4. Bilan sur les méthodes de modélisation

Si nous exceptons le modèle Matisse, les modèles généralement utilisés pour modéliser les déplacements à longue distance sont soit des modèles génération – partage modal calés sur données d'enquêtes, soit des modèles de demande directe calés sur séries temporelles, soit des modèles génération – partage modal calés sur données opérateurs (en coupe instantanée sur des origines-destinations ou en temporel sur des séries chronologiques). Les modèles calés sur données d'enquêtes permettent de segmenter la mobilité par catégories de distance, ce qui est intéressant compte tenu des contrastes de partage modal suivant les segments de mobilité constatés dans le chapitre 2. Toutefois les élasticités sont des élasticités calées sur de la variance spatiale à une date donnée, ce qui risque de les faire différer des élasticités temporelles. L'évolution des déplacements longue distance étant fortement liée à la croissance économique, les évolutions de long terme évaluées à partir de variance spatiale risquent de différer considérablement des évolutions observées. Une solution pour contourner cet écueil serait d'utiliser des modèles âge-cohorte, ce qui nécessite de posséder des enquêtes successives réalisées selon la même méthodologie. Comme les modèles calés sur données d'enquête, les modèles génération – partage modal calés en agrégé sur données opérateurs en coupe instantanée risquent de conduire à des élasticités biaisées du fait qu'elles auront été calées sur de la variance en coupe instantanée pour être utilisées en temporel. Les modèles calés directement sur séries temporelles fournissent des élasticités plus fiables du fait qu'elles sont calées en temporel. Néanmoins ce type de modélisation soulève plusieurs difficultés, tant au niveau de leur spécification que des variables utilisées. Les modèles de demande directe ne reprennent pas la mécanique génération – partage modal. Les modèles génération-partage modal paraissent mieux adaptés pour reprendre les logiques de marché, toutefois pour que ces modèles soient pleinement pertinents, il serait souhaitable de segmenter le marché total de la longue distance en segments homogènes pour caler ensuite l'évolution du partage modal sur ces segments sur données temporelles… ce qui n'est pas toujours possible compte tenu des données à disposition. Les modèles agrégés calés sur séries temporelles, qu'ils soient de demande directe ou de génération – partage modal nécessitent d'utiliser peu de variables explicatives ; par ailleurs ces variables explicatives doivent être fortement agrégées. Or une même variable explicative peut correspondre à des évolutions contrastées de la structure d'offre de transport et donc à des variations diverses des trafics globaux. La spécification des variables utilisées constitue un enjeu fort de la modélisation macro-économique sur séries temporelles.