Résumé : Simuler les habitants et leurs mobilités pour évaluer l’exposition au bruit : retour sur le projet SYMEXPO

L’urbanisation croissante entraîne une demande accrue de mobilité qui, si elle est mal planifiée, contribue à la dégradation de la qualité environnementale urbaine. Les niveaux élevés d’exposition sont également à l’origine d’inégalités socio-spatiales. Au-delà des conséquences sanitaires et sociales, l’amélioration de la qualité environnementale constitue un facteur clé d’attractivité des territoires urbains. Une réponse politique consiste à promouvoir des systèmes de transport respectueux de la qualité environnementale, tant à l’échelle urbaine que périurbaine. Cela suppose : (i) une meilleure compréhension des interactions complexes entre les politiques de transport et la distribution des expositions au sein des populations ; (ii) le développement d’outils d’aide à la décision permettant d’évaluer les expositions associées aux politiques de transport, en particulier celles favorisant de nouvelles formes de mobilité (multimodalité, mobilités actives, etc.). Le projet SYMEXPO, financé par l’Agence Nationale de la Recherche (48 mois, 2021-2026) et labellisé par le pôle de compétitivité CARA, a été conçu pour répondre à ce défi en développant un cadre systémique visant à évaluer l’impact de la mobilité urbaine sur l’exposition au bruit et à la pollution atmosphérique. Pour répondre à cet enjeu, une équipe interdisciplinaire était constituée de l’UMRAE (Université Gustave Eiffel / Cerema), Splott (Univ Eiffel) le LICIT (ENTPE / Univ Eiffel), le LMFA (CNRS / EC Lyon / INSA Lyon / UCBL), Nemesis (iPLesp), Atmo-Aura et Acoucité. L’approche de modélisation représente les citadins comme des agents mobiles évoluant dans des champs de pollution dynamiques variant dans l’espace et dans le temps. Le projet a conduit à des avancées dans plusieurs domaines clés, qui seront présentées :

• L’analyse des données issues de la cohorte MobiliSense a apporté de nouveaux éclairages sur les comportements de mobilité (modes de transport, schémas d’activités) les plus associés à des niveaux élevés d’exposition au bruit (Fancello et al., 2025) ;
• Des chaînes de modélisation open source intégrées ont été développées afin de simuler les variations spatio-temporelles du bruit et de la pollution atmosphérique, aux échelles du quartier et de la métropole. Deux modèles de trafic — SYMUVIA et MATSim — ont été implémentés sur une même zone d’étude au sein de la Métropole de Lyon. La modélisation du bruit s’est appuyée sur la plateforme NoiseModelling, tandis que la modélisation de la pollution atmosphérique a combiné COPERT/HBEFA/PHEM avec le modèle de dispersion SIRANE ;
• Les apports de ces chaînes de modélisation dynamique ont été analysés (Gastineau et al., 2023), en se concentrant sur les indicateurs d’impact des expositions (Hankach et al., 2024 ; Nygren et al., 2024), l’évaluation des inégalités socio-spatiales en intégrant la mobilité des agents, ainsi que la valeur ajoutée de l’approche multi-agents (Galassi-Luquezi et al., 2025).

La présentation proposera une synthèse des contributions scientifiques du projet, mettra en lumière ses principaux enseignements ainsi que ses limites. L’accent sera mis sur les travaux menés dans le champ des environnements sonores, notamment les zones critiques d’exposition au bruit et l’accessibilité aux zones calmes. La présentation ouvrira la discussion sur le potentiel des approches désagrégées pour une évaluation multidimensionnelle des impacts de la mobilité urbaine.

Résumé : Cartographie dynamique du boulevard périphérique parisien

Le boulevard périphérique parisien constitue l’autoroute urbaine la plus fréquentée d’Europe, certains tronçons comptant plus de 250 000 véhicules/jour.

Résumé : Transformer une obligation réglementaire en ressource nationale : une base de trafics routiers augmentée par l'IA pour produire les cartes de bruit de l’échéance 5 Dir. EU 2002/49/C

La réalisation des Cartes de Bruit Stratégiques pour les grandes infrastructures de transports et les grandes agglomérations nécessite de constituer en amont, un ensemble de bases de données utilisées pour la modélisation. Parmi celles-ci, la base associée aux données de trafic routiers (trafics moyens journaliers annuels, vitesses réglementaires, % de poids Lourds) est celle comportant le plus d’enjeux en termes d’exposition des populations, mais aussi la plus complexe à constituer. A l’échelle nationale, la France compte plus de 800 gestionnaires de routes (communales, départementales, autoroutes…) pour un linéaire de plus d’1 million de km.
Pour identifier le linéaire concerné par la cartographie réglementaire, le Cerema, avec l’appui de la Direction Générale de la Prévention des Risques, a mis en place un système de recueil en ligne, qui a permis la mobilisation de plus de 256 gestionnaires et la collecte de 385 000 km de linéaire (290 000 km avec TMJA). La priorité méthodologique a été d'assurer une exhaustivité spatiale et la traçabilité de l’ensemble des données gestionnaires, Là où les données gestionnaires faisaient défaut, l'innovation a pris la forme de reconstitutions par traces FCD (Floating Car Data) et modèles d'intelligence artificielle.
Ainsi, l’obligation réglementaire de produire des Cartes de Bruit Stratégiques a été l'occasion de concevoir, à l'échelle nationale, une base de données routières plus robuste en utilisant de nouvelles méthodes de prédiction.
Le processus adopté, combinant les dépôts gestionnaires et la reconstruction par IA a permis de reconstituer près de 18 % du linéaire national (25 % pour la part poids lourds), rendant possible la production de cartes de bruit cohérentes pour les grandes infrastructures et les linéaires homogènes à l'échelle nationale. Le projet illustre une démarche reproductible : documentation transparente des limites connues, priorisation des linéaires au dessus du seuil, et maintien d'un reporting territorial pour permettre des corrections futures.
Au delà de la cartographie acoustique, la base ouvre des perspectives novatrices à d’autres applications environnementales : couplée à des modèles d'émissions, elle facilitera les modélisations de la qualité de l'air, ou encore l'évaluation d'impacts liés aux continuités écologiques (barrières à la mobilité faunique, priorisation d'aménagements). L'usage combiné de données gestionnaires et d'IA offre aussi la perspective de modéliser des volumes de trafics faibles, même si la fiabilité reste corrélée à la qualité et à la couverture des données sources.
En synthèse, ce travail montre comment une obligation normative peut catalyser l'émergence d'un actif numérique public : une base nationale de trafics routiers, augmentée par l'IA, pensée pour être utile aux acteurs techniques et décideurs locaux et nationaux, pour soutenir des politiques publiques.