Quels modèles de gouvernance pour des scénarios de mobilité urbaine incluant des véhicules autonomes ?

Dans le cadre de révolution de la mobilité urbaine, les véhicules électriques autonomes (VEA) représentent une rupture technologique qui affectera le modèle traditionnel de transport urbain. De plus, la diffusion de pratiques relevant de l’économie de fonctionnalité, la promotion de l’économie de partage, la numérisation croissante des activités ouvrent la voie à des modèles d’affaires qui se développent notamment sous forme de plateformes. En caractérisant le concept de plateforme pour différents scénarios futurs de mobilité urbaine autonome, la présente étude vise à analyser les structures de gouvernance les plus appropriées pour chaque scénario de mobilité en identifiant leurs mécanismes de coordination. Afin de déterminer la structure de gouvernance d’une plateforme pour chaque scénario, nous avons organisé des focus group qui ont identifié et dessiné les transactions sur les actifs entre les acteurs de la plateforme selon les différents scénarios. Ainsi, conformément à la théorie de coûts de transaction nous définissons les modes de coordination les plus adaptés entre acteurs de la plateforme selon les scénarios de mobilité urbaine intégrant les véhicules autonomes. Deux facteurs seront notamment pris en compte : le rôle de l’autorité régulatrice des transports au sein de la plateforme et la politique de protection des données.Classification JEL : D86, J68, L14, L22, L91, N70, 018, R40. In the context of the urban mobility revolution, autonomous electric vehicles (AEVs) represent a technological breakthrough that will affect the traditional urban transport model. In addition, the spread of practices related to the economy of functionality, the strengthening of the sharing economy, and the increasing digitization of activities are opening the way to business models that are developing in the form of platforms. By characterizing the platform concept for different future scenarios of autonomous urban mobility, this study aims to analyse the most appropriate governance structures for each mobility scenario by identifying their coordination mechanisms. To determine the governance structure of a platform for each scenario, we organized focus groups that identified and mapped out the asset transactions between platform actors under the different scenarios. Thus, in accordance with the theory of transaction costs, we define the most suitable coordination modes between platform actors according to urban mobility scenarios integrating autonomous vehicles. Two f