Le projet européen JUSTICE^[1] – qui a pris place de 2021 à 2024 – a eu pour objet de travailler à l’identification des inégalités d’accès à la ville pour les usager·e·s des transports en commun, en dépassant le postulat d’un·e usager·e fictif·ve doté·e de toutes les capacités cognitives et physiques lui permettant d’opter à chaque instant pour le trajet le plus efficace en mobilisant toutes les lignes, tous les quais, tous les véhicules. La recherche s’inscrit dans la lignée de travaux antérieurs sur l’accessibilité à la ville en transports en commun étudiant les disparités spatiotemporelles^[2] et le cas des personnes à mobilité réduite^[3], Conversation proposée par :
Olivier Finance, Maxime Vermeil, Grzegorz Skupinski, Alexis Conesa, UMR LIVE, Strasbourgmais se distingue en considérant la plus grande diversité possible des usager·e·s. Des calculs d’accessibilité à la ville ont ainsi été produits en les répliquant selon différentes configurations de contraintes qui peuvent réduire les possibilités offertes à chacun·e.

En raisonnant sur différents types de handicaps, de déficiences, ou tout simplement de situations de vulnérabilité (difficultés à comprendre le fonctionnement d’un réseau de transport public, peur de chuter, marche lente ou particulièrement pénible, etc.), questionnés lors d’ateliers participatifs préalables aux modélisations, différentes contraintes ont émergé et ont pu être modélisées. Parmi ces contraintes figurent la nécessité de la présence de dispositifs podotactiles (en particulier pour les personnes dotées de déficience visuelle qui s’en servent pour se guider – bandes de guidage, ou comme avertisseur – bandes d’éveil de vigilance), la nécessité de n’emprunter que le réseau de transport de surface pour des questions d’orientation, ou encore la nécessité d’absence de lacune entre les véhicules et les bordures de quais pour les personnes se déplaçant en fauteuil roulant.

Des milliers de calculs d’accessibilité ont ainsi été générés sur les trois villes d’étude (Bruxelles en Belgique, Konya en Turquie et Strasbourg en France), à partir de données GTFS^[4] rendant compte à la fois de la structure du réseau de transport en commun et du service associé (lignes commerciales, horaires, etc.), de données OpenStreetMap^[5] pour la modélisation de l’acheminement piéton vers et depuis le réseau de transport en commun, et à partir d’un script Python^[6] couplé à OpenTripPlanner (OTP)^[7], une solution éprouvée de calcul d’accessibilité intra-urbaine^[8].

Ce projet a donné lieu à plusieurs valorisations scientifiques^[9] qui ne s’appuient que sur une petite proportion des calculs d’accessibilité produits. Un atlas interactif en ligne a ainsi été développé pour disséminer l’ensemble des modélisations produites à une échelle spatiale fine, atlas interactif qui est au cœur du présent billet. L’atlas a été développé avec la bibliothèque OpenLayers qui permet une mise en forme facile de cartes dynamiques pour le web. La mise en place de graphiques interactifs et interconnectés avec la carte affichée a été rendu possible grâce à la bibliothèque Plotly. Les trois modes principaux d’utilisation de l’atlas seront tour à tour présentés ci-après (l’affichage de cartes d’accessibilité simples, de cartes de comparaison, et de cartes côte-à-côte), avant de revenir sur les perspectives offertes par un tel outil.

[Mode 1] Cartes d’accessibilité simples

Le premier mode d’utilisation présente des cartes d’accessibilité simples, dans le sens où il peut être affiché une carte d’accessibilité à la fois, selon une contrainte donnée, à un moment donné dans la journée ou la semaine, vers une destination donnée de la ville d’étude sélectionnée. Chacun de ces éléments peut être sélectionné dans des menus déroulants sur la gauche de l’écran afin de visualiser les résultats des modélisations d’accessibilité sous la forme d’une carte interactive sur la partie droite de l’écran.

Ceci est illustré ci-après par l’exemple de l’accès à un centre sportif en périphérie sud-est de la région de Bruxelles-Capitale, pour des utilisateur·trice·s des transports publics qui présenteraient des contraintes de franchissement ; dans cette configuration seuls les arrêts garantissant une absence de lacune horizontale ou verticale entre les véhicules et le bord du quai sont conservés dans le calcul d’accessibilité^[10], et un seuil maximal de distance dite marchée de 500 mètres est sélectionné (Figure 1). L’accès au centre sportif est difficile ou impossible depuis une grande partie du réseau : 18% des origines ne permettent pas l’accès au centre sportif, et 43% présentent des temps de parcours supérieurs à 90 minutes, là où pour une personne fictive dotée de toutes les capacités cognitives et physiques, 60% des origines présentent un temps de parcours inférieur à 60 minutes.

Ce mode de visualisation regroupe 4 200 configurations d’accessibilité au total. Pour Bruxelles, l’accessibilité est calculée pour 7 types de contraintes en plus de l’accessibilité générique sans contrainte, vers 20 destinations, avec un seuillage possible à 500 mètres de la distance marchée, et selon 3 indicateurs (le temps de trajet total, la distance marchée, le nombre de correspondances) ; ceci représente 960 résultats de modélisation. Pour Konya, 3 contraintes ont été considérées en plus de l’accessibilité générique, ainsi que 15 destinations et les 3 mêmes indicateurs pouvant être cartographiés ; soit 180 configurations. Enfin le cas d’étude strasbourgeois est composé de 16 contraintes ou groupes de contraintes en plus de l’accessibilité générique, vers 15 destinations, sur 4 plages temporelles dans la journée ou la semaine, et les 3 mêmes indicateurs pouvant être cartographiés ; soit 3 060 cartes pouvant être visualisées ^[11].

Les inégalités d’accès pour des usager·e·s sous contrainte sont ici révélées lorsque l’on sélectionne successivement l’accessibilité générique et l’accessibilité sous contrainte ; les deux autres modes de visualisation rendent la comparaison entre l’accessibilité générique et l’accessibilité sous contrainte plus explicite.

[Mode 2] Cartes de comparaison

Afin de souligner à quel point les propriétés du réseau de transport public peuvent peser sur les déplacements lorsque l’on présente un handicap, une déficience ou une vulnérabilité, le deuxième mode d’utilisation de l’atlas représente les trois grandeurs précédemment cartographiées (le temps d’accès, la distance marchée, le nombre de correspondances) de manière relative à l’accessibilité générique. Ainsi ce sont systématiquement des cartes de comparaison entre l’accessibilité selon une contrainte donnée et l’accessibilité sans contrainte, à configuration similaire, qui sont proposées dans ce mode. Sont alors représentés des temps d’accès bruts supplémentaires par rapport à un déplacement optimal, des distances marchées supplémentaires, ou un nombre de correspondances supplémentaires.

Cela peut être illustré par le cas de Konya et d’un·e usager·e des transports publics qui aurait une très forte réticence aux correspondances, par exemple du fait de déficiences cognitives ou visuelles, et qui se rendrait au Musée Mevlana (à proximité du centre-ville de Konya, à l’est) (Figure 2).

Une très grande partie de la ville présente un temps d’accès supplémentaire inférieur à 5 minutes (69%), ce qui témoigne d’un réseau permettant globalement un accès direct à cette zone péricentrale de la ville. Les quartiers au nord-ouest et au nord-est qui présentent des temps d’accès bien supérieurs dans cette configuration sont des quartiers qui ne bénéficient pas de lignes directes vers le musée Mevlana ; le nombre de correspondances supplémentaires peut facilement être visualisé en changeant la contrainte affichée. Ce deuxième mode de visualisation regroupe 3 855 configurations d’accessibilité dans les 3 villes considérées.

[Mode 3] Cartes côte à côte

Afin de permettre de visualiser plus explicitement encore deux configurations d’accessibilité avec et sans contrainte, un dernier mode d’utilisation de la plateforme permet d’afficher à gauche celle pour un·e usager·e fictif·ve doté·e de toutes les capacités cognitives et physiques, et à droite celle pour un·e usager·e contraint·e dans ses déplacements. Ce mode s’utilise en définissant une destination dans l’encart à gauche de l’écran, et une configuration et une contrainte dans l’encart à droite de l’écran ; la partie centrale est composée de deux cartes séparées par un slider vertical qui peut être déplacé vers la gauche et la droite pour visualiser comment les deux configurations spatiales sont liées.

L’exemple retenu ici est celui de Strasbourg et de l’accès au Parc d’Innovation d’Illkirch en périphérie sud de la ville pour un·e marcheur·se dit·e lent·e (la vitesse de déplacement à pied est fixée à 2 km/h au lieu de 4 km/h). Sont alors représentés le temps d’accès classique au Parc d’Innovation à gauche, et dans la configuration sélectionnée, le temps d’accès supplémentaire pour cet individu à droite (Figure 3).

Dans ce troisième mode, 6 870 configurations peuvent alors être comparées à la situation générique de référence. La possibilité de comparer un temps d’accès à un temps d’accès supplémentaire sous contrainte permet de relativiser ou au contraire pointer des temps d’accès supplémentaires spécifiques. Un temps d’accès allongé de 10 minutes ne signifie pas la même chose lorsque le temps d’accès classique est de 5 ou de 90 minutes.

Perspectives offertes par l’outil

Cette plateforme regroupe ainsi des milliers de résultats cartographiques qui peuvent être aisément comparés, en laissant à l’utilisateur·trice une grande liberté dans la navigation et l’identification de configurations qui l’intéressent ou concernent particulièrement. Les fonctionnalités additionnelles (impression de la carte affichée, ajout/suppression de couches représentant le réseau de transport en commun, etc.) concourent à cette grande liberté. Elle a dès sa conception été moins adressée au grand public qu’à un public expert, en l’occurrence les autorités en charge des questions de mobilité et des opérateurs de transports en commun dans les trois villes d’étude, partenaires du projet. Son exploration peut ainsi permettre aux agents de ces structures d’identifier les conséquences à l’échelle de la ville d’une absence de mise aux normes d’une ligne de bus, de l’absence sur certains quais de dispositifs de guidage ou d’information voyageur, plus généralement des difficultés que peuvent rencontrer une partie non négligeable des usager·e·s des transports en commun dans leurs déplacements. Les retours de ces partenaires sont largement positifs et évoquent les possibilités de suivi des politiques d’accessibilité en transport public par des mises à jour régulières des données et des cartes. Ces perspectives feront l’objet de futures recherches.

Accès à l’atlas

URL (en anglais) : https://justice-project.eu/atlas/

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Notes

[1] Joining Urban morphology, Spatio-Temporal and socio-cognitive accessibility for an Inclusive City Environment. Projet retenu par le JPI Urban Europe dans le cadre de l’appel ERA-NET Cofund Urban Accessibility and Connectivity et financé par les partenaires locaux dont l’ANR en France. Responsable : Alexis Conesa. Présentation institutionnelle du projet : https://jpi-urbaneurope.eu/project/justice/. Site web du projet : https://justice-project.eu/fr/accueil/.

[2] El-Geneidy A., Buliung R., Diab E., van Lierop D., Langlois M., Legrain A. (2016), Non-stop equity: Assessing transit accessibility and social disparity over time. Environment and Planning B: Planning and Design, 43(3), 540-560. DOI : 10.1177/0265813515617659.

[3] Grisé E., Boisjoly G., Maguire M., El Geneidy A. (2019), Elevating access: Comparing accessibility to jobs by public transport for individuals with and without a physical disability. Transportation Research Part A: Policy and Practice. DOI : 10.1016/j.tra.2018.02.017.

[4] Voir à ce sujet : https://fr.wikipedia.org/wiki/General_Transit_Feed_Specification

[5] Voir à ce sujet : https://fr.wikipedia.org/wiki/OpenStreetMap

[6] Voir Conesa A., Leysens T. (2019), Cross-border Public Transport Accessibility as a Component for a Sustainable Mobility Indicator System. Modelling and Assessment of Basel Tramway Line no. 3, NECTAR Cluster 6 International Workshop, Munich, December 12-13 2019

[7] Voir à ce sujet : https://en.wikipedia.org/wiki/Journey_planner

[8] Voir par exemple Pereira, R. H. (2019). Future accessibility impacts of transport policy scenarios: Equity and
sensitivity to travel time thresholds for Bus Rapid Transit expansion in Rio de Janeiro. Journal of Transport Geography, 74, 321-332. DOI : 10.2139/ssrn.3147748 ou Higgins, C., Palm, M., DeJohn, A., Xi, L., Vaughan, J., Farber, S., Widener, M., Miller, E. (2021). Calculating Place-Based Transit Accessibility: Methods, Tools and Algorithmic Dependence. Journal of Transport and Land Use. DOI : 10.5198/jtlu.2022.2012.

[9] Entre autres : Dobruszkes, F., Grandjean, M., Nihoul, A., Descamps, J. (2024), Public transport for all? Assessing the STIB-MIVB stops in Brussels, Brussels Studies. DOI : 10.4000/11v4f ; Conesa, A., Pons, A., Nihoul, A. (2024), Mind the gap! A mixed-method study on inequalities in accessibility: Evidence from Brussels and Strasbourg, TRA 2024 Proceedings, Transport Research Area 2024, Dublin, 15-18 April 2024, 6 p. ; Pons A., Hirtzel J., Vermeil M., Finance O., Skupinski G., Conesa A. (2024), Mind the Gap. Comment les inégalités d’accès à la ville pèsent sur les personnes à mobilité réduite, 16emes Rencontres de ThéoQuant, 7-9 Février 2024, Besançon. URL : https://hal.science/hal-04443026v1/file/poster-theo-quant-justice.pdf

[10] Contrainte dite “Hard step-free”.

[11] Le nombre de contraintes varie entre les villes d’étude car elles ont été déterminées dans chaque ville en lien avec les participant·e·s aux ateliers préalables aux modélisations et en tenant compte du contexte local.