1.2.3. Bilan

Sur une liaison ou une origine-destination donnée, il existe plusieurs types de modèles de choix, les plus couramment utilisés étant les modèles logit et prix-temps avec comme variables de base de ces modèles, des données de prix moyens et de temps de parcours moyens entre zones. Par rapport au logit linéaire (i.e. où la fonction d'utilité est linéaire), le modèle prix-temps impose un effet asymétrique, et peut permettre la modélisation d'un effet de seuil. L'introduction de transformations logarithmiques sur les variables du logit linéaire permet toutefois d'introduire un effet d'asymétrie et de le transformer en un modèle proche du modèle prix-temps. Plus généralement il est possible d'effectuer sur les variables de la fonction d'utilité du logit des transformations de type Box-Cox (Box-Cox, Box-Tukey, directes et inverses (Gaudry et alii, 1998), qui confèrent au logit la possibilité de produire des réactions asymétriques et des effets de seuil (sans l'imposer), le niveau d'asymétrie produit étant totalement souple ; la contrepartie de cette souplesse en est une moindre mesurabilité. Les modèles logit et prix temps sont des "chevaux de bataille" de la modélisation. Ils présentent toutefois tous les deux l'inconvénient de ne pas totalement prendre en compte des effets de captivité et d'être surtout adaptés à la modélisation du choix modal sur des plages de valeurs moyennes où aucun mode de transport ne souffre d'une part modale trop extrême. Certes certaines variantes de ces modèles (Dogit standard, modèles de Box-Tukey puissance inverse) permettent la prise en compte d'effets de captivité. L'estimation de ces modèles nécessite toutefois l'estimation de davantage de paramètres, ce qui se fait au détriment de la mesurabilité. Les modèles logit et prix-temps présentent tous deux l'inconvénient d'être difficilement généralisables à 3 modes de transport : hiérarchisation de fait des modes de transport ; propriété IIA du logit multinomial. Outre ces problèmes de pertinence, les modèles de partage modal, qu'ils soient prix-temps ou logit présentent des limites en termes de cohérence avec la phase de génération.

Les modèles de partage modal sont souvent appliqués dans le cas d'études de trafic sur des relations précises. Or notre objectif n'est pas de modéliser l'impact d'un projet sur une origine-destination donnée mais d'évaluer des trafics totaux à échelle nationale. Cette échelle d'application implique des difficultés supplémentaires. Appliquer un modèle génération – partage modal sur différentes liaisons, puis agréger, conduit à de nouvelles difficultés. Ainsi que nous l'avons vu précédemment, les différents modèles de partage modal ne sont valables que sur des liaisons à fort trafic où il existe un véritable choix entre les 2 modes de transport et où les problèmes de captivité sont marginaux. Sur des transversales ou des radiales à faibles trafics, les modèles de choix sortent de leur domaine de validité moyen et l'estimation des volumes de trafic devient entachée de bien plus grandes erreurs relatives. Or la part des radiales à fort trafic, si elle représente plus de 80% du trafic aérien intérieur métropole, ne représente que 40% du trafic ferroviaire grandes lignes. Il se pose également la difficulté du zonage : comment faire correspondre les aires de chalandise d'aéroports et des trafics ferroviaires ? La taille des zones obtenues influe sur le partage modal. Il est délicat d’intégrer les temps d’accès pour des questions de mesurabilité. Enfin, lorsque les trafics par origines-destinations ne sont pas connus sur toutes les années mais seulement sur quelques années, les élasticités sont évaluées en coupe instantanée, ce qui entraîne des biais.

Les modèles génération – partage modal peuvent être utilisés à une échelle nationale agrégée. Le premier avantage est d'éviter la difficulté de la modélisation de petites transversales ainsi que les biais dus au zonage. Par ailleurs le calage est alors effectué sur des séries temporelles ce qui permet d'avoir des élasticités calées sur de la variance temporelle donc plus fiables pour des estimations de long terme que des élasticités calées sur de la variance spatiale. Néanmoins on peut s'interroger sur les limites de la pertinence d'une telle formulation à un niveau aussi agrégé. L'idéal serait de pouvoir segmenter les trafics par segments de demande homogènes et de disposer de séries chronologiques sur ces différents segments afin d'y caler des modèles génération / partage modal.