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    Plan

    Plan détaillé Texte intégral 1. Introduction 2. Le rôle du benchmarking pour l’amélioration des performances 3. Méthodologie pour la réalisation du benchmarking entre 34 villes 4. Résultats 5. Discussion et conclusion Bibliographie Notes de bas de page Auteur

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    Ce livre est recensé par

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    Table des matières

    Transports durables et mobilités urbaines : les défis du transport en commun

    Cristina Pronello

    p. 103-116

    Texte intégral 1. Introduction 2. Le rôle du benchmarking pour l’amélioration des performances 3. Méthodologie pour la réalisation du benchmarking entre 34 villes 4. Résultats 4.1. L’espacement moyen entre arrêts 4.2. Intervalle de temps entre deux passages 5. Discussion et conclusion Bibliographie Notes de bas de page Auteur

    Texte intégral

    1. Introduction

    1L’Organisation des Nations Unies (2012) estime que la population urbaine mondiale augmentera de 3,6 milliards d’individus en 2011 à 6,3 milliards en 2050. Près de 90 % de cet accroissement sera du fait des pays en développement, dont la population urbaine devrait presque doubler, passant de 2,7 à 5,1 milliards d’individus. Ces mêmes pays devraient donc accueillir plus de 80 % de la population urbaine mondiale d’ici à 2050, car les migrants ruraux-urbains recherchent une meilleure qualité de vie pour eux-mêmes et leurs familles.

    2Dans ce scénario global, l’Europe doit faire face à plusieurs défis : développement économique, changement démographique, atténuation et adaptation au changement climatique, urbanisation et transport. Le transport est l’un des aspects clés du développement urbain, d’autant plus que les objectifs de durabilité impliquent de développer de nouvelles approches pour concevoir le transport public afin d’obtenir un détournement modal de la voiture. Cet article vise à identifier les éléments utiles pour soutenir une rationalisation des réseaux de transport public, en les rendant plus efficaces et capables d’induire un changement modal.

    3La première partie présente le rôle du benchmarking dans la définition des indicateurs de performance des transports publics. La deuixème partie illustre la méthodologie de la collecte de données pour l’exercice d’analyse comparative entre 34 villes. En conclusion sont rapportées quelques suggestions pouvant améliorer la qualité de service.

    2. Le rôle du benchmarking pour l’amélioration des performances

    4Le benchmarking est une approche structurée pour améliorer la performance d’une organisation et ses thèmes clés incluent la mesure de la performance, la comparaison, l’identification des bonnes pratiques et l’identification des axes d’amélioration (Anderson et coll., 2003).

    5À long terme, le processus d’analyse comparative devrait faire partie d’une planification stratégique et d’un contrôle plus larges de la performance du transport urbain en institutionnalisant la collecte de données et les ressources humaines et financières disponibles (Henning et coll., 2011). L’utilisation d’un ensemble d’indicateurs, mieux connus sous le nom de Key Performance Indicators (KPI – indicateurs clés de performance), permet, en effet, de suivre la performance du réseau de transport public et de la comparer avec d’autres réalités. Les KPI, pour être efficaces, doivent être : spécifiques ; mesurables ; en nombre limité ; facilement disponible ; pertinents ; et limité dans le temps.

    6En outre, ils doivent être en mesure de quantifier la qualité des transports publics dans le contexte de son environnement opérationnel, en se référant à cinq domaines de performance :

    • l’utilisation du service : bien qu’elle ne soit pas une mesure directe de la qualité des transports publics, elle en indique la popularité ou la dépendance des usagers vis-à-vis des déplacements principaux. Les indicateurs sont :
      • répartition modale et part des usagers pour chaque mode ;
      • distance parcourue par les usagers ;
    • l’efficience du déplacement, déterminée par trois facteurs : la fiabilité, l’efficacité des opérations et la couverture du service. Les indicateurs sont :
      • la vitesse du déplacement ;
      • la durée du déplacement ;
      • la fiabilité par à l’égard des heures de départ et d’arrivée ;
      • la consommation de carburant et l’émission de polluants.

    7L’efficience est également influencée par d’autres facteurs : la composition des déplacements (par exemple l’utilisation de plusieurs modes pour un même déplacement), la connectivité entre les modes et l’efficacité des nœuds intermodaux.

    8Puisque ces facteurs ne sont pas toujours disponibles, les considérations portent généralement sur des paramètres plus faciles à identifier, comme la durée du déplacement et sa vitesse :

    • l’accessibilité : elle est définie comme la distance ou le temps, normalement parcourue à pied, entre le lieu de résidence et l’infrastructure de transport public. Pour la mesure de l’offre, nous pouvons identifier :
      • le pourcentage de zones ayant une bonne/mauvaise accessibilité aux transports publics (distance aux arrêts) ;
      • le niveau de service garanti par les services de transports publics locaux.

    9La littérature anglo-saxonne (Currie, 2010) indique une distance d’accès aux arrêts de transport en commun, basée typiquement sur un accès à pieds des usagers égal à :

      • 400 mètres pour l’accès aux arrêts de bus et de tramway ;
      • 800 mètres pour l’accès aux gares ferroviaires.
    • l’accessibilité en termes de prix : coût du transport pour les usagers, qui doit être rapporté au contexte socio-économique de la ville en question pour être utilisé comme élément de comparaison ;
    • l’« expérience de voyage » qui se résume dans la sensation de sûreté vis-à-vis des accidents, la sécurité personnelle à bord des véhicules et à l’intérieur des nœuds d’échange et dans le confort du véhicule. La sûreté liée aux accidents peut se référer, par exemple, aux nombres de « passagers/véhicule*km » ; la sécurité personnelle aux statistiques de la criminalité associées aux transports publics et relatives à la perception de la sécurité perçue par les utilisateurs. Le confort peut être mesuré par le pourcentage de personnes satisfaites ou insatisfaites du niveau de service.

    10Dans l’exercice de benchmarking qui suit, nous nous limiterons aux données disponibles dans les différentes villes, et ce afin de pouvoir comparer les indicateurs de différentes entreprises de transport du point de vue de la « productivité externe », principaux facteurs de maîtrise des coûts, composante prioritaire de cette étude.

    3. Méthodologie pour la réalisation du benchmarking entre 34 villes

    11L’exercice de benchmarking présenté ici a été exploité comme support pour définir les stratégies et les critères utilisés pour la réorganisation du réseau de l’aire métropolitaine de Turin. Le travail d’analyse comparative des entreprises de transport public a été réalisé pour 33 villes européennes et une extra-européenne. Afin de récolter les données nécessaires, une double approche a été utilisée :

    • la recherche d’étude de benchmarking parmi la littérature, d’information disponible au sein des sites internet des entreprises ou dérivant d’institut de statistique, etc.1 ;
    • la conception d’une enquête ad hoc, destinée aux entreprises de transport, aux villes et aux autorités organisatrices de transport.

    12Les données collectées ont été structurées dans un format évolutif et adaptable, permettant l’ajout, à tout moment, de données relatives à n’importe quelle autre ville.

    13L’approche initiale a consisté à prendre en compte une grande liste de villes sur laquelle une première sélection, basée sur la population de la zone métropolitaine, a été réalisée selon 6 classes de population : <1 million d’habitants ; 1-1,5 million d’habitants ; 1,5-2 millions d’habitants ; 2-3 millions d’habitants ; 3-4 millions d’habitants ; 4-5 millions d’habitants.

    14Les classes sont construites de manière à exclure les villes modestes ayant des réseaux de transport non comparables avec Turin. Le résultat forme un ensemble de 33 villes couvrant l’ensemble du territoire européen à laquelle a été ajoutée la ville de Melbourne en Australie. La ville de Melbourne a été choisie pour deux raisons principales :

    • pour ses dimensions, similaires aux grandes villes européennes analysées dans cette étude ;
    • pour son réseau de tramway, qui est le plus étendu dans le monde, constituant une référence qualitative ; Melbourne a également un excellent service de trains de banlieue qui garantissent une offre similaire à celle d’un réseau de métro.

    15Le tableau 1 présente la liste complète de 34 villes, accompagnée de la population et de leur positionnement géographique.

    Tableau 1. Classification des villes par population dans l’agglomération.

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    16La recherche bibliographique a permis d’obtenir une vue d’ensemble des 34 villes et a mis en évidence une disparité dans les données disponibles, qui font souvent référence à des années disparates, rendant la comparaison directe plus problématique. En outre, les études de benchmarking dans la littérature sont assez anciennes (en particulier en ce qui concerne les villes européennes) (Pourbaix et UITP, 2004 ; Taylor, 2004 ; Taylor et Clifford, 2006). Cette fragmentation de l’information a conduit à la conception d’une enquête pour réaliser une collecte de données actualisées et uniformes.

    17L’enquête est divisée en trois questionnaires, en fonction des rôles institutionnels, entre les entreprises de transport, les pouvoirs publics des villes et les autorités organisatrices de transports. Les questionnaires ont été conçus afin d’avoir une vision complète du fonctionnement de l’entreprise et d’impliquer au même titre les villes et autres agences de mobilité dans le but de collecter, sur un spectre plus large, les données sur la mobilité, y compris les services de transport non offerts par les sociétés de transports publics.

    18Les questionnaires ont été administrés via internet (questionnaire web) afin de contenir le coût de l’enquête et d’atteindre le plus d’entreprises possible. À cette fin, une série de courriels ont été envoyés sollicitant la compilation à quatre différentes catégories de répondants : les entreprises de transport, les autorités organisatrices de transports par le biais l’EMTA (European Metropolitan Transport Authorities), de l’UITP (Union Internationale des Transports Publics) et d’Eurocities. L’UITP et Eurocities n’ayant pas donné disponibilités pour contacter leurs associés, les destinataires de l’enquête se sont limités in fine aux entreprises de transport et à l’EMTA.

    19Le taux de réponse au questionnaire fut particulièrement bas. En effet, seulement 8 autorités organisatrices de transports, 5 opérateurs de transport public et 2 villes ont répondu. Le nombre total de répondants est donc de 15, mais concernant seulement 11 villes, puisqu’à certaines d’entre elles a répondu plus d’un organisme. En outre, dans la plupart des cas, les réponses fournies étaient partielles et de nombreuses données manquantes. Le nombre de villes avec quantité suffisante de données (bien que non complètes) s’élève à 6 sur un total de 11. En particulier, il est a noté que les entreprises qui ont répondu étaient, en pratique, celles avec lesquelles étaient établies des relations de collaboration antérieures, catalysant ainsi une grande volonté de participer enquête.

    20Les données de l’enquête ainsi récoltées, ainsi que les données provenant de la littérature et des sites des entreprises, ont été structurées de manière à fournir, pour chacune des villes identifiées, une fiche à consultation simplifier, contenant les principales données relatives aux transports publics.

    21Ci-dessous, les résultats présentés se concentrent sur deux indicateurs importants, disponibles pour toutes les villes analysées et permettant une comparaison complète entre la ville de Turin et d’autres réalités européennes et, en particulier, une comparaison avec des villes similaires à Turin.

    22Les deux indicateurs sont l’espacement entre les arrêts (et la vitesse moyenne résultante des lignes) et l’intervalle de temps entre deux passages (headway) aux heures de pointe et en heure creuse.

    4. Résultats

    4.1. L’espacement moyen entre arrêts

    23Les données relatives au réseau de chacune des villes sont reportées dans le Tableau 2, à la fois pour chaque mode de transport et de manière agrégée pour les réseaux de bus, de trolleybus et de tramway (réseau de surface). La couleur des cellules met en évidence, pour chaque groupe de villes, les valeurs de distance moyenne entre arrêts les plus faibles. On peut voir que Turin présente des valeurs plus faibles (340 m) que le groupe auquel elle appartient (592 m) et que la moyenne européenne (560 m).

    Tableau 2. Distance moyenne entre les arrêts par mode de transport et agrégés par modes de transport de surface dans les 34 villes.

    Image

    * La distance moyenne entre les arrêts des lignes bus et tramway a la même valeur parce que les données des deux modes de transport sont agrégées. ** La distance moyenne entre les arrêts des lignes bus et trolleybus a la même valeur parce que les données des deux modes de transport sont agrégées.

    24De même, dans le cas du métro, la distance moyenne est plus faible : 620 m comparés à 960 m dans la moyenne européenne et 800 m dans son groupe. Évidemment, le nombre d’arrêts de métro ne peut pas être changé, mais peut constituer une indication pour définir correctement le nombre d’arrêts dans la future ligne 2 (actuellement en phase d’avant-projet). Le réseau du Service Ferroviaire Metropolitain (Servizio Ferroviario Metropolitano – SFM) de Turin est en phase avec les autres villes européennes tant par son extension que pour la distance moyenne entre les arrêts (3,30 km par rapport à une moyenne européenne de 2,80 km). L’ouverture future de nouveaux arrêts au sein du réseau améliorera la capillarité du service.

    25Un des facteurs d’amélioration de la qualité de service peut être l’augmentation de la distance moyenne entre les arrêts, qui induit une augmentation de la vitesse commerciale du service. À cet effet, une comparaison a été faite entre les différentes villes en considérant les vitesses moyennes des modes de transport. Les données en question sont rares et fragmentées, de sorte que peu de considérations générales peuvent être faites. Le Tableau 3 présente la longueur du réseau par mode de transport et leur vitesse moyenne correspondante. La ville de Turin présente les vitesses les plus basses pour tous les modes, à l’exception des bus, par rapport aux villes de taille similaire. Considérant, cependant, toutes les villes conjointement, Turin maintient toujours la vitesse moyenne la plus basse pour les tramways et les SFM, tout en enregistrant l’une des valeurs les plus élevées pour les autobus.

    4.2. Intervalle de temps entre deux passages

    26Les données relatives aux intervalles de temps entre deux passages de véhicules assurant le transport public dans les différentes villes ont été classées en fonction du mode de transport (bus, tram, métro et service ferroviaire métropolitain) et du type d’intervalle de temps (PH : Peak Hour – heure de pointe, OPH : Off-Peak Hour – heure creuse) et rapporté en fonction de la distance moyenne entre les arrêts (Tableau 4). Au sein du tableau 4, les cellules mises en évidence présente, pour chaque groupe de villes, celles qui ont les valeurs d’intervalle de temps les plus faibles entre deux passages. L’intervalle de passage au sein de la ville de Turin (headway) est très proche de la moyenne des villes européennes, autour de 9 minutes, et inférieures à la moyenne de son groupe, néanmoins similaire avec la situation à Lyon. Turin présente également des valeurs en deçà des moyennes pour les heures creuses (15 minutes) que ce soit relatif à la moyenne européenne (16,9 minutes) ou relatif à la moyenne de son groupe (18 minutes).

    Tableau 3. Vitesses moyennes par mode de transport dans les 34 villes

    Image

    * La vitesse moyenne des tramways, de 46 km/h, fait référence uniquement au service Rhonexpress.

    27L’intervalle entre deux passages pour les trams est plus bas (5 minutes) que la moyenne européenne (9,4 minutes) et que celle des villes de même taille (6,8 minutes). Une valeur de fréquence de passage basse garantissant un service efficace et ne provoquant pas d’interférences entre les modes nécessite une plus grande distance moyenne entre deux arrêts et la mise en place de la priorité sémaphorique aux carrefours. La circulation en site propre est également une condition préalable essentielle pour les lignes de tramway, d’autant plus avec un service à haute fréquence.

    28De même en ce qui concerne les heures creuses, l’intervalle entre deux passages du tramway turinois est plus faible (7 minutes) que, à la fois, ceux des villes similaires et européennes (à la seule exception de Milan). Cela augmente mécaniquement les coûts d’exploitation pour assurer un service en heure creuse à faible demande. La même chose vaut pour l’intervalle de passage du métro, inférieur à celui des autres villes à la fois aux heures de pointe et creuses, grâce aussi à la technologie VAL (Véhicule Automatique Léger).

    Tableau 4. Intervalle de service des différents modes de transport dans les 34 villes.

    Image

    * La distance moyenne, en l’absence d’autres informations disponibles, est calculée considérant les données agrégées des différents modes.

    29L’intervalle de service du réseau SFM de Turin est de 30 minutes sur la ligne simple, valeur beaucoup plus élevée que la moyenne européenne (environ 18 minutes) et que celle des villes similaires (environ 16 minutes) parmi lesquelles elle a la valeur absolue la plus élevée.

    30Il est toutefois nécessaire de préciser que sur le réseau de Turin (depuis le 15 décembre 2013), 8 lignes assurent la desserte, dont certaines ont un intervalle de 30 minutes aux heures de pointe et 60 minutes aux heures creuses. Le tronçon central sur lequel presque toutes les lignes convergent (Lingotto FS – Stura FS) connaît un intervalle d’environ 10 minutes.

    5. Discussion et conclusion

    31L’arbitrage entre coûts et revenus est un défi majeur pour les transports publics. En effet, l’engagement requis par les opérateurs sur les recettes est souvent difficile à maintenir, car la participation dépend des conditions de concurrence avec les modes privés et de la situation économique et sociale. Dans les pays où les opérateurs de transport public sont en concurrence sur le marché, cela ne semble pas avoir entraîné des économies sur les coûts unitaires de production, tandis que la capacité des opérateurs à restructurer le service en réponse à un appel d’offres est devenue un moyen important de générer une réduction des coûts d’exploitation. L’évolution vers des « contrats de performance » pourrait être une solution pour limiter l’accroissement des dépenses, à condition que les financeurs publics soient prêts à négocier des changements sensibles dans la structure du réseau.

    32On peut alors affirmer que c’est au niveau de la conception du réseau que l’on obtient les gains potentiels les plus importants, comparé au contrôle des coûts unitaires ou à la hausse des tarifs. Néanmoins, il faut encore considérer la mission confiée aux transports publics (rôle social, décongestion du trafic, amélioration de l’environnement, cohérence entre les systèmes de transport et l’urbanisation) pour ne pas tomber dans une simple rationalisation économique contraire aux objectifs de politique publique.

    33Il ne fait aucun doute que la recherche de l’efficacité commerciale pose des problèmes différents du point de vue des politiques publiques. La réévaluation des performances d’un réseau à son taux d’utilisation (nombre de déplacements par véhicule*km) conduit automatiquement à l’ajustement de l’offre au volume de la demande. Par conséquent, il est très facile de supprimer les services à faible utilisation (souvent en heure creuse) ou de limiter le service dans les zones à faible densité (par exemple, à la périphérie). Cependant, cela contraste avec les objectifs de la mobilité durable (réduction de l’utilisation de la voiture) et avec la valeur sociale des transports publics. Par conséquent, l’intérêt de cet indicateur ne réside pas dans sa valeur absolue, mais dans sa valeur relative : c’est un descripteur qui identifie les lignes à faible fréquentation pour en comprendre les raisons et définir les actions qui améliorent sa performance. Les raisons peuvent être de nature structurelle (qualité de service inadéquate par rapport à la demande) ou dérivant de la différence entre le service offert et les attentes des utilisateurs (fréquence trop basse, temps de déplacement élevés par rapport aux modes concurrents).

    34Construire un réseau sur la demande effective de transport est donc le premier élément pour répondre aux besoins des utilisateurs. Deuxièmement, il faut considérer une ligne unique comme un point d’accès au réseau afin de reconnaître la juste importance des correspondances. À cet effet, la hiérarchisation du réseau permet de définir un ensemble de lignes fortes auxquelles se connectent les lignes d’adduction, garantissant une meilleure couverture du territoire et multipliant ainsi les destinations atteignables et générant un effet de réseau. Évidemment, pour faire face à la concurrence de la voiture et en décourager l’utilisation, il faut viser un service de qualité en termes de nombre de trajets par jour. La construction d’indicateurs de performance par ligne est donc très importante, mais nécessite une collecte de données à cette échelle. Les données de service (voies, arrêts, fréquences), bien que disponibles, sont parfois rendues complexes par l’organisation même : service variable selon les jours, itinéraires variés tout au long de la journée, etc. De plus, bien que le service de programmation opérationnel possède ces données, celles-ci ne sont pas toujours collectées et archivées pour une analyse ex post.

    35Les données relatives aux utilisateurs sont également souvent fragmentaires ; la fréquentation de chaque ligne est connue tout au long de l’année lorsque les compteurs automatiques (ou la validation des titres de transport) fournissent le nombre total de voyages. Compte tenu des besoins de l’entreprise, ces données sont suffisantes, mais ne permettent pas d’identifier l’itinéraire complet effectué avec les transports en commun (descente, correspondance) et, encore moins, de connaître les caractéristiques de l’utilisateur.

    36À cette fin, l’entreprise doit effectuer des enquêtes origine-destination qui, étant longues et coûteuses, ne sont effectuées que sporadiquement. Un autre problème de ces enquêtes est qu’elles ne sont pas standardisées en ce qui concerne la sélection de l’échantillon (sélection des lignes, sélection d’intervalles de temps ou des services, recensement ou extraction aléatoire) ou en ce qui concerne le contenu des questions posées aux utilisateurs. En outre, il n’est souvent pas demandé l’itinéraire suivi par l’usager avant et après l’utilisation du véhicule courant pour reconstituer l’ensemble du déplacement. Enfin, la construction d’indicateurs nécessite des données externes relatives à l’emplacement des lieux de résidences, des services, des locaux commerciaux et des structures de l’éducation.

    37Malgré les difficultés évoquées ci-dessus, connaître la fréquentation des lignes est primordial. En effet, lorsqu’en France il a été relevé que le nombre de trajets par véhicule*kilomètre n’a cessé de diminuer de façon continue depuis 2000, on s’est rendu compte que les réseaux n’étaient pas attractifs : l’augmentation de la fréquentation était inférieure à celle de l’offre, ce qui a contribué à la détérioration de la situation financière des réseaux de transport public (GART, 2011). Cette tendance correspond à une époque où le service fut étendu aux zones périphériques à faible densité, les fréquences augmentées et la durée de service allongé pour assurer le service public de transport tout au long de la journée. En outre, un autre élément important est la différentiation des lignes en fonction du mode utilisé (métro, tramway, bus), des zones desservies (centre, banlieue, pôles productifs) et des itinéraires suivis. Cela met en lumière l’importance de segmenter l’offre en fonction du territoire sur lequel chaque ligne du réseau est insérée : les lignes qui circulent dans une zone protégée ou qui ont des sites propres desservent le centre-ville et les zones à densités plus importantes, tandis que les lignes sur voie mixte fournissent des connexions lorsque la masse des usagers est moins importante et ont un rôle géographique d’adduction aux lignes principales.

    38Cette structuration permet différents niveaux de services et améliore l’efficience unitaire des lignes en étroite corrélation avec les zones desservies grâce à une segmentation fonctionnelle de l’offre :

    • fonction de transport de masse : assurée par des lignes fortes desservant le centre-ville en passant par des zones urbaines à forte densité où concourent des lignes d’adduction ;
    • fonction d’adduction : assurée par des lignes qui permettent aux passagers de transborder sur des lignes fortes ; elles peuvent être situées dans des zones densément peuplées ou desservir des passagers venant de zones excentrées ;
    • fonction de desserte du territoire : assurée par des lignes qui parcourent principalement les zones urbaines périphériques et permettent l’accès à des lignes fortes.

    39Sur cette base, la hiérarchisation fonctionnelle des lignes a été réalisée lors de la réorganisation du réseau de transport public dans l’aire métropolitaine de l’agglomération de Turin (Pronello et coll., 2014).

    Bibliographie

    ANDERSON, R.J., HIRSCH, R., TROMPET, M., 2003. Developing Benchmarking methodologies for Rail Infrastructure Maintenance Management Companies. EUROPEAN TRANSPORT CONFERENCE, Strasbourg, France.

    DAAMEN, W., HOOGENDOORN, S.P., 2006. Free speed distribution for pedestrian traffic, 85th Annual Meeting Transportation Research Board, p. 1-13.

    GART, 2011. L’année 2010 des transports urbains. (Enquête annuelle sur les réseaux TPU – DGTIM, CERTU, GART, UTP).

    GRAHAM, C., 2010. Quantifying spatial gaps in public transport supply based on social needs, Journal of Transport Geography, vol. 18, 31-41.

    HENNING, T., ESSAKALI, M.D., OH, J.E., 2011. A framework for urban transport benchmarking. The World Bank – The International Bank for Reconstruction and Development, Washington DC.

    POURBAIX, J., UITP, 2004. Urban Transport Benchmarking Initiative. Annex A6 Public Transport Organisation and Policy. European Commission, Directorate General for Energy and Transport.

    PRONELLO, C., CAMUSSO, C., RAPPAZZO, V., MISCIO, F., GABORIEAU, J.B., 2014. Riorganizzazione della rete di TPL di superficie dell’Area Metropolitana di Torino.

    TAYLOR, N., 2004. Urban Transport Benchmarking Initiative. Annex A1.2 Review of Previous Initiatives. European Commission, Directorate General for Energy and Transport.

    TAYLOR, N., CLIFFORD, S., 2006. Urban Transport Benchmarking Initiative. Year Three. Annex A1 Common Indicator Report. European Commission, Directorate General for Energy and Transport.

    UNITED NATIONS, 2012. World Urbanization Prospects: the 2011 Revision: Highlights. United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division, New York.

    Notes de bas de page

    1 Web-survey ; www.myamsterdamguide.com; www.iamsterdam.com; en.gvb.nl/overgvb ; en.gvb.nl/reisinformatie ; www.urbanrail.net/eu/nl/ams/amsterdam.htm; www.urbanrail.net/eu/nl/ams/ns-trains.htm; www.delijn.be; www.velo-antwerpen.be; www.antwerpbikes.be; www.bkv.hu/en; ptv.vic.gov.au/ ; www.yarratrams.com.au; Transport Demand Information Atlas, Vol 1, Melbourne, 2008 ; www.trikken.no; Ruter. « Ruterrapport 2009: 10 » (in Norwegian). Retrieved 2009-10-09 ; European green capital application from Oslo, report by Oslo Kommune.

    Auteur

    • Cristina Pronello

      Politecnico di Torino – Université de Technologies de Compiègne

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    Le texte seul est utilisable sous licence Licence OpenEdition Books. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont « Tous droits réservés », sauf mention contraire.

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    Dire la ville c’est faire la ville

    Dire la ville c’est faire la ville

    La performativité des discours sur l’espace urbain

    Yankel Fijalkow (dir.)

    2017

    Lille, métropole créative ?

    Lille, métropole créative ?

    Nouveaux liens, nouveaux lieux, nouveaux territoires

    Christine Liefooghe, Dominique Mons et Didier Paris (dir.)

    2016

    Biocarburants, les temps changent !

    Biocarburants, les temps changent !

    Effet d'annonce ou réelle avancée ?

    Helga-Jane Scarwell (dir.)

    2007

    Forêts et société au Canada

    Forêts et société au Canada

    Ressources durables ou horreur boréale ?

    Éric Glon

    2008

    Le changement climatique

    Le changement climatique

    Quand le climat nous pousse à changer d'ère

    Isabelle Roussel et Helga-Jane Scarwell (dir.)

    2010

    Inégalités écologiques, territoires littoraux & développement durable

    Inégalités écologiques, territoires littoraux & développement durable

    Philippe Deboudt (dir.)

    2010

    Enseigner les sciences sociales de l'environnement

    Enseigner les sciences sociales de l'environnement

    Un manuel multidisciplinaire

    Stéphane La Branche et Nicolas Milot (dir.)

    2010

    Développement durable et territoire

    Développement durable et territoire

    Nouvelle édition originale

    Bertrand Zuindeau (dir.)

    2010

    Éco-fiscalité et transport durable : entre prime et taxe ?

    Éco-fiscalité et transport durable : entre prime et taxe ?

    Séverine Frère et Helga-Jane Scarwell (dir.)

    2011

    Écologie industrielle et territoriale

    Écologie industrielle et territoriale

    Stratégies locales pour un développement durable

    Nicolas Buclet

    2011

    Universités et enjeux territoriaux

    Universités et enjeux territoriaux

    Une comparaison internationale de l'économie de la connaissance

    Patrizia Ingallina (dir.)

    2012

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    1 Web-survey ; www.myamsterdamguide.com; www.iamsterdam.com; en.gvb.nl/overgvb ; en.gvb.nl/reisinformatie ; www.urbanrail.net/eu/nl/ams/amsterdam.htm; www.urbanrail.net/eu/nl/ams/ns-trains.htm; www.delijn.be; www.velo-antwerpen.be; www.antwerpbikes.be; www.bkv.hu/en; ptv.vic.gov.au/ ; www.yarratrams.com.au; Transport Demand Information Atlas, Vol 1, Melbourne, 2008 ; www.trikken.no; Ruter. « Ruterrapport 2009: 10 » (in Norwegian). Retrieved 2009-10-09 ; European green capital application from Oslo, report by Oslo Kommune.

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    Ce livre est cité par

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    • DEBOS, Franck. LANCINI, Maria Daniella. (2025) The Ethics of Artificial Intelligence. DOI: 10.1002/9781394411368.ch6
    • DEBOS, Franck. (2025) The Ethics of Artificial Intelligence. DOI: 10.1002/9781394411368.ch5

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    Pronello, C. (2019). Transports durables et mobilités urbaines : les défis du transport en commun. In P. Ingallina (éd.), Ecocity, Knowledge city, Smart city. Villeneuve d’Ascq: Presses universitaires du Septentrion. https://doi.org/10.4000/books.septentrion.35944
    Pronello, Cristina. « Transports durables et mobilités urbaines : les défis du transport en commun ». In Ecocity, Knowledge city, Smart city, édité par Patrizia Ingallina. Villeneuve d’Ascq: Presses universitaires du Septentrion, 2019. doi:10.4000/books.septentrion.35944.
    Pronello, Cristina. « Transports durables et mobilités urbaines : les défis du transport en commun ». Ecocity, Knowledge city, Smart city, édité par Patrizia Ingallina, Presses universitaires du Septentrion, 2019, https://doi.org/10.4000/books.septentrion.35944.

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    Format

    Ingallina, P. (éd.). (2019). Ecocity, Knowledge city, Smart city. Villeneuve d’Ascq: Presses universitaires du Septentrion. https://doi.org/10.4000/books.septentrion.35851
    Ingallina, Patrizia, éd. Ecocity, Knowledge city, Smart city. Villeneuve d’Ascq: Presses universitaires du Septentrion, 2019. doi:10.4000/books.septentrion.35851.
    Ingallina, Patrizia, éditeur. Ecocity, Knowledge city, Smart city. Presses universitaires du Septentrion, 2019, https://doi.org/10.4000/books.septentrion.35851.
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