En trafic dense ou congestionné l’augmentation de la capacité implique nécessairement une augmentation de la vitesse moyenne, soit une baisse du temps de parcours. Au Royaume-Uni, des gains de temps compris entre 9 et 26% sont enregistrés sur la M42 suite à l’activation de l’opération ATM. L’estimation des temps de trajet a été réalisée au moyen de l’algorithme développé par le Transport Research Laboratory [24]. Le calcul utilise les données de vitesse
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moyenne collectées à partir des boucles électromagnétiques. De même la fiabilité des temps de trajet a également augmenté. La vitesse moyenne a augmenté de 9% sur l’autoroute A4 en Allemagne suite à l’ouverture de la BAU. Cette augmentation est de 27% sur le Périphérique de Mestre-Venise en Italie [68].
Dans le cas des voies réversibles, les deux expérimentations espagnoles n’ont pas fait l’objet d’évaluation précise permettant d’analyser les impacts réels de la stratégie. D’après les données fournies par le centre de gestion du trafic de Séville, la longueur des bouchons est passée de 2 à 1.5km à Cadix. La durée de la congestion a également diminué passant de 3 heures à 45 minutes. Cette même approche d’analyse de l’ampleur de la congestion est également adoptée en France dans le cadre des deux opérations visant l’ouverture de la BAU à la circulation de façon permanente (A3-A86) et dynamique (A4-A86). C’est ainsi que sur ce dernier tronçon, la durée de l’écoulement à capacité (c’est-à-dire proche de la saturation) et à saturation a baissé d’environ 20% pendant l’ouverture de la BAU. La baisse correspondante des temps de parcours n’a toutefois pas été évaluée.
3.1.3 Faiblesse des approches existantes
Les opérations d’affectation variable des voies s’accompagnent parfois d’autres mesures telles que la régulation dynamique des vitesses ou encore le contrôle d’accès. En sorte qu’il peut être difficile de distinguer l’impact de la seule ouverture d’une voie supplémentaire de celui des autres mesures. Par ailleurs, comme noté par Sultan et al. [|23 ; 24] dans leur rapport d’évaluation de l’opération Active Traffic Management sur la M42 au Royaume-Uni, l’effet d’une augmentation de la capacité peut être sous-estimé en cas d’une croissance du trafic. Néanmoins, ces auteurs ne proposent pas de méthode pour isoler l’impact de la seule opération sur les vitesses moyennes, les temps de parcours ou tout autre indicateur susceptible de permettre une valorisation. De même, les phénomènes de report de trafic ne sont pas abordés dans les études d’évaluation a posteriori. Or l’on sait que l’amélioration des conditions de circulation résultant de la mise en œuvre d’une opération d’exploitation est susceptible d'attirer de nouveaux usagers sur le tronçon concerné. Il peut s’agir d’usagers provenant d’itinéraires parallèles, ou tout simplement de déplacements induits. Cette réponse spatiale peut aussi s’accompagner d’une réponse temporelle, c’est-à-dire des usagers décidant de modifier leur heure de départ en fonction des nouvelles conditions de trafic. Une étude sur l’évaluation de l’impact de la conversion d’une voie banalisée en voie dédiée aux véhicules à occupation multiple en Norvège mentionne brièvement le phénomène de report [69]. L’auteur y souligne que les volumes de trafic n’avaient pas augmenté sur les routes parallèles en raison d’une augmentation peu significative du temps de parcours sur les voies banalisées adjacentes à la voie dédiée. Les méthodes d’évaluation a posteriori telles qu’elles sont appliquées dans la littérature ne permettent pas de prendre en compte ces différents éléments. Dans certains cas, les comparaisons de type Avant/Après des données collectées sur le tronçon sont donc susceptibles de fournir des résultats biaisés.
En évaluation a priori en revanche, le problème ne se pose pas avec l’emploi des outils de simulation du trafic qui permettent de simuler l’effet d’une croissance du trafic et voire, dans certains cas, le couplage avec d’autres mesures d’exploitation. Cependant ces outils ne sont généralement pas employés en évaluation a posteriori essentiellement en raison du volume de données nécessaires et/ou disponibles pour reconstituer la situation de référence. Parmi les études d’évaluation a priori traitant la question, soulignons par exemple une étude de Aparicio et al. [70] qui reprennent les travaux de Monzόn et al. [71] sur une voie dédiée aux véhicules à occupation multiple à Madrid. Un modèle de choix discret est couplé à un modèle de simulation macroscopique afin d’estimer les variations des conditions de circulation sur les voies banalisées adjacentes. Les interactions avec d’autres tronçons du réseau ne sont toutefois pas analysées. De leur côté, Rodriguez et al. [72] analysent le report de trafic sur le couloir autoroutier constitué d'une autoroute et du réseau de surface dans leur étude visant à prédire l’impact de la création de voies dédiées aux véhicules à occupation multiple sur les rampes d’accès. L’hypothèse retenue est que les usagers quitteront leur itinéraire habituel pour prendre l’autoroute si leur gain de temps minimal est de 5 minutes. Bien que cette méthode permette de prédire l’impact de l’opération sur la congestion de l’autoroute, l’impact global n’est pas estimé notamment en ce qui concerne le réseau de surface, en sorte qu’une évaluation économique est difficilement réalisable.
Ces faiblesses des méthodes d’évaluation des impacts sur la congestion viennent en partie du fait que la relation entre les indicateurs employés et le profil de la demande en période de congestion n’est pas explicite. En ce qui concerne les HKM, un document de référence [57] suggère certes une croissance des heures d’encombrement estimée à 2.9% pour une croissance du trafic comprise entre 1 et 3% par exemple, mais il s’agit d’une croissance de la demande globale qui ne prend pas en compte les variations à l’échelle d’une journée ou d’une période plus courte. Il en est de même pour la vitesse moyenne, ou le temps de parcours. On sait que d'une manière générale lorsque le volume de trafic augmente sur un réseau, les vitesses moyennes diminuent. En congestion, la vitesse mesurée sur une section est celle des véhicules qui arrivent à traverser la section. Les débits mesurés également correspondent aux volumes de véhicules qui quittent la section et non de ceux qui souhaitaient la traverser. Utilisées telles quelles dans une évaluation a posteriori, les données des capteurs, ou les indicateurs usuels qui en découlent, ne permettent donc pas de déterminer l’impact réel d’une opération de gestion de trafic sur les conditions de circulation dans le cas d’une modification quelconque du profil de la demande en congestion. Une méthode adaptée reste donc à définir.
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3.2 Evaluation des impacts sur la sécurité
3.2.1 Conditions de circulation et sécurité routière
Le gestion dynamique du trafic visant à modifier les conditions de trafic existantes et jugées insatisfaisantes, l’évaluation de son impact sur la sécurité routière passe par la connaissance de la relation existant entre les deux. L’existence de cette relation est admise depuis longtemps. Ainsi, l’on sait de manière intuitive qu’en trafic fluide le faible volume de véhicules présent sur un réseau réduirait la probabilité d’occurrence d’un accident par rapport à un trafic congestionné où les risques de conflits sont plus importants. En revanche, dans ce dernier cas les vitesses sont plus faibles, réduisant ainsi l’intensité des chocs et donc la gravité des accidents. Plusieurs études traitent la relation entre les taux, fréquences et gravité des accidents qui surviennent sur un tronçon de route ou un réseau et les caractéristiques du trafic. En fonction du type de données disponibles, les différents auteurs abordent le sujet soit sous l’angle des débits (horaires, journaliers ou annuels), soit sous celui des vitesses (limites ou moyennes). La connaissance des caractéristiques de base du trafic permet ensuite de dégager, sans grande précision, les tendances générales quant à la relation entre sécurité routière et trafic.