Les laboratoires Geosyscom et Inrets-MA [1] sont, depuis juin 2005, partenaires d’un projet d’analyse multi-échelle de la sécurité routière. L’étude traite de l’espace des risques routiers en cherchant à comprendre les liens entre sécurité, aménagement et territoires urbains.
Priorité nationale depuis une quinzaine d’années, la sécurité routière a donné lieu à diverses mesures qui ont indéniablement permis de réelles avancées. Néanmoins, faute de politique globale de sécurité routière intégrant les nombreux aspects spécifiques du phénomène, nous nous retrouvons aujourd’hui aux limites de ces mesures : la mortalité et l’accidentalité routière semblent stagner, au lieu de régresser comme ce fût le cas ces dernières années.
Les mesures de traitement ponctuel des symptômes visibles de l’insécurité routière atteignant leurs limites, le projet recherche les voies nouvelles d’amélioration de la réduction des accidents : n’y aurait-t-il pas des facteurs structurants d’insécurité routière qui, en amont de l’échelle de l’évènement accidentel lui-même, commanderaient le niveau général de risque auquel exposent les diverses formes et modes de mobilité qui se confrontent dans l’espace ? Quels sont ces facteurs ? Peut-on les identifier spatialement et révéler leurs mécanismes ?
 
Ces interrogations appellent la mise en perspective du phénomène global sur plusieurs échelles :
Ø      d’espace : de l’échelle micro de l’aménageur (e.g. le carrefour où se déroule l’accident)  à l’échelle macro du politique (e.g. le territoire où se décide le Plan de Déplacement Urbain) ;
Ø      de temps : des cycles journaliers, où se matérialisent les flux de déplacements domicile/travail, aux cycles saisonniers où se matérialisent les flux de déplacements de loisirs ;
Ø      de concepts : depuis la distribution sociologique de la population, jusqu’aux affectations fonctionnelles des espaces.
 
En effet, chaque territoire, et ses réseaux, est le théâtre d’une multiplicité de lieux, de temps et d’actions : il tient son armature d’une topologie d’entités fonctionnelles, sociologiques, environnementales, économiques, en un mot : issue de sa « géographie ». Cette trame ancre spatialement et donc configure le mécanisme général des échanges, et par suite celui des déplacements qui s’y opèrent. Le système spatial, à ses différentes échelles d’existence, apparaît alors comme un référentiel primordial pour identifier des « situations » qui, en générant des points de dysfonctionnements propices aux accidents, permettent d’interpréter la localisation du risque routier.
 
Exposée ainsi, la problématique du risque routier implique la nécessité de se placer dans une perspective globale d’analyse multi-échelle. Elle doit mobiliser ces divers éléments au sein d’un système capable de mettre en relation les caractéristiques physiques de l’espace conjointement avec celles de la mobilité et de la dynamique de la circulation d’une part et des stratégies d’aménagement mises en œuvre au cours du temps d’autre part. Ce système, outil d’analyse spatial, doit être ouvert, capable de s’enrichir de couches d’informations nouvelles et permettre des analyses multiscalaires.
Parallèlement à la modélisation du système spatial en Geodatabase entreprise à Geosyscom, la constitution d’un corpus d’informations d’expertise est conduite par le laboratoire MA de l’Inrets. Cette dernière s’appuie sur une analyse bibliographique et des entretiens approfondis sur site avec les techniciens et décideurs en charge de la sécurité routière à la CUDL :
Ce travail avec les partenaires (CUDL, Inrets, Geosyscom, CETE-NP) nous permet ainsi d’adjoindre à une analyse spatiale de la sécurité routière, l’expertise des professionnels du domaine.
 
L’objectif à terme est l’élaboration d’un outil opérationnel tant du point de vue de la recherche en sciences humaines que celui des collectivités territoriales en charge de l’application de la politique de sécurité routière.

[1] Geosyscom : Géographie des Systèmes de Communication
 Inrets-MA : Institut National de Recherche sur les Transports et leur Sécurité, Laboratoire ‘Mécanismes d’Accidents’

A partir des divers éléments transférés de la CUDL (Base de données FRUIT) et du CETE Nord-Picardie (Bases IGN, Tele-Atlas, Sigale, …), les premiers éléments géographiques ont été sélectionnés pour l’intégration : informations sur le réseau routier et les flux qui le traversent, l’environnement de la zone d’étude et son mode d’occupation du sol, socio-démographie des populations vivant sur le territoire de la CUDL.
L’intégration des différentes sources de données a été effectuée suivant deux objectifs : obtenir une information thématique fiable et précise, fruit de la combinaison de toutes ces sources d’une part, obtenir une information géométrique (spatiale) fiable et précise en sélectionnant, pour chaque thématique, un référentiel géométrique et topologique commun d’autre part.
La mise en cohérence des données multisources a nécessité un long travail de recadrage autant topologique qu’attributaire. Pour chaque grand thème d’entités géographiques, un référentiel  est choisi sur lequel sera transféré les données attributaires de chaque couche.
Ainsi par exemple, le mode d’occupation du sol de la zone d’étude est basé sur le référentiel géométrique de la BD-TOPO. La couche des bâtiments sert de réceptacle aux diverses données annexes (BD Sigale, Tele-Atlas, etc.) pouvant qualifier ou préciser sa nature ou son/ses diverse(s) fonction(s). Grâce au Model Builder, les procédures de transfert et/ou transformation de données sont stockées et réutilisables.
 

La mise en cohérence des diverses sources de données a permis une réelle plus-value dans la modélisation de la zone d’étude : les référentiels actuels (IGN, Télé-Atlas, données des collectivités territoriales) sont tous fragmentaires soit au niveau de leur extension géographique, soit au niveau des informations attributaires qu’elles contiennent. En jouant sur la complémentarité de ces sources, et grâce aux capacités SIG d’ ArcGis, nous disposons actuellement d’une vision fine du territoire de la CUDL.
Cette première vision territoriale offerte par la Geodatabase nous a permis de commencer à analyser le phénomène sous deux angles dans un premier temps :

>> Explicitation des savoirs des experts de la CUDL  par le biais de cartes de synthèse
     -       localisation des points vulnérables dans la zone : écoles, zones commerciales, etc.
     -       synthèse des accidents de la zone par densité de points
     -       typologies des voies routières et des environnements urbains qu’elles traversent

>> Analyses spatiales :
     -       Recherche de « sur-concentration » d’accidents en fonction des types d’impliqués, des classes horaires, des périodes sur une année, etc.
     -       Recherche des types d’accidents rencontrés à proximité de certains aménagements (« Zone 30 », zone commerciale, écoles, etc.)
     -       Analyse de l’effet des aménagements « Zone 30 » sur l’accidentalité (données sur une période 1984-2006)
Cette dernière analyse a été particulièrement importante tant les études de l’effet des aménagements sur l’accidentalité sont demandées par les collectivités territoriales en charges de l’application de la politique de sécurité routière (les traitements statistiques sont en cours).
Là encore, l’usage du model builder permet de fixer la procédure de réorganisation des données, dans le but ici d’obtenir un tableau statistique répondant aux besoins de l’analyse. L’objectif à été d’obtenir ce format de données :

Pour ce faire, nous devions mettre en relation deux couches d’informations, les accidents et les tronçons de route. Les informations concernant le nombre d’accident par année peuvent ainsi être transférées et réorganisées vers la couche des tronçons de route.
Voici pour exemple, la procédure utilisée pour une année de donnée :
>>    « Select » : sélection d’un extrait d’une année de la couche accident
     -       la date est initialement stockée dans un seul champ, or nous voulons ici fractionner cette information pour obtenir un champ par année.
>>     « Add & Calculate Field » : on ajoute un champ ‘Compte d’accident 84’ et on fixe sa valeur à « 1 ».
     -       chaque enregistrement d’accident pourra ainsi être résumé par tronçon en additionnant les valeurs de ce nouveau champ.
>>     « Locate features along routes » : par segmentation dynamique, on ajoute aux attributs de la sélection d’accident l’identifiant du tronçon qui lui est le plus proche.
     -       Une nouvelle table est créée.
>>     « Make route event layer » : cette nouvelle table est utilisée pour former un nouvel objet géographique de type ponctuel.
     -       Les processus qui suivent imposent en effet comme base un objet géographique et non une simple table.
>>     « Dissolve » : à partir de l’identifiant de route, nous opérons un regroupement de valeurs.
     -       On ne garde alors que deux champs : l’identifiant du tronçon et le compte des accidents qui aura été additionné.
>>     « Add Join » : grâce à l’identifiant commun, nous transférons le nouveau champ « compte d’accident 84 » vers la table des tronçons de route.

Il nous reste encore de nombreuses données à intégrer pour encore plus affiner la compréhension du territoire de la CUDL (précision sur les déplacements de population, données de repérage sur le terrain, etc.), cependant l’état de la base actuel permet déjà de fournir aux responsables des collectivités territoriales une information cartographique nouvelle et cruciale pour ses prises de décision dans le cadre de l’application de la politique de sécurité routière.