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Une approche holistique et prédictive, qui simule non seulement des données historiques de trafic, mais aussi des données sur l'utilisation future de l'espace, permet de prendre des décisions éclairées pour améliorer l'efficacité et planifier de manière globale la logistique urbaine.
L'augmentation du trafic de marchandises constitue un défi urgent pour la logistique urbaine
Le transport de marchandises est d'une importance centrale pour l'approvisionnement de la population dans les villes et les agglomérations, où vit et travaille la majeure partie de la population suisse. En même temps, le transport de marchandises ne cesse d'augmenter depuis des années. Ainsi, le volume de transport de marchandises par rail et par route pourrait augmenter de 30 % d'ici 2050 par rapport à 2017 (voir figure 1).
Figure 1. Sources: Rétrospective : OFS - Statistiques du transport de marchandises (GTS), Statistiques des transports publics (OeV) Valeurs du modèle : ARE - Perspectives suisses des transports 2050 - Rapport final © OFS Date : juillet 2024
L'augmentation de la population, la croissance du commerce en ligne et les demandes de livraisons le jour même sont autant de facteurs qui exercent une pression accrue sur l'infrastructure urbaine. De fait, la logistique urbaine du dernier kilomètre est confrontée, entre autres, aux défis suivants :
Durabilité environnementale : La décarbonisation représente l’un des défis principaux. À l’échelle nationale, la Suisse s’est fixée pour objectif d’atteindre la neutralité carbone d’ici 2050 conformément à l’Accord de Paris. Ces dernières années, des cantons ont également déclaré des états d’urgence climatique (cf. article SRF). En Suisse, environ 33 % des émissions de gaz à effet de serre sont générées par les transports (sans compter le transport aérien et maritime international) (OFEV, 2024). L’électrification croissante des flottes de véhicules contribue de manière significative à la réduction des émissions de gaz à effet de serre. L’automatisation des véhicules pourrait également diminuer la consommation de carburant (cf. enquête de PwC Suisse sur la conduite automatisée). Pour une approche plus durable de la logistique urbaine, une réduction globale du trafic motorisé est toutefois indispensable en complément de l’électrification et de l’automatisation. En plus de la réduction des émissions, de nouvelles approches telles que l’économie circulaire sont également nécessaires.
Des espaces de vie sains : Créer des espaces de vie agréables et sains en améliorant la qualité de l’air, en renforçant la sécurité des usagers de la route et en réduisant les nuisances sonores constitue un défi important lié au transport de marchandises en ville. Ainsi, en Suisse, une personne sur sept est exposée à un niveau de bruit de trafic nuisible à sa santé à son lieu de résidence (OFEV, 2024).
Efficacité dans les transports et l’utilisation de l’espace : Un transport plus efficace est bénéfique tant pour la population que pour l’économie. Le manque d’espace dans les villes se manifeste par des embouteillages et l'absence de zones dédiées au chargement et au déchargement, entraînant des conflits d’usage. Par ailleurs, il manque souvent des espaces pour les infrastructures logistiques telles que les hubs ou les centres de transbordement nécessaires pour répondre à la demande de marchandises.
Approches de planification globale et prévisionnelle au niveau local nécessaires
Les défis évoqués soulignent la nécessité pour les administrations urbaines, les prestataires de services logistiques et les développeurs immobiliers et d’infrastructures de concevoir et d’adapter leurs services et modèles opérationnels de manière anticipative. Les itinéraires sont souvent déjà optimisés par des acteurs individuels. Cependant, les collaborations visant à mutualiser les flux de transport entre différents prestataires logistiques ou à stocker localement les marchandises sont plus rares. Une logistique urbaine efficace nécessite également la création d’interfaces opérationnelles et techniques pour intégrer les transports en commun de masse ainsi que des moyens de transport plus écologiques et flexibles pour la distribution du dernier kilomètre. Pour une planification intégrée des flux de transport, il est essentiel d’anticiper les flux de marchandises locaux futurs en termes de quantité, de cadence, et d’exigences posées à la chaîne d'approvisionnement, pour les traduire en options d’action spécifiques aux opérations.
Nous proposons donc, pour des analyses au niveau local, une approche prédictive qui s’appuie conceptuellement sur les générateurs du transport de marchandises en milieu urbain.
Actuellement, au niveau local, on se limite souvent à utiliser principalement des données historiques sur le trafic et la logistique pour anticiper les flux de marchandises lors de la planification de concepts spatiaux ou logistiques. Les bases de données prédictives et globales, qui combinent des données historiques de trafic avec des données d’utilisation future de l’espace (par exemple, type d’affectation des surfaces, nombre d’emplois, nombre actuel et futur d’habitants), restent rares. Quelques cantons, comme Zurich (Canton de Zurich, 2022), ont développé des mesures pour améliorer la logistique urbaine en s’appuyant sur des analyses de données du transport de marchandises ; toutefois, il n’existe généralement pas de bases de données logistiques adaptées aux unités géographiques plus restreintes, nécessaires pour de telles modélisations. Nous proposons donc, pour des analyses au niveau local, une approche prédictive qui s’appuie conceptuellement sur les générateurs du transport de marchandises en milieu urbain.
Une approche holistique et prédictive pour la planification stratégique et opérationnelle de la logistique urbaine
Nous présentons ci-dessous une approche holistique et prédictive qui permet aux acteurs de la logistique et de la planification urbaine de créer des bases de planification fondées sur les données à un niveau local. Cette approche vise, d'une part, à minimiser les nuisances causées par le transport professionnel pour les résidents locaux, améliorant ainsi leur qualité de vie. D'autre part, elle permet d'anticiper les synergies entre les acteurs de la logistique et de créer des écosystèmes pour une logistique urbaine plus efficace.
Dans ce contexte, l'approche holistique et prédictive de la logistique urbaine permet de minimiser les perturbations pour les résidents et de créer des synergies entre les acteurs de la logistique.
Concrètement, cette approche commence par l'estimation des mouvements de véhicules et des flux de marchandises dans des zones définies à l'aide de simulations. Pour cela, de vastes données logistiques provenant des principales villes suisses sont utilisées et mises en relation, entre autres, avec le nombre de résidents et d'emplois dans la zone en question. Nous recommandons également de compléter ces données par des études de terrain empiriques sous forme d'entretiens pour affiner et vérifier les hypothèses utilisées dans les simulations.
Dans un deuxième temps, il est impératif de traduire ces informations quantitatives en concepts de logistique urbaine applicables afin d'optimiser la logistique en milieu urbain. Nous décrivons cette démarche plus en détail ci-dessous :
Étape 1 : Simulation des mouvements de véhicules
La première étape consiste à analyser et à décrire aussi précisément que possible les activités prévues dans la zone géographique étudiée. Les activités commerciales, par exemple, sont catégorisées en fonction de l'intensité de leurs flux logistiques, c'est-à-dire du nombre, de la fréquence et du volume des livraisons et des collectes. L’estimation initiale des données inclut également la surface brute de plancher de chaque activité commerciale, le nombre d’emplois existants ou prévus dans la zone étudiée, ainsi que le nombre de logements et de résidents.
Lors de la planification de nouveaux quartiers, ces données sont généralement fournies par les porteurs de projet, tels que les autorités ou les investisseurs. S'il s'agit d'une analyse à l'échelle d'une grande ville, les hypothèses sur les activités attendues peuvent dériver de documents de planification tels que les plans directeurs, qui spécifient l'usage du sol dans certaines zones.
Ces données de base sont ensuite traduites en informations logistiques pertinentes à l’aide d’un ensemble de données volumineux contenant des statistiques de livraison issues de différentes villes européennes. Un facteur de conversion permet ainsi d’estimer le nombre de mouvements de véhicules attendus dans une zone donnée. Lorsque c'est possible, des données réelles et historiques sur les mouvements de véhicules sont utilisées pour valider et affiner les prévisions.
Étape 2 : Développement d'options stratégiques et opérationnelles
Après avoir estimé ces flux de transport, il est nécessaire de développer des solutions logistiques ciblées pour absorber efficacement les flux de marchandises attendus. L'élaboration de ces solutions dépend des objectifs poursuivis par l'organisation concernée. Parmi les mesures possibles, on peut citer :
- Optimisation opérationnelle : Sur la base de données améliorées, il est possible d’optimiser le taux de remplissage des véhicules et la planification des trajets à l’échelle d’un seul acteur. Par ailleurs, des partenariats stratégiques ou des écosystèmes complets peuvent être créés pour optimiser l’utilisation des moyens de transport et réduire systématiquement les trajets à vide.
- Création d'interfaces logistiques : Les modes de transport de masse tels que le rail ou les systèmes de transport souterrains peuvent être intégrés plus efficacement aux moyens de transport adaptés à la distribution urbaine.
- Identification des potentiels de transfert modal : Pour réduire l'impact environnemental et améliorer l'efficacité, les véhicules utilitaires très émissifs peuvent être remplacés par des alternatives telles que des véhicules électriques ou des vélos-cargos, capables de répondre à la demande existante.
- Anticipation des besoins en infrastructures : Les ajustements infrastructurels sous forme de mesures de construction telles que la création de zones de chargement et de déchargement ou de systèmes de transport pneumatique souterrain, ainsi que des déviations de trafic, peuvent permettre d'atteindre des objectifs spécifiques tels que le soutien au commerce local ou l'amélioration de la sécurité routière locale.
Planification holistique et prédictive de la logistique urbaine en pratique
Exemple 1 : Évaluation de la réduction potentielle du trafic de marchandises grâce à la mutualisation des livraisons dans le hub logistique de La Praille à Genève
Modifier l’aménagement urbain est un défi complexe. Toutefois, les solutions logistiques peuvent être adaptées aux spécificités des villes. Pour ajuster ces infrastructures logistiques telles que les zones de livraison aux réalités locales, il est essentiel de disposer de bases décisionnelles fondées sur des données. Dans ce contexte, le canton de Genève a souhaité examiner l'impact de la mutualisation des transports dans un hub logistique intermodal rail-route existant sur le nombre de mouvements de véhicules de marchandises dans le quartier de La Praille.
Grâce à des simulations, les mouvements de véhicules avec et sans mutualisation au sein du hub logistique urbain ont pu être estimés. Ces simulations ont servi de base à l'analyse des impacts sur le trafic ainsi que sur les besoins en infrastructures de transbordement pour différents scénarios possibles. La figure 2 illustre l'un des scénarios analysés à titre d'exemple.
Dans ce cas d'application, les simulations ont révélé qu'une mutualisation des marchandises dans un hub logistique pourrait réduire les mouvements de véhicules dans le quartier de La Praille de 75 % et diminuer les besoins en zones de livraison de 40 %. Une approche similaire pourrait également être utilisée par un prestataire logistique souhaitant créer un hub logistique urbain pour coordonner, avec ses partenaires, la distribution fine des marchandises sur le dernier kilomètre et calculer le retour sur investissement ou le business case d'un tel hub logistique.
Figure 2
Le quartier de Quai Vernets, situé sur le site d'une ancienne caserne militaire à Genève, fait partie des dix projets prioritaires du plan directeur cantonal 2030. Ce projet comprend cinq bâtiments qui offriront non seulement un logement à plus de 3000 résidents, mais aussi des espaces commerciaux, des infrastructures publiques et culturelles, une école et deux facultés universitaires. Ce complexe devrait générer des flux de transport de marchandises importants, susceptibles d'impacter potentiellement la qualité de vie au sein du quartier et dans son environnement immédiat. Les porteurs du projet cherchent à minimiser les effets négatifs des activités de livraison tout en assurant un approvisionnement efficace du site et de ses habitants.
Dans ce contexte, les flux de transport au sein du quartier ont été prévus à l'aide de l'approche de simulation holistique et prédictive décrite. Cette approche a permis de développer des solutions adaptées en se basant sur une analyse de l'utilisation prévue des espaces, en fonction du type d'utilisation, du nombre d'emplois et du nombre de résidents (voir figure 3). Les flux de marchandises prévus ont été simulés et quantifiés en nombre de mouvements de véhicules par semaine. Les données résultantes ont ensuite été comparées et validées à l'aide de données statistiques du Bureau fédéral de la statistique au niveau cantonal et du code postal (voir figure 4).
Figure 3
Exemple 2 : Développement de solutions logistiques pour le quartier Quai Vernets dans la ville de Genève
Figure 4
Sur la base de ces données, diverses solutions logistiques pour le quartier de Quai Vernets ont été élaborées (voir figure 5), telles que la création d'un espace de livraison dédié en tant que mesure structurelle, l'installation de consignes à colis ou la mise en place d'un service de conciergerie de quartier pour les livraisons, disponible à tous les commerçants locaux et utilisant un vélo-cargo. En outre, la simulation a été étendue aux quartiers adjacents au Quai Vernets afin d’évaluer la création d'un centre de distribution urbain en amont, connecté au réseau ferroviaire, pour divers emplacements potentiels.
Figure 5
Perspectives : Polyvalence et grand potentiel pour une conception durable de la logistique urbaine en Suisse
Grâce à la modélisation des flux de marchandises et à leur analyse différenciée, notre approche permet une planification précise et globale, ce qui peut directement contribuer à favoriser un développement durable. La précision obtenue ouvre de nouvelles perspectives pour une planification logistique et spatiale basée sur les données. Les mesures qui en résultent apportent une valeur ajoutée à la qualité de vie au niveau local, augmentent l'efficacité de la logistique urbaine et peuvent être intégrées, à une échelle supérieure, aux concepts existants d'urbanisme et de politique des transports.
L'approche présentée a été développée par PwC Suisse en collaboration avec CityLog, partenaire et développeur de la simulation. Cette méthode souligne l'importance d'une conception intégrative et basée sur les données pour la logistique urbaine future en Suisse. Elle devrait être complétée par l'utilisation de nouvelles technologies, telles que la conduite automatisée. Des projets comme le « Dynamic Micro-Hub » de Planzer avec LOXO à Berne (La ville de Berne, 2024) en sont un exemple : ils représentent des solutions innovantes qui ouvrent la voie à une transformation durable du transport de marchandises.
Nous remercions Andreas Berney de CityLog pour ses précieuses contributions à cet article de blog.
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