Modélisation des membres et de leur comportement dans un écosystème de services d’autopartage à Montréal

RÉSUMÉ: Cette thèse s’inscrit dans un effort de modélisation du comportement des usagers de l’autopartage appliquée au cas de Montréal. Communauto, opérateur d’autopartage basé stations depuis les années 90, a procédé à l’intégration d’un service d’autopartage en libre-service intégral en 2013 pour son marché de Montréal. Un des aspects différenciateurs de l’autopartage en libre-service intégral, comparé à la formé basée stations, est sa capacité d’effectuer des emprunts sans retour à l’origine. Avec une structure tarifaire et des politiques opérationnelles encourageant l’utilisation des deux modes, le cas de Montréal est particulier étant donné que les deux services sont interdépendants, ce qui crée la notion d’écosystème de services d’autopartage. Ayant un service basé stations plutôt mature dans la région, le nouveau libre-service intégral a quant à lui connu plusieurs phases d’expansion. Débutant avec une flotte de 24 véhicules électriques et une zone de service couvrant essentiellement le Plateau-Mont-Royal, le service appelé Auto-mobile offre aujourd’hui plus de 600 véhicules et couvre une zone de plus de 100 km2. La croissance importante de la popularité de l’autopartage ces dernières années, particulièrement au niveau des services en sens unique (dont le libre-service intégral), ainsi que les caractéristiques du marché de Montréal créent un environnement propice à la recherche sur le comportement des membres. La venue des services en sens unique a incité la littérature à se tourner vers de nouveaux créneaux de recherche, mais également à revoir les attributs associés à l’autopartage basé stations afin d’assurer leur transférabilité vers l’autopartage en libre-service intégral. Donc, dans un contexte où l’objectif structurant de cette thèse est la modélisation du comportement des membres dans un écosystème de services d’autopartage à Montréal, cinq perspectives sont considérées afin de contribuer à l’objectif principal, sous des angles empiriques, méthodologiques et stratégiques. Pour ce faire, le système d’information est composé de données d’enquêtes de type origine-destination ainsi que de données passives (transactionnelles, géolocalisées, GPS, capturées). La première perspective traite de la comparaison entre les membres de l’autopartage et du vélopartage. Exploitant des données d’enquêtes de l’automne 2013, les membres des deux services sont comparés quant à leurs caractéristiques sociodémographiques, de ménage et de comportement de mobilité. L’utilisation de données transactionnelles provenant des opérateurs Bixi et Communauto permet de segmenter les membres selon leur intensité d’usage du service. Entre autres, les résultats montrent que les membres de l’autopartage basé stations ont un niveau de possession automobile inférieur à celui des membres du vélopartage et qu’en plus, ils intègrent davantage le transport en commun et les modes actifs dans leur mobilité. La seconde perspective met en lumière les différences d’utilisation entre véhicules d’une flotte mixte, c’est-à-dire où des véhicules électriques et conventionnels hybrides sont offerts aux membres. À l’aide de données GPS et transactionnelles, deux analyses descriptives sont conduites. La première compare les distributions des deux types de véhicules selon la distance, tandis que l’autre observe l’utilisation spatiale des véhicules. Dans le premier cas, une forte baisse de l’utilisation des véhicules électriques pour des distances de plus de 24 km est observée. Cette constatation s’est transposée dans l’analyse spatiale où l’espace d’activité est inférieur pour les véhicules électriques. Finalement, un modèle de régression logistique est estimé. Ce modèle prend comme variable dépendante le type de véhicule utilisé dans une situation où le membre est confronté à un choix, c’est-à-dire lorsque les deux types de véhicules sont disponibles à moins de 100 mètres l’un de l’autre. La température ambiante (froid), le genre (femme), le niveau de charge du véhicule (faible) ainsi qu’une forte distance de parcours jouent un rôle inhibiteur quant au choix d’emprunt d’un véhicule électrique. En troisième lieu, la perspective stratégique de l’adoption du service par les membres est étudiée. Étant donné la disponibilité des deux services, la dynamique d’adoption par les membres n’est pas triviale. Cette perspective vise à offrir un moyen aux opérateurs, désirant intégrer un nouveau service de type libre-service intégral à leur offre basée stations actuelle, de comprendre la dynamique d’adoption et d’estimer globalement son ampleur. D’abord, une classification des membres est proposée afin de prendre en compte le lieu du domicile du membre, son type d’abonnement, son expérience antérieure avec le service et la date à laquelle il adopte le service. L’adoption est par la suite caractérisée de façon longitudinale au niveau du système, mais également selon la zone d’expansion. Afin de comparer de façon valide les différentes zones entres elles, un exercice de normalisation a eu lieu. Finalement, les données du marché de la ville de Québec sont utilisées afin de comparer le niveau d’adoption à celui de Montréal. Quoique le niveau d’adoption normalisé entre les deux marchés est similaire, l’adoption des nouveaux membres du libre-service intégral est inférieur à celui de Montréal. Un modèle imbriqué en deux temps est proposé à la fin du chapitre. La quatrième perspective se penche sur le comportement spatio-longitudinal des membres. En effet, étant donné le faible niveau de maturité sur la question, les membres sont évalués selon leur utilisation spatiale. En premier, la relation entre les extrémités des emprunts et le domicile du membre est analysée. Puis, l’analyse est reprise, mais cette fois entre les extrémités d’emprunts et les stations de métro afin d’évaluer le potentiel du service à connecter ses usagers au métro. L’enchaînement des emprunts est ensuite examiné avant de terminer sur le rythme de découverte du service (représenté par l’aire occupée par l’agrégation des origines et destinations) et de la récurrence spatiale des lieux d’activités des membres. Plusieurs résultats sont alors exposés, mais la présence d’emprunts symétriques pour la classe de membres utilisant le plus le service retient davantage l’attention. De plus, l’analyse des temps d’activités entre deux emprunts symétriques montre que seuls les membres ayant la plus grande utilisation du libre-service intégral affichent des durées se rapprochant de celles enregistrées pour motif travail. La dernière perspective se concentre à développer une méthode capable d’exploiter correctement les emprunts déduits d’une capture successive des positions des véhicules en libre-service sur un site Internet. Étant donné la disponibilité publique de l’information sur ces véhicules partagés, plusieurs méthodes différentes ont été recensées dans la littérature afin d’exploiter ces données. Celles-ci n’ont toutefois pas été validées à ce jour. Donc, en ayant accès à trois sources de données passives, une méthode en quatre étapes est proposée. De façon sommaire, les données GPS sont employées pour caractériser les emprunts, les données géolocalisées pour modéliser le comportement de réservation a priori d’un véhicule et les données capturées pour être catégorisées à l’aide du modèle multi-logit développé. Les connaissances sur le comportement de l’usager déduites des travaux de recherche de cette thèse ont permis de mieux comprendre la dynamique d’usage des deux systèmes à l’intérieur de l’écosystème d’autopartage de Communauto. Par contre, les connaissances du domaine sont à un niveau où plusieurs questions restent en suspens et donc de futurs travaux sur la question doivent être entrepris. Notamment, il est encouragé d’évaluer les questionnements stratégiques comme les effets qu’apporte un triplet d’offre (densité de véhicules / configuration de la zone de service / politiques opérationnelles et tarifaires) sur le comportement des membres et ce, tout en gardant une perspective d’expansion de service. Également, les questions traitant des impacts et bénéfices traditionnellement explorés pour l’autopartage basé stations doivent être explorés, mais selon un regard qui prend en compte l’interrelation entre les deux services et non pas selon une approche dichotomique traditionnelle.---------- ABSTRACT: This thesis aims to contribute to carsharing user behaviour body of knowledge by investigating the Montreal case. Communauto, the oldest carsharing operator in North America, proceeded to add a free-floating service to its established station-based solution in 2013. As station-based carsharing is the oldest form of carsharing and the most popular one, one-way solutions as free-floating carsharing stormed the market in the last decade. Those carsharing schemes allow members to perform one-way trips, thus increasing the flexibility of the service. The Montreal market, with both station-based and free-floating solutions integrated under the same operator, has created a unique carsharing ecosystem where both services are interrelated and where members enjoy an increased value proposition. Albeit the fact the station-based service has been pretty well established, the free-floating service, labelled under the name Auto-mobile, started in modest ways with only 24 all-electric vehicles and a service area that covers essentially the Plateau-Mont-Royal borough. Five years later, the service has grown substantially with more than 600 shared vehicles with a service area size of more than 100 km2. Both the increased worldwide carsharing popularity and the Montreal integrated carsharing ecosystem provide unique research opportunities on user behaviour. With the increase of one-way schemes, new field of studies came to light, while fields heavily studied under the station-based paradigm are now meant to be looked over again throught the lense of this new service. Thus, in a context where the main research objective of this thesis has been the modelling of the user behaviour under a unified carsharing ecosystem, five main perspectives have been investigated to contribute to the body of knowledge. To do so, data from origin-destination surveys and passive data streams (transactional, GPS, geo-coded) coming from the carsharing operator Communauto have been used. The first perspective investigates differences between station-based carsharing and bikesharing members. Leveraging two origin-destination travel surveys, members from both services are compared with respect to their socio-demographic features, but also in regards to their household and general mobility behaviours. The use of transactional data from both Communauto and Bixi operators allows to cluster respondents according to their intensity of use. Amongst the results, carsharing members showed a lower car ownership in addition to performing more transit and active trips than bikesharing members. The second perspective compares the differences between electric and hybrid car use inside a mixed free-floating car fleet. With the help of transactional and GPS data, descriptive statistiques are estimated. First, the differences in use between both vehicle types, according to the travelled distance, show a reduction in electric car use for distances above 24 km. On spatial dispersion, activities performed by electric cars are less inclined to be made outside of the service area and also create smaller standard deviational ellipses which means they are more concentrated. Finally, a logit regression model is estimated with the chosen vehicle type as dependent variable in situations where the member has a choice. Cold temperatures, gender (females), car level of charge (low) and expected travel distance (high) are factors lowering the odds ratio to select an electric vehicle. The third perspective investigates the adoption dimension. Being a strategic component for operators, the implementation of a free-floating service in parallel to a station-based service is not trivial. First, a classification of all members is performed to better understand the adoption process. Adoption level is then presented in a longitudinal way showing differences between user types and similarities between zones. Finally, data from the Quebec City market is used to compare the adoption level from both cities. While the adoption is similar, new free-floating member adoption is somewhat underperforming. Potential model components are then suggested to tackle the adoption dimension in regard to insights developed in the study. The fourth perspective aims to better understand the spatio-longitudinal behaviours in a free-floating setting. First, both trip ends are looked over to investigate their relation with the members’ home location. Then, the same analysis is picked up, but this time to evaluate the potential usage of the free-floating service to reach to the metro station network. The proportion of symmetric trips in the system is evaluated. Results show that a significant portion of those trips are being made by members with highest levels of service usage. When looking at the inferred activity duration, symmetric trips are being made for shopping/leisure purposes, and also for commuting but only amongst the highest usage class of users. Finally, members’ service exposure is analyzed. Results show a constant increase in the area covered by trip ends with a slight decay (after a few periods) in the rate at which a member increases its overall service exposure. The last perspective proposes a new method to assess one-way trips in a free-floating carsharing setting based on a limited web-based harvested dataset. With the need for a member to locate an available shared vehicle, operators disclose vehicle position in real-time. Those car positions are then harvested in a continuous way to deduce trips made in the system. Split in four steps, the proposed method uses GPS, geo-coded and harvested passive data streams. In all, the multi-logit model allows to classify harvested trips into one-way trips, round-trips and one-way trips with stopovers. Results show a relatively good model accuracy, but the model tends to overestimate one-way trips while underestimating one-way trips with stopovers. This method can be used to characterize other services and markets where access to proprietary data is not possible. Contributions from all five perspectives contribute to enrich the body of knowledge on the user behaviours in a carsharing ecosystem setting either from an empirical, methodological or strategic point of view. Contributions are useful for the scientific community, but also for Communauto, for other carsharing operators, and for all actors that are engaged in the mobility aspect of our cities. Nevertheless, the body of knowledge on the subject still needs great attention. Thus, it is recommended looking at strategic issues as the impact of supply on demand to help develop new tools for operators willing to expand their service. Finally, the environmental impact assessment of free-floating solutions should be looked over with an integrated point of view considering the various factors affecting user behavior in a dual-mode carsharing ecosystem

Analyse de l'implantation de l'autopartage en libre-service intégral à Montréal

RÉSUMÉ : L’autopartage est de plus en plus connu et populaire au sein des communautés urbaines à travers le monde. Pratique, économique et écologique, ce mode de transport durable amène plusieurs bénéfices tant à l’environnement, à notre système de transport collectif et aux utilisateurs directement. Depuis quelques années, une nouvelle forme d’autopartage a vu le jour, le libre-service intégral (LSI). Ce service d’autopartage a l’avantage de ne plus reposer sur un système de stations pour la Récupération et l’utilisation de véhicules, mais bien sur des zones de service où les usagers peuvent y emprunter un véhicule. Ils peuvent ensuite effectuer leurs déplacements à l’intérieur et à l’extérieur de cette zone, pour finalement remettre le véhicule libre d’utilisation n’importe où à l’intérieur de la zone de service (la voiture doit être stationnée dans la rue de façon légale). Ce nouveau mode amène donc une multitude d’opportunités aux usagers, qui ne sont plus autant restreints au niveau de leur point de retour ainsi que de la structure de leur chaîne de déplacements. La littérature à ce jour recense plusieurs travaux au niveau de l’autopartage et quelques uns pour le LSI. Au niveau de l’autopartage traditionnel, on présente les usagers comme étant des hommes et des femmes assez jeunes (25 à 45 ans), ayant une bonne éducation, provenant d’un ménage assez restreint et ayant un revenu plus élevé que la moyenne (Millard-Ball, 2005). Également, ce même auteur démontre que les motifs reliés à l’utilisation de ce mode de transport sont habituellement consacrés aux activités de plaisances ainsi qu’aux courses/magasinage et non pas aux déplacements liés au travail. Certains travaux ont été réalisés au sujet du traitement des traces GPS pour en évaluer le comportement des usagers (Leclerc, Trépanier, & Morency, 2013). On a démontré qu’en plus de faire des déplacements plus courts, les usagers effectuaient davantage de déplacements dans leurs chaînes de déplacements que des usagers d’automobile traditionnels, afin de maximiser l’utilisation de la voiture durant la période de location. De ces usagers, deux groupes sont ressortis, soit les usagers à haute fréquence (qui représente une bonne partie des déplacements effectués globalement) et les usagers à basse fréquence (qui représentent plus d’usagers, mais avec des habitudes de consommation de l’autopartage plus faible. L’autopartage traditionnel a également soulevé plusieurs bienfaits au niveau économique, social et environnemental. Pour les usagers, on rapporte des économies d’argent, pour l’environnement on rapporte une diminution quant au parc automobile ainsi qu’une diminution des émissions de gaz à effet de serre, ce qui impact directement la société (E. W. Martin & Shaheen, 2011). Du côté du libre-service intégral, les recherches se font plus rares bien entendu, mais tout de même présentes. Une étude fort intéressante a été effectuée en Allemagne sur le comportement des usagers dans un système de LSI. On y rapporte que l’utilisation des véhicules est plus élevée les vendredis et samedis, indiquant une prépondérance pour des motifs davantage reliés aux activités de plaisance et au magasinage. On y traite également de la distance entre les points de départ et d’arrivé, ainsi que l’impact de la météo sur l’utilisation du service. Finalement, une étude par le biais d’un système d’information géographique a été effectuée pour montrer la distribution spatiale de la localisation des départs de déplacements. D’autres auteurs participent également à la littérature du LSI comme (Ciari, Balmer, Axhausen, 2008) qui ont effectué des simulations orientée-agent et (Schaefers, 2013) qui explore les motivations des usagers quant à leur adhésion au service. Cette recherche propose trois objectifs principaux. Tout d’abord, on vise à découvrir en profondeur les caractéristiques des usagers ainsi que leur comportement lors de l’emploi de véhicule de LSI. Également, un exercice de comparaison est effectué pour comparer le service traditionnel au nouveau service LSI. Finalement, l’étude aborde la complémentarité du service face aux autres modes de transport. Pour y arriver, une entente avec l’opérateur d’autopartage Communauto et l’École Polytechnique de Montréal a été conclue afin d’accéder aux données transactionnelles du service LSI et du service Traditionnel, en plus d’accéder aux résultats d’un sondage sur les motifs d’utilisation du LSI. Afin de dresser un portrait des données mises à disposition, un système d’information a été créé pour intégrer et croiser les différentes sources de données, pour ultimement présenter les résultats sous différentes dimensions et comparer l’utilisation des usagers participants aux deux services. Également, un système d’information géographique et mis à profit afin de notamment représenter géographiquement les différents arrêts des usagers tout au long de leurs déplacements. Au total, c’est 22 993 transactions pour le LSI et 1 572 076 réservations pour le service régulier qui ont été mises à disposition. De plus, 1 175 réponses d’un sondage ont été collectées permettant d’identifier le motif d’utilisation ainsi que les modes de transport remplacés par le LSI. Le mémoire se termine sur une ouverture quant aux perspectives futures intéressantes à explorer en passant par les contributions de l’étude ainsi que des limitations de cette dernière. Des études au niveau des impacts environnementaux, tant pour les émissions de GES que de la possession automobile, ainsi que de la complémentarité du LSI avec le cocktail de mobilité urbain des grandes villes sont à prévoir pour le futur, afin de catégoriser le LSI comme étant un mode de transport durable ou pas.----------ABSTRACT : Carsharing is increasing in popularity worldwide. It is a practical, environmentally friendly and economical method of transportation with many benefits. In recent years, a new form of carsharing has hit the market: free-floating carsharing . This service allows users to borrow a car and return it anywhere in the service’s particular zone. Thus, users will not be dependant of a fixed station to return the vehicle to. However, the borrowed vehicle has to be parked back legally on the streets. For instance, it cannot be parked in a driveway or go against parking sign rules. All in all, this service bring many traveling opportunities to users mainly in which they will not be obligated to return the borrowed vehicle to a predetermined location. Recent literature contains many studies on carsharing. Nevertheless, information on free-floating carsharing is not abundant. According to Millard-Ball (2005), users of traditional carsharing are relatively young (between ages of 25 to 45), well educated, from a small family and have an income that is higher than the average. The same author demonstrates how carsharing members use this service to make leisure related trips such as shopping, activities and is rarely used for work related trips. Leclerc, Trépanier and Morency conducted an experiment in 2013 in which they evaluated the users behaviors with the service by treating the GPS traces. They discovered that users maximize their time more with the vehicle that they have borrowed versus regular car owners. Amongst these members, two main groups were discovered: first, users of low frequency (that are not frequent users of the service) that are abundant and second, users of high frequency (frequent users of the service) that are less abundant. As previously mentioned, this service brings many benefits. Economically, users get to save money. Ecologically, there is a reduction in car ownership, which results in reduction of emission of greenhouse gases (E. E. Martin & Shaheen, 2011). Even though studies are scarce for free floating carsharing, there are still some interesting papers. In fact, an interesting study was conducted in Germany on the travel behaviors of the users of a free floating carsharing service. Results indicated higher usage of the service Friday to Saturday, indicating the service is mostly used for recreational activities and shopping. The study also analyzes the distances between start and finish locations as well as the impact of weather on the use of the service. With the help of a geographical information system, researchers were able to demonstrate all the spatial distribution of the driver’s starting locations. Other authors have also contributed to the study: Ciari, Balmer & Axhausen (2008) have conducted agent-based simulations and Schaefers (2013) has analyzed the usage motives of carsharing members. This research proposes three main objectives. Firstly, we aim to study in detail the characteristics of users and their travel behavior while they are at use of the service. Secondly, we are going to compare the principal aspects between station based carsharing and free floating carsharing. Finally, our study will look at how free floating carsharing complements other modes of transport. To accomplish this research, an agreement was set with one of the largest carsharing providers in North America, Communauto and École Polytechnique de Montréal. They provided transactional data for free floating and traditional carsharing. In addition, they offered the results of a survey regarding the motives of the users of the free floating service. Results show that amongst all users, female users (63%) are more predominant than male users (37%). Also, free-floating users are slightly younger than traditional users and the majority of them live inside the service area (83%). The average distance of a trip is 8.0 ± 12.2 km with a median value of 3.8 km, which is substantially smaller than the distance of a traditional carshare trip. The results of the survey show that the main purposes of travel are shopping (34%), leisure activities (18%) and returning back home with the car (18%). A difference is noticed between regular users of general carsharing and free-floating users. In fact, the average trip distance is shorter for the regular users. We realized that it’s imperative that in the future we study station based carsharing and free-floating as two distinct services due to the differences between usage patterns. Finally, there’s some overlapping between free-floating and the other transportation services offered, but we prefer to talk about a complementary service that adds value to the existing options offered to Montrealers. Further studies shall be done to fully answer the question. This paper ends on the future perspectives that will be interesting to explore, especially on the impact of free-floating on the environment and how this service complements other existing modes of transport. After studying those aspects, we’ll be able to label free-floating carsharing as a sustainable mode of transport or not

Predicting carsharing station-based trip generation using a growth model

ABSTRACT: Carsharing is a service that allows members to rent cars for a limited time. In Montreal, Quebec, Canada, two types of services exist: a station-based and a free-floating service. This paper proposes a trip generation model for the station-based service of the Communauto carsharing operator for 2016. To better understand relations between space and time, a growth model is used, considering these factors at different levels. For example, some factors can impact all stations similarly, while other factors may impact each station differently. Thus, this model allows to consider both spatial and temporal variables allowing more precise estimations. The aim of this research is to estimate carsharing trip generation at the station level and provide insights into the impacts of implementing new stations on demand. A step-by-step approach was adopted to define the best predictive model for the use of carsharing stations. While more complex model formulations need to be tested to enhance the analysis, the final growth model obtained indicates that, in addition to the number of vehicles available at the stations, several exogenous factors have a significant impact on the trip generation rate of a carsharing station. For instance, the model shows that demographic factors, walkability level and number of bus stations have significant impacts on the use of carsharing stations

Comparing multiple data streams to assess free-floating carsharing use

ABSTRACT: Passive data streams are a great alternative to traditional travel surveys to assess the use and the change in behavior. Because of accessibility issues, researchers have harvested free-floating carsharing (FFcs) web-services in order to estimate the spatiotemporal demand. This paper presents the comparison of multiple data streams in the assessment of trip type distribution for FFcs service. While a full dataset of GPS traces may be considered a good approximation of the ground truth, harvesting of origin-destination data seems to estimate correctly the general trend of certain trip type distributions, while for other trip type estimations, a more extensive set of data is needed (member & stopover information) to fully assess it