Les études de cas suivantes sont présentées dans ce chapitre :
JASON J. BITTNER & DAVID K. HEIN, Applied Research Associates, Inc., USA & Canada
Afin de garantir que l'état de la chaussée est adéquat pour maintenir la facilité d'utilisation, le confort et la sécurité des voyageurs, les contrats de concession comprennent généralement un ensemble de conditions décrivant le type et la fréquence des contrôles et les niveaux minimums acceptables de performance de la chaussée. La capacité à répondre à ces critères est une partie importante du projet et est décrite dans le plan d'exploitation, d'entretien et de réhabilitation.
La performance des chaussées et leur conformité aux exigences du projet peuvent être mesurées de différentes manières. Les contrats de concession typiques se concentrent sur les éléments qui ont le plus d'impact sur la sécurité et le confort de conduite de la chaussée. Les conditions les plus courantes identifiées dans les accords de concession pour les projets autoroutiers sont les suivantes
L'IRI est devenu l'élément de choix pour refléter le niveau de confort de conduite d'une chaussée. L'IRI reflète l'état de service de la chaussée, le confort de conduite (Patterson), et même la consommation de carburant du véhicule (Taylor). Généralement, une valeur maximale de l'IRI est spécifiée pour une longueur de section donnée (c'est-à-dire un IRI moyen de 2,5 m/km pour chaque 50 m de longueur de voie). Outre une valeur maximale d'IRI, il est également de plus en plus courant que les contrats de concession spécifient également une répartition donnée des valeurs d'IRI afin de garantir que l'ensemble du réseau ne soit pas maintenu au seul niveau minimum d'acceptabilité. Une distribution cumulative typique du profil IRI utilisé dans peut être vue ci-dessous (NBDOT).
Figure 1.3.5.1 Distribution cumulative du profil IRI
Un élément unique de certains des contrats de concession est l'utilisation de distributions d'indicateurs de performance clés comme celles présentées dans la figure ci-dessus. Ces répartitions ajoutent un nouveau niveau de complexité à la prévision et à la budgétisation des activités de réhabilitation.
Les applications logicielles PMS typiques permettent une grande variété d'objectifs lors de l'analyse des prévisions. Toutefois, elles ne sont pas conçues pour répondre aux besoins dynamiques de l'analyse de la distribution. Cela s'est avéré être l'un des aspects les plus difficiles de la réalisation de prévisions à long terme (c'est-à-dire sur 5 ans). Le plan le plus optimal pour un concessionnaire est de planifier les activités de réhabilitation de telle sorte qu'en conjonction avec la détérioration des sections non réhabilitées, il atteigne tout juste la distribution de l'IRI l'année suivante. Les modèles traditionnels de performance des chaussées pour l'IRI seraient développés par le moyen d'un graphique de l'âge par rapport à l'IRI. La figure suivante montre le graphique de l'âge par rapport à l'IRI pour un état d'autoroute typique avec plus de 5 000 sections de gestion de la chaussée de 50 m de long chacune.
Figure 1.3.5.2 Âge vs. IRI
La nature des exigences en matière d'IRI est telle que les sections de chaussée présentant un IRI supérieur à 2,5 mm/m sont programmées pour une réhabilitation chaque année. Les mesures de réhabilitation prises peuvent être très localisées pour remédier à une bosse ou à un tassement et tant que l'IRI pour la section de 50 m est réduit à moins de 2,5 m/km, la section est conforme aux exigences du projet. Il est très difficile de prévoir quand une section individuelle peut dépasser la limite de 2,5 mm/m, car des sections de chaussée "rugueuses" peuvent apparaître très rapidement.
Afin de développer une indication de l'impact du programme d'entretien et de réhabilitation des chaussées sur la répartition de l'IRI par rapport aux exigences du contrat de concession, une analyse du taux de changement de l'IRI a été réalisée. Le taux moyen de changement de l'IRI de 1,6 % au cours des cinq dernières années a été choisi pour représenter la réduction typique de l'uni sur les sections qui n'ont pas été améliorées par des mesures d'entretien ou de réhabilitation. Cette réduction moyenne de l'IRI a ensuite été appliquée à l'ensemble des IRI mesurés pour toutes les sections de 50 m qui n'ont pas été améliorées afin de déterminer l'IRI attendu pour chaque section. Pour les sections qui ont été améliorées, les valeurs de l'IRI ont été "réinitialisées" et attribuées aux seuils comme indiqué dans le tableau suivant. Ces seuils sont nécessaires parce que le résultat de la maintenance pour améliorer l'IRI n'aboutira pas au même IRI pour toutes les sections.
Table 1.3.5.1: Répartition des IRI
Le pourcentage de sections "améliorées" dans chaque ligne représente l'amélioration attendue en raison des mesures de réhabilitation prises pour les sections de chaussée qui ont dépassé une valeur IRI de 2,5 mm/m, c'est-à-dire que 25 % des sections ont été améliorées, passant d'une valeur IRI supérieure à 2,5 mm/m à une valeur de rugosité inférieure à 0,8 mm/m. Le nombre de sections "améliorées" dans chaque casier a ensuite été ajouté à l'ensemble de données de l'IRI "détérioré" sur la base d'une détérioration moyenne de 1,6 % par an pour déterminer la nouvelle courbe de distribution cumulative de l'IRI. La courbe pour 2018 est présentée ci-dessous. (Pas de courbe)
Un exercice similaire a ensuite été réalisé pour les 5 prochaines années de la concession, sur la base des opérations d'entretien et de réhabilitation prévues dans le plan quinquennal actuel et du taux annuel moyen de détérioration attendu.
La modélisation des performances de distribution cumulative décrite ci-dessus permet au concessionnaire de déterminer activement l'impact du plan quinquennal actuel de maintenance et de réhabilitation sur la distribution cumulative de l'IRI et d'optimiser ses investissements annuels.
Paterson, W.D.O. International Roughness Index: Relationship to Other Measures of Roughness and Riding Quality. In Transportation Research Record 1084, National Research Councel, Washington, D.C., 1987.
Taylor, G.W., and J.D. Patton. Effects of Pavement Structure on Vehicle Fuel Consumption – Phase III Report CSTT-HVC-TR-068. National Research Council of Canada, 2006.
New Brunswick Department of Transportation (NBDOT). OMR – Asset Management Requirements Trans Canada Highway Project Attachment 61. Fredericton, New Brunswick, 1998.
UGO DIBENNARDO, ANAS S.p.A, Italy.
ANAS S.p.A., la principale agence routière italienne, gère plus de 32 000 km de routes nationales, dont des centaines de ponts et de tunnels. Dans le but d'optimiser les efforts techniques et économiques et de mettre en place une stratégie de planification rénovée, un système de gestion des chaussées (PMS) a été mis en place "en interne". Il fait partie d'un projet plus large visant à proposer une gestion du patrimoine routier (RAM), qui suggère une allocation appropriée des fonds en fonction des besoins d'entretien requis. Plus précisément, le RAM est en mesure de proposer des stratégies techniques et financières optimales à long terme pour planifier les activités d'entretien de tous les actifs impliqués dans un réseau routier (par exemple, les chaussées, les ponts, les tunnels).
Au cours de la dernière décennie, de nombreux PMS ont été développés dans le monde entier. Toutefois, chaque système doit tenir compte des particularités du réseau routier concerné et traiter des questions spécifiques liées aux conditions locales. En conséquence, l'ANAS a décidé de développer son propre logiciel, un système convivial centré sur une approche basée sur la performance. Intégrant les paramètres de contrôle imposés par le ministère italien des infrastructures et des transports pour surveiller l'état des chaussées, ANAS PMS propose des outils décisionnels simples pour planifier l'entretien des routes, ce qui permet d'identifier et de hiérarchiser efficacement les sites nécessitant des réparations.
L'objectif final du système proposé est de créer un outil simple de soutien au processus décisionnel pour allouer correctement les fonds et optimiser les activités techniques. Le système aidera les techniciens et les gestionnaires des routes à mettre en place un réseau d'infrastructures efficace, qui doit garantir la sécurité et de bonnes conditions de service aux usagers, ainsi que durabilité / bénéfices en termes de ressources financières et d'efforts techniques pour l'agence des routes.
Sur la base des résultats du système proposé, l'ANAS a cherché à identifier les priorités d'entretien et de réhabilitation nécéssaires au fil du temps, en proposant des solutions de réparation rentables et techniquement efficaces capables de respecter les exigences en matière de budget et de performance (c'est-à-dire minimiser les activités d'entretien en termes de fréquence et de coûts et maximiser la performance de la chaussée). La mise en œuvre du système et la stratégie de planification qui en découle garantiront des infrastructures de haute qualité ainsi que des économies pertinentes grâce aux avantages directs et indirects pour les usagers et les gestionnaires de la route.
Chaque année, l'ANAS, par l'intermédiaire de son centre de recherche expérimental, surveille son réseau routier afin de détecter les principaux paramètres de vérification de l'état des chaussées (par exemple CAT, IRI, HS) demandés par le ministère italien des infrastructures et des transports. Cette vaste campagne de surveillance met à disposition une énorme quantité de données qui peuvent être exploitées pour le développement d'un PMS fiable sans nécessiter d'efforts supplémentaires en termes d'équipement et/ou de caractéristiques complexes (c'est-à-dire sans coûts supplémentaires).
En ce sens, la première étape du processus de construction du PMS (toujours en cours) a été le développement d'une méthode d'élaboration qui inclut les paramètres de performance de la chaussée mentionnés ci-dessus et régulièrement mesurés par ANAS pour la détermination de la notation de la chaussée. Plus précisément, une méthodologie simple a été proposée pour élaborer toutes les données historiques enregistrées par les équipements d'investigation du site et les inspections visuelles. L'analyse fournit deux principaux indicateurs de performance, qui décrivent les conditions fonctionnelles et structurelles de la chaussée :
Sur la base de la combinaison des notations IF et IS (figure 1.3.5.3), le niveau d'état actuel du revêtement routier est identifié comme étant résumé par le paramètre IRD (Index of Distress Relevance).
Les expressions et les relations entre les paramètres décrits ci-dessus sont présentées ci-dessous :
Table 1.3.5.2: Catégories CAt et IRI
Figure 1.3.5.3 Notation de l'état de la chaussée
Deux tronçons de 5 km de routes à double chaussée ayant la même catégorie de trafic et de structure (c'est-à-dire la catégorie de route B - soumise à un trafic intense - figure 1.3.5.3) ont été analysés en termes d'IRD. Les sections ont été sélectionnées en tenant compte des besoins d'entretien préalablement identifiés sur la base de l'expérience empirique des techniciens des agences routières. Une section a été sélectionnée parmi celles identifiées en "mauvais état" (c'est-à-dire nécessitant des réparations - figure 1.3.5.4). L'autre, récemment reconstruite, a été choisie parmi celles en "bon état" qui ne nécessitent pas une réhabilitation prioritaire (figure 1.3.5.5). Pour chaque section, les données CAT et IRI ont été analysées comme décrit précédemment et des rapports d'inspection visuelle ont été élaborés pour déterminer les IF, IS et IRD comme résumé ci-dessous. Pour la première section, les données enregistrées sur deux périodes différentes ont été examinées dans le but de vérifier la capacité du système à identifier l'évolution de la dégradation dans le temps.
Figure 1.3.5.4 Structure de la chaussée
Figure 1.3.5.5 a) RA 11 (2017); b) RA 08 (2015); c) RA 11 (2017)
Table 1.3.5.3: Elaboration des données IRI et CAT
Table 1.3.5.4: Evaluation de l'état des chaussées
Les résultats présentés dans les tableaux 1.3.5.3 et 1.3.5.4 valident la fiabilité de la méthode d'élaboration basée sur les performances proposée par l'ANAS pour identifier l'état de la chaussée. L'IRD classe correctement les routes en fonction du niveau de dégradation : un meilleur taux d'IRD caractérise la section de route récemment restaurée (RA 11). Dans le même temps, la section de route nécessitant un entretien (RA 08) présente des valeurs ICAT et IIRI qui se dégradent avec le temps avec une réduction globale du taux d'IRD, comme prévu en raison de la détérioration plus importante enregistrée lors de la dernière inspection de la route. Sur la base de ces constatations, afin de rétablir des conditions de chaussée acceptables, l'ANAS a prévu des entretiens spécifiques sur la route RA 08 (menés en 2017 et 2018).
Ainsi, avec peu d'efforts en termes d'acquisition de données et de calculs mathématiques, le paramètre IRD est capable de fournir facilement une image complète de l'état actuel de la chaussée de l'ensemble du réseau routier et démontre la sensibilité à s'ajuster en fonction de l'évolution de la dégradation.
La prochaine étape du développement du PMS d’ANAS est la mise en place de modèles d'évolution provisoires basés sur les conditions climatiques et de trafic ainsi que sur les effets du vieillissement dans le temps. En appliquant des lois d'évolution au paramètre IRD, l'IDF (Index of Future Deterioration) sera identifié, permettant ainsi de saisir à l'avance les besoins et les priorités d'entretien du réseau routier et leur évolution.
En ce sens, pour la construction de lois d'évolution fiables, la vaste base de données historiques enregistrée au fil du temps par le centre de recherche ANAS constitue une ressource irremplaçable. La combinaison des informations de l'IDF avec les données de l'inspection visuelle, qui fournissent des indications utiles sur les causes de détérioration, aide les techniciens à identifier les solutions techniques les plus réalisables et les plus efficaces. À cet égard, en fonction du type et de l'extension de la dégradation ainsi que des valeurs de l'IFD, un catalogue d'opérations de maintenance standardisées viendra appuyer les décisions techniques. Enfin, en fonction des besoins techniques et des disponibilités budgétaires, l'ANAS peut planifier une stratégie d'action à long terme prudente, qui permet de réaliser des économies importantes et d'assurer l'efficacité technique.
Le PMS d’ANAS démontre une capacité optimale à identifier les lacunes et les besoins de maintenance prioritaires, permettant une meilleure allocation des ressources ainsi qu'une efficacité technique. Avec des efforts très limités en termes de recherche et de calcul de données, le système proposé peut facilement fournir une image fiable de l'état actuel de la chaussée du réseau routier, démontrant la sensibilité à s'ajuster en fonction de l'évolution de l'endommagement.
ANAS PMS demonstrates optimum capability in identifying gaps and priority maintenance needs, allowing for better allocation of resources as well as technical efficiency. With very limited efforts in terms of data finding and calculation, the proposed system can easily provide a reliable picture of the current pavement condition of the road network, demonstrating the sensibility to adjust according to distress evolution.
Séminaire mondial ASPHALTICA. 2018 : "Système de gestion des chaussées - Le projet de l'ANAS", présenté par Ugo Dibennardo et Tullio Caraffa. Rome, Italie. 26 octobre 2018.