Connaître les flux

Il peut exister sur le territoire des enquêtes EMC² déjà existantes, ou des données récoltées lors d’enquête locales, ou encore des données de téléphonie mobile. L’acquisition de ces données est onéreuse, et ces différentes données ne permettent pas de répondre aux mêmes questions (les données de téléphonie ne donnent aucune information sur le mode de déplacement utilisé, par exemple). La première étape pour une intercommunalité locale est de se renseigner auprès de la métropole voisine, de son département et de sa région, pour savoir s’ils disposent de ces types de données couvrant le territoire de l’intercommunalité, et qu’elle pourrait utiliser.

Mises à part ces données quand elles existent, les sources d’informations disponibles sur le territoire national sont celles du recensement présentées dans les bases MobPro et MobSco et disponibles sur le site de l’INSEE. Ces deux bases de données présentent la commune de résidence et la commune du lieu de travail ou d’étude, ainsi que le mode de déplacement privilégié pour effectuer ces trajets. Ces fichiers sont volumineux et supposent des temps de traitements importants. L’outil France Découverte développé par Géoclip propose des données agrégées par flux origines-destinations et une représentation cartographique simple (mais les flux inférieurs à 100 personnes ne sont pas représentés, et de fait les mobilités spécifiques des espaces moins peuplés sont moins visibles).

Exemple : France Découverte – nombre de navettes domicile-travail autour de Draguignan

Les données disponibles sont relativement sommaires et ne peuvent refléter la totalité des pratiques.

En premier lieu, elles n’incluent pas les inactifs, et les actifs sans emploi, qui représentent une certaine partie de la population, avec des besoins de mobilité. Dans les espaces plus ruraux où la part de la population inactive (hors scolaire) est plus importante, voire majoritaire parfois, l’utilisation de ce seul outil masquera les besoins de mobilité d’une part importante de la population.

Par ailleurs elles ne prennent pas en compte d’autres motifs de déplacements pour lesquels les destinations, les distances et les modes peuvent différer sensiblement (notamment ce sont les déplacements de motif « loisirs » et plus généralement les déplacements occasionnels qui souffrent d’une moindre visibilité). Ces différences sont d’autant plus importantes que les trajets domicile-travail (et encore plus les trajets domicile-études) sont très spécifiques, particulièrement longs et polarisés plus fortement par les pôles urbains qui concentrent les emplois et les lieux de formation. Par ailleurs, sans informations sur les variations et les temporalités, ces données ne permettent pas de distinguer entre des pratiques quotidiennes ou occasionnelles, ne renseignent pas sur les mobilités lors des weekends ou des vacances, ni sur l’absence de déplacement et l’immobilité. De plus, elles ne renseignent pas sur la qualité du déplacement :  le confort, sur l’utilisation du temps lors du déplacement, l’image associé à certains modes, le poids des habitudes, la qualité du trajet, etc. Enfin en ne prenant en compte que le trajet et le mode principal, les pratiques de l'intermodalité (c’est-à-dire le fait de changer de mode de transport au cours d’un trajet) ou de chaînage d’activités (c’est-à-dire le fait d’effectuer divers déplacements pour divers motifs sans repasser par son lieu de résidence) échappent à l’analyse.

Néanmoins, en évaluant le volume des flux et les modes de transports utilisés, ces analyses permettent d’estimer les potentiels d’usage vis-à-vis des politiques de transports envisagées. L’analyse des déplacements domicile-études et domicile-travail demeure incontournable. Même si l’on considère qu'ils ne constituent que 25 % des motifs de déplacements, ils représentent plus de 50 % des déplacements en distance et plus de 60 % des déplacements en heure de pointe. En outre, les distances domicile-travail ne cessent d’augmenter.

Plusieurs informations peuvent être tirées de ces données. L’identification des principaux flux en termes de volumes de déplacements permet d’axer et de dimensionner correctement les investissements pour la mise en place de solutions de transport (en gardant à l’esprit que les flux ne sont que la partie visible de la mobilité, et qu’une politique de mobilité cohérente doit aussi prendre en compte les mobilités entravées ou dispersées). D’autant plus que si les navettes domicile-travail des actifs rendent compte d’une polarisation persistante des communes centre d’un territoire ce sont les mobilités au sein d’un même type d’espace (de commune centre à commune centre, de banlieue à banlieue ou d’une commune périurbaine à une autre) qui constituent la norme, quel que soit le type d’espace observé (OdT, 2019).

Il s’agit ensuite d’identifier les principales destinations et polarités observées en fonctions des flux les plus importants. Complémentaire d’une analyse en termes de pôles générateurs de déplacement (à partir des fonctions et équipements présents), cette analyse en termes de flux permet de localiser les points névralgiques du système de transport et là où la demande est la plus forte. Une étude à partir d’une représentation cartographique (disponible par exemple grâce à l’outil France Découverte) peut être suffisante pour visualiser les flux de déplacements sur et hors du territoire. Le recours à un technicien/géomaticien peut permettre d’affiner l’analyse en décelant d’éventuelles centralités intermédiaires à l’échelle communale à partir des données de mobilité, en prenant en compte à la fois des effets de volume (le nombre total des flux reçus dans la commune), mais aussi des effets de proximité (en mesurant le ratio entre le nombre d’arrivées par habitant de la commune et le nombre d’arrivées par habitant des communes proches), d’attraction (en considérant le nombre de communes envoyant tel nombre ou part relatif de flux vers la commune) et de flux dominant (en comptant le nombre de commune envoyant leur premier flux et le total des premiers flux envoyés vers la commune) ¹. Si ce travail est plus conséquent, il peut permettre d’identifier la polycentrie du territoire : des centres moins visibles autrement ; mais aussi de comprendre les liens préférentiels.

L’analyse des flux renseigne également sur les distances parcourues, selon que les trajets s’effectuent dans une zone proche ou dans un environnement étendu. Ces caractéristiques sont variables selon les territoires et leur degré de polarisation. L’observatoire des territoires propose une mesure de la distance et le temps médians des trajets domicile travail ou domicile étude, ce jusqu’à l’échelle des bassins de vie. Une analyse statistique des flux permettra par ailleurs d’identifier les types de profil de navetteurs selon les distances qu’ils parcourent.

Enfin ces données renseignent sur les modes de transports utilisés. Outre les parts modales ² ainsi mesurées, le nombre de ménages disposant de plus d’un véhicule peut aussi renseigner sur le poids de l’automobilité sur le territoire. Encore une fois la focalisation sur les motifs travail et études tend à ne pas refléter la totalité des pratiques, avec une sous-estimation de la marche et des trajets courts et de loisirs. Néanmoins, le calcul de part modale permet d’avoir un aperçu des modalités de déplacement sur le territoire, et ce de manière suivie dans le temps (l’observatoire des territoires proposant ainsi des données pour l’année 2017, date du dernier recensement disponible, par rapport à l’année 2012). La focalisation sur les trajets domicile-travail ou études correspond en fait aussi aux mobilités pour lesquelles les individus ont relativement peu de choix (en termes de destination, d’horaire de fréquence, éventuellement de mode). Attention toutefois à ne pas prendre les parts modales pour une caractéristique définissant de manière nécessaire le territoire. Le choix du mode est également le résultat des contraintes et des habitudes des individus. On observe cependant qu’en moyenne dans les espaces peu denses la pratique de la voiture particulière continue à augmenter (du fait entre autres de la baisse de la taille des ménages, de la hausse du nombre de ménages ayant deux voitures, et incidemment la baisse du taux d’occupation des véhicule). En outre les déplacements intermodaux y font face à des ruptures de charge pénalisante et à des fréquences de transports collectifs faibles. Toutefois il convient de souligner la part importante des déplacements courts effectués à pied. Enfin l’intérêt de l’étude des parts modales, repose peut-être moins dans l’observation des valeurs absolues que dans le suivi dans le temps de leurs évolutions, servant ainsi l’évaluation des politiques publiques et leurs effets sur les pratiques de mobilité.
 

Exemple : Observatoire des territoires : part des déplacements domicile-travail en voiture

France Stratégie s’appuie par ailleurs sur ces données pour réaliser une typologie des EPCI.

données des trajets domiciles-travail (et de manière identiques domicile-études) est riche d’enseignements concernant les pratiques de mobilité. Mais même si l’analyse des déplacements des actifs est incontournable, une attention particulière doit être portée au risque de segmenter l'offre sur des populations spécifiques. Il faut donc tenter de prendre en compte les problématiques de l'ensemble des publics potentiels (les actifs, les retraités, les personnes à mobilité réduite, les personnes en situation précaire, les scolaires, etc.). La question est alors de la pertinence et des modalités d’enquêtes complémentaires. A priori la mise en place d’enquêtes locales ou le recours à d’autres types de données comme les données de téléphonie mobile semblent peu indiqués pour des espaces peu denses disposant de peu de moyen et où les flux sont dispersés. En particulier, les données de téléphones mobiles sont moins robustes en zones peu denses, et ne donnent pas d’informations sur les modes utilisés. Elles peuvent cependant servir pour déterminer des fréquences de présence dans des pôles principaux ou secondaires en lien avec le territoire étudié.

analyse qualitative des besoins auprès des habitants, des usagers ou des acteurs de la mobilité du territoire que dans une analyse quantitative plus poussée, qui, si elle peut confirmer un portrait de la mobilité d’un territoire, peut ne pas apporter grand-chose en termes d’identification des enjeux et des leviers d’actions possible. La mutualisation à l’échelle d’un territoire plus grand ou la focalisation sur un enjeu précis identifié en amont peut toutefois rendre pertinente de telles enquêtes.

* e.g. Analyse des flux pendulaires St Léonard de Noblat (Cerema Sud-Ouest – Agence de Toulouse (2021), « Diagnostic Mobilité ZPD ») ; Navettes domicile-travail entre la métropole et les territoires voisins (Agence d’urbanisme de l’agglomération marseillaise (2020), Atlas métropolitain)

¹ https://www.erudit.org/en/journals/eue/2017-v12-eue03895/1050579ar/

² Ces « parts modales », calculées avec le mode principal pour se rendre sur son lieu de travail habituel ne sont pas construites de la même manière que les parts modales plus classiques que l’on peut obtenir avec une EMC² ou avec l’Enquête nationale Mobilité des Personnes (EMP). En effet, elle ne s’appuie pas sur la fréquence de déplacement.

« Les enquêtes ménages-déplacements alimentent les politiques publiques depuis la fin des années 1970. Initialement conçue pour les zones denses des grandes agglomérations (EMD), les enquêtes ont été déclinées dans les villes moyennes (via les Enquêtes Déplacements Villes Moyennes) et les couronnes périurbaines (au travers des Enquêtes Déplacements Grands Territoires). Aujourd'hui, ces méthodes ont été harmonisées pour n'en former qu'une seule : l'enquête mobilité certifiée Cerema (EMC²). Pour s'adapter aux besoins des collectivités, le dispositif EMC² est maintenant modulable. Son cœur est composé d’une enquête ménages-déplacements optimisée et d'options qui permettent d'élargir le champ de l'enquête ou de tirer parti des opportunités offertes par les technologies numériques. Les enquêtes mobilité certifiées Cerema (EMC²) proposent ainsi des outils pour mesurer la mobilité du week-end, zoomer sur des populations, des territoires ou des pratiques spécifiques, et mesurer les évolutions de grands indicateurs sur des périodes rapprochées. »

Si ces enquêtes peuvent être très utiles dans le cadre d’un diagnostic dans les zones plus denses, elles sont dans les faits peu adaptées à la réalité des espaces peu denses. D’un point de vue pratique, elles nécessitent un budget minimal de l’ordre de 60 000 €HT (hors exploitation et analyse), et des moyens humains en maîtrise d’ouvrage pour suivre le projet. Le coût financier est par ailleurs moins cohérent avec leur utilité analytique et politique, plus modérée en zones peu denses si les analyses ne sont pas intégrées à un périmètre plus large.

Toutefois, ces données couvrent désormais 1/3 du territoire national, 41% des communes et 74% de la population française et devraient prochainement faire l’>objet d’une mise en ligne. Certaines de ces enquêtes couvrent parfois des départements entiers, il se peut donc que l’intercommunalité soit prise en compte dans une enquête plus grande, déjà réalisée ou en projet. Il est donc fortement conseillé à l’intercommunalité de se renseigner sur les initiatives d’EMC² qui pourraient la concerner afin de s’y associer et de trouver les modes/moyens de financement nécessaires avec les AOM en présence. Lorsqu’elles sont disponibles elles peuvent ainsi fournir des éléments d’analyse plus fins sur les pratiques de déplacements. Le lancement d’une telle enquête peut être pertinent s’il est effectué à une échelle suffisamment large en collaboration avec d’autres collectivités pour avoir une vue d’ensemble et des données déclinables à l’échelle.

• les comptages automatiques routiers :
  Il s’agit de mesure en continu (les mesures pouvant être agrégées toutes les 6 min par exemple au point de comptage) du passage des « véhicules légers » et « poids lourds » (VL et PL). Cela donne des indicateurs de trafic VL/PL en moyenne sur le mois, l’année, par type de jour, période scolaire par exemple. Ils sont utiles dans les endroits touristiques, mais aussi dans les zones de transit avec des questionnements sur le trafic PL notamment. On peut également enregistrer les évolutions à court, moyen et long terme selon la durée de pose du matériel de mesure.

         Coût des enquêtes en bord de route : entre 7000€ et 17000€ (ordre de grandeur). Le prix va varier entre : les enquêtes simples ou doubles, si elle est faite au niveau d'une barrière de péage ou non et en                     fonction du nombre d'enquêteurs.

• les enquêtes terrain dites « aux modes » :
  les deux principales sont les enquêtes en bord de route et celles effectuées dans les transports collectifs (peut-être moins développées en zone peu dense) : elles permettent de construire une matrice des flux d’origine et de destination (O/D) des usagers du mode, par grands motifs.

Concernant le mode routier, au point d’enquête, ce recueil est plus précis qu’une enquête EMC² pour construire des matrices O/D car le taux de sondage est plus important. De plus, lors de l’enquête on interroge des résidents et des non-résidents. Par contre, elles n’ont pas lieu la nuit. On laisse alors le soin au compteur de compter.

Comme les EMC², ces sources sont souvent détenues par d’autres AOM du territoire (département ou métropole, parfois l’Etat), il faut donc que la collectivité interroge ces dernières pour les obtenir.

Principes et mise en œuvre

Les traces numériques issues du fonctionnement des réseaux de téléphonie mobile : leur potentiel

Dans le cadre du fonctionnement des réseaux de téléphonie mobile, de nombreux échanges ont lieu entre les téléphones portables et les infrastructures physiques du réseau. Ces échanges de signaux effectués via les antennes génèrent des informations nombreuses selon les finalités poursuivies : acheminer un appel, assurer la continuité d’une communication, gérer la charge des antennes ou encore permettre la facturation. Les données destinées à permettre la facturation (call detail records, CDR) enregistrent ainsi les informations concernant les appels et les SMS émis. Elles peuvent être complétés à présent par une production de signal qui ne dépend pas de l’usager du téléphone mais du téléphone lui-même : à intervalle de temps régulier, le téléphone interroge le réseau. La gestion fine d’un groupe d’antennes et des communications produit enfin des données encore plus précises, notamment physiques (puissance et retard du signal, etc.).

Toutes ces données sont rattachées à une antenne de télécommunication qui fait le lien entre le téléphone et le réseau, elles comportent donc une information de géolocalisation horodatée par triangulation entre antennes. La généralisation de l’usage du téléphone portable dans la population permettrait ainsi d’utiliser ces données pour observer la mobilité et la répartition de la population sur le territoire au cours du temps, qui plus est avec un échantillon plus important que dans le cadre d’une enquête par sondage, avec l’espoir d’un coût inférieur. Pour l’étude de la mobilité l’avantage également de ces données serait de connaitre les pratiques de la population résidente sur le territoire étudié, mais également celles de la population qui fréquente ce territoire sans y résider, l’agrégation des 2 formant la population « présente ». Et ce, à tout moment de la journée, du mois ou de l’année.

Les données issues du réseau des antennes de téléphonie mobile : domaine de pertinence et limites

Le passage de la donnée brute à la mesure de la mobilité :
La nature des données sources utilisées (CDR, données de signalement ou données physiques de transmission du signal via les antennes) a un impact important sur la précision spatio-temporelle des indicateurs calculés, mais aussi sur la difficulté d’accès aux données et sur le coût du traitement à mettre en place pour passer du signal au flux de mobilité. Les premières exploitations à grande échelle ont porté sur les données CDR. Il existe également des expériences sur des zones très limitées pour utiliser les données physiques. En France toutefois, les offres proposées par les opérateurs téléphoniques pour l’observation de la population et de la mobilité sont basées à ce jour sur les données de signalement.

En zone peu dense, les antennes son souvent nettement moins nombreuses qu’en ville, le zonage sur lequel peuvent alors être défini les flux est plus large.
 

De plus, les flux captés sont également moins importants du fait d’une population moins nombreuse et plus diffuse, ce qui amoindrit la taille des échantillons traités et rend plus fragile les estimations de flux (l’application des règles de la Cnil relatives au RGPD à ces données renforce cette limite car pour produire les données finales, il faut agréger un nombre de flux minimum).
Les premières exploitations à grande échelle ont porté sur les données CDR. Il existe également des expériences sur des zones très limitées pour utiliser les données physiques. En France toutefois, les offres proposées par les opérateurs téléphoniques pour l’observation de la population présente et de la mobilité sont basées à ce jour sur les données de signalement.
Des traitements complexes sont à mettre en œuvre pour transformer les traces issues du fonctionnement des réseaux de téléphonie mobile en indicateurs de présence ou de déplacements : suppression des cartes SIM non liées à une personne, gestion du caractère fragmentaire des données qu’il faut recomposer (les données de localisation sont liées au fonctionnement du réseau de téléphonie mobile et pas aux déplacements de l’usager), redressement à la population globale en prenant en compte la part de marché, les téléphones éteints, déchargés, laissés au domicile, le double équipement, etc. Dans les données recueillies, on ne connait rien de la personne, même pas son domicile (utile pour redresser les données à la population résidente), des modèles de récurrence sont utilisés pour déterminer ce dernier. Les caractéristiques sociodémographiques peuvent être approchées de manière probabiliste à partir des données Insee et du lieu de facturation, de ses caractéristiques. Ainsi une cartographie des flux à un instant t peut être réalisée modulo une expertise en amont des échantillons utilisés et des zonages utilisés. La détermination des modes de déplacement n’est possible que dans des cas spécifiques et plutôt à l’échelle des déplacements longue distance train, avion, voiture. Pour l’instant, aucune étude et a fortiori aucun produit standard, ne détermine les motifs de déplacement en dehors du domicile et éventuellement du travail.

Enfin, ces données s’achètent auprès de différents opérateurs. L’expertise des méthodes utilisées est souvent limitée par l’application par les opérateurs du secret commercial à ces méthodes. Le progrès technologique rapide implique également d’adapter ces méthodes en continu ce qui rend difficile les comparaisons à moyen terme (3 à 5 ans) de données pour un territoire. En l’absence de choc sur la mobilité ou de changement radical de la configuration communale (installation d’une grosse entreprise, nombre importants de nouveaux logements – ou l’inverse), les évolutions de comportement sont plutôt lentes : dans l’évolution mesurée,  il faut alors faire la part des choses entre l’évolution observée due au changement technologique et celle due au changement éventuel de comportement, ce qui n’est pas facile.

Les offres disponibles sur le marché en France

Deux opérateurs français de téléphonie mobile proposent une offre fondée sur l’exploitation des données issues du fonctionnement de leurs propres réseaux. Il est à noter que ces offres reposent sur des architectures et des choix algorithmiques de traitement des données différents et les résultats ne peuvent pas être agrégés entre opérateurs. Les indicateurs disponibles peuvent par ailleurs varier selon les offres.

Flux Vision d’Orange : Suite à un partenariat et à des expérimentations avec Bouches-du-Rhône Tourisme et le RN2D (réseau national des destinations départementales) entre 2011 et 2013, Orange a développé une offre spécifique d’observation d’indicateurs liés au tourisme, notamment à destination des comités départementaux ou régionaux du tourisme. Cette offre standardisée a été adoptée par un nombre important d’acteurs du secteur touristique.

SFR : SFR propose une offre personnalisée d’observation de la mobilité et de la présence sur les territoires.

Dans tous les cas, il est important pour une collectivité de faire un état des lieux en amont de la demande d’un produit sur le zonage utilisé par l’opérateur en fonction de la disposition de ses antennes (ou des antennes qu’il partage et qu’il pourra utiliser pour capter les signaux) et sur la robustesse des flux estimés en fonction du volume potentiel capté.
 

Indicateurs disponibles et champs d’application

Exemples d’indicateurs disponibles

Les indicateurs suivants peuvent, par exemple, être calculés sur une zone donnée :

• La fréquentation la nuit et la journée par périodes de temps et par zone ;
• Le nombre de personnes uniques sur une zone pendant une période donnée (par exemple 7 jours, un mois) ;
• Les matrices origine-destination zone à zone (sur un nombre limité de zones à l’intérieur d’un département), qui peuvent être enrichies par la part des résidents d’un secteur ;  
• Les nombres de départs ou d’arrivées ;
• A la demande, il est aussi possible de construire des indicateurs de fréquence : sur les 3 derniers mois la part des résidents de la zone étudiée qui se sont rendue dans la grande ville la plus proche par ex.
   

Ces indicateurs peuvent également être calculés pour une zone donnée à l’occasion d’un événement particulier qui suscite beaucoup de déplacements. D’autres indicateurs sur mesure peuvent être fournis par les opérateurs. Dans tous les cas, il faut garder en mémoire que la possibilité de calculer un indicateur ne garantit pas sa fiabilité. Par ailleurs, les opérateurs téléphoniques masquent les indicateurs en dessous d’un certain seuil (généralement, indicateurs correspondant à moins de 10 personnes) pour éviter toute possibilité de ré-identification de personnes, conformément aux recommandations de la CNIL. De plus, la durée continue d’observation d’un téléphone est limitée par la CNIL à trois mois consécutifs, ce qui peut compliquer la distinction résident/non-résident, et la conservation des données est limitée à un an.

Les champs d’application possibles

Les données issues de la téléphonie mobile apportent des éléments intéressants pour la connaissance de la fréquentation d’un site ou d’un territoire lorsque ce dernier connaît de fortes variations de fréquentation, relativement à sa population résidente. Elle est donc indiquée pour l’étude des phénomènes touristiques, notamment concernant les évolutions observées au cours d’une saison, d’une année, et pour l’étude des événements. Concernant l’observation de la mobilité, l’intérêt existe aussi, mais se trouve globalement limité à certaines applications :

• La caractérisation des grands flux de déplacements : les données concernant les matrices origine-destination sont intéressantes, mais leur précision spatio-temporelle est limitée du fait des contraintes liées à la donnée source utilisée. Plus que  des valeurs absolues , la source peut donner des ordres de grandeur relatifs des flux et leur variation quotidienne ou saisonnière. Ces informations peuvent alors permettre l’identification des grandes origine-destination dans le temps.
• La provenance des personnes présentes sur un territoire : grâce à l’observation de la présence récurrente des téléphones ou via l’adresse de facturation, il est possible de faire des hypothèses sur le lieu de résidence habituel des personnes et d’identifier ainsi la provenance des personnes présentes sur un territoire. Cette analyse permet de départager les flux des résidents de ceux des visiteurs de la zone.
• Il reste une problématique de mesure autour des téléphones de personne résidant à l’étranger et fréquentant la France : la prise en charge des frais d’itinérance par les opérateurs en Europe a fait que les utilisateurs utilisent leur téléphone de la même manière partout mais la France attire de nombreux touristes extra-européens dont les usages restent encore très hétérogènes selon les conditions de leur opérateur (si le téléphone est moins utilisé, il est aussi moins repéré par les antennes).(source : Cousin, G. & Hillaireau, F. (2018). Can Mobile Phone Data Improve the Measurement of International Tourism in France? Economie et Statistique / Economics and Statistics, 505 506, 89–107.)
   

Avantages de cette source de données

Les données issues de la téléphonie mobile font partie des données les plus prometteuses issues du big data, pour la connaissance de la mobilité en général et de la mobilité touristique en particulier. Les avantages sont que :

• Les données concernent l’ensemble de la population équipée d’un téléphone et présente sur un territoire, y compris les non-résidents en hébergement non marchand ; si la population venant de l’étranger n’y est pas trop importante
• Les données sont disponibles avec une précision temporelle et spatiale globalement satisfaisante pour un grand nombre de cas d’études (à étudier très en amont de l’achat avec le prestataire : maillage des antennes de l’opérateur, zonage, taille d’échantillon attendu);
• Les données sont disponibles rapidement et à une fréquence beaucoup plus importante que toute donnée issue d’enquêtes même s’il faut prévoir une période de rodage du prestataire (entrainement des modèles pour déterminer les déplacements/lieux de résidence récurrents) ;
• L’automatisation de calculs d’indicateurs permet sur des études standardisées d’obtenir des données à un coût limité, à étudier cependant au cas par cas en fonction des questions auxquelles on veut répondre.
   

Limites de cette source de données

Malgré leurs nombreux avantages, l’utilisation de ces données comporte également des limites :

• L’estimation de la précision et de la qualité des données est compliquée du fait de la complexité des traitements mis en œuvre et du contexte institutionnel (données traitées directement par les opérateurs dans un contexte commercial et concurrentiel). Les biais possibles sont nombreux et peu mis en évidence, il convient donc d’être prudent, notamment sur les valeurs absolues. Il peut notamment exister « des effets de bord » importants, les données sources étant généralement produites sur des zonages différents (qui dépend de la localisation des antennes) des zonages d’intérêt de la collectivité. Le redressement à la population générale est également délicat (la part de marché n’est pas connue à un niveau très fin, elle peut varier sur le territoire ; l’extrapolation de la mesure aux personnes ne détenant pas de téléphone est peu explicitée) ;
• Les processus de qualification des données (détermination des motifs, des modes de déplacement, des caractéristiques sociodémographiques des usagers) sont intrinsèquement limités par les données sources et le recours à des enquêtes est encore nécessaire pour un certain nombre d’indicateurs (parts modales par exemple). L’étude de la mobilité touristique requiert par exemple d’être capable d’identifier parmi l’ensemble des téléphones ceux qui correspondent à la définition d’un touriste. Il est nécessaire de faire de nombreuses hypothèses qui ont des conséquences très importantes sur les résultats et qui peuvent être contredites par des cas particuliers (travail de nuit, professionnels mobiles, multi-résidences, travail saisonnier, etc.) ;
• L’échelle possible d’analyse dépend de la densité des antennes qui est beaucoup plus faible en milieu périurbain et rural, voire inexistante en haute montagne (cœur de parcs nationaux par exemple). Il ne sera pas possible dans ces zones d’effectuer des études précises ;
• Les variations observées à long terme dépendent largement des évolutions de la méthode de calcul, du fonctionnement des réseaux de téléphonie mobile et de leurs évolutions technologiques (3G, 4G, 5G, objets connectés, etc.) : cet outil ne peut pas être utilisé pour mesurer des évolutions de moyen ou long terme.

Le site Internet Données trafic routier du Cerema recense les plateformes de données de trafic routier en libre accès (open data). Ces données ont été ajoutées par le Cerema au fil du temps suite à des recherches de données de trafic routier effectuées sur internet.

Certains liens ne sont plus à jour, mais ce recensement a pour mérite de faire connaître l’existence de certaines sources de données.

Les données correspondent soit aux mesures de comptages sur les réseaux listés, soit seulement à la localisation des points de comptages (ce qui permet néanmoins de savoir que l’information existe).
Plusieurs niveaux d’acteurs sont recensés : communautés urbaines, conseils départementaux, DREAL, DIR, métropoles, régions, communes…

La connaissance des trafics peut être précieuse pour un diagnostic, afin par exemple d’évaluer l’adéquation de la hiérarchie du réseau avec l’usage, de connaître les niveaux de trafic pour la cohabitation avec les modes actifs, ou tout simplement pour connaître les points de saturation du réseau.

Données de trafic cycliste Plateforme Nationale des Fréquentations

L’association Vélo&Territoires a développé une plateforme nationale des fréquentations des aménagements cyclables disposant de stations de comptage. Les résultats sont disponibles ici : Vélo & Territoires