Modèles de choix discrets et modèles de choix d’itinéraires

La plupart des études portant sur les choix d’itinéraires ont été réalisées dans l’optique de

space urbain est à la fois subie et choisie et "le cheminer ressemble à une

lecture-écriture" (Augoyard, 1979). On comprend facilement que les choix d’itinéraires sont

restreints et que les contextes de choix sont très variables d’un individu à l’autre. Or, les prédire les charges sur le réseau. Dans un souci de simplicité, l’affectation sur le réseau a longtemps été basée sur des principes de coût minimal, en terme de temps et d’argent, mais cette méthode qui ne reproduisait que très approximativement le processus de décision a été remplacée par des techniques plus réalistes. Le comportement de choix d’itinéraires a ainsi ouvert la voix à de nombreuses recherches.

Les premières modifications ont simplement consisté à tester les choix de route des conducteurs à partir de sous-groupes de la population étudiée. Implicitement, ces tentatives cherchaient à remettre en cause l’individu-type agissant toujours selon des préceptes de rationalité identiques. En travaillant sur les motifs de déplacements, Heathington et al. (1971) ont par exemple démontré que des différences de comportement pouvaient être relevées et que la sensibilité à la perte de temps n’était pas perçue de la même manière selon les motifs. La distinction homme-femme ou des appréciations sur la sécurité ont fait leur apparition à la même époque, principalement sur la base de résultats issus d’enquêtes analysées de manière agrégée.

Mais les apports les plus significatifs ont été le fait des travaux désagrégés et principalement des modèles de choix discrets. Ces modèles sont basés sur la définition de règles de décision pour un nombre fini d’alternatives. Le choix peut être décrit comme suit : (i) définition du problème de choix, (ii) génération des alternatives qui constituent l’ensemble de choix réduit considéré par l’individu, (iii) évaluation des attributs pertinents permettant de discriminer les alternatives, (iv) choix.

Ces modèles sont parfaitement adaptés aux déplacements en marche à pied qui s’effectuent entre choix et contrainte car le réseau impose le nombre de chemins potentiellement utilisables entre une origine et une destination. Cet ensemble de choix impose aussi des caractéristiques inhérentes aux "plus courts chemins" disponibles parmi lesquels le piéton aura à choisir ; la pratique de l’e

modèles de choix discrets permettent, c’est là tout leur intérêt, le calcul pour chaque individu de probabilités de choix en fonction des caractéristiques associées à chaque option disponible. Dans ces modèles, le rôle d’un attribut est fonction de la distribution de ses valeurs au sein de tous les chemins disponibles pour chaque trajet et non plus pour l’ensemble des individus considérés. En effet, étant donné que tous les individus ne disposent pas des mêmes ensembles de choix, un modèle agrégé ne peut être pertinent. A ce sujet, la figure 47 présente un cas exemplaire. Trois trajets sont présentés ici avec un nombre de plus courts chemins potentiels différents ; l’itinéraire effectivement choisi est figuré en gras dans le tableau. Si l’on considère l’ensemble des plus courts chemins sans distinction entre individus, la classe arbres de notre s. Mais en distinguant nomenclature semble devoir jouer un rôle dans les choix d’itinéraire

chaque plus court chemin, on remarque aisément que cela n’est pas le cas. Aucun des trois individus considérés ici n’a de choix à effectuer puisque les arbres sont répartis de manière homogène pour chaque contexte de choix. Logiquement, la classe arbre ne sera pas considérée comme significative dans le modèle désagrégé alors qu’elle pourra l’être dans le modèle agrégé.

Plus précis, ces modèles font l’objet de nombreux travaux. Le logit multinomial est l’un des plus utilisés ; il a été formalisé par D. McFadden et s’est enrichi des contributions notoires de M. Ben Akiva et S. Lerman (1985). Ce modèle est dérivé de la théorie du consommateur dans laquelle chaque individu est supposé agir de manière à maximiser son utilité, en fonction des options de choix dont il dispose. Il prend donc en compte l’alternative choisie mais aussi toutes celles refusées par chaque individu, ce qui permet d’analyser le choix en fonction du contexte et donne ainsi accès à une exploitation efficace des données à l’échelle désagrégée. Utilisé à

des fins spatia d’un attribut

donné d’un lieu sur les dynamiques spatiales qui lui sont associées. Plus généralement, il

liser le modèle approprié à la situation observée. Or, choisir un modèle En somme, elles renvoient aux questionnements sur la manière de modéliser les comportements humains et plus

mplet et permet de mettre en œuvre un nombre conséquent de modèles de choix discret utilisant des règles comportementales très raffinées. Le module Bioroute est par

les, le modèle logit multinomial permet de déterminer l’influence

permet de mesurer le rôle des variables testées ; le modèle logit est donc souvent utilisé dans un but explicatif (Durand-Dastès, 2001).

Dans un premier temps, il ne fut utilisé que pour modéliser des choix modaux. Mais il est désormais appliqué aux choix d’itinéraires et fait l’objet de tentatives de raffinements toujours plus poussées permettant de pénétrer au cœur des questionnements et des choix individuels (par exemple Sørensen, 2003 ; Antille, 2002 ; Bierlaire, 2001 ; Ben-Akiva et Bierlaire, 1999 ; Gil-Molto et Hole, 2004). Appliqués à la marche à pied, ces modèles dérivés du logit multinomial se révèlent très performants et aident à cerner les attitudes des piétons. Tout le problème est d’uti

implique des hypothèses fortes. Ces hypothèses portent sur l’individu, sur le choix des alternatives, sur les attributs pris en compte et sur les règles de décision.

spécifiquement aux oppositions entre économistes et psychologues.

Pour être complet, on signalera que d’autres recherches tentent de reproduire les comportements des piétons par l’intermédiaire d’une description très précise de l’environnement46_{. Ces travaux utilisent des systèmes multi-agents mais sont appliqués à des}

échelles très fines (Haklay et al., 2001 ; Kerridge et al., 2001 ; Bazzani et al., 2003) et ne nous concernent pas directement.