Un modèle général : le modèle à quatre étapes

Concernant la problématique des déplacements, nous partons de l’hypothèse que la mobilité pédestre urbaine est en partie dépendante des paysages urbains. Mais il est indéniable que le paysage n’est pas le constituant unique et essentiel des choix qui président à la mobilité : il intervient en second lieu, après un certain nombre de paramètres qui interagissent pour déterminer les caractéristiques principales du déplacement. On citera par exemple la localisation des commerces, de l’habitat et des emplois ou les caractéristiques économiques et sociales de la population de chaque quartier… Ces paramètres sont pris en compte dans le modèle à quatre étapes qui sert à la prévision du trafic (Quinet, 1998). C’est pourquoi nous décrirons son fonctio

cadre plus global de la mobilité intra-urbaine.

Les modèles de prévisions de trafic sont nés aux Etats-Unis dans les années 50. Ils avaient pour but initial d’optimiser les investissements en infrastructures de transport en se basant sur des enquêtes origines-destinations. Ces modèles, qui suivaient initialement des lois gravitaires permettant de prédire les flux à partir des caractéristiques des zones d’émission et de réception, ont ensuite très rapidement pris la forme de modèles à quatre étapes. Ce n’est qu’au début des années 60 que ces modèles ont été adoptés en France. Leur fonctionnement peut être décrit comme suit (figure 46).

La génération détermine le nombre de déplacements entrants et sortants pour chaque zone, en

fonction des générateurs et émetteurs présents. Quatre générateurs sont énoncés par M. Wiel (2002) : le domicile, le lieu de travail, les équipements collectifs et l’espace public. Ce sont ces quatre principaux lieux de co-présence et leur agencement qui forge

mobilité. Ils la génèrent et en sont dépendants en fonctionnant à l’image d’un "couple

fixe/mobile" (Ascher, 1995a). En fonction de ces caractéristiques, chaque zone est ensuite

sont de loin les plus utilisés dans le processus de modélisation, ce qui peut sembler discutable dans la mesure où la société actuelle tend à devenir moins dépendante du temps du travail. La distribution consiste à déterminer vers quelles zones un espace donné émet des déplacements et inversement. Le calcul est, le plus souvent, basé sur le poids relatif de chaque zone en attraction et en émission et pondéré par la distance via l’utilisation de modèles gravitaires. Une matrice origine-destination concernant toutes les zones étudiées est ainsi calculée.

Le choix modal fait l’objet de recherches très dynamiques. Généralement, le choix du mode de ment utilisée dans le but de modéliser le partage modal. Ainsi, pour une origine i et une destination j, la probabilité d’utiliser les transports en commun plutôt que l’automobile équivaut à (Ben-Akiva et Lerman, 1985) : transport est considéré comme dépendant de l’offre de transport (notamment public), des caractéristiques du déplacement et d’un ensemble de variables relatives aux individus. Dérivée des modèles logistiques, la fonction logit est habituelle

) exp( 1 u P_TCij + =

où u correspond aux différences relevées entre les deux modes considéré, selon une série d’indicateurs sélectionnés par le modélisateur. Si cette fonction intervient généralement lors des étapes de choix modal, elle peut aussi être utilisée lors de l’étape d’affectation. Ce modèle est agrégé dans le sens où l’unité statistique est le pourcentage d’usagers choisissant tel mode parmi un ensemble disponible et pour des couples origine-destination zonaux donnés.

L’affectation du trafic sur le réseau se base fréquemment sur la technique émin 1

emment réductrice de minimisation des distances ou des temps de parcours, ce qui conduit à une

réseau et caractéristiques inhérentes), territoire (localisation des activités) et comportements de mobilité des citadins au sein d’une ville. C’est à ce prix qu’ils peuvent garantir un fonctionnement satisfaisant et être util es données d’entrées étant utilisées pour tester diffé

affectation tout ou rien puisque le chemin qui présente le coût minimal est choisi. Cette technique, très pragmatique, reste largement usitée en raison de sa simplicité alors qu’elle ne prend pas en compte des comportements décisionnels (Masson, 1998). Pourtant, les choix d’itinéraires ont donné lieu à des recherches relativement nombreuses dont nous rendrons compte par la suite. C’est au sein de cette dernière étape que se positionne notre travail.

Les modèles à quatre étapes interviennent donc dans le cadre d’analyses généralistes qui mettent en jeu des problématiques très variées. C’est ainsi qu’ils nécessitent une mise en relation des questionnements sur les sous-systèmes transports (architecture du

isés comme des outils de simulation, les variations d rents scénarios prospectifs.

En définitive, le modèle à quatre étapes peut être considéré comme une succession linéaire de quatre sous-modèles. A notre sens, il ne s’agit donc pas d’un modèle à proprement parler mais plutôt d’une démarche modélisatrice permettant de simuler et prédire les flux sur un réseau de transport. Critiqué, il a toutefois profité des acquis récents en matière de modélisation en

intégrant des sous-modèles désagrégés plus précis que ceux initialement utilisés. C’est notamment la raison pour laquelle il continue à servir de base théorique à de très nombreux travaux et reste opérationnel pour la prévision de trafic par exemple.

Figure 46 : Modèle à quatre étapes et processus de décision

soient peu réalistes du moment que les résultats donnent satisfaction. Progressivement, une famille de modèles est pourtant venue combler les défauts des modèles agrégés.