 par notre expert associé et mentor Ira Winder pour le compte de Gensler, simule les effets de l’adoption de différentes technologies et politiques de mobilités sur la ville, et en particulier sur le stationnement.

En effet, il est prévu que l'effet cumulé de l’essor du covoiturage à travers les applications mobiles et de l’adoption des véhicules autonomes pourrait réduire le besoin en places de stationnement de plus de 75% en milieu urbain dans un avenir proche. Nous aurons besoin de moins de parkings mais de plus d'espaces de "dépose-minute" (moins gourmands en termes d'emprise temporelle): cela aura certainement une influence majeure sur le taux d’utilisation et la nécessité future des espaces actuels dédiés au stationnement (parkings souterrains des établissements commerciaux, parkings aériens à étages, parkings de surface, etc.). La question de la nature de la réutilisation de ces espaces mais aussi de la mise à disposition d’important gisements fonciers en plein hypercentre va permettre de donner plus de valeur immobilière à certaines parcelles et ainsi de rebattre les cartes de la géographie foncière d’un quartier ou d’une ville dans son ensemble. 

La simulation de ces phénomènes complexes est inédite, mais l’application Driving Futures a fait le pari de simuler une situation réelle de mobilité, celle de la ville de Boston. Ce modèle simule la circulation des véhicules sur le réseau routier et leur utilisation du stationnement dans différents scénarios hypothétiques au fil des années jusqu'à l'horizon 2030. L'interactivité du modèle permet aux participants d'ajuster de nombreuses variables : le degré et la temporalité d’adoption prévue de la voiture autonome et des applications de covoiturage, l’influence des priorités en termes de politiques de mobilité, etc. Le modèle calcule le nombre de véhicules par type, le taux d’utilisation de chaque parking de la ville ainsi que l’évolution globale de la demande en stationnement.

Véhicules : blanc = voiture individuelle privée ; magenta = covoiturage ; bleu = voiture autonome privée ; jaune = covoiturage en véhicule autonome. Les ronds multicolores représentent différents types et tailles de parcs de stationnement.

Ce modèle est reproductible à n'importe quelle autre ville, dans la mesure où des données précises concernant la mobilité et le stationnement sont disponibles. N'hésitez pas à nous contacter pour évaluer la faisabilité du modèle dans votre ville et pour obtenir un devis détaillé.

Ira Winder, chercheur au MIT et à l'Université de Tokyo, a conçu au cours des dernières années les outils de simulation interactive les plus innovants jamais conçus pour l’application en planification urbaine. Ces modèles sont particulièrement remarquables car ils visent à aider les praticiens à trouver des solutions à des problèmes sociaux concrets et complexes, plutôt que de se limiter à la visualisation de données. En effet, si la contribution des sciences algorithmiques à l'urbanisme est encore embryonnaire, il y a déjà une distinction à faire entre les modèles de visualisation de données (data visualization) et les outils participatifs d’aide à la décision dont le but est la recherche de solutions (approche privilégiée par Pragmetrics, sous l'influence des travaux de pionniers comme Ira Winder).

Year
2018

Location
Boston, United States

Founded by
Gensler

Partners
Ira Winder
Diana Vasquez
Kevin Kusina
Andrew Starr
Karina Silvester
JF Finn