Le métro parisien en période pandémique : le privilège de l’immobilité

La pandémie du Covid-19 a largement impacté nos mobilités quotidiennes depuis mars 2020. Les confinements successifs, les injonctions au télétravail, les changements de programmes d’activités Conversation proposée par :
Olivier Finance
Université de Strasbourg, Laboratoire Image Ville Environnement
ou encore une certaine appréhension liée à la potentielle promiscuité dans les rames et les reports modaux liés ont eu des effets marqués sur la fréquentation des transports en commun.

La mobilisation des données ouvertes de la RATP et d’IDF Mobilités permet d’examiner en creux les effets induits de ces injonctions à rester chez soi dans le cas de la métropole parisienne. La comparaison de la fréquentation des stations du métro et du RER entre 2019 et 2020 ouvre la possibilité de cerner à la fois l’ampleur et les disparités spatiales induites par la pandémie du Covid-19 sur les mobilités métropolitaines (Figure 1).

Figure 1
Évolution 2019-2020 du nombre de validations par station du réseau RATP


Données exploitées

Les données exploitées proviennent de la RATP et d’IDF Mobilités, respectivement exploitant majeur du réseau lourd francilien et autorité organisatrice des transports de la région Île-de-France. La RATP publie annuellement des données de fréquentation des stations de la portion du réseau lourd qu’elle exploite. Les données les plus récentes correspondent, pour chaque station, au nombre de validations en entrée sur la totalité de l’année 2020. Ces données étant disponibles depuis 2013, une analyse poussée des trajectoires de fréquentation des stations pourrait être envisagée. Ici, seules les données de 2019 et 2020 sont sélectionnées, afin de comparer très directement les validations lors de la dernière année pré-pandémique et les validations en 2020. Bien entendu, des données plus détaillées d’un point de vue temporel seraient probablement plus appropriées (validations par mois, par semaine, par jour, par heure…), tout comme des données couvrant les lignes non exploitées par la RATP (lignes ou portions de lignes de RER gérées par la SNCF notamment). En effet, les données disponibles ne couvrent que le réseau de métro de la RATP et deux portions de deux lignes de RER parmi cinq (le RER A à l’exception des branches de Poissy et Cergy à l’ouest gérées par la SNCF, et le RER B au nord de la Gare du Nord géré lui aussi par la SNCF). Les données couvrant le réseau de bus et de tramway ne sont quant à elles pas disponibles. Ce sont cependant, une fois croisées avec le référentiel des stations d’IDF Mobilités (incluant leur localisation géographique), les données de fréquentation du métro parisien institutionnelles les plus détaillées disponibles en Open Data à ce jour. Les jeux de données alternatifs potentiellement disponibles proviennent quant à eux d’applications commerciales (Google, Moovit, etc.) ; Google construit par exemple ses données de mobilité à partir des smartphones des personnes ayant activé volontairement le paramètre « Historique des positions » dans leur compte.


Fréquentation pré-pandémique et fréquentation en période pandémique : quelques éléments de lecture

La carte proposée ici (Figure 1) croise les entrées en station enregistrées sur l’ensemble de l’année 2019 et sur l’ensemble de l’année 2020 par le calcul d’un simple taux de variation. À l’échelle de la zone d’étude, la fréquentation cernée par le nombre de validations s’avère en baisse de 49% en 2020 par rapport à 2019, en cohérence avec les statistiques établies par l’Institut Paris Région à partir de données de validations ou issues d’applications (Figure 2).

Figure 2
Évolution 2019-2020 globale de la fréquentation des transports en commun d’Île-de-France à partir de deux sources (Institut Paris Région)

En descendant à l’échelle de la station, toutes les stations couvertes présentent une baisse importante de leur fréquentation, mais cette évolution présente des disparités très marquées d’une station à une autre, de -16% à -75%. Plusieurs dimensions permettent d’expliquer ces disparités.


Évolutions contrastées de la fréquentation : quelques éléments interprétatifs

Afin de dégager des tendances générales dans les évolutions contrastées de la fréquentation des stations, il peut être utile de mettre de côté directement des cas très particuliers relatifs à des fermetures longues de stations, s’accompagnant de reports sur les stations adjacentes. Ceci s’observe tout particulièrement dans le cas d’Auber / Opéra, Goncourt / République et Porte de Choisy / Porte d’Italie (Figure 3). La station Goncourt ayant été fermée une partie conséquente de l’année 2019, ceci biaise la référence du calcul du taux de variation, aboutissant à une diminution de fréquentation en apparence bien plus faible que les autres stations entre 2019 et 2020. La situation est similaire du côté de la station Porte de Choisy, elle aussi fermée mais pour une longue partie de l’année 2020 ; la diminution de fréquentation, bien plus marquée que les autres stations, résulte là aussi de deux situations non comparables. On notera dans ce cas le report qui semble évident vers la station adjacente Porte d’Italie, qui présente, elle, une diminution de fréquentation bien plus faible que les autres stations entre 2019 et 2020.

Figure 3
Focus sur les stations Auber (1), Goncourt (2) et Porte de Choisy (3)

Une deuxième dimension semble liée au tourisme, aux loisirs et aux déplacements à longue distance. De très nombreuses stations parmi celles (hors travaux) présentant les diminutions de fréquentation les plus marquées sont situées à proximité de grands monuments ou haut-lieux touristiques ou de loisirs (Figure 4) : Bir Hakeim assurant la desserte de la Tour Eiffel (-62%), le Funiculaire de Montmartre (-75%) ou encore Marne-la-Vallée – Chessy qui dessert en tout premier lieu les parcs Disneyland (-64%). La réduction drastique des déplacements à longue distance pendant une partie de l’année explique probablement aussi une part des diminutions de fréquentation très marquées concernant cette même station de Marne-la-Vallée – Chessy qui accueille également une gare TGV, tout comme pour Antony sur le RER B sud, qui joue le rôle d’interface entre l’aéroport d’Orly via l’Orlyval et le réseau de transports en commun lourd (-56%, là où les stations adjacentes présentent des diminutions de fréquentation généralement plus faibles que la moyenne).

Figure 4
Focus sur la branche est du RER A, les environs de la Butte Montmartre et de la Tour Eiffel, sur le RER B sud

Outre ces effets « travaux » et « tourisme / loisirs / déplacements à longue distance », deux effets majeurs semblent venir se combiner : la diminution du pouvoir attractif des quartiers denses en emplois et notamment en bureaux, et la sociologie des quartiers.

En effet, plus de télétravail, cela implique (drastiquement) moins de validations dans les zones à forte concentration d’emplois, et ceci d’autant plus lorsque ces zones accueillent des établissements aux activités soit interrompues par mesures gouvernementales, soit télétravaillables, certains secteurs d’activité étant particulièrement concernés. On peut faire le postulat que la concentration de sièges sociaux et d’activités tertiaires télétravaillables dans le cœur économique de Paris intra-muros au centre-ouest de la Figure 1, dit aussi Quartier Central des Affaires (APUR, 2007 ; IAU IDF, 2018 ; Abboudi et al., 2020), explique largement les diminutions de fréquentation très marquées dans la quasi-totalité des stations de la zone.

D’un point de vue résidentiel, l’évolution de la fréquentation des stations peut aussi être reliée à la sociologie des quartiers. La diminution des validations est bien plus marquée dans les quartiers bourgeois que dans les arrondissements de l’est de Paris intra-muros. Parmi les stations présentant les diminutions de fréquentation les moins marquées, on retrouve par exemple Simplon (-33%) ou Château Rouge (-35%) à l’est de la Butte Montmartre, ou encore Porte de Vincennes (-37%). Ces baisses de fréquentation à l’est sont tout aussi limitées voire davantage encore au-delà du périphérique dans les départements de Seine-Saint-Denis et du Val-de-Marne, ce qui n’est pas sans rappeler la structure socio-spatiale de la métropole parisienne (Fleury et al., 2012 ; Clerval & Delage, 2014 ; Ribardière, 2018 ; Mobiliscope, 2021). Même si l’analyse en-dehors de Paris intra-muros est biaisée par la couverture partielle du réseau par les données mobilisées, on peut ajouter à la liste précédente de stations présentant des diminutions de fréquentation peu marquées Boissy-Saint-Léger (-37%), La Courneuve 8 mai 1945 (-39%) ou Val d’Europe (-40%) adjacente à Marne-la-Vallée – Chessy.

Là où l’ampleur du télétravail dépend du secteur d’activité d’une entreprise ou d’un établissement, elle dépend aussi, pour chaque salarié·e, de sa position dans l’entreprise ou l’établissement qui peut être approchée par sa catégorie socio-professionnelle. La DARES rappelait très bien dans un diagnostic antérieur à la pandémie (novembre 2019) à quel point certains secteurs d’activité sont plus propices au télétravail (information et communication en tout premier lieu), tout comme l’appartenance à certaines catégories socio-professionnelles (les cadres télétravaillent davantage que les professions intermédiaires, davantage encore que les employés et ouvriers), voire les deux dimensions croisées (Hallépée & Maurou, 2019). Dans tous les secteurs d’activité, les cadres télétravaillent plus que les professions intermédiaires (2,5 fois plus dans les services, 5,5 fois plus dans l’industrie, avec des proportions de télétravail parfois supérieures chez les cadres de certains secteurs industriels que chez les cadres de certains secteurs tertiaires).


Le privilège de l’immobilité

Ces deux dernières dimensions reliées par le télétravail, d’un côté au lieu d’emploi physique, de l’autre au lieu de résidence, expriment toutes deux ce que l’on pourrait qualifier plus globalement de « privilège de l’immobilité ». Même si cela nécessiterait des analyses plus poussées, la présente comparaison des fréquentations du métro parisien entre 2019 et 2020 indique en creux à quel point la mobilité peut être subie pour certain·e·s salarié·e·s, contraints au travail « physique » (dans le sens « au lieu d’emploi ») par le secteur d’activité dans lequel ils·elles s’insèrent ou par leur catégorie socio-professionnelle. À l’inverse, d’autres peuvent disposer de la possibilité de ne pas se déplacer, ou de se déplacer de manière alternative (voiture individuelle, vélo, marche). En termes sanitaires, s’il s’avère que 4,8 millions de personnes sont à la fois particulièrement vulnérables au Covid-19 en France (personnes présentant une pathologie chronique respiratoire, des antécédents cardiovasculaires, etc.) et en emploi (Jusot et al., 2020), 3,4 millions d’entre elles occupent un emploi non télétravaillable ; là où seulement 15% des cadres vulnérables n’auraient aucune possibilité de télétravail, cette proportion atteint ou dépasse les 75% pour les employés et ouvriers (Jusot et al., 2020), bien plus présents dans l’est parisien. Il y a d’ailleurs un cumul pour les salarié·e·s de certains secteurs (agriculture, commerce, construction, industrie agroalimentaire), entre prévalence plus forte de la vulnérabilité au Covid-19 et propension à télétravailler plus faible. Ce « privilège de l’immobilité » est ainsi à la fois socialement et géographiquement très marqué, surtout dans le cas d’une métropole à la ségrégation spatiale aussi prononcée. Enfin, il s’agira dans toute projection spatialisée des impacts du développement du télétravail à l’avenir et au-delà de la crise liée au Covid-19 (APUR, 2020) de considérer cette propension très différenciée au télétravail selon le secteur d’activité et la catégorie socio-professionnelle, et du fait des stratifications socio-spatiales, selon le lieu de résidence.


Conversation initialement proposée sous forme de fil Twitter disponible à cette adresse : https://twitter.com/FinanceOlivier/status/1395280571081924613


Éléments de bibliographie

Abboudi M.-C., Chevrot J., Mohrt F., Roger S. (2020). Plus d’un emploi sur deux est un emploi de bureau dans la métropole du Grand Paris. INSEE Analyses Île-de-France, 124. 4p. URL : http://www.epsilon.insee.fr/jspui/bitstream/1/137410/1/if_ina_124.pdf

APUR (2007). « Le quartier central des affaires de Paris. Éléments pour une qualification socio-économique. Évolutivité des parcelles du bureau vers le logement ». Rapport d’étude. 36p. URL : https://www.apur.org/sites/default/files/documents/APBROAPU386.pdf

APUR (2020). « Télétravail et mobilité dans le Grand Paris – Quel impact demain sur les réseaux de transport ? ». Rapport d’étude. 16p. URL : https://www.apur.org/fr/nos-travaux/teletravail-mobilite-grand-paris-impact-demain-reseaux-transport

Clerval A., Delage M. (2014). La métropole parisienne : une mosaïque sociale de plus en plus différenciée. Métropolitiques. URL : https://metropolitiques.eu/IMG/pdf/met-clerval-delage.pdf

Fleury A., François J.-C., Mathian H., Ribardière A., Saint-Julien T. (2012). Les inégalités socio-spatiales progressent-elles en Île-de-France ? Métropolitiques. URL : https://metropolitiques.eu/Les-inegalites-socio-spatiales.html

Hallépée S., Maurou A. (2019). Quels sont les salariés concernés par le télétravail ? DARES Analyses, 51. 11p. URL : https://dares.travail-emploi.gouv.fr/sites/default/files/pdf/dares_analyses_salaries_teletravail.pdf

IAU IDF (2018). « Logement et emploi dans la Métropole du Grand Paris. Contribution au diagnostic du programme métropolitain de l’habitat et de l’hébergement ». Rapport d’étude. 61p. URL : https://www.institutparisregion.fr/fileadmin/NewEtudes/Etude_1645/PMHH_habitatemploi_Sept.pdf

Jusot F., Madec P., Bertocchio J.-P., Ducoudré B., Plane M., Sampognaro R., Timbeau X., Ventelou B., Wittwer J. (2020). Les « vulnérables » à la Covid-19 : essai de quantification. OFCE Policy brief, 74. 12p. URL : https://www.amse-aixmarseille.fr/sites/default/files/events/ofcepbrief74.pdf

Mobiliscope (2020). https://mobiliscope.parisgeo.cnrs.fr/fr/geoviz/idf

Ribardière A. (2018). Disparités de revenus et évolution de la ségrégation résidentielle en Île-de-France. Région & Développement, 48. 14p. URL : https://regionetdeveloppement.univ-tln.fr/wp-content/uploads/1_Ribardiere.pdf


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