GUIDE VÉLO

Les comptages automatisés recensent sans interruption le nombre de vélos sur un itinéraire donné. Ils sont en général effectués à l’aide de capteurs intégrés à la chaussée (boucles à induction) qui détectent les vélos grâce à leur signature magnétique. D’autres technologies comme des capteurs, radars ou caméras existent également. Des bornes ou totems affichent le nombre de vélos comptés et servent d’outils de communication.

Les comptages de vélos sont un outil essentiel pour analyser les effets des mesures de promotion et faire le suivi de l’évolution du trafic (monitoring). Ils quantifient et rendent visible le trafic vélo. Ainsi, ils sont utiles pour le dimensionnement des aménagements cyclables et servent à la fois d’instrument de planification et de support de communication.

Comparativement au trafic motorisé, les réseaux de compteurs pour le vélo sont encore peu développés en dehors des principales villes. Il y a pourtant un besoin de disposer d’une base de données des comptages sur l’ensemble du territoire national et de la mettre à disposition du public.

Compter un vélo reste plus compliqué que de compter une voiture en raison de sa plus faible empreinte. Les données de comptages sont parfois corrigées pour tenir compte des pannes, des erreurs ou de la météo.

Une étude sur les comptages de vélos est réalisée depuis 2018 par l'Observatoire universitaire du vélo et des mobilités actives (OUVEMA), sur mandat de l'OFROU depuis 2019. Voici quelques-unes des conclusions principales de l'édition 2022:

• Les comptages vélos représentent une source très peu exploitée pour analyser l'évolution du trafic cycliste.
• En 2021, un total de 20 cantons et 13 villes suisses disposent d'un réseau de compteurs automatisés de vélos.
• Dans les agglomérations, près de 80% des compteurs ont enregistré une augmentation entre 2017 et 2021. Plus d’un tiers des postes (38%) a vu une augmentation annuelle moyenne de 5% ou plus.
• L'absence d'une centralisation et le manque de couverture spatiale des comptages rendent les données difficilement comparables.