Mesurer ne suffit pas lorsque le phénomène est systémique

L’essor rapide des engins de déplacement personnel motorisés (EDPM), en particulier des trottinettes électriques, a profondément modifié le paysage de la mobilité urbaine. En quelques années, plusieurs millions d’usagers se sont approprié ces nouveaux modes de déplacement.

Cette diffusion rapide a suscité de nombreuses interrogations : impact environnemental réel, effets sur les transports collectifs, sécurité des usagers, adaptation de l’espace urbain.

Dans ce contexte, la tentation est grande de multiplier les indicateurs afin d’objectiver les débats. Mais la simple accumulation de données ne garantit pas leur capacité à éclairer l’action publique ou les décisions d’aménagement.

Pour éclairer ces questions, le programme Mobiprox, porté par la Fédération des Professionnels de la Micro-mobilité (FP2M) et l’Association Prévention Routière, a mis en place un dispositif d’observation combinant enquêtes longitudinales, données comportementales et analyses d’impact environnemental.

Lorsque les phénomènes observés sont systémiques, la question centrale devient moins celle de la quantité de données disponibles que celle de leur architecture.

Un dispositif d’observation combinant plusieurs sources de données

Le programme Mobiprox a été conçu comme un dispositif d’observation visant à comprendre les usages réels des EDPM et leurs effets sur les mobilités quotidiennes.

Le dispositif repose sur plusieurs sources d’information complémentaires :

• Un panel de 861 utilisateurs d’EDPM recrutés au fil du programme ;
• Des questionnaires mensuels administrés en ligne, permettant de suivre l’évolution des pratiques ;
• Des données comportementales collectées par boîtiers embarqués, enregistrant les distances parcourues et les moments d’usage ;
• Des analyses d’impact environnemental portant notamment sur la consommation énergétique et les émissions associées.

Au total, plus de 210 000 kilomètres de déplacements ont été observés, représentant près de 820 000 minutes de trajets enregistrés.

Ces données hétérogènes ont ensuite été agrégées et exploitées dans un environnement de Business Intelligence afin de permettre leur analyse croisée.

Le risque d’une juxtaposition d’indicateurs

Chacune de ces sources d’information possède sa logique propre.

Les enquêtes déclaratives éclairent les motivations et les représentations des usagers.
Les données comportementales captent les pratiques réelles.
Les analyses environnementales évaluent les effets indirects du dispositif.

Pris isolément, ces éléments apportent chacun une partie de la réponse. Mais leur juxtaposition ne suffit pas à produire une vision cohérente.

Dans le cas Mobiprox, chaque indicateur pouvait conduire à une lecture partielle du phénomène. Raisonner uniquement à partir des émissions de CO₂ aurait conduit à ignorer les recompositions modales observées dans les pratiques de déplacement. À l’inverse, se concentrer exclusivement sur les enjeux de sécurité aurait masqué les dynamiques d’infrastructure et d’usage qui contribuent à expliquer certains comportements perçus comme transgressifs.

La question n’était donc pas seulement de produire des données, mais de concevoir un cadre permettant de les articuler.

Une représentation systémique pour organiser l’analyse

Afin de structurer cette diversité d’informations, une représentation systémique des effets de l’introduction des EDPM a été développée.

Cette représentation repose sur une structure concentrique articulant deux niveaux d’analyse.

Au centre, les questions relatives à l’usage individuel :

• Qui utilise ces engins ?
• Pourquoi les adopte-t-on ?
• Quels usages en sont faits ?
• Quels équipements sont choisis ?

Autour de ce noyau se déploient les dimensions systémiques dans lesquelles ces usages s’inscrivent :

• Les reports modaux entre différents moyens de transport ;
• Les impacts énergétiques et environnementaux ;
• Les conditions d’infrastructure et d’aménagement urbain ;
• Les enjeux de sécurité et de cohabitation dans l’espace public.

Cette représentation permet d’articuler les niveaux d’analyse sans les fusionner. Elle hiérarchise les questions tout en conservant la complexité du phénomène observé.

La roue systémique devient ainsi un instrument d’analyse permettant de relier l’observation des comportements individuels aux effets qu’ils produisent sur l’ensemble du système de mobilité.

Figure 1 – Représentation systémique des effets de l’introduction des EDPM

Ce que l’analyse révèle : une reconfiguration de la mobilité quotidienne

L’analyse avant et après acquisition d’un EDPM permet d’observer les transformations concrètes des déplacements quotidiens.

Les résultats montrent que l’adoption d’un EDPM ne correspond pas à une simple substitution d’un mode de transport par un autre.

Par exemple, la part des kilomètres parcourus en automobile dans les trajets quotidiens passe de 41 % avant acquisition à 24 % après, soit une diminution de 18 points.

Dans le même temps, certains transports collectifs connaissent également une baisse, notamment le bus et le métro.

Plus intéressant encore, le nombre moyen de modes utilisés au cours d’un trajet quotidien augmente, passant de 2,0 à 2,4.

Autrement dit, l’EDPM ne simplifie pas la mobilité en remplaçant un mode existant. Il tend au contraire à accroître la multimodalité et à reconfigurer les chaînes de déplacement.

Figure 2 – Évolution des modes de transport avant et après acquisition d’un EDPM

Des comportements individuels aux effets collectifs

Ces résultats illustrent la nature profondément systémique de l’innovation en matière de mobilité.

Du point de vue individuel, l’adoption d’un EDPM répond souvent à des logiques simples : réduire le temps de trajet, gagner en autonomie ou éviter certaines contraintes du transport collectif.

Mais ces choix individuels produisent des effets collectifs qui dépendent étroitement du contexte urbain dans lequel ils s’inscrivent.

Lorsque les infrastructures dédiées sont insuffisantes ou discontinues, les usagers peuvent être conduits à adapter leur comportement. Par exemple, en circulant sur des espaces initialement conçus pour les piétons.

Les observations issues du panel suggèrent que ces comportements apparaissent fréquemment dans des zones où les aménagements sont discontinus ou ambigus. Les usagers arbitrent alors entre sécurité perçue, rapidité du trajet et contraintes de circulation.

Les enjeux de sécurité et de prévention routière apparaissent ainsi moins comme une simple question de discipline individuelle que comme le résultat d’un ajustement entre usages émergents, aménagement de l’espace public et cadre réglementaire.

Enseignements pour la décision

Le cas Mobiprox met en évidence un point central pour les organisations confrontées à des phénomènes complexes : la donnée ne produit de la valeur décisionnelle que si elle est organisée dans un cadre cohérent.

Multiplier les indicateurs ne suffit pas. Chaque source supplémentaire, sans architecture qui la relie aux autres, risque d’ajouter du bruit là où l’on cherche du signal. L’hybridation des données est nécessaire, mais elle n’est productive qu’à condition d’être structurée par une représentation qui hiérarchise les questions avant de les agréger.

Ce que Mobiprox illustre, au fond, c’est que concevoir un dispositif d’observation, c’est déjà une forme de décision. Choisir ce qu’on mesure, comment on l’articule, à quelle échelle on l’interprète. Ce sont des choix qui orientent les conclusions bien avant que les données ne soient produites.

Dans des environnements caractérisés par une forte incertitude et une multiplicité d’acteurs, la donnée ne remplace pas le jugement. Elle peut en revanche en structurer les conditions d’exercice, à condition que l’architecture ait été pensée avant l’accumulation.