# Dynamique de la micromobilité en France. Explorations de la nouvelle diversité modale des mobilités urbaines

Cyprien Richer, Nicolas Juste, Mathieu Rabaud

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## To cite this version:

Cyprien Richer, Nicolas Juste, Mathieu Rabaud. Dynamique de la micromobilité en France. Explorations de la nouvelle diversité modale des mobilités urbaines. 2024. hal-04812310

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Preprint submitted on 30 Nov 2024

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# Dynamique de la micromobilité en France.

## Explorations de la nouvelle diversité modale des mobilités urbaines.

Cyprien Richer*, Nicolas Juste & Mathieu Rabaud.

Cerema, CY Cergy Paris Université ; Matris (Mobilités, Aménagement, Transports, Risques et Société), F-59000 Lille, France

* Auteur correspondant cyprien.richer@cerema.fr
ORCID 0000-0002-6823-3121

### Résumé

Dans un contexte de développement rapide des cycles, véhicules légers et engins de déplacement personnel en milieu urbain, nous proposons d'approfondir les usages des modes que l'on désigne par le terme de « micromobilité ». Cet article porte sur la place de la micromobilité dans les déplacements quotidiens en France à travers les données d'enquêtes de mobilité certifiées Cerema (EMC2). L'objectif est de tester si la micromobilité est une famille homogène à côté d'autres modes « méso » ou « macro ». Nous nous interrogeons également sur la diversité des déterminants d'usages des micro-modes à l'aide d'une démarche de modélisation. Les résultats attestent bien de l'existence d'une véritable catégorie de modes qui intéresse une variété de public. Comme perspective, nous discutons de la concurrence ou complémentarité des véhicules légers dans un contexte où les usages restent émergents et inégalement répartis.

### Abstract

In a context of rapid development of cycles, light vehicles and personal transport devices in urban areas, we propose to deepen the uses of modes that we designate by the term "micromobility". This article focuses on the place of micromobility in daily mobility in France through data from Cerema certified mobility surveys (EMC2). The objective is to test whether micromobility is a homogeneous family alongside other "meso" or "macro" modes. We also question the diversity of determinants of micro-mode uses using a modeling approach. The results clearly attest to the existence of a real category of modes that interests a variety of audiences. As a perspective, we discuss the competition or complementarity of light vehicles in a phase where uses remain emerging and unevenly distributed.

### Mots clés

Micromobilité, Enquêtes mobilités certifiées Cerema (EMC2), Modèle de choix discret, Mobilité quotidienne, Déplacements.

### Keywords

Micromobility, Cerema certified mobility surveys (EMC2), Discrete choice model, Daily mobility, Travel.

### Journal of Economic Litterature (JEL)

R41/ Transportation: Demand, Supply, and Congestion • Travel Time • Safety and Accidents • Transportation Noise
# Introduction

La diversité modale a considérablement augmenté ses dernières années, en particulier dans les plus grandes villes. Georges Amar observait déjà au début des années 2000, les premiers signe d'un accroissement de « l'optimum modal » sous l'effet d'hybridations, de métissages et d'innovations servicielles (Amar, 2004). Dans la famille de la « micromobilité », la diversification est spectaculaire. Ce terme de « micromobilité » est aujourd'hui couplement utilisée, pour décrire les véhicules petits, légers et à faible vitesse, partagés ou personnels (Chang, 2023) tels que les vélos, trottinettes, gyroroues / monoroues, hoverboards, cyclomobiles légers voire scooters électriques ou quadricycles légers. La démultiplication de ces véhicules légers bénéficiant d'une assistance ou d'une motorisation électrique bouscule les mobilités urbaines.

Notre article porte sur la place des modes de la micromobilité dans l'écosystème des mobilités quotidiennes des personnes. Comment comprendre et expliquer le recours à la micromobilité dans la mobilité urbaine ? Quels sont les particularités et les déterminants de cette famille de modes de transports ? Au-delà, l'article vise à comprendre dans quelle mesure la panoplie de micro-véhicules sont concurrents ou complémentaires ? Constituent-ils une famille de modes homogène ? Que dire des synergies entre les différentes formes de micromobilités partagés ?

Pour répondre à ces questions, nous exploitons les données récentes des enquêtes mobilités certifiées Cerema (EMC2) en France. La méthodologie de ces enquêtes permet d'obtenir une photographie des déplacements des résidents d'une aire d'étude sur un jour moyen de semaine. Avec une description fine d'une diversité de modes, nous pouvons analyser et modéliser plusieurs types de micromobilité. Afin de garantir un volume de données suffisant pour chaque mode, nous travaillons à partir d'une base unifiée des enquêtes de mobilités. Cette base, développée au Cerema, est une combinaison de différentes enquêtes d'une même génération (2018-2023) sur les déplacements des ménages menées dans des agglomérations françaises. Nos données s'appuient ainsi sur 31 enquêtes réalisées depuis 2018 dans toute la France.

La première partie de l'article propose un état des connaissances de la micromobilité. Beau-coup de travaux ont été publié ces dernières années sur le sujet. Il est donc important de se situer par rapport à la définition du terme et de présenter la plus-value de cette recherche. Une deuxième partie présente les données et la méthode employée pour caractériser les micromobilités en France. Nous avons retenu un modèle de choix discret, de type logit multinomial pour tester l'homogénéité de différentes catégories de modes. Une troisième partie présente les résultats de la mesure des effets marginaux. Cette démarche permet de comprendre les déterminants les plus significatifs des différentes familles de mobilité et ainsi que compléter la connaissance des usages de la micromobilité dans les villes françaises au sein de la nouvelle diversité modale.
# 1- État des connaissances sur la micromobilité

## 1.1- Micro, méso, macro – mobilités

La micromobilité est aujourd'hui couramment utilisée, pour décrire une famille de modes de transport entre la marche et les modes lourds. Elle désigne généralement plusieurs véhicules tels que les vélos, les engins de déplacements personnels (EDP en France), cyclomobiles légers ou draisiennes (récemment inclus dans la réglementation française) jusqu'aux quadricycles légers appelés aussi véhicules intermédiaires (Bigo et al., 2022). Le préfixe « micro » caractérise la petite dimension de ces véhicules de transport. Alors que la marche peut être considérée à part comme la « cellule souche » de la mobilité (Amar, 2004), le préfixe « micro » se distingue ainsi de l'échelle « méso » et « macro » comme le propose Christoforou et al. (2021). Selon l'auteur, la mésomobilité correspond aux véhicules motorisés de type automobile tandis que la macromobilité désigne le « mass transit », c'est-à-dire des modes de transport lourds et capacitaires (Figure 1).

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 : Les trois échelles de la mobilité en fonction du poids et de la capacité du véhicule (Source : Christoforou et al., 2021)</figcaption></figure>

## 1.2- Caractéristiques de la micromobilité

Avec l'explosion des systèmes de trottinettes électriques partagées en 2017, le terme de « micromobilité » s'est imposé dans le monde des transports (O'Hern et al., 2020). Son origine est plus ancienne comme le présente Dediu (2019) : une première vague correspond aux premières générations de vélos libre service et gratuits dans les villes d'Amsterdam (1965), la Rochelle (1974) et Cambridge (1993) ; une deuxième vague est liée à l'explosion des vélos « sans accroches », avec des systèmes de localisation et de réservation
par application, dont l'explosion a lieu principalement en Chine ; la troisième vague de dif-
fusion de la micromobilité correspond à l'avènement des trottinettes électriques partagées,
gérées par des start-ups.

Si le terme s'impose, il demeure cependant des débats sur le véritable périmètre des modes qu'il conviendrait d'inclure dans la micromobilité.

* La vitesse : les seuils de vitesse font plutôt consensus, avec une limite fréquente à 45 km/h et une limite intermédiaire à 25 km/h. Cette dernière correspond à une limite législative (notamment en Europe entre les véhicules de type L1e-A et L1e-B) entre les véhicules pouvant circuler comme des vélos mécaniques et ceux nécessitant des réglementations de sécurité supplémentaires (ITF, 2020).

* Le mode de propulsion : la micromobilité désigne des « véhicules légers à propulsion humaine ou électrique circulant à faibles vitesses » (McQueen et al., 2021). Des rapports limitent la micromobilité aux engins partiellement ou totalement alimentés (powered) par énergie électrique (FHA, 2021) donc en excluant les modes à propulsion musculaire. Selon le standard “Taxonomy & Classification of Powered Micromobility Vehicles” (SAE International, 2019), il existe 6 catégories de micromobilité électrique selon que la propulsion électrique se transmet assis par les pédales (VAE), au guidon débout (trottinette électrique) ou assis (cyclomobile), par mouvement d'auto-balancement avec guidon (segway) ou sans (hoverboard, giroroue), sans auto-balancement (skateboard, rollers).

* Le poids : la définition de l'ITF distingue deux grandes limites qui se dégagent, avec un premier seuil à 35 kg et un autre à 350 kg (2020). Une première limite, plutôt basse, dont la valeur varie de 35, 40 à 55 kg est justifiée par la réglementation plus stricte pour les véhicules plus lourds (ITF, 2020). La limite haute oscille selon les études entre 227 et 500 kg (SAE, 2019 ; ITF, 2020 ; Dediu, 2019). Bahrami et Rigal (2022) définissent trois catégories de véhicules de micromobilité : le premier groupe augmentent légèrement l'allure du piéton (trottinettes musculaires, les gyroroues / monoroues et les hoverboards) ; le second regroupe les modes intermédiaire de la micromobilité (entre 15 et 40 kg) avec la plupart des vélos et trottinettes électriques ; le troisième groupe concerne les vélos plus lourds (cargo, triporteurs, vélo-taxis...) jusqu'aux petites voitures. Le poids du véhicule donne une indication sur la facilité (ou la difficulté) à l'embarquement du véhicule (Rabaud, Richer, 2022).

* La capacité : le caractère individuel et personnel de ce type de mobilité est couram-
ment évoqué. La limitation de la capacité de transport à une seule personne est ré-
glementaire pour certains modes comme les trottinettes ou la plupart des véhicules
légers en libre service. Cette limitation reviendrait cependant à exclure toute une
gamme de cycles (tripoteurs, vélocargo, vélo longtail...) dont l'une des évolutions
majeures ces dernières années concerne justement la capacité de charge de passa-
gers (enfants et parfois adultes) et de marchandises.
* La propriété du véhicule : les micromobilités concernent des modes de transport pri vés ou partagé en libre service avec ou sans attache. Les systèmes partagés sont beaucoup plus étudiés que ceux personnels, ce qui amène des définitions des micro- mobilités omettant les modes non partagés (Shaheen et Cohen, 2019 ; Liao et Cor- reia, 2020).

Au final, la définition de la micromobilité semble osciller, d'un côté, entre une vision très large qui rassemblent les engins légers à faible vitesse entre le piéton et la voiture (Mc- Queen et al., 2020; Oeschger et al., 2020; Reck et al., 2021; Christoforou et al., 2021). D'un autre côté, une vision plus restrictive se concentre sur les véhicules à propulsion électrique seulement de moins de 35 kg et pouvant transporter une seule personne. Nous effectuons des choix sur le type de définition (restrictive ou étendue) selon les types de critères (Figure 2).

<table><caption>Figure 2 : Définition des limites de la micromobilité selon la littérature et choix retenus
(Réalisation : Auteurs)</caption><thead><tr><td></td><td>Définition restrictive</td><td>Définition étendue</td><td>Choix de la définition dans l'article</td></tr></thead><tbody><tr><td>Vitesse</td><td>Maximum 25 km/h</td><td>Maximum 45 km/h</td><td>Restrictive : choix d'un seuil de vitesse motorisé de 25 km/h</td></tr><tr><td>Propulsion</td><td>Motorisation électrique (assisté ou non)</td><td>Motorisation électrique (assisté ou non) ou musculaire</td><td>Étendue : choix des véhicules motorisés ou non</td></tr><tr><td>Poids</td><td>Maximum 35 à 55 kg.</td><td>Maximum 350 à 500 kg.</td><td>Restrictive : choix d'un poids maximum de 35 kg</td></tr><tr><td>Capacité</td><td>Maximum 1 seule personne transportée</td><td>Pas de limitation à 1 seule personne transportée</td><td>Étendue : pas de limitation</td></tr><tr><td>Propriété</td><td>Restriction aux véhicules partagés</td><td>Véhicules partagés ou privés</td><td>Étendue : pas de restriction aux modes partagés</td></tr></tbody></table>

## 1.3- Enjeux de la Micromobilité

Plusieurs articles proposent de larges revues de littérature démontrant l'embéllie de la recherche sur le sujet et permettant de comprendre les sujets de recherche en lien avec la micromobilité (Abduljabbar et al., 2021 ; Cui, Zhang, 2024). Leur analyse bibliographique montre que la littérature scientifique se concentre principalement sur l'enjeu du premier et du dernier kilomètre, l'évaluation de l'effet des micromobilités sur l'utilisation des transports publics, le rôle des politiques et des réglementations et les problématiques technologiques. Progressivement les études mettent l'accent sur l'analyse des données, les transferts mondaux et la place de la micromobilité dans la planification urbaine et des transports. On observe ainsi une évolution où les explorations théoriques font place à des enquêtes empiriques et des études plus opérationnelles. Les discours se sont ainsi élargis et approfondis, notamment dans le développement technologique, l'analyse comportementale des utilisateurs et l'évaluation des implications en termes de politiques publiques.
Bien que de nombreuses recherches sur les systèmes de trottinettes partagées sont effectuées, cela reste un secteur de recherche en émergence, notamment en France peu représentée dans la littérature scientifique internationale (Cui, Zhang, 2024).

L'attention est souvent portée sur les systèmes de partages (Elmashhara et al., 2022) dans un marché en croissance. Il manque cependant des connaissances sur la compréhension des changements de comportements de mobilité, ainsi que l'impact de ces « nouveaux » véhicules sur l'environnement (Sun et Ertz, 2022). Il manque également des informations sur les exigences en matière de sécurité pour les nouveaux véhicules de la micromobilité (Sabbaghian et al., 2023 ; Oeschger et al., 2020). Stefan Gössling, en étudiant la perception des micro-véhicules électriques dans les articles de presse, pointe les questions récurrentes sur la sécurité, les conflits d'usage, les vitesses autorisés, l'impact environnement à travers la problématique des batteries (Gössling, 2020).

Bien que certaines études ont examiné l'utilisation privée de la micromobilité (McQueen et al., 2021; Esztergar-Kiss et Lizarraga, 2021; Reck et al., 2022), la recherche se concentre globalement sur les modes de mobilités partagées mais présente peu de comparaison et d'analyse des différents modes de micromobilité entre eux (Sun et Ertz, 2022). Il serait pertinent de fournir une représentation plus complète des causes et des effets entourant un système de transport intégré (Oeschger et al., 2020). Aussi, la plupart des études se limitent à des scénarios bi-modaux avec le bus, la voiture ou d'autres micromobilités (Reck et Axhausen, 2021; Badia et Jenelius, 2023).

Les enquêtes auprès des utilisateurs ou les données d'usages des modes partagés ne permettent pas une compréhension globale de la place des micromobilités. Les données ainsi exploitées donnent des repères sur les caractéristiques socio-démographiques des usagers et des enseignements sur les déplacements mais sans repositionner ces indicateurs par rapport à la diversité modale. Nous proposons donc une approche plus globale de la micromobilité à travers une analyse intégrant toutes les modes de déplacements urbains. L'enjeu est donc de combler les lacunes dans la connaissance de la micromobilité au sein du coktail de mobilité.

# 2- Données et méthode

## 2.1- Une base unifiée des enquêtes de mobilité certifiées Cerema (EMC2)

Pour pallier à une connaissance encore lacunaire de l'irruption des micromobilités dans les déplacements urbains, nous exploitons les données récentes des enquêtes mobilités certifiées Cerema en France. Il s'agit d'enquêtes locales, réalisées à l'initiative de collectivités locales selon une méthodologie standardisée à l'échelle nationale, visant à recueillir la mobilité des habitants d'un territoire sur une journée (lundi à vendredi, hors vacances et jours fériés), quels que soient les modes et les motifs de déplacements. Ces enquêtes existent en France depuis 1976 et sont renouvelées en moyenne tous les 10 ans.
Afin de garantir un volume de données suffisant pour chaque mode, nous travaillons à partir d'une base dite « unifiée » des enquêtes de mobilités. Afin de pouvoir travailler sur la micromobilité en général et sur les EDP(M) surtout en émergence depuis la fin des années 2010, nous exploitons de manière globale une base de données intégrant les résultats de 31 enquêtes réalisées entre 2018 et 2023¹. Nous restreindrons le champ à la population de plus de 14 ans afin de limiter les usages purement récréatifs.

Au moins une trentaine de modes sont renseignés dans les EMC2 même si nous ne pouvons exploiter toutes les nuances des micromobilités. La granularité des modes tels qu'ils sont disponibles dans les enquêtes nous amènent à considérer les catégories suivantes de modes de micromobilité :

- vélos musculaires (hors vélos en libre-service),

- vélos à assistance électrique (hors vélos en libre-service),

- vélos en libre-service (en free floating ou avec station, avec assistance électrique ou non),

- engins de déplacement personnel motorisés (essentiellement de la trottinette élec trique),

- engins de déplacement personnel non motorisés (essentiellement de la trottinette musculaire)<fnref n="2" />.

La base unifiée 2018-2023 compile les mobilités de 215 758 personnes ayant répondu aux différentes enquêtes (Figure 3). Une faible proportion de la population de 15 ans ou plus (11 294 personnes) pratique les différents modes de micromobilité. Au sein des modes sélectionnés, le vélo musculaire se détache largement des autres par une communauté d'utilisateurs bien plus importante.

<table><caption>Figure 3 : Effectifs de la micromobilité – données brutes (Source : Base unifiée EMC<fnref n="2" /> 2018/2023, Réalisation : Auteurs)</caption><thead><tr><td></td><td>Nombre d'utilisateurs (utilisation du mode au moins une fois dans la journée)</td><td>Nombre de trajets effectués avec le mode considéré</td><td>Nombre de déplacements comportant au moins un trajet du mode considéré</td></tr></thead><tbody><tr><td>Vélos musculaires (hors VLS)</td><td>5 483</td><td>14 861</td><td>14 721</td></tr><tr><td>VAE : Vélos à Assistance Électrique (hors VLS)</td><td>808</td><td>2 162</td><td>2 154</td></tr><tr><td>VLS : Vélos en Libre-Service (en free floating ou avec sta-</td><td>315</td><td>549</td><td>547</td></tr></tbody></table>

<footnote n="1">¹ Alençon 2018, Besançon 2018, Brest 2018, Evreux 2018, Gap 2018, Le Havre 2018, Poitiers 2018, Rennes 2018, Bouzonville 2019, Tours 2019, Valenciennes 2019, Rodez 2020, Grenoble 2020, La Vendée 2020, Marseille 2020, Gironde 2021, Les Sables d'Olonne 2021, Reims 2021, La Guadeloupe 2021, Saint-Etienne 2021, Angers 2022, Calvados 2022, Chambéry 2022, Lannion 2022, Toulon 2022, Angoulême 2023, Artois 2023, Clermont 2023, Nevers 2023, Nice 2023, Toulouse 2023</footnote>

<footnote n="2">² Par soucis de clarté pour la lecture, nous utiliserons systématiquement les termes suivant dans la suite de l'article : vélo (pour les vélo musculaire hors VLS), VAE, VLS, EDPM et EDP.</footnote>
<table><tr><td>tion, assistés ou non)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>EDPM : Engins de déplacement personnel motorisés</td><td>432</td><td>1 174</td><td>1 135</td></tr><tr><td>EDP : Engins de déplacement personnel non motorisés</td><td>121</td><td>306</td><td>287</td></tr><tr><td>Effectif total de la base unifiée des EMC² 2018/2023</td><td>215 758</td><td>573 997</td><td>764 402</td></tr><tr><td>Part de la micromobilité sur l'effectif totale</td><td>3,3% (double compte possible)</td><td>3,3%</td><td>2,5%</td></tr></table>

Malgré les effectifs limités, les données pourront être analysées à trois niveaux différents :

* L'usager, à savoir la personne qui a effectivement utilisé au cours de la journée au moins une fois un mode de transport donné.

Les pratiquants de la micromobilité ont donc réalisé au moins un trajet dans la journée considérée avec un vélo, VLS, VAE, EDP ou EDPM. En comparant à l'ensemble de la population de plus de 15 ans ayant réalisé, eux aussi, au moins un trajet (88% de la population totale environ), nous observons que les « micromobiles » réalisent plus de déplacements en moyenne sur une journée. Il convient de garder à l'esprit que « plus de déplacements » ne veut pas forcément dire « plus d'activités » ; la hausse du nombre de déplacements peut simplement être un nombre de retours au domicile plus élevé. En outre, les personnes peuvent être utilisatrices de plusieurs modes de transports à la fois en cas de multimodalité. Il existe des différences sensibles dans notre base entre des usagers de la micromobilité utilisant peu d'autres modes (VAE, Vélo, EDPM) et ceux qui sont très multimodaux (EDP, VLS surtout). En effet, le VLS n'est pas un mode dont le véhicule est affecté à un individu : une fois que l'usager a déposé le véhicule, il n'est pas dans l'obligation de le reprendre pour le retour, contrairement à des modes « privés » que l'on utilise à l'aller et au retour à domicile.

* Le trajet, en tant que composante élémentaire du déplacement, qui consiste à l'utilisation d'un seul mode mécanisé entre un point A et un point B.

Les trajets sont caractérisés par les modes de transport avec lesquels ils sont réalisés. Les trajets effectués avec un mode de micromobilité sont de portée inférieure à la distance des trajets moyens. La longueur des trajets atteste d'une utilisation pour des mobilités de proximité entre 2,5 km (85ème centile des EDP) et 5,3 km (85ème centile des VAE). Dans la littérature, on retrouve des seuils assez équivalents pour les trottinettes électriques. La plupart des auteurs observent des distances majoritairement inférieures à 5 km (Edel et al., 2021) dans le cadre de trajets courts inférieurs à 15 minutes (Boglietti et al., 2021 ; Christoforou et al., 2021).

* Le déplacement, qui consiste à se déplacer d'un lieu d'activité à un autre lieu d'activité par l'intermédiaire d'un ou plusieurs trajets, avec d'éventuelles ruptures de charge ou correspondance.
Les déplacements sont motivés par la réalisation d'un motif (travail, loisirs, accompagne-
ment, achat...) qui nécessite l'utilisation d'un ou plusieurs mode(s) de transport. L'analyse
des déplacements dont tout ou partie a été réalisé à l'aide d'un micro-mode, permet d'étu-
dier l'intermodalité. La micromobilité est caractérisée par des modes ayant des comporte-
ments plus ou moins intermodaux : des VAE avec un nombre de trajet par déplacement de
1,02 (c'est à dire que sur 100 déplacements comportant du VAE, on dénombre 102 trajets
(tout mode confondu, hors marche) soit une très faible proportion de déplacements inter-
modaux) jusqu'aux EDP et VLS avec un nombre de trajets par déplacement de 1,21, donc
une intermodalité bien plus soutenue. Ces attributs se reportent sur la portée moyenne (dis-
tance à vol d'oiseau) des déplacements. La distance des déplacements des micro-modes
très intermodaux est très différente de la distance des trajets : par exemple, les déplace-
ments comportant un trajet VLS de 2,1 km (en moyenne) ont une portée moyenne de 8,9
km, la plus importante des micromobilités (puisque les trajets en VLS sont régulièrement
combinés avec des trajets longs en transports collectifs).

## 2.2- Spécification du modèle

Pour approfondir les caractéristiques de cette nouvelle diversité modale, nous proposons
une modélisation visant à déterminer les variables ayant le plus d'influence sur le choix de
l'un des modes de micromobilité retenus. La méthode communément retenue pour rendre
compte de ce type de choix modal est d'utiliser un modèle de choix discret (Ben-Akiva, Bier-
laire, 1999), de type logit multinomial (Ben-Akiva et Lerman 1985). Pour répondre aux be-
soins de l'analyse, nous modélisons ce choix en deux étapes, en utilisant un logit emboité
(Williams, 1977 ; McFadden, 1972 ; Daly et Zachary, 1978).

Dans le cadre de ce type de modèle, on considère que les individus effectuent des choix successifs, les conduisant in fine à leur choix final de mode de transport. Les différents modes sont réunis en sous-catégories (marche, micro-, meso-, macro- mobilité). Les individus choisissent d'abord l'une de ces catégories, puis un mode au sein de cette catégorie. L'avantage de ce type de méthode est qu'elle permet de distinguer d'une part ce qui conduit les individus à choisir une catégorie plutôt qu'une autre (exemple : celle des micromobilités), puis une fois ce premier choix fait, ce qui les conduits à choisir l'un des modes de la catégorie plutôt qu'un autre.

La formulation du modèle est la suivante. Le terme d'erreur de chaque mode peut être dé-
composé en une partie relative à sa catégorie, et une partie relative au mode, au sein de sa
catégorie. L'équation de l'utilité relative au choix de ce mode est alors :

$$U_{\text{mode}} = \beta_{\text{mode}} X + \varepsilon_{\text{catégorie}} + \varepsilon_{\text{mode}}$$

Avec $\beta_{mode}$ les paramètres estimés relatifs à ce mode, $X$ la matrice des variables explicatives et $\varepsilon$ les termes d'erreur. Ainsi, tous les modes d'une même catégorie possèdent une composante commune du terme d'erreur $\varepsilon_{catégorie}$ qui crée une covariance entre les erreurs totales. Les composantes distinctes $\varepsilon_{mode}$ sont supposées suivre une distribution de Gum-
bel de paramètre $\theta_{catégorie}$. Le paramètre $\theta$ représente alors en quelque sorte le degré de
proximité entre les modes d'une même catégorie. S'il est proche de 0, ces modes sont très proches. S'il est proche de 1, l'appartenance à une même catégorie fait peu de sens.

Dans le cas de trois modes A, B1 et B2, dont les deux derniers appartiennent à une même catégorie B, la probabilité de choix du mode B1 est alors égale au produit de la probabilité de choisir la catégorie B et de la probabilité de choisir B1, sachant que B a été choisi :

$$p(B1) = p(B) \times p(B1|B)$$

avec :

$$p(B1|B) = \frac{\exp\left(\frac{\beta_{B1} X}{\theta_B}\right)}{\exp\left(\frac{\beta_{B2} X}{\theta_B}\right) + \exp\left(\frac{\beta_{B1} X}{\theta_B}\right)}$$

$$p(B) = \frac{\exp(\Gamma_B)}{\exp(\beta_A X) + \exp(\Gamma_B)}$$

$$\Gamma_B = \theta_B \log \left[ \exp\left(\frac{\beta_{B1} X}{\theta_B}\right) + \exp\left(\frac{\beta_{B2} X}{\theta_B}\right) \right]$$

Le modèle est estimé par la méthode du maximum de vraisemblance, à l'aide de l'outil mlogit sous R (Croissant, 2020).

Les déterminants utilisés dans ce type de modèle appliqué au choix modal concernent les caractéristiques sociodémographiques des individus (CSP, âge, genre, possession du permis, lieu de résidence) et des caractéristiques des déplacements (motif, distance, destination). Les trajets sont utilisés pour tester des sous-catégories de regroupement de modes de transport.

Notons que la structure même de notre base introduit une source potentielle de biais. Chaque observation correspond à un trajet. Certains de ces trajets sont faits par la même personne, parfois même au cours du même déplacement. Or, plusieurs de nos variables explicatives se situent à l'échelle du déplacement ou de la personne. Pour les déplacements, la source de biais est négligeable, car 98 % des déplacements de notre base ne sont constitués que d'un trajet. Pour les personnes, le risque est plus élevé, car seules 31 % des personnes de la base n'ont fait qu'un trajet. Il ne nous a pas été possible de lever ce biais, mais nous avons testé la sensibilité du modèle par la modification suivante. Nous avons reestimé le modèle en affectant à chaque trajet un poids égal à l'inverse du nombre de trajets faits par la personne, si bien que chaque individu ne pèse que pour 1 dans l'estimation du modèle. Les paramètres demeurent globalement inchangés, ce qui nous permet de conclure que nos résultats sont assez peu biaisés par la présence d'individus ayant réalisé plusieurs trajets.

## 2.3- Structure du choix

Pour comprendre la proximité des différents modes de déplacements et la robustesse de la famille des « micromobilités », nous testons successivement plusieurs regroupements de modes en sous-catégories. L'hypothèse est que lors du choix d'un mode de déplacement,
les individus choisissent d'abord l'une de ces sous-catégories, par la proximité des modes qui la compose, puis choisissent leur mode final au sein de cette sous-catégorie. L'une des structures testées, notée « structure 0 » correspond au logit multinomiale sans regroupe- ment de modes. Ce modèle sert de point de comparaison pour établir la pertinence des structures suivantes.

Pour être retenue, une structure doit remplir deux conditions :

* Permettre un ajustement sensiblement meilleur aux données que ne le fait le mo dèle de référence logit multinomial (structure 0). C'est-à-dire passer le test du ratio de vraisemblance (LR Test). Si le test est significativement différent de 0, la struc ture peut être retenue.

* Les paramètres θ, qui représentent le degré de proximité entre les modes regroupés dans un même nœud, doivent prendre une valeur conforme à la théorie :

* Si $\theta < 0$, la structure est rejetée, car non conforme à la théorie ;

* Si $0 \le \theta < 1$, la structure est retenue. Plus $\theta$ est proche de 0, plus les modes du nœud sont proches les uns des autres. Le nœud a donc du sens. Lorsque $\theta$ est proche de 1, la pertinence des modes regroupés au sein du nœud peut être remise en question ;

* Si $\theta > 1$, la structure est rejetée, car non conforme à la théorie.

Nous testons d'abord plusieurs regroupements des modes de micromobilité. La structure 1 regroupe au sein d'une même catégorie les cinq modes de micromobilité. Cette structure s'avère pertinente. Le test du ratio de vraisemblance indique un meilleur ajustement aux données que le modèle de référence. De plus, la valeur du paramètre $\theta$ associé à ce groupe est proche de 0 (0,14), indiquant une forte proximité entre les modes. Ce résultat confirme l'idée d'une famille de modes de la micromobilité.

D'autres structures ont été testées : l'une testant le regroupement des 2RM et des EDPM (structure 2) qui sont alors assimilés à des scooters. Cependant, Le paramètre $\theta$ relatif à ce regroupement est trop proche de l'unité (0,8) pour que celui-ci ait du sens. La structure 3 regroupe, d'une part, les vélos (qu'ils soient musculaires, électriques ou en libre-service) et, d'autre part, les EDP et EDPM. Aucun des paramètres $\theta$ associés à ces deux regroupe- ments n'est compris entre 0 et 1 et la structure ne peut être retenue. La meilleure manière de regrouper les modes de micromobilité semble donc être au sein d'une même catégorie.

Nous testons ensuite deux regroupements de mode motorisé en conservant la catégorie des modes de micromobilité telle qu'établie précédemment. La structure 4 regroupe la voïture, les TC et les 2RM tandis que la marche demeure à part. Si le modèle obtenu passe le test du ratio de vraisemblance et permet d'aboutir à des valeurs des paramètres $\theta$ valides, ce regroupement n'est pourtant pas satisfaisant. En effet, le paramètre $\theta$ associé aux modes mécanisés prend une valeur élevée (0,97). La structure 5 permet d'obtenir de bien meilleurs résultats (figure 4). Nous y introduisons une catégorie « méso-modes » regroupant la voïture et les 2RM. La marche et les TC sont laissés à part. Ce modèle possède la meilleure qualité d'ajustement (AIC : 495 369) ainsi que des paramètres $\theta$ aux valeurs faibles ($\theta_{meso} = 0,11$, $\theta_{micro} = 0,27$), indiquant que cette catégorisation a du sens.
<table><caption>Figure 4 : Choix du regroupement testés</caption><thead><tr><th>Structure 0</th><th>Tests</th><th>Structure 5</th><th>Tests</th></tr></thead><tbody><tr><td><div>Marche</div><div>Voiture</div><div>TC</div><div>2RM</div><div>Vélo</div><div>VLS</div><div>VAE</div><div>EDPM</div><div>EDP</div></td><td>AIC : 495 459</td><td><div>Marche</div><div>TC</div><div>Voiture</div><div>2RM</div><div>Vélo</div><div>VLS</div><div>VAE</div><div>EDPM</div><div>EDP</div></td><td>AIC : 495 369<br>LR Test : < 2,2e-16 ***<br>θ<sub>Meso</sub> : 0,11*<br>θ<sub>Micro</sub> : 0,27*</td></tr></tbody></table>

Nous confirmons finalement que la structure des modes de transports est bien expliquée par les catégories suggérées par Christoforou et al. (2021) : la micromobilité (vélo, VLS, VAE, EDPM, EDP), la mésomobilité (2RM et voiture), la macromobilité (TC) à côté de la marche.

# 3- Résultats du modèle

## 3.1- Paramètres estimés

Nous retenons donc le modèle correspondant à la structure 5. L'ensemble des paramètres estimés de ce modèle sont reportés en annexe. Dans cette partie, nous présentons nos résultats sous forme d'« effets marginaux ». Leur calcul permet de comprendre de manière intuitive l'effet des principaux déterminants de chaque famille de mobilité (macro-, méso-, micro- mobilité) et de chaque mode de la micromobilité.

Les effets marginaux estiment l'impact moyen d'une variable sur la probabilité de choisir tel ou tel mode. Concrètement, nous présentons les effets marginaux moyens pour différentes variables catégorielles. Pour cela, nous utilisons notre modèle pour prédire la probabilité du choix de chaque mode pour chaque individu de notre échantillon. Nous modifions ensuite notre échantillon en forçant des paramètres (ex. tous les individus sont des femmes...). Puis, nous utilisons à nouveau les paramètres estimés de notre modèle pour obtenir la probabilité de chaque mode pour chaque individu.

Nous choisissons de retenir la probabilité d'usage de l'échantillon non modifié comme référence. De cette façon, nous pouvons calculer un effet marginal pour chaque modalité modifié (homme, femme). Nous calculons donc l'effet marginal, par exemple d'être un homme, comme étant la moyenne sur l'échantillon de la différence entre la probabilité d'utiliser un mode si tout le monde est un homme et la probabilité de référence (échantillon non modifié) :

$$E[P^{\text{mode}}(\text{homme}) - P^{\text{mode}}(\text{ref})]$$
Pour une variable continue, le principe est sensiblement le même. Mais au lieu de compa-
rer des catégories, nous regardons l'effet d'une petite variation de la valeur de cette variable,
calculons la différence avec la probabilité non modifiée, divisons par la variation et calcu-
lons enfin la moyenne sur l'échantillon :

$$
E \left[ \frac{P^{\text{mode}}(\chi + \varepsilon) - P^{\text{mode}}(\chi)}{\varepsilon} \right]
$$

En réalité, nous calculons, pour chaque variable, l'effet marginal pour deux probabilités.
L'intérêt de notre démarche repose sur la possibilité de distinguer l'effet marginal sur le
nœud (variation de probabilité d'usage de n'importe quel micro-mode) et l'effet marginal au
sein du nœud (variation de la probabilité d'usage de l'un des micro-modes, sachant qu'un
micro-mode a été choisi). La probabilité de choix final d'un mode est le produit des deux.
Par exemple, pour le vélo :

$$
P(\text{Vélo}) = P(\text{Micro}) \times P(\text{Vélo} \mid \text{Micro})
$$

Nous calculerons donc l'effet marginal à la fois sûr P(Micro) et sûr P(Vélo \ Micro).

Notons finalement que les effets marginaux présentés le sont en variation de points de pour-
centage. Il est donc important d'avoir en tête les parts modales de chaque mode prédites
par le modèle (figure 5).

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 5 : Parts modales prédites des nœuds<fnref n="3" /> et parts modales prédites des micro-modes</figcaption></figure>

3.2- Effets marginaux des variables

• Genre : des micro-modes très masculins

Le nombre de femmes et d'hommes est équilibré au sein de notre échantillon. Des diffé-
rences assez marquées apparaissent dans le genre des modes de transport. En effet, les

<footnote n="3">³ « Marche » pour le mode piéton, « micro » pour les micro-modes étudiés (EDP, EDPM, vélo, VLS, VAE), « méso » pour la voiture et les deux-roues motorisés, « macro » pour les transports collectifs (urbain, ferroviaire et routier).</footnote>
femmes s'avèrent être de plus fréquentes utilisatrices de la marche et des TC que les hommes, qui utilisent pour leur part davantage la voiture et les micromobilités. La différence est particulièrement marquée pour cette dernière catégorie qui semble ainsi être essentiellement masculine (figure 6).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 6 : Effets marginaux du genre sur les nœuds (à gauche) et infra-nœuds (à droite)</figcaption></figure>

Si l'on s'intéresse uniquement aux individus ayant déjà fait le choix d'utiliser un micro-mode, d'autres préférences ressortent. Dans les (rares) cas où elles utilisent un micro-mode, les femmes semblent privilégier le VAE, seul micro-mode qui se rapproche de la parité (avec 45,5% d'utilisatrices) et, dans une moindre mesure, les EDP et VLS. Les hommes eux sont plutôt des utilisateurs du vélo musculaire et des EDPM. Cela relativise le constat que les femmes utilisent moins l'ensemble des micromobilités, car si ce constat est vrai, il n'en demeure pas moins que certains de ces modes sont significativement plus attractifs pour cette catégorie.

## Âge : les EDP(M) pour les jeunes, le vélo à l'âge adulte

Notre modèle introduit l'âge sous forme polynomiale ($α x + β x^2$). Pour représenter l'effet marginal, nous traitons l'âge comme une modalité catégorielle, en calculant l'effet en considérant que tous les individus ont 15, 30, 45, 60 et 75 ans. Puis, nous traçons la courbe correspondante (figure 7).

Au niveau des catégories de modes, il semble que l'usage des modes selon l'âge fasse ressortir deux couples de catégories. D'une part, l'âge avançant, les personnes semblent délaisser la voiture au profit de la marche. Ce constat peut surprendre, car il est habituel d'observer une croissance de l'usage de la voiture dans les premières tranches d'âge. Nous mettons ce résultat sur le compte de la présence dans notre modèle de la possession du permis, qui explique en grande partie la croissance de ce mode à mesure que la part d'individus d'une tranche d'âge le possédant augmente. Or l'effet du permis est ici neutralisé.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 7 : Effets marginaux de l'âge sur les nœuds (à gauche) et infra-nœuds (à droite)</figcaption></figure>

L'autre « couple » qui ressort est formé des TC et des micro-modes. Entre 15 et 45 ans, l'usage des TC diminue au profit des micro-modes. Passé 45 ans, c'est l'inverse. Il s'avère donc que les micro-modes touchent particulièrement une tranche d'âge comprise entre, environ, 20 et 50 ans.

Au sein du groupe des micro-modes, l'âge exerce une forte influence sur le choix du mode, avec un âge charnière situé aux alentours de 45 ans. Néanmoins, comme l'âge moyen de notre échantillon se situe à ce niveau (49 ans), il est normal d'observer de plus faibles effets marginaux à cet endroit. Les EDPM et les EDP ressortent comme étant des modes surtout utilisés par les plus jeunes. Leur usage décroît avec l'âge. À l'inverse, l'usage du vélo et du VAE augmente avec l'âge. C'est un résultat conforme à d'autres recherches et études qui amènent à considérer que la trottinette (souvent électrique) est le « vélo des jeunes »<fnref n="4" />.

* **Catégorie Socio-Professionnelle : des profils CSP+ pour la micromobilité, surtout pour le VAE**

Pour la catégorie socio-professionnelle (figure 8), les usages de la voiture sont privilégiés, par ordre d'importance, par les indépendants, les ouvriers, les professions intermédiaires et les employés. Les TC dominent nettement chez les scolaires et étudiants. La marche s'avère surtout utilisée par les cadres et les employés. Finalement, les micromobilités ressortent comme étant en premier lieu un choix fait par les cadres et les professions intermédiaires. Il s'agit donc avant tout d'une catégorie de modes attractive pour les catégories aux revenus plus aisés.

En détaillant les micro-modes, on observe que ce sont les VAE qui sont surtout privilégiés par les cadres et les indépendants. Les scolaires et étudiants apprécient très nettement le vélo et VLS, ce qui interroge par rapport à la plus grande jeunesse des utilisateurs d'EDP/ EDPM. Ces EDPM semblent plaire à la fois aux catégories faiblement qualifiées (ouvriers et employés) mais également aux indépendants.

<footnote n="4">⁴ Expression empruntée sur le site du Cerema : https://www.cerema.fr/fr/actualites/chiffres-cles-trottinettes-electriques-velo-jeunes</footnote>
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 8 : Effets marginaux des CSP sur les nœuds (à gauche) et infra-nœuds (à droite)</figcaption></figure>

• Possession du permis : moins de permis chez les usagers de la trottinette

Les effectifs de notre échantillon concernant la possession du permis de conduire sont déséquilibrés. Les détenteurs du permis sont beaucoup plus nombreux. Cela n'est pas un problème en soi, mais a pour conséquence que les effets marginaux calculés pour cette catégorie seront très faibles puisque nous les comparons à la moyenne sur l'échantillon. Ceux des non-possesseurs du permis demeurent cependant informatifs (figure 9).

Ne pas être détenteur du permis de conduire se traduit sans surprise par un usage plus faible de la voiture (-24,8%) au profit, dans l'ordre, des TC (+14,1%), de la marche (+8,7%) et en dernier des micromobilités (+2,1%). En sein des utilisateurs des micromobilités, ne pas avoir le permis se traduit par un usage bien plus élevé des EDPM (+3,2%). Le taux très important de « pas de permis » chez les pratiquants des EDPM est très caractéristique. La raison se retrouve certainement dans la combinaison d'une jeunesse des pratiquants et de leur relativement forte concentration dans les CSP ouvriers et intermédiaires : les EDPM peuvent apparaître comme un moyen de substitution à la possibilité de conduire une voiture.

L'usage du VLS et du VAE semble au contraire moins répandu parmi la catégorie qui ne possède pas le permis. En effet, cela concorde avec des travaux montrant la forte proportion de possession du permis de conduire chez les usagers de la bicyclette, à des niveaux équivalents, voir supérieurs, à la moyenne de la population (Richer, Rabaud, 2019).
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 9 : Effets marginaux de la possession du permis sur les nœuds (à gauche) et infra-nœuds (à droite)</figcaption></figure>

## • Lieu de résidence : des micro-modes urbains, surtout le vélo

La base unifiée des EMC2 n'est pas représentative de la population à l'échelle nationale car les enquêtes s'intéressent avant tout aux populations urbaines : 75% environ de la population de la base de données résident en ville-centre ou en banlieue au sens de l'Insee. Cela ne compromet cependant pas l'obtention d'effets marginaux contrastés (figure 10).

Au niveau des catégories de modes, vivre en centre-ville s'accompagne d'un usage différent des modes par rapport aux autres zones. La voiture est moins utilisée (-5,1%) au profit des TC (+2,7), de la marche (+1,6%) et des micromobilités (+0,7%). Dans les autres zones, ces trois dernières catégories sont moins utilisées, au profit de la voiture. Au sein des micro-modes, d'importantes différences apparaissent. Les EDPM semblent légèrement plus utilisés au centre et en banlieue et moins dans les autres secteurs. Pour les modes apparentés au vélo, les pratiques s'avèrent également diversifiées. Au centre, le vélo musculaire et le VLS semblent préférés au VAE. En banlieue et dans les couronnes périurbaines, le VAE est nettement plus utilisé que les autres micro-modes.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 10 : Effets marginaux du lieu de résidence sur les nœuds (à gauche) et infra-nœuds (à droite)</figcaption></figure>
* Distance du déplacement : VAE et VLS (en intermodalité) assurent les plus longs déplacements

Puisque la distance est, comme l'âge, une variable continue, nous représentons les effets marginaux sous forme de courbes (figure 11). Plus la distance du déplacement réalisé augmente, plus la voiture est privilégiée. Il en va de même, en second, pour les TC. La part de la marche baisse au contraire sensiblement. La part des micromobilités semble assez peu affectée par la distance du déplacement. Cela tient au fait que leur vitesse se situe justement entre la marche et les transports plus lourds et que l'intermodalité, assez courante pour certains micro-modes, contribue à augmenter la portée des déplacements.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 11 : Effets marginaux de distance (en mètres) sur les nœuds (à gauche) et infra-nœuds (à droite)</figcaption></figure>

Si l'on zoome sur la catégorie des micro-modes, il s'avère que la distance a tout de même une influence sur le mode choisit. La part du vélo diminue sensiblement avec la distance alors que celles des VAE et VLS augmentent. Puisque la distance est celle du déplacement et non du trajet, cela signifie que le VLS est plus utilisé pour les longs déplacements, en complément de modes plus lourds tels que les TC.

* Motif du déplacement : pour le travail et les études d'abord

Concernant les motifs de déplacement (figure 12), la mésomobilité (voiture, 2RM) domine pour les déplacements visant à accompagner une personne, pour les achats et le travail. Ils sont également légèrement plus utilisés pour les démarches. La marche sera à l'inverse plutôt choisie pour les loisirs et les déplacements liés au motif étude/scolaire. Les TC sont également utilisés pour les déplacements liés aux études, mais également pour les déplacements de travail et les démarches. Enfin, la micromobilité est surtout utilisée pour des déplacements liés au travail ou aux études.

Plus précisément, les EDP sont utilisés pour les déplacements d'accompagnement et un peu pour les loisirs. Les EDPM sont utilisés pour le travail, les démarches et les études. Le
VAE sera plus choisi pour le travail et l'accompagnement. Le vélo musculaire est utilisé pour de nombreux motifs : en premier lieu les études, puis les loisirs, mais également les démarches et les achats. Au sein des modes de micromobilité, le vélo est cependant moins privilégié pour les déplacements d'accompagnement et de travail.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 12 : Effets marginaux des motifs sur les nœuds (à gauche) et infra-nœuds (à droite)</figcaption></figure>

### 3-3. Lecture transversale des résultats

Au final, les micromobilités se distinguent des autres familles de mode par les caractéristiques suivantes : ce sont des modes plus masculins et davantage utilisés par les jeunes. Ils concernent le plus souvent les CSP cadre et étudiants, disposant moins du permis de conduire, utilisés pour se déplacer vers le travail ou les lieux d'étude.

Au sein des micromobilités, des situations contrastées apparaissent. Le vélo, d'abord, se distingue de la tendance générale par l'âge des utilisateurs, plus élevé que les EPDM et le VLS, avec plus régulièrement la possession du permis et des distances plus réduites. Le vélo étant peu intermodal par rapport aux autres modes, il s'inscrit donc dans des déplacements en moyenne moins longs. Vélo comme VLS sont beaucoup utilisés par les populations étudiantes. Les trottinettes électriques intéressent davantage des jeunes travailleurs ouvriers, employés ou indépendants, ne possédant pas le permis de conduire, pour les déplacements vers l'emploi. Leurs lieux de résidence sont moins concentrés que ceux des utilisateurs du vélo et VLS, très centraux. Le profil des EDP appelle peu de remarques car le faible échantillon ne permet pas de dégager une situation très spécifique à leur usage. Le VAE est le mode le plus féminisé des micromobilités. Il se distingue par des utilisateurs plus âgés, plus diplômés et assure des déplacements plus longs et diffus (pas seulement au centre).

Plus généralement, on observe que plusieurs facteurs, cohérents avec la littérature, favorisent le recours à la micromobilité. Les jeunes hommes étudiants ou de CSP supérieur sont régulièrement observés et la tendance semble se renforcer (Reck et Axhausen, 2021). Nous
ne pouvons confronter que partiellement le résultat selon lequel l'asymétrie des genres est encore plus nette chez les usagers possédant leur micro-véhicule que parmi les utilisateurs du libre-service (Christoforou et al., 2021 ; Laa et Leth, 2020). En effet, on ne peut pas comparer les trottinettes en libre-service des trottinettes possédés. Nous notons cependant que les VLS ont une répartition homme/femme moins déséquilibrée que le vélo musculaire mais beaucoup pas encore au niveau de parité des utilisateurs de VAE. Parmi les autres facteurs, nous pouvons citer l'intensité urbaine qui joue en faveur d'un usage plus fort des micromobilités. Plusieurs études s'accordent sur le fait que les trottinettes électriques sont principalement utilisées près du centre-ville (centre-ville, près des universités et/ou des campus universitaires), où il y a un meilleur accès au transport multimodal (par exemple, le bus ou le métro) et une plus grande diversité d'utilisation du sol (Caspi et al., 2020 ; Espinoza et al., 2019 ; Bai et Jiao, 2020). Dans notre étude, nous pouvons noter une sur-représentation d'habitants des centres qui semblent nettement plus concernés par les mobilités alternatives à l'automobile.

## Conclusion

Le terme de micromobilité s'impose dans la recherche et dans les politiques publiques de mobilité. L'origine des petits engins de déplacement personnel ou en libre-service est ancienne mais l'explosion du « free floating » à partir de la fin des années 2010 a contribué à mettre à l'agenda la question de micromobilités. En effet, les objectifs de développement des modes actifs (marche et vélo) se trouvent confrontés à l'irruption d'une panoplie d'engins légers et de la diversification des cycles. Se pose alors la question pour les responsables de savoir si ces micromodes accompagnent ou perturbent les mobilités actives.

Nous avons proposé dans cet article de clarifier ce que l'on appelle « micromobilité ». Pour cela, nous avons d'abord présenté les différentes définitions avec le flou qui existe sur les limites de cette famille de véhicules (vitesse, propulsion, poids, capacité, propriété). Ensuite, l'exploitation des données d'enquête de mobilité en France a permis d'alimenter une démarche de modélisation. La base comporte 19 000 trajets effectués en vélo, VAE, VLS, EDPM et EDP et un peu plus de 11 000 personnes utilisatrices dans la journée d'un de ces micro-modes. Dans un premier temps, le calage du modèle a démontré la bonne homogénéité des catégories de modes (micro, méso, macro-mobilité) tel que Christoforou et al. (2021) l'avait décrite.

Enfin, nous avons présenté nos résultats sous forme d'« effets marginaux » pour comprendre l'effet des principaux déterminants de chaque famille de mobilité et de chaque mode de la micromobilité. Les résultats montrent une percée de l'usage de la micromobilité chez les jeunes adultes, plutôt urbains, davantage diplômés et en situation de choix modal pour le vélo, plus modeste et avec moins d'alternatives possibles pour les utilisateurs de trottinette électrique. Ainsi, il semble que les usages des micro-modes ne viennent pas en concurrence frontale mais qu'ils assurent plutôt une complémentarité en disposant d'un périmètre de pertinence spécifique. Les plus jeunes semblent « entrer en micromobilité »
par la trottinette, les plus âgées vont davantage rechercher à s'équiper de vélos à assistance électrique. Les vélos en libre-service viennent accompagner des usages urbains et très intermodaux d'étudiants et de jeunes adultes très mobiles. Nous pouvons en conclure que, autour du vélo -mode le plus utilisé dans la famille des micromobilités-, les EDPM étendent socialement le profil des usagers tandis que les VAE étendent spatialement la portée des déplacements. Enfin, les VLS semblent étendre les combinaisons de modes possibles.

Gardons à l'esprit le caractère (encore) émergent de la micromobilité et leur faible part de marché dans la mobilité urbaine. Les grandes métropoles commencent à entrevoir le potentiel et enjeux du développement des déplacements à l'aide de vélo et véhicules légers et réfléchissent à adapter leur voirie en conséquence. Ailleurs, les micromobilités restent encore une promesse de se déplacer avec des engins plus actifs et moins lourds.

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# Annexe

## Paramètres estimés du modèle (structure 5)

<table><thead><tr><th rowspan="2">Groupe<br>Mode</th><th rowspan="2">TC</th><th colspan="2">Méso</th><th colspan="5">Micro</th></tr><tr><th>Voiture</th><th>2RM</th><th>Velo</th><th>VLS</th><th>VAE</th><th>EDPM</th><th>EDP</th></tr></thead><tbody><tr><td>Intercept</td><td>18,33 ***</td><td>-12,64 ***</td><td>-13,32 ***</td><td>-12,90 ***</td><td>-14,45 ***</td><td>-14,13 ***</td><td>-13,22 ***</td><td>-13,80 ***</td></tr><tr><td>Année</td><td>0,03 ***</td><td>-0,10 ***</td><td>-0,08 ***</td><td>0,03 *</td><td>0,06 ***</td><td>0,14 **</td><td>0,15 **</td><td>0,04 **</td></tr><tr><td>Age</td><td>0,51 ***</td><td>-0,32 ***</td><td>-0,30 ***</td><td>0,18 ***</td><td>0,32 ***</td><td>0,06</td><td>0,17 ***</td><td>0,25 **</td></tr><tr><td>Age<sup>2</sup></td><td>0,40 ***</td><td>0,57 ***</td><td>0,50 ***</td><td>-0,22 ***</td><td>-0,17</td><td>-0,24 ***</td><td>-0,27 **</td><td>-0,08</td></tr><tr><td>Distance</td><td>-0,41 ***</td><td>0,09 **</td><td>0,06</td><td>-0,11</td><td>0,09</td><td>-0,08</td><td>-0,15</td><td>-0,12</td></tr><tr><td rowspan="3">Résidence</td><td>Centre</td><td>0,21 ***</td><td>0,08 ***</td><td>0,29 **</td><td>0,75 ***</td><td>0,67 ***</td><td>0,58 ***</td><td>0,80 ***</td><td>0,62 ***</td></tr><tr><td>Hors UU</td><td>0,01 **</td><td>0,00</td><td>0,01 *</td><td>0,05 ***</td><td>0,06 ***</td><td>0,07 ***</td><td>0,04 ***</td><td>0,06 ***</td></tr><tr><td>Isolée</td><td>0,00</td><td>0,00 ***</td><td>0,00 ***</td><td>0,00 ***</td><td>0,00 ***</td><td>0,00 ***</td><td>0,00 ***</td><td>0,00 ***</td></tr><tr><td>Sexe</td><td>Homme</td><td>0,89 ***</td><td>-1,64 ***</td><td>-1,33 ***</td><td>-0,07 *</td><td>-0,24 *</td><td>-0,11 *</td><td>0,13</td><td>-0,06</td></tr><tr><td>Permis</td><td>Non</td><td>-0,60 ***</td><td>0,18 ***</td><td>0,20 ***</td><td>0,16 ***</td><td>-0,02</td><td>0,28 ***</td><td>0,14</td><td>0,20</td></tr><tr><td rowspan="5">CSP</td><td>Indépendant</td><td>-0,01</td><td>-0,07 ***</td><td>-0,08 ***</td><td>0,61 ***</td><td>0,55 ***</td><td>0,70 ***</td><td>0,34 **</td><td>0,62 ***</td></tr><tr><td>Cadre</td><td>0,17 ***</td><td>0,13 ***</td><td>0,09 ***</td><td>0,04</td><td>-0,05</td><td>0,06</td><td>-0,03</td><td>-0,02</td></tr><tr><td>Ouvrier</td><td>0,72 ***</td><td>0,02</td><td>0,01</td><td>0,44 ***</td><td>0,70 ***</td><td>0,24 *</td><td>-0,11</td><td>0,33 **</td></tr><tr><td>Etude</td><td>0,05</td><td>0,09 ***</td><td>0,06 **</td><td>0,46 ***</td><td>0,27 **</td><td>0,45 ***</td><td>0,29 ***</td><td>0,34 ***</td></tr><tr><td>Intermédiaire</td><td>2,32 ***</td><td>2,04 ***</td><td>2,02 ***</td><td>1,38 ***</td><td>1,43 ***</td><td>1,39 ***</td><td>1,38 ***</td><td>1,39 ***</td></tr><tr><td rowspan="5">Motif</td><td>Achat</td><td>0,63 ***</td><td>-0,12 ***</td><td>-0,17 ***</td><td>-0,77 ***</td><td>-0,77 ***</td><td>-0,82 ***</td><td>-0,89 ***</td><td>-0,79 ***</td></tr><tr><td>Loisirs</td><td>1,85 ***</td><td>-1,73 ***</td><td>-1,75 ***</td><td>-1,48 ***</td><td>-1,55 ***</td><td>-1,53 ***</td><td>-1,65 ***</td><td>-1,43 ***</td></tr><tr><td>Accompagnement</td><td>0,64 ***</td><td>0,77 ***</td><td>0,60 ***</td><td>-0,78 ***</td><td>-0,84 ***</td><td>-0,78 ***</td><td>-0,85 ***</td><td>-0,59 ***</td></tr><tr><td>Démarches</td><td>-0,01</td><td>-0,16 ***</td><td>-0,19 ***</td><td>-0,72 ***</td><td>-0,78 ***</td><td>-0,77 ***</td><td>-0,71 ***</td><td>-0,67 ***</td></tr><tr><td>Etude</td><td>-0,56 ***</td><td>-1,32 ***</td><td>-1,36 ***</td><td>-0,93 ***</td><td>-1,08 ***</td><td>-0,97 ***</td><td>-1,04 ***</td><td>-1,09 ***</td></tr></tbody></table>

<table><tr><td>θ micro</td><td>0,27 *</td></tr><tr><td>θ méso</td><td>0,11 *</td></tr></table>

Significativité : 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘’ 1