Dans de nombreux modèles spatiaux, la distance réelle est estimée par une fonction de prédiction, telle la distance-lp. Les valeurs empiriques des paramètres associés à cette fonction dépendent du milieu géographique étudié. Cet article teste la sensibilité des résultats d’un modèle de localisation-affectation optimale (la k-médiane) à la manière d’estimer la distance, et plus particulièrement à la valeur du paramètre p dans la distance-lp. Un lattis théorique de 225 points générés aléatoirement est pris en compte ; 13 valeurs de p sont retenues (p varie de 0.4 à 9.0). Tous les outputs de la k-médiane sont discutés. Peu de différences sont observées dans les résultats opérationnels de la k-médiane, conduisant ainsi à des conclusions pratiques très intéressantes pour le planificateur : la manière d’estimer la distance sur un réseau de transport n’influence pas les choix décisionnels lorsque des valeurs " raisonnables " de p sont considérées (p Î [ 1.5 ; 2.2] ).