La modélisation est un outil incontournable pour comprendre, prévoir et évaluer les dynamiques de mobilité. Elle permet de tester les effets d’un projet d’aménagement, d’une nouvelle offre de transport ou d’une politique tarifaire avant leur mise en œuvre. Explain développe ou adapte des modèles macroscopiques, microscopiques, stratégiques ou LUTI, qu’ils soient statiques ou dynamiques, pour offrir aux décideurs une vision objective et fiable des évolutions possibles.
Grâce à la simulation, les territoires disposent d’une lecture prospective des impacts : évolution des flux, reports modaux, effets environnementaux, accessibilité, niveau de service. Nos modèles s’appliquent à toutes les échelles spatiales, du quartier à l’échelle nationale, en passant par la métropole ou la région, afin de répondre à la diversité des enjeux de planification et d’exploitation. Explain se distingue également par sa capacité à concevoir des méthodes sur mesure, adaptées à chaque problématique. Au-delà des applications territoriales, nos équipes mènent des travaux méthodologiques et de recherche appliquée, contribuant à faire évoluer les pratiques de modélisation en France : estimation des valeurs du temps, courbes débits-vitesses, intégration du télétravail, modélisation des flux de marchandises ou prévisions de trafic à l’échelle nationale.
Nous combinons exigence scientifique et pédagogie : nos modèles sont robustes sur le plan méthodologique tout en restant lisibles et exploitables pour les élus, techniciens et acteurs impliqués.Explain agit à la fois comme réalisateur et prescripteur : nous développons des outils innovants (machine learning, modélisation fine au quart d’heure, approche multimodale ou combinée rail-route) et diffusons des méthodes de référence au service d’une mobilité plus durable et mieux comprise.Nous combinons rigueur scientifique et pédagogie. Nos simulations sont conçues pour être robustes d’un point de vue méthodologique, tout en restant lisibles et utiles pour les élus, techniciens et parties prenantes impliquées dans la décision.
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