Les études d’impact des Zones à Faibles Émissions (ZFE) – Une réalité sous tension
France-Soir, IALes Zones à Faibles Émissions (ZFE), déployées dans des métropoles françaises pour réduire la pollution, s’appuient sur des études d’impact censées évaluer leurs effets sur l’environnement, la santé publique et la société. En théorie, ces études, réalisées par des bureaux spécialisés ou des organismes comme l’ADEME, nécessitent des mois, voire des années, pour collecter des données fiables, analyser les impacts multidimensionnels et proposer des ajustements. Pourtant, la rapidité avec laquelle les lois sur les ZFE ont été adoptées – parfois en moins d’un an entre l’annonce et l’application – soulève des doutes sérieux : ces études ont-elles été menées avec la rigueur nécessaire, ou ont-elles été bâclées ?
Voilà les villes concernées par les ZFE : 
Une véritable étude d’impact exige une prise en compte exhaustive des facteurs humains et socio-économiques : comment les restrictions affectent-elles les ménages modestes sans accès à des véhicules conformes ? Quel est l’impact sur les petits commerçants ou les travailleurs pendulaires ? Trop souvent, ces dimensions semblent reléguées au second plan, sacrifiées au profit d’objectifs environnementaux affichés comme prioritaires. La précipitation dans l’adoption, et surtout l’intransigeance dans la mise en place des ZFE laisse penser que ces analyses, loin d’être approfondies, ont pu être réduites à des formalités administratives, négligeant les réalités vécues par les populations concernées. Cependant, plusieurs sources dans les divers ministères concernés (transition énergétique, intérieur et transport) rapportent « un nombre incroyable de pressions politiques pour la mise en place de cette loi pour faire plaisir au patron », « des pressions accrues de Bruxelles sous peine de sanctions, sans que ne soient prises en considération la réalité des gens » ou encore « une totale indifférence des ministères aux difficultés rencontrées par les Français, cela en est même dogmatique ».
À ce jour, aucune administration n’a officiellement utilisé une intelligence artificielle (IA) pour produire ces études d’impact. Cependant, à l'ADEME, on évoque « des pressions politiques accrues pour finaliser ce travail quoiqu'il en coûte et que les résultats justifient les volontés politiques : si vous avez des états d'âme demandez à une IA de le faire ». Des outils numériques, parfois dopés à l’IA, seraient déjà mobilisés pour écrire des textes de lois à l’UE, pour traiter des données de pollution ou de trafic, comme à Londres avec l’Ultra Low Emission Zone (ULEZ), où des systèmes automatisés surveillent les émissions. Si l’IA peut accélérer les calculs, elle ne garantit pas la qualité des résultats si les données d’entrée sont biaisées, incomplètes ou fondées sur des croyances, des inversions de réalité ou des injonctions paradoxales (En effet les plus riches, les élites et gouvernants adeptes des transports en avion privé ou des passe-droits ne s’illustrent pas comme exemple de la vertu et des lois qu’ils promeuvent).
Car le cœur du problème se trouve bien là : si les données scientifiques servant de base aux études d’impact ne reposent pas sur des observations objectives, ou si elles ignorent les dynamiques socio-économiques et humaines, elles ne produisent pas des études d’impact, mais des opinions déguisées en faits.
Or, des lois ne peuvent pas légitimement reposer sur des opinions, sinon c’est le règne de l’arbitraire. Les citoyens méritent des décisions fondées sur des analyses transparentes, rigoureuses et inclusives, pas sur des raccourcis politiques ou des hypothèses fragiles.
Reprenons l’exemple des décisions sur le passe vaccinal et l’obligation vaccinale des soignants et d’autres professions. À ce jour, les contrats des vaccins n’ont pas été demandés, ni vus par les parlementaires avant la prise de décision. Alors si les études d’impact de la politique sanitaire ont été construites de la même manière que celles pour les ZFE, en l’occurrence, sans voir les contrats ou des données fiables, c’est un véritable problème.
Et, il n’est donc pas étonnant que 64 % des Français pensent que « si les instances décisionnaires qui nous gouvernent n'ont pas eu accès aux contrats des vaccins avant de prendre une décision, ils ne peuvent pas déclarer avoir agi dans l'intérêt du citoyen ».
En conséquence, il devient donc nécessaire de suspendre la loi ZFE et de procéder à un réexamen urgent des processus des ZFE, avec des études d’impact indépendantes– longues si nécessaire, mais complètes.
Un sondage (17 janvier 2025) France-Soir/Bonsens.org révèle que 77 % des Français estiment que le gouvernement doit revoir sa politique climatique en intégrant des avis divergents, tandis que 56 % jugent que la loi ZFE devrait être immédiatement abrogée.
Ces chiffres traduisent un rejet clair des approches actuelles et un appel à des politiques plus justes et mieux fondées. L’IA pourrait y contribuer, à condition qu’elle serve à éclairer, et non à maquiller, la réalité.
Les études d'impact sur les Zones à Faibles Émissions (ZFE) peuvent être biaisées pour plusieurs raisons, souvent liées à des choix méthodologiques, des priorités politiques ou des lacunes dans les données disponibles. Voici les principaux biais potentiels :
- Focus excessif sur la qualité de l'air au détriment des impacts sociaux : les études d'impact tendent à se concentrer principalement sur les effets des ZFE sur la pollution atmosphérique (réduction des émissions de particules fines, NO₂, etc.), car c'est l'objectif affiché de ces mesures. Cependant, elles négligent souvent les conséquences socio-économiques, comme l'exclusion des populations à faibles revenus qui dépendent de véhicules anciens non conformes. Par exemple, des analyses montrent que les bénéfices en termes de qualité de l'air profitent parfois davantage aux catégories socio-professionnelles élevées vivant dans les centres-villes, tandis que les coûts (changement de véhicule, amendes) pèsent sur les ménages modestes, souvent relégués en périphérie. Cette partialité découle d'une priorisation des indicateurs environnementaux sur les enjeux de justice sociale.
- Données insuffisantes ou mal interprétées : beaucoup d'études s'appuient sur des modélisations plutôt que sur des mesures réelles post-mise en œuvre. Ces modèles peuvent surestimer les bénéfices environnementaux en supposant un renouvellement rapide du parc automobile vers des véhicules moins polluants, ce qui ne reflète pas toujours la réalité, surtout dans un contexte économique contraint. De plus, les données sur la pollution avant et après la mise en place des ZFE sont parfois incomplètes ou influencées par d'autres facteurs (météo, trafic global), rendant les résultats difficilement attribuables aux seules ZFE.
- Sous-estimation des effets de bord : un biais fréquent est l'ignorance des impacts indirects, comme le report de la pollution vers les zones hors ZFE. À Londres, par exemple, des études ont noté une augmentation de la congestion et des émissions juste à l'extérieur des périmètres restreints, car les véhicules exclus se redistribuent ailleurs. Ce phénomène est rarement intégré dans les évaluations initiales, ce qui peut gonfler artificiellement l'efficacité perçue des ZFE.
- Influence des agendas politiques : les études sont souvent commanditées par des autorités publiques qui ont déjà décidé de mettre en œuvre les ZFE, ce qui peut orienter les conclusions vers une validation de la mesure. Les hypothèses de départ (taux de conformité, adoption de transports alternatifs) peuvent être trop optimistes, reflétant un désir de justifier la politique plutôt que de l’évaluer objectivement. Cela limite l’examen critique des alternatives ou des échecs potentiels.
- Manque de prise en compte des comportements réels : les études présument souvent que les usagers adapteront leurs comportements (achat de véhicules neufs, recours aux transports en commun), mais elles sous-estiment les contraintes pratiques et financières. Par exemple, à Grenoble, une étude a montré que les ménages à faibles revenus étaient plus impactés, mais cette dimension reste secondaire dans les conclusions officielles, qui mettent en avant les gains environnementaux globaux.
Pour une évaluation plus équilibrée, il faut intégrer des analyses coûts-bénéfices détaillées, des données empiriques post-implémentation, et une attention accrue aux effets sur les populations vulnérables. Sans cela, ces études servent davantage à légitimer des décisions politiques qu’à refléter la complexité de leurs impacts réels.
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