# Le resserrement logistique pour un transport plus écologique : une étude de cas en Île-de-France

Emmanuel Cohen

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Emmanuel Cohen. Le resserrement logistique pour un transport plus écologique: une étude de cas en Île-de-France. 2025. hal-05250100

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Preprint submitted on 11 Sep 2025

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# Le resserrement logistique pour un transport plus écologique : une étude de cas en Île-de-France

## Logistics tightening for greener transport: a case study in the Paris region

Emmanuel COHEN

Génie des réseaux de transport terrestres et informatique avancée (GRETTIA)

Université Gustave Eiffel

emmanuel.cohen@univ-eiffel.fr

L'éloignement urbain des entrepôts et des centres de distribution, connu sous le nom d'étalement logistique, est observé depuis plusieurs décennies. Mais cette augmentation des distances entre les installations logistiques et les hypercentres contribuerait à la dégradation du bilan environnemental des opérations de transport, en particulier dans les territoires densément peuplés comme l'Île-de-France. Ainsi se pose la question du resserrement logistique – le phénomène contraire – dans la perspective de réduire les émissions de polluants dans les zones concernées.

L'objectif de ce travail est de clarifier certains mécanismes « cachés » du transport de marchandises. Il évalue, à travers une simulation, l'empreinte carbone et l'efficacité opérationnelle du resserrement logistique dans la ville de Paris. Les données utilisées proviennent d'une grande entreprise de messagerie et ce travail peut être considéré comme un cas d'étude significatif pour la région parisienne.

Dans notre scénario, la pertinence écologique des trajets et les impératifs de la chaîne de transport s'avèrent discutables. En effet, la relocalisation des hubs en milieu urbain pour des livraisons plus vertes suggère que le schéma opérationnel actuel de l'entreprise se rapproche de l'optimum et illustre paradoxalement la cohérence des emplacements réels. L'étalement logistique se concentre principalement sur le dernier kilomètre, mais les multiples maillons de la chaîne prouvent qu'un tel problème est complexe et que chaque situation a ses spécificités.

**Mots-clés** : resserrement logistique, chaîne de transport, empreinte carbone, efficacité opérationnelle

*The urban remoteness of wharehouses and distribution centers, known as logistics sprawl, has been observed for several decades. According to some, this increase in distances between logistics facilities and hypercentres contributes to the environmental worsening of the transport operations, especially in densely populated territories like the Paris metropolitan area. Therefore, the question of logistics tightening – the opposite phenomenon – arises in the perspective of reducing pollutant emissions in the concerned places.*

This work's objective is to clarify the "hidden" mechanisms of freight transport services. It evaluates, through a simulation, the carbon footprint and the operational efficiency of logistics tightening in the city of Paris. The input data we use come from a big courier service company that can be regarded as a strong case study when it comes to the Paris region.

*In our scenario, the ecological consistency of the journeys and the requirements of the transport chain can be contested. Indeed, the inner resettlement of hubs for greener deliveries suggests the actual operational scheme of the company gets closer to optimum and ironically illustrates*
the relevance of the current locations. Logistics sprawl mainly focuses on the last mile, but the multiple links of the chain prove such a problem is complex and each situation has its own peculiarities.

**Keywords:** logistics tightening, transport chain, carbon footprint, operational efficiency

**Remerciements**

L'auteur tient à remercier l'équipe SPLOTT de l'Université Gustave Eiffel, Antoine Robichet, docteur en transport et chercheur associé, Patrick Niérat, chercheur, François Combes, chercheur, ainsi que l'entreprise *DB Schenker* qui, par l'intermédiaire de Tariel Chamerois, responsable du développement durable pour la France et le Maghreb, lui a permis de passer une journée entière sur le terrain et de participer à une tournée de livraison en juillet 2019. Cette expérience a servi de base à plusieurs travaux sur la logistique urbaine.

Cette recherche n'a bénéficié d'aucune subvention spécifique de la part d'organismes de financement publics, commerciaux ou à but non lucratif.
## Introduction

Le transport de marchandises est un élément essentiel de la logistique urbaine, car la demande de produits manufacturés continue de croître dans les zones densément peuplées. Compte tenu de l'urgence pour la société de s'adapter au changement climatique, la question du transport durable est devenue une priorité.

Les plateformes exploitées par les entreprises de livraison de colis, où les marchandises sont triées en fonction de leurs destinations respectives, sont principalement situées en périphérie des zones à forte densité, c'est-à-dire où la demande est la moins concentrée. Cet éloignement augmente les distances parcourues, la consommation de carburant des véhicules et les émissions de gaz à effet de serre pour le dernier kilomètre, dernier maillon de la chaîne de transport. À cet égard, l'émergence récente des alternatives vertueuses mentionnées ci-dessus contribue à la décarbonation du dernier kilomètre dans les territoires en question.

Intuitivement, une plus grande proximité entre les espaces logistiques et les zones de livraison améliore le bilan environnemental du dernier kilomètre (Dablanc et Rakotonarivo, 2010), d'où l'importance centrale de l'immobilier logistique urbain (Schorung, Dablanc et Buldeo Rai, 2023). Cependant, il est essentiel de garder à l'esprit que les opérations de transport sont elles-mêmes corrélées aux flux générés par les besoins de consommation des citadins. Le dernier kilomètre ne peut être le seul critère considéré, car les origines des envois et les trajets sur longue distance entrent également en ligne de compte.

Dans la littérature, les travaux abordent exclusivement la question de l'étalement logistique sous l'angle du dernier kilomètre. Dans ce contexte, plusieurs revues exhaustives ont été établies ces dernières années (Aljohani et Thompson, 2016; He et al., 2018; El Yadari et al., 2025). Ces travaux soulignent unanimement les effets négatifs de l'étalement logistique sur l'efficacité du transport en raison de l'augmentation des distances parcourues pour acheminer les marchandises depuis la périphérie. S'il est mathématiquement indéniable que la réduction des distances entre les hubs et les centres urbains ne peut qu'améliorer l'empreinte carbone imputable au dernier kilomètre, cette vision unilatérale ne permet pas d'analyser les compromis environnementaux entre l'étalement logistique et le phénomène inverse. L'une des principales raisons est qu'il est difficile de recueillir des informations détaillées sur les autres maillons de la chaîne tels que la longue distance. L'activité de messagerie repose sur un certain nombre d'étapes interconnectées, et ce point est essentiel pour avoir une bonne compréhension du transport de fret.

L'objectif de cette étude est d'évaluer la pertinence environnementale et logistique d'une relocalisation d'une partie de l'activité de livraison de colis dans la ville de Paris, en y incluant les trajets sur longue distance. Des travaux antérieurs proposent d'étudier les impacts de la relocalisation logistique. On peut citer (Aljohani et Thompson, 2018), au sujet de la distribution alimentaire dans la région de Melbourne, et (Gupta et Garima, 2017), traitant du marché du bois à Delhi. Mais (Robichet et Niérat, 2021) reste une des rares à privilégier une approche opérationnelle en matière de messagerie. Les auteurs démontrent, à partir de l'exemple *DB Schenker* en région parisienne, que les emplacements actuels des plateformes convergent vers une situation optimale. Une telle conclusion remet en question l'idée selon laquelle l'étalement logistique nuirait nécessairement à l'efficacité du transport de marchandises. Le présent article intègre l'aspect environnemental, non abordé par (Robichet et Niérat, 2021) et rend compte de certaines conséquences du concept de resserrement logistique.

La partie 1 présente brièvement la messagerie et ses caractéristiques à travers le cas de *DB Schenker*. La partie 2 relate le processus de simulation de resserrement logistique opéré sur les données du transporteur, les résultats obtenus, et dresse un bilan environnemental et
opérationnel des configurations envisagées. La partie 3 analyse les résultats et propose des pistes de réflexion sur l'optimisation du transport de marchandises en milieu urbain.

## 1. Des plateformes urbaines pour un transport plus vert ?

La messagerie désigne l'activité consistant à transporter et acheminer des marchandises dont le poids est inférieur à trois tonnes, et ce dans un délai court (un à deux jours). Nous nous concentrerons ici sur la messagerie routière. La figure 1 ci-dessous montre les différentes phases de la messagerie.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 : Schéma de l'activité d'une entreprise de messagerie</figcaption></figure>

Source : Niérat

Rapprocher les hubs de messagerie des hypercentres offre plusieurs avantages. En effet, compte tenu de la forte concentration de points de livraison dans les zones concernées, la proximité entre les plateformes et les destinataires se prête à l'utilisation de véhicules à faibles émissions et relativement peu coûteux, tels que les vélos cargo. Cela se traduit par des distances plus courtes et un transport moins polluant, en particulier pour les trajets à vide.

L'étude de cas que nous proposons ici conn cerne le messager *DB Schenker* et son activité dans la région parisienne. L'entreprise est un acteur majeur de la livraison de colis en France, comme en attestent les données du tableau 1 ci-dessous.

<table><caption>Tableau 1 : Activité de *DB Schenker* en France métropolitaine en 2020</caption><tr><td>Plateformes routières en France</td><td>73</td></tr><tr><td>Tractions internationales</td><td>100</td></tr><tr><td>Tractions nationales</td><td>1 400</td></tr><tr><td>Tournées de livraison en France</td><td>2 800</td></tr><tr><td>Tonnages moyens journaliers</td><td>7 000</td></tr><tr><td>Colis livrés par jour</td><td>180 000</td></tr></table>

Source : *DB Schenker*

## 2. Simulation de resserrement logistique à partir de données réelles de messagerie

Nous savons que l'emplacement des hubs actuels est source de pollution pour le dernier kilomètre, aussi avons-nous l'intention d'estimer l'empreinte carbone quotidienne de la chaîne de transport en simulant l'activité pour les nouveaux sites. Certaines plateformes seront fictivement relocalisées à Paris, où la demande est particulièrement élevée (Cohen et Niérat, 2021). Cette simulation sera réalisée à l'aide de plusieurs fichiers de données fournis par *DB Schenker*. Ces données recensent la totalité des livraisons en Île-de-France pour les mois de
janvier et février 2018. Bien sûr, cette approche expérimentale se limite à un type d'activité et à une zone géographique spécifiques, et nous ne prétendons en aucun cas que les résultats obtenus ont vocation à être généralisés. Néanmoins, nous avons tendance à croire qu'une telle étude de cas est suffisamment importante pour donner du crédit à ces résultats et inciter à une réflexion, en particulier du point de vue des politiques publiques.

La figure 2 ci-après illustre la simulation du resserrement logistique pour diverses tractions quotidiennes depuis d'autres terminaux présents sur le territoire national, en tenant compte du nouvel emplacement de la plateforme finale, à savoir dans la ville.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2 : Diagramme descriptif du processus de simulation de resserrement logistique</figcaption></figure>

EXISTING SITUATION

SIMULATION LOGISTICS TIGHTENING

Source : Cohen, 2025

Notre objectif est double : déterminer si le gain environnemental pour le dernier kilomètre est compensé par l'empreinte carbone de $S = \sum_i (d'_i - d_i)$ où $d'_i$ est la distance entre la plateforme $P_i$ et le terminal rélocalisé, et $d_i$ la distance entre $P_i$ et le terminal actuel, puis évaluer l'efficacité opérationnelle de ce resserrement pour le transporteur.

Ces trajets seront définis à l'aide d'un planificateur d'itinéraire (Mappy), aussi bien pour la situation existante que pour le scénario, les données ne précisant pas les routes empruntées par les véhicules. Pour un trajet donné, l'itinéraire le plus court sera choisi par défaut. Une fois cette étape terminée, nous calculerons les émissions de CO₂ pour S et les comparerons à l'empreinte carbone des tournées quotidiennes à Paris. Le choix des véhicules est indiqué dans les sections suivantes.

## 2.1. Faisabilité du scénario

Dans les zones densément peuplées comme Paris, il n'est pas facile de trouver des espaces pouvant accueillir à la fois des véhicules de grande taille et des marchandises volumineuses. Les prix du foncier et la morphologie urbaine freinent indéniablement leur développement (Heitz, 2017). Les parkings souterrains constituent une option intéressante car bénéficiant d'un réseau dense, mais ils sont difficilement accessibles pour les camions dont la hauteur dépasse la limite autorisée.
Si l'emplacement choisi est censé permettre de sillonner la zone de livraison, cette dernière comprend souvent un grand nombre de voies à sens unique et/ou étroites, soumises à d'importantes perturbations aux heures de pointe. Cependant, les dimensions et autres caractéristiques techniques de ces véhicules (par exemple, la présence d'un hayon élévateur) limitent considérablement la maniabilité du conducteur. De plus, l'accès direct aux artères principales est essentiel, car il offre la possibilité de bifurquer facilement en cas de besoin (accident, stationnement gênant, déviation, etc.). Il faut donc trouver un équilibre entre accessibilité et proximité, ce qui représente un défi du point de vue du transporteur.

### 2.1.1. Choix des emplacements des installations logistiques

Les envois relatifs aux tournées parisiennes de DB Schenker partent principalement de plateformes situées en Île-de-France (voir tableau 2 ci-dessous).

<table><caption>Tableau 2 : Activité de DB Schenker pour les livraisons en Île-de-France du 02/01/2018 au 28/02/2018</caption><thead><tr><th rowspan="2">Plateforme de départ</th><th colspan="2">Envois</th><th colspan="2">Tonnages</th><th colspan="2">Ratio Paris/Île-de-France*</th></tr><tr><th>Paris</th><th>Île-de-France*</th><th>Paris</th><th>Île-de-France*</th><th>Expéditions</th><th>Tonnes</th></tr></thead><tbody><tr><td>Gennevilliers (92)</td><td>2 004</td><td>13 467</td><td>369</td><td>3 531</td><td>14,88%</td><td>10,45%</td></tr><tr><td>Stains (93)</td><td>22 610</td><td>45 554</td><td>1 950</td><td>4 055</td><td>49,63%</td><td>48,09%</td></tr><tr><td>Rungis (94)</td><td>9 749</td><td>65 214</td><td>803</td><td>6 207</td><td>14,95%</td><td>12,94%</td></tr><tr><td>Bonneuil (95)</td><td>7</td><td>23 933</td><td>0,7</td><td>2 794</td><td>0,03%</td><td>0,03%</td></tr></tbody><tfoot><tr><th>TOTAL</th><td>34 370</td><td>148 168</td><td>3 123</td><td>16 587</td><td>23,20%</td><td>18,83%</td></tr></tfoot></table>

Source : DB Schenker

Les quantités réceptionnées à Bonneuil étant extrêmement faibles, ce terminal ne sera pas pris en compte dans l'étude.

Pour Paris même, la présence de sites éligibles, c'est-à-dire de vastes surfaces logistiques facilement accessibles depuis la banlieue, est particulièrement limitée. Un des exemples les plus connus à ce jour est Chapelle International, un hôtel logistique fondé par le groupe Sogaris et ouvert en 2018. Il dispose d'une surface utile de 15000m² et d'un terminal ferroviaire relié au réseau national.

Notre scénario repose sur la simulation des trajets sur longue distance et du dernier kilomètre, en partant du principe qu'au moins un site à Paris est exploité par DB Schenker. Compte tenu des éléments précédents, il n'est pas question de nouvelles plateformes appartenant au transporteur, mais plutôt d'espaces mutualisés.

Nous avons décidé de ne retenir que les sites dont la surface utile et l'accessibilité depuis la périphérie sont compatibles avec les contraintes de l'activité de DB Schenker (tableau 3).

<table><caption>Tableau 3 : Caractéristiques des sites retenus</caption><thead><tr><th>Nom du site</th><th>Emplacement</th><th>Groupe/Entreprise</th><th>Type d'installation</th><th>Surface logistique (m²)</th><th>Année de lancement</th></tr></thead><tbody><tr><td>Chapelle International</td><td>Paris 18ème</td><td>Sogaris</td><td>Hôtel logistique</td><td>15 000</td><td>2018</td></tr><tr><td>Quai Bercy</td><td>Paris 12ème</td><td>Sogaris/Poste Immo/Icade</td><td>Hôtel logistique</td><td>17 000</td><td>2024-2028</td></tr></tbody></table>

Source : Sogaris

<footnote>*hors Val-d'Oise, pour lequel le fichier est incomplet</footnote>
Le total des flux vers la capitale suggère que les deux sites que nous avons choisis sont capables de traiter l'ensemble des marchandises. En effet, avec une surface logistique combinée de 32000m², ces deux sites sont censés permettre d'approvisionner la ville avec 3100 tonnes réparties en 34000 envois. À titre de comparaison, le hub de Stains, qui a réceptionné 4000 tonnes réparties en 45000 envois pour les livraisons régionales au cours des deux premiers mois de 2018, a une superficie totale de 4600m² (https://pulse.dbschenker.com).

Certes, il existe d'autres sites intramuros, mais ils semblent moins adaptés aux contraintes de surface et d'accessibilité. Par exemple, Beaugrenelle (Sogaris), dans le 15ème arrondissement, est un espace de 3000m² actif depuis 2013 (https://www.sogaris.fr). En plus d'être exploité exclusivement par Chronopost, son emplacement le rend plus difficile d'accès depuis la banlieue. De plus, il n'est a priori pas compatible avec le déchargement et le tri d'envois plus lourds que les colis unitaires de moins de 30kg.

Même en supposant une diminution significative des prix de l'immobilier logistique, les problèmes d'accès subsisteraient en raison des caractéristiques morphologiques et des conditions de circulation du territoire parisien, deux éléments que nous avons mis en évidence grâce à notre propre expérience de terrain avec DB Schenker en 2019 (Cohen et Niérat, 2021; Cohen, 2023).

### 2.1.2. Choix des véhicules pour le dernier kilomètre

Un des principaux objectifs du scénario étant de réduire l'empreinte carbone du dernier kilomètre, certains types de véhicules peuvent être mobilisés en conséquence. L'autonomie de la batterie d'un vélo cargo à assistance électrique limite la zone de distribution du transporteur, et les dimensions d'un véhicule utilitaire léger électrique (largeur, profondeur, hauteur) induisent une capacité de chargement potentiellement insuffisante pour les volumes à transporter sur un seul trajet (Cohen, 2023).

Les véhicules habituellement utilisés par DB Schenker pour les tournées parisiennes sont des utilitaires thermiques de 3,5 tonnes. Leurs équivalents électriques (par exemple, le Fuso eCanter) sont peu représentés dans la flotte régionale de l'entreprise, notamment en raison du prix (90000 euros pour un modèle en entrée de gamme sur le marché du neuf). Il n'y en avait que quatre en 2021 (https://www.dbschenker.com).

Une tournée de livraison donnée est presque systématiquement effectuée avec un seul et même véhicule. D'après le fichier des livraisons parisiennes du 02/01/2018 au 28/02/2018, sur les 42 jours comptabilisés, on dénombre 35 jours pour lesquels chacun des vingt arrondissements a fait l'objet d'au moins une tournée. Cela se traduit par une activité complète sur 83% de la période. Cependant, pour un certain nombre de tournées qui ont commencé le matin, l'heure de la dernière livraison est trop tardive pour profiter de la proximité avec le site de départ. L'affectation du même véhicule à une nouvelle tournée (par exemple dans un autre arrondissement) une fois la précédente terminée est donc compromise. Cette observation met en évidence la forte densité de la demande locale (nombre de tournées quotidiennes, de destinataires, d'envois, etc.). Le nombre limité de camions électriques disponibles pour les tournées régionales constitue un obstacle supplémentaire à la décarbonation généralisée du dernier kilomètre dans la capitale. Pour des raisons économiques, nous privilégierons les vélos cargo aux véhicules utilitaires légers.
Ces différents facteurs nous amènent à affiner le périmètre de l'étude, en réservant les tournées « zéro carbone » aux quartiers les plus proches des deux sites présélectionnés, tant en termes de distance que d'accessibilité (voir figure 3 ci-après).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 3 : Carte des arrondissements parisiens dans notre scénario</figcaption></figure>

Les encadrés bleus désignent les arrondissements dont les tournées décarbonées partent du site *Quai Bercy*, représenté par le point bleu, et les encadrés rouges ceux dont les tournées décarbonées se font au départ de *Chapelle International*, dont l'emplacement est indiqué par le point rouge.

Source : Cohen, 2024

La charge utile d'un biporteur standard ne dépassant pas 280kg, le messager est confronté au défi d'augmenter le nombre de vélos et de livreurs nécessaires pour assurer des tournées simultanées. Dans un scénario réaliste, cet élément soulève des impératifs logistiques et financiers majeurs, raison pour laquelle la sous-traitance s'avère probable (Rème-Harnay, 2022). À cet égard, *DB Schenker* sous-traite déjà une partie de ses tournées dans plusieurs villes (https://www.lestriporteursfrancais.fr).

Nous ne pouvons ignorer le fait que les huit arrondissements non éligibles à un dernier kilomètre décarboné concentrent 32% de la population de la ville et couvrent une superficie de 41km² (sur un total de 105). Cela tend à relativiser le potentiel de réduction des émissions qu'induit un tel modèle, surtout au vu de la figure 1. Pour les arrondissements périphériques, les tournées seront effectuées à partir de ces deux sites avec des utilitaires GNV ordinaires, dont l'autonomie est estimée entre 490 et 600 kilomètres. Selon la carte du réseau national de stations GNV (https://www.gaz-mobilite.fr/stations-gnv-france), Paris compte plusieurs points de ravitaillement, dont un (TotalEnergies) situé à 1,2 km à vol d'oiseau de *Chapelle International*, et deux autres (Engie Solutions) – réservés aux professionnels – situés respectivement à 275m et 700m de *Quai Bercy*. Cette proximité nous conforte dans notre choix des emplacements.
### 2.1.3. Schéma opérationnel pour les trajets massifiés sur longue distance

Nous savons que les flux de messagerie reposent sur une optimisation (figure 1) et que les hubs de DB Schenker en région parisienne sont à la fois un point de départ pour les tournées de livraison et un point d'arrivée pour les tractions depuis les autres plateformes du réseau métropolitain. Les poids lourds utilisés présentent les caractéristiques requises pour le transport de masse sur longue distance (moteur, nombre d'essieux, etc.). Le camion le plus lourd de la flotte DB Schenker est le semi-remorque 40 tonnes. Vient ensuite le camion porteur 19 tonnes, doté d'une capacité de chargement de 9 tonnes (https://www.bloglobal.fr).

D'après le tableau 2, Paris représente moins d'un quart des envois régionaux (hors Val-d'Oise) et moins d'un cinquième des tonnages correspondants. Notre scénario concernant les flux intramuros (Paris uniquement), la question de la charge utile nécessaire pour transporter ces marchandises se pose, notamment celle de la transition du semi-remorque vers le porteur 19 tonnes.

Les fichiers du transporteur ne permettent pas de reconstituer les tractions. La date de départ et la durée de stockage des envois parisiens étant inconnues, une approche intuitive consiste à examiner l'origine de ces envois ainsi que les terminaux de départ. Pour les trajets vers l'Île-de-France, les données indiquent une connexion avec près de 60 plateformes, dont plus de 50 en dehors de la région. Un même camion peut faire des escales dans différents hubs, l'itinéraire et le chargement étant optimisés à l'avance. Il est peu probable que ce véhicule fasse un détour par un site intermédiaire trop éloigné du tronçon du réseau routier reliant les plateformes de départ et d'arrivée. Par exemple, un camion partant de Lille ne descendra pas à Tours pour remonter jusqu'à Stains. Cela élimine automatiquement un certain nombre de terminaux, quel que soit le point de départ de la traction.

Le tableau 4 ci-après montre que 75% des connexions sont effectuées pendant la nuit, pour une moyenne de moins d'un hub intermédiaire (subdivision du trajet en deux segments au maximum), et que 96 % des connexions nécessitent deux jours ou moins, pour une moyenne d'un peu moins de deux hubs intermédiaires.

D'après les données, les envois regroupés à Gennevilliers ne semblent pas faire l'objet de tractions. Nous donnerons donc la priorité aux deux autres terminaux.

<table><caption>Tableau 4 : Statistiques sur les tractions de DB Schenker en France métropolitaine</caption><thead><tr><td>Durée du trajet</td><td>Nombre de liaisons quotidiennes</td><td>Part</td><td>Moyenne de plateformes intermédiaires</td></tr></thead><tbody><tr><td>Jour+1</td><td>4 672</td><td>74,86%</td><td>0,9</td></tr><tr><td>Jour+2</td><td>1 346</td><td>21,57%</td><td>1,8</td></tr><tr><td>Jour+3</td><td>221</td><td>3,54%</td><td>2,2</td></tr><tr><td>Jour+4</td><td>2</td><td>0,03%</td><td>3</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>6 241</td><td>100%</td><td></td></tr></tbody></table>

Source: Robichet, 2023

Pour aller plus loin, examinons la seule date antérieure à la livraison. Dans les fichiers, cette colonne se nomme « DATE_RECEPISSE » (voir tableau 5 ci-après). Bien que n'ayant aucune information précise sur sa signification, elle pourrait correspondre à la date de validation de la commande du client (ici la prestation de transport sollicitée par l'expéditeur) ou éventuellement à la date à laquelle l'envoi a été collecté chez le client, mais cette seconde hypothèse nous paraît très improbable.
<table><caption>Tableau 5 : Distribution du temps entre « DATE_RECEPISSE » et la livraison pour les envois parisiens (durée inférieure à cinq jours)</caption><thead><tr><td>Délai « DATE RECEPISSE » → livraison</td><td>Stains</td><td>Rungis</td></tr></thead><tbody><tr><td>Jour+0</td><td>0,17%</td><td>0,29%</td></tr><tr><td>Jour+1</td><td>42,04%</td><td>40,01%</td></tr><tr><td>Jour+2</td><td>15,20%</td><td>15,77%</td></tr><tr><td>Jour+3</td><td>12,73%</td><td>12,42%</td></tr><tr><td>Jour+4</td><td>11,07%</td><td>11,94%</td></tr></tbody></table>

Source : DB Schenker

Pour les deux hubs parisiens qui nous intéressent, quatre envois parisiens sur dix sont livrés dans un délai d'un jour ou moins à compter de « DATE_RECEPISSE ». Pour plus de 80% des envois, le délai de livraison est inférieur ou égal à quatre jours (tableau 5). Ces statistiques concordent avec les indicateurs calculés par Robichet (tableau 4), ce qui signifie que les trajets sont essentiellement effectués dans un court laps de temps. Le nombre de plateformes intermédiaires est donc inférieur ou égal à trois dans la plupart des cas. Ainsi, les tractions impliquent quatre plateformes au maximum (hors plateforme finale).

Pour chaque terminal de départ, nous calculons les tonnages totaux destinés à la capitale en fonction de la date de validation et de la plateforme d'arrivée (Stains, Rungis). La borne supérieure précédemment définie nous amène à additionner ces totaux pour des combinaisons de quatre hubs parmi tous ceux disponibles dans les données (tableau 6 ci-après), car il est moins fastidieux d'inclure les cas improbables que d'effectuer un nettoyage en amont pour réduire la taille de l'ensemble.

<table><caption>Tableau 6 : Connexions nationales avec Stains et Rungis pour les envois parisiens</caption><thead><tr><td>Terminal</td><td>Nombre de plateformes*</td><td>Nombre de combinaisons</td></tr></thead><tbody><tr><td>Stains</td><td>58</td><td>424 270</td></tr><tr><td>Rungis</td><td>57</td><td>395 010</td></tr></tbody></table>

*plateformes de la région parisienne incluses

Source : DB Schenker

Un algorithme itératif nous permet de calculer la somme des tonnages quotidiens pour chaque combinaison (voir figure 4 ci-dessous).

Figure 4 : Sortie R de l'algorithme itératif du calcul des tonnages cumulés journaliers pour les envois parisiens distribués depuis Rungis en fonction des combinaisons de plateformes

```
> Rungis_ton<-read.csv2("Tonnages Rungis to Paris January & February 2018.csv")
> X<-matrix(0,5,395010)
> X<-combn(Rungis_ton$jour11,4)
> tab<-matrix(0,1,395010)
> for (i in 1:395010) {tab[i]<-sum(X[,i])}
> tab<-matrix.tab
> test<-matrix(0,395010,1)
> for (i in 1:395010) {if (tab[i]>9) {test[i]=1} else {test[i]=0}}
> sum(test)
[1] 0
```

Ici, le code s'applique au 16/01/2018. D'après la sortie, aucune combinaison n'est associée à un tonnage supérieur à 9 tonnes

Source : Cohen, 2024
Pour Stains, le nombre de combinaisons avec un tonnage quotidien supérieur à 9t varie entre 0 et 13717 (sur 424270). Pour Rungis, il n'y a que deux jours pour lesquels le nombre d'occurrences présentant un tonnage supérieur à 9t est différent de zéro (avec des probabilités respectives de $9 \times 10^{-3}$ et 0,07).

« DATE_RECEPISSE » étant une colonne trop incertaine, nous réitérons le calcul, en considérant cette fois les tonnages cumulés sur trois jours consécutifs, avec un lissage quotidien. Pour 60% des lissages, plus de la moitié des combinaisons montrent des tonnages destinés à Stains supérieurs à 9t. Pour Rungis, le nombre d'occurrences avec la même borne inférieure est compris entre 3 et 30047 pour tous les lissages (probabilités comprises entre $8 \times 10^{-6}$ et 0,08). Pour un certain nombre d'occurrences, le graphique formé par les points relatifs aux plateformes concernées présente au moins un segment atypique, en raison de la position excentrée d'un des sommets. Le trajet associé à ce segment est donc invraisemblable, tout comme le segment lui-même. Cette observation conduit à une réduction significative de la taille de l'ensemble, ce qui nous ramène à une majorité de combinaisons dont les tonnages sont inférieurs à 9t.

Du 02/01/2018 au 28/02/2018, le terminal de Rungis a reçu 773 tonnes à destination de Paris provenant de 57 plateformes, soit une moyenne de 0,3t par jour et par plateforme. Pour Stains, 1889 tonnes, provenant de 58 plateformes, ont été réceptionnées au cours de la même période, ce qui correspond à une moyenne quotidienne de 0,8t par plateforme.

Ces données, combinées aux résultats de l'algorithme, suggèrent que les camions porteurs 19 tonnes sont compatibles avec les envois parisiens quotidiennement réceptionnés à Rungis. Dans le cas de Stains, les résultats de l'algorithme et le fait que nous ne connaissions pas la date de départ réelle nous incitent à la prudence, c'est pourquoi nous préférons ne pas nous prononcer sur la question.

## 2.2. Application au terminal de Rungis

### 2.2.1. Reconstitution des tractions quotidiennes

Un autre fichier provenant de DB Schenker fournit des indications sur les trajets quotidiens à destination de Rungis, pour une semaine complète du premier trimestre 2022. Bien que l'année diffère de celle des fichiers des livraisons, nous supposerons que les flux ont peu évolué depuis 2018 (Robichet, 2023).

Chaque ligne correspond à une connexion, et chaque connexion est associée à un terminal, un jour et une heure de départ, un jour et une heure d'arrivée, ainsi qu'à la distance réseau depuis le point de départ (tableaux 7 et 8). Pour des raisons de confidentialité, l'auteur a décidé de ne pas divulguer les informations relatives à l'heure et à la distance, et de remplacer le site de départ par un identifiant.

<table><caption>Tableau 7 : Exemples de trajets sur longue distance effectués par DB Schenker vers Rungis pour une semaine donnée du premier trimestre 2022</caption><thead><tr><td>Id_départ</td><td>Plateforme d'arrivée</td><td>Jour de départ</td><td>Heure de départ</td><td>Jour d'arrivée</td><td>Heure d'arrivée</td><td>Distance routière</td></tr></thead><tbody><tr><td>5</td><td>Rungis</td><td>Mardi</td><td>H5</td><td>Mercredi</td><td>H5+5h50</td><td>D5 (&gt;300km)</td></tr><tr><td>9</td><td>Rungis</td><td>Mardi</td><td>H9</td><td>Mercredi</td><td>H9+6h45</td><td>D9 (&gt;400km)</td></tr></tbody></table>

Source: DB Schenker
<table><caption>Tableau 8 : Exemples de liaisons locales entre Rungis et d'autres plateformes de la région parisienne</caption><thead><tr><td>Id_départ</td><td>Plateforme d'arrivée</td><td>Jour de départ</td><td>Heure de départ</td><td>Jour d'arrivée</td><td>Heure d'arrivée</td><td>Distance routière</td></tr></thead><tbody><tr><td>10</td><td>Rungis</td><td>Mercredi</td><td>H<sub>10</sub></td><td>Mercredi</td><td>H<sub>10</sub>+40min</td><td>D<sub>10</sub> (&lt;40km)</td></tr><tr><td>23</td><td>Rungis</td><td>Mercredi</td><td>H<sub>23</sub></td><td>Mercredi</td><td>H<sub>23</sub>+20min</td><td>D<sub>23</sub> (&lt;10km)</td></tr><tr><td>23</td><td>Rungis</td><td>Mercredi</td><td>H<sub>23</sub>+2h</td><td>Mercredi</td><td>H<sub>23</sub>+2h20</td><td>D<sub>23</sub></td></tr></tbody></table>

Source: DB Schenker

Compte tenu des courtes distances entre Rungis et certains terminaux de la région et des horaires associés (tableau 8), un même véhicule a probablement été utilisé pour effectuer plusieurs allers-retours. Nous avons conservé ces sites car ils sont également exploités pour les tournées de ramassage de certaines marchandises à destination de Paris.

Pour ces plateformes, les quantités transportées et les résultats de l'algorithme nous amènent à faire l'hypothèse d'un segment supplémentaire (point d'escale, point d'arrivée). Par exemple, un véhicule provenant d'un terminal provincial proche du hub local en question s'arrêtera d'abord chez ce dernier avant de se diriger vers le site de Rungis.

Pour le cœur de la semaine (du mardi au vendredi), les tractions quotidiennes ont toutes les mêmes origines et les envois sont déposés à Rungis au plus tard le lendemain matin. Le tableau 6 suggère qu'il y a moins d'un hub intermédiaire pour les liaisons étudiées. Nous avons donc décidé de conserver la distance réseau entre l'origine et la destination, en occultant les majorations liées aux escales, à l'exception des connexions intra-régionales, pour lesquelles nous avons défini nous-mêmes la segmentation (voir paragraphe précédent).

### 2.2.2. Calcul des émissions de CO₂

Pour un jour et un trajet donnés, nous calculons la consommation de carburant du camion indépendamment des tonnages, pour la simple raison que ceux-ci ne sont pas connus. Selon l'Agence de la transition écologique (ADEME), un litre de diesel consommé émet 3,16 kilogrammes de dioxyde de carbone. Un camion semi-remorque 40 tonnes consomme 34 litres de diesel pour 100 kilomètres, ce qui signifie que, pour un trajet de distance D, sa consommation C est égale à $34D/100$ litres de diesel. Les émissions totales de CO₂ pour ce trajet sont donc de $3,16 \times C$ kilogrammes.

Bien sûr, les calculs pourraient être affinés en tenant compte du taux d'occupation des véhicules et de la congestion, mais cela nécessiterait de connaître les itinéraires réels empruntés par les conducteurs, ce qui n'est pas le cas. De plus, les chargements ne sont pas indiqués dans les fichiers. Nous utilisons donc par défaut les valeurs moyennes de l'ADEME pour estimer les émissions.

En généralisant le calcul à tous les trajets réels vers Rungis, les émissions totales de CO₂ atteignent 5980kg par jour (pour des distances estimées avec Mappy). À ce chiffre, il faut ajouter les émissions imputables au dernier kilomètre.

Dans notre scénario, le hub de Rungis est remplacé par le site Quai Bercy, plus proche du département du Val-de-Marne que Chapelle International. L'emplacement de l'hôtel logistique favorise l'utilisation de véhicules peu polluants. De plus, la distance relative aux zones de livraison réduit l'impact environnemental des trajets ne pouvant être décarbonés. Nous générons ainsi moins d'émissions pour les tournées quotidiennes.

Il est important de noter que le terminal de Rungis ne peut être relocalisé pour l'ensemble de son activité, car les opérations de cross-docking, caractéristiques de la messagerie, impliquent des tournées de ramassage (« premier kilomètre ») dans des zones à forte densité industrielle.
C'est cet équilibre qui garantit un emplacement optimal (Robichet et Niérat, 2021). En Île-de-France, cette densité est inversement proportionnelle à la proximité avec l'hypercentre parisien, et les emplacements réels sont conformes à la zone de chalandise du messager.

### 2.2.3. Résultats de la simulation

Nous définissons trois configurations, pour lesquelles l'empreinte carbone estimée et la pertinence opérationnelle seront comparées à la situation existante (voir tableau 9 ci-après).

* Configuration 1 : traction exclusive pour les envois parisiens depuis la plateforme de départ jusqu'à *Quai Bercy* avec un porteur 19 tonnes sans passer par Rungis.

* Configuration 2 : traction jusqu'à Rungis telle que définie dans le schéma existant (semi-remorque 40t). Déchargement des envois non parisiens puis trajet final de Rungis à *Quai Bercy* avec les envois restants.

* Configuration 3 : le véhicule de la configuration 2 est remplacé par un train routier (porteur 19 tonnes + remorque de PTAC identique). Le porteur est exclusivement chargé avec les envois parisiens et la remorque ne contient que les envois non parisiens. La remorque est détachée du porteur une fois l'ensemble arrivé à Rungis. Départ du porteur pour *Quai Bercy* dans la foulée.

<table><caption>Tableau 9 : Résultats de la simulation</caption><thead><tr><th>Situation étudiée</th><th>Émissions quotidiennes de CO<sub>2</sub>*</th><th>Flux massifiés pour la longue distance</th><th>Dernier kilomètre « écologique »</th><th>Gain écologique par rapport à la situation existante**</th><th>Pertinence opérationnelle par rapport à la situation existante**</th></tr></thead><tbody><tr><td>Existante</td><td>5 980kg</td><td>✓</td><td>✗</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Scénario Config.1</td><td>10 936kg</td><td>✗</td><td>✓</td><td>✗</td><td>✗</td></tr><tr><td>Scénario Config.2</td><td>6 386kg</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✗</td><td>✗</td></tr><tr><td>Scénario Config.3</td><td>5 259kg</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✗</td></tr></tbody></table>

*tractions uniquement

**dernier kilomètre inclus

Source : Cohen, 2024
# 3. Discussion

## 3.1. Analyse de scénario pour chaque configuration

### Configuration 1

Une analyse préalable des données suggère que des camions porteurs 19 tonnes pourraient être utilisés pour transporter les envois parisiens jusqu'à Rungis. Pour une traction donnée, le principe serait d'isoler les envois exclusivement destinés à la capitale sur les différentes plateformes concernées, de les charger dans un de ces porteurs et de les acheminer directement jusqu'à *Quai Bercy* sans passer par Rungis, cette dernière étape n'étant pas nécessaire dans le cas présent. La consommation de carburant d'un tel véhicule étant de 28L/100 km, les émissions globales de CO₂ pour les trajets quotidiens seraient ici estimées à 4956kg.

Cependant, un paramètre clé doit être pris en compte. En effet, le gain observé pour les trajets simulés est principalement lié au type de véhicule. Si l'analyse des données de *DB Schenker* a montré que les tonnages parisiens expédiés depuis les plateformes se prêtent à des trajets effectués avec des porteurs 19 tonnes, c'est précisément l'utilisation de camions semi-remorques qui permet la massification des flux. Notre scénario n'implique aucune substitution, car ces poids lourds seraient de toute façon mobilisés pour transporter des marchandises vers Rungis destinées à être livrées dans d'autres départements franciliens. La situation existante reflète donc déjà une optimisation de la flotte pour ce critère.

De plus, le transporteur se retrouverait avec un chargement moindre pour une distance inchangée à parcourir avec un 40 tonnes, ce qui ne ferait qu'augmenter les émissions de CO₂ à la tonne-kilomètre. Pour un jour et un terminal de départ donnés, le modèle est basé sur l'ajout d'un porteur 19 tonnes au semi-remorque habituel. Avec le transport de longue distance vers la même destination (Paris et le reste de la région), les émissions de CO₂ seraient considérablement plus élevées. Elles atteindraient 10936 kg par jour (un ratio de 1,83 par rapport au schéma réel), sans compter les trajets à vide. Une décarbonation (partielle ou complète) du dernier kilomètre pourrait donc difficilement compenser cela.

Pour corroborer ce point, il suffit de regarder la consommation de carburant d'un utilitaire GNV, le véhicule standard utilisé par *DB Schenker* pour les tournées réelles (Cohen, 2023). Celle-ci est estimée à 100kWh/100km. Étant donné qu'un litre de diesel équivaut à 10,74kWh, cela correspond à 9,31L/100 km. Pour une tournée au départ de Rungis (retour à vide compris), la distance parcourue peut atteindre 50km (calculs effectués à partir du fichier de données), soit une consommation de 4,66L de diesel et donc 14,7kg de CO₂ émis. Même plusieurs centaines de tournées de 50km par jour avec des véhicules thermiques ne sauraient combler les 5980kg d'écart avec la simulation...

### Configuration 2

Dans l'état actuel des choses, nous préférons conserver les tractions telles que définies par le transporteur. Dans cette configuration, le semi-remorque 40 tonnes serait déchargé de toutes les marchandises non parisiennes dès son arrivée à la plateforme de Rungis. À l'issue de cette étape, le véhicule serait amené à parcourir le dernier tronçon jusqu'au site *Quai Bercy*, une distance négligeable par rapport à celle qui sépare Rungis du terminal de départ (voir figure 5 ci-après).
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5 : Cartographie de l'itinéraire pour un trajet nocturne entre la plateforme de Rungis et le site *Quai Bercy*</figcaption></figure>

Source : Mappy

Les émissions totales de CO₂ pour les tractions jusqu'à *Quai Bercy* atteidraient 6386kg par jour (hors retours à vide), soit 406kg de plus que pour les tractions réelles à destination de Rungis.

La distance parcourue pour un aller-retour depuis Rungis est comprise entre 25 et 50 kilomètres, ce qui correspond à une consommation de carburant allant de 3,26 à 4,66 litres (voir précédemment), soit des émissions de CO₂ comprises entre 10,3 et 14,7 kilogrammes. Dans notre scénario, seuls deux des six arrondissements desservis par les véhicules partant de Rungis font l'objet de tournées décarbonées, ce qui place le nombre de tournées non décarbonées quotidiennes dans une fourchette entre 15 et 21. En considérant la distance minimale parcourue depuis *Quai Bercy* (y compris le trajet retour), l'émission est estimée à 2,94 kg de CO₂, soit 44kg émis par jour en plafonnant les tournées à la borne inférieure. En ajoutant cette quantité au surplus de 406kg mentionné plus haut, nous arrivons à un total de 450kg. Cette différence serait donc dépassée par le schéma réel pour un nombre de tournées quotidiennes (pour les six arrondissements « non décarbonés ») supérieur à la fourchette de 31 à 44 (selon la distance). Cependant, une telle fourchette tend à être beaucoup plus large que ce qu'indique le fichier...

De plus, avec une escale préliminaire à Rungis, le transporteur se retrouverait confronté à une difficulté majeure, car ce déchargement en deux phases ne ferait qu'ajouter de la complexité à la chaîne logistique. D'après notre expérience de terrain, le déchargement est une étape qui prend beaucoup de temps (Cohen et Niérat, 2021). Cela retarderait le départ du camion vers son site final. À cela s'ajouterait le temps nécessaire pour décharger le camion une fois arrivé à *Quai Bercy*, le temps pour trier les envois en fonction de leurs arrondissements respectifs et le temps pour charger lesdits envois à bord des véhicules verts mobilisés pour le dernier kilomètre.
Compte tenu du nombre de trajets, des flux, des heures d'arrivée (entre 00h30 et 09h00 d'après les données) et des tâches de manutention, les délais seraient alors extrêmement serrés, en particulier pour les premières tournées prévues tôt le matin. Enfin, l'immobilisation temporaire du poids lourd à *Quai Bercy* engendrerait des coûts supplémentaires pour l'entreprise.

Enfin, si un ballet de poids lourds partiellement chargés sur une courte distance est critiquable d'un point de vue environnemental, la possibilité de transborder les envois parisiens sur des porteurs 19 tonnes spécifiquement affrétés au départ de Rungis pour rallier *Quai Bercy* semble très compromise. En effet, la multiplication des ruptures de charge ne ferait qu'allourdir une feuille de route déjà très contestable en termes de simplicité et d'optimisation, comme expliqué précédemment.

### Configuration 3

Dans la configuration 1, la massification des flux n'est pas garantie. Dans la configuration 2, l'heure de départ pour *Quai Bercy* est indexée sur la durée du déchargement des envois non parisiens, ce qui affecte la chaîne de transport. Une solution à ces deux écueils serait de remplacer le poids lourd 40 tonnes de la configuration 2 par un train routier (voir figure 6 ci-dessous).

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6 : Train routier composé d'un camion porteur (2 essieux) et d'une remorque (2 essieux)</figcaption></figure>

Source : Cohen, 2024

En France, la loi interdit la circulation des trains routiers de plus de 18,75m de long (https://www.legifrance.gouv.fr).

Remarque : le 12 mars 2024, le Parlement européen a adopté un texte favorable à la circulation des mégacamions au sein de la zone UE. Il s'agit d'ensembles routiers de plus de quatre essieux, d'une longueur maximale de 25,25m et d'un poids total roulant autorisé (PTRA) maximal de 60t (contre 18,75m et 44t habituellement). Cela permettrait aux transporteurs de bénéficier d'une plus grande capacité de chargement, malgré les questions de sécurité et d'usure des infrastructures routières qui en découlent. La France, en revanche, s'oppose à cette mesure, préférant miser sur le report modal (rail et fluvial).

En optant pour un train comme celui de la figure 6, les opérations de transport seraient effectuées à l'aide d'un porteur 19 tonnes auquel serait attelée une remorque dotée du même poids total autorisé en charge (PTAC). Le camion serait chargé exclusivement avec des marchandises destinées à Paris, tandis que la remorque contiendrait celles du reste de l'Île-de-France.

Une fois à Rungis, la remorque et son châssis seraient fixés au quai de la plateforme, ce qui permettrait au camion de partir immédiatement pour *Quai Bercy* avec les marchandises
concernées (durée du trajet estimée entre 15 et 20 minutes). Ce système permettrait un gain de temps considérable par rapport aux opérations de manutention imposées par la configuration 2. Les émissions totales pour les trajets jusqu'à *Quai Bercy* seraient estimées à 5259kg par jour. Compte tenu de la distance maximale de 50km et de la borne supérieure de 21 tournées quotidiennes non décarbonées (voir configuration 2), le plafond des émissions de CO₂ pour le dernier kilomètre serait estimé à 309kg par jour. L'empreinte carbone journalière ne pourrait donc excéder 5568kg, un résultat défavorable à la situation existante.

Cette configuration garantirait la consolidation des flux pour le transport de longue distance, des tractions moins polluantes et des tournées partiellement décarbonées (en plus de la proximité du site avec les arrondissements desservis).

Toutefois, elle serait plus complexe que le schéma actuel. En effet, la massification et le chargement des envois devraient être pondérés par la distinction Paris/banlieue pour chacune des plateformes impliquées dans les tractions, et cette escale supplémentaire à Rungis ne ferait que retarder les opérations de manutention préalables aux tournées de livraison au départ de *Quai Bercy*. Ces éléments nous incitent donc à tempérer les potentiels avantages du cas de figure en question.

De plus, pour qu'un tel modèle soit viable, le chargement de la remorque doit être compatible avec la charge utile d'un porteur 19 tonnes. Dans le cas contraire, un tracteur plus puissant (et donc plus polluant) serait nécessaire.

Pour le savoir, nous calculons les tonnages quotidiens estimés à destination de Rungis au départ des autres plateformes pour les envois non parisiens (tableau 10 ci-dessous).

<table><caption>Tableau 10 : Distribution du temps entre « DATE_RECEPISSE » et la livraison pour les envois non parisiens (durée inférieure à cinq jours).</caption><thead><tr><td>Délai « DATE RECEPISSE » → livraison</td><td>Rungis</td></tr></thead><tbody><tr><td>Jour+0</td><td>0,29%</td></tr><tr><td>Jour+1</td><td>42,38%</td></tr><tr><td>Jour+2</td><td>12,86%</td></tr><tr><td>Jour+3</td><td>12,93%</td></tr><tr><td>Jour+4</td><td>10,13%</td></tr></tbody></table>

Source : DB Schenker

Les ordres de grandeur du tableau 10 sont similaires à ceux du tableau 5. Nous utilisons l'algorithme présenté plus haut (voir figure 4), avec un filtre inférieur ou égal à deux jours pour le laps de temps étudié. Pour un seul terminal intermédiaire, nous observons que, pour 28 jours sur les 33 concernés, moins de 5% des combinaisons (sur 1653) présentent un tonnage supérieur à 9 tonnes. En passant à deux terminaux, il y a 20 jours pour lesquels moins de 10 % des combinaisons (sur 30856) voient leurs tonnages supérieurs à 9 tonnes. Enfin, nous procédons à un lissage sur deux jours consécutifs avec une seule plateforme intermédiaire. Pour 26 lissages sur 32, moins de 30% des combinaisons sont associées à un tonnage supérieur à 9 tonnes.

Peut-on imaginer le train routier de la figure 6 transporter des marchandises jusqu'à Rungis dans un délai court ? Certaines informations manquantes dans les fichiers (par exemple, la date réelle du ramassage de l'envoi) sont essentielles pour poursuivre l'analyse. À notre connaissance, l'entreprise DB Schenker n'a pas recours à un tel dispositif pour les tractions routières, et sa flotte de camions porteurs semble inadaptée à la mise en place d'un ensemble routier alternatif eu égard aux flux et aux contraintes de notre scénario.
## 3.2. Analyse de sensibilité et performances générales

La figure 7 ci-dessous rend compte de la sensibilité des émissions à la distance parcourue et la consommation du véhicule.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 7 : courbes (linéaires) des émissions de CO₂ en fonction de la distance pour différentes classes de consommation de diesel</figcaption></figure>

Source : Cohen, 2025

Il est particulièrement intéressant de noter que les émissions sont plus sensibles à la consommation qu'à la distance, ce qui suggère que l'augmentation des distances pour les tractions quotidiennes induite par la présence d'un site intramuros n'est pas le véritable problème. Les distances associées à $S = \sum_i (d'_i - d_i)$ sont parcourues par des véhicules équipés de moteurs puissants (voir figure 2 et section 2.2.3.), les flux massifiés nécessitant des charges utiles élevées. Il s'agit d'un élément essentiel car directement lié à la nature de l'activité de *DB Schenker*, illustrant une fois de plus la nécessité d'examiner la chaîne dans son ensemble.

Les sorties de notre simulation et les interprétations qui en découlent laissent entendre que les contraintes inhérentes à un resserrement logistique viennent compenser un dernier kilomètre moins polluant, à la fois sur le plan environnemental et sur le plan opérationnel. Une telle contradiction n'est pas surprenante, car l'étude approfondie de la chaîne de transport nous montre à quel point les maillons qui la composent sont interconnectés. Ce qui affecte un maillon aura nécessairement un impact sur les autres, et les résultats empiriques de cette étude renforcent ce paradigme.
Cela dit, il existe un consensus pour rendre la logistique urbaine plus durable, tant du point de vue des entreprises de transport que des décideurs politiques. L'utilisation de petits espaces dans les centres urbains (environ mille mètres carrés) pour des livraisons plus écologiques dans un rayon limité est déjà une pratique courante en France, y compris à Paris. Par exemple, *DB Schenker* exploite des entrepôts abandonnés pour le stockage de colis et dont les emplacements permettent de livrer les destinataires les plus proches à l'aide de vélos cargo et de véhicules utilitaires légers électriques, grâce à un partenariat avec *Les Triporteurs Français*, spécialiste de la livraison à décarbonée (https://www.lestriporteursfrançais.fr). Cependant, les volumes que les hubs périphériques reçoivent chaque jour en provenance d'autres plateformes situées sur l'ensemble du territoire métropolitain génèrent des trajets sur longue distance avec des poids lourds dont les itinéraires et les étapes sont déjà optimisés en termes de coûts (écologique et opérationnel), surtout si l'on tient compte des différents écueils des trois configurations de notre étude. Nous assistons à un verdissement progressif de la flotte de *DB Schenker* (https://pulse.dbschenker.com/fr) qui pourrait changer certaines choses à terme, mais ces investissements vertueux soulèvent malgré tout des questions économiques et logistiques que la consolidation urbaine ne saurait résoudre à elle seule.

La création d'installations logistiques modernes en périphérie des villes mais suffisamment proches pour permettre un dernier kilomètre plus vert constitue un compromis intéressant. Par exemple, en janvier 2024, *Sogaris* a mis en service le site de Vitry-Les Ardoines, à 5km au sud de Paris à vol d'oiseau. Cependant, il ne faut pas oublier que les opérations de transbordement sont au cœur même de l'activité de livraison de colis. La massification des flux sortants n'est efficace que dans les zones dotées d'un tissu industriel dense, et donc plus éloignées des centres urbains lorsqu'il est question de la région parisienne. Ce point corrobore les conclusions de (Robichet et Niérat, 2021) concernant la pertinence des emplacements actuels des plateformes de *DB Schenker* en Île-de-France.

Enfin, *Chapelle International* semble souffrir d'une sous-exploitation de son embranchement ferroviaire, car les ruptures de charge sont très coûteuses et les entreprises préfèrent ne pas compexifier le dernier kilomètre avec un transport multimodal.

Ces éléments nous amènent à nuancer la réelle valeur ajoutée du resserrement logistique pour les messagers opérant dans la région. Nous pensons qu'ils pourraient inciter les politiques publiques à prendre dûment en compte les obstacles financiers, opérationnels et environnementaux qu'une étude de cas comme celle-ci met en évidence...

## Conclusion

Ce travail met en lumière certaines spécificités de la messagerie routière en France. Nous avons utilisé les données d'exploitation fournies par l'entreprise *DB Schenker* afin d'évaluer les potentiels impacts d'un resserrement logistique en Île-de-France, une région à forte densité d'activité. Une relocalisation de certains hubs dans Paris intramuros a été smulée car propice à l'utilisation de véhicules décarbonés (vélos cargo) et synonyme d'une plus grande proximité avec les destinataires. Une telle démarche a pour but de favoriser un dernier kilomètre plus écologique.

Bien que le concept fasse sens quant à la réduction des émissions de polluants dans les zones de livraison, notre étude de cas montre que les contraintes économiques, techniques et logistiques qui sous-tendent sa mise en œuvre n'améliorent pas nécessairement le bilan global et créent des difficultés supplémentaires pour le transporteur.

Les écueils auxquels nous sommes confrontés dans notre scénario comprennent les prix du foncier, le coût de remplacement des véhicules thermiques, la flotte et la main-d'œuvre à
disposition, la capacité et l'autonomie des véhicules verts de substitution, l'accessibilité des
espaces logistiques et les flux à transporter. Pour l'entreprise, il en résulte des besoins
d'optimisation accrus, des impératifs de flexibilité, un recours probable à la sous-traitance, une
massification moins évidente, des opérations de manutention supplémentaires et des délais plus
serrés. Les bénéfices environnementaux d'un dernier kilomètre moins polluant sont ici
contrebalancés par des coûts opérationnels importants, ce qui conduit, au mieux, à un jeu à
somme nulle pour les différents acteurs concernés.

Les éléments précédents illustrent la complexité de la chaîne de transport et la nécessité de
regarder au-delà du dernier kilomètre, qui ne représente qu'un maillon parmi d'autres. L'activité
de messagerie est soumise à une logique d'optimisation qui dépend du tissu local et de son
 évolution. Nous pensons qu'il est important d'en tenir compte au vu des défis d'aujourd'hui et
de demain.
Bibliographie

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