Évaluation de la calibration des modèles de simulation de transport multi-agents à base d’activité

Les simulations de transport multi-agents, en particulier celles à base d’activité, sont largement utilisées pour évaluer les politiques de transport en représentant la demande de déplacement et les chaînes d’activités. Toutefois, leur fiabilité dépend fortement de leur calibration. Les pratiques actuelles, souvent implémentées dans des environnements comme MATSim, consistent principalement à ajuster les populations synthétiques et les paramètres de choix pour reproduire des indicateurs agrégés comme la répartition modale, en supposant que cela garantit des conditions de trafic réalistes. Cette étude compare différentes approches de calibration issues de la littérature et évalue leur capacité à produire des dynamiques de trafic au-delà du simple ajustement d’indicateurs agrégés. À partir d’un modèle d’Île-de-France, nous analysons si ces méthodes reproduisent fidèlement les phénomènes de congestion du point de vue de la gestion du trafic. Nos résultats montrent les limites d’une calibration centrée sur des mesures agrégées et motivent une stratégie de calibration renforcée.