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Trace - TRANSPORTATION CENTER @ EPFL 3 ème Congrès du Forum Suisse de la Mobilité Electrique [email protected] Analyse, modélisation et simulation de la demande pour des véhicules électriques en Suisse Dr. Michaël Thémans, Vice-Présidence pour le Transfert de Technologie Directeur Adjoint du Centre de Transport

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Analyse, modélisation et simulation de la demande pour des véhicules électriques en Suisse

Dr. Michaël Thémans, Vice-Présidence pour le Transfert de Technologie

Directeur Adjoint du Centre de Transport

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INTRODUCTION: TRANSPORT À L’EPFL

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« Une recherche en transport qui est multidisciplinaire, de pointe, et proche des besoins industriels et

sociétaux »

TraCE Un centre interfacultaire qui rassemble 39 laboratoires

L’interface entre l’EPFL et la société dans le domaine de la mobilité

L’innovation à travers une recherche multidisciplinaire

Le transfert de technologie au travers de partenariats avec des acteurs du secteur privé et public PSA

Renault

SNCF

CFF

Veolia

Honeywell

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Mobilité électrique @ EPFL

Etude de la demande et de l’acceptation des usagers pour des VE

Conception et gestion de systèmes de « car-sharing » avec des VE

Recharge ultra-rapide de VE

Modélisation de la consommation des VE en fonction du style de conduite et des conditions d’utilisation

Optimisation de la gestion énergétique des chaines de traction « plug-in » hybrides

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LA DEMANDE POUR DES VEHICULES ELECTRIQUES

EN SUISSE

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Emergence récente de VE sur le marché suisse qui soulève de nombreuses questions: Quelle est l’acceptation de la population suisse pour ces véhicules? Quels sont les individus enclins à passer au VE? Comment quantifier les parts de marché prédictives pour les VE en fonction

de leurs caractéristiques principales?

Projet de recherche entre l’EPFL et Renault Suisse SA, réalisé entre Août 2010 et Septembre 2011, pour étudier la demande pour les VE en Suisse.

Limitations de ce premier volet de recherche: Basé sur une étude de préférences déclarées (fournissant des intentions

d’achat sur une base déclarative, ce qui représente un biais par rapport à un comportement réel d’achat!)

Focus sur l’utilisation privée de véhicules électriques par des particuliers

CONTEXTE

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Etudier la demande pour deux VE de la marque Renault pour un usage privé:

Développer des modèles mathématiques « de choix discret » pour

Etudier l’élasticité des parts de marché des VE par rapport à leur « pricing » (prix de vente, prix de location de la batterie) et à d’autres caractéristiques

Identifier les « segments-cibles » au sein de la population Evaluer les parts de marché pour des VE dans différents scénarii

hypothétiques Analyses complémentaires

« Volonté de payer » pour une amélioration de certains défauts des VE (autonomie, temps de recharge, etc.)

Quantifier l’intérêt pour des packs de service associés au véhicule

OBJECTIFS

Zoé Fluence

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Méthodologie: enquête de préférences déclarées en deux phases Mettre les individus dans des situations hypothétiques de choix de véhicules

(avec des VE) qui soient les plus réalistes possibles (en les individualisant)

ENQUÊTE (1/4)

Choix hypothétique

Véhicule actuel de l’individu

Modèle analogue Renault

Modèle analogue Renault ZE

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ENQUÊTE (2/4)

Peugeot 207 Renault Clio Renault Zoé

Renault Zoé Renault Clio

Individu possédant un véhicule d’une marque concurrente

Individu possédant un véhicule de la marque Renault

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Echantillon composé d’individus appartenant à cinq « groupes-cibles » différents: Acheteurs récents (achat il y a moins de 6 mois) « Intentionnistes » (achat dans les 12 prochains mois) Clients suisses de Renault Personnes ayant pré-commandé un VE Renault Personnes étant abonnées à la newsletter Renault ZE

Protocole d’échantillonnage pour les deux premiers groupes visant notamment à être représentatif de la population suisse par rapport aux caractéristiques socio-démographiques suivantes: Région linguistique (suisse alémanique/romande/italienne) Sexe Catégorie d’âge (18-35/36-55/56-74)

Données disponibles après enquête : 3000 observations

ENQUÊTE (3/4)

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De nombreuses autres questions au-delà des situations de choix

Première phase de l’enquête: Caractéristiques des véhicules du ménage Caractéristiques socio-démographiques Habitudes et besoins de mobilité

Deuxième phase de l’enquête:

Questions d’opinion et d’attitude sur les sujets de la mobilité, de la voiture, de l’environnement, etc.

Perceptions des véhicules thermiques, hybrides, électriques. Situations de choix individualisées (grâce à la phase I) « Volonté de payer » pour des VE « améliorés » Intérêt pour des services associés au VE

ENQUÊTE (4/4)

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Certains attributs décrivant le VE dans les situations de choix varient de manière systématique selon un plan d’expérience Prix d’achat (3 niveaux relatifs au prix d’achat du véhicule actuel) Prix de location de la batterie (3 niveaux) Incitation gouvernementale (4 niveaux) Prix d’électricité (coûts opérationnels du VE) (3 niveaux)

Un des objectifs principaux de l’étude est en effet de mesurer quantitativement l’impact de ces caractéristiques du VE sur la probabilité d’achat

CHOIX (1/2)

Variable du VE Niveau 1 Niveau 2 Niveau 3 Niveau 4

Prix d’achat (Porig. + 5’000) * 0.8 (Porig.+ 5’000) * 1 (Porig. + 5’000) * 1.2 -

Aide gouvernementale - 0 CHF - 500 CHF - 1’000 CHF - 5’000 CHF

Coût d’électricité pour 100 km

1.70 CHF 3.55 CHF 5.40 CHF -

Leasing de la batterie 85 CHF 105 CHF 125 CHF -

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CHOIX (2/2)

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Modèles de « choix discret » Modèles mathématiques désagrégés qui permettent de modéliser le

comportement d’individus lorsqu’ils sont face à des situations de choix Exemples: choix résidentiel, choix modal, choix de route, choix d’un produit ou

d’un service Dans ce cas-ci, l’ensemble de choix est composé de 3 alternatives

Véhicule actuel Véhicule homogue Renault (si véhicule actuel non Renault) Véhicule homologue Renault ZE

Idées principales de ces modèles

Possibilité de calculer la probabilité de choix de chaque alternative pour chaque individu

Association d’une « fonction d’utilité » à chaque alternative L’utilité est composée de caractéristiques des individus et de caractéristiques

des véhicules (étape de modélisation) Estimation des paramètres du modèle (coefficient associés aux variables)

grâce aux données récoltées

MODÈLE (1/2)

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MODÈLE (2/2)

Leasing de la batterie

Aide gouvernementale

Coûts en essence / électricité

Prix d’achat du véhicule

Utilité

Véhicule Renault ZE

Variables explicatives

Véhicule actuel

Véhicule Renault

Choix

Composition du ménage

Usage des TP

Revenu

Age

Nombre de voitures

Type d’acheteur

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Avant d’appliquer le modèle pour faire de la prédiction Validation du modèle Définission de la technique d’aggrégation pour calculer les parts de marché (+

pondération de l’échantillon pour le corriger par rapport à la population suisse) Corrections du modèle par rapport aux données agrégées du marché

automobile suisse (pour notamment refléter les parts de marché de Renault)

Calculer les parts de marché de VE dans différents scénarii, e.g. Variation du prix d’achat du véhicule Introduction d’une incitation gouvernementale à l’achat d’un véhicule

électrique Mesurer les différences de parts de marché pour les VE à travers différents

segments socio-démographiques Etc.

Développement d’un outil d’aide à la décision pour Renault qui permet d’évaluer différents scénarii (simulateur de demande)

APPLICATIONS

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Perceptions des VE Modernité (89%) Environnement (68%) Prix (72%) Design (48%) Fiabilité (39% alors que 22%

pour les VH)

RESULTATS

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Opinion sur les VE Conscience de la facilité d’utilisation d’un VE Le VE n’est pas perçu comme moins sécurisant

Attitude face au leasing Le leasing est globalement mal perçu en suisse par la majorité de la

population (62% d’opinion négative) Dans le cas du VE, la location de la batterie (sous la forme d’un service) est

bien mieux perçue (20% d’opinion négative) Impact sur la probabilité d’achat d’un VE tout de même…

Attitude face à l’environnement et aux nouvelles technologies

Conscience environnementale bien présente (70% des individus préfèrent un véhicule écologique à un véhicule puissant

Sensibilité face aux nouvelles technologies (66% des individus estiment important de bénéficier d’un « control screen » dans un véhicule)

RESULTATS

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Taux d’acceptation élevé pour les VE! L’alternative VE est choisie dans 30% des situations de choix hypothétiques

présentes dans l’enquête! MAIS…

Une partie de l’échantillon a un a priori favorable envers les VE Les situations de choix ne fournissent qu’une intention d’achat sur une base

déclarative (biais évident par rapport à une décision réelle d’achat) Biais lié à la « pression environnementale » lors des réponses à un

questionnaire (observé dans d’autres études) Cela justifie les corrections qui ont été apportées au modèle avant

de l’utiliser pour faire de la prédiction Notamment, correction du modèle pour qu’il reflète également la réalité du

marché automobile suisse Bien que corrigé avec des parts de marché observées en Suisse, cela reste

un modèle basé sur des données de préférences déclarées La prochaine étape est de rendre ce modèle plus robuste en y intégrant

également des données de préférences révélées (liées à des achats de VE réellement observés au sein de la population suisse)

RESULTATS

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« Segments-cibles » pour les VE Les ménages avec des revenus mensuels supérieurs à 10’000CHF/mois Les ménages qui possèdent actuellement au moins deux voitures (plus ils

ont de voitures, plus ils sont enclins à opter pour un VE) Les familles avec enfants Les personnes « multi-modales » (propriétaires de véhicules qui utilisent

fréquemment les transports publics) Les personnes jeunes (plus l’âge est important, moins la probabilité

d’acquérir un VE est grande) Les habitants des parties alémaniques et italiennes de la suisse (effet

« linguistique » relativement important)

Résultats confidentiels La quantification de l’impact des variables socio-démographiques ci-dessus

sur les parts de marché de VE Les scénarii de demande pour les différents segments de marché ci-dessus La stratégie de « pricing optimal » pour les VE (prix, batterie, etc.) et

l’élasticité de la demande par rapport aux variables de prix

RESULTATS

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Exemple de scénario de demande Prix de vente du VE est de 50’000 CHF Avec des coûts de location de batterie et des coûts opérationnels « bas »

RESULTATS

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Exemple de calcul d’élasticité de la demande Prix de vente « bas » (scénario optimiste pour le VE) Coûts de location de la batterie au niveau le plus bas (85 CHF/mois) Elasticité de la demande pour une variation des coûts opérationnels (liés au

prix de l’électricité) sur la plage considérée dans l’étude Les parts de marché varient environ de 30% à 20%

RESULTATS

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PERSPECTIVES 23

Etudier le contexte d’achat réel associé aux VE Modèle de préférences révélées

(achats réellement observés)

Modèle combiné de préférences révélées et de préférences déclarées en remplacement du modèle actuel

Améliorer la qualité des modèles de

comportement en intégrant des « concepts latents » Perception du leasing

Conscience environnementale

Attitude face aux nouvelles technologies

Etudier les comportements de

mobilité liés à l’usage de VE

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EPFL – VPIV – TraCE

[email protected]

Phone: +41-21-693.63.01

http://transport.epfl.ch

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