Combien d’emplois peut-on atteindre, et en combien de temps, depuis chaque adresse d’un territoire ? Et, à l’inverse, combien d’actifs une entreprise peut-elle recruter depuis le site où elle s’installe ? Ces deux questions, simples en apparence, conditionnent la localisation des logements comme celle des activités, la dépendance automobile des ménages et une large part des émissions liées aux mobilités. Avec l’OFCE, Villes Vivantes a développé une méthode qui y répond à une échelle très fine, pour éclairer les choix de planification.
Pourquoi mesurer l’accessibilité aux emplois
L’accès à l’emploi est l’une des premières qualités d’une localisation résidentielle, et l’accès aux actifs l’une des premières qualités d’une localisation économique. Pourtant, les collectivités manquent souvent d’outils pour le mesurer autrement que par des indicateurs agrégés, à l’échelle de la commune ou de l’intercommunalité, qui masquent l’essentiel des contrastes.
Dépasser le ratio emplois/actifs
L’indicateur le plus couramment utilisé dans les documents de planification est le rapport entre le nombre d’emplois et le nombre d’actifs résidents, calculé par commune. Il conduit à qualifier certaines communes de « résidentielles » et d’autres de « pôles d’emploi », et à rechercher un rééquilibrage en implantant des activités là où il y a peu d’emplois. Cet indicateur ignore pourtant deux réalités : les actifs ne travaillent pas, pour la plupart, dans leur commune de résidence, et ce qui compte pour eux n’est pas le nombre d’emplois situés dans leur commune, mais le nombre d’emplois qu’ils peuvent atteindre dans un temps raisonnable, quel que soit leur lieu d’implantation.
Les limites de l’approche communale sont particulièrement visibles dans la métropole Aix-Marseille-Provence. À cette échelle, Marseille et Aix-en-Provence présentent un équilibre relatif entre emplois et actifs. À une maille fine, en revanche, la population active apparaît beaucoup plus dispersée que les emplois, ce qui génère des besoins de déplacement très contrastés d’un quartier à l’autre, y compris au sein d’une même commune.
Une question au cœur de la planification
La mesure de l’accessibilité aux emplois intervient à plusieurs moments de la planification. Dans un SCoT ou un PLUi, elle aide à définir l’armature territoriale et à identifier les secteurs qui doivent accueillir en priorité la production de logements et la densification. Dans une stratégie de développement économique, elle permet de comparer les sites d’accueil d’activités selon le bassin d’actifs auquel ils donnent accès. Dans une politique de mobilité, elle met en évidence les secteurs où les transports collectifs sont compétitifs avec la voiture et ceux où ils ne le sont pas.
Le contexte réglementaire renforce cette nécessité. L’objectif de « zéro artificialisation nette » oblige à choisir plus finement où construire, puisque les possibilités d’extension se réduisent. Les objectifs de décarbonation, déclinés dans les plans climat et les SCoT, placent les mobilités quotidiennes, et en premier lieu les déplacements domicile-travail, au centre des préoccupations. Dans les deux cas, la question n’est plus seulement de savoir combien construire, mais où.
Une question d’équité territoriale
L’accessibilité aux emplois est enfin un enjeu social. Un ménage qui réside loin des bassins d’emploi et des réseaux de transport collectif est contraint de recourir à la voiture, avec un coût budgétaire élevé et une forte exposition aux variations du prix des carburants. Pour un demandeur d’emploi, le nombre d’emplois accessibles depuis son domicile conditionne directement ses chances de retour à l’emploi. Mesurer l’accessibilité, c’est donc aussi identifier les secteurs où vivent les ménages les plus vulnérables à la dépendance automobile.
La méthode développée par Villes Vivantes et l’OFCE
Villes Vivantes a développé, avec l’Observatoire français des conjonctures économiques (OFCE, Sciences Po), un modèle territorial qui articule habitat, emplois et mobilités. Il a notamment été mis en œuvre pour la métropole Aix-Marseille-Provence, dans le cadre d’une mission consacrée à l’intensification urbaine au service des transitions, et pour le SCoT de La Rochelle Aunis.
Des données ouvertes, une maille fine
La méthode repose sur des données publiques, disponibles sur l’ensemble du territoire national, ce qui la rend reproductible et comparable d’un territoire à l’autre. Les résultats sont produits à la maille du carreau de 200 mètres de côté, ou de l’îlot urbain, c’est-à-dire à une échelle qui permet de distinguer les quartiers d’une même commune.
Les temps d’accès en voiture sont calculés sur le réseau routier sans intégrer la congestion, ce qui conduit à une lecture prudente des résultats dans les secteurs les plus circulés : l’avantage de la voiture y est vraisemblablement surestimé aux heures de pointe.
Un indicateur lisible : le temps nécessaire pour atteindre 50 000 emplois
Pour rendre les résultats lisibles et comparables, l’indicateur principal est le temps nécessaire, depuis chaque carreau, pour atteindre un volume donné d’emplois, 50 000 dans le cas de la métropole Aix-Marseille-Provence. Plus ce temps est court, plus le lieu offre un large choix d’emplois à ses habitants. L’indicateur est calculé pour chaque mode de déplacement, ce qui permet de comparer directement l’efficacité des transports collectifs à celle de la voiture.
Le seuil peut être adapté à la taille du territoire. Pour comparer des métropoles entre elles, un seuil de 100 000 emplois a ainsi été retenu, mettant en regard l’agglomération parisienne, la métropole de Lyon et Aix-Marseille-Provence. La comparaison fait apparaître la singularité de la métropole provençale : là où Paris et Lyon présentent une accessibilité en transports collectifs organisée autour d’un cœur continu, celle d’Aix-Marseille-Provence est fragmentée en plusieurs pôles séparés par des espaces peu ou pas desservis.
Des flux simulés, pas seulement des potentiels
L’accessibilité mesure un potentiel : la capacité théorique d’une adresse à être reliée aux emplois du territoire. Pour passer du potentiel aux déplacements effectifs, et donc aux émissions, le modèle simule les choix des actifs. Il s’appuie sur MEAPS, un modèle de répartition des navettes développé par l’OFCE, qui relève de la famille des modèles dits « radiatifs ». À la différence des modèles gravitaires classiques, qui répartissent les flux selon la masse des pôles et la distance qui les sépare, chaque actif y examine les emplois accessibles par ordre de proximité et a une certaine probabilité d’accepter chacun d’eux. Les emplois pourvus ne sont plus disponibles pour les suivants.
Calibré sur les navettes réellement observées dans le recensement, ce modèle restitue de façon plus réaliste les comportements de choix d’emploi, notamment la concurrence entre actifs pour les emplois les plus proches. Il permet surtout de simuler l’effet d’une modification de la localisation des logements ou des emplois : où iront travailler les habitants de nouveaux logements, d’où viendront les salariés d’une nouvelle zone d’activité, avec quels modes de déplacement et quelles émissions.
L’accessibilité inversée : se placer du point de vue de l’entreprise
La modélisation classique répond à la question de l’habitant : où résider pour avoir accès au plus grand nombre d’emplois ? Villes Vivantes la retourne pour répondre à la question de l’entreprise et de la collectivité qui l’accueille : parmi plusieurs sites d’implantation possibles, lesquels donnent accès au plus grand nombre d’actifs, et en particulier en transports collectifs ? C’est l’« accessibilité inversée », mise en œuvre notamment à La Rochelle et à Marseille.
Formulée ainsi, la question réconcilie deux intérêts souvent présentés comme opposés : celui de l’entreprise, qui cherche le bassin de recrutement le plus large, et celui de la collectivité, qui souhaite que ce bassin soit accessible autrement qu’en voiture. Les résultats montrent le plus souvent que les meilleurs sites sont ceux où se trouvent déjà des emplois, car c’est vers eux que convergent les réseaux de transport et que les actifs se sont déjà organisés. Ils remettent en cause l’idée qu’implanter des emplois dans les secteurs résidentiels rapprocherait mécaniquement les habitants de leur travail : les emplois créés ne sont pas nécessairement occupés par les résidents voisins, et les salariés viennent alors de loin, souvent en voiture.
« Une entreprise cherche à avoir accès à des salariés. Et là où elle a le plus accès à des salariés, c’est souvent là où il y a déjà le plus d’entreprises. »
Les exceptions n’en sont que plus précieuses : des sites aujourd’hui peu occupés, mais très bien connectés aux actifs, méritent d’être pleinement valorisés.
Ce que révèle la modélisation : l’exemple d’Aix-Marseille-Provence
Les travaux conduits pour la métropole Aix-Marseille-Provence illustrent la portée de la méthode. Ils croisent l’accessibilité aux emplois avec la localisation du parc de logements, celle de la production neuve, les densités et les prix immobiliers.
Une accessibilité en transports collectifs très concentrée
Seuls 6 % du territoire habité de la métropole offrent un accès à 50 000 emplois aussi rapide, ou plus rapide, en transports collectifs qu’en voiture. Ces secteurs, situés principalement dans les arrondissements centraux de Marseille et, dans une moindre mesure, à Aix-en-Provence, regroupent environ 26 % de la population. Pour la moitié la moins bien desservie de la population, atteindre le même volume d’emplois demande au moins deux fois plus de temps en transports collectifs qu’en voiture. Ce résultat ne traduit pas seulement une insuffisance de l’offre de transport, mais aussi une dispersion de l’habitat qui rend difficile toute desserte efficace.
Où se situent les logements ?
Rapporté au parc de logements, l’indicateur dessine une géographie contrastée. Près d’un tiers des logements de la métropole (32 %) sont situés à moins de 20 minutes de 50 000 emplois, et 59 % à moins de 25 minutes. À l’inverse, plus d’un logement sur cinq (22 %) se trouve à plus de 30 minutes, principalement dans les secteurs périurbains et les communes du nord et de l’ouest de la métropole.
La production neuve ne se rapproche pas des emplois
La question décisive pour la planification est de savoir si les logements nouveaux améliorent ou dégradent cette situation. Entre 2014 et 2022, la métropole a produit en moyenne près de 10 700 logements par an. Or ces logements neufs ne sont pas mieux situés que le parc existant : seuls 25 % d’entre eux se trouvent à moins de 20 minutes de 50 000 emplois, contre 32 % du parc. La production se concentre dans les tranches intermédiaires (20 à 30 minutes), et la part des logements neufs mal reliés aux emplois est équivalente, voire légèrement supérieure, à celle du parc existant.
Ce constat rejoint celui établi sur les émissions : les logements livrés entre 2014 et 2022 génèrent en moyenne 16 % d’émissions de plus par occupant pour les mobilités quotidiennes que le parc existant. Autrement dit, sans inflexion de la localisation de la production, chaque nouveau logement tend à accroître la dépendance automobile moyenne du territoire.
Densité et accessibilité : un levier sous-exploité
Le croisement de la densité des îlots et de leur accessibilité aux emplois montre que les secteurs à la fois denses et bien reliés aux emplois sont les plus favorables à la sobriété des déplacements. Ils accueillent une part importante du parc, mais une part plus modeste de la production neuve : environ 20 % des logements produits, soit quelque 2 100 logements par an, sont situés dans des îlots denses (plus de 40 logements à l’hectare) et bien desservis (moins de 25 minutes de 50 000 emplois).
Ce résultat ouvre une perspective concrète : les îlots denses et bien situés disposent souvent encore de capacités d’intensification, sur des fonciers déjà bâtis. Orienter vers eux une part plus importante de la production, par la densification douce, la reconfiguration du bâti existant ou le renouvellement urbain, constitue l’un des leviers les plus efficaces dont disposent les collectivités.
Un lien faible entre prix immobiliers et accès à l’emploi
On pourrait s’attendre à ce que les logements les mieux reliés aux emplois soient les plus chers, la proximité de l’emploi étant valorisée par le marché. L’analyse des transactions montre qu’il n’en est rien, ou presque. Dans l’ancien comme dans le neuf, que la production relève de la promotion ou de l’autopromotion, la corrélation entre le prix au mètre carré et le temps d’accès à 50 000 emplois reste faible dans les trois grands bassins de la métropole (Marseille-Aubagne, Pays d’Aix, Martigues-Istres-Salonnais), avec des coefficients compris entre −0,33 et 0,24. Dans certains bassins, les secteurs les mieux reliés aux emplois figurent même parmi les moins chers.
Le cadre de vie (paysage, littoral, environnement naturel) et la qualité perçue des quartiers semblent peser davantage dans la formation des prix que la proximité fonctionnelle. Pour les collectivités, ce constat a une portée pratique : il existe des secteurs bien situés au regard de l’emploi où produire du logement abordable n’est pas hors de portée.
Des émissions très contrastées selon le lieu de résidence
Traduite en émissions, l’accessibilité aux emplois fait apparaître des écarts considérables. Les actifs résidant dans les secteurs les mieux connectés émettent jusqu’à six fois moins de CO₂ pour leurs trajets domicile-travail que ceux des secteurs périphériques. Les 10 % d’actifs les moins émetteurs produisent environ 0,3 tonne de CO₂ par an pour se rendre au travail, contre plus de 1,8 tonne pour les 10 % les plus émetteurs, et la moitié des actifs génère les trois quarts des émissions liées aux déplacements domicile-travail. Ces écarts tiennent avant tout à l’organisation spatiale du territoire, bien plus qu’aux choix individuels.
Des usages concrets pour les collectivités
La modélisation de l’accessibilité aux emplois n’est pas une fin en soi. Elle est conçue comme un outil d’aide à la décision, mobilisable à différents moments de l’action publique.
Localiser la production de logements
Le stock d’emplois existants étant sans commune mesure avec les emplois nouveaux créés chaque année, le levier le plus puissant consiste à rapprocher les habitants des emplois, en orientant la production de logements vers les secteurs les mieux reliés. Pour le SCoT de La Rochelle Aunis, à volume constant de 2 000 logements par an, un scénario de recentrage de la production réduit les émissions liées aux mobilités de 3,7 % par rapport à la tendance, et de 8,3 % dans sa version la plus soutenue, quand un scénario de développement périphérique les accroît de 2,3 %.
Choisir les sites d’accueil des activités
L’accessibilité inversée permet de comparer les zones d’activité existantes ou projetées selon le bassin d’actifs auquel elles donnent accès. À La Rochelle, la simulation de la répartition d’environ 2 700 emplois nouveaux sur huit zones d’activité montre que leur concentration à proximité des secteurs denses réduit les distances parcourues en voiture, quand leur dispersion les accroît. Certaines zones, comme Atlanparc ou Belle-Aire Nord, ressortent comme particulièrement favorables.
Hiérarchiser les gisements fonciers
Dans les études de capacité et de programmation, l’accessibilité aux emplois et aux services sert de critère pour classer les gisements fonciers selon leur pertinence. À Saint-Quentin-en-Yvelines, les gisements ont ainsi été répartis en quatre niveaux, du plus favorable (proximité d’une gare, d’un transport en site propre ou d’une forte concentration de commerces) au moins favorable (absence de desserte collective et d’aménagement cyclable).
Orienter les politiques de mobilité
En comparant, pour chaque secteur, l’accessibilité en transports collectifs et en voiture, la modélisation identifie les secteurs où les transports collectifs sont déjà compétitifs, ceux où une amélioration ciblée de l’offre pourrait faire basculer une part significative des déplacements, et ceux où, faute de densité suffisante, la desserte restera difficile à rentabiliser. Elle permet d’évaluer la pertinence d’une ligne express ou d’un service à la demande au regard du bassin de population réellement desservi.
Comparer les leviers sur une même échelle
Enfin, parce qu’il relie localisation, déplacements et émissions, le modèle permet d’exprimer des leviers de nature différente (localisation de l’habitat, localisation des emplois, rénovation énergétique, évolution du parc automobile) dans une même unité, la tonne de CO₂ par habitant et par an, ou la part d’un objectif climatique. Les élus disposent ainsi d’une base objective pour arbitrer, sans que la modélisation ne se substitue à leurs choix.
Mesurer pour mieux localiser
La modélisation de l’accessibilité aux emplois fait passer la planification d’une logique de répartition administrative, commune par commune, à une logique de localisation fine, fondée sur les liens effectifs entre les lieux de résidence et les lieux de travail. Elle conduit à questionner certaines intuitions bien ancrées, comme celle du rééquilibrage entre emplois et habitants, et à révéler des marges de manœuvre souvent ignorées : des îlots denses et bien reliés aux emplois capables d’accueillir davantage de logements, des sites d’activité bien connectés aux actifs, des secteurs bien situés où le marché reste accessible. Elle offre surtout un langage commun pour relier des politiques souvent conduites séparément : habitat, développement économique, mobilités et transition climatique.