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Quels enjeux d’équité pour la vie robomobile ?

Mathieu Saujot, Laura Brimont, Iddri, 09/04/18 [1]
 

Une mobilité sans limite, pour tous ?

Une des promesses de la mobilité autonome est d’améliorer la mobilité des personnes qui n’ont pas accès à l’automobile, comme les personnes âgées, handicapées, les enfants et plus généralement les personnes sans permis. L’imaginaire autour du véhicule autonome installe également l’idée que l’autonomie pourrait améliorer l’offre de transport public dans les zones un peu moins denses et pendant les heures creuses et permettrait de généraliser la mobilité servicielle à travers des flottes de robot-taxis. Ainsi, la mobilité deviendrait plus accessible pour un plus grand nombre de personnes. Ces promesses doivent cependant être confrontées aux contraintes technologiques et économiques de la mobilité autonome.


Le taux d’occupation des véhicules, une contrainte importante de l’accessibilité économique

La Figure 1 représente le coût d’un service de robot-taxis selon le taux d’occupation du véhicule. Le taux d’occupation intègre le fait que les véhicules voyagent parfois à vide entre deux prises de passagers. Ainsi, un taux d’un passager/km équivaut à l’utilisation d’un véhicule avec chauffeur qui peut être considéré comme « passager » de sa propre voiture. Un taux de trois passagers par voiture est un taux moyen qui, avec les kilomètres à vide, nécessite des pointes à quatre, cinq voire plus de passagers. Nous avons également représenté sur la figure le coût moyen d’utilisation d’une voiture classique individuelle, estimé entre 0,28 et 0,34 € par kilomètre. Cette comparaison montre clairement que le coût d’usage d’une flotte de robot-taxis peut être équivalent ou inférieur à celui d’un véhicule individuel seulement si le taux d’occupation est élevé. Cela signifie qu’il faudra gérer ces flottes de manière à fortement encourager le partage des véhicules et limiter le plus possible les kilomètres parcourus à vide. Prenons deux exemples pour se représenter ce que cela signifie : une simulation réalisée par ITF à Lisbonne ; les trajets réalisés en Uber qui sont partagés. La simulation d’ITF est un scénario extrême où une flotte de robot-taxis remplace l’ensemble des transports motorisés (voiture et bus) à Lisbonne et est pilotée par une optimisation théorique des flux. Cette simulation parvient à un taux d’occupation moyen d’environ 3,27 passagers, ce que l’on peut donc considérer comme un maximum atteignable. Or, une telle performance n’est pas aisée à atteindre à en croire les résultats d’Uber : seulement 20 % des trajets réalisés sont partagés et 39 % des kilomètres parcourus le sont à vide. En faisant l’hypothèse d’une moyenne de 2 passagers par voiture, on arrive à un taux d’occupation de 0,80-0,85 passager. L’écart entre ce taux idéal et ce taux réel montre que l’attractivité économique des offres de robot-taxis ne pourra être assurée qu’à un certain niveau de densité des déplacements et sous certaines conditions de gestion et de planification.

 

Taux d'occupation des véhicules
Figure 1. Coût par kilomètre d’un voyage en robot-taxi partagé en fonction du taux d’occupation (Source Iddri) [2]

 


Des évolutions fiscales inéluctables

Un autre élément doit être pris en compte : l'électrification du parc de véhicules pose la question de l'érosion à long terme de la TICPE (taxe intérieure de consommation des produits énergétiques),une ressource fiscale importante pour l'État, et donc de son remplacement. Dans la perspective d’une généralisation de véhicules autonomes électriques se posera donc la question de la refonte du système de fiscalité lié à la mobilité. Comment faire en sorte que cette fiscalité aille dans le sens d’une mobilité durable ? Face au faible coût d’usage de la motorisation électrique, faudra-t-il instaurer une tarification à l’usage de la voirie, potentiellement dynamique en fonction des heures creuses/de pointe, au kilomètre, notamment pour éviter une explosion des déplacements, y compris à vide ? De telles adaptations pourraient rétablir un coût d’usage comparable à celui que l’on connait aujourd’hui pour les motorisations thermiques. D’autres coûts associés à l’autonomie sont également à prévoir : mise à jour des logiciels, coûts des services liés à la connectivité (ex. forfait 5G, cartographie haute définition), maintenance des ordinateurs embarqués (selon la durée de vie du hardware). Dans ce contexte, il se peut que certaines catégories de population soient contraintes économiquement dans leur mobilité et que les inégalités existantes dans la mobilité actuelle (rappelons que pour une part significative de la population, le budget consacré à la mobilité représente une charge importante) persistent, voire s’amplifient. En effet, grâce à l’autonomie, les ménages peu contraints budgétairement pourront être amenés à multiplier leurs déplacements, dans la mesure où ils pourront réaliser d’autres tâches dans le véhicule, et/ou l’utiliser à vide pour réaliser certaines tâches (ex. courses). Cela pourra conduire à de nouveaux enjeux d’inégalité dans la mobilité.


Une question de gestion des voies réservées

Dans les premiers temps de leur déploiement, les véhicules autonomes coexisteront avec les véhicules non autonomes. Les bénéfices de l’autonomie seront alors probablement limités : il faudra souvent reprendre le volant, il n’y aura pas de gain de fluidité, etc. Ainsi, pour soutenir le développement de cette technologie d’avenir, synonyme de sécurité et de fluidité futures, les promoteurs de ces véhicules et leurs premiers utilisateurs pourraient être amenés à demander aux pouvoirs publics des aménagements spécifiques permettant de les isoler du reste de la circulation (voies réservées). Mais de tels aménagements seraient potentiellement au détriment d’autres objectifs de politiques publiques, tels que l’incitation au covoiturage ou aux véhicules bas-carbone. Dans un contexte où la voie réservée sur les grands axes saturés entrant dans les métropoles serait sans conteste une incitation de choix, quelle configuration choisir ? La multiplication des prérogatives d’accès aux voies réservées pose en effet des questions d’équité, comme le montre la Figure 2.

 

Gestion des voies réservées
Figure 2. La gestion des voies réservées (Source : Iddri)

 

 

Se pose également une question de lisibilité pour les citoyens – une régulation combinant ces différentes règles serait difficile à appréhender et anticiper au quotidien – et d’efficacité pour les pouvoirs publics. En effet, si les critères d’accès à la voie réservée sont trop larges (ex. une seule des trois conditions suffit), alors la voie risque d’être rapidement encombrée, et n’a plus d’effet incitatif. Au contraire, si l’accès à la voie réservée est plus restrictif (2 ou 3 conditions doivent être réunies), les pouvoirs publics risquent de se heurter à un problème d’acceptabilité politique.

 

Comment garantir une mobilité la plus accessible demain ?

Aujourd’hui, la réflexion sur l’équité et l’accessibilité dans la mobilité individuelle se concentre sur la capacité à payer sa mobilité (budget de l’automobiliste) et sur la progressivité de la fiscalité (ex. débat sur la taxe carbone). Un dispositif fiscal comme les frais réels, qui permet de se faire rembourser une partie de ces frais de déplacement pour aller au travail, est ainsi utilisé par des millions de Français. Dans la mobilité collective, on parle davantage d’accessibilité géographique – qui a accès à tel niveau de service sur le territoire ? –, en y associant des systèmes simples de tarification sociale pour les abonnements aux transports en commun. Dans une vie robomobile multi-services et multi-acteurs de type MaaS (Mobility as a Service), la réflexion sur l’accessibilité et l’équité devra considérer ces deux dimensions (fiscale et géographique) de manière nouvelle afin de trouver les outils de régulation adéquats. Un élément de difficulté supplémentaire dans cette réflexion sera le dynamisme de ces offres : ainsi, il sera difficile de connaitre le niveau de desserte d’un territoire et la tarification d’une offre de robot-taxi qui ajuste en permanence l’offre et la demande afin d’assurer une rentabilité au service. À quoi ressemblera une tarification sociale dans le cadre d’un MaaS ? Donnera-t-elle accès uniquement à certains services et pas à d’autres ? De manière rationnée ? Comment s’assurer que certaines populations et certaines zones bénéficient effectivement d’une desserte ?

Cette rapide exploration nous rappelle qu’un changement de cette ampleur génère nécessairement à la fois des gagnants et des perdants par rapport à la situation actuelle, et doit nous inciter à anticiper les impacts de la mobilité autonome pour identifier les enjeux d’équité qui devront être pris en compte.

[1] Cet article est tiré d’une étude réalisée par l’Iddri : Mettons la mobilité autonome sur la voie du développement durable, Studies, Iddri, Paris, France. Pour plus d'information, voir Saujot, M. et al.(2018).

[2] Les véhicules sont supposés être entièrement électriques et avoir un coût d’achat de 35000€. Nous faisons également l’hypothèse que le véhicule parcourt 220 000 km pendant sa durée de vie. Les estimations de coûts prennent en compte les autres frais de fonctionnement liés à la gestion de la flotte – incluant les coûts de financement par véhicule, les coûts de commercialisation et d'entretien, les coûts d'infrastructure, etc.