Le Fonds d’investissement routier dans la RGRA - 1960-1975 : un plan pour les routes de France

Olga DubostRGRA

Modèle de financement du FSIRLe FSIR repose sur un modèle de financement mixte, combinant :
• Les recettes fiscales – Le prélèvement sur les carburants constitue la source principale, avec des recettes passant de 411 millions de francs en 1960 à 1 098 millions en 1967.
• Les dotations budgétaires – L’État complète les ressources du FSIR par des abondements budgétaires (ex. : 136 millions en 1964, 143 millions en 1965).
• Les emprunts – Pour financer les autoroutes de liaison, l’État recourt à des emprunts gagés sur des péages. Ces emprunts, émis par la Caisse nationale des autoroutes créée en 1963, atteignent 400 millions de francs en 1966.
• Les fonds de concours – Des fonds spécifiques, comme le Fonds d’intervention pour l’aménagement du territoire (FIAT) ou le Fonds de développement économique et social (FDES), interviennent pour financer des projets d’intérêt régional ou local.

Modernisation du réseau routier « classique »
Si les autoroutes captent l’attention, le réseau routier « classique » fait également l’objet d’investissements massifs sur la période 1960-1975. Les priorités concernent :

Aménagements des grands itinéraires
• Déviations pour contourner les agglomérations et fluidifier le trafic (ex. : déviation d’Étampes sur la RN20, déviation de Saint-Brieuc sur la RN12).
• Élargissements : passage de 7 à 9 m, voire 14 m, pour les routes les plus fréquentées (ex. : 290 km de chaussée remis à neuf en 1962).
• Calibrages : renforcement des chaussées pour supporter le trafic lourd (camions, bus).

Grands centres urbains et industriels
• Rocades : construction de boulevards périphériques pour désengorger les centres-villes (ex. : rocade Ouest de Toulouse, boulevard périphérique de Lille).
• Trémies et ponts : réalisation de trémies, comme celle du pont Gallieni à Lyon, et de deuxièmes lignes de ponts (à Nantes, Bordeaux…) pour améliorer la circulation.
• Aménagements de carrefours : suppression des points noirs (carrefours dangereux, virages serrés) pour réduire les accidents. En 1962, 287 points noirs sont traités, évitant près de 700 accidents par an.

Sécurité et vélo
• Pistes cyclables : construction de 115 km de pistes cyclables en 1962, portant le total à 380 km depuis 1959.
• Suppression des passages à niveau : remplacement par des ponts ou des trémies pour améliorer la sécurité.

Les banques de données routières - Problèmes et expérimentations
D. Cyrot, ingénieur des Ponts et Chaussées, chef du centre d'analyse et programmation, division de l'Informatique, Sétra

Introduction
Le terme « banque de données », trop employé par les informaticiens, se trouve déjà quelque peu dévalué, avant même que ceux-ci aient réussi à se mettre d'accord sur sa signification précise.
Faute d'en trouver un autre, je l'emploierai néanmoins pour essayer de décrire les efforts entrepris à l'étranger et en France pour archiver et traiter sur ordinateur des informations concernant le réseau routier.
De nombreux pays se sont attaqués au problème, et il est intéressant d'analyser la façon dont ils l'ont abordé, les difficultés et les problèmes qu'ils ont rencontrés.
Cette étude se référera principalement aux expériences allemande et américaine qui nous sont mieux connues.

(…)

II. Définition du contenu
La plupart des pays étrangers qui se sont intéressés au problème l'ont abordé du point de vue de la rase campagne.
Se trouvent dans ce cas plusieurs états des Etats-Unis, l'Allemagne, la Suède. L'Angleterre, néanmoins s'est penchée, dans l'agglomération du grand Londres, sur les problèmes de voirie urbaine.
Bien entendu, la distinction entre milieu urbain et rase campagne a quelque chose d'artificiel. En fait, les objectifs et les besoins diffèrent suffisamment pour séparer ces deux domaines sans difficultés majeures.
Nous étudierons ici le problème du réseau de rase campagne.

2.1. Choix a priori des informations
Le terme même de banque de données implique de stocker des informations auxquelles plusieurs utilisateurs pourront accéder, sans que la nature exacte de leurs demandes soit connue à l'avance.
L'idée est donc de demander aux services utilisateurs la liste des informations dont ils estiment avoir besoin, à plus ou moins long terme. Le problème est beaucoup plus difficile à résoudre qu'on ne pourrait le penser.
Par exemple, tous les ingénieurs trouvent indispensable de connaître la nature des couches de chaussées. Mais comment décrire un tapis d'enrobés par exemple ? Faut-il se contenter de retenir l'épaisseur et la nature de la couche, en distinguant entre enrobés ouverts, fermés, ou bétons bitumineux ? La description serait un peu sommaire.
Pour être plus précis, il faudrait connaître : la composition granulométrique, la teneur en liant, la pénétration du bitume, le pourcentage de vide, le module de richesse, la stabilité Duriez, la densité après compactage, l'origine géologique des agrégats, leurs caractéristiques mécaniques, l'épaisseur réellement mise en place, etc.
Et d'ailleurs, que prendra-t-on en compte ? Les caractéristiques de l'enrobé prévues au cahier des charges, ou celles constatées au cours de la fabrication et de la mise en œuvre ? Dans ce cas, il faudrait connaître la dispersion des contrôles, et introduire les moyennes et écart-types des grandeurs mesurées.
On se rend rapidement compte que, pour chaque type d'information, les possibilités de choix sont aussi étendues. Il est donc difficile de fixer a priori une limite précise à la finesse des informations que l'on saisit, et l'arbitrage entre les désirs des utilisateurs devient très délicat.
Vouloir disposer de données trop nombreuses, c'est risquer de créer un monstre dont on se rendra compte à plus ou moins brève échéance qu'il n'est pas viable. Saisir des données insuffisantes, c'est forger un outil qui sera inutilisé parce que trop sommaire.

2.2. L'analyse des besoins
Très logiquement, on est donc conduit à ne pas se contenter des motivations générales exposées ci-dessus, et à réfléchir plus avant à l'utilisation qui sera faite de cette banque de données.
Dresser a priori une liste d'informations s'avérant difficile, il faut donc analyser plus en détail l'usage qui en sera fait.
Une remarque tout d'abord, permet d'orienter cette étude. Suivant une présentation souvent utilisée aux U.S.A., la démarche logique qui conduit à la mise en service d'une route passe par les étapes suivantes :
1. Planification, c'est-à-dire fixation des buts à long terme.
2. Programmation, c'est-à-dire choix des opérations réalisées à court terme (compte tenu des enveloppes budgétaires et des délais nécessaires).
3. Etude et réalisation des travaux.
4. Constatation sur l'efficacité, la qualité, le coût des travaux réalisés.
On ne peut mener à bien les phases 1 et 2, les plus importantes par leurs répercussions à long terme, qu'en disposant de nombreuses données décrivant l'état actuel du réseau, collectées durant les phases 3 et 4.
L'un des objectifs essentiels que l'on peut attribuer d'emblée à une banque de données est donc de fournir les informations nécessaires à la planification ou à la programmation des travaux. L'importance des sommes en jeu justifie bien des efforts dans ce domaine. Ceci explique d'ailleurs qu'aux U.S.A., ce soient souvent des « Planning Divisions » qui aient la responsabilité du projet.
Bien entendu, en étudiant plus en détail le problème, on est amené à recenser d'autres applications, visant à faciliter l'exploitation du réseau, ou à aider à la gestion des services par exemple. Mais, sous peine de se perdre dans le foisonnement de besoins mal définis, il ne faut pas perdre de vue l'objectif principal mentionné ci-dessus.
Elaborer des statistiques par exemple, ne peut être considéré comme un besoin, tant que l'on ne sait pas avec précision à quoi servent ces statistiques. Et l'expérience montre qu'il n'est pas toujours facile de le déterminer.
Plus concrètement, une banque de données routières peut servir :
pour les études technico-économiques permettant de définir des plans d'aménagement à long terme (étude de rentabilité, détermination des capacités du réseau, des coûts d'utilisation pour les usagers, etc.) ;
pour les études de sécurité, débouchant sur des aménagements du réseau (détermination des points noirs, analyse des causes d'accidents, efficacité des aménagements) ;
pour la définition d'une politique rationnelle de renforcement ou d'entretien et pour affiner les méthodes de répartition de crédits ;
pour les études de trafic (génération et affectation de trafic, etc.).
Ceci implique de disposer de cinq grandes catégories de données concernant :
• les accidents ;
• les trafics ;
• les caractéristiques géométriques du réseau (tracé, pente, etc.) ;
• la nature des chaussées ;
• l'état des chaussées (déflection, glissance, uni, etc.).
Mais si l'on descend encore dans le détail des applications, ce qui permettrait alors de définir la liste exacte des informations à saisir, on constate, comme pour beaucoup d'applications informatiques, que rares sont les utilisateurs capables de définir leurs besoins avec la précision nécessaire. En toute rigueur, il faudrait qu'ils le fassent, non pas à ce jour, mais pour les cinq années à venir, en anticipant sur l'évolution des techniques, ce qui souligne la nécessité de concevoir un système qui puisse largement évoluer.
Si difficile que devienne le problème, l'analyse des besoins permet de formuler deux remarques qui cernent mieux l'intérêt et les limites de ces banques de données.
Il est intéressant, pour accomplir ces tâches de programmation ou de planification, de disposer d'indicateurs assez synthétiques définissant les qualités du réseau, son adaptation aux besoins. D'où l'intérêt manifesté en France ou ailleurs pour la mise au point d'indices de qualité de service. Une banque de données permettrait donc de les élaborer à partir de nombreuses données détaillées.
La définition de ces indicateurs soulève cependant des problèmes. Il est vraisemblable que les ingénieurs, plutôt que de disposer d'un seul chiffre condensant de nombreux résultats, préféreront faire la synthèse eux-mêmes à partir de plusieurs informations, convenablement sélectionnées ou agrégées partiellement. De ce point de vue. on oublie quelquefois qu'il ne suffit pas de disposer d'informations brutes. Encore faut-il, pour pouvoir les utiliser, être capable de les retrouver et de les traiter correctement. C'est l'un des intérêts essentiels de l'informatique.
On rencontre cependant d'autres types d'utilisation, beaucoup plus analytiques.
Prenons l'exemple des accidents de circulation. Il n'est pas absurde d'imaginer, que. d'ici quelques années, on veuille étudier l'influence des ilôts directionnels sur les accidents en carrefour, et, plus précisément, les répercussions de la hauteur des bordures de ces ilôts. Il ne faut pas se faire d'illusion : si l'on attend d'une banque de données qu'elle puisse fournir des informations aussi détaillées, on obtiendra un monstre, ou plus exactement, on n'obtiendra rien du tout, le projet étant irréaliste. De pareilles études peuvent être faites sur échantillon. Mais une banque de données peut y apporter sa contribution, en sélectionnant par exemple les carrefours ayant fait l'objet d'aménagements relativement récents, donc comportant des ilôts directionnels, et où le nombre d'accidents permet une analyse statistiquement significative. Bien entendu, il faudra ensuite faire une campagne de mesure sur cet échantillonnage de carrefours, pour obtenir les hauteurs de bordure.
La vocation principale d'une banque de données me parait donc être d'élaborer des informations relativement synthétiques à partir de données de détail, telles qu'elles sont nécessaires pour toutes les activités concernant la programmation des travaux.
Pour certaines études beaucoup plus analytiques, il ne faudra vraisemblablement pas demander plus que ce rôle de présélection d'échantillons.

2.3. Les critères de choix
En définitive, après avoir constaté la difficulté du problème, quels critères de choix retenir pour définir le contenu de cette banque de données ? Pour ma part, j'en considérerai quatre :
1. Comme l'indiquait un ingénieur allemand, choisir correctement ces informations réclame d'abord du flair J'entends par là un mélange d'imagination, de réalisme, de connaissance des problèmes routiers et des possibilités de l'informatique, qu'il est difficile de réunir en un seul homme. Un travail d'équipe est donc nécessaire.
2. Le second critère est celui de la facilité de saisie de l'information. Le coût de la collecte initiale doit être faible et la mise à jour facile, ce qui conditionne en définitive la fiabilité du système. En fait, pour se rendre compte pratiquement de tous les problèmes posés à ce niveau, des expérimentations sont nécessaires. Le Sétra pour sa part en a développé plusieurs.
3. Vient ensuite l'utilisation de l'information. Est-elle destinée à des études « synthétiques » qui réclament des données couvrant l'ensemble du réseau (fig. 3), ou à des études « synthétiques » pouvant être faites sur échantillons ? La distinction n'est pas toujours facile à faire, d'autant qu'il faut anticiper sur les besoins.

4. Enfin, nous avons mentionné des types d'utilisation et non des types d'utilisateurs. C'est donc le moment de rappeler que dans toute application informatique, ceux qui collectent ou mettent à jour l'information sont rarement ceux qui l'utilisent, et qu'il existe donc un problème délicat de motivation. Il faut donc accorder la priorité aux besoins des échelons de collecte de l'information, si l'on veut que celle-ci soit fiable.

III. Le répérage
Le second problème est de localiser correctement une information, c'est-à-dire de pouvoir l'associer sans ambiguïté à un point défini sur la route.
La situation universellement adoptée était celle des points kilométriques (avec une équidistance de 1 mille pour les pays anglo-saxons) points matérialisés au sol par des bornes de pierre, auxquelles sont attribués des numéros qui représentent la distance en kilomètre à l'origine de la route.
Pour identifier un point sur le réseau, il faut donc connaître :
• la dénomination de la route ;
• dans le système français, le département où est située la route. En effet, le numérotage des points kilométriques recommence à zéro lorsqu'on franchit les limites départementales ;
• le point kilométrique amont le plus proche. Ce terme « amont » impliquant qu'il y a un sens privilégié sur le réseau, celui des PK croissant ;
• la distance à ce point kilométrique amont.
Le regroupement des deux derniers éléments donne d'ailleurs directement la distance à l'origine de la route, si toutes les bornes sont correctement implantées.
Ce système a donné à peu près satisfaction depuis des temps très reculés. Il présente cependant un inconvénient de taille : il s'adapte mal à l'évolution du réseau routier. Que se passe-t-il en effet lorsque des travaux changent la longueur d'un tronçon de route ? Tout le bornage à l'aval est à modifier, ce qui est fastidieux et onéreux. En France, les services locaux effectuent rarement cette mise à jour.
Les conducteurs de chantiers savent ainsi qu'il existe des « kilomètres anormaux » et cette information, ainsi que beaucoup d'autres, se transmet plus ou moins bien par tradition orale lors des mouvements de personnel.
De temps à autre, on constate que le réseau est de quelques dizaines de kilomètres plus court que ce qui est déclaré officiellement. L'erreur relative est d'ailleurs faible, quelques pour cent à peine. Mais ces imprécisions entraînent des erreurs sur la localisation des informations et mettent en cause leur fiabilité. Ce n'est pas le plus gênant. Même si le bornage était mis à jour, le système des points kilométriques aurait un autre inconvénient. Il ne suffit pas de modifier, en cas de travaux, l'implantation des bornes, il faut également modifier la localisation attachée à toutes les informations concernant le tronçon aval (fig. 4). Le point kilométrique d'un ouvrage d'art, parfaitement immuable, peut varier suivant les travaux exécutés loin à l'amont. La complexité des mises à jour entraînées dans les fichiers manuels ou tenus sur ordinateur est une source d'erreurs ou de difficultés inextricables.

Accessoirement, le système des PK souffre d'une autre limitation : il ne permet pas de repérer une information dans un carrefour complexe ou un échangeur autoroutier, ce qui devient gênant lorsque les différentes voies ou bretelles prennent un développement important.
Bien entendu, ces inconvénients ne sont pas nouveaux. Ils prennent une importance plus grande lorsque le rythme des travaux routiers s'accélère. Et surtout, l'informatique
offre des solutions nouvelles qui permettent d'y remédier.
Le nombre de solutions qu'on peut imaginer est considérable. Elles reposent toutes sur deux idées de base :
• pour faciliter les mises à jour, il faut que le système de repérage soit modifié le moins possible par des travaux ou des déclassements de route ;
• on est donc conduit à dissocier le problème de repérage de celui des mesures de longueur sur le réseau routier. De façon plus claire, cela signifie que l'on ne pourra plus calculer la longueur d'un tronçon en faisant la soustraction PK extrémité - PK origine.
Nous donnerons deux exemples de solutions, mises en œuvre dans l'Etat du Wisconsin et en République Fédérale Allemande.

3.1. Solution retenue dans l’Etat du Wisconsin
Identifier un point sur une route du Wisconsin nécessite de connaître :
1. la dénomination de la route, codifiée par un numéro à trois chiffres. Des lettres supplémentaires peuvent précéder ce numéro pour particulariser les bretelles des échangeurs, les routes de desserte latérale ou celles conduisant aux aires de repos ;
2. le point de repère amont le plus proche. Ces points de repère (PR) coïncident généralement avec des carrefours ou des ouvrages d'art. On leur attribue un numéro à trois chiffres suivis éventuellement d'une lettre. La distance entre points de repère est variable sur le réseau ;
3. la distance au point de repère amont le plus proche.
La figure 5 montre plus clairement que l'exécution des travaux n'entraîne pas de répercussions lointaines sur le système de repérage.

La distance entre deux points définis par cette méthode n'est plus connue immédiatement. Il faut passer par l'intermédiaire d'une table indiquant les distances entre points de repère. Bien entendu, ceci se fait automatiquement. Cette distance, variable, est de l'ordre du mille.
Quelques particularités originales du système méritent d'être soulignées :
• Une route à chaussées séparées est considérée comme formée de deux routes distinctes. On distinguera donc la 131 N, voie de la route 131 se dirigeant vers le Nord, et la 131 S, voie de la route 131 se dirigeant vers le Sud. Profitant du fait que le réseau américain est de forme grossièrement rectangulaire, les quatre points cardinaux N, S et E, O sont ainsi utilisés. Si la route ne comporte qu'une seule chaussée, elle est considérée obligatoirement comme étant une route N ou E.
• Nous avons signalé que les points de repère correspondaient aux carrefours. Pour chaque intersection, on trouvera donc deux points de repère qui coïncident, se rapportant aux deux routes qui se croisent. Cette notion de coïncidence des points de repère est largement développée. En effet, ce sont des itinéraires qui sont numérotés et non des routes. Plusieurs itinéraires peuvent se juxtaposer sur une même chaussée. Il peut donc y avoir coïncidence de points de repère en dehors des intersections.
• La solution du Wisconsin s'applique aussi bien aux échangeurs qu'aux sections courantes. Chaque itinéraire emprunté par un véhicule à travers un échangeur peut être décomposé et identifié selon les principes exposés ci-dessus. Bien entendu, cela entraîne une complication réelle dans l'implantation des points de repère, inévitable d'ailleurs quelle que soit la solution choisie.
Prenons un exemple pour concrétiser le mécanisme de repérage. Un accident a eu lieu en un point repéré par : R 12 W 147 M 300
R signifie qu'il s'agit d'une bretelle d'échangeur ; 12 W que cette bretelle permet de quitter la voie ouest (W) de la route (ou plus exactement de l'itinéraire) n° 12.
147 M est la référence du point de repère amont le plus proche sur cette bretelle. Le chiffre 147 rappelle le numéro du point de repère le plus proche situé sur les voies principales, la lettre M (ou n'importe quelle autre) permettant d'individualiser un point de repère secondaire parmi tous ceux qui se trouvent dans le voisinage du PR 147.
300 représente la distance en mètres de l'accident au point de repère 147 M.

3.2. Solution allemande
Certaines études touchant plus particulièrement aux problèmes de trafic, considèrent le réseau routier comme un graphe, ensemble de nœuds et d'arêtes entre lesquelles se répartit la circulation.
Cette représentation du réseau ignore donc les catégories administratives ou la dénomination traditionnelle des routes. C'est sur elle que l'Allemagne et la Suède ont fondé leur système de repérage.
A chaque carrefour ou nœud du réseau est attribué un numéro de code à 7 chiffres, dont quatre identifient la coupure de la carte IGN (plus exactement de la carte équivalente en RFA) où se trouvent le carrefour, les trois autres étant choisis arbitrairement. On définit donc une section de route par ses nœuds origine et extrémité.
Localiser un point sur le réseau nécessite alors simplement de connaître sa distance au nœud origine.
Par exemple, un point A est défini par : 4150- 240 4150-127 1,800
ce qui signifie qu'il se trouve à 1,800 m du nœud origine 4150 - 140 sur le tronçon de route allant du nœud 4150 - 140 au nœud 4150 - 127.
En ce qui concerne les carrefours, chaque voie est identifiée par le numéro du nœud, suivi des deux lettres caractérisant cette voie. Il existe un bornage hectométrique secondaire, qui facilite la connaissance de la distance à l'origine de la section de route. Ce système particulièrement adapté à certains types d'études, à l'avantage d'être indépendant non seulement des travaux raccourcissant les routes, mais aussi des changements de catégorie administrative. L'inconvénient est que la codification des sections de route (14 caractères) est abstraite et difficile, à mon avis, à manier par les agents travaillant sur le terrain.

3.3. Etudes menées au Sétra
Des réflexions et des expérimentations ont été également menées au sein du Ministère de l'Equipement sur le thème du repérage.
La solution qui se dégage répond à deux objectifs :
• faciliter la transition entre le nouveau et l'ancien système compte tenu du volume d'informations déjà acquis et traité automatiquement ;
• mettre en les mains des Directions départementales un outil qui ne soit pas trop complexe à manier, et qui ne bouleverse pas les habitudes acquises.
En fait, serait mis en place un double système :
1. Au niveau local serait mis en place un système de points de repère, quelque peu équivalent à la solution américaine, mais qui utiliserait le bornage existant :
Les bornes seraient considérées comme immuables et ne devraient en aucun cas être changées de place.
Elles ne seraient plus obligatoirement distantes de 1 000 m.
La distance réelle serait conservée sur un fichier tenu sur ordinateur.
Cette solution reviendrait à officialiser et formaliser le système du « kilomètre long et kilomètre court » instauré en fait ici ou là. Elle continuerait à faire appel pour identifier un point, à la dénomination traditionnelle des routes.
Il faudrait donc pour /appliquer, remettre en ordre la nomenclature routière et rectifier les nombreuses anomalies de détail entraînées par le déclassement d’une partie du réseau national au profit des départements. 2° un découpage du réseau en arêtes et nœuds, qui existe déjà au Sétra, serait développé.
Le passage de l'un à l'autre des systèmes se ferait automatiquement.

IV. Problème de mise en œuvre
Vient ensuite le problème de la mise en œuvre.
La principale difficulté provient de l'ampleur de la collecte des données. D'autres conditions de succès doivent être réunies, volonté des échelons de direction, définition correcte des responsabilités, etc.
Tous les pays ayant entrepris la création de pareilles banques de données s'accordent sur la nécessité de procéder très progressivement, mais la méthode de mise en œuvre diffère nettement, compte tenu des particularités administratives, psychologiques ou techniques.
C'est d'abord du champ d'application géographique que dépend l'importance de la collecte.
Le critère de choix ne saurait être la catégorie administrative, qui ne coïncide pas toujours avec l'importance réelle des routes. De plus, sur les itinéraires principaux, la répartition du trafic dépend largement des caractéristiques des voies secondaires avoisinantes. Enfin, les échelons fédéraux ou nationaux sont toujours concernés par le réseau secondaire, soit qu'ils lui attribuent des subventions, soit qu'ils le gèrent pour le compte de collectivités locales comme c'est le cas en France avec la voirie départementale.
Ceci explique que ces projets englobent toujours, à ma connaissance, les routes des réseaux nationaux ou fédéraux, régionaux, départementaux, à l'exception de ce qui correspond à la voirie communale en France.

4.1. La saisie des données
Beaucoup de méthodes peuvent être employées pour collecter les données nécessaires.

4.1.1. La transcription d'informations déjà existantes
Lorsqu'on a la chance de disposer d'informations fiables sur le réseau existant, il est relativement facile de les transcrire sur support informatique. C'est ce qui a été effectué par l'Etat américain du Wisconsin, qui dispose d'ores et déjà de plusieurs fichiers opérationnels.
La France dispose de données sûres sur le trafic, les déflexions, et dans une large mesure, sur les accidents, grâce à la discipline de la gendarmerie ou de la police. La situation est moins brillante en ce qui concerne l'infrastructure.
Une expérimentation a été menée avec une DDE, pour reprendre sur ordinateur les « carnets graphiques » qui, en théorie, résument toutes les informations disponibles sur les caractéristiques géométriques de la route et l'historique des travaux.
Les contrôles effectués automatiquement ont fait apparaître de nombreuses anomalies : défaut de correspondance entre largeur de chaussée et nombre de voies, absence de couche de surface, etc.
En ce qui concerne l'état des chaussées, la France est passée directement d'une appréciation qualitative, décernée par les subdivisionnaires à leur réseau dans le cadre des statistiques annuelles, à des mesures par des appareils à grand rendement.
Les Américains utilisent souvent la méthode de tournées d'inspection, menées par des équipes spécialisées sur l'ensemble du réseau d'un état ; ils ont formalisé très précisément les critères à prendre en compte, ce qui évite la subjectivité et l'hétérogénéité d'appréciations par trop personnelles.

4.1.2. La collecte automatique
De nombreux pays s'efforcent de mettre au point des appareils de mesure à grand rendement :
• En France, les déflectographes Lacroix sont largement connus et utilisés. Le pas de mesure est de 3,40 m et la vitesse moyenne atteint 2 km/h.
• Plusieurs appareils enregistrent l'adhérence de la chaussée : appareil anglais SCRIM (Sideway force Coefficient Routine Investigation Machine), dont la vitesse en essai est de 50 à 80 km/h. Le pas de mesure peut être de 10 ou 20 m.
• L'I.R.T. a mis au point le véhicule Gyros, rendu opérationnel pat le CETE de Bordeaux, qui enregistre grâce à une centrale gyroscopique le profil en long, le tracé en plan, le dévers. L'auscultation se fait à 25 km/h (fig. 6).

• La mesure de l'uni se fait en France, avec un appareil dénommé A.P.L. (Analyseur dynamique de Profil en Long) (fig. 7) inspiré d'un prototype soviétique. Cet appareil comporte une roue palpeuse guidée par un bras horizontal et un niveau de référence matérialisé par un pendule horizontal. La vitesse varie entre 20 et 129 km/h. Les Américains utilisent également de nombreux types d'appareils dans ce domaine.

• Des bascules dynamiques, implantées dans la chaussée, pèsent et enregistrent les essieux des véhicules lourds, sans entraves à la circulation.
• D'autres appareils sont en cours d'étude et de mise au point, pour accomplir les tâches suivantes :
- mesure de distance de visibilité. Le principe consiste à photographier la chaussée telle qu'elle est vue par un conducteur, en même temps qu'un compteur de distance décamétrique. En faisant défiler les vues successives et en utilisant les repères naturels le long de la route, on peut en déduire les distances de visibilité ;
- relevé des profils en travers des chaussées, ce qui permet d'analyser certaines déformations de la chaussée. Deux prototypes sont en cours d'expérimentation. L'un, à Angers, enregistre les profils en travers découpés par un rayon laser matérialisant un plan incliné. L'autre à Aix, enregistre les écarts angulaires de toute une série de roues palpeuses remorquées derrière un véhicule ;
- les défauts de surface des chaussées peuvent être enregistrés par un appareil réalisé à Nancy, photographiant à la verticale et en continu la surface de la route (fig. 8).


4.1.3. La saisie manuelle
Toutes les informations souhaitées par les utilisateurs ne peuvent être collectées automatiquement. Des interventions manuelles sont et demeureront toujours nécessaires (fig. 9).

En matière d'infrastructure, cette collecte peut prendre la forme d'une campagne menée par une équipe balayant systématiquement tout le réseau. La RFA a expérimenté cette méthode en faisant largement appel à des cabinets de géomètres. Des équipes de cinq hommes parcourent à pied la route en relevant les informations sur la largeur des chaussées, la largeur et la nature des accotements, etc.
Le nouveau système de bornage est implanté à la suite. L'administration contrôle de très près la qualité du travail exécuté en faisant relever une deuxième fois certains tronçons, sous sa direction immédiate. Le coût de cette collecte est estimé à 300 DM environ par kilomètre, soit 550 F/km.

4.2. Les mises à jour
C'est le problème difficile de toute utilisation de l'informatique. Tous les types d'informations peuvent être modifiés à l'occasion de travaux.
Pour les mesures faites par des appareils à grand rendement, concernant l'état du réseau, il est déjà intéressant de savoir que la réalisation d'un chantier a modifié les chiffres dont on disposait.
Il faut donc déterminer la fréquence optimale des campagnes de recueil pour disposer toujours de données significatives, ce qui n'est pas un mince problème.
En ce qui concerne l'infrastructure proprement dite, il semble peu intéressant d'organiser des campagnes de recueils pour obtenir des données qui figurent dans les dossiers d'appels d'offres ou de récolements des chantiers, et qu'on peut donc obtenir à l'issue des travaux.
Par exemple, bien que l'on puisse relever automatiquement les pentes et profils en long, mieux vaut probablement les obtenir grâce aux plans de construction.
Bien entendu, un service risque toujours d'oublier de rendre compte de ces modifications. C'est l'éternelle difficulté que pose tout processus de mise à jour, qui implique une bonne motivation des services qui en sont responsables.
Il existe cependant des moyens de faciliter ces mises à jour et de contrôler que rien n'a été omis. Les modifications entraînées par les travaux en régie peuvent être saisies, au moins partiellement, grâce aux programmes de comptabilité analytique de l'entretien qu'utilisent déjà plusieurs directions départementales. Réciproquement, ces fichiers de données peuvent faciliter l'élaboration de ratios intéressant les services gestionnaires et déterminant, par exemple, la fréquence moyenne de tel type de tâche, ou le pourcentage de réseaux sur lequel tel travail a été effectué.

4.3. Progressivité de mise en œuvre
Les problèmes que posent la collecte de données impliquent une mise en œuvre très progressive.
Des délais de 5 ans sont couramment avancés. Mais la façon de procéder peut être très différente.
Le Wisconsin, par exemple, s'est consacré en priorité au réseau d'Etat, remettant à plus tard la collecte de données sur le réseau local.
Pour l'Allemagne, le problème est plus complexe. Le gouvernement fédéral a défini un cadre d'ensemble, chaque Etat demeurant maître de la mise en œuvre et du rythme d'avancement. Par ailleurs, la progressivité semble porter sur les informations, et non sur le type de réseau. Une campagne systématique ne relevant que des informations « de base » est entamée à titre expérimental dans certains états, sur toutes les catégories de voirie.
Il peut être également intéressant de constater que, dans ces deux exemples, il a fallu réimplanter entièrement un nouveau système de bornage. L'établissement de ces banques de données s'est accompagné de campagnes de photos aériennes qui permettent de préparer un travail sur terrain et constituent une source d'informations précieuses.
Pour sa part, avant de définir le contour exact du projet, le Sétra a mené plusieurs expériences d'une certaine ampleur. En tant qu'échelon central, il s'intéresse plus particulièrement au réseau « du schéma directeur » sur lequel des données détaillées seraient collectées. Une expérimentation a donc été lancée, avec l'aide du CETE, sur des tronçons d'environ 50 km.
Les besoins des D.D.E. sont tout aussi importants. Deux tentatives sont donc en cours en Saône-et-Loire et Seine-et-Marne, pour collecter des données plus sommaires sur l'ensemble du réseau géré par ces D.D.E.
Ces expériences ont réclamé tout d'abord de faire « un inventaire » aussi précis que possible des besoins, avec les difficultés exposées plus haut. Elles permettent également de connaître les coûts et les difficultés de recueil des informations.
Enfin, et cela me parait une caractéristique intéressante de la démarche suivie en France — l'étude de programmes d'application est menée de front avec la définition du contenu et des méthodes de collecte, en profitant de l'existence de plusieurs fichiers partiels.
Des programmes chiffrant les bénéfices de l'usager sur plusieurs variantes d'un projet fonctionnent déjà depuis quelques années, comme Doris, Avanta, etc. A partir du fichier des accidents, d'autres effectuent des corrélations entre certaines caractéristiques de l'infrastructure et les accidents, et étudient par exemple l'influence de la largeur des chaussées. Ils détectent également les points noirs et les tronçons de route où la fréquence d'accidents est statistiquement anormale.
Pour ces études très synthétiques, menées généralement dans les CETE, au Sétra ou au LCPC, c'est l'absence de données suffisamment nombreuses qui freine le développement des applications.
Plusieurs programmes permettant de présenter et synthétiser les résultats des campagnes de déflexion sont déjà au point.
Le Sétra s'efforce également de développer, pour le compte des DDE, la visualisation d'informations sous forme de cartes ou de schémas itinéraires dessinés automatiquement.

V. La rentabilité
Il fut un temps où l'on entendait répéter « l'informatique doit être rentable ». Et l'on tentait de chiffrer des économies de personnel qui se révélaient illusoires, puisque des postes nouveaux étaient créés ailleurs.
L'imprécision de cette expression « rentabilité », les malentendus qu'elle a soulevés et soulève encore ne sont pas étrangers à la crise qu'a subi l'informatique en 1971-1972.
Je tenterai donc de préciser cette notion puisque la rentabilité est l'un des problèmes soulevés par ces projets de banque de données. Selon les méthodes du calcul économique, pour chiffrer l'intérêt d'une opération, on compare généralement un état initial A et un état final B, auxquels sont attachés des niveaux différents d'utilité. Pour un particulier, la variation d'utilité sera représentée par une différence de son revenu. Pour l'état ou la collectivité, le problème est un peu plus complexe, mais peut être résolu, comme le montrent les méthodes de calcul mises au point par la Direction des Routes pour chiffrer la rentabilité d'une opération de travaux routiers.
L'utilité dépend de nombreux facteurs économiques : prix, quantités de produits, etc. et bien sûr, du paramètre « information ». Celle-ci bien entendu, n'est pas gratuite. Comme toutes choses, elle a un coût, correspondant aux dépenses nécessaires pour l'obtenir.
Parler de la rentabilité attachée à la connaissance d'une information n'a donc ni plus ni moins de sens que de parler de la rentabilité d'une tonne de charbon ou d'un mètre cube de béton.
Illustrons ces quelques remarques d'exemples concrets :
Autour des années 1960, la Direction des Routes voulut connaître l'information trafic sur le réseau routier, et fit étudier un dispositif de comptage permanent. Il fallait des compteurs sur la route, du personnel pour les relever, pour vérifier les résultats, du temps d'ordinateur pour faire la synthèse des renseignements. Le tout fut soigneusement chiffré, le coût de l'information « trafic » était de N millions de francs. On était en fait bien incapable de chiffrer la variation d'utilité qu'apportait la connaissance de cette information, considérée comme indispensable.
Il n'y avait aucune référence à un prix de marché qui puisse étayer une décision qui relevait donc uniquement de l'appréciation des échelons de direction. Le dispositif de comptage permanent fut donc mis en place.
Supposons, maintenant que la technique évoluant, on veuille automatiser plus profondément ces méthodes de saisie, en supprimant certains intermédiaires manuels. On étudiera un processus B, améliorant le processus A préalablement mis en place. Si A et B fournissent les mêmes informations dans les mêmes délais, ce qui revient à dire que A et B aboutissent strictement au même état final, on peut faire aisément une étude de rentabilité par la technique classique du calcul économique en tenant compte des coûts d'investissements, de fonctionnement, etc. A ce stade, notre étude aura permis de préférer le processus B au processus A, mais elle ne justifie pas davantage que l'information trafic vaille la peine de dépenser N ou N' millions de francs, et c'est bien ici la source des malentendus.
En pratique, jamais les deux processus A et B ne fourniront les mêmes informations, dans les mêmes délais et l'on est amené à apprécier l'intérêt d'une meilleure qualité de service, d'informations nouvelles dont on ne pouvait disposer auparavant, de délais raccourcis, etc.
Les deux processus A et B aboutissent donc à des états qui diffèrent par la qualité ou la quantité de leur information, et auxquels on ne peut attacher la même utilité. L'ennui est qu'on sait rarement chiffrer la variation d'utilité correspondante.
Certains ne veulent donc pas tenir compte de ces avantages indirects et appellent rentabilité la stricte comparaison des coûts du processus manuel et du processus informatique, supposés fournir exactement les mêmes informations.
D'autres font remarquer que ces avantages indirects peuvent entraîner des gains financiers importants, même si l'on n'est pas en mesure de les chiffrer. Une étude de rentabilité, pour eux, ne doit pas constater que le processus informatisé coûte autant ou plus que le processus manuel, tout en améliorant grandement la qualité de l'information. Elle doit analyser au moins qualitativement les gains qu'entraînera cette amélioration de l'information.
Pour illustrer ces considérations quelque peu abstraites, nous essaierons de procéder à cette analyse sur un exemple concret d'utilisation de ces banques de données routières. Supposons que la chaussée d'une route donnant des signes de fatigue, on envisage l'amélioration sur place d'un tronçon de quelques kilomètres.
Pour porter un diagnostic sur la chaussée, il faudra connaître sa nature, l'évolution des déflexions, l'état des accotements et du drainage.
Si l'on envisage, par la même occasion, d'améliorer le tracé, d'aménager quelques carrefours dangereux, il faudra alors disposer de statistiques sur les accidents, le trafic, connaître les caractéristiques géométriques.
L'ingénieur déterminera les grandes lignes du projet et choisira le parti à adopter d'après cet ensemble d'informations, dont une grande partie peut lui être fournie, convenablement sélectionnée et présentée, par une banque de données routières.
Il les utilisera encore après la mise en service d'un tronçon du réseau, pour vérifier l'efficacité de l'aménagement réalisé.
Ces mêmes informations auront déjà pu servir par ailleurs dans un cadre plus vaste, à élaborer les normes que l'ingénieur utilisera pour dresser le projet.
Une étude de rentabilité classique permettra de chiffrer les avantages pour l'usager : diminution du nombre de morts, raccourcissement des temps de parcours, etc. En retranchant le coût des travaux, on aboutit au bénéfice actualisé défini par les circulaires de la Direction des Routes, qui n'est autre que la variation d'utilité mentionnée ci-dessus.
En fait, la qualité du projet, donc son utilité au sens économique du terme, dépend largement, d'abord de la compétence propre de l'ingénieur qui l'aura étudié, mais aussi de la qualité des informations qu'il aura eu à sa disposition et, au second degré, de la qualité des normes qu'il aura utilisées.
Cet exemple sommaire rappelle donc sur un cas particulier, que l'on sait chiffrer depuis longtemps l'utilité des projets routiers. Elle illustre le fait que celle-ci dépend de tout un ensemble d'informations. Si l'on savait attribuer à cette expression dépend de » un sens mathématique, on serait en mesure de faire une étude de rentabilité satisfaisant les esprits les plus exigeants. Ça n'est pas le cas, et aucun des pays que j'ai pu citer ne met l'aspect rentabilité en avant pour justifier ces projets de banque de données. Mais, pour situer l'importance de l'enjeu, il convient néanmoins de rappeler quelques chiffres concernant la France.
Le réseau RN et CD compte environ 370 000 km.
En 1970, les crédits affectés au réseau routier se répartissaient comme suit :
• RN entretien : 564 MF
• RN renforcement : coordonné : 455 MF
• RN investissements : 2 810 MF
• CD entretien : 1 173 MF
• CD investissements : 2 248 MF
Ces chiffres incluent les travaux en milieu urbain et en rase campagne.
Rappelons également que l'on admet fréquemment qu'une entreprise consacre 1 à 1,5 % de son chiffre d'affaires au traitement de l'information.
Il serait dangereux d'appliquer brutalement ce ratio au montant des travaux routiers, car le chiffre obtenu devrait couvrir l'ensemble des travaux informatiques effectués non seulement au titre de banques de données routières mais également concernant le suivi des travaux ou des marchés, etc.
Il faudrait également raisonner sur les travaux rase campagne seulement.
Mais, de toutes façons, on aboutit à des chiffres excédant largement le coût prévisible de pareils projets qui, financièrement, semblent raisonnables.
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