Prix LITRA 2023

Le Prix LITRA 2023 est décerné à trois excellents travaux de bachelor et de master portant sur des thèmes passionnants : les crédits de mobilité négociables pour une meilleure protection du climat, le « Supervised Machine Learning » dans les transports publics et les arrêts de bus adaptés au trafic cycliste. Le conseiller fédéral Guy Parmelin a remis le prix à Sandro Tanner, Zeliya Schär et Nyoman Selamet le 28 septembre 2023 à Berne.

La remise du Prix LITRA 2023, de gauche à droite : Nyoman Selamet (lauréat), Zeliya Schär (lauréate), Sandro Tanner (lauréat), le conseiller fédéral Guy Parmelin, le président de la LITRA et du jury Martin Candinas.

Au total, dix travaux étaient en lice cette année pour le Prix LITRA, dont cinq de bachelor et cinq de master. Le jury du Prix LITRA, composé de membres issus de diverses disciplines, a examiné en détail les travaux soumis et les a appréciés. Après une discussion animée et approfondie, elle a sélectionné trois travaux de l’ETH Zurich / Université de technologie de Delft, de la Haute école de Lucerne (HSLU) et de la Haute École d’Ingénierie et de Gestion du Canton de Vaud (HEIG-VD). La remise du prix a eu lieu le 28 septembre 2023 à l’occasion de l’assemblée des membres de la LITRA à Berne.

Les crédits de mobilité négociables pour les voyages de loisirs à longue distance en Europe peuvent-ils renforcer la protection du climat ?

C’est la question que se pose Sandro Tanner dans son travail de master, qu’il a rédigé à l’Université de technologie de Delft (Pays-Bas) et à l’ETH Zurich. Le transport est un moteur essentiel du changement climatique : au sein de l’UE, il est responsable de 29 % du total des émissions de gaz à effet de serre (en Suisse, il représente également environ 30 %). De nouveaux instruments visant à réduire les émissions de gaz à effet de serre dans les transports sont indispensables. Les « Tradable Mobility Credits » (TMC) en sont un exemple. Il s’agit de crédits de mobilité individuels donnant droit à l’utilisation de certains moyens de transport. Le nombre de crédits distribués est fixé de manière à ce que les émissions de gaz à effet de serre générées par les voyages soient plafonnées ou diminuent d’une quantité déterminée. Les crédits émis peuvent être vendus ou achetés librement, le prix étant déterminé en fonction de l’offre et de la demande.

Sandro Tanner étudie, à l’aide d’un modèle qu’il a développé, l’impact que de tels crédits de mobilité pourraient avoir sur la demande de mobilité et la part des modes de transport (répartition modale) lors de voyages de loisirs à longue distance en Europe. Concrètement, il développe un modèle pour le choix du moyen de transport et y intègre un système de crédits de mobilité pour l’utilisation des transports en avion, en voiture et en train. Ce faisant, les tarifs des crédits de mobilité se comportent de manière dynamique. Dans le travail, les crédits de mobilité négociables sont introduits de manière à réduire les émissions de CO₂ de 30 %. Selon le modèle, la demande diminue de 17 % sur les trajets considérés (c’est-à-dire que les voyages prévus sont annulés). En outre, un transfert vers des modes de transport plus respectueux du climat est à l’œuvre : 11 % des voyages sont transférés de l’avion vers le train et 3 % vers la route. Un transfert modal de la route vers le rail intervient également dans une moindre mesure. Le modèle fournit un tarif pour les crédits de mobilité de 193 euros par tonne de CO₂. Pour un trajet de 600 km (Zurich-Amsterdam), cela représente un coût supplémentaire de 31 euros pour l’avion, 19 euros pour la voiture et 5 euros pour le train. Sandro Tanner constate que les crédits de mobilité négociables peuvent constituer un moyen efficace pour atteindre les objectifs climatiques, même si d’autres mesures restent nécessaires.

« Tradable Mobility Credits for Long-Distance Travel in Europe – Impacts on the Modal Split between Air, Rail and Car ». Travail de master de Sandro Tanner du 30 janvier 2023, TU Delft et ETH Zurich.

Comment le « Supervised Machine Learning » peut-il aider une entreprise de TP à mieux cibler son marketing ?

C’est la question à laquelle s’intéresse Zeliya Schär dans son travail de master à la Haute école de Lucerne (HSLU). Le point de départ est la volonté de BLS SA d’augmenter le chiffre d’affaires des TP avec les clientes et clients existants : l’entreprise veut vendre plus de billets de première classe et plus de surclassements (montée en gamme ou « upselling »). Pour y parvenir, BLS souhaite mieux cibler son marketing. Dans son travail, Zeliya Schär analyse les données de transaction anonymisées des clientes et clients de BLS. Elle montre que le « Supervised Machine Learning » permet de sélectionner de manière ciblée les clientes et clients susceptibles d’être réceptifs à une montée en gamme. Pour un plus grand succès marketing, cela peut constituer une base importante.

Dans son travail, Zeliya Schär utilise le modèle de processus établi pour l’exploration de données « Cross Industry Standard Process for Data Mining » (CRISP-DM). Au moyen du « Supervised Machine Learning », elle entraîne différents algorithmes ou modèles : cela signifie qu’elle tente d’identifier de manière informatisée des modèles pour différentes caractéristiques qui favorisent la montée en gamme. À cette fin, les modèles sont alimentés par des ensembles de données de test. Les résultats sont comparés à des résultats aléatoires et la précision des prévisions est évaluée. Le plus performant des algorithmes entraînés de cette manière présente la meilleure précision de prévision, avec 90 %. Dans le jeu de données test, il reconnaît plus des trois quarts des clients déjà montés en gamme. Dans tous les modèles entraînés, l’âge, le revenu ainsi que le nombre et le type de titres de transport achetés s’avèrent être des facteurs prédictifs essentiels pour une montée en gamme.

« Vorhersage des Upselling-Potenzials von Kundinnen und Kunden des öffentlichen Verkehrs mittels Supervised Machine Learning ». Travail de master de Zeliya Schär du 02 juin 2023, Haute École de Lucerne (HSLU) - Économie.

Comment coordonner de manière optimale les arrêts de bus et les pistes cyclables ?

Le trafic cycliste connaît un essor, notamment grâce au boom des vélos électriques. Il en résulte, notamment dans les zones urbaines, des défis dans l’interaction entre les transports publics et le trafic cycliste, en particulier au niveau des arrêts de bus. C’est précisément ce thème que Nyoman Selamet étudie dans le cadre de son travail de bachelor, à la Haute École d’Ingénierie et de Gestion du Canton de Vaud (HEIG-VD). Il montre comment les arrêts de bus et les pistes cyclables peuvent être coordonnés de manière à garantir la sécurité, le confort et la fluidité des déplacements pour tous. À l’origine, la proposition de réaliser un travail sur ce thème est venue de l’entreprise Transports publics de la région lausannoise (TL).

Nyoman Selamet montre qu’il existe quatre typologies de pistes cyclables : la chaussée partagée avec le trafic routier, la bande cyclable, la voie de bus ouverte aux vélos et la piste cyclable entièrement séparée de la route. Quant aux arrêts de bus, il en existe trois : l’arrêt sur la chaussée, l’arrêt à côté de la chaussée (par ex. chaussée élargie avec un accotement) et l’arrêt avec un rétrécissement de la chaussée. Le travail présente systématiquement le fonctionnement, les conflits potentiels ainsi que les avantages et les inconvénients pour les cyclistes et les transports publics pour chacune des combinaisons. En outre, Nyoman Selamet illustre des exemples concrets de Berne, Bâle, Zurich, Pully et Ecublens et examine les défis possibles. Dans la deuxième partie, il déduit des caractéristiques d’aménagement idéales pour les pistes cyclables aux arrêts de bus à partir des connaissances acquises et les applique à un projet de bus actuel à Pully. Le dernier chapitre, qui contient des recommandations générales pour les communes et les exploitants de TP, constitue un point positif particulier de ce travail.

« Optimisation des pistes cyclables au droit des arrêts de bus ». Travail de bachelor de Nyoman Selamet du 03 mars 2023, Haute École d’Ingénierie et de Gestion du Canton de Vaud (HEIG-VD).

Informations complémentaires

Les travaux de la lauréate et des lauréats 2023 sont annexés au communiqué de presse de la LITRA du 28 septembre 2023.