Même une marche relativement courte pour trouver le vélo le plus proche suffit à dissuader de nombreux utilisateurs potentiels de systèmes de partage de vélos, suggère une nouvelle recherche de Cornell.

"Si une station d'accueil est à plus de deux ou trois pâtés de maisons, ils n'iront tout simplement pas là-bas, " dit Karan Girotra, professeur d'opérations, technologie et innovation à Cornell Tech et au Cornell SC Johnson College of Business. "Et s'ils rencontrent une station sans vélos, il est très peu probable qu'ils aillent à la prochaine station."

Girotra a co-écrit "Bike-Share Systems:Accessibility and Availability, " publié en novembre par Science du management , avec Elena Belavina, professeur agrégé à la School of Hotel Administration du SC Johnson College, et Ashish Kabra, professeur adjoint à la Robert H. Smith School of Business de l'Université du Maryland.

Leurs conclusions impliquent que, en dehors de quelques grandes gares dans les grands centres de transit, les villes et les opérateurs de vélos en libre-service devraient s'efforcer de créer des réseaux plus denses avec de nombreuses stations plus petites, Girotra et Belavina ont dit, et gardez-les approvisionnés.

"Ce n'est pas surprenant que les gens veuillent des stations près d'eux, mais c'est beaucoup plus proche que la plupart des planificateurs et des systèmes de vélos en libre-service pensaient avoir besoin, " Belavina a déclaré. "La plupart des systèmes sont loin de leur densité optimale."

Les systèmes de partage de vélos ont le potentiel de réduire le trafic et la pollution dans les zones denses, des villes plates comme Londres, New York, Paris et Shanghaï, les chercheurs ont noté. Ils encouragent et améliorent l'utilisation des transports en commun en fournissant des connexions « du dernier kilomètre » vers les gares routières et ferroviaires.

Mais « leur promesse de transformation urbaine est loin d'être pleinement réalisée, " selon le journal. De nombreux systèmes ont été mis en place rapidement, parfois à travers des partenariats public-privé, et avec une planification moins rigoureuse que les systèmes de transport en commun plus coûteux, dit Girotra.

"C'était peut-être l'occasion de réfléchir un peu plus à la manière dont un système de vélos en libre-service peut être mis en place dans une ville, " il a dit.

À cette fin, l'équipe de recherche a construit un modèle pour produire les premières estimations de la façon dont la proximité de la station et la disponibilité des vélos influencent les opérations de partage de vélos.

Le modèle de demande structurelle a analysé les données du système Vélib' de Paris, le plus grand en dehors de la Chine avec environ 17, 000 vélos et 950 stations—pendant quatre mois de 2013, une période qui comprenait près de 4,4 millions de voyages. Les données ont fourni des instantanés de l'utilisation du système toutes les deux minutes, montrant comment les stations ont changé tout au long de la journée.

Les chercheurs ont mélangé ces informations avec des données sur la densité de population dans différents quartiers de la ville, fréquentation du métro, fréquentation des principales destinations touristiques et conditions météorologiques. L'équipe a également enregistré les emplacements de milliers de points d'intérêt tels que les stations de transport en commun, parcs, bibliothèques, hôtels, épiceries, restaurants et cafés.

"Mettre ensemble, " Belavina a dit, "Cela nous a permis de démêler ce qui guide les décisions des gens dans le choix du partage de vélos et des différentes stations de partage de vélos."

Le modèle a déterminé que quelqu'un à environ 300 mètres (près de 1, 000 pieds) d'une station d'accueil est 60% moins susceptible d'utiliser le service qu'une personne très proche de la station. Les cotes diminuent légèrement à chaque mètre supplémentaire, de telle sorte qu'une personne à 500 mètres (environ un tiers de mile) est « très peu susceptible d'utiliser le système ».

Mais une augmentation de 10 % de la disponibilité des vélos (la probabilité de trouver un vélo dans une station) augmenterait le nombre d'usagers d'environ 12 %, l'étude a trouvé, grâce à la diminution des ventes perdues dans les stations en rupture de stock et à l'amélioration des attentes vis-à-vis du système.

Parmi les différents points d'intérêt, placer des stations près des épiceries offre le plus d'avantages, le modèle a montré.

La génération des résultats de l'étude a nécessité des avancées méthodologiques pour adapter la modélisation de la demande à un contexte de vélo en libre-service, les chercheurs ont dit.

Les modèles prédisent depuis longtemps des changements dans les habitudes d'utilisation lors de l'examen de nouveaux emplacements pour les stations de transport en commun, les points de vente au détail ou les guichets automatiques bancaires. Mais la demande de vélos en libre-service dans une grande ville, avec des centaines de stations changeant d'inventaire chaque jour, impliquait l'étude d'un système plus dynamique avec une résolution beaucoup plus fine, dit Girotra.

L'énorme volume de données de l'équipe aurait peut-être nécessité d'effectuer plus d'un milliard de calculs pour générer les meilleures estimations, prendre probablement plus d'un an, selon le papier. Au lieu, les chercheurs ont développé de nouvelles techniques de calcul, Belavina a dit, pour condenser certaines données et rendre le processus plus gérable.

Le modèle résultant, selon les co-auteurs, peut s'appliquer non seulement aux systèmes de vélos en libre-service mais à d'autres services de micro-mobilité :scooters, vélos électriques, livraison de nourriture locale et covoiturage. Les chercheurs prévoient d'examiner plus largement la micro-mobilité dans une future étude en partenariat avec l'agence de transport en commun de Londres.

Concernant le vélo-partage, le conseil de l'étude était clair :« Rendre les vélos et les stations plus disponibles, ", a déclaré Girotra. "Les gens n'aiment pas marcher pour accéder à un système de partage de vélos."