Résumé
Pour atteindre la neutralité carbone, les villes doivent réduire leur dépendance aux véhicules privés. Or, la croissance urbaine centrée sur la voiture a transformé l'automobile, d'un simple outil de commodité, en une nécessité pour accéder aux services essentiels, engendrant une forte dépendance à l'automobile. Cette étude présente un nouvel Indice de Dépendance à l'Automobile (IDA) qui quantifie l'écart d'accessibilité entre les transports privés et publics dans 18 villes d'Europe et d'Amérique du Nord. Grâce à des données géospatiales haute résolution et des simulations numériques, les chercheurs mettent en évidence des inégalités spatiales marquées, démontrant que la dépendance à l'automobile demeure un facteur déterminant de la possession d'une voiture, même en tenant compte des revenus. Une simulation de l'extension prévue du métro de Rome prévoit une réduction d'environ 60 000 véhicules en déplacement domicile-travail, tout en soulignant que les interventions isolées ont des impacts localisés. Ils concluent que des extensions systémiques et globales des transports en commun sont indispensables pour démanteler les systèmes dépendants de la voiture et favoriser une mobilité urbaine équitable et durable. Ce cadre d'analyse offre aux décideurs politiques un outil objectif et adaptable pour identifier les zones viables pour des piétonisations et cibler efficacement les investissements dans les infrastructures.
Cette nouvelle étude révèle que, même dans les grandes villes européennes, il est généralement plus facile d'accéder aux opportunités en voiture qu'en transports en commun. Les exceptions sont Paris, Zurich et les quartiers les plus centraux de Milan et de Barcelone.
Cartes de l'indice de dépendance à la voiture (source : Campanelli et al, 2026)
Dans les zones indiquées en bleu sur la carte, les transports en commun sont considérés comme plus efficaces que la voiture, tandis que l'inverse est vrai dans les zones rouges. Les périphéries sont généralement plus dépendantes de la voiture, mais la présence de gares et de stations de métro a un impact positif, visible dans les zones blanches où la voiture n'est pas strictement nécessaire. Il est important de garder à l'esprit que les municipalités de Paris et de Milan, par exemple, qui sont ici représentées avec davantage de bleu, ne constituent qu'une petite partie d'une zone métropolitaine beaucoup plus vaste, dont le reste est bien plus dépendant de la voiture. A titre d'exemple, voici la cartographie de l'indice de dépendance à l'automobile à l'échelle du Grand Paris. Le contraste en terme d'accessibilité aux transports en commun par rapport au Paris intra muros est très net.
La dépendance à la voiture à l'échelle de la région métropolitaine de Paris (source : Campanelli et al, 2026)
Les auteurs expliquent que les zones d’étude ont été choisies en fonction des limites administratives officielles, téléchargées depuis les sites web municipaux au moment de l’analyse des données. Ce choix reflète les contraintes de disponibilité des données, car l’obtention d’informations cohérentes sur les transports en commun pour les zones périphériques est plus complexe en raison des multiples sources et de nature à biaiser les estimations de dépendance à la voiture.
Représentation schématique de l’accessibilité des points d’intérêt (source : Campanelli et al, 2026)
Dans cette étude, les auteurs considèrent les villes comme des villes d'opportunités pour montrer comment l'offre de transport et la localisation résidentielle interagissent, créant des inégalités systémiques entre les propriétaires de voitures et les usagers des transports publics. L'indice est basé sur l'accès potentiel aux services essentiels et aux activités de loisirs, reflétant la capacité de chaque zone à favoriser un mode de vie sans voiture. L’usager au centre de la figure peut accéder aux points d’intérêt (POI), indiqués par des épingles, en utilisant soit les transports en commun, soit une voiture particulière. Les zones de la ville, représentées sur une grille hexagonale, sont affichées en rouge si elles sont accessibles en voiture dans un trajet de durée normale, en bleu si elles sont accessibles en transports en commun dans un trajet de durée normale, et en violet si elles sont accessibles par les deux modes. Dans ce modèle, chaque ville est en hexagones selon le système d'indexation géospatiale H3. Cette résolution correspond à un hexagone d'environ 200 m de côté. La population résidant à l'intérieur de chaque hexagone est calculée à partir des données de population maillées fournies par WorldPop. Ces dernières sont définies sur une grille carrée de 100 m de côté. On suppose que la population à l'intérieur de chaque carré est uniformément répartie.
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