La modélisation de la dynamique de population des villes est au cœur de toutes les études urbaines. L’une des questions les plus débattues y est celle de l’origine de la différence du nombre d’habitants d’une ville à l’autre et de l’occurrence statistique des mégalopoles. Jusqu’ici, la distribution des populations semblait pouvoir être décrite par un principe universel connu sous le nom de loi de Zipf. Philosophiquement, ce principe revenait à supposer que le hasard des chocs de naissances ou de migrations entraînait l’inévitable inégalité des villes : certaines villes réussissent et d’autres non.

Pourtant, ce modèle a été empiriquement remis en cause depuis quelques années. Il n’est notamment pas capable d’expliquer les variations relativement fréquents des rangs des villes et des civilisations. Dans cette présentation, j’introduirai une nouvelle équation stochastique pour modéliser la croissance de la population dans les villes. Ce modèle révèle que ce sont les chocs migratoires interurbains, rares mais majeurs, qui dominent la croissance des villes. Cette équation prédit une forme complexe pour la distribution des populations des villes et montre que, en raison d’effets de temps fini, la loi de Zipf ne tient pas en général, ce qui implique une organisation plus complexe de la hiérarchie des villes. Elle prédit également l’existence de multiples variations temporelles dans le rang des villes, en accord avec les observations. En particulier, la réussite des villes s’explique davantage par des chocs extérieurs, éventuellement induits et maîtrisables (politiques publiques de planification urbaine ou de développement) que par l’accumulation d’effets strictement aléatoires.