La prise en compte de l’adaptation au changement climatique dans les politiques publiques de verdissement (2005-2015) : le cas de Montréal

Les connaissances scientifiques sur le changement climatique (CC) évoluent rapidement. Toutefois, des incertitudes persistent sur l’étendue de ses conséquences, particulièrement dans les milieux urbains, qui subiront des impacts différents de ceux vécus par les milieux ruraux. Les autorités publiques ont récemment commencé à élaborer des politiques publiques d’adaptation au changement climatique (ACC) qui visent à en limiter les conséquences indésirables. En milieu urbain, la littérature suggère qu’un des outils que devraient privilégier ces politiques est le verdissement. Des auteurs signalent que les actions visant l’ACC peuvent se greffer dans des politiques existantes. L’ACC, comme enjeu public, peut donc être réalisée par l’entremise de sa prise en compte dans les politiques publiques de verdissement. Cette prise en compte devrait affecter le contenu (quoi?) et le pilotage (comment?) des différentes étapes des politiques. Le cas de la politique publique de verdissement de la Ville de Montréal, au Québec, nous a permis d’étudier cette prise en compte. En utilisant un cadre d’analyse des politiques publiques développé par Knoepfel et al. (2015), qui porte entre autres sur la mobilisation des ressources par différents acteurs concernés par ces politiques, nous montrons que cette dernière s’est opérée de quelques façons. Premièrement, il y a eu un changement dans l’argumentaire pour le verdissement, outil qui vise à lutter contre les îlots de chaleur urbains et assurer une meilleure gestion des eaux pluviales. Ensuite, le choix de l’échelle d’agglomération pour la prise en compte de l’ACC a entraîné un changement d’échelle dans la gestion du verdissement. La publication d’un plan d’action majeur de verdissement urbain pour l’agglomération, et dont le leitmotiv est l’ACC, le démontre. Quelques modifications réglementaires et l’inclusion de nouveaux acteurs dans la politique témoignent aussi que la prise en compte a eu lieu. Finalement, le plan d’action fournit un cadre pour la mise en œuvre du verdissement dans les zones les plus vulnérables au CC en plus d’une structure de partage des coûts. Cependant, la mise en oeuvre du verdissement dans une visée d’ACC n'a pas été évaluée dans la présente étude. Nous avons aussi noté que la biodiversité est un enjeu d’importance qui va de pair avec l’ACC dans la politique de verdissement. Il y a donc une prise en compte, partielle, de l’ACC dans la politique publique de verdissement à Montréal (avec certains écueils). Nous arguons que l’enjeu de l’ACC sert peut-être d’argument supplémentaire pour verdir la ville plutôt que d’être un véritable moteur de transformation de la politique de verdissement.

Optimization models and methods for real-time transportation planning in forestry

Lors du transport du bois de la forêt vers les usines, de nombreux événements imprévus peuvent se produire, événements qui perturbent les trajets prévus (par exemple, en raison des conditions météo, des feux de forêt, de la présence de nouveaux chargements, etc.). Lorsque de tels événements ne sont connus que durant un trajet, le camion qui accomplit ce trajet doit être détourné vers un chemin alternatif. En l’absence d’informations sur un tel chemin, le chauffeur du camion est susceptible de choisir un chemin alternatif inutilement long ou pire, qui est lui-même "fermé" suite à un événement imprévu. Il est donc essentiel de fournir aux chauffeurs des informations en temps réel, en particulier des suggestions de chemins alternatifs lorsqu’une route prévue s’avère impraticable. Les possibilités de recours en cas d’imprévus dépendent des caractéristiques de la chaîne logistique étudiée comme la présence de camions auto-chargeurs et la politique de gestion du transport. Nous présentons trois articles traitant de contextes d’application différents ainsi que des modèles et des méthodes de résolution adaptés à chacun des contextes. Dans le premier article, les chauffeurs de camion disposent de l’ensemble du plan hebdomadaire de la semaine en cours. Dans ce contexte, tous les efforts doivent être faits pour minimiser les changements apportés au plan initial. Bien que la flotte de camions soit homogène, il y a un ordre de priorité des chauffeurs. Les plus prioritaires obtiennent les volumes de travail les plus importants. Minimiser les changements dans leurs plans est également une priorité. Étant donné que les conséquences des événements imprévus sur le plan de transport sont essentiellement des annulations et/ou des retards de certains voyages, l’approche proposée traite d’abord l’annulation et le retard d’un seul voyage, puis elle est généralisée pour traiter des événements plus complexes. Dans cette ap- proche, nous essayons de re-planifier les voyages impactés durant la même semaine de telle sorte qu’une chargeuse soit libre au moment de l’arrivée du camion à la fois au site forestier et à l’usine. De cette façon, les voyages des autres camions ne seront pas mo- difiés. Cette approche fournit aux répartiteurs des plans alternatifs en quelques secondes. De meilleures solutions pourraient être obtenues si le répartiteur était autorisé à apporter plus de modifications au plan initial. Dans le second article, nous considérons un contexte où un seul voyage à la fois est communiqué aux chauffeurs. Le répartiteur attend jusqu’à ce que le chauffeur termine son voyage avant de lui révéler le prochain voyage. Ce contexte est plus souple et offre plus de possibilités de recours en cas d’imprévus. En plus, le problème hebdomadaire peut être divisé en des problèmes quotidiens, puisque la demande est quotidienne et les usines sont ouvertes pendant des périodes limitées durant la journée. Nous utilisons un modèle de programmation mathématique basé sur un réseau espace-temps pour réagir aux perturbations. Bien que ces dernières puissent avoir des effets différents sur le plan de transport initial, une caractéristique clé du modèle proposé est qu’il reste valable pour traiter tous les imprévus, quelle que soit leur nature. En effet, l’impact de ces événements est capturé dans le réseau espace-temps et dans les paramètres d’entrée plutôt que dans le modèle lui-même. Le modèle est résolu pour la journée en cours chaque fois qu’un événement imprévu est révélé. Dans le dernier article, la flotte de camions est hétérogène, comprenant des camions avec des chargeuses à bord. La configuration des routes de ces camions est différente de celle des camions réguliers, car ils ne doivent pas être synchronisés avec les chargeuses. Nous utilisons un modèle mathématique où les colonnes peuvent être facilement et naturellement interprétées comme des itinéraires de camions. Nous résolvons ce modèle en utilisant la génération de colonnes. Dans un premier temps, nous relaxons l’intégralité des variables de décision et nous considérons seulement un sous-ensemble des itinéraires réalisables. Les itinéraires avec un potentiel d’amélioration de la solution courante sont ajoutés au modèle de manière itérative. Un réseau espace-temps est utilisé à la fois pour représenter les impacts des événements imprévus et pour générer ces itinéraires. La solution obtenue est généralement fractionnaire et un algorithme de branch-and-price est utilisé pour trouver des solutions entières. Plusieurs scénarios de perturbation ont été développés pour tester l’approche proposée sur des études de cas provenant de l’industrie forestière canadienne et les résultats numériques sont présentés pour les trois contextes.