Résultats et enseignement de la modélisation

Résultats et enseignement de la modélisation

Implémentation du scénario de référence et des différents scénarios de simulation à l’horizon 2025 Introduit dans le chapitre précédent, le travail de modélisation intégrée, mis en place en utilisant le logiciel Tranus, sur le terrain de la région Nord-Pas-de-Calais, prévoit trois scénarios différents de simulation. Les scénarios se développent sur un horizon temporel de 16 ans et considèrent comme période de départ et de référence l’année 2009 et comme année terminale à 2025 à travers quatre simulations, relatives aux périodes 2013, 2017, 2021 et enfin 2025. Le choix de 2009 comme date de référence est lié essentiellement à la disponibilité des données, qui pour cette période sont en libre accès, grâce aux résultats du recensement fournis par l’INSEE. En particulier, le site internet des cartes thématiques et des statistiques locales de l’INSEE a été utilisé comme source pour le recueil des données relatives à la distribution de la population et des emplois dans les zones d’études. Pour les données d’usage du sol, la base de données provenant du Système d’Information Géographique et d’Analyse de L’Environnement (SIGALE) de la région Nord-Pas-de-Calais a été utilisée et enfin, en relation avec l’estimation des prix fonciers, la base de données immobilière des notaires, (disponible en ligne sur le site meilleuragents.fr76) a été considérée comme source. Le premier scénario de simulation, désigné par la lettre A, est un scénario « au fil de l’eau », c’est-à-dire qui ne prévoit pas de changements importants, dans le temps, dans les caractéristiques du système de transport et d’usage du sol de la région. L’unique variation présente dans ce scénario est relative au coût du carburant qui, selon une hypothèse très restrictive (et d’ailleurs favorable au trafic routier), a été augmenté depuis une valeur de 1.4 euros par litre en 2009 jusqu’à une valeur de 2 euros par litre en le 2025. Une autre variation présente dans le scénario A, qui d’ailleurs est commune à tous les autres scénarios (comme dans le cas de l’évolution du coût du carburant), est relative aux hypothèses de croissance démographique et d’emplois considérées pour la zone d’étude. En accord avec les prévisions fournis par l’INSEE (INSEE – NPDC, 2012), un taux de croissance démographique de 0,1‰ par an a été considéré, et reporté dans le modèle. En effet Tranus permet d’insérer dans le modèle des valeurs de croissance globale (avec des restrictions ou caractérisations qui peuvent éventuellement être spécifiées zone par zone) exclusivement pour les secteurs de type exogène (dans ce cas il s’agit des secteurs de l’industrie, des constructions et de l’agriculture). Une fois calculée la valeur globale de croissance pour les secteurs exogènes, le logiciel Tranus, à travers les coefficients intersectoriels relatifs aux diverses catégories de population et d’emplois, précédemment calculées (il s’agit des coefficients des fonctions de demande pour les secteurs transportables, donc de type inélastiques), adopte le même taux de croissance pour les autres secteurs endogènes ou induits (emplois du secteur tertiaire et ménages). 

Le processus de calibration du scénario de référence

Avant de pouvoir passer à la simulation et à l’analyse des résultats générés par les scénarios A, B et C qui viennent d’être introduits, le scénario de référence du modèle (scénario de base au 2009) doit être calibré. Le travail de calibration du modèle d’usage du sol et du transport pour la Région Nord Pas-de-Calais, réalisé avec le logiciel Tranus, a pris une durée d’environ 10 mois, dont les dernières 5 semaines effectuées dans le cadre d’une visite de recherche, financée par l’IFSTTAR et par le laboratoire LVMT, auprès du bureau d’étude Modelistica situé à Caracas (Venezuela) et effectuée sous la supervision directe du Prof. Tomàs de la Barra, concepteur et créateur du logiciel de simulation Tranus. Cette mission de recherche a représenté une opportunité très enrichissante et stimulante qui a permis d’approfondir la maîtrise du logiciel et d’expliciter et d’affiner certaines hypothèses relatives au modèle décrit dans cette thèse, de manière à effectuer une calibration pertinente pour obtenir des résultats plausibles face aux questionnements théoriques et conceptuels à la base de ce travail de doctorat. En particulier, le travail de calibration consiste en l’ajustement de certaines valeurs et indicateurs du modèle, qui ne sont pas estimables empiriquement, dans le but de reproduire dans les résultats issus de la modélisation, les données d’entrée réellement observées pour la période de base (2009). Dans le chapitre précédent (voir paragraphe 5.1.3) on a illustré les principes et les fondements théoriques à la base du processus de calibration dans Tranus, en expliquant les difficultés et la complexité que cette étape comporte pour le modélisateur. Maintenant on entend entrer plus dans le détail, en expliquant les étapes les plus importantes qui ont permis de réaliser la calibration. Le processus de calibration dans Tranus prévoit plusieurs phases et consiste essentiellement dans une première calibration du modèle transport, dans le passage ensuite à la calibration du modèle d’usage du sol et enfin, dans le retour au modèle transport pour la calibration finale. Ce processus est répété dans la pratique plusieurs fois, dans une dynamique continue d’essais et erreurs, en considération du fait que pendant la calibration il peut s’avérer nécessaire de modifier et d’affiner certaines hypothèses et paramètres du modèle, ce qui, à chaque fois, impose de relancer depuis le début l’exécution du modèle. “Au fil des années, nous avons développé des stratégies pour calibrer les modèles, mais le processus continu à être humain, et à exiger la connaissance de première main du terrain Figure 70: Les processus de modélisation. (F. Lo Feudo, 2014) 235 d’étude. Parce que les modèles sont intégrés, il est important de vérifier la sortie de chaque modèle et de ne pas permettre à des erreurs de se propager” (Juancarlo Anez, 2007) .