201 - Défis de la modélisation de la demande de transport dans un monde post-COVID

Typiquement, la prévision de la demande de transport s'ancre sur l'analyse des tendances observables à travers le temps notamment grâce aux données provenant des grandes enquêtes Origine-Destination réalisées dans les principales régions du Québec. Ces enquêtes témoignent des déplacements types lors d'un jour moyen de semaine d'automne. La pandémie de COVID-19 ébranle toutefois significativement plusieurs des hypothèses fondamentales des modèles de transports. À travers les mois, la pandémie a transformé les systèmes d'activités, la mobilité individuelle et l'utilisation des différents modes de transport et il semble clair aujourd'hui que ces nouveaux comportements demeureront, du moins en partie, après la pandémie. Les impacts les plus importants de la pandémie sont notamment l'adoption massive du télétravail, le recours au cybermagasinage, les déménagements (surtout des mouvements d'éloignement des grands centres), la transformation de la structure spatio-temporelle des déplacements, la variabilité hebdomadaire des patrons d'activités et de mobilité ainsi que l'adoption de nouveaux comportements modaux de déplacements. Par ailleurs, les dernières années ont vu la diversification des offres de transport et mobilité (modes partagés et micromobilité) ainsi que des patrons de mobilité (patrons moins réguliers). Dans ce contexte, une remise en question importante des modèles, tant les données qui les alimentent (enquêtes et données opérationnelles) que les hypothèses qui les sous-tendent, est essentielle.