Lorsque j'ai mis sur le marché le premier contrat pour des bornes de recharge en 2008, c'était pour quelques voitures Th!nk provenant de Norvège. La municipalité d'Amsterdam avait acheté plusieurs de ces voitures pour montrer que c'était vraiment possible : rouler à l'électricité ! La conduite électrique devait être la solution aux problèmes locaux de qualité de l'air et la municipalité voulait montrer l'exemple. Et ces « petites voitures de collision » en plastique devaient avoir leur propre borne de recharge, une simple prise électrique fixée à un poteau dans la rue.
Nous avons longtemps maintenu ce modèle « axé sur la demande ». Comme il n'existait encore rien, toute personne qui achetait un véhicule électrique devenait immédiatement notre client pour une borne de recharge. Nous avions un contact personnel avec tous ces pionniers et nous les choyions. Nous avons même installé des bornes de recharge pour les scooters électriques, afin d'étendre le réseau. Nous avons veillé à ce que le manque de bornes de recharge ne soit jamais un obstacle au passage à l'électrique.
Jusqu'à récemment, le principe du « sur demande » jouait un rôle prépondérant à Amsterdam : toute personne pouvant prouver qu'elle allait utiliser un véhicule se voyait attribuer une borne de recharge. Dans d'autres communes, on s'est demandé pour la première fois si la demande en bornes de recharge n'était pas prévisible. Pour la commune de Gouda, nous avons utilisé les premières prévisions, parfois très approximatives, afin d'obtenir une idée du nombre de bornes de recharge nécessaires. Il s'agissait d'un travail de pionnier, car personne ne savait à quelle vitesse la conduite électrique allait se développer.
Première prévision d'EVTools, municipalité de Gouda 2016
Aujourd'hui, plus de quinze ans plus tard, les prévisions sont toujours utiles, mais elles ne sont plus aussi déterminantes. Il en existe désormais beaucoup : elles sont établies par des instituts de recherche, des pouvoirs publics et des acteurs du marché. L'UE travaille avec des objectifs chiffrés, les Pays-Bas avec l'Agenda national pour l'infrastructure de recharge, les gestionnaires de réseau ont les prévisions de la fondation E-laad, les universités ont des modèles de simulation tels que SparkCity, et les exploitants ont leurs propres estimations. Elles diffèrent souvent les unes des autres et sont parfois mises à jour ou non en fonction des décisions politiques et des politiques. Cela rend les prévisions précieuses, mais aussi changeantes : elles donnent une orientation, mais jamais toute la vérité.
Des prévisions aux données pratiques
Au fil des ans, j'ai constaté que le réseau existant est finalement l'indicateur le plus fiable. La pratique montre de manière très précise à quoi ressemble réellement le business case à un endroit spécifique. À quelle fréquence les recharges ont-elles lieu, à quels moments, et comment cela évolue-t-il dans le temps ?
Je constate désormais que les contrats entre les communes et les exploitants contiennent de plus en plus souvent des seuils [lien hypertexte vers les instructions pour définir des seuils et créer des listes dans le tableau de bord de suivi] : par exemple, des accords stipulant que l'extension ne peut avoir lieu qu'à partir d'un certain taux d'occupation. Cela signifie que les données ne sont pas seulement utilisées à des fins de suivi, mais aussi comme outil de pilotage commun. Cela exige de la transparence et l'accès aux mêmes données via des liens.
De nos jours, de plus en plus de sources sont disponibles à cet effet. La réglementation européenne AFIR a conduit à la création de points d'accès nationaux, où les données de chargement sont accessibles de manière centralisée. Aux Pays-Bas, nous avons le NDW et en Belgique, Transportdata.be. Il existe également des services de données commerciaux qui fournissent des informations enrichies, sans oublier bien sûr les données provenant directement des systèmes CPMS des exploitants. Cette combinaison permet non seulement de revenir sur le passé, mais aussi de planifier l'avenir de manière dynamique.
Contexte spatial et social
La charge d'infrastructure n'est jamais un système isolé. Elle touche directement à la démographie, à la mobilité, à la manière dont nous établissons des prévisions (pour en savoir plus sur la manière dont nous calculons les prévisions, cliquez ici ) et à l'énergie. Il est donc essentiel de toujours comparer les prévisions et les données du réseau aux plans spatiaux et stratégiques : où la population augmente-t-elle, où de nouveaux quartiers résidentiels vont-ils voir le jour, comment les flux de circulation évoluent-ils, où des zones zéro émission vont-elles être créées, comment les comportements de recharge changent-ils et, surtout, où la capacité du réseau est-elle disponible ?
En tant que consultant, puis avec notre entreprise de logiciels, j'ai toujours insisté sur le fait que l'on ne fait vraiment des choix intelligents que lorsque l'on combine ces différentes données. Il ne s'agit pas seulement de savoir « où se trouve aujourd'hui un poteau plein ou vide », mais aussi de préparer une ville ou une région à la mobilité de demain.
Vers un écosystème axé sur les données
Je pense que nous sommes désormais arrivés à un point où les décisions isolées ne suffisent plus. Il s'agit de construire un écosystème basé sur les données, dans lequel les municipalités, les opérateurs et les gestionnaires de réseau collaborent sur la base d'informations partagées. Il y a de la place pour différentes stratégies de déploiement, à condition que les mêmes données soient disponibles pour tous.
Forts de cette expérience, nous avons développé EVTools, une plateforme qui rassemble toutes ces sources de données. Non pas pour faire les choix à la place des municipalités ou des exploitants, mais pour leur fournir les outils adéquats. Cela permet d'assurer une collaboration harmonieuse sur la voie de la mobilité verte. Ensemble, nous construisons ainsi des réseaux de recharge qui fonctionnent non seulement aujourd'hui, mais qui seront également adaptés à la ville, à la région et à l'utilisateur dans dix ans.
