[en] The quantitative study of an infrastructure network in geography often consists in assessing indicators on the network components (nodes and sections). In that respect, the network is modelled by a graph whose vertices and edges respectively correspond to the nodal and linear network infrastructures. Then, such a graph can be studied thanks to tools provided by the graph theory and mainly based on the shortest paths features.The most typical indicators are accessibility (closeness from a given vertex to the others graph vertices, computed in summarizing the shortest path lengths) and centrality or "betweenness" (contribution of a given vertex or edge to the origin-destination paths, computed in counting the shortest paths passing through this component). For this reason, accessibility and centrality features of a vertex depend on the shortest paths distribution on the network, and also on the relative location of the vertex inside the network.However, the spatial location of vertices predisposes them to be accessible and central, regardless of the relational potentialities provided by the network structure. Actually, a vertex located at the centre (resp. on the periphery) of the network area is more (resp. less) likely to be accessible and central.Therefore, it seems relevant to highlight how the network makes the vertices accessible and central, independently on the advantages only provided by their spatial location. Then, we show that it is possible to make allowances for the corresponding "network and spatial effects" by comparing the shortest paths traditionnally taken into account to compute these indicators with a set of optimal paths called "Delaunay paths".Besides the study of accessibility and centrality indicators, our method can be extended to the study of any indicator (structural or not), as long as such an indicator is usually computed from shortest paths. It finally provides a useful tool to interpret indicators on a network and to understand the networks contribution to the phenomena described by these indicators.

[fr] L'étude quantitative d'un réseau d'infrastructure en géographie conduit souvent à évaluer des indicateurs sur les nœuds et les tronçons de ce réseau. Pour ce faire, le réseau est modélisé par un graphe dont les sommets et les arêtes sont respectivement associés aux infrastructures nodales et linéaires du réseau. Ce graphe est alors étudié grâce à des outils de théorie des graphes, essentiellement fondés sur les caractéristiques des plus courts chemins.Les indicateurs les plus classiques sont l'accessibilité (mesure de l'éloignement d'un sommet du graphe à l'ensemble de tous les autres sommets par résumé des longueurs de plus court chemin) et la centralité intermédiaire (mesure de la sollication d'un sommet ou d'une arête du graphe par comptage des plus courts chemins qui y transitent). De ce fait, les propriétés d'accessibilité et de centralité d'un sommet sont dictées par l'organisation des plus courts chemins sur le réseau et donc par la situation relative du sommet à l'intérieur de ce réseau.Cela étant, la localisation spatiale des sommets prédispose ceux-ci à être accessibles et centraux avant même de considérer les potentialités relationnelles offertes par le réseau : un sommet situé au centre géographique (resp. en périphérie) de la zone d'emprise du réseau aura ainsi plus (resp. moins) de chances d'être accessible et central.Sur la base de ce constat, il apparaît pertinent d'isoler les avantages procurés par le réseau pour rendre les sommets accessibles et centraux, indépendamment des facilités dont ceux-ci bénéficient compte-tenu de leur positionnement spatial a priori. Nous montrons alors qu'il est possible d'isoler les " effets réseau " et les " effets spatiaux " associés en comparant les plus courts chemins traditionnellement utilisés pour calculer ces indicateurs avec une classe de chemins optimaux appelés " chemins de Delaunay ".Outre l'étude des indicateurs d'éloignement et de centralité, la méthode que nous proposons peut être généralisée à l'étude de tout indicateur (structurel ou non), pourvu que celui-ci soit calculé à partir des plus courts chemins sur le réseau. La mise en évidence des effets réseau ainsi obtenue offre alors un outil utile pour nuancer l'interprétation des indicateurs mesurés sur le réseau et pour comprendre in fine la contribution réelle du réseau dans les phénomènes décrits par ces indicateurs.