La mobilité en ville après 2 ans de crise COVID — Etude de cas à Rennes et Nancy grâce aux données Mobility Patterns
Article co-rédigé par Carbone 4 et Patterns (Hove)
- Thomas Raisson — Chef de Projet Hove
- Clément Mallet — Consultant Senior Carbone 4
Le 11 mai 2022, nous fêtions le deuxième anniversaire de la fin du premier confinement. Après 2 ans, nos habitudes de mobilité ont-elles significativement changé à la suite de la crise sanitaire ? Et surtout quels sont les impacts sur les émissions de gaz à effet de serre, directement émises par nos déplacements ? Au-delà des retours d’impressions et de cas personnels, Carbone 4 et Patterns proposent une analyse basée sur des données de mobilité constatées quotidiennement, pour appréhender ces évolutions, en prenant en compte l’évolution des offres de transports réellement déployées.
Pour ce premier cas d’usage, une grande agglomération (Rennes Métropole) et une moyenne (Métropole du Grand Nancy) ont été sélectionnées. Les déplacements (1) relevés en février 2020 ont été comparés à ceux de février 2022.
(1) Déplacements en jour ouvré (hors vacances scolaires), disposant de leur origine et de leur destination à l’intérieur d’une des deux métropoles. Certaines populations possédant moins de smartphone que la moyenne (typiquement moins de 15 ans ou personnes âgées) sont moins représentées, ce qui constitue un léger biais de la méthode.
La méthode utilisée
La mesure est basée sur un échantillon (environ 280 000 trajets mensuels intra Rennes Métropole et 180 000 déplacements intra Métropole du Grand Nancy) de trajets issus de la géolocalisation de smartphones, collectés à partir d’un panel d’applications mobiles variées. La précision de la géolocalisation permet de dissocier les modes de transport empruntés et de calculer les distances de parcours associées. Plus précisément, un algorithme d’allocation modale compare la compatibilité horaire et spatiale avec les différents itinéraires modaux possibles (transports en commun, vélo, marche ou véhicule personnel), pour accéder au détail du parcours emprunté : par exemple, un usager passant par les pistes cyclables est probablement à vélo et un usager superposé aux parcours et horaires exacts du bus, probablement en bus.
Les émissions en CO2 équivalent sont ensuite estimées en liant cette distance avec les émissions de chaque mode, ramenées au voyageur-kilomètre. La vision est une vision ACV incluant l’usage mais aussi la fabrication et la fin de vie des véhicules. Pour les déplacements utilisant les transports en commun, ces émissions dépendent fortement du taux de remplissage réel, qui a été calculé quotidiennement sur chaque ligne de transport.
Un redressement statistique, basé sur des données socio-démographiques, permet une estimation des distances et émissions équivalentes de l’ensemble de la population. Quotidiennement, la donnée est redressée pour prendre en compte les différences de répartition entre l’échantillon des utilisateurs actifs et la population totale de la commune (donnée INSEE).
Quels enseignements nous apportent ces données ?
Tout d’abord en termes de distances parcourues, on observe au final assez peu de changement: une légère hausse des distances totales (+3,7%) à Nancy et une légère baisse (-3,5%) à Rennes. Dans les deux villes, on constate que le recours aux transports en commun a diminué. En absolu comme en relatif, les trajets à pied et surtout en transports en commun ont diminué fortement, jusqu’à -32% de km en moins en transports en commun à Rennes. La hausse modérée du trafic vélo/trottinette (2) n’est pas suffisante pour compenser cette désaffection et transport en commun. Ainsi la part des kilomètres parcourus en voiture a augmenté dans les deux villes (passant de 74,1% à 77,6% à Nancy et de 75,9% à 79,7% à Rennes).
(2) : Cette hausse très modérée du trafic vélos/trottinettes en février est confirmée par les données publiques d’autres villes telles que Rennes en Bretagne. Il est possible que le boom du vélo post-covid rapporté par certaines analyses soit encore lié à la météo : augmentation forte pendant les mois chauds par rapport à la situation pré-covid mais plus faible pendant les mois d’hiver.
Au global, les émissions sont en hausse dans les deux villes (+10 % à Nancy et +1% à Rennes). En effet, non seulement l’augmentation des trajets en voiture se traduit directement par une hausse quasi proportionnelle des émissions (3) mais les émissions des transports en commun n’ont que peu diminué ou sont restées stables. En effet, pour garantir un service de qualité, l’offre de transport en commun n’a pas ou peu été modifiée, même si la fréquentation a été réduite.
(3) : Quelques limites méthodologiques toutefois, les travaux font l’hypothèse que le taux de remplissage des voitures n’a pas varié, hors il est possible que dans certains cas des trajets faits auparavant seul en voiture soient faits à deux (exemple un adolescent qui allait au collège en transport en commun et que son père ou sa mère dépose maintenant au collège en voiture sur le chemin du bureau).
Quelles conclusions en tirer ?
Ces chiffres, certes non exhaustifs puisqu’on parle de deux villes en France et sur deux mois seulement sont toutefois illustratifs d’un constat fort : le “monde d’après” tant évoqué lors de la crise COVID ressemble encore à bien des égards au “monde d’avant”. Beaucoup de voiture et encore trop peu de transport en commun ou de mobilité douce, y compris dans les pôles urbains denses. Les efforts pour poursuivre la réduction de la voiture au quotidien sont plus que jamais nécessaires.
Mobility Patterns regroupe au sein de Hove (anciennement Kisio) une équipe de passionnés spécialisés sur les questions de mobilité.
L’équipe développe des outils et méthodes basées sur l’exploitation de diverses sources de données pour mieux comprendre les dynamiques de mobilités au sein des territoires urbains et ruraux.
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