Le contexte : un objectif de réduction des émissions de GES
Le réseau routier départemental de Loire-Atlantique s’étend sur plus de 4 200 km et constitue un maillage essentiel pour les déplacements quotidiens, le transport de marchandises et la cohésion territoriale. L’agglomération nantaise, en forte croissance démographique, exerce une pression accrue sur les infrastructures. Cette dynamique se traduit par une augmentation du trafic poids lourds et par une sollicitation continue du réseau, avec des conséquences sur sa dégradation et sur les besoins d’entretien.
Depuis plus de dix ans, le Département a mis en œuvre une démarche volontaire pour réduire les émissions de gaz à effet (GES) dans les travaux d’entretien routier : augmentation de l’utilisation d’agrégats d’enrobés, recours à des enrobés tièdes et à froid, expérimentations de techniques alternatives. Ces progrès sont le fruit d’un partenariat actif avec les entreprises locales de travaux publics. Toutefois, les analyses montrent que les gains obtenus demeurent insuffisants pour respecter la trajectoire de -20 % d’ici 2030, par rapport à 2019, sur le poste "entretien des chaussées".
Le gestionnaire recherche donc à optimiser sa politique d’entretien routier pour, d’une part, assurer un niveau de service convenable et, d’autre part, s’inscrire dans une trajectoire de baisse des émissions de GES : à la demande du gestionnaire, le Cerema a élaboré un outil d’aide à la décision pour comparer différentes politiques d’entretien suivant l’évolution des niveaux de service, les coûts et les émissions de GES sur une période de 50 ans.
Comparer des scénarios d'entretien
Afin de permettre au gestionnaire du réseau routier de traduire ces objectifs de réduction des émissions de GES en orientations opérationnelles, mesurables et soutenables dans le temps, il a été décidé de développer un outil évaluant les effets sur la période 2024-2073 de différents scénarios d’entretien sur l’état du réseau routier en regard des trois critères principaux que sont le niveau de service, le coût et les émissions de GES.
Le schéma synoptique suivant (figure 1) présente les six étapes de cette étude, regroupées en deux phases. La première phase (étapes 1 à 3) correspond à la construction de l’outil, la seconde phase (étapes 4 à 6) à l’exploitation des résultats obtenus :
Phase 1 : développer un outil de simulation de l’évolution de l’état des chaussées :
- Structurer les données disponibles auprès du gestionnaire pour : i) générer une image numérique du réseau routier, ii) établir la table des matériaux de chaussées utilisés pour l’entretien (avec leur coût et les émissions de GES associés) et iii) identifier le scénario d’entretien de référence,
- Développer deux modèles d’évolution de l’état des chaussées, l’un statistique pour les chaussées souples, l’autre mécanique pour les chaussées à assises traitées,
- Appliquer l’outil de simulation à partir du scénario de référence et de scénarios alternatifs.
Phase 2 : utiliser l’outil pour identifier les leviers permettant d’ajuster la politique d’entretien :
- Réaliser une analyse comparative des scénarios d’entretien : niveaux de service ciblés, émissions de GES, coûts financiers,
- Evaluer les principaux leviers de réduction des émissions de GES,
- Proposer des orientations pour la révision de la politique d’entretien du gestionnaire.
Compte-tenu de l’avancement de l’étude, cet article présente les quatre premières étapes dans les paragraphes suivants.
Structurer les données du département pour générer une image du réseau routier
1/ Elaborer une image du réseau routier départemental
Les sections courantes du réseau routier départemental sont discrétisées en 41882 sections élémentaires de 100 m. Les bretelles et les giratoires sont traités, quant à eux, comme des objets particuliers.
À partir des données disponibles (hiérarchisation du réseau, classes de trafic, données trafic, historique de travaux, historique des structures, données de carottages, …), un algorithme attribue les informations suivantes à chaque section élémentaire :
Matériel de la DIR Ouest - Arnaud Bouissou / TERRA un positionnement géographique (X,Y),
- une appartenance à une route,
- une catégorie de voie issue de la hiérarchisation,
- le contexte de la route (agglomération et hors-agglomération)
- une classe de trafic,
- les deux derniers travaux d’entretien réalisés : technique appliquée et année de réalisation,
- une structure de chaussée type (modèle de chaussée structurée, chaussée souple ou autres) lié à la catégorie 2025 et à la classe de trafic,
- l’année de construction de la structure pour les chaussées du réseau principal supportant un trafic T0 à T3,
- le trafic moyen journalier annuel (TMJA) 2023 pour les chaussées du réseau principal supportant un trafic T0 à T3,
- les taux de croissance du trafic passés et futurs pour les chaussées du réseau principal supportant un trafic T0 à T3.
L’analyse des données d’entrée a mis en évidence des besoins de consolidation.
En effet, les données patrimoniales telles que la nature des structures de chaussée et l’âge des couches de structures n’étaient pas organisées et formatées. C’est pourquoi il a été nécessaire d’exploiter manuellement l’ancienne base de données de l’historique de structures et d’améliorer la connaissance des structures de chaussées par croisement de différentes sources de données (carottages amiantes, recherches documentaires sur la mise en circulation de nouvelles sections, …).
En complément, il a fallu identifier plus précisément les données de trafic sur les différentes sections du réseau et harmoniser la dénomination des techniques d’entretien routier dans la base de données travaux. La qualité des données d’entrée et les travaux préparatoires de croisement et de consolidation influent sur la qualité des modélisations. L’image du réseau obtenue devient la base de données d’entrée pour les sous-modèles d’évolution du niveau de service.
2/ Etablir une table de matériaux, de leur coût financier et de leurs émissions de GES
Ce paragraphe présente les hypothèses et méthodes utilisées identifier les matériaux et techniques d’entretien utilisés, et définir les coûts financiers et les émissions de GES associés.
Les matériaux ont été classés selon l’historique des travaux et les bordereaux de prix, en précisant variantes, épaisseurs théoriques et densités. Certaines techniques, comme les enrobés à émulsion avec un taux d’agrégats d’enrobé particulier, ont été ajoutées pour permettre l’évaluation du levier de réduction des GES. Les purges localisées et l’incorporation d’agrégats sont initialement fixées à zéro, la température de fabrication étant supposée "à chaud".
Les surfaces de travaux et l’épaisseur moyenne de mise en œuvre ont été évaluées en considérant que la géométrie du réseau est discrétisée en éléments de 100 m, avec des largeurs forfaitaires de 7,5 m pour une route bidirectionnelle et de 10 m par sens pour une 2x2 voies.
Les émissions de GES ont été calculées pour chaque matériau à partir de la base SEVE-TP de juin 2025, avec des hypothèses sur la distance entre chantier et centrale (15 km pour enrobés à chaud/tiède, 30 km pour émulsion), et la prise en compte éventuelle du rabotage. Les émissions des technique bicouche (ESU) et d’enrobé coulé à froid (ECF) ont été estimées via des formules standard, en considérant les valeurs comme fixes dans le temps.
Les coûts financiers ont été établis à partir du bordereau du marché d’entretien du CD44 et des références techniques régionales, avec des prix 2024. Une projection future de l’inflation pourra être intégrée pour analyser l’impact sur le modèle.
Enfin, les données ont été récapitulées dans une table présentant pour chaque technique et variante : épaisseur usuelle, densité, coût par m², émissions de GES par m² et par km. Cela offre ainsi une base pour la simulation des choix d’entretien selon les objectifs financiers et environnementaux.
3/ Définir des scénarios d'entretien
Les simulations ont été réalisées à partir de quatre scénarios fictifs de politique d’entretien :
Pour cette phase de développement, le scénario 1 est désigné scénario de référence.
Simuler chaque scénario d'entretien grâce à des sous-modèles
Au préalable, les sections courantes sont regroupées en ensembles cohérents suivant le triplet : catégorie de réseau, classe de trafic et contexte de la route. En fonction des situations rencontrées, différentes agrégations sont réalisées par la suite pour réaliser les modélisations.
Pour étudier l’évolution du niveau de service du réseau découpé en ensembles cohérents aux horizons 2030 et 2050, deux sous-modèles ont été proposées pour les sections linéaires :
- Un sous-modèle d’évolution des "chaussées structurées" du réseau principal (RP) supportant des trafics T3 à T0 selon une approche mécanique (démarche rationnelle Alizé) prenant en compte, l’historique d’entretien et l’évolution du trafic constaté,
- Un sous-modèle d’évolution des "chaussées souples" basé sur les statistiques historiques du réseau des chaussées souples du réseau de desserte locale (RDL), quelque soit le trafic supporté, et du réseau structurant supportant un trafic T4 ou T5.
Pour les chaussées des bretelles et des giratoires, le niveau de service "bon état" est maintenu tout au long de la vie. Un scénario d’entretien unique est retenu : une réfection de la couche de roulement tous les vingt (20) ans sur réseau structurant avec six (6) cm de BBSG au liant modifié après rabotage.
1/ La sous-modèle d'évolution des "chaussées structurées"
La modélisation des chaussées structurées s’appuie sur dix sections témoins représentant 759 km, simulées selon l’approche mécanique rationnelle Alizé [1] [2]. Pour chaque section, l’évolution structurelle est évaluée à partir de l’historique d’entretien et du trafic observé, puis projetée dans le futur selon la stratégie d’entretien du gestionnaire associée à un scénario. Cette approche [3] calcule le "dommage" subi par la couche d’assise en comparant le nombre de poids lourds supporté à la capacité admissible, cycle par cycle, jusqu’à la ruine de la structure nécessitant une reconstruction ou réhabilitation lourde.
La modélisation repose sur les guides techniques et normes françaises en vigueur et sur la méthode d’altération des performances mécaniques des couches d’assise proposée dans le rapport de l’ "Étude des éco-comparateurs : Phase 3 : Étude du cycle de vie sur plusieurs scénarios de construction et d’entretien des chaussées" de 2018 [3]. Elle ne prend pas en compte la dégradation de la couche de surface liée au trafic et aux conditions climatiques, supposant que le gestionnaire assure l’étanchéité et privilégie l’entretien des couches de roulement dégradées.
Pour l’initialisation en 2023, chaque section se voit attribuer un scénario de vie et un programme d’entretien prévisionnel en référence à l’ensemble cohérent auquel elle est associée, avec estimation de l’année de rupture potentielle. Les travaux sont réalisés selon la priorité des sections les plus dégradées ou en retard, en tenant compte d’éventuels plafonds budgétaires ou limites d’émissions de GES. Le niveau de service est ensuite calculé sur une échelle simple (très bon, bon, dégradé, très dégradé) et enregistré dans une table de suivi.
Pour chaque année N suivante, l’algorithme applique le même principe : identification des sections nécessitant un entretien, priorisation selon budget ou niveau de service, réalisation des travaux et mise à jour des niveaux de service. Cette méthode permet de produire un suivi prévisionnel des travaux et de l’état structurel du réseau de chaussées structurées.
2/ Le sous-modèle d'évolution des "chaussées souples"
Les chaussées souples, constituées progressivement par rechargements, recalibrages et renforcements ponctuels, présentent une forte hétérogénéité et ne peuvent pas être modélisées comme les chaussées bitumineuses épaisses. La modélisation s’appuie donc sur l’historique des travaux (1973‑2024) pour établir des lois statistiques d’évolution du niveau de service en fonction du temps écoulé depuis le dernier entretien.
Deux grandes familles d’entretien sont identifiées : l’entretien structurel (avec apport significatif de matériaux) et la réparation de la surface. Quatre modalités combinant ces interventions sont définies, chacune décrite par une loi statistique d’évolution du niveau de service et une durée de vie moyenne. Ces lois sont basées sur plusieurs hypothèses :
- si les chaussées souples sont entretenues suivant ces règles depuis cinquante (50) ans, cela permet au gestionnaire d’obtenir l’équilibre optimum entre niveau de service et action d’entretien,
- si le gestionnaire apporte du matériau en épaisseur sur une chaussée souple, cela signifie que la chaussée est trop déformée pour garantir un bon niveau de service,
- si le gestionnaire régénère la surface d’une chaussée souple, cela signifie que la couche de surface n’assure plus sa fonction pour garantir un bon niveau de service,
- la distribution du délai entre deux entretiens respecte une loi normale, si ce n’est pas le cas, on fusionne les groupes de chaussée (RDLi, Tj) ayant un comportement attendu proche,
- le trafic a évolué de manière homogène sur un groupe de chaussée (RDLi, Tj),
- la population de sections est suffisamment grande pour vérifier une loi statistique.
La vie future d’une section est simulée sur 50 ans via un arbre décisionnel : on tire au sort la prochaine technique d’entretien selon les distributions historiques, on applique la modalité correspondante, on calcule le niveau de service annuel, puis on répète le processus après remise à niveau. L’agrégation de ces vies virtuelles sur l’ensemble des sections permet de prévoir le niveau de service annuel et les travaux d’entretien nécessaires.
Le niveau de service annuel d’une section est classé en quatre états (très bon, bon, dégradé et très dégradé) en fonction du délai écoulé depuis le dernier entretien comparé aux intervalles définis par la loi normale de chaque section.
3/ Assemblage des résultats
Les sous-modèles génèrent différents fichiers :
- au format géographique pour les cartes des niveaux de service estimées chaque année de simulation et les cartes des quantités de matériaux utilisées chaque année,
- au format tableur pour les tables des budgets annuels financiers et les tables des budgets d’émissions de gaz à effet de serre.
Les résultats sont ensuite assemblés en fonction des besoins d’analyse.
Présentation des résultats obtenus grâce à la simulation
Les résultats obtenus grâce aux simulations permettent une analyse approfondie et prospective de chaque scénario d’entretien.
Un scénario fictif a été retenu pour illustrer cet article ; les chiffres obtenus sont utilisés à titre indicatif et ne sont pas représentatifs de la politique d’entretien actuelle du gestionnaire. Ce scénario permet de calculer le budget et les émissions de GES possibles sur une longue période correspondant à deux mandatures, soit 12 ans.
Le budget moyen retenu de la période 2011-2023 incluant les giratoires et les bretelles est de :
- 11 994 208 euros (2024),
- 5 705 tCO2e (base SEVE juin 2025),
- 6478 tCO2e (base Empreinte).
Ce budget total peut être ventilé suivant trois ensembles : chaussées structurées (réseau principal), chaussées souples (tous réseaux), giratoires et bretelles (tableau 1).
| Ensemble | Budget annuel (euros 2024) | Emissions de GES (base SEVE juin 2025) | % du budget | % des émissions GES |
|---|---|---|---|---|
| Chaussées structurées (réseau principal) | 3 761 420,00 € | 1918 | 31,36 % | 33,62% |
| Chaussées souples (tous réseaux) | 7 566 375,00 € | 3444 | 63,08% | 60,37% |
| Giratoires et bretelles | 666 413,00 € | 343 | 5,56% | 6,01% |
Jusqu’à 20 % du budget de l’ensemble "chaussées structurées" peut être alloué à la réhabilitation des chaussées structurellement dégradées.
Les graphiques suivants (figures 2 et 3) présentent l’évolution des niveaux de service sur la période 2024-2073 selon les catégories du réseau (réseau principal noté RP ou de desserte locale noté RDL).
La carte suivante (figure 4) présente les niveaux de service projetés en 2050 :
Enfin, le tableau 2 présente la synthèse du budget et des émissions de GES en 2030 et en 2050 selon ce scénario :
| Budget 2030 (Euros de 2024) | Emissions de GES en 2030 (tCO2eq base juin 2025) | Budget 2050 (euros de 2024) | Emissions de GES 2050 (tCO2eq base juin 2025) | |
|---|---|---|---|---|
| Réseau principal | 5 384 795,00 € | 2508 | 5 430 747,00 € | 2500 |
| Réseau de desserte locale | 7 457 298,00 € | 2977 | 7 422 435,00 € | 2973 |
| Giratoires et bretelles | 666 413,00 € | 343 | 666 413,00 € | 343 |
| TOTAL | 13 508 506,00 € | 5828 | 13 519 595,00 € | 5816 |
| Ecart par rapport BEGES 2019 4815 tCO2eq (base SEVE juin 2025) | 21% |
| 21% |
Analyse comparative des simulations à partir des 4 scénarios
L’analyse comparative des premières simulations est présentée dans le tableau 3. On propose de fixer arbitrairement trois critères pour évaluer les résultats :
- le niveau de service des chaussées doit être maintenue à 80 % (états "très bon" et "bon"),
- la baisse des émissions de gaz à effet de serre par rapport au scénario de référence est de -20 % en 2030,
- le budget financier doit rester soutenable dans le temps (12 000 000 euro par an (base 2024).
| Niveaux de service des chaussées structurées | Niveaux de service des chaussées souples | Emissions de GES | Budget financier | |
|---|---|---|---|---|
| Scénario 0 | -- Les chaussées structurellement dégradées sont abandonnées | -- Le pourcentage de niveau de service "très bon et bon" se stabilise en dessous de 70 %. | ++ Une meilleure répartition entre les techniques minces et les techniques épaisses impliquant une baisse par rapport à la référence 2019. | - L’abandon de sections du réseau facilite l’entretien des autres sections. Néanmoins, le réseau n’est plus viable à terme |
| Scénario 1 (référence GES) | - Les chaussées structurellement dégradées sont régulièrement réparées (environ 3 km par an) ce qui est inférieur au besoin. | -- Le pourcentage de niveau de service "très bon et bon" se stabilise en dessous de 70 %. | + ou - Ce scénario permet de calculer la référence 2019 et les seuils 2030 et 2050 à atteindre | + ou - C’est le budget correspondant à la référence des émissions de GES. Il n’apparaît pas satisfaisant pour maintenir le niveau de service du réseau |
| Scénario 2 | - Les chaussées structurellement dégradées sont régulièrement réparées (environ 3 km par an) ce qui est inférieur au besoin. | + Le pourcentage de niveau de service "très bon et bon" se stabilise à 80 % environ. | - Des émissions de GES supérieures par rapport à la référence 2019 dû à l’augmentation des budgets sans une modification substantielle des matériaux utilisés. | - Ce scénario propose un budget équilibré plus élevé que la référence. Toutefois, il ne permet pas de stabiliser le niveau de service du réseau structurant. |
| Scénario 3 | - Les chaussées structurellement dégradées sont régulièrement réparées (environ 3 km par an) ce qui est inférieur au besoin. | ++ Le pourcentage de niveau de service "très bon et bon" remonte au-delà de 90 %. | -- Une meilleure répartition entre les techniques minces et les techniques épaisses impliquant une hausse par rapport à la référence 2019. | -- Ce scénario impose un budget élevé et volontariste. La mauvaise répartition entre les classes de chaussées nuit à l’efficacité de l’entretien. |
L’analyse comparative des résultats obtenus pour les trois scénarios fictifs testés (scénarios 0, 2 et 3) ne fait apparaître aucun scénario satisfaisant l’équilibre entre un pourcentage de niveau de service (cible fixée à 80%), un budget maîtrisé et la baisse des émissions de gaz à effet de serre.
Toutefois, on peut d’ores et déjà identifier les principaux leviers à activer comme augmenter la part de budget nécessaire à la réhabilitation, ajuster le budget alloué au réseau de desserte locale ou décarboner les travaux en massifiant les techniques de chaussées moins émettrices. Les simulations permettent d’évaluer les baisses d’émissions de gaz à effet de serre associées à chaque levier.
Cette analyse illustre l’aide décisionnelle qu’apporte les simulations.
Recommandations et perspectives
L’étude met en lumière plusieurs enseignements transposables à d’autres gestionnaires routiers. La qualité des données patrimoniales est un préalable essentiel : l’exemple du CD44 illustre les difficultés liées aux bases de données hétérogènes et aux historiques incomplets.
Les choix techniques influent directement sur le bilan carbone. Par exemple, les premiers résultats de l’étude confirment que l’intégration d’agrégats recyclés ou l’utilisation d’enrobés tièdes permettent de réduire significativement les émissions sans augmentation du budget attribué aux travaux.
L’évaluation périodique de l’état du réseau et la programmation pluriannuelle de l’entretien sont indispensables [4] ; elles permettent de lisser les budgets, d’anticiper les besoins et d’éviter des dépenses massives liées à des reconstructions en urgence.
Le travail partenarial avec les entreprises routières est un facteur clé de réussite ; la transformation de l’écosystème local conditionne la capacité à produire des quantités suffisantes de matériaux à plus faible émission de gaz à effet de serre.
En outre, l’expérience démontre que l’intégration systématique de la dimension carbone dans la gestion patrimoniale change la logique décisionnelle : il ne s’agit plus seulement de maintenir un niveau de service, mais de le faire avec un impact maîtrisé sur le réchauffement climatique.
À partir de notre démonstration, plusieurs recommandations peuvent être formulées pour les gestionnaires routiers :
Poster de présentation :