La pandémie et la récession du COVID-19 ont déclenché le bouleversement des transports le plus important de notre vie. Les commandes au domicile, les pertes d’emplois et les craintes pour la santé publique ont signifié moins de véhicules sur la route, une augmentation des livraisons dans le commerce électronique, une baisse effrayante de l’achalandage des transports en commun et une véritable renaissance du vélo. Ils ont également livré le Saint Graal à de nombreux planificateurs des transports: des routes sans congestion.
Pourtant, même si les conducteurs bénéficient d’une circulation fluide, des préoccupations structurelles de longue date dans le domaine des transports persistent. Des décennies de suburbanisation et d’investissements routiers ont allongé les distances entre l’endroit où les gens vivent et l’endroit où ils veulent aller. Le résultat est un système de transport qui est une des principales sources de pollution et de décès involontaires, met à rude épreuve les budgets des ménages et les coffres publics, et offre aux consommateurs peu de choix de transport.
En d’autres termes, la pandémie a prouvé que la résolution de la congestion ne résout pas nos plus gros problèmes de transport.
Pour surmonter ces problèmes structurels, il faudra une nouvelle approche dans la façon dont les décideurs, les planificateurs et les autres dirigeants conçoivent, construisent et financent nos réseaux de transport et les quartiers qu’ils desservent. L’Américain métropolitain a besoin d’une approche axée sur la proximité et le rapprochement des personnes et des lieux. Cela signifie que nous ne pouvons plus faire de la congestion notre priorité absolue; nous devons construire des villes pour des déplacements plus courts.
Les problèmes structurels d’aujourd’hui ont leurs racines dans la façon dont nous mesurons la performance de nos réseaux de transport et accordons la priorité à des vitesses plus rapides des véhicules. Les gouvernements ont tendance à utiliser un système appelé «niveau de service» (LOS) pour mesurer la congestion, ce qui n’est pas trop différent des indicateurs de trafic à code couleur dans une application de carte GPS. Essentiellement, la LOS offre des scores plus élevés pour les routes où le trafic peut atteindre plus fréquemment les limites de vitesse affichées. Les analystes des transports utilisent ensuite les résultats de la LOS pour déterminer où investir dans l’infrastructure et informer les types d’indices de congestion cités par les médias.
Personne n’aime être coincé dans la circulation, mais cette approche axée sur la congestion est imparfaite dès le départ. Les LOS et les indices de congestion n’informent pas les praticiens de l’endroit où les voyageurs commencent leurs voyages, où ils terminent ces voyages ou pourquoi ils voyagent en premier lieu. Il n’y a aucune reconnaissance de l’interaction entre la conception physique et le comportement de voyage, ni aucune reconnaissance d’objectifs économiques, sociaux ou environnementaux plus larges. Et comme les Américains perdent régulièrement plus de temps dans le trafic que jamais auparavant, l’approche ne fonctionne même pas.
Heureusement, les nouvelles technologies peuvent soutenir une nouvelle approche. L’émergence de données de géolocalisation anonymisées permet aux praticiens et aux chercheurs de mieux suivre les comportements de déplacement à l’échelle régionale et locale, en mesurant exactement quand, où et à quelle distance les gens voyagent chaque jour. La pandémie COVID-19 a été la grande démonstration de la puissance de ces données: les médias du monde entier ont utilisé des données de géolocalisation pour démontrer combien de personnes restaient chez elles, où les gens se rassemblaient trop, et une foule d’autres mesures.
En utilisant ces mêmes types de données, il est désormais plus facile de comparer les distances parcourues à travers l’Amérique métropolitaine et d’étudier l’impact des décisions de planification sur le comportement des gens.
Dans un rapport d’octobre, nous avons analysé les tendances des déplacements dans six régions métropolitaines des États-Unis à l’aide de données de géolocalisation géographiquement granulaires (tableau 1). En utilisant un pool de 71,5 millions de trajets quotidiens, nous avons constaté que le trajet moyen dans ces six endroits s’étendait sur 7,3 miles et durait 15,5 minutes. Mais il était également clair que les zones métropolitaines moins encombrées obligent également les résidents à effectuer des trajets plus longs. C’est bien que les conducteurs de Kansas City, dans le Missouri, rencontrent moins de congestion aux heures de pointe que leurs pairs de Portland, en Oregon, et qu’ils économisent 2,5 minutes par trajet, mais ils sont également susceptibles de parcourir 1 600 miles de plus par an. Par la suite, les résidents de Kansas City sont susceptibles de dépenser plus d’argent pour le gaz et l’entretien des véhicules, de consommer plus d’énergie et de voir leurs gouvernements locaux consacrer plus d’argent pour entretenir davantage d’infrastructures. Alors, qui gagne vraiment?
Un autre avantage des données de géolocalisation est qu’elles nous permettent de comparer les comportements de déplacement entre les quartiers individuels, qui, dans notre analyse, totalisaient 5 257 secteurs de recensement. Nous avons comparé cette énorme taille d’échantillon avec une multitude de caractéristiques géographiques et démographiques.
La subdivision de ces quartiers en fonction de la distance moyenne de leur trajet offre deux plats à emporter essentiels (tableau 2). Premièrement, les quartiers associés aux trajets plus longs bénéficient de vitesses de déplacement plus rapides, mais leur durée totale de trajet est souvent plus longue. En d’autres termes, il y a peu ou pas de gain de temps pour contrebalancer tous les kilomètres supplémentaires parcourus. Deuxièmement, la conception physique est importante: les quartiers avec des trajets plus courts ont tendance à avoir des densités de population plus élevées, sont situés plus près du centre-ville et contiennent plus d’intersections – toutes des caractéristiques de conceptions plus axées sur la proximité.
La comparaison de deux quartiers spécifiques peut visualiser la relation entre la conception physique et le comportement de déplacement local. Par exemple, le quartier Logan Square de Chicago – qui a été conçu pour les piétons et les transports en commun, pas pour les voitures – finit par avoir des trajets beaucoup plus courts qu’un pair de banlieue comme Roselle, Ill., Qui filtre le trafic vers une autoroute et d’autres routes larges.
Compte tenu de ces résultats, les urbanistes métropolitains, les élus et autres partenaires devraient vouloir créer plus de quartiers comme Logan Square. Les quartiers conçus à cette échelle sont plus inclusifs sur le plan social, plus résilients sur le plan environnemental, nécessitent moins d’infrastructures par habitant et sont plus sûrs pour tous. Nos résultats révèlent également pourquoi la recherche de la réduction de la congestion est une tâche insensée: les communautés perdront de nombreux avantages de la proximité tout en omettant généralement de réduire les temps de trajet des résidents.
Les praticiens à tous les paliers de gouvernement ont besoin d’une nouvelle approche de la mesure du rendement, une approche qui aidera à construire des quartiers plus axés sur la proximité et à minimiser l’importance de la réduction de la congestion. Nous recommandons que toute suite de mesures du rendement comprenne trois principes directeurs clés:
- Les praticiens doivent utiliser des données de géolocalisation anonymes pour mesurer avec précision le comportement de déplacement à l’échelle du quartier et faire des comparaisons entre les quartiers.
- Les praticiens devraient créer des index d’accessibilité pour mesurer le nombre de destinations clés qu’une personne peut atteindre par plusieurs modes à certaines distances et heures.
- Une base de données doit inclure un large éventail d’ensembles de données complémentaires – données de localisation de l’industrie, qualité des trottoirs, valeurs des propriétés, etc. – pour comparer les interrelations entre l’offre d’infrastructure, les conditions du quartier et le comportement de déplacement.
Certains de ces travaux sont déjà en cours. La Californie teste actuellement une transition vers un système de mesure des «véhicules-milles parcourus» (VMT) pour remplacer le LOS. De nombreuses autres villes et États ont des objectifs généraux de réduction de VMT. Même s’il n’y a pas d’exemple de mise en œuvre complète d’une nouvelle approche de mesure, les praticiens vont dans la bonne direction et les données émergentes le rendront possible.
La pandémie et la récession du COVID-19 ne dureront pas éternellement – et une fois qu’elles seront terminées, il est raisonnable de s’attendre à ce que la congestion revienne. Lorsque cela se produit, nous devons résister à l’envie de continuer à essayer de «résoudre» la congestion. Au lieu de cela, abordons les inégalités qui existaient avant le COVID-19. Connecter les gens aux opportunités, réduire notre consommation de combustibles fossiles et économiser de l’argent à tout le monde sont des avantages trop bons pour être ignorés.
