Appropriation et développement par ThéMA · MobiSim SMA – Plateforme de simulation pour...

Appropriation et développement par ThéMA

Vers une modélisation multiscalaire (fractale) du développement urbain par système multi-agents

Jean‐PhilippeAntoni

GillesVuidel

PierreFrankhauser

Aveclaparticipationde

YannFlétyetCarolineMolherat

Avril2009

Appropriation par ThéMA Rapport de recherche – Convention DRI 07 MT S 032 – Avril 2009

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Préambule

LeprésentrapportMobiSimclôture laconvention07MTS032établieentre leMinistèredel’Ecologie,de l’Energie,duDéveloppementdurableetde l’Aménagementdu territoire,et lelaboratoiredegéographiethéoriqueetquantitativeThéMA,ainsique lasubventionqui luiaété associée. L’objet de cette convention n’était pas de proposer des développementsspécifiques pour la plateforme de simulation MobiSim, mais essentiellement de réaliser letransfert duprogrammedeATN1 vers ThéMA2, suite à la cessationd’activitéde l’entrepriseATN en 2008. Cette appropriation par une nouvelle équipe de développement (cf. l’équipeThéMAprésentéedans lepoint5.1),anécessitéuneexpertise logicielle importante,assistéeetconseilléeparP.CasanovadeATN.Surlabasedescodessourcesfournis,elleadonnélieuàune réécriture quasiment intégrale du programme, dont l’intérêt est justifié dans les pagessuivantes.Cetteréécritureproposedorénavantunenouvellebasethéoriqueet informatiquepour MobiSim, qui permet d’envisager concrètement et rapidement l’implémentation demodulescomplémentairesauseinduprogramme.

Decefait,leprésentrapportnepeutêtredissociédel’historiqueduprogrammeMobiSimetdes choix et propositions de modélisations effectuées par ATN. Ces derniers peuvent êtreconsultés dans l’un des derniers rapports de recherche produits par ATN dans le cadre duPREDIT,dontuneversionnumériqueesttéléchargeableàl’adressesuivante:

http://www.mobisim.org/doc/MobiSim‐Rapport‐ATN.pdf

1ATN(Applicationdestechniquesnouvellesest l’entreprise,dirigéeparPhilippeCasanova,quia initié

lesrecherchessurlaplateformeMobiSimetquienaassuréledéveloppementde2000à2007.2LelaboratoireThéMA(ThéoriseretModéliserpourAménager)estuneunitémixtederecherche(UMR

6049)quiassocieleCNRS,lesuniversitésdeFranche‐ComtéetdeBourgogne.Auseindulaboratoire,l’objectifgénéralpoursuivipar l’équipe“Mobilités,villeettransports”,quidéveloppedésormais laplateforme MobiSim, est de participer à une meilleure connaissance de la structure et de ladynamiquespatialedesvillesetdes territoiresenvironnants,dans lesquelselless’insèrentetaveclesquelsellesfonctionnent.


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Introduction

En introduction, nous rappelons brièvement ce qu’est MobiSim, en repositionnant sesobjectifsetsesambitions.LeprojetMobiSim(simulationdesmobilités)consisteàdévelopperune plateforme de simulation pour l'étude prospective des mobilités quotidiennes etrésidentielles dans les agglomérations françaises et européennes, et leur lien avec ledéveloppement,l'étalementetl'aménagementurbains.Cetteplateformesebasesurplusieursmodèles,notammentunSystèmemulti‐agents,coupléàunAutomatecellulaire.Lesdifférentschampsdedéveloppementsidentifiésaujourd'huiconcernentlesproblématiquesdelagestiondu trafic et des déplacements, des nuisances et des pollutions engendrées, de laconsommation énergétique urbaine, des stratégies des acteurs et des choix modaux dedéplacements,etc.

Au regard de ces objectifs, le projet peut paraître ambitieux. L'approche individus‐centrée,envisagée à l'échelle d'une aire urbaine, même de taille moyenne ou modeste, entraînenécessairementlasimulationdeschoixdemobilitédeplusieursdizainesdemilliersd'agents,et un temps de calcul souvent exponentiel. Elle permet toutefois de positionner le projetMobiSimsurdeuxversantscomplémentaires:

‐ d'une part, il s'agit d'utiliser la plateforme comme un outil de réflexion théoriquepermettantdeposeruncertainnombred'hypothèses sur les liensexistantentre lesmobilités,lamorphogénèseurbaine(étalementurbain,hiérarchied'échelle,fractalité)etlaconsommationd'énergieassociée,etd'yrépondreparl'intermédiairedetestsdescénarios.De lamêmemanière,MobiSimdoitaussipermettred'identifier les leviersquipeuventinfluencerlespolitiquesurbaines,notammentenmatièredetransportetde planification, et de qualifier les interactions possibles entre ces différentespolitiques;

‐ d'autre part, il s'agit également de continuer à utiliser MobiSim comme uneplateforme appliquée, i.e. un outil d'aide à la décision «au contact» desproblématiques locales, permettant de tester des scénarios d'aménagement duterritoire. Dans ce cadre, MobiSim apparaît véritablement comme un outild'accompagnementetdediscussionautourdeshypothèsesetdesoptionspossiblesdudéveloppementurbain,quidemandeàêtreappropriéparlesprincipauxacteursduterritoire.

Surleplandesrésultatsescomptésetactuellementencoursdedéveloppement,MobiSimdoitpermettre(etpermetdéjàenpartie)d'évaluerlesconséquencesassociéesàchaquescénariodemobilitésurchacunedestroissphèresgénéralementassociéesaudéveloppementdurable.


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Figure 0.1 Des indicateurs sur les trois sphères du développement durable

Sur la base des travaux du projet Propolis3, ces évaluations prennent alors la formed'indicateurs relativement simples. Sur le plan économique d'abord, MobiSim devrait ainsioffrir un certain nombre d'indicateurs décrivant le niveau de satisfaction des besoins enmobilité (au niveau de chaque cellule par exemple), les temps de parcours dansl'agglomération (étudiés auniveaude chaque zone) et l'efficacité globale des déplacements(considérée au niveau global, pour l'ensemble de l'aire urbaine étudiée). Sur le planenvironnemental, une seconde série d'indicateurs devrait permettre de calculer la quantité

3 Propolis (Planning and Research of Policies for Land Use and Transport for Increasing Urban

Sustainability)estunprojetderechercheeuropéen,financéparlaCommissioneuropéennedanslecadredu5ePCRD,quiviseà testerdessolutions intégrées liant laproblématiquedes transportsàcelle de l’occupation du sol et de l’urbanisation. Il fournit un certain nombre d’outils et deméthodologiesdéveloppéesdanscecadre.Cf.http://www1.wspgroup.fi/lt/propolis/


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desémissionsdegazàeffetdeserre(auniveauglobal,maiségalementauniveauzonalafindedéterminerquelssontlesquartierslesplussoumisauxrisques),lespollutionsetlesnuisancessonores associées aux mobilités générées (au niveaux des cellules, afin d'associer cesnuisances à une contrainte ou un risque possiblement ressenti par un groupe de résidentsdéterminé). Sur le plan social, enfin, l'impact desmobilités sur la santé, le degré demixitésociale,l'accessibilitéaucentre‐ville,auxservicesetauxespacesvertssontégalementévalués,tantauniveauzonalqu'auniveaucellulaire,entenantcompteavecuneprécisionrelativedel'occupationdusolquipourraitinfluencerlesdifférentsfacteursquiensontàl'origine.

Leprésentrapports’organiseencinqparties.Lapremièretraitedel’appropriationdeMobiSimen tant que telle, et distingue les critiques logicielles et les critiques conceptuelles que l’onpeut formuler au sujet du programme. Ces critiques nous amènent à proposer une refontethéoriqueduprogrammequenousprésentonsdans lapartie 2, enmontrant commentuneapprochemultiscalaire(fractale)peutyêtreintégrée,commentcetteintégrationnécessitedeformaliser une ontologie spécifique à MobiSim, et comment cette ontologie mobilisefinalementdeuxfamillesdemodèles(lesSystèmesmulti‐agentsetlesAutomatescellulaires),dontlesdéveloppementspeuvents’organiserenmodules;nousabordonsensuitelaquestiondesdonnéesdansMobiSim(unpointqui,telqu’ilétaitjusqu’àprésenttraité,posaituncertainnombre de questions), et proposons de clarifier leur «rôle» en les organisant en quatresphères.Dans la troisièmepartie,nousprésentonsensuite lesdéveloppementsencours: leprojet de typologie des mobilités (appuyé sur l’expérience du Pays graylois qui pose laquestiondestransportsàlademande),etleprojetd’Etiquettesénergétiques(commandéparl’Ademe).Enfin,ladernièrepartieregroupeuncertainnombred’informationstechniquessurlesmembresdugroupedetravailMobiSim,surlecomitédepilotagequiaétémisenplace,sur les réunions et les communications effectuées, sur le site Internet mis en ligne poursoutenirleprojet,etc.


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1. Appropriation de MobiSim

Laphased’appropriationdeMobiSimaconsistéàutiliserleprogrammeauseindeThéMAafind’en comprendre le fonctionnement avec précision, de manière à pouvoir émettre un aviscritiquesur lamodélisationeffectuée,etdeproposerdesdéveloppementscomplémentairespermettant d’améliorer ou de faire évoluer le logiciel. Cette étape a été réalisée en deuxtemps:

‐ installationetutilisationdeMobiSimsurlesmachinesdeThéMAàpartirdesjeuxdedonnées fournis par ATN (sur l’agglomération rennaise essentiellement). Cetteopérationapermisdedévelopperunpointdevuemodélisateur/utilisateur;

‐ analyseducodeinformatiqueécritparlesinformaticiensdeATN,afindecomprendreprécisémentl’ensembledesalgorithmesutiliséspourfaire«tourner»leprogramme,ainsiquelamanièreaveclaquellecesalgorithmesontétéformalisésetimplémentésen Java. Cette opération, essentiellement réalisée par Gilles Vuidel, a permis dedévelopperunpointdevuemodélisateur/développeur.

Le résultat de cette phase d’appropriation est ici livré en deux parties: une expertise dulogicieletducodesourcequimetl’accentsurdesmodificationssouhaitables;uneexpertisedumodèle conceptuel deMobiSim qui pointe une étape inachevée vers le développementd’uneversionindividus‐centréeduprogramme(typeSystèmemulti‐agents)pourlaquelleunemodificationconceptuelleseraproposéedanslapartiesuivante.

1.1. Expertise du logiciel (code source)

L’un des principaux écueils de le dernière version de MobiSim, identifié dans le rapport«MobiSim SMA– Plateformede simulationpour l’étudeprospective de lamobilité urbainedesagglomérationsfrançaiseseteuropéennes»livréparATNenjuillet2005,sesituedanslestempsdecalculimportantsquisontnécessairespourexécuterlessimulations.L’expertisedulogicielmontre que lamasse de données àmanipuler et de calcul à réaliser pour chaqueitérationduprogrammeconduit effectivementàdes lourdeurs incompressibles en termesdevolumedecalculs.Néanmoins,ilsemblequ’uneoptimisationsoitrenduepossibleparlamiseenplacedecalculsenparallèle.Leparallélismepermeteneffetdedistribuerlescalculsà effectuer sur plusieurs processeurs, éventuellement sur plusieurs ordinateurs, et donc deréduire les temps d’exécution d’autant. Ainsi, alors que la structure du programme estaujourd’huidessinéepourfonctionnersurunordinateurunique,laFigure1.1.1présenteunenouvelleorganisationquisemblepluscohérente.


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Figure 1.1.1 Structure du programme et calculs en parallèle

L’idée consiste ainsi à relier entre elles plusieurs unités de calcul, par l’intermédiaire d’unréseaulocal(typeEthernetoufibreoptique).Parlemêmemoyen,cesunitéssontégalementreliées au serveur de bases de données, qui, comme son nom l'indique gère le stockage etl'accès aux données. La solution retenue pour cette gestion est actuellement PostgreSQL, àlaquelle s’ajoute PostGIS pour les données spatiales. Grâce à cette configuration, le posteclientquipermetauxutilisateursdegérerlessimulations(création,paramétrage,lancement,etvisualisationdesrésultats)peutphysiquementsesituern'importeoù:ilsuffitpourcefairequ'ilsoitconnectéàInternetetqu’uneliaisonsécuriséeavecle«centredecalcul»soitcréée.Précisonsqueceschémaestunschémathéorique,quidoitservirdebaseàlaprogrammationde MobiSim, de manière à ce que la structure du logiciel soit capable de gérer une telleconfiguration. Cette dernière semble optimale compte tenu de la masse de calculs et dedonnées à gérer dans le programme. Cette proposition n’oblige pas à ce qu’une telleconfigurationsoiteffectivementmiseenplace:lelogicielfonctionneégalementsurunposteinformatiqueuniqueetsansconnexionInternet.

Parallèlement,dans laversionATN, les fonctionsduprogrammegérant lamasse importantede données ont été confiées à un programme extérieur. Ce programme est un SGBDR


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propriétaire: MS Access, développé par Microsoft. Il propose une solution standard à lagestion des données, qui n’est en aucun cas optimisée pour la problématique traitée parMobiSim. De surcroît, en tant que SGBDR standard, MS Access ne gère pas les donnéesgéométriquesetspatiales.Iladoncduêtrecomplétéparunsecondlogicielpropriétaire,liéàMobiSimparuneliaisondumêmetypequelaprécédente:leSIGMapInfo,développéparlasociétéaméricainePitneyBowes.Or,àl’inversedeMSAccess(quiestcourammentdistribuépuisqu’ilestintégrédanslePackOfficedeMicrosoft),MapInfon’estpasunlogicielcommun:c’est un produit spécifique au traitement des données géographiques, qui nécessitel’acquisition d’une licence relativement onéreuse, et qui demande à ce que ces utilisateursaientsuiviuneformationpoursonutilisation.L’utilisationcombinéed’AccessetdeMapInfopourfairefonctionnerMobiSimposeunesériedequestionsquantàl’autonomiedulogicielMobiSim,enmême tempsqu’elle en complexifie l’usage,qui s’appuienécessairement suruneacquisitioncontraignanteettermesdecoûtsetdeformation.

Figure 1.1.2 Une nouvelle architecture logicielle pour MobiSim


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Dessolutions«libres»existentpourpallier ledoubleproblèmequeposent le recoursàMSAccess et MapInfo: PostGreSQL (avec l’extension PostGIS pour la gestion des donnéesgéographiques)permeteneffetd’internaliserlesfonctionsutilesàMobiSim.Intégréesdansleprogramme, celles‐ci ne nécessitent plus ni l’acquisition des licences, ni de formationspécifique(l’utilisateurpeutseréférerauseulmoded’emploiMobiSimpourgérerlaquestiondesdonnées,géométriquesounon).Cetteintégrationestprésentéedanslafigure1.1.2,quimontre la première structureMobiSim (à gauche) et présente la nouvelle, compte tenu duprécédentargumentaire(àdroite):

L’ensembledecesmodificationsn’estévidemmentpasanodin,etremetconsidérablementencause le code du programme écrit et transmis par ATN. Samodification paraît complexe àréaliser,ced’autantplusqu’ilestparfoismaldocumentéetpeucommenté,inconvénientquine permet pas toujours d’en relever les subtilités, ni d’y trouver aisément ce que l’on ycherche. Dans ce contexte, il a paru plus rapide, plus logique et plus aisé de réécrirel’intégralité du code, en s’appuyant toutefois largement, par endroits, sur les travauxréalisés jusqu’alors. Le langage reste par contre Java, le même que précédemment, quipermetl’utilisationdeMobiSimsurlestroisplateformesWindows,MacOSetLinux.

1.2. Expertise du modèle conceptuel

Dans la dernière version transmise par ATN, deux types de modèles sont essentiellementutiliséspourfairefonctionnerMobiSim:unmodèledetraficetunmodèledesimulationdesévolutions démographiques. Le premier est unmodèle dit à quatre étapes (M4E), classiquedans lesmodélisations liéesau transportetau trafic. Le secondest issudumodèleDestiniedéveloppéparl’INSEEpoursimulerlastructured’unepopulationàplusoumoinslongterme.Iln’yapas,selonnous,d’incohérencefondamentaleentrecesdeuxmodèlesquipeuventêtrecombinésavecunebonnecohérencefonctionnelle.Celaétant,ilsn’envisagentpaslaquestiondes populations, de leurs choix et de leurs déplacements à la même échelle: le premierfonctionne àunniveau agrégépour lequel les individus sont considérés au seinde groupes(leur comportement dépends alors du groupe, en non d’eux‐mêmes), alors que le secondfonctionneàunniveaudésagrégéetprendencomptetouslesindividusdusystèmesimulé,enles distinguant par leur sexe, leur âge, leur PCS, etc. Cette différence pose un problèmethéorique:celuidel’individuauseindeMobiSimetdelamanièreaveclaquelleilestprisencompte.Sil’onseréfèreàlavolontéqu’apuavoirATNderapprocherMobiSimd’unSystèmemulti‐agents, c’est indéniablement l’approche centrée sur les individus (façon Destinie) quidoitêtreprivilégiée.

Cepremier constat conduitégalementà formuler la remarquequeMobiSimSMAn’estpasvéritablement un SMA, et ne peut pas immédiatement le devenir si l’on considère sastructure conceptuelle. En effet, si l’utilisation successive et complémentaire de modèles


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n’entrave pas le fonctionnement actuel du programme, répétons‐le, l’intégration d’une«intelligence» distribuée aux individus (i.e. aux agents), qui permettrait véritablementd’associer MobiSim à un SMA, semble quant à elle plutôt incompatible. La succession desétapesduM4E illustrebienceproblème,et témoignede l’incompatibilitéentreune logiqueagrégéeetunelogique«agents»danslaquellechaqueindividuestcapabledefairedeschoixetdeprendredesdécisions compte tenude caractéristiquesqui lui sontpropres.Ceci peutêtremontrépourchacunedesquatreétapes:

Figure 1.2.1 Le modèle à quatre étapes

- Etape 1 «Génération de trafic». La génération de trafic consiste à déterminer lenombredepersonnesquiquittelazonedanslaquelleilshabitentpourtravaillerdansuneautre zone.On calculedonc ici lenombrede«partants»de chaque zoneet lenombred’«arrivants»danschaquezone,àpartird’unefonctionfaisantintervenirlenombre d’actifs, d’élèves et d’étudiants de chaque commune (éventuellement aussileurPCS)d’unezone,etlenombred’emploietlacapacitéd’accueildesécolesetdesuniversitésd’uneautrezone.Noussommesicidansunelogiqueagrégée;

- Etape2«Distributiondu trafic». Ladistributiondu traficconsisteà relier les zonesdeuxàdeuxentrecellesdontlesindividuspartentetcellesdanslesquellesilsarrivent.De manière très classique, ce calcul est effectué par l’intermédiaire d’un modèlegravitaire qui prend globalement en compte le nombrededéparts de chaque zone,son nombre d’arrivées et la distance qui les sépare. Ici, les lieux de destination neprennent donc pas en compte les individus et leurs caractéristiques : ils sontdéterminés par la configuration de l’espace géographique dans la zone d’étude,indépendammentd’unchoixéventuel liéauxacteurs.Acetteétape, lamodélisation


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requiertunmodèlegravitairequiprésupposeunelogiqueagrégée,maisquipeutêtreamélioréepardémarcheindividus‐centréedetype«programmed’activité»;

- Etape3«Choixmodal». L’étapeduchoixmodalconsisteàsavoirsi les individussedéplaceront enVPouenTC sur le parcoursdéterminéà l’étape2. Ce calcul, qui serévèlecomplexesurleplanthéoriquecommesurleplanpratique(c’estcertainementl’étape la plus délicate du M4E, dans l’état actuel de nos connaissances) n’estglobalement pas implémentée dansMobiSim. On considère, pour faire simple, quetout lemonde se déplace en VP. Il est délicat d’envisager cette étape à un niveauagrégé;

- Etape4«Affectationdutrafic».Cetteétapeconsisteàdéterminer les fluxroutiers,c’est‐à‐dire à affecter le trafic sur le réseau de routes connaissant le nombre depersonnes se déplaçant d’un lieu à un autre (étape 1 et 2) et leur mode dedéplacement (étape 3). L’affectation se fait par tranches, ce qui permet de tenircompte de la congestion: certains usagers voyant que la circulation est dense surcertains tronçons, prennent un autre itinéraire. La logique se situe ici à un niveauintermédiaireentreunedémarcheagrégéeetunedémarcheindividus‐centrée.

La succession de ces quatre étapes montre que le programme «oscille» plus ou moinssystématiquement entre une démarche agrégée et une démarche plus centrée sur lesindividus.Cette«oscillation»nepermetpasdesaisiravecprécisionlaplacequ’occupentlesagentsdansMobiSim,situationquibloquelesdéveloppementsfuturs,dumoinssurunplanconceptuel. En effet, quel type demodèle faut‐il continuer à développer dansMobiSim etquel(s) type(s) de données faut‐il collecter pour l’alimenter: des chiffres agrégés issusd’enquêtesménagesparexempleindiquantlecomportementdesindividusvisualisésàtraversdes groupes? Ou bien des informations plus fines indiquant la manière avec laquelle lesindividusconstruisent leurraisonnementetprennent leursdécisionsdans l’espace? Ilparaîtbien sûr évident que cesdeux jeuxd’informations, qui se situent à unniveaudifférent, onttouslesdeuxleurimportancepourlecalibragedeMobiSim:onveuticipasserdel’individuaugroupe; mais comment agréger les populations pour que, à partir du niveau individuel, seformentdesgroupes(sociaux,devoisinage,d’intérêt,etc.)etquel’ensembledecesgroupescorrespondeàlapopulationtotaledel’airegéographiqueétudiée?Maislesrelationsentrelesdeuxdemandentàêtreclarifiées,cequi,aveclanécessitéidentifiéeaupoint1.1.deréécrirelecodeengrandepartie, justifieunerefontethéoriqueduprogrammeMobiSim.Cetterefontethéoriquefaitl’objetdelapartie2.


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2. Une refonte théorique

La refonte théorique que nous proposons ici ne remet pas fondamentalement en cause lesprincipes sur lesquels se fondaient les précédents développements de MobiSim. Elle visesimplementàmettreencohérencecesdéveloppementsaveclesapprochesrenouveléesquenousproposonsdésormais:

- dansunpremierpoint,nousapprofondissonslalectureàplusieurséchellesdel’espacegéographique qui avait été initiée dans le dernier rapport produit par ATN, enmontrant l’intérêt d’une prise en compte en trois niveaux au minimum, intégrantnotammentunniveaucellulairepermettantdemieuxprendreencomptel’occupationdusoletlaproblématiquedel’étalementurbain;

- dans un deuxième point, nous généralisons ce principemultiscalaire pour proposerune formalisation théorique de l’espace géographique et des agents qui yinteragissent, qui prend la forme d’une véritable ontologie pourMobiSim, orientéeautant vers une utilisation et un développement interdisciplinaire et multiscalaire(fractal)duprogrammequeverssonimplémentationinformatique;

- dansuntroisièmepoint,nousvoyonscommentcetteontologiepermetdefocalisersurdeuxfamillesdemodèles,lesSystèmesmulti‐agentsetlesAutomatescellulaires,qu’ils’agit de combiner pour l’ensemble des développements à effectuer: les premierssontintéressantspourl’approcheindividus‐centréedesagentsqu’ilsproposent,alorsque les second apportent un intérêt pour une prise en compte cellulaire etpossiblementmultiscalairedel’espacegéographique;

- dans un quatrième point, nous proposons un schéma qui organise l’ensemble despoints précédents en différents modules permettant de modéliser les données, lesprocessusetlesimpactsàprendreencomptedanslamodélisationMobiSim,etdelesvisualiser graphiquement ou cartographiquement. Ce Grand schéma (cf. annexes)apparaît véritablement comme un outil de travail pour structurer, organiser etplanifier les développements, mais également pour communiquer autour deMobiSim;

- enfin, dans la dernière partie, nous faisons le point sur la question des données àassocieràchaquemodule,enlesorganisantenquatre«sphères»quiinterviennentàdifférentsniveauxdanslessimulationsetlaproductiondescénarios.


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2.1. Un principe multiscalaire

Lapriseencomptedel'échellespatialedeMobiSimposeunesériedequestions,d’oresetdéjàévoquéesdanslerapport«MobiSimSMA–Plateformedesimulationpourl’étudeprospectivede la mobilité urbaine des agglomérations françaises et européennes» de ATN (cf.Préambule): il s’agissaitde représenter le territoireàdifférentsniveaux,chacunpermettantd’«isoler» une entrée spécifique du programme et d’y simuler des processus particuliers.Toutefois, si cette idée était présentée de manière pertinente et cohérente par ATN, ellen’étaitpasencoreimplémentéedansleprogrammeaumomentoùlecodenousaétéfourni.Ilimporte donc ici d’en reprendre et d’en compléter le principe, avant d’en proposer uneformalisationmathématiqueetuneimplémentationinformatiquecomplètes.

Figure 2.1.1 Les trois niveaux de prise en compte de l’espace géographique dans MobiSim

Sileprincipequiviseàconsidérerl’espaced’uneaireurbaineselondifférenteséchellespeutparaître trivial, sa mise en œuvre concrète n'est pas simple car, d'une part, les processussimulésn'interviennentpastousà lamêmeéchelle (lapolitiquede lavillen'estpascelledu


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quartier),etd'autrepart, ilspeuventfaire l'objetderupturesquidemandentdepasserd'unespacediscretàunautreespacediscret,voireàunespacecontinu(c'estlecasparexemple,decertainesbarrièresfoncières,matérialiséesparunefrontièrenationaleouparunepolitiquefiscaledifférented'unecommuneàuneautre).Pourpallierceproblème,MobiSimproposedereprésenter l'espace géographique selon trois niveaux différents correspondant chacun àune échelle, au sein desquelles une conception cellulaire de l'espace permet de simulerrelativementaisément lepassaged’unprocessusàunautreprocessus: leniveauglobal, leniveauzonaletleniveaucellulaire.

a.Leniveauglobal

Le niveau dit global est le niveau du système d’étude complet, i.e de l'aire urbaineétudiée dans sa totalité. C'est à cette échelle (la plus grande) que sont traités lesscénarios démographiques et macro‐économiques globaux (en entrée), et que sontcalculéslesindicateursdeperformanceglobaledelamobilitéurbaine(ensortie).Cecinécessitel'identificationdeséchangesetdesrelationsexistants(ouestimés)entrel'aireurbaineetle«mondeextérieur»,quipermettentdequalifierlesévolutionsprobablesde la mobilité urbaine (interactions au quotidien entre les personnes qui habitent àl’extérieuredel’aireurbaineetquitravaillentoutransitentparl’aireurbaine),etdelapopulationdel’aireurbaine(échangesmigratoiresqu’ilfautprendreencomptedanslesscénariosdesimulation).

b.Leniveauzonal

Leniveauditzonalestceluidesîlots(ouzones)constituantlecentredumodèle:c’estsurcedécoupagequelesvariablesd’étatdumodèleévoluent.Leniveauzonalapparaîtalors comme l'échelle à laquelle se localisent lesménages et les entreprises (agentsdynamiques),oùs’effectuentlesdéplacementsquotidiens(intrazonesouinterzones).Chaque zone correspond à une entité géographique pour laquelle on possède desdonnées statistiques cohérentes avec le degréde finessededescriptiondumodèle.Danslecadred’applicationsàdesagglomérationsfrançaises,lazoneestleplussouventéquivalente àune zone IRISou àun regroupementde zones IRIS. Lesménages et lesentreprisesanalysent leurchoixde localisationenfonctiondescaractéristiquesdeceszonesetdeleurspréférences.

c.Leniveaucellulaire

Le niveau dit cellulaire (celui des cellules géographiques) correspond enfin audécoupage géographique le plus fin du territoire et contiennent les informationsdésagrégéesconcernant lesménageset lesentreprises,maiségalement l'occupationdu sol qui procure un certain nombre d'aménités à ces ménages et entreprises.


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Toutefois, cette désagrégation, effectuée à partir du niveau supérieur (niveau zonal)reste «anonyme» : l’objectif n’est pas de connaître les localisations des ménagesindividuels, mais de quantifier le nombre de ménages par maille afin, entre autres,d’évaluercombiensontexposésdirectementàlapollutionautomobile,parexemple,oucombienselocalisentàproximitéd'unparcoud’unjardinleurprocurantuncadredeviespécifique.L’objectifdel’introductiond’unmaillagecellulairefinesttriple:1.Simulerladynamique de l’occupation du sol (dans le but notamment de tester l’impact desdifférents scénarios sur le processus d’étalement urbain, une cellule «non‐bâti»pouvant devenir «bâti» si certains ménages décidaient de s'y installer) ; 2. Estimerl’offredelogementsauniveaudelazoneenfonctiondel’occupationdusoldéfiniedanschaque maille ; 3. Estimer les impacts sociaux et environnementaux de la mobilitéurbaine. La dynamique d’occupation du sol est ainsi simulée par un modèle quis'assimileauxautomatescellulairesetplusgénéralementauxmodèlesLUCC(LandUseandCoverChanges).

Ces trois niveaux (global, zonal, cellulaire) ne fonctionnent évidemment pas de manièreindépendante, mais sont liés par différents opérateurs : opérateurs de ventilation (pourpasser,parexemple,desdonnéesconnuesàl'échelledelazoneverschaquecellule,avecunepondération en fonction de l’occupation du sol), et opérateurs d'agrégation (sommant, parexemple, l’offre immobilièrede chaquecellulepourquantifier l’offreà l'échellede la zone).Ces opérateurs participent d’une formalisation générale de l’espace géographiquequenousdévelopponsdanslepoint2.2.

2.2. Vers une ontologie renouvelée et originale

Leproblèmedel’approcheagrégée/individuelle,soulevédanslepoint1.2,etlaquestiondel’approchemultiscalairedéveloppéedanslepoint2.1apparaissent,d’uncertainpointdevue,commeuneseuleetmêmequestion,quiseposesurdeuxtypesd’objetsdifférents.D’uneparteneffet,ils’agitdepasserdel’individuaugrouped’individuspuisàlapopulationtotale(etinversement), et d’autre part, de la cellule à l’îlot ou au quartier, puis à l’aire urbainecomplète(et inversement).Surcesdeuxtypesd’objetsqueconstituent les«individus»etles «espaces», il convient dès lors d’opérer un certain nombre d’agrégations et deventilationspermettantdepasserd’uneéchelleàl’autre.Ledéveloppementplusspécifiqued’uneontologie permet ici depréciser et de formaliser lesmodalités de ces changementsd’échelle,etainsidedévelopper labased’uneformalisationmultiscalairede l’espaceetdesindividuspropreàMobiSim,mais largementgénéralisableàd’autrestypesdemodélisations.Cette formalisation, qui s’associe à une ontologie, doit être développée dans un cadre


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interdisciplinaireet assurerune forte cohérence conceptuelleentre les aspects thématiquesdelaproblématiquetraitée(icilamobilitéetl’urbanisation)etlesaspectstechniquesliéesauxpossibilitésdesimulationinformatique.

a.Cadrethéoriquedel’ontologiespatiale

La thématique de l’urbanisation et des mobilités urbaines pose en effet un certainnombredequestionsfondamentales,liéesàlamanièreaveclaquelleleshabitantsd’uneville voient et considèrent leur environnement, comment ils raisonnent spatialementdans cet environnement, comment ils s’y déplacent et y habitent, etc. Une réponsecomplète et sérieuse à ce sujet repose nécessairement sur une approcheinterdisciplinaire, liant les domaines explorés par les géographes, les urbanistes, leséconomistes, les psychologues (notamment la psychologie environnementale), lessciences de l’information, etc.4. A cela s’ajoutent encore les statistiques et lesmathématiques qui permettent une approche plus formelle et ouvrent le champ à lamodélisation,ainsiquelessciencesdel’informationgéographique(SIG,analysespatiale,géostatistiques,etc.)quiproposentuneapprocheplusfondamentalesurcesquestions.Cetteinterdisciplinaritépourraitconduireàdessimulationsprospectivesbaséessurunemodélisation des comportements des agents qui reposerait alors sur les acquis, levocabulaire et lesméthodes plus oumoins spécifiques de différentes disciplines.Unetelle situation introduit possiblement des incompréhensions entre les acteurs, lesutilisateurs et les modélisateurs au sein du projet MobiSim, incompréhensions quipeuventêtredépasséesparlapriseencomptededeuxpointscomplémentaires:

1. Lesacteursdoivents’accordersur lemanièreavec laquelle l’espacegéographiqueestprisencompte,décritetorganisédanslessimulationsenvisagées,demanièreàce que les options spatiales liées aux simulations puissent être clairementexprimées;

2. Lacomplémentaritéetlacompatibilitédechaquesimulationspatiale,malgrélefaitqu’elle fasse intervenir des champsdisciplinairesdifférents, doit être assuréeparune logique propre à leur formalisation, ce qui permet d’éviter les paradoxes etaideàlacompréhensiondechacun(Franck,1997).

Ces deux nécessités impliquent une définition précise de l’environnement de lamodélisation,qu’ilconcerne l’espaceou les individus,c’est‐à‐direuneontologie.Cettedémarche ontologique n’est pas sans lien avec le champ de la modélisation

4ProjetECDESUP(l'évaluation,lechoixetladécisiondansl'usagedesespacesurbainsetpériurbains):

uneapprocheinterdisciplinairedesmobilitésquotidiennesetrésidentielles;cf.www.ecdesup.org.


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d'accompagnement et des démarches collaboratives de partage d'information et desavoir; cesdernièresont fait l'objetdenombreusespublicationsqui intéressentassezdirectement leprojetMobiSim.L'émergencefortedecetypededémarchesoulèveeneffet deux problèmes préliminaires, liés à la nature même des travaux collaboratifsenvisagés. D'une part, il importe que l'ensemble des acteurs s’accorde sur unedéfinition de l'espace sur lequel ils travaillent et sur la manière avec laquelle cetespacefonctionne,afindepouvoirexprimerclairementlesmodalitésqu'ilsvoudraienty voir simulées. D'autre part, il importe que la compatibilité des différentessimulations,possiblementmisesenœuvrepardifférentsmodèles,soitrespectée,afinque les résultats des premiers puissent enrichir les données des seconds et quel'ensemble des recherches qui naissent souvent de champs disciplinaires différents,trouveinfineunecomplémentaritéautourdequestionsconcrètes.

SelonGruber(1992),uneontologieapparaîteneffetcommeune«spécificationetuneconceptualisationexplicite».Gaurino(1998)ajoutequ’elledoits’associeràunethéorieet à une logique faisant intervenir un vocabulaire formel capable de décrire cetteconceptualisation du monde. Dans notre cas, nous pouvons donc considérer quel’ontologie doit conduire à la définition de chaque objet prenant place au sein dusystème spatial modélisé, intégrant les attributs de ces objets et les relations qu’ilsentretiennent entre eux.De ce fait, et comme le notent Fonseca et al. (2000), uneontologiespatiale,etplusspécifiquementencoreuneontologieurbaine,doitintégrer:

- desobjets(desindividus,desquartiers,descommerces,desécoles,etc.);

- desrelations(unemployépossèdeunlieudetravail,unbâtimentappartientàunquartier,etc.);

- des évènements (un réseau de transport congestionné, la création d’unenouvellezoned’activité,etc.);

- desprocessus(unfluxroutier,desnuisancesinduitesparletransport,etc.).

Cela étant, il est importantdepréciser ici qu’il existeunedifférenceentre l’ontologiedanslesensoùletermeestemployéd’unpointdevuephilosophiqueetconceptuel,etlesensoùl’entendentlesinformaticiens.Pourlesdéveloppeurs,l’ontologiecorresponden effet à une sorte d’artefact relevant du domaine de l’ingénierie, permettant dedécrireunecertaineréalitéavecunvocabulairespécifique.Pourlesphilosophes,ellesecaractérise par un système particulier de catégories (une «taxologie») reflétant unevision particulière du monde. C’est sur la base de cette différence que Smith (1998)distingue les R‐Ontologies (reality‐based ontologies) des E‐Ontology (epistemology‐basedontologies): lapremière relèvedudomainedessciencesde l’informationetdel’ingénierie informatique, alors que la seconde nécessite une conception plusphilosophiquedelamanièreaveclaquelleleschosess’organisentdanslemonde.Dans


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le cadre de MobiSim, il apparaît nécessaire de combiner ces deux approchespuisqu’elles se complètent en formant les deux volets d’un même problème: lamanière avec laquelle les choses s’organisent sur un plan conceptuel, et aveclesquelles elles peuvent être implémentées informatiquement. Dans ce contexte,l’ontologie de MobiSim ne peut pas être développée indépendamment du cadrethéorique des SIG et de l’intelligence artificielle, notamment des Systèmes multi‐agents et des Automates cellulaires. Au sein des SIG, il est désormais commun deconsidérerunehiérarchieen troisniveauxpour lesconceptsdemodélisationspatiale,selon une distinction comparable à celle qui sépare la connaissance des données enintelligenceartificielle:

‐ des concepts spatiaux associés à une théorie (ou une conception propre aumodélisateur)surcequ’estl’espacegéographique;

‐ desmodèles spatiauxassocié àunedéfinition formelle (oumathématique)decesconceptsspatiaux;

‐ unestructurespatialepermettantd’implémenteretdecodercesmodèlesdansunlangageinformatique.

Toutefois, de nombreux auteurs notent que malgré cette dimension théorique, etmalgré plusieurs années de recherche dans ce domaine, aucun concept unique n’aencore été mis au point pour décrire l’espace géographique sans controverse: iln’existepasdeformalisationpermettantd’intégrertouteslesquestionsconcernantlamanière avec laquelle les habitants d’une ville voient et considèrent leurenvironnement, comment ils raisonnent spatialement dans cet environnement,comment ilss’ydéplacentetyhabitent,etc.Uneontologieuniquenepermetpasde«capturer»touslesaspectsdelaréalité;plusieursontologiesdoiventaucontraireêtremises au point sur cette base pour répondre à des problématiques plus spécifiques.Dans ce contexte, nous proposons de construire une ontologie propre à MobiSim,relevant d’une conception spécifique de l’espace géographique, basée sur des choixjustifiésparlathématiquedesmobilitésetdutransport,maisquipeuventmeneràdesincompatibilités possibles avec d’autres manière de concevoir le monde et l’espace.L’objectif relèvealorsd’undoubleenjeu:définiruncadreontologiquequi soit leplusproche possible des objectifs de MobiSim, et qui conduise à un minimumd’incompatibilitésetdecontradictionsapriori.

b.formalisationpratiquedel’ontologiespatiale

Pourformaliserl’ensembledesentitésàprendreencompteauseindusystèmespatialétudié, commençonspar définir les plus petits éléments de chacundes deux groupes


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prisencompte,àsavoirlacellulepourlegroupe«espace»etl’individupourlegroupe«agents»:

Les caractéristiques de chacune de ces entités sont définies de lamêmemanière pardeuxjeuxd’informationsstockésdansdeuxvecteurs.Lepremiervecteurestdynamiqueetcomprenddesinformationsquipeuventchangerdansletemps(commelaPCSd’unindividuoul’occupationdusold’unecellule),alorsqueledeuxièmevecteureststatiqueet comprend des informations invariables (comme le sexe d’un individu ou uneservitude légale appliquée sur une parcelle ou une cellule). Chaque entité est alorsentièrement définie par la concaténation des deux vecteurs, et peut être formaliséeainsi:

Apartirdecettebase,nousdéfinissonsuncertainnombred’opérateurspermettantdegrouper les individus. Ces groupements permettent également de changer d’échelle:pour les agents, on passe de l’individu au groupe, puis à la population totale; pourl’espace,onpassedelacelluleauquartier,puisàl’aireurbaineenentier.Evidemment,chacundeceschangementsd’échelleconserve l’ensembledes informationsprésentesdanslesvecteursstatiqueetdynamiqueetlesrépercuteauniveausupérieur.Plusieursfonctionsd’agrégationpeuventalorscoexisterpoureffectuercetteopération.Lechoixde l’une d’entre elles dépend de la problématique traitée et des implicationsthématiques liéesàcechoix.Atitred’exemple,onpeut icidonnerquelquesexemplesdefonctionsd’agrégation,parmilesplussimples:


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Danslesensinverse,desopérateursdedésagrégationpeuventaussiêtremisaupoint,selonunprincipeidentique:ilspermettentdepasserdel’aireurbaineàlacellule,oudela population totale à l’individu. A titre d’exemple, on peut faire les propositionssuivantes:


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Notonsiciquelenombred’agrégationsestfini:onnepeutagrégerlesentitésaudelàdelapopulationtotaleetdel’aireurbainecomplète.Danslesensdeladésagrégation,par contre, les itérationsne sont finiesquepour les entités «agents»: à partir de lapopulationtotale,onnepeutplusconstituerdegroupeàuneéchelleinférieureàcellede l’individu.Demême,pour lesagents«espace», lasuccessiondeséchellessuituneprogression géométrique (ce qui n’est pas le cas des «individus»): les échelles duniveau inférieur doivent nécessairement s’emboîter dans celles du niveau supérieur.Ainsi,lespossibilitésdechangementd’échelle«espace»sontnécessairementfonctionde laplusgrandeéchelle (niveau leplus important).Apartirdeceniveau, iln’yaparcontre pas de limite à la désagrégation, du moins en théorie: on peut décomposerl’espace jusqu’à une infinité de cellules plus petites (ce qui n’est pas le cas des«agents»pourlesquelslesindividusconstituentunelimiteinférieure).

c.Unexemple:leslogements.

Pourmieuxvisualisercequesignifieceprinciped’agrégationsurleplanthématique,etpourtémoignerdesonimplémentationcomplèteauseinduprogrammeMobiSim,nousl’illustrons par un exemple concret portant sur le nombre de logements de laCommunautéd’agglomérationduGrandBesançon(CAGB).ApartirdesfichiersBDTopodel’IGN,importésdansPostGreSQL(cf.1.1),nouseffectuonslesopérationssuivantes:

- Définition de la grille. La grille est définie à partir de l'étendue rectangulaireenveloppant la zone d'étude (CAGB) et des différentes résolutions choisies(25m, 50m, 200m, 1000m, 4000m). Ces résolutions sont pour l'instantproposéesàtitredetest;

- Création de la couche occupation du sol. L'occupation du sol est générée àpartir des couches de la BD Topo de l'IGN suivantes : «batiment»,«zone_arboree», «surface_eau», «surface_activite». Avant de faire ladécomposition proprement dite un prétraitement est effectué pour définir leplusfinementpossiblelatypologiedesbâtiments.Eneffet latypologiefourniepar lacouche«bâtiment»del’IGNesttrès incomplète.Pourl'améliorer,nousproposonsdecroiserlacouche«surface_activite»aveclacouche«bâtiment».Concrètement cela revient à créer une table «bati_activ» qui affecte unenouvelle catégorie à un «bâtiment» quand celui‐ci intersecte une surfaced'activité avec plus de 50% de sa surface. Ci‐dessous la requête SQLcorrespondante:

CREATE TABLE mobisim.bati_activ AS SELECT bati.gid,activ.categorie as activité FROM batiment_region as bati LEFT JOIN surface_activite_region as activ

ON (ST_intersects(activ.the_geom, bati.the_geom)


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AND area(ST_intersection(bati.the_geom, ST_buffer(activ.the_geom, 0))) / area(bati.the_geom) > 0.5 );

Suiteà cetteopération, il devientpossiblede créerunevue intermédiairequiagrègelesdifférentschampscontenantuneinformationsurletypedebâti:

- naturedelacouche«bâtiment»;

- catégoriedelacouche«bâtiment»;

- catégorie de la couche «surface_activite» renommée en «activité»danslatable«bati_activ».

L‘agrégationsefaitdemanièrehiérarchique,duplusprécisverslemoinsprécis:«si la valeur du champ «Nature» est différente de «Autre» on prend«Nature»sinonsicatégorieestdifférentdeAutreonprendcatégoriesinonsiactiviteestdifférentdeNULLonprendsactivitesinononmetAutre».

CequidonneenSQL:

CREATE VIEW mobisim.bati_categorie_tmp AS SELECT bati.gid, bati.the_geom, hauteur,

CASE WHEN not(nature like 'Autre') THEN nature WHEN not(catégorie like 'Autre') THEN catégorie WHEN not(activite is NULL) THEN activite

ELSE 'Autre' END AS categorie

FROM bdtopo25.batiment_region as bati, mobisim.bati_activ as activ WHERE bati.gid = activ.gid;

Enfin on crée la vue «bati_categorie» qui simplifie les différentes catégoriescommesuit:

“Autre” 1 Logement

“Administratif” 2 Activité

“Bâtiment agricole” 0

“Bâtiment commercial” 2 Activité

“Bâtiment industriel” 2 Activité

“Bâtiment religieux divers” 0

“Bâtiment sportif” 0

“Chapelle” 0


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“Château” 0

“Culture et loisirs” 0

“Eglise” 0

“Enseignement” 3 Ecole

“Fort, blockhaus, casemate” 0

“Gare” 0

“Gestion des eaux” 0

“Industriel, agricole ou commercial” 2 Activité

“Industriel ou commercial” 2 Activité

“Mairie” 2 Activité

“Péage” 0

“Préfecture” 2 Activité

“Santé” 2 Activité

“Serre” 0

“Silo” 0

“Sport” 0

“Tour, donjon, moulin” 0

“Transport” 0

“Tribune” 0

CequidonneenSQL:

CREATE VIEW mobisim.bati_categorie AS SELECT gid, the_geom, hauteur, categorie, CASE categorie WHEN 'Autre' THEN 1 WHEN 'Administratif' THEN 2 WHEN 'Bâtiment commercial' THEN 2 WHEN 'Bâtiment industriel' THEN 2 WHEN 'Enseignement' THEN 3 WHEN 'Industriel, agricole ou commercial' THEN 2 WHEN 'Industriel ou commercial' THEN 2 WHEN 'Mairie' THEN 2 WHEN 'Préfecture' THEN 2 WHEN 'Santé' THEN 2 ELSE 0 END AS type FROM mobisim.bati_categorie_tmp;


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Figure 2.2.1. L’occupation du sol de la CAGB (tests pour une approche multiscalaire)

‐ Corrections manuelles. Après ces prétraitements la typologie est dans

l'ensembleplutôtbonne: lesgrandeszones industriellesetcommercialessontbienaffectées.Ilrestetoutefoisunproblèmedanslecentrevilleoùunebonnepartiedesbâtiments administratifs reste indéterminée. Pour y remédier, unecorrection manuelle a été effectuée en modifiant la nature des bâtimentssuivants:lamairie,lescentresdesimpôts,lafacultédeslettres,lemuséeetle


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cinémadesbeauxarts, la citadelle. Il restenéanmoins certainsbâtimentsmalaffectésencentrevillecarunpolygonebâticorrespondparfoisàunensembledebâtimentsdedifférentesnatures (uneerreurdueauxdonnéessources,quisembleplusoumoinsincompressible).

Figure 2.2.2. Ventilation des logements au sein de la CAGB


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‐ Création de la couche «Occupation du sol». On peut maintenant créer lacoucheoccupationdusolcommesuit,danschaquecelluleàchaqueéchelle:

si on a du bati enseignement ⇒ 5 bati enseignement

sinon si on a du bati activité ⇒ 4 bati activité

sinon si on a du bati logement ⇒ 3 bati résidentiel

sinon si on a de l'eau ⇒ 2 eau

sinon si on a de la forêt ⇒ 1 forêt

sinon ⇒ 0 espace vide

Lerésultatpeutêtrereprésentécartographiquementparl'occupationdusolsurla grille définie précédemment à différentes résolutions : 25m, 50m, 200m(Figure2.2.1).Cettepremièreétapeétantréalisée,ilestpossibledeventilerleslogements de la CAGB, dont le nombre est connu au niveau des IRIS ou descommunes.Cetteventilationsefaitenplusieursétapes:

‐ Dans un premier temps, on détermine à quelle commune ou IRIS appartientchaquebâtimentrésidentieldelacouche«bâtiment»delaBDTopoIGN:

‐ On détermine ensuite le volume total de bâtiments résidentiels dans chaquecommune ou IRIS (ce qui nécessite de tenir compte de la hauteur desbâtiments):

‐ Apartir du volumedans chaque zone, il estpossiblede calculer ladensitédelogementsdechaquebâtiment:


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‐ Enfin,oncalculelenombredelogementsdanschaquecellule:

avec:

Lerésultatpeutêtrereprésentécartographiquementparlenombredelogementsdanschaquecellule,àdifférentesrésolutions:1000m,100m,50m(Figure2.2.2).

Enconclusion,nousavons ici formaliséunnouveaucadrethéoriquepour lapriseencompte de l’espace géographique et des «agents» au sein de MobiSim. Ce cadreformelestactuellementcomplètementimplémentédansleprogramme,etfaitl’objetd’uncodespécifiqueassociéaumoduleD2(cf.partiesuivante).Apartirdecettebase,desdéveloppementsplusinnovantssontaujourd’huiencoursderéalisation,àtraverslanotiond’émergencenotamment,quidevraitpermettrededévelopperun«générateurd’émergence».

2.3. Un couplage de deux familles de modèles

L'originalitéduprojetMobiSimnerésidepasuniquementdans laconsidérationmultiscalaire(à la fois spatiale et temporelle) des processus qui y sont modélisés. Elle se matérialiseégalementdanslecouplagededeuxtypesdemodèles,associésàdesobjectifsdesimulation


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relevant de problématiques différentes. Ici, deux modèles aux propriétés spécifiquespermettent simultanément de considérer les ménages et leurs activités, les mobilitésquotidiennes et les déplacements, et enfin les mobilités résidentielles et la dynamique del'occupation du sol au sein de l'aire urbaine étudiée: les Systèmes multi‐agents et lesAutomatescellulaires. IlsrépondentauxdeuxmodèlesprécédemmentimplémentésparATNdansMobiSim(modèle individus‐centré typeDestinieetmodèleagrégétypequatreétapes;cf.1.2).

Figure 2.3.1. Principe des Systèmes multi-agents appliqué à la problématique MobiSim

a.Activitésdesménages:lesSystèmesmulti‐agents

Premièrement, ladescriptiondescomportements (choixetdécision)de localisationetde déplacement desménages (et éventuellement des entreprises) qui peuplent l'aireurbaineétudiéeestcentraleauseindesprocessusmodélisésdansMobiSim(cf.1.3).Lessystèmesmulti‐agents(SMA)apparaissentdèslorscommedesoutilsdemodélisation


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adaptés pour tenir compte de la dynamique de ces différents acteurs au cœur desprocessus liés à la mobilité et à l'aménagement urbains (Pumain et al., 1995). Enurbanisme et en aménagement du territoire, ce type de modèle se révèle en effetparticulièrement bien adapté à la modélisation comportementale au niveau desindividus,notammentpourlesprocessusmenantauxchoixrésidentielsetauxstratégiesdemobilitéquotidienne(Ligtenberg,2001).Entendudanscecontexte,un«agent»,quicorrespondiciàunménage(ouàunindividuauseinduménage),estdéfinicommeuneentitéphysiqueou virtuellequi détient toutoupartiedes caractéristiques suivantes :êtrecapabled’agirdansunenvironnement,decommuniquerdirectementavecd’autresagents,êtremuparunensembledetendancesqu’ilchercheàoptimiser,posséderdesressourcespropres,être capabledepercevoirdemanière limitée sonenvironnement,tenterdesatisfairesesobjectifs,entenantcomptedesressourcesetdescompétencesdont il dispose, et en fonction de sa perception, de ses représentations et descommunicationsqu’ilreçoit(Ferber,1995).

Les SMA constituent une avancée importante dans l’univers de la complexité etapportentainsiuneréponseparticulièrementbienadaptéeàl’analyseetàlarésolutionde problèmes impliquant plusieurs dimensions : spatiale, sociale, politique,organisationnelle,économique,financière.Cetteapprochepermetdelesappréhender,à la fois dans leur globalité et dans le détail des interactions locales entre les agentsimpliqués.Danscessystèmes,la«solution»n’estpasprogramméeexplicitementmaisémerge des interactions locales entre les agents simulés et leur environnement.L’intérêt des SMA est donc non seulement à caractère opérationnel mais aussiméthodologique,nousdonnantàcomprendrelessituationsàpartirdescomportementsdesagentsquiconstruisent lesdynamiquesdusystème.Appliquéeà laproblématiquede la mobilité urbaine, la formalisationmulti‐agent permet ainsi de couvrir plusieursdomaines et champs d'application possibles, parmi lesquelles on peut citer : lamorphologie urbaine (urbanisme et développement urbain), les dynamiques spatiales(mobilité quotidienne, choix résidentiels, politique foncière), l'économie et la gestionurbaine (localisations des activités, des commerces, etc.), les transports (demande detransport,choixmodal,réseauxdetransportintra‐urbain,etc.).

Ainsi,siladynamiquedessystèmes,surlaquelleMobiSimétaitinitialementbasé,apureprésenter une évolution notable dans la représentation macroscopique dessystèmes par l'introduction de boucles de rétroactions, prenant en compte ladimension temporelle et le caractère non‐linéaire des relations entre les variables,l'approcheSMAapparaîtquantàellecommeunelecturesystémiquerenouvelée,quimet en avant lesmultiples dimensions de l’interaction, dans un sens plus large : lacoopération,lacompétitivité,l'encombrement(etc.),ainsiqueleursconséquences.Onconsidère alors que les actions et les interactions entre agents sont les élémentsmoteursdelastructurationd’unsystèmecomplexedanssonensemble.Desinteractionsentreagentsémergentdesstructuresorganiséescomplexesqui,enretour,contraignentetmodifient leurs comportements et le système dans son ensemble. Lamodélisation


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paragentssembledèslorsadaptéeàl’analysed’interactionscomplexes,etpermetuneanalyserelativementfinedescomportements.

Figure 2.3.2. Principe des Automates cellulaires appliqué à la problématique MobiSim

b.Mobilitésrésidentiellesetdynamiqued'occupationdusol:lesautomatescellulaires

Ensuite,unautomatecellulaire(classiquepourcegenred'opérations(WhiteetEngelen,1994;Barredoetal.,2003;Caruso,2006)),estutilisépoursimulerledéveloppementurbain (en termes demorphogénèse) rendu possible ou souhaitable par lesmobilitésgénérées aux deux étapes précédentes. Si l’on se réfère aux trois niveaux définisprécédemmentdanslapartie2.1(cf.Figure2.1.1),ladynamiquedel'occupationdusoldoit être évaluée au niveau cellulaire (niveau 3) de l'espace (la plus petite taille descellulespouvantcorrespondreglobalementàlatailled'uneparcelleurbaine).L’objectifdelamodélisationestalorstriple:1.Simulerladynamiquedel’occupationdusol(dans


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le but notamment de tester l’impact desmobilités sur le développement urbain) ; 2.Estimer l’offre de logements au niveau de chaque zone (niveau 2) en fonction del’occupation du sol définie dans chaque maille ; 3. Estimer les impacts sociaux etenvironnementauxdelamobilitéurbaineàl'échelledel'aireurbaine(niveau1).

Sur le plan des résultats escomptés et actuellement en cours de développement,l'imbricationdecesdeuxmodèlesàdifférenteséchellesdevraitrapidementpermettre(et permet déjà en partie) d'évaluer les conséquences liées à chaque scénario demobilité sur chacune des trois sphères généralement associées au développementdurable. Sur la base des travaux du projet Propolis, ces évaluations prennent alors laforme d'indicateurs relativement simples5. Sur le plan économique d'abord,MobiSimdevrait ainsi offrir un certain nombre d'indicateurs décrivant le niveau de satisfactiondes besoins en mobilité (au niveau de chaque cellule par exemple), les temps deparcoursdansl'agglomération(étudiésauniveaudechaquezone)etl'efficacitéglobaledes déplacements (considérée au niveau global, pour l'ensemble de l'aire urbaineétudiée). Sur le plan environnemental, une seconde série d'indicateurs devraitpermettredecalculerlaquantitédesémissionsdegazàeffetdeserre(auniveauglobal,mais également au niveau zonal afin de déterminer quels sont les quartiers les plussoumis aux risques), les pollutions et les nuisances sonores associées aux mobilitésgénérées (auniveaudes cellules,afind'associer cesnuisancesàunecontrainteouunrisquepossiblementressentiparungroupederésidentsdéterminé).Surleplansocial,enfin, l'impact desmobilités sur la santé, le degré demixité sociale, l'accessibilité aucentre‐ville, aux services et aux espaces verts sont également évalués, tant auniveauzonal qu'au niveau cellulaire, en tenant compte avec une précision relative del'occupationdusolquipourraitinfluencerlesdifférentsfacteursquiensontàl'origine.

2.4. Une organisation en modules

DemanièreàclarifierlefonctionnementdeMobiSimetl’imbricationdesdeuxmodèlesdécritsplus haut, associés à la définition ontologique des entités «agents» et «espace», il estapparu nécessaire d’organiser le programme en le structurant en modules. Chacun de cesmoduleseffectuealorsunetâcheunique,etrépondenquelquesorteàuneproblématiquequi

5 Parmi les indicateurs définis par différents organismes internationaux (Global Reporting Initiative,

Commission européenne, OCDE) et ceux utilisés dans le projet européen Propolis, les indicateurssuivantpermettentd'évaluerl'efficacitédelamobilitéurbaine.Surleplanéconomique:satisfactiondes besoins de mobilité, temps de parcours, efficacité des déplacements. Sur le planenvironnemental : émission de gaz à effet de serre, pollutions, nuisances sonores, qualitéenvironnementale;Surleplansocial: impactsurlasanté,degrédemixitésociale,accessibilitéducentre‐ville,desservicesetdesespacesverts.


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lui est spécifique. La complexité deMobiSim vient alors du fait que tous lesmodules sontcombinés les uns aux autres et que les résultats des uns apparaissent comme les donnéesd’entréedesautres.L’ensembleseconstruitdemanièrehiérarchiqueàpartirdetroismodulesdebase,décomposésensous‐modules(S‐Modules)associéschacunàuntypedemodélisationspécifique:

Figure 2.4.1. Le Grand Schéma MobiSim (version simplifiée) - Une version complète figure en annexe


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- Module D:modélisation des données. A partir de l’ontologieMobiSim, cemodulepermetdecréerunebasededonnées incluant lescaractéristiquesgéographiquesetsociodémographiquesduterraind’étudeconsidéréselonuneapprochemultiscalaire;

- ModuleP:modélisationdesprocessus. Cemodulepermetde simuler lesmobilitésurbaines et l’évolution de la population en tenant compte de l’évolution de lapopulation;

- Module I:modélisationdes impacts.Cemoduleproposeunensembled’indicateurspermettantd’évaluer les impactsdessimulationseffectuées,sur lestroissphèresdudéveloppementdurable(économique,socialeetenvironnementale);

- ModuleG:modélisationgraphique.Cemodulepermetdevisualiserlesrésultatssouslaformedecartesetdegraphiques(ilintègreunsous‐moduledegéovisualisation),etdelesexporterdansdifférentsformats;

L’organisationdesquatremodulesdebaseetdessous‐modulesqui lescomposentpeutêtrevisualiséesurleGrandSchémaMobiSim(GSM).Plusqu’unsimpleplanduprogramme,leGSMpermetégalementd’organiserletravailetderépartirlestâchesauseindel’équipedetravailetd’expertisedeMobiSim.IlapparaîtdonccommeundocumentnouveauetimportantpourledéveloppementdeMobiSim‐ThéMA.

Chaquequestionposéeauprogrammepeutalorsfaireintervenirunecombinaisonspécifiquede modules, tous n’étant pas toujours nécessaires. De même, il n’y a pas véritablementd’orientation dans la lecture et l’utilisation desmodules deMobiSim: le GSM ne se lit pasnécessairementdegaucheàdroite(bienque la lecturesefassedanscesensdans lagrandemajoritédescas); leprogrammepeutêtremobiliséen«zigzag»pouraccomplirdes tâchesspécifiques.L’exempledesétiquettesénergétiques(quenousdévelopperonsdanslepoint4.2)illustreuntelparcours:

- les données sont mises en forme par le module D1 (mais les caractéristiquessociodémographiquesdelapopulationnesontpasnécessaires,leS‐moduleD11n’estdoncpasutilisé);

- le S‐module I32 est ensuite au cœurde l’analyse: uneboitededialoguepermetdeparamétrer l’ensembledesélémentsàprendreencompteetdelancer lescalculsenconséquence;

- pourlancercescalculs,leS‐ModuleI32faitintervenirdesélémentsdumoduleP2quigère laquestiondesmobilitésquotidiennes,ensollicitantnotamment lesS‐modulesP22etP23quipermettentd’estimerlesdéplacementsàpartirdechaquezone;


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- l’ensembleestfinalementrendudanslemoduledevisualisationetdegéovisualisationgraphique de MobiSim, qui permet de visualiser les résultats sous la forme degraphiquesetdecartes.

Bienqu’ellerestetrèsthéorique,lamiseenplacedeceschémaapparaîtaujourd’huicommeunvéritableoutildetravail:ilmontrecequecontientleprogramme6etpermetdedistribuerles tâches pour son développement. Ainsi, si certainsmodules présentés dans le GSM (enannexe)sontaujourd’huifinalisésetparfaitementopérationnels,d’autresn’existentencoreque sur un plan théorique et/ou formel, alors que d’autres encore ne sont véritablementqu’àl’étatdeprojet.Ces«projets»fontévidemmentpartiedesdéveloppementsàvenirdansMobiSim,àplusoumoinslongterme.

2.5. Les quatre sphères de données MobiSim

Dans cette troisième partie, nous évoquons la question de la validation des résultats deMobiSim.Eneffet,comptetenudesmodèlesthéoriquesimplémentésdansleprogramme,laproduction de simulations et de résultats est relativement aisée. Cette production esttoutefois soumise à un certain nombre de paramétrages et de calibrages intrinsèques àchaque modèles, parfois proposés en libre choix à l’utilisateur qui peut les utiliser commeautant de «leviers» pour simuler différents scénarios. Indépendamment de ces choixspécifiques, qui correspondent en fait à l’introduction d’un scénario à simuler dans leprogramme,ilestnécessairequecesrésultatssoientvalidés,i.e.desavoirdansquellemesureilcorrespondentoureproduisentuneréalitéconnue.Ilvadoncdesoiqu’ilestnécessairedeconnaître la réalité pour la simuler, ce qui passe par l’acquisition d’un certain nombre dedonnées.

L’acquisitiondedonnéesadéquatesestunproblèmecomplexe,etconstituesouventunécueildelamodélisationenscienceshumaines.Eneffet,denombreusesdonnéesindispensablesaucalibragedesmodèlesnesontsouventquetrèsdifficilementdisponibles,parfoisabordablesuniquement par l’intermédiaire d’enquêtes spécifiques… et donc chères. Pour pallier ceproblème, la version SMA de MobiSim était ouvertement gourmande en données: il étaitimpossible de faire «tourner» le modèle sans une batterie de données préalablementrecueillies,souventdifficileàobtenir,cequiapuentraverlaconduitedecertainesétudes.

6 Nous avons d’ailleurs ajouté un module de «Fret urbain» qui permettra à terme d’intégrer la

programmeFretUrbàlaproblématiquetraitéeparMobiSim.


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Figure 2.5.1. Les quatre sphères de données MobiSim

Pourpallierunepartiedeceproblèmededonnées,nousfaisonsiciunepropositionquipeutparaîtreaudacieused’uncertainpointdevue,maisquisejustifieparlecaractèreexploratoireet expérimentale de MobiSim dans sa version ThéMA7. L’idée consiste à différencier des

7Cettepropositionad’ailleursétévivementdébattue lorsde la réunionduComitédepilotagedu23

janvier 2009, opposant les partisans d’une approche universaliste à ceux d’une approche plusnominalisteautourdelaquestiondelarecherched’invariantsdanslapratiquedel’espaceurbainetdesmobilitésquotidiennes.Nousprenonsicirésolumentpartiepourl’approcheuniversaliste,maistenons évidemment compte également des remarques formulés par le Comité de pilotage,concluantquelarigueuretlacohérencedelapropositionnepeutfinalementêtreévaluéqu’aucasparcas.


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donnéesditesgénérales (accessiblesaisémentetutilisablesde façon standardquelque soitl’aireurbaineétudiée)etdesdonnéesditesspécifiques,dontl’acquisition,leformat,lavaliditéet ladatesontnettementplusaléatoires,dépendantà lafoisdel’aireurbaineétudiéeetdel’organismeàl’originedelacollecteoudelacommercialisationdesdonnées.Cettedistinctionnous conduit à considérerquatre sphèresdedonnées au total. Chacune fait référenceàuntypededonnéesspécifiquesets’associeàuneopérationprécisedansMobiSim:alimentation,calibrage,validationetscénarisationdesdifférentsmodèles.

a.Lasphèred’alimentationdesmodèles

Cettesphèreconstituelejeudedonnéesdebasequipermetdeconstruirel’étatinitialde l’aire urbaine étudiée; il intègre des données standard concernant l’espaceadministratif et ses découpages, la population et ses caractéristiquessociodémographiques, ainsiquedes informations simples sur le réseaude routesetlestransportsencommun(TC).Cesdonnéesdebasesontabsolumentindispensablespour débuter une série de simulations; elles doivent pouvoir être mobilisées surn’importequel terraind’étude,etdoncêtredisponiblesdemanière identiqueàpeuprèspartout. En France, lesdonnées relevées et commercialiséespar l’IGN (BDCartoet/ou BD Topo) et par l’INSEE (Recensement général de la population, base SIRENE)répondentglobalementàcescritères; livréesselonunformatstandardetuniformisé,ellespeuventrapidemententretraitéesdemanièrepresquecomplèteparlemoduleDde MobiSim afin de constituer l’état initial de n’importe quelle portion de territoirefrançais.

Seuleuneinconnuedemeure:lessystèmesdetransportencommun,généralementàlachargedesEPCI locaux,ne sontpas relevésnipar l’INSEEnipar l’IGN.Pourpallier ceproblème,etsurlabasedestravauxeffectuésparATN,nousproposonsci‐dessousunprotocole permettant de relever les informations des réseaux de transport encommun(busettram)afindelesintégrerdanslemoduleD.Ceprotocoleestdisponibleendétailenannexe.

Lafigure2.5.2,réaliséeàpartirdestravauxdeCarolineMolherat,illustrelacompositiondelasphèred’alimentationdesmodèles.

ModeTC:ProtocoledenumérisationduRéseauTCBesançon

Laméthodologiedéveloppéeci‐dessouss’intègreaumoduleD12.Dans le cadreoù le réseauTCet tout cequ’il peut englober (horaires, trajets, etc.) diffèred’unecommuneàuneautre,unedémarcheparticulières’impose,passantdel’acquisitiondesdonnéesàleurs numérisations. La numérisation du réseau TC n’est pas systématique puisqu’elle dépenddubonvouloirdesacteursterritoriauxetdel’operateurchargéduréseaudetransportpublicetdecefaitduformatdanslequelilsnousfournissentcesdonnées…(papier,fichierExcel,…).


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Figure 2.5.2. La sphère d’alimentation des modèles ; une illustration

Quelstypesdedonnéesetoùlesacquérir?Au delà de l’opérateur en transports publics, il se peut que celui‐ci soit un simple exploitant duréseau et qu’il faille réaliser une convention avec la communauté de communes oud’agglomérations, organisatrice des transports afin d’obtenir ces données.Nouspouvons citer enexemple la Communauté d'Agglomération du Grand Besançon, dans laquelle l’exploitation duréseau urbain GINKO est assurée par Keolis Besançon (filiale du groupe Keolis) tandis quel'exploitationduréseaupériurbainestassuréepardesautocaristesprivésaffrétés.NumériserunTC:Ils’agitderendreexploitableleréseauTCsousunSIGennumérisantleréseauetlesdonnéesquilecaractérisent(stations,tempsdeparcours,horairesàlastation).Il est importantd’indiquerque leRéseauTCest caractérisépardesdonnées:enpoints(stations,horairesàlastation)etenlignes(arcsentrestationsformantboutàboutlacontinuitédeslignesdebus,tempsentrestations).Si le réseau TC est déjà numérisé sous un format MapInfo ou Shapefile, il faudra à l’aide d’unidentifiantcommundonnéauxstationsouauxarcs,créerunejointure(surArcGisparexemple)avecunfichierExcelcomportantdesdonnéeshoraires,….Etpourfinir,éditerouaffecteràchaquetronçonuntempsdeparcoursentrestationsdanslatableattributaire.


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SileréseauTCn’estpasnumérisé,ils’agiraderecréersousunSIGleréseaudetransportdéfinipardesobjetsenpointsetenlignes.

Figure 2.5.3 Principes de numérisation du réseau TC

PrésentationdulogicielQuantumGis:QuantumGisestunsystèmed’informationgéographiquelibredisposantd’uneinterfacegraphiqueaccessible. Il gère les formats d’image de type matriciel (Arc/Info ASCII Grid, GRASS Rasters,TIFF/GeoTIFF, USGS SDTS DEM, ...) et vectoriel (Arc/Info, ESRI Shapefile, Mapinfo File, ODBC,PostgreSQL,...)ainsiquelesbasesdedonnées.Outrelacartographieetlavisualisationdedonnées,QGISpermetactuellementdemodifier,créeretajouterdesmétadonnéesauxcouchesvectorielles.Ilestaussipossibledegéo‐référencerdesrastersgrâceàunplugin.DansQuantumGis:MéthodologiepournumériserunréseauTC.

1°)Afindegéo‐localiserlesstationspuisleslignessurleréseauroutier,ajoutercommebasedefonddecartelacouchevectorielledelaBDCartotronçonroute.2°) Le réseau sedéterminepardesnœuds (stations)=unecoucheenpointspuispardesarcs(tempsentrestations)=unecoucheenlignes.La première étape va être la création de la couche «station» permettant par la suite deconcevoirdesarcsentrecespoints, la couche«temps»,quimisboutàbout forment leslignesdebusetdecefaitleréseauTC.

1étape: EditiondelacouchestationsSurQuantumGis dans lemenucouche faire«nouvelle couchevecteur»afinde créer leschampsdecettenouvellecouche.- Sélectionner:«points»;- Donnerunnomauchampattributaire:«Station»;- Type:«String»;

puis«ajouterunattribut».Pouréditerunecouche,passerenmode«Edition»aveclepetitcrayonsetrouvantdanslabarre demenu puis sélectionner le bouton «capturer le point». Une fois la station géo‐localisée une fenêtre va s’ouvrir nous permettant de renseigner l’attributs de l’objet quenousavonscréé:leNomdelastation.Lepointestalorscréé.

RésultataprèslasaisiedetouteslesstationsduréseauavecenfonddecartelaBDCarto.


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Lorsquelasaisiedetouteslesstationsesteffectuée,ilfautsauvegarderlacoucheenrecliquantsurlecrayon,mettantfinà l’édition.Avantdepasserà lacréationdeladeuxièmecouche,nesurtoutpasoublierdeluidonneruntypedeprojection.Pourcefaire,serendredanslemenupréférences«propriétéduprojet»puis«systèmedeprojection»etsélectionnerlaprojectionLambertzoneII.

Figure 2.5.4. Un exemple à partir du SIG QuantumGIS

2étape: EditiondelacoucheTempsAtraverscettecoucheils’agiradecréerdesarcsreliantlesstationslesunesauxautresenaffectantàchacunlenumérodelaligne,letempsdeparcoursentreses2stationspuisinformersurlesensdecirculationdesbus.

SurQuantumGisdans lemenucouchese rendredans«nouvellecouchevecteur»afindecréerleschampsdecettenouvellecouche.- Sélectionner«ligne»- Donnerunnomauxchampsattributaires:«Numéro»,«Tps»,«SensUnique»- Type:Numéro(Entier) Tps(Réel) SensUnique(Entier)0=doublesens 1=sensuniqueRepasserenmodeEditionaveclecrayonpuissélectionnerlebouton«capturerlaligne».


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ATTENTIONAvant de commencer la saisie n’oublier pas de vérifier l’option d’accrochage. Celui‐ci permettral’accrochage des arcs aux points. Pour ce faire, se rendre dans le menu «Préférence» puis«propriétésduprojet»,etenfin«optiond’accrochage».

- Cocher:couchestation;- Mode:surlesommet;- Tolérancede30;

Sepositionnersurunestation,vérifier l’accrochagepuiscréerunarcde lastationAà lastationBtoutenrespectantBIENlesensouladirectiondecirculationdelalignedebus.Pour concevoir cet arc faire un clic sur la station de départ suivi d’un seul clic «droit» une foispositionné sur la station d’arrivée afin de valider la saisie. Une petite fenêtre s’afficheautomatiquementpermettantainsiderenseignerlesdiversattributsdel’objetvenantd’êtrecréés.

Veilleràsauvegarderlacoucheenrecliquantsurlecrayon,mettantfinàl’édition.

Figure 2.5.5. Un exemple à partir du SIG QuantumGIS

b.Lasphèredecalibragedesmodèles.

Lasecondesphèrecontientlesdonnéesnécessairespourcalibrerlesmodèles;ellesnedécriventplusunétatinitial,maissontplutôtliéesàladescriptiondescomportementsetdespratiquesdes individusetdesacteursdans l’aireurbaineétudiée.Depar leurnature,ellesnesontdoncpasaccessiblesdansdesbasesdedonnéescommercialiséesdansunformatstandard,maisdécoulentdeprocéduresd’acquisitionpluscomplexes


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etplusspécifiques,commedesenquêtesparexemple.Pourprendreunexemple,cesdonnées peuvent concerner les préférences des ménages en termes de localisationrésidentielle: une enquête demandant aux chefs de ménages de placer par ordredécroissant d’importance les différents éléments et les aménités qu’ils souhaitenttrouveràproximitédesonlogementpeutapparaîtrecommeunesourced’informationimportantepour calibrer lesmodulesMobiSim traitantde laquestionduchoixetdespréférences résidentielles, apportant du coup une réelle pertinence et une certainevaliditéàlamodélisationenvisagée.

Toutefois, mis à part le cas particulier des «enquêtes‐ménages», il n’y pasd’uniformisation pour ce genre de données, qui apparaissent quasiment toujoursrelevéesdemanièreadhoc.Decefait,iln’yapasnonplusdepossibilitédedécrireunprotocole a priori permettant d’intégrer et d’utiliser ces données dans MobiSim. Demême, l’existencemême de ce genre de données de calibrage n’est absolument pascertaine: les enquêtes adéquates n’existent pas nécessairement; elles peuvent êtredatées,ounerecouvrirqu’unepartiedel’aireurbaineétudiée.

La question qui se pose est alors de savoir dans quelle mesure des données necorrespondant que partiellement à la thématique modélisée et/ou au terrain étudiépeuvent être utilisées pour calibrer MobiSim. Les pratiques de mobilité ou les choixrésidentielsconnusgrâceàuneenquêteréaliséesurl’espacebordelais,peuvent‐ilsêtreutiliséspourunesimulationsurl’aireurbainedeBesançon?Laréponseàcettequestiondépend évidemment des données précises, dont il faudrait étudier la qualitéd’invariabilitéd’unevilleà l’autre.Onsaitparexempleque lepopulationactived’unecommune (populationqui est donc amenéeà sedéplacerpour aller travailler chaquejour)estglobalementégaleà40%desapopulationtotale,quellequesoitlacommuneconsidérée.Cetexemplenesignifieévidemmentpasquetouteslesdonnéesrelevéesàun endroit sont utilisables ailleurs et dans un contexte; mais il montre que desinvariants existent. L’identification de ces invariants constitue dès lors un enjeuimportant pour les simulations en général, et pour le calibrage de MobiSim enparticulier,quipermettraitde limiter l’acquisition lourdededonnéesparenquêtes,etde généraliser un certain nombrede constats quant aux pratiques demobilité et auxchoixrésidentiels.

c.Lasphèredevalidationdesmodèles.

La troisième sphère contient les données liées à la validation des modèles. Cesdonnéesdoiventenquelquesortepermettredemesurerlesécartsentrelesrésultatsproduitsparlesmodèlesetlaréalitéobservée:lemodèleestilcapabledereproduireune situation connue? Dans quelle mesure s’en écarte‐t‐il? Des écarts minimes ou«acceptables» permettent ainsi de valider le modèle, montrant qu’il est à la foispertinentetefficace.


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Celaétant,touteslesdonnéesutilesàlavalidationnesontpasnécessairementinscritesdans un intervalle diachronique. Les données de comptage routier, par exemple,indiquent le nombre de véhicules qui passent chaque jour sur certains tronçons deroute. Elles peuvent dès lors servir à valider les résultats dumodèle à quatre étapes,dontl’objectifestjustementd’évaluerletraficsurlesréseauxdetransport.

De manière plus générale, une telle validation peut être mise en œuvre parl’intermédiaired’unexercicedepostdiction.Lapostdictionestalorsaupassécequelaprédiction est au futur: à partir d’une situation antérieure connue, on tente dereproduireunesituationactuelleconnueelleaussi.Danscecas,ilfautdisposerd’unjeudedonnéesdécrivantlasituationàuntempstetd’unautrejeudedonnéesdécrivantlasituationautempst+1.Danscecontexte,touteslesdonnéesantérieuresàunesituationdonnéenedoiventpasêtreconsidéréescommedépassées,maispeuventaucontraireconstitueruncorpusutileàlavalidation.

d.Lasphèredescénarisationdesmodèles.

La dernière sphère concerne la scénarisation des modèles. Elle ne contient pasvéritablementdedonnées,maisplutôtuneséried’informationsliéesauxscénariosàsimuler avec MobiSim. Cette «miseen scénario» peut par exemple passer par unemodificationdel’étatinitial:quesepasse‐t‐ilsil’onajouteunerocaded’autoroutepourcontournerlaville?C’estalorspremièresphère(cellequicontientlesétatsinitiaux)quiseramodifiée pour prendre en compte le nouveau contexte.Mais cettemodificationdemandeàcequelesnouvellesinformationssoientconnuesavecprécision.Demême,si l’on souhaite simuler l’impact d’un péage urbain, il est nécessaire de connaître lesmodalitésexactesdelamiseenplacedecepéage:s’agira‐t‐ild’unpéageenentréeetensortie?Sera‐t‐ilpermanentouuniquement les joursdesemaine?Uniquementauxheuresdepointe?etc.Parallèlement,lasecondesphère,contenantlesdonnéesliéesaucalibragedesmodèles,peutégalementêtremodifiéeparunscénario:quesepasserait‐ilsilamoitiédesemployésdetelsecteurétaientcontraintsdesedéplacerentransportencommunplutôtqu’enautomobilesindividuelles?Etsileursbudgetsdedéplacementétaientsubventionnésparlescollectivitésterritoriales?etc.

L’ensemble des informations de la quatrième sphère touche donc à la teneur desscénarios, qui n’est pas dénuée de dimensions politiques. En effet, si lamodélisationconcerne avant tout les modélisateurs, la mise en place des scénarios à simuler estsouvent préparée par les édiles dans un contexte plus oumoins politique et dans lecadred’unprogrammeaffichéounon.Ainsi,onpeutpenserquecesontdesentretiensaveccesédiles,quipeuventconduireàlaconstitutiond’unebasedescénarios.Chacundescesscénariosdevraensuiteêtreimplémentédansleprogrammedesimulation,cequipeutnécessiterunexercicedetraductionparfoisdélicat.


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4. Les développements de modules

Cette partie vise à présenter les innovations et les avancées récentes implémentées dansMobiSim. Parmi les six pistes identifiées comme des développements possibles dans laconventiondedépart (cf. lapropositionderechercheassociéeà laconvention07MTS032,qui fait l’objet du présent rapport), deux ont finalement été explorées de manièreapprofondie: lapremièreportesurunetypologiedesmobilitésurbaines, lasecondesuruneévaluation des impacts énergétiques de l’urbanisation.Comme l’annoncent les objectifs deMobiSim, ces deux développements tentent de s’adapter aux demandes initiées par lesacteursduterritoire,pour lesquelsMobiSimpeutapparaîtrecommeunoutilderechercheappliquée. La recherche portant sur lesmobilités émane ainsi du Pays graylois en Franche‐Comté,alorsquelaquestiondesconsommationsénergétiquesfaitpartiedesrecherchessurlesétiquettesénergétiquesactuellementlancéesparl’ADEME.

4.1. Typologie des mobilités

LeterritoireduPaysGrayloisn’estpasaprioriunterritoiredontlefonctionnements’associeàune métropole importante: Gray apparaît certes comme le point nodal du secteur, maisreprésenteàpeineplusde6000habitantsen2006.L’intérêtdecetterégionnerésidedoncpas tant dans la polarisation que Gray peut exercer sur ses environs, mais surtout dans lacomplexité des mobilités observées dans le Pays. En effet, les activités y apparaissentfortementmultipolarisées:leshabitantsdupaysnesetournentpasseulementversGraypourleursactivitésprofessionnellesoupourleursachats,maiségalementversVesoulouBesançon,qui apparaissent commedes éléments structurant dans la géographie desmobilités locales.Cette complexité dans les déplacements crée également une complexité dans l’organisationdestransports.Eneffet,lasuperficieduterritoireàcouvriretsadensitérelativementfaiblenepermettent pas de mettre en place un système de transport en commun rentable, etcondamne souvent les habitants à l’utilisation de la voiture commemode de déplacementprivilégié.Pourunepartde lapopulation, cette situationentraineunecertaine fragilité: lespopulationsvieillissantesdescommunesruralesrencontrentdesdifficultésàsedéplacer.Unesolutiondetransportàlademandepourraitalorsapparaîtrecommeunesolutionpourmettreenplaceuneoffrepubliquedetransportencommun.Celle‐ciexisted’ailleursdéjàenpartie,maisfonctionnemalauxdiresdel’associationduPaysGraylois:lesautobusmisàdispositionnecirculentquedansdeshorairestrèscontraignantsetapparaissentsouventsous‐utilisés;lesystèmeestloind’êtreoptimisé.

Pouraméliorerlaquestiondesdéplacements,ilconvientdemieuxidentifierlademande,i.e.dequalifier lespopulations«endemande»demobilité,afindetournerplusspécifiquement


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verselles lesoffresquipourrontêtreproposées.Ceci revientàconstruireunetypologiedesmobilités.Laconstitutiond’unetelletypologieestaujourd’huiencoursderéalisationauseindu laboratoire ThéMAoù, outre l’équipedemodélisationMobiSim, ellemobilise égalementuneéquipedetroisétudiantsdeMasterquionfaitdecetteproblématiquelethèmedeleurTravail d’étude et de recherche (TER). Les résultats de cette étude, qui fait l’objet derencontres régulières avec l’association du Pays Graylois, devraient rapidement fournir desélémentspourleparamétragedumoduleD1.

4.2. Consommations énergétiques

LeseconddéveloppementdeMobiSimconcerne l’évaluationdes impactsenvironnementauxdestransportsetdel’urbanisation.Ils’inscritdanslecadred’uncontratréaliséavecl’Ademe,qui vise à étudier la question des Etiquettes énergétiques territoriales. Ce projet part duconstat que le changement climatique global est aujourd’hui à l'origine d'un objectif trèsconcretderéductiondesémissionsdegazàeffetsdeserre,lui‐mêmenécessairementcorréléà une réduction de la consommation énergétique globale (Facteur 4). Cette perspective setraduit par la définition d’objectifs en matière de maîtrise et d’amélioration de l’efficacitéénergétique (Grenellede l’environnement,Kyoto,PlanClimat,Directiveseuropéennes,etc.).Parallèlement, la pénurie annoncée des énergies fossiles (Pic deHubbert), très directementimpliquées dans les comportements de mobilité actuelle, est préoccupante sur le plan del’efficacité énergétique et des économies d’énergie. Dans ce contexte, deux secteursénergétiques retiennent particulièrement l'attention : l'habitat résidentiel (ou de fonctiontertiaire) et la mobilité quotidienne (MEDADD, 2004 ; DGEMP, 2008). Ce constat permetd'identifierlesdomainesdestransportsetdurésidentielcommedessecteursparticulièrementimportants de la consommation énergétique, sur lesquels il pourrait être particulièrementintéressantdefairelevierdanslecadredesobjectifsderéductioncitésprécédemment.

a.Leprojetd’étiquettesénergétiques

Danscecontexte,l’efficacitéénergétiquedevientunélémentcentraldelaplanificationurbaineetplusgénéralementdelaplanificationterritoriale.Elleestaujourd'huipriseencompte dans de nombreux documents spécifiques (Agenda 21, Schéma des servicescollectifsdel’énergie,PLU,SCoT,etc.).Pourautant,lesquestionsénergétiquesnesontsouventconsidéréesquepar l'intermédiairedesémissionsqui leurs sontassociées,etn'apparaissentendéfinitivequecommedes«sous‐produits»delaquestionclimatiqueglobale(Magnin,2007).Pourremédieràcetécueil,unedesmesuresproposéespar leGrenelle Environnement vise désormais à mieux intégrer les préoccupationsénergétiquesdanslesdocumentsd'urbanisme(MEDADD,2008).


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Decefait,l’intégrationdespécificitésterritorialestenantcomptedespratiquesspatialesdes habitants (à travers une typologie relevant d’aspects spatiaux comme socio‐économiques) semble incontournable pour évaluer la consommation énergétiquedifférenciéedechaqueterritoire,notammentdans lessecteursde l'habitat résidentielet/ou tertiaireetdesmobilitésquotidiennes.Aussi, l’ambitionde ceprojet consiste àévaluer ces «comportements énergétiques territoriaux» associés à chaque zone del’espacegéographique,enmettantenplaceun indicateurnormatif appelé«Étiquetteénergétiqueterritoriale».IladonnélieuàlaprogrammationduS‐moduleI32MobiSim(cf.LeGrandSchémaMobiSimenannexe),etestintroduitci‐dessous.

Figure 4.2.1. Boite de dialogue MobiSim : les données d’entrée du module I32

LemoduleI32,développéencollaborationavecYannFléty,estclasséparmilesmodulesd'évaluationd'impactsauseindel'architecturegénéraleMobiSim‐ThéMA.Sonobjectifviseladéfinitiond'indicateursenvironnementauxliésauxconsommationsénergétiques.S'ilnes'agitpasicidedétaillerl'ensembledeshypothèsesetdelaméthodologiesous‐jacente, une introduction à l'application développée est proposée en trois étapes,reprenant les choixdumenude l'application, que sont successivement la préparation


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des données d'entrée (Figure 4.2.1.), les choix relatifs aux modalités de simulation(Figure 4.2.2.) et les aspects liés à la géovisualisation. Enfin, et en guise d'illustration,deuxcartesderésultatssontproposées(Figure4.2.3.et4.2.4.).

Figure 4.2.2. Boite de dialogue MobiSim : paramétrage du module I32

b.Laproductiondesdonnéesdebase

Danslesboîtesdedialogueduprogramme,l'ouvertured'unnouveauprojetnécessiteladéfinition des données d'entrée. A partir de fichiers contenant des donnéesgéométriqueset attributaires (fichier SIGau formatESRI Shapefile) relativesà la zoned'étude, aux services, réseau routier, bâti, logement et emploi, cette première étapeviselaconstitutiond'uneséried'imagesenmodematriciel,couchessourcesetsupportsdelasimulation.

Ils'agittoutd'aborddeconsidérerunezonepluslargequelaseulezoned'étudeafindese prémunir d'indésirables «effets de bords». Il convient ensuite d'indiquer le fichiercontenant les services, préalablement géoréférencés à l'adresse et classés selon leurniveau de fréquence de recours (N1: fréquence de recours quotidienne, N2:hebdomadaire). Le réseau routier,digitaliséenmodevecteur,et lebâti contenant lespolygonesindividualisésduseulbâtirésidentielsontégalementrequis.


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Figure 4.2.3. Résultat illustratif du module I32 : distances quotidiennes aux aménités

LacoucheIRISausensINSEE,doitprésenterdeuxchampsqu'ilconvientdesélectionner,proposantrespectivementlesdonnéesrelativesaunombredelogementsparIRIS(lienaveclemoduleD13)etceuxdel'emploi(moduleD15).Sil'ensembleduprojetMobiSimreposesurlaconsidérationd'unespacecellulaire,c'esticiunavantagepourl'intégrationde données hétérogènes. Il convient en ce sens de spécifier une taille de cellule de


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travail, autrement appelée maille, contrainte par le module D21 relatif à ladécomposition fractale. Outre les données précédemment évoquées, cette premièreétapes'inscritdansl'approcherésolumentmultiscalairedeMobiSim‐ThéMAetfaitencesensintervenirlemoduleD23relatifauxopérateursdeventilation,notammentpourlarépartitiondunombredelogementsparbâtimentpuisparcellule.

Figure 4.2.4. Résultat illustratif du module I32 : déplacements moyens aux aménités


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c.Leparamétragedelasimulation

La seconde étape est relative au paramétrage de la simulation (Figure 4.2.2) sous laformedequatreencartsqu'ilconvientdedétailler:

‐ Les deux modes de simulation (a). L'encart (a) propose deux modes desimulationliésàlaconsidérationdubâtirésidentiel.Silapremièreoption,modenormal,neconsidèrequelebâtiexistant,laseconde,diteprospective,proposed'étendrecetteévaluationsurunezonetamponsupposéeurbanisabledont lerayonpeutêtredéterminéparrapportaubâtirésidentielexistant.Pardéfaut,lerayondecettezonetamponestfixéà200m;

‐ Le choix modal (b). L'intégration des choix modaux en deux alternatives estproposéeparl'encart(b).Lapremièreoptionproposeuneévaluationthéoriquedes choix modaux selon les distances parcourues le long d'une fonctionlogistiquedéterminantunerépartitionmodaleprogressiveentrelerecoursàlamarcheàpiedetl'usaged'unvéhiculeparticulier:leseuildedistancemaximumeffectué à pied est personnalisable et exprimé en mètres. La secondeproposition concerne l'intégration de choix modaux empiriques, à partird'étude(s),parlamodificationd'unematrice:ilestainsipossibled'intégrerlesprobabilitésderecourspourchaquemodeenfonctiondedistancesparcourues;

‐ Les commerces et services (c). L'encart (c) s'appuie sur le module D14considérant les aménitésde typeurbain. Il convientdepréciser lenombredeservices les plus proches considérés pour chaque niveau de service (N1, N2)ainsiqueleurfréquencederecours;

‐ L'emploi(d).Silenombred'emploiparIRISfourniparlemoduleD15constituaitune donnée d’entrée, l'affectation d'un déplacement à un lieu d’emploi esteffectuéeparlerecoursàunmodèlegravitairenotammentgéréparlemoduleP21. En ce sens le paramétrage de l'exposant de la distance, présente aunumérateurdecemodedecalcul,estparamétrable,toutcommeleniveaudefréquencederecoursàl'emploi.

Après avoir réalisé la simulation, des capacités de visualisation, discrétisation etd'export,quecesoitdecartes,decouchesdedonnéesindividuellesoud'histogrammessontoffertesàtraversdesformatsautorisantl'interopérabilité.


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5. Points divers

Dans cette dernière partie, nous abordons divers points qui concernent les aspectsorganisationnelsduprojetMobiSim.Cesderniersnefontpasdirectementpartieduprojetdedéveloppement de la plateforme en tant que tel, mais concerne la gestion et lacommunication du projet. Ils apparaissent donc fondamentaux pour la prise en mainstructurée deMobiSim par ThéMA. Ces aspects organisationnels concernent notamment laconstitutiond’uncomitédepilotageetd’experts, l’hébergementd’unsite Internetdédiéauprojet,lecalendrierdesrencontresetdespublications,etc.

5.1. Comité de pilotage

Pour répondre au caractère complexe et interdisciplinaire de la modélisation des mobilitésurbaines et de leurs conséquences, l'équipe de développement MobiSim associe deschercheurs, des ingénieurs et des experts spécialistes dans des domaines de compétencesdivers,associésàdeschampsdisciplinairescomplémentaires.

L'équipe se compose d'un groupe de travail propre au laboratoire ThéMA qui constitue lenoyaudedéveloppementduprogrammeMobiSim.Cetteéquipeestentouréed’uncomitédepilotage local et d’un comité de pilotage national, consultés régulièrement pour définir lesgrandes orientations des développements à venir. Enfin, plusieurs experts interviennentponctuellement pour valider ou fournir un savoir faire particulier sur certains des aspectstechniquesrequisparlamodélisation.

a.GroupedetravailThéMA

Jean‐PhilippeAntoniMaîtredeconférencesenaménagementeturbanismeResponsableduprojetMobisimPierreFrankhauserProfesseurdegéographieCo‐responsablescientifiqueduprojetMobisimPascalBérionMaîtredeconférencesenaménagementeturbanisme


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ModélisationtraficettransportCécileTannierChargéederecherchesCNRSModélisationspatialeetmobilitésurbainesGillesVuidelIngénieurderechercheConception,développementetoptimisationinformatiquesJean‐ChristopheFoltêteProfesseurdegéographieModélisationdesmobilitésetdupaysage

b.Comitédepilotagelocal

DominiqueAnselMaîtredeconférencesenpsychologieLaboratoiredepsychologiesociale,UniversitédeFranche‐ComtéBernadetteNicotMaîtredeconférencesenscienceséconomiquesLaboratoireinterdisciplinairederechercheséconomiques,UniversitédeFranche‐ComtéThomasThéveninMaîtredeconférencesengéographieLaboratoireThéMA,UniversitédeBourgogne

c.Comitédepilotagenational

GérardBrun,MichelJulienMission«Transports»delaDRASTMinistèredel'écologie,dudéveloppementetdel'aménagementdurablesMEDADPhilippeCasanovaIngénieurenmodélisationAnciendirigeantdelasociétéATNYvesCrozetProfesseuràl'universitéLyonIILaboratoired'économiedestransportsLET


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AnneGrenierUrbaniste,Département«BâtimentetUrbanisme»Agencedel'EnvironnementetdelaMaîtrisedel'EnergieADEMEChristianLebondidier,DamienVerry,AuroreCambienGroupe«PlanificationetMaîtrisedesdéplacements»Centre d'études sur les réseaux, les transports, l'urbanisme et les constructionspubliquesCERTUDominiqueMignotDirecteuradjointdelarechercheInstitutNationaldeRecherchesurlesTransportsetleurSécuritéINRETS

d.Grouped'expertise

FreddyAudardMaîtredeconférencesengéographieUniversitéd'Aix‐MarseilleUMREspaceExpertise:Modélisationtransportsetmobilités(modèleà4étapes)

5.2. Site internet

LapriseenmaindeMobiSimpar le laboratoireThéMAapermis l’achatdunomdedomaine«mobisim.org»et lamiseenplaceconsécutiveàcetteadressed’unsiteInternetdédiéàceprojet.Modifiéaurythmededeuxmisesàjourmajeureschaqueannée,cesiteviseundoublebut:

‐ d’unepart, il s’agitd’afficherune«vitrine»deMobiSim.Cettedernièreprésente leprogramme,sesobjectifsetsesambitionsenmêmetempsqu’iloffrequelquesimagesderésultatsproduitsàl’aidedeMobiSim;

‐ d’autre part, le site est également dédié au stockage et à l’échange d’informations

internes,dont l’accèsest réservéà l’équipedetravailetauxmembresducomitédepilotage. Cette plateforme s’appuie notamment sur un système de gestion «wiki».L’ensembleestintégralementgéréaulaboratoireThéMA.


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Parallèlement, le nom de domainemobisim.org, offre également l’opportunité de créer uncertainnombred’adresseemails,utiliséspourdiffuserdes informationscollectivement.Cecipermetnotammentdediffuserunelettred’informationMobiSimquiparvientauxpersonnesinscritesquatrefoisparan(soitune lettretous lestroismoisenviron).Cette lettreprésentel’actualitéimmédiateduprojetMobiSim,tantpourlesdéveloppementseffectuésquepourlesprojets et les contrats à venir ou les communications et les colloques dans lesquels laplateformeMobiSimestprésentée.

5.3. Réunions et publications

Letempsdelaconventionquifaitl’objetduprésentrapportafaitl’objetd’uncertainnombrederéunionsetdecommunicationspubliques,quenousrecensonsdanscedernierpoint:

a.Communicationsetconférences

Antoni J.P., Frankhauser P., Tannier C., Youssoufi S., 2008, Simulating and assessingprospectivescenarios ‐Acomparativeapproach inurbanplanning,8thConferenceonDesign and Decision Support Systems in urban planning, Eindhoven, Pays‐Bas, Juillet2008.

Antoni J.P., Frankhauser P., 2008, Modéliser différentes dynamiques à différenteséchelles pour simuler la complexité des mobilités urbaines. L’exemple de MobiSim,Colloquedel'Associationdesciencesrégionalesdelanguefrançaise(ASRDLF),Rimouski,Canada,Août2008.

AntoniJ.P.,FrankhauserP.,LeprojetMobiSim:versunecomplémentaritédesmodèlesde simulation, Journées Recherche et Innovation ‐ Commissariat Général dudéveloppementdurable,Paris,France,Septembre2008.

AntoniJ.P.,VuidelG.,FlétyY.,deSède‐MarceauM.H.,2009,Versdesindicateurslocauxdeperformanceénergétique:lesétiquettesénergétiqueszonales,NeuvièmerencontresThéoQuant,Besançon,France,Mars2008.

A venir – Territorial cohesion of Europe and integrative planning, 49th EuropeanCongressoftheRegionalScienceAssociationInternational,Lodz,Poland,August2009.

A venir – European colloquium on theoretical and quatitative geography, NationalUniversityofIrelandMaynooth,Ireland,September2009.


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b.Réunionsducomitédepilotage

13décembre2007,RéuniondelancementduprojetMobiSimThéMA,Besançon.

20juin2008,Premièreréunionducomitédepilotage,Besançon.

23janvier2009,Deuxièmeréunionducomitédepilotage,Paris.

12juin2009(àvenir),Troisièmeréunionducomitédepilotage,Lyon.


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Conclusion

Pourconclure,età la lecturedesargumentsavancésdanscerapportderecherche,onpeutdirequel’appropriationdeMobiSimparl’équipededéveloppementdulaboratoireThéMAestaujourd’hui effective: les principes de la modélisation sont acquis, la programmationeffectuéeparATNaétéanalysée,etdesmodificationsontétéproposées,aboutissantàdesdéveloppementsnouveauxetoriginaux.Parmilesmodificationseffectuéespouraboutiràcesdéveloppements,troispistesontguidéleschoixeffectués:

‐ unemodificationde la structureduprogrammepermettant d’intégrer les calculs enparallèleetd’améliorer lesperformancesduprogrammeen tempsdecalculs,écueilqui constituait l’un des problèmes majeurs de la version ATN. Dans ce cadre, lesnouvelles performances autorisées par ces changements n’ont pas encore étécomplètementmesurées,etconstituerontl’objetd’unefuturerecherche;

‐ une modification des concepts de la modélisation qui devrait permettre d’aboutirrapidementàunepriseencomptetotalementindividus‐centrée(typeSystèmemuti‐agents) de la problématique de l’urbanisation et des mobilités urbaines; cedéveloppement passe parune formalisation complètement finalisée de l’ontologiede MobiSim, aujourd’hui en cours de développement en parallèle avec lesrechercheseffectuéesdanslecadreduprojetANREcdesup;

‐ unesimplificationdesdonnéesquialimententlesmodélisations,quenousproposonsdésormais de considérer à travers quatre sphères. Cettemodification devrait d’unepartpermettredesimplifierlagestiondesdonnéesauseinduprogramme,etd’autrepartderendrecederniermoinsgourmandendonnéesadhoc(etchèresparleurcoûtd’acquisition). Toutes les données n’ont toutefois pas encore été collectées dansl’ensemble des quatre sphères présentées;un travail important de constitutiondebasesdedonnéesresteà faire,notammentsur laCommunautéd’agglomérationdeBesançon, mais également sur le territoire du Pays Graylois (Besançon et Grayconstituant désormais deux terrains d’étude privilégiés pour MobiSim), etéventuellement sur la région parisienne (si les propositions de recherche lancéesaujourd’hui,notammentauprèsdel’ANR,aboutissentdansundélairaisonnable).


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Enfin, il importe désormais demultiplier les expériences demodélisations à partir de l’outilMobiSim.Or, si l’on s’en tient au fonctionnementque l’équipeMobiSim souhaite conserver(cf. Introduction),cettemultiplicationnepeutaboutiràdesrésultatsexploitablesquesielles’intègredansdesréflexionsconcrètesd’urbanismeetd’aménagementduterritoire.Danscecontexte,ilimportedefaireconnaîtreleprojetMobiSim(c’estl’objectifdusiteinternetetdela lettre d’information envoyée régulièrement à près de 80 personnes impliquées dans lesproblématiquesd’aménagement)etd’attirerlescollectivitésterritorialesàl’usagequipeutenêtrefait,afindemultiplierlesinterlocuteursquipermettrontdedévelopperdesscénariosetdesimulations,tantenfournissantdesdonnéessurdesterritoiresdifférents,qu’enprésentantdes problématiques territoriales originales et complexes sur le plan de la problématiqueurbanisation/transport.


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Bibliographie

ADEME, 2008, Le poids des dépenses énergétiques dans le budget desménages en France,

Lettre Etude et Stratégie n°11 du 3 avril 2008, Agence De l'Environnement et de laMaîtrise de l'Energie, en ligne le 29/07/2008,http://www2.ademe.fr/servlet/list?catid=17390.

Agostinho J., 2005, Cellular Automata and Urban Planning Strategies. Using a CellularAutomataLandUseModeltoestablishdifferentScenariosofGrowth,Abstractsofthe14thEuropeanColloquiumonTheoreticalandQuantitativeGeography,September9‐13,Tomar,Portugal.

Antoni J.‐P., 2007, Jeux de simulation et représentation cartographique. In : Territoires dufutur,n°7,pp.49‐59.

AntoniJ.P.,2003,Modélisationdeladynamiquedel’étalementurbain.Aspectsconceptuelsetgestionnaires,Thèsededoctorat,UniversitéLouisPasteur–StrasbourgI,535p.

AntoniJ.P.,2006,Calibrerunmodèled’évolutiondel’occupationdusolurbain.L’exempledeBelfort,Cybergeo:revueeuropéennedegéographie,n°347,19p.

Antoni J.P., Tannier C., 2006, Evaluation des simulations spatiales, Sageo 06 ‐ ColloqueInternationaldeGéomatiqueetd’AnalyseSpatiale,Strasbourg,11‐13septembre2006,4p.

AscherF.,2001,Lesnouveauxprincipesdel'urbanisme,Ed.del'Aube,84pages.

BarredoJ.I.,KasankoM.,McCormickN.,LavalleC.,2003,Modellingdynamicspatialprocesses:simulationofurban future scenarios through cellular automata, LandscapeandUrbanPlanning,64,pp.145–160

BattyM., 2005, Cities and Complexity: Understanding Citieswith Cellular Automata, Agent‐BasedModels,andFractals,MITPress,584pages.

BattyM., Torrens P‐M. (2001)Modeling Complexity: The Limits to Prediction. In Cybergeo:EuropeanJournalofGeography,201.

Ben‐AkivaM., LermanS‐R. (1991)DiscreteChoiceAnalysis:TheoryandApplication toTravelDemand.TheMITPress,Cambridge,390p.

Berchtold A., 1998, Chaînes deMarkov et modèles de transition. Application, aux sciencessociales,Hermes,284p.

Bonnel P. (1995) An application of activity‐based travel analysis to simulation of change inbehaviour.InTransportation,vol.22,n°1‐2,pp.73‐93.


59/63

Bruckner J. K., 1983, The economics of Urban Yard Space: An “Implicit Market”‐Model forHousingAttributes,JournalofUrbanEconomics,13,216‐234

Cantillo V., Heydecker B., De Dios Ortúzar J. (2006) A discrete choice model incorporatingthresholds for perception in attribute values. In Transportation Research, part B:Methodological,vol.40,Issue9,pp.807‐825.

Caruso G., 2006, A cellular automata modelling of suburban area, including individualpreferences for green and social amenities.WorkshopMODUS:On the emergence ofcomplexformsandmulti‐scalepatterns.Paris,26/04/2006.

DGEMP, 2003, Les consommations d'énergie du secteur résidentiel et tertiaire par usage,Pagesstatistiques,DirectionGénéraledel'EnergieetdesMatièresPremières,enlignele29/07/2008,http://www.industrie.gouv.fr/energie/statisti/rt_energies_usage.htm.

DGEMP,2008,BilanénergétiquedelaFrancepour2007,Rapportannueldel'Observatoiredel'Energie,MEEDDAT,DirectionGénéraledel'EnergieetdesMatièresPremières,30p.

Dubois‐FresneyL.,2006,AtlasdesFrançaisaujourd'hui.Dynamiques,modesdevieetvaleurs,Ed.Autrement,184pages.

Dubois‐TaineG.,ChalasY.(edts.),1997.Lavilleémergente.Paris.

FerberJ.,1995,2007,Lessystèmesmulti‐agents:versuneintelligencecollective,Dunod,522pages.

Fonseca F.T., Egenhofer M.J., Davis C.A., Borges K.A.V., 2000, Ontologies and knowledgesharinginurbanGIS,Computers,EnvironmentandUrbanSystems,24,251‐271

Frankhauser P., Moine A., Bruch H., Tannier C., Josselin D., 1998, Simulating settlementdynamicsbymodellingsubjectiveattractivityevaluationofagents,ActesducolloquedelaWesternRegionalScienceAssociation,Monterey(USA)

Frankhauser, P., 2000. La fragmentation des espaces urbains et périurbains – une approchefractale. In: P. H. Derycke Structures des villes, entreprise et marchés urbains.L’Harmattan,collectionEmploi,IndustrieetTerritoire.Paris,25‐54.

FuscoG.,2001,Conceptualmodellingoftheinteractionbetweentransportation,landuseandthe environment as a tool for selecting sustainability indicators of urbanmobility, inCybergeo, 12th European Colloquium on Quantitative and Theoretical Geography, St‐Valery‐en‐Caux,France,7‐11Septembre2001,20p.

GilbertN.,TroitszchK.G.,1999,2005,Simulationforthesocialscientist,OpenUniversityPress,295pages

Giuliano G. and Small K.A. 1999. ‘The determinants of growth of employment subcenters’,JournalofTransportGeography7:189–201.


60/63

Golledge R.G., 2002, The nature of geographical Knowledge, Annals of the Association ofAmericanGeographers,92(1),pp.1–14

Grasland C., 1994, Limites politiques et barrières migratoires: l’exemple de l’ex‐Tchécoslovaquie de 1961 à 1990. In: Gallusser W., 1994, Political Boundaries andCoexistence,UGI.

GuéroisM.2003.Lesformesdevillesvuesduciel,Thèsedegéographie,SousladirectiondeD.Pumain,UniversitédeParisI,338p.

Gusbin D., 2003 , Approche économique de la consommation d’énergie par le ménages,Séminaire Energie de l’Institut pour un Développement Durable IDD, 26 mai 2003,Gembloux,Belgique,users.skynet.be/idd/documents/energie/SE2P4.ppt.

HaasR.,AuerH.,BiermayrP.,1998,The impactofconsumerbehavioron residentialenergydemandforspaceheating,inEnergyandBuildings(27),pp.195‐205.

Hagen‐Zanker A., Straatman B., Uljee I., 2005, Further developments of a fuzzy set mapcomparison approach, International Journal of Geographical Information Science,volume19,issue7,p.769‐785

He C., Okada N., Zhang Q. Shi P., Zhang Q., 2006,Modelling urban expansion scenarios bycoupling cellular automata model and system dynamic model in Beijing, China. In :AppliedGeography,26,pp.323‐345.

Holm E., Holme K., Mäkilä K., Mattson‐Kauppi M., Mörtvik G., The microsimulation modelSVERIGE; content, validation and applications, SMC, Kiruna, Sweden, 2004(www.sms.kiruna.se)

Humpert, K., Brenner, K. & H. Bohm, 1991. Großstädtische Agglomerationen – ein globalesProblem. In: Sonderforschungsbereich 230 „Natürliche Konstruktionen“ (edt) Naturalstructures – principles, strategies and models in architecture and nature, vol. 1,Stuttgart,39‐50.

IWU,2003,DeutscheGebäudetypologie,systematikunddatensätze,Dokumentation, InstitutWohnenundUmwelt,Darmstadt,9p.

King L.J., 1969, Statistical Analysis in Geography, Prentice Hall inc., Englewood Cliffs, NewJersey,288p.

Le Nir M. (1991) Les modèles de prévision de déplacements urbains. Thèse de doctorat,UniversitéLyonII,313p.

Ligtenberg A., Bregt A.K., Lammeren (van) R., 2001, Multi‐actor based land use modelling:spatialplanningusingagents.In:LanscapeandUrbanPlanning,56,pp.21‐33.


61/63

MagninG.,2007,PerspectivesénergétiquesdelaFranceàl’horizon2020‐2050:Pointdevued’Energie‐Cités, Point de vue, Energie Cités, en ligne le 11/01/2008,http://www.energie‐cites.org/IMG/pdf/rapport_cas_opinion_energie_cites_oct_2007.pdf.

MarkseA.,HavlinS.,StanleyH.E.1995,“Modellingurbangrowthpattern”,Nature,377.

MEEDDAT, 2008, Synthèse des principales mesures de la loi d’orientation Grenelle del'environnement, Site ministériel, Ministère de l'Ecologie, de l'Energie, duDéveloppement Durable et de l'Aménagement du Territoire, en ligne le 2/08/08,www.developpement‐durable.gouv.fr/IMG/pdf/3._Synthese_des_mesures_cle092cd9‐1.pdf.

Mitchell G., 2005, Urban development, form and energy use in buildings: A review for thesolutions project, in EPSRC SUE SOLUTIONS consortium, University of Leeds, August2005,28p.

MorinE.,1990,Introductionàlapenséecomplexe,Editionssocialesfrançaises,158pages.

Pumain,D., Sanders, L.,Mathian,H.,Guerin‐Pace, F., Bura, S., 1995. In: Fisher,M.M., Sikos,T.T., Bassa, L. (Eds.), Simpop, a Multi‐Agent Model for Urban Transition. GeomarketCo.,Budapest,pp.71‐85.

Raux C., Traisnel J. P., Pochet P. et al., 2006, Analyse et modélisation des comportementstransports‐habitat‐localisations, rapport de recherche R3, Projet ETHEL, ActionConcertéeCNRS–MinistèredelaRecherche,LET,141p.

Rimbert S., Cauvin C., 1976, La lecture numérique des cartes thématiques, EditionsUniversitairesdeFribourg,Suisse,172p.

SalingrosN.2003,ConnectingtheFractalCity,Keynotespeech,5thBiennaloftownsandtownplannersinEurope,Barcelona,April2003

Sanders L., Objets géographiques et simulation agent, entre thématique et méthodologie,Revue Internationale de Géomatique, Numéro spécial «Dynamiques urbaines etmobilités»,àparaître.

SchwanenT.,DielemanF.,DijstM.2004.‘TheimpactofmetropolitanstructureoncommunebehaviorintheNetherlands:amultilevelapproach’,GrowthandChange35:304–333.

Small K.A. (1982) The Scheduling of ConsumerActivities:Work Trips. InAmerican EconomicReview,n°3,pp.467‐479.

SwaitJ. (2001)Choicesetgenerationwithinthegeneralizedextremevaluefamilyofdiscretechoicemodels.InTransportationResearchPartB,vol.35,pp.643–666.


62/63

Tannier C., Franckhauser P., 2001, From the observations to the construction of an urbandynamics simulation model : an inductive approach, Cybergeo: European Journal ofGeography,n°191.

Tannier C., Frankhauser P., Houot H., Vuidel G., 2006, Optimisation de l’accessibilité auxaménités urbaines et rurales à travers le développement de modèles fractalsd’urbanisation,XLIIèmeColloquedel’ASRDLF‐XIIèmeColloqueduGRERBAM,Sfax,4‐6Septembre2006,29p.

Vancheri A., Giordano P., Andrey D. and Albeverio S, 2004, "A Model for Urban GrowthProcesseswithContinuumStateCellularAutomataandRelatedDifferentialEquations"(July2004).

WeberC.,HirschJ.1997,Potentialmodelapplications inplanning issues,Proceedingsof the11thEuropeanColloquiumonQuantitativeandTheoreticalGeography,DurhamCastle,CityofDurham,UK,September3‐7.

White R., Engelen G., 1994, "Urban Systems Dynamics and Cellular Automata: FractalStructuresbetweenOrderandChaos",Chaos,SolitonsandFractals,4,4,563‐583.

White,R.,Engelen,G.,andUljee, I.,1997,Theuseofconstrainedcellularautomataforhigh‐resolutionmodellingofurbanlandusedynamics.EnvironmentandPlanningB:PlanningandDesign,24,323‐343.


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Annexes

Appropriation et développement par ThéMA · MobiSim SMA – Plateforme de simulation pour...

Documents

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