Penser une mobilité sur mesure

La modélisation mathématique aide à comprendre les enjeux d’une offre différenciée sur les plateformes de transport comme Uber ou Deliveroo. Une chronique signée Thomas De Munck, chercheur doctorant au Center for Operations Research and Econometrics, UCLouvain, Jean-Sébastien Tancrez et Philippe Chevalier, professeurs en gestion des opérations à la Louvain School of Management, UCLouvain

Contribution externe
Penser une mobilité sur mesure
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Au cours de ces cinq dernières années, les plateformes de transport telles qu’Uber, Deliveroo et Heetch se sont imposées comme des acteurs essentiels de la mobilité urbaine. Grâce à elles, un client peut à présent se rendre en quelques clics à l’autre bout de la ville, ou se voir livrer directement chez lui un repas de son restaurant favori. Au cœur de leurs opérations, ces plateformes emploient une large palette d’outils d’optimisation novateurs pour faire correspondre offre et demande. On pense, par exemple, à la tarification dynamique qui permet aux plateformes telles qu’Uber d’ajuster le prix de leur service en temps réel, en fonction de l’état de la demande.

Toujours en quête d'innovation, les plateformes de transport se tournent à présent vers de nouvelles méthodes pour offrir un service de qualité à une clientèle variée. En particulier, l'idée de différencier le service offert au client selon sa disposition à attendre est de plus en plus populaire. Suivant cette idée, un client se voit proposer plusieurs options à prix différents, pour un service presque identique mais avec un temps d'attente différent. Ainsi, dans plusieurs villes, UberEats offre à sa clientèle de payer un supplément en contrepartie d'une livraison accélérée. Lyft, une plateforme opérant aux États-Unis, autorise ses clients à attendre pour une course à moindre prix via l'option wait-and-save.

La modélisation mathématique, approche objective

Bien entendu, ces nouvelles pratiques posent de nombreuses questions. Comment de tels services sont et devraient-ils être organisés ? Plus important encore, dans quelle mesure les clients, les chauffeurs et la plateforme en bénéficient-ils ? Les plateformes de transport ont essuyé de vives critiques depuis leur création, et il importe de tenir compte du bien-être des chauffeurs et des clients au moment d’évaluer la valeur d’une innovation.

Afin d’avancer des réponses objectives à ces questions, nous avons développé un modèle mathématique, dit "de programmation dynamique". Ce modèle permet à une plateforme de transport d’optimiser le service différencié à l’aide de deux leviers. D’abord, il détermine si la requête d’un client est acceptée, en fonction de l’offre choisie par ce dernier. Il peut s’avérer préférable de rediriger un client vers une offre alternative (un transport en commun, par exemple) lorsque le service ne peut être assuré dans un délai raisonnable. Ensuite, le modèle optimise l’attribution des chauffeurs aux différents types de clients. Il s’agit ici de trouver un équilibre entre servir un maximum de clients et garantir un service rapide aux clients pressés (et plus rémunérateurs), en leur réservant éventuellement un chauffeur.

Des gains pour la plateforme, ses clients et chauffeurs

En plus de trouver une solution optimale, un tel modèle mathématique permet d’évaluer les répercussions d’un service différencié sur les revenus de la plateforme ainsi que le bien-être de ses utilisateurs.

Il ressort de nos expériences numériques que la stratégie proposée par le modèle pourrait engendrer des gains monétaires pour la plateforme allant jusqu’à 30 % en comparaison avec des stratégies simplifiées. Le fait de pouvoir rediriger des clients est important lorsque ceux-ci sont plus nombreux que le nombre de chauffeurs, et le fait de pouvoir réserver un chauffeur à un client pressé est important dans le cas inverse. De façon remarquable, les deux leviers se complètent lorsque le nombre de clients est similaire au nombre de chauffeurs. Cette stratégie profite également aux utilisateurs de la plateforme. Les clients pressés ont la garantie d’attendre peu tandis que les clients plus patients bénéficient d’une réduction sur le prix du service, et d’un temps d’attente acceptable (sinon ils seront redirigés).

Par ailleurs, les chauffeurs sont occupés durant la majorité de leur temps avec des rémunérations proportionnelles aux revenus de la plateforme.