L’Ecole doctorale : Ecole Doctorale de l’Institut Polytechnique de Paris

et le Laboratoire de recherche SAMOVAR – Services répartis, Architectures, Modélisation, Validation, Administration des Réseaux

présentent

l’AVIS DE SOUTENANCE de Monsieur Duo WANG

Autorisé à présenter ses travaux en vue de l’obtention du Doctorat de l’Institut Polytechnique de Paris, préparé à Télécom SudParis en :

Informatique

« Conception des transports publics de nouvelle génération pour réduire les inégalités d’accessibilité »

le JEUDI 4 DéCEMBRE 2025 à 14h00

à

Salle 4B01
19 place Marguerite Perey, 91120 Palaiseau

Membres du jury :

M. Mounim A. EL YACOUBI, Full professor, Télécom SudParis, FRANCE – Directeur de thèse
M. Jakob PUCHINGER, Full professor, EM Normandie, FRANCE – Rapporteur
M. Francisco (Câmara) PEREIRA, Full professor, Technical University of Denmark, DANEMARK – Rapporteur
M. Roberto WOLFLER CALVO, Full professor, Université Paris-13, FRANCE – Examinateur
Mme Negin ALISOLTANI, Assistant professor, Université Gustave Eiffel, FRANCE – Examinateur
M. Sebastian HöRL, Chargé de recherche, IRT SystemX, FRANCE – Examinateur
M. Rémy CHEVRIER, Docteur, SNCF, FRANCE – Examinateur
M. Andrea ARALDO, Associate Professor, Institut Polytechnique de Paris – Télécom SudParis, FRANCE – Co-encadrant de thèse

« Conception des transports publics de nouvelle génération pour réduire les inégalités d’accessibilité »

présenté par Monsieur Duo WANG

Résumé :

L’accessibilité d’un lieu mesure la facilité, pour les personnes qui y résident, d’atteindre les opportunités environnantes, telles que les écoles, les commerces ou les emplois. Cette thèse s’intéresse à l’accessibilité offerte par les Transports Publics (TP). Les TP conventionnels, basés sur des lignes et des horaires fixes, entraînent une répartition inégale de l’accessibilité : elle est généralement bonne dans les centres-villes mais faible en périphérie, qui devient ainsi dépendante de la voiture. Cela rend les villes insoutenables sur les plans environnemental, économique et social. Les services de mobilité flexible (par ex., le Transport à la Demande – TAD) semblent mieux adaptés aux zones de faible densité et peuvent efficacement compléter les TP conventionnels. Toutefois, la plupart des méthodes visant à optimiser la conception et l’exploitation de la mobilité flexible ciblent des objectifs traditionnels, tels que les coûts pour les usagers et les coûts opérationnels, en négligeant l’accessibilité. L’objectif général de cette thèse est de développer de nouvelles méthodes pour concevoir les systèmes de TP de prochaine génération, incluant TP conventionnels et flexibles, ayant pour finalité de réduire les inégalités dans la distribution de l’accessibilité. Cette thèse comporte quatre contributions. Les première et deuxième contributions consistent à proposer des méthodes de planification des TP visant à réduire les indices d’inégalité d’accessibilité. Des solutions originales basées sur des heuristiques et sur l’apprentissage par renforcement sur graphes sont proposées. La troisième contribution développe, à notre connaissance, la première méthode de planification pour l’allocation d’une flotte de TAD, avec pour objectif la réduction des indices d’inégalité d’accessibilité. Dans cette contribution, nous combinons une représentation graphique du TP conventionnel et un modèle d’Approximation Continue du TAD. Nous proposons une méthode d’optimisation bi-niveaux, où le niveau supérieur est résolu via une approche hybride combinant une heuristique basée sur le classement et l’Optimisation Bayésienne pour allouer la flotte de TAD, tandis que le niveau inférieur effectue l’affectation des déplacements. La quatrième contribution consiste à concevoir un nouveau système de TP flexible, situé entre le TP conventionnel et la mobilité flexible, combinant l’efficacité découlant de la structure forte du premier et l’adaptabilité du second. La gestion opérationnelle d’un tel système est assurée par une optimisation en horizon glissant fondée sur la recherche arborescente de Monte-Carlo (Monte Carlo Tree Search). Cette thèse offre une perspective sur l’opérationnalisation de l’accessibilité et de l’égalité dans la conception des systèmes de TP : alors que ces deux aspects ont été analysés dans la littérature de manière ex-post, les méthodes proposées ici permettent de les internaliser ex-ante, directement au sein des objectifs d’optimisation.

Abstract :

The accessibility of a location measures the ease, for people leaving there, to reach surrounding opportunities, such as schools, shops, or jobs. This thesis focuses on accessibility provided by Public Transport (PT). Conventional PT, based on fixed lines and schedules, results in an unequal distribution of accessibility: it is generally good in city centers but poor in the suburbs, which are thus car-dependent. This makes cities environmentally, economically, and socially unsustainable. Flexible mobility services (e.g., Demand-Responsive Transport (DRT)) are potentially better suited for low-density areas and can effectively complement conventional PT. However, most methods to optimize the design and operation of flexible mobility target traditional objectives, e.g., user and operational costs, neglecting accessibility. The overarching aim of this thesis is to develop novel methods for designing future-generation PT systems, including conventional and flexible PT, whose objective is to reduce the inequality of accessibility distribution. This thesis comprises four contributions. The first and second contributions consists in providing PT planning methods to reduce accessibility inequality indices. Original solutions based on heuristics and graph-based reinforcement learning are provided. The third contribution devises, to the best of our knowledge, the first planning method for DRT fleet allocation, with the objective of reducing accessibility inequality indices. In this contribution, we combine a graph representation of conventional PT and a Continuous Approximation model of DRT. We provide a bilevel optimization method, where the upper level is solved via a hybrid approach, combining a rank-based heuristic and Bayesian Optimization, to allocate the DRT fleet and the lower level performs transport assignment. The fourth contribution consists in devising a novel flexible PT system, which sits between conventional PT and flexible mobility, combining the efficiency resulting from the strong structure of the former and the adaptivity of the latter. The operational management of such a system is done via a rolling horizon optimization based on Monte-Carlo Tree Search. This thesis offers a perspective on operationalizing accessibility and equality in the design of PT system: while these two aspects have been analyzed in the literature ex-post, the methods proposed here allow to internalize it ex-ante, directly within the optimization objectives.