CHAPITRE 2 REVUE DE LITTÉRATURE
2.3 Modélisation des comportements
La troisième section de la revue de littérature présente un bref aperçu des différents modèles utilisés en transport pour effectuer la projection de la mobilité. Après un court historique du développement des approches de modélisation, divers exemples de projection de mobilité appliqués aux personnes âgées seront présentés.
2.3.1 Historique de développements des modèles
Depuis leur apparition dans les années 1950, trois générations de modèles, selon une catégorisation effectuée par Manheim, se sont succédées (Bush, 2003). La première génération est centrée autour du modèle de la procédure séquentielle classique à quatre étapes, dont la modélisation est effectuée à l’aide de données agrégées. Le territoire est divisé en différentes zones à caractéristiques uniques possédant toutes un centroïde d’où sont générés et attirés les déplacements.
Les quatre étapes de modélisation du modèle sont : 1. Nombre de déplacements (Génération)
2. Origine et destination des déplacements (Distribution)
3. Utilisation de différents modes de transport (Répartition modale) 4. Distribution des déplacements sur le réseau (Affectation)
Toutefois, ces méthodes de projection ont des défauts à cause de l’agrégation des données de mobilité (Bush, 2003). Dans un contexte de prévision de la mobilité, plusieurs erreurs peuvent découler du fait que ces modèles ne prennent pas en considération les différences de génération (entre cohortes), mais font des prédictions en se basant sur les comportements des cohortes actuelles. De plus, agrégeant les individus par secteur, l’analyse agrégée oblige l’uniformité comportementale d’un secteur (Desharnais, 2009). Par conséquent, ces modèles ne permettent pas d’obtenir un degré de précision suffisamment pertinent et ne fournissent que des indicateurs au niveau de la génération de déplacements et des distances parcourues (Bush, 2003).
La deuxième génération de modèles désagrégés a été développée dans le but de pallier aux problèmes de l’agrégation des données en utilisant des données désagrégées. Le but premier étant
de modéliser les comportements individuels des personnes en éliminant l’uniformité comportementale d’un secteur (Desharnais, 2009). L’analyse désagrégée tente de mieux représenter les décisions des individus en lien avec leurs caractéristiques socio-économiques, les caractéristiques d’un système de transport et les comportements de déplacement qui en découlent (Desharnais, 2009). La modélisation s’appuie sur le concept d’utilité provenant des théories micro-économiques, l’individu tentant de maximiser l’utilité de son déplacement. Toutefois, ces modèles ne permettent pas d’analyser les déplacements comme demande dérivée et ne tiennent pas compte des différences de comportement des individus (Bush, 2003).
Finalement, la troisième génération de modèle permet de prendre en considération l’évolution des comportements des individus en traitant les déplacements comme étant la demande dérivée du désir ou du besoin de participer à des activités (Bush, 2003). La projection de la mobilité des individus est donc plutôt concentrée sur l’analyse comportementale et/ou historique des habitudes de la mobilité. Les modèles d’activité et les modèles démographiques découlent de cette manière de penser les déplacements.
2.3.2 Modélisation des comportements des personnes âgées
Cette section présente le modèle IMPACT ainsi que le modèle âge-période-cohorte (Maoh, Kanaroglou, Scott, Paez, & Newbold, 2009).
2.3.2.1 Modèle IMPACT
Le modèle IMPACT (Integrated Model for Population Ageing Consequences on Transportation) est une application utilisant la procédure séquentielle classique (modèle de première génération) et permettant d’être intégré dans un système d’information géographique (SIG). Il s’agit donc d’une application GIS-T (Geographic information system for transportation purposes) ou SIG- Transport (Système d’information géographique-transport). Ce modèle permet d’évaluer les conséquences des changements démographiques et leur impact sur la mobilité des personnes âgées. Le modèle a été présenté en 2009 dans un article par Maoh et al. de l’université McMaster à Hamilton. La structure du programme est présentée dans la Figure 2-1. Le programme SIG-T contient trois modules : démographique, transport et environnemental. Le modèle démographique projette la population. Le module de transport projette les déplacements pour deux types de population : 15 ans et plus et population de 15 à 64 ans. La différence entre les deux projections
permet d’obtenir la mobilité des personnes âgées. Huit générations de déplacements, seize répartitions modales et seize distributions de déplacements différentes sont générées par le modèle. Finalement, le module environnemental permet de calculer différents indicateurs, dont le temps de parcours, ainsi que le taux estimé de différents polluants dans l’atmosphère (Co2, Nox, etc).
2.3.2.2 Modèles âge-période-cohorte
Les modèles démographiques sont mieux connus sous le nom d’analyse de cohortes ou modèle âge-période-cohorte. Alors que ceux-ci ont majoritairement été utilisés en démographie et en épidémiologie, leur application au transport reste peu fréquente. Gallez (1994) a été une des Figure 2-1 : Structure générale du modèle IMPACT (Maoh et al, 2009)
premières à l’appliquer dans le but de projeter la structure du parc automobile en France (Bussière, Armoogum, & Madre, 1996; Gallez, 1994b; Madre, 2002). Par la suite, le modèle a été raffiné par Krakutosvki (2004) afin de faire un modèle permettant la projection à long terme de la mobilité (Dejoux & Armoogum, 2010; Dejoux, et al., 2010; Krakutovski, 2004; Krakutovski & Armoogum, 2008). Cette méthode a été utilisée par Virginie Dejoux (2009) dans un article sur la projection de la mobilité d’une population vieillissante de Montréal. Celle-ci avait projeté la motorisation, le nombre de déplacements ainsi le budget-distance (distance moyenne parcourue quotidiennement). Les résultats font état d’une augmentation du nombre de ménages sans voitures, d’une légère augmentation du nombre de ménages avec une voiture et une diminution des ménages multimotorisés. L’auteure prévoit aussi une plus grande augmentation des distances moyennes de déplacements chez les personnes âgées que dans l’ensemble de la population. Les personnes âgées devraient aussi se déplacer plus, même si des différences importantes demeurent à cause de la répartition spatiale (déplacements plus longs en périphérie) et de la motorisation (plus de déplacements pour les ménages motorisés).
Bush (2003), dans sa thèse de doctorat, a effectué une intégration de l’analyse de cohortes et de la modélisation de la demande en transport. Elle fait mention du rattrapage des cohortes féminines sur la mobilité des hommes. De plus, l’effet de l’âge commencerait à devenir plus important à partir de 75 ans. Les projections sont obtenues en termes de probabilité d’effectuer un tel type de déplacement. De plus, elle conclut que les prochaines cohortes de personnes âgées seraient plus susceptibles d’utiliser les modes alternatifs que les précédentes cohortes. En dernier lieu, elle affirme que l’étalement urbain et la motorisation vont augmenter le besoin pour le transport à la demande.
Finalement, ces modèles peuvent aussi servir à comprendre comment un phénomène se répand dans la population. Récemment, un modèle APCRA (âge-période-cohorte-secteur de résidence) a été appliqué afin de comprendre comme l’utilisation de l’automobile et la motorisation chez les personnes âgées (Sun, Wang, Huang, & Kitamura, 2011).
Toutefois, son utilisation reste mineure dans le domaine de la projection de la mobilité et la richesse des données de ce projet permettra d’effectuer diverses analyses. Une explication plus complète des modèles démographiques sera effectuée dans les sections 3.1et 3.2 ainsi que dans le chapitre 5.