La complexité de faire des analyses de la fraude et des différentes pratiques de contrôle
La fraude dans les transports publics est difficile à évaluer et à comparer entre les réseaux, pour deux raisons principalement :
- L’absence de suivi continu de la fraude. La fraude est suivie mensuellement à travers les statistiques de contrôle, ce qui aboutit à un taux de fraude « apparent » (ou taux de verbalisation), largement sous-estimé par rapport à la fraude réelle, compte tenu des mécanismes d’évitement des contrôles.
- Les réseaux ne définissent pas la fraude de la même manière. Certains réseaux tolèrent la non-validation d’abonnement tandis que d’autres la combattent activement comme toute forme de fraude et exigent le paiement d’un « forfait » de non-validation symbolique.
Les enquêtes terrain et leurs limites
En l’absence de mesure continue « interne », les réseaux recourent aux enquêtes de fraude de manière régulière (une fois par an pour les plus fréquentes), qui servent de support de dialogue entre les autorités organisatrices de la mobilité (AOM) et les opérateurs de transport pour orienter les actions de prévention et de lutte contre la fraude. Ces enquêtes fraude apportent des résultats très différents selon les méthodes choisies par les prestataires et leur donneur d’ordre, dont 3 méthodes sont répertoriées à ce jour :
- La méthode par grappe, fondée sur une sélection aléatoire des trajets et une sélection quasi-exhaustive des voyageurs dans les zones sélectionnées. Cette méthode est privilégiée sur les réseaux de grande taille du fait de son coût.
- La méthode à la montée. À chaque arrêt, l’enquêteur à bord du véhicule sélectionne les voyageurs de manière aléatoire selon leur ordre de montée.
- La méthode par tirage, où un enquêteur se positionne sur une ligne et une période jugée représentatives. Un voyageur est sélectionné tous les X voyageurs.
Ces méthodes présentent des biais de caractérisation des fraudeurs (modification de comportement à vue de l’enquêteur ou déclaration non honnête) ainsi que des biais sur le volume mesuré de la fraude.
En effet, certaines périodes ne sont pas appréhendées par les enquêtes, comme les débuts ou fins de journée, ou les week-ends, voire même les heures de pointe qui empêchent certaines validations du fait de la saturation des bus. Aussi, certaines lignes ou bouts de ligne sont assez mal appréhendés du fait de faibles volumes, tout comme les courts voyages excentrés du réseau, très sujets à la fraude. Par ailleurs, il arrive régulièrement que des enquêteurs évitent d’interroger certains publics du fait de la perception de risque d’agressivité. De fait, les enquêtes fraude, bien que plus réalistes que les contrôles, ont tendance à sous-estimer la fraude réelle.
Ces biais n’empêchent cependant pas les enquêtes fraude de fournir des ordres de grandeurs, mais les comparaisons entre réseaux sont fortement limitées. De même, il est très hasardeux de comparer les résultats d’un même réseau d’une année à l’autre. En effet, malgré une continuité méthodologique, le choix des enquêteurs et leur personnalité effective sur le terrain influent fortement sur le résultat d’une enquête.
L’impact de la pandémie Covid sur l’évolution de la fraude
À ces biais s’ajoutent l’évolution des comportements frauduleux en lien avec la pandémie Covid ainsi que le retour plus ou moins complet de la clientèle à bord des transports publics. Ce contexte exceptionnel a conduit à l’absence quasi totale d’enquêtes fraude entre 2019 et 2021 (pour certains réseaux) voire 2022 (pour la majorité des réseaux), entretenant le flou sur la réalité de la fraude dans un contexte post-pandémique.
Aujourd’hui encore, on s’interroge sur l’impact indirect de la dégradation du pouvoir d’achat sur la fraude (ou la fréquentation) dans les transports en commun, sans être en mesure de le quantifier, faute de mesure objective continue.
Comment suivre la fraude et son évolution de manière continue et précise ?
À partir de ce constat, Fraud Tracker propose de mesurer la fraude en continu dans les transports publics, en s’appuyant sur les cellules de comptage et les validations. La différence entre les deux sources de données, prises véhicule par véhicule, permet effectivement de quantifier des comportements frauduleux (absence de titre ou absence de validation).
Avant tout chose : améliorer la qualité des données pour plus de précision
En préalable à toute comparaison, les données de comptage et de validation sont traitées à l’aide d’algorithmes pour mesurer leur cohérence et améliorer leur fiabilité. Les algorithmes de traitement des données de comptage corrigent les incohérences éventuelles en croisant ces données avec un historique de données de comptage ainsi que les validations (par exemple, on ne devrait pas trouver sur un arrêt moins de personnes en comptages que de personnes ayant validé). Les données de validations sont également croisées avec les données SAE pour en réduire les données brutes inconnues, comme les validations délocalisées dont on connaît néanmoins les numéros de véhicule et les horaires, et dont l’information de localisation pourra être trouvée dans le SAE.
Cette mise en qualité, consistant en un « débruitage » des données de comptage et la relocalisation de validations, est un préalable indispensable à une comparaison fiable entre les données des deux sources. Cette comparaison permet de nombreux cas d’usage.
Le suivi de la fraude en continu
En premier lieu, Fraud Tracker offre la possibilité de suivre la fraude en continu sur le réseau : il est désormais possible de connaître la fraude ligne par ligne, arrêt par arrêt, jour par jour ainsi que pour chaque période horaire de fonctionnement du réseau. Cette fraude peut être mesurée en valeur absolue (en nombre de fraudeurs) comme en valeur relative (en % de fraudeur). Cette vision spatio-temporelle de la fraude permet ainsi de prioriser les zones de contrôle, elle permet d’assurer une mesure de l’efficacité de l’action anti-fraude de manière générale comme au niveau local. Par exemple, on peut s’assurer qu’un ensemble d’opérations coordonnées sur un quartier permet de réduire durablement la fraude sur le secteur.
Le suivi des actions de lutte contre la fraude
Ensuite, la donnée de fraude mesurée dans Fraud Tracker peut être croisée précisément avec la donnée de contrôle des titres de transport, pour s’assurer de l’adéquation entre l’effort des équipes de terrain et l’évolution des pratiques frauduleuses. Un secteur fortement contrôlé où persiste un niveau important de fraude devra faire l’objet d’actions de lutte qui vont au-delà de la dimension du simple contrôle. À l’inverse, les équipes de contrôle seront invitées à contrôler des secteurs plus faiblement investigués où on constate un niveau de fraude plus élevé que la moyenne. Aussi, Fraud Tracker permet de suivre en temps réel le taux de contrôle des équipes du réseau, et non plus seulement une fois par mois lorsque vient l’heure d’éditer les tableaux de bord de l’activité de contrôle.
La planification en temps réel des contrôles
Enfin, Fraud Tracker donne l’information en temps réel, pour chaque arrêt desservi sur le réseau, ce qui permet son utilisation par les équipes de terrain. Ainsi, une équipe présente pour un secteur pourra identifier pour chaque arrêt les horaires de prochain passage de bus, leur affluence et la fraude probable à bord. Ce qui permettra de prioriser les véhicules à contrôler au regard des ressources disponibles sur le terrain.
Ainsi, sans viser à remplacer les enquêtes fraude, Fraud Tracker constitue un moyen complémentaire de suivi continu de la fraude et d’optimisation de la planification des opérations de contrôle, lesquelles peuvent être rendues efficaces sur le terrain grâce à un module qui permet de connaître la fraude dans un bus arrivant à l’arrêt de terminus.
Avec Fraud Tracker comme outil de suivi quantitatif spatio-temporel de la fraude, la vocation des enquêtes fraude peut être réorientée sur un aspect qualitatif de compréhension des motivations de la fraude, avec une représentativité davantage travaillée. Cela permet de remettre au goût du jour la méthode d’enquête mixte de non-validation, très peu utilisée, qui consiste à n’interroger que les voyageurs n’ayant pas validé, permettant une bien meilleure représentativité des enquêtés fraudeurs.
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