1Sous le double effet d’une évolution de la demande d’expertise en faveur d’une limitation de l’usage de l’automobile dans les villes et des possibilités ouvertes par les systèmes d’information géographique, les études statistiques sur le lien entre organisation territoriale et déplacements se sont multipliées à partir des années 1980. L’analyse porte sur trois dimensions : les caractéristiques des individus, les déplacements et les configurations territoriales. Les traitements sont dépendants des enquêtes menées sur les pratiques de déplacements ainsi que des recoupements possibles et statistiquement valables entre les données individuelles recueillies et les variables retenues pour caractériser les configurations territoriales (Boarnet, 2011).

2Les configurations territoriales sont souvent appréhendées par les « 3D » mis en avant par Robert Cervero et Kara Kockelman (1997) : Density, Diversity et Design, que nous pourrions traduire par densité, mixité fonctionnelle et composition urbaine. La densité met en rapport un nombre et une surface : le nombre est celui des habitants, des logements ou des emplois, la surface celle des circonscriptions administratives ou des entités urbanisées. La diversité est mesurée par l’assemblage de différentes fonctions urbaines, notamment le commerce et les services de proximité et le logement. La composition urbaine est le plus souvent analysée par la taille des îlots, la connectivité des réseaux viaires, plus rarement par des éléments de composition de l’espace public, tels que les arbres, les trottoirs ou le paysage de la rue. À ces « 3D » sont parfois ajoutées la distance aux arrêts de transports collectifs, mesurée à vol d’oiseau ou selon les parcours réels, et l’accessibilité aux emplois ou aux services, mesurée le plus souvent en distance-temps. Les caractéristiques des individus sont appréhendées selon les variables classiques de l’âge, du revenu, du niveau d’études, de l’équipement automobile et de la profession. Dans certains pays, la variable ethnique est renseignée. Concernant les déplacements, les analyses portent sur leur nombre, leur portée et les modes utilisés. Ces études, nombreuses, ont fait l’objet de synthèses (Handy, 2005 ; Brownstone, 2008 ; Ewing, Cervero, 2010) : nous ne les résumerons pas, mais en présenterons les principaux résultats, notamment pour montrer leurs limites dans la perspective d’une refonte des politiques d’urbanisme. Ces recherches portent sur les comparaisons entre métropoles (3.1), entre territoires urbains, périurbains et ruraux (3.2), enfin sur les caractéristiques des différents quartiers ou sous-ensembles des grandes villes (3.3).

3.1. Comparer les grandes métropoles

3Impossible de ne pas commencer cette présentation par les travaux des chercheurs australiens Newman et Kenworthy, datant de la fin des années 1980, parce que leur retentissement a été mondial (Desjardins, 2010a). Leurs travaux montrent un lien simple entre la densité des agglomérations et la consommation énergétique des habitants (Newman, Kenworthy, 1989). Les recherches de Newman et Kenworthy ont été réalisées à partir d’une commande de la Banque mondiale. Elles montrent qu’il existe un lien entre la densité et la consommation de carburants pour la mobilité des personnes (ce qui ne représente qu’une part minoritaire des consommations énergétiques totales d’une ville, puisque cela n’inclut pas les transports de marchandise, les déplacements interurbains de personnes, ni, bien sûr, les émissions liées au secteur du bâtiment ou de l’industrie). Les deux chercheurs ont comparé les situations de 37 métropoles d’Amérique du Nord, d’Australie, d’Europe et d’Asie. Une des grandes difficultés d’une telle entreprise réside dans la nécessité de collecter des données directement comparables. Pour étudier le lien entre organisation urbaine et énergie, ils ont effectué un bilan énergétique de la mobilité métropolitaine à partir du nombre de kilomètres réalisés en automobile, du taux moyen d’occupation des automobiles (tout au long de la semaine), d’une estimation de la consommation énergétique du parc automobile, du nombre de voyageurs pour chaque mode de transport collectif, des distances moyennes parcourues par voyage, en transport collectif et d’une estimation de la consommation énergétique des différents modes de transport collectif.

4Si les données concernant les transports collectifs urbains sont les plus simples à réunir, on ne peut, souvent, établir que des estimations à propos de la circulation automobile. Les auteurs ne précisent pas s’ils prennent en compte le trafic de transit dans leur calcul. En ce qui concerne les émissions de CO₂, le calcul est simple pour les transports consommant du pétrole (les auteurs utilisent des conventions d’émission de carbone par litre de carburant). Pour l’électricité, une approximation est effectuée à partir des modes de production de celle qui est localement consommée (charbon, hydraulique, nucléaire, etc.). Pour calculer des densités, il faut définir des périmètres métropolitains comparables. Les auteurs prennent en compte les périmètres fonctionnels et non la contiguïté du bâti. Cela conduit à sortir des limites administratives et à définir une « métropole fonctionnelle ». Aux États-Unis, les services statistiques ont défini une « aire métropolitaine » à partir des données du recensement (Standard Metropolitan Statistical Area). Toutefois, il y a des exceptions, notamment pour le cas de Los Angeles, où les données utilisées correspondent principalement aux limites du Los Angeles County. Pour Singapour et Hong Kong, les auteurs ont pris simplement les frontières nationales qui leur semblent correspondre aux limites de la région fonctionnelle. Londres est défini par les limites du Greater London. Pour Paris, ce sont les limites de la région Île-de-France qui sont retenues, notamment parce que cela permet un traitement aisé des sources statistiques. Bref, on perçoit, à travers ces quelques exemples, que les données sont à prendre avec précaution.

Graphique 1. Densité et consommation énergétique selon Peter Newman et Jeffrey Kenworthy.

5Les résultats de cette enquête montrent une relation entre la densité et l’énergie dépensée pour les transports de personnes. Trois groupes de villes se distinguent : les villes nord-américaines et australiennes sont caractérisées par de faibles densités urbaines et une consommation d’énergie très importante (elle est un peu moins forte cependant dans les villes canadiennes). Un deuxième groupe de villes, dont la densité et la consommation d’énergie par les transports privés sont moyennes, est principalement constitué par les villes européennes. Enfin, les villes les plus denses et les moins « énergivores » se révèlent être les villes asiatiques. Les résultats des travaux de Newman et de Kenworthy ont été beaucoup discutés, notamment en raison de l’agrégation des données utilisées et de leur fiabilité incertaine. Nous y reviendrons, mais le débat a principalement porté sur les préconisations pratiques que les auteurs ont formulées en s’appuyant sur les résultats empiriques qu’ils avaient obtenus.

3.2. L’automobile de la campagne aux métropoles

6À la suite de ces travaux, différentes recherches ont porté sur des comparaisons entre villes ou régions de taille différente. Une recherche britannique réalisée en 1993 pour le compte du ministère de l’Environnement donne quelques résultats intéressants sur la relation entre densité et consommation énergétique (Breheny, 1995). Elle montre qu’il y a un lien très net entre la densité de population et le nombre de kilomètres parcourus par personne et par semaine. Le nombre de kilomètres parcourus, tous modes de déplacement confondus, par personne et par semaine est en moyenne de 160, mais varie entre 206 pour les zones de moins de 1 habitant par hectare à environ 129 pour les quartiers qui ont une densité supérieure à 50 habitants par hectare, en passant par 153 pour les quartiers comprenant entre 15 et 30 habitants par hectare. Le nombre de kilomètres parcourus en automobile par semaine et par individu varie du simple (80 kilomètres) au double (près de 160 kilomètres) selon que l’on passe des zones les plus denses (plus de 50 habitants par hectare) aux moins denses (moins de 1 habitant par hectare). Sans surprise, la part modale des transports collectifs et de la marche augmente avec la densité. La même recherche montre que les distances parcourues, par personne et par semaine, sont très différentes selon la taille des agglomérations. Un habitant de l’Inner London parcourt, en 1993, une moyenne de 141 kilomètres (dont 76 en automobile) ; un habitant d’une aire métropolitaine de plus de 250000 habitants hors Londres, 113 (dont 70 en automobile) ; celui d’une agglomération comprise entre 100 et 250000 habitants, 160 kilomètres (dont 115 en automobile) ; enfin plus de 211 kilomètres pour un habitant du monde rural (dont 164 en automobile). Il n’y a pas de lien simple et linéaire entre la taille de la ville et le nombre de kilomètres parcourus : les habitants de l’Inner London ne sont pas ceux qui parcourent le moins de kilomètres par semaine : en moyenne 140 contre 120 pour ceux des Metropolitan Areas. Les habitants de l’Outer London se singularisent par un nombre de kilomètres élevé (166 km) et une part importante de l’automobile (114 km). À partir de ces données, des calculs ont été effectués par Breheny pour estimer la consommation d’énergie pour les déplacements par type de territoire. L’énergie consommée par individu varie de près de 1 à 2 entre l’Inner London et le monde rural.

7Une étude réalisée en Scandinavie fournit des résultats assez concordants. Peter Naess (1995) a utilisé différents matériaux pour calculer le lien entre énergie et aménagement du territoire avec une base de données approfondie sur 22 villes nordiques ; une étude extensive mais moins détaillée des 97 plus grandes villes de Norvège ; une analyse des déplacements domicile-travail autour de 15 villes suédoises ; une enquête auprès de 321 ménages dans 30 quartiers de la région d’Oslo ; une enquête auprès d’employés de six quartiers de la région d’Oslo. Peter Naess a étudié la situation selon des angles très nombreux pour identifier les effets des variables qui décrivent les formes urbaines et les conséquences des autres facteurs, notamment des facteurs socio-économiques. Il souhaite répondre aux économistes qui estiment que les effets des densités disparaissent dès lors que les traitements statistiques prennent en compte les facteurs tels que les revenus, les taux de motorisation, l’efficacité du véhicule, la structure du ménage, etc. Son calcul des densités urbaines se fait par division du nombre d’habitations par la surface urbanisée des villes considérées. Cette surface est estimée à partir de cartes. Ses conclusions sont que les variables décrivant les formes urbaines exercent une forte influence sur la consommation d’énergie dans les transports et que les principaux facteurs qui expliquent une faible consommation d’énergie sont la taille des villes, une forte densité de population à l’échelle de la ville et des différents quartiers, une densité plus forte dans le centre que dans la périphérie et une localisation déconcentrée des emplois à l’échelle des villes. Dans l’échantillon des 22 villes nordiques, lorsque les autres variables influençant la consommation d’énergie sont gardées constantes, il apparaît que les habitants de la ville la moins dense (15 habitants/hectare urbain : Halden) utilisent 25 % d’énergie de plus que les habitants de la ville la plus dense (33 habitants/hectare urbain : Copenhague) pour leurs déplacements. Pour l’ensemble des villes étudiées, il démontre que la consommation d’énergie est inversement proportionnelle à la densité.

8Une autre recherche menée par Frans Dielemann et ses collègues aux Pays-Bas (2002), à partir d’une enquête auprès de 70000 ménages sur leurs déplacements, distingue les pratiques de déplacement entre les habitants des grandes villes, des villes moyennes, des villes nouvelles et des zones périurbaines et rurales. Ils montrent que, si les variables individuelles sont importantes, notamment le revenu et le nombre d’enfants, la part et la distance des déplacements automobiles diminuent avec la densité. L’ensemble de ces travaux converge vers un même résultat : en matière de mobilité quotidienne, dans les pays développés tout au moins, la densité paraît un élément favorable à une moindre utilisation de l’automobile, donc à des consommations énergétiques plus faibles.

3.3. Dans les villes : un enjeu de densité ou d’organisation fonctionnelle ?

9Différents chercheurs se sont penchés sur le lien entre les formes urbaines et les pratiques de mobilité, en comparant les différents quartiers ou secteurs au sein d’une même ville ou métropole. Ces recherches visent en effet à savoir si le même lien entre densité et consommation énergétique se retrouve à l’échelle infra-métropolitaine, et cherchent ainsi à répondre plus précisément aux interrogations des urbanistes et aménageurs sur leurs possibilités d’action. En effet, les comparaisons entre villes et régions donnent des indications trop générales pour être des guides pour l’aménagement.

10De nombreuses recherches ont été menées par l’INRETS (Institut national de recherche sur les transports et leur sécurité), aujourd’hui IFSTTAR (Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux), pour mesurer les consommations énergétiques des ménages selon leur localisation au sein des aires urbaines. Ces travaux ont été conduits à partir d’une exploitation ad hoc des résultats des enquêtes sur les déplacements des ménages. Cette approche a été lancée par Jean-Pierre Orfeuil et Alain Bieber au début des années 1980. Ils ont cherché à estimer les Budgets énergie-transport (BET), définis comme la somme des consommations énergétiques engendrées en une journée par les déplacements d’une personne ou d’un ménage. À chaque déplacement, décrit par sa vitesse, son mode et sa distance, on peut associer un impact environnemental. Laurent Hivert a complété l’approche énergétique en prenant en compte différents polluants : monoxyde de carbone, hydrocarbures, oxydes d’azote et particules. Il définit alors un budget énergie-environnement des déplacements (BEED). Des recherches ont été réalisées en Île-de-France, à Lille, Grenoble, ou encore à Bordeaux (Gallez, Hivert, 1995 et 1998). La consommation d’énergie est calculée à partir des informations sur la mobilité des ménages pendant les jours de semaine, issues des enquêtes sur les déplacements, réalisées selon la méthode du CERTU (Centre d’études sur les réseaux, les transports, l’urbanisme et les constructions publiques). Elle correspond au produit de la distance parcourue par les valeurs respectives de la consommation et des émissions unitaires. Ces valeurs unitaires sont elles-mêmes définies par des mesures expérimentales réalisées par les laboratoires de l’INRETS. Pour les déplacements automobiles, les caractéristiques des véhicules (type de carburant, puissance fiscale, âge), la vitesse et les départs à froid sont pris en compte.

11Les leçons que tirent les travaux sur les budgets énergie-transport sont assez simples : selon que l’on vit dans une zone bien desservie et bien équipée, ou que l’on vit dans une zone peu dense et dépendante de l’automobile pour la plupart des activités, la consommation d’énergie pour la mobilité varie dans un rapport de 1 à 3 pour des personnes comparables en termes de niveau de vie et d’âge. La part la plus importante des écarts constatés s’explique par des différences dans la distance que les personnes ont à parcourir pour réaliser leurs activités quotidiennes. Une part minoritaire, mais significative, tient aux différences d’usage des modes de transport, puisque les habitants des cœurs urbains font une part plus importante de leurs déplacements à pied ou en transport en commun.

12Dans le cas de l’agglomération lilloise, on remarque, en 1998, qu’à Lille, Roubaix et Tourcoing, les personnes de plus de six ans effectuent en moyenne 12 km/jour, dont 50 % en automobile particulière. On passe de 16,5 km/jour, dont 60 % en automobile dans la banlieue de Lille à 18,5 km/jour, dont 65 % en automobile dans la banlieue de Roubaix et de Tourcoing. Dans les secteurs périurbains on arrive à 22,7 km/jour, dont 59 % en automobile. Si la distance au centre de l’agglomération explique la part plus importante de l’automobile, notons que la consommation énergétique est parfois élevée dans les banlieues proches et huppées de Lille, en raison d’un parc de véhicules plus consommateurs. La comparaison entre les enquêtes sur les déplacements de 1987 et de 1998 permet d’observer l’évolution des mobilités. La longueur des navettes entre le domicile et le travail augmente pour les habitants de toutes les zones de l’agglomération, mais plus vite pour les habitants des zones périurbaines (+ 48 % contre + 30 % en moyenne). Les écarts s’accentuent : entre les habitants du périurbain et ceux de la banlieue, le rapport des distances domicile-travail est passé de 1,5 en 1987 à 1,8 en 1998.

13Pour évaluer plus précisément le rôle d’un urbanisme planifié et celui du développement de l’offre en transports collectifs, des chercheurs ont comparé, dans le cas de l’Île-de-France, les consommations des villes nouvelles avec celles des autres franges de l’agglomération, à la même distance de Paris, entre vingt et trente kilomètres, dont le développement est moins planifié. Il apparaît clairement que les villes nouvelles, dynamiques en emploi, directement desservies par le RER et bénéficiant d’un réseau local de transports de qualité, se distinguent des communes des franges de l’agglomération, malgré une densité résidentielle à peu près comparable. La consommation énergétique y est en moyenne sensiblement inférieure. Ce gain d’efficacité est principalement dû à un partage modal plus favorable au transport collectif. Ainsi, une femme active consomme quotidiennement en moyenne 1264 gep (gramme équivalent pétrole) quand elle réside dans une ville nouvelle, contre 1585 gep quand elle habite une commune des franges de l’agglomération. Dans le premier cas, elle parcourt 31 kilomètres dont 16,3 en transport collectif et 10,6 en automobile, dans le second cas, elle parcourt 32 kilomètres dont 14,5 en transport collectif et 14,2 en automobile. Cette différence est beaucoup moins marquée pour les hommes. À densité comparable, les choix d’aménagement – ici la réalisation des villes nouvelles – expliquent néanmoins les différences importantes de consommation énergétique pour les déplacements.

14Plus récemment, analysant les résultats de l’enquête nationale transports de 2008, Jean-Pierre Nicolas (2013) a confirmé la part plus importante des kilométrages pour les ménages périurbains. Les émissions de gaz à effet de serre liées à la mobilité quotidienne ont augmenté de 11 % par tête entre 1994 et 2008 et passent de 3,3 à 3,77 kilogrammes par jour et par personne. Cette croissance des émissions est liée à l’allongement des distances (+ 8 %), tandis que l’augmentation du nombre de déplacements par personne et des émissions unitaires reste plus limitée (respectivement + 1 % et + 3 %). L’augmentation des distances est beaucoup plus forte dans le périurbain (+ 8,2 %) que dans les centres (+ 1,1 %), or l’accroissement des populations est plus rapide dans les zones périurbaines. Jean-Pierre Nicolas montre aussi des pratiques de mobilité différenciées, à l’intérieur des zones périurbaines. Résider dans un pôle secondaire d’une couronne périurbaine de Lyon permet de réduire les kilométrages effectués en automobile, par un recours plus fréquent aux services locaux et par des opportunités d’usage des transports collectifs pour se rendre dans Lyon et sa banlieue (Nicolas, 2013).

15Selon la localisation des ménages au sein des grandes agglomérations, les attitudes face à la mobilité sont ainsi très contrastées. Vincent Fouchier (Fouchier, 1997) a montré que les distances parcourues par individu et par jour sont d’autant plus faibles que la densité humaine nette (c’est-à-dire population + emploi/hectare urbain) de la commune de résidence est forte. Les résidents des communes de forte densité humaine nette parcourent des distances 2,6 fois plus courtes que leurs homologues des communes aux densités les plus faibles : 11,7 km/jour contre 30,3 selon les résultats de l’enquête globale de transport de 1991. Il montre également que le temps moyen de déplacements varie très peu en fonction de la densité : « Une telle constatation est essentielle. Elle montre le fait que parcourir des distances plus longues, lorsqu’on habite en faible densité, n’est pas pénalisant pour l’individu quant au temps qu’il passe dans les transports » (p. 133). La principale raison est une vitesse moyenne de déplacement plus réduite pour les résidents des zones de forte densité, qui est due à la fois à une congestion des réseaux et à une répartition modale différente des déplacements.

16Avec Caroline Gallez, Vincent Fouchier a évalué les conséquences environnementales de la mobilité en fonction des densités (Fouchier, 1997, p. 177-184). L’impact environnemental de chaque déplacement des Franciliens a été estimé en faisant le produit de la consommation ou pollution unitaire, par le mode et la longueur du déplacement. Lorsqu’on applique un coefficient de sinuosité aux déplacements à vol d’oiseau (ce qui permet de mieux mesurer les distances effectivement parcourues), les distances quotidiennes par individu varient d’un facteur de 2,3 entre la tranche de densité humaine nette la plus faible et la tranche de densité la plus forte. Mais puisque les parts modales et les vitesses de déplacement sont de surcroît différentes selon la densité, on mesure que les consommations énergétiques varient dans des proportions beaucoup plus importantes. L’écart est ainsi de 3,2 pour les consommations énergétiques et de 5,2 pour les émissions de CO₂. De nombreuses recherches, dans des pays différents, montrent le même type de résultat en défaveur des périphéries urbaines pour la mobilité quotidienne dans des villes aussi différentes que Bandung (Permana et al., 2008) ou Oslo (Holden, Norland, 2005).

17En effet, de nombreuses recherches montrent qu’outre la densité, une part très importante des déterminants territoriaux en matière de consommation énergétique et d’émission de GES relève de la répartition des ressources (logements, emplois, services, etc.) à l’intérieur de l’espace urbain. L’éclatement des fonctions à l’intérieur de l’agglomération, tout autant que leur étalement spatial ou leur densification, a de lourdes conséquences sur les distances des déplacements et le choix modal. Comme le rappelle Vincent Fouchier, à propos de l’Île-de-France : « On aurait pu penser, de manière simpliste, que l’accroissement des distances moyennes entre domicile et lieu d’emploi est proportionnel à l’accroissement spatial de l’agglomération ; mais ce n’est pas le cas. Dans la région, entre 1982 et 1990, on a vu les distances moyennes de déplacements domicile-travail augmenter rapidement (+ 17,6 %), mais beaucoup plus vite que le rythme de l’urbanisation (+ 7,6 %) ou l’accroissement net de population et emploi » (Fouchier, 1997, p. 187). Une abondante littérature a ainsi montré les effets de la répartition des activités sur les déplacements (Aguilera, Madre, Mignot, 2004). Aussi le fait qu’une grande partie de la littérature concentre ses préoccupations sur les seules densités résidentielles peut-il conduire à des conclusions trompeuses dans la mesure où la localisation des emplois par rapport aux axes de transport et aux possibilités de stationnement a une incidence majeure pour l’organisation des déplacements et le choix modal (Ewing, Cervero, 2010). Bref, la recherche montre donc que le levier d’action principal est moins la morphologie ou la densité pour elle-même que la manière dont s’agencent individus, activités et réseaux de transport pour faciliter une accessibilité peu émettrice de GES et peu consommatrice d’énergie.