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Conception d’un tableau de bord pour suivre la mobilité des parisiens pendant la pandémie

  • Résumé
    La crise sanitaire a complètement bouleversé la mobilité des Français. A travers la collecte et l’analyse de données sur l’épidémie et de la mobilité, on observe une hausse certaine dans l’utilisation du vélo à Paris. Plus précisément, l’usage du vélo a doublé entre 2019 et 2020. Le dashboard réalisé met en évidence des variations dans la fréquentation à vélo en fonction des différentes mesures mises en place par le gouvernement et de l’évolution de l’épidémie. Cet article ouvre également la réflexion à différentes actions pour répondre aux nouveaux enjeux de mobilité des Parisiens. En effet, certaines mesures peuvent être envisagées pour favoriser l'utilisation du vélo pendant cette période de pandémie.
    Citation : Allakere Hormo, M., Mazzucato, C., Billaud, L., & Chanemougam, S. (Avr 2021). Conception d’un tableau de bord pour suivre la mobilité des parisiens pendant la pandémie. Management et Datascience, 5(4). https://doi.org/10.36863/mds.a.17093.
    Les auteurs : 
    • Maxime
       (m_allakerehormo@stu-psbedu.paris) - Paris School of Business
    • Claire Mazzucato
       (c_mazzucato@stu-psbedu.paris) - PSB
    • Lucas Billaud
       (l_billaud@stu-psbedu.paris) - PSB
    • Siva Chanemougam
       (sivachane95500@gmail.com) - PSB
    Copyright : © 2021 les auteurs. Publication sous licence Creative Commons CC BY-ND.
    Liens d'intérêts : 
    Financement : 
    Texte complet

    Contexte

    Depuis 2020, la mobilité des Français est impactée par la pandémie mondiale du coronavirus. Nous sommes aujourd’hui dans une situation où la majorité des états demandent de limiter la mobilité qui est indispensable dans notre société actuelle.

    Cet article étudie le déplacement des personnes et des marchandises sous cette situation sanitaire qui perdure. Afin d’apporter une analyse pertinente, nous allons nous focaliser sur le déplacement des individus en région parisienne autour du réseau des métros et des cyclistes.

    La problématique que nous avons traitée est la suivante : Comment la Covid-19 a-t-elle impacté la mobilité des parisiens ?

    Grâce à l’exploitation des données « Open Data », nous allons modéliser le contexte et l’évolution de la mobilité parisienne pour ensuite l’analyser et identifier les infrastructures qui peuvent être optimisées. Nous proposerons un Dashboard épuré, qui pourra être utilisé par la Mairie de Paris pour qu’elle puisse localiser ces « zones d’optimisation ».

    Objectifs

    Une étude menée par Deloitte nous montre que la mobilité va considérablement changer. Les acteurs privés sont déjà engagés et laissent derrière eux les acteurs publics. Notre analyse devra permettre à la mairie de Paris de repenser à la mobilité en temps de Covid-19 et l’accompagner dans sa prise de décision, alors même que le secteur est en pleine mutation. Ainsi, ils pourront de nouveau être acteurs sur le devant de la scène !

    Nous proposons ici d’analyser la corrélation entre le trafic cycliste et la fréquentation du métro en région parisienne pendant la pandémie.

    Méthodologie

    Afin d’avoir une vue d’ensemble et apporter une solution pertinente, nous avons décidé de mener une étude aussi bien offline qu’online. Nous avons utilisé cinq data sets :

    • La covid-19 : permettant de modéliser l’évolution de la pandémie et de poser le contexte de cette étude.
    • Google trend : afin d’avoir une idée des recherches online menées par les parisiens au cours de cette période pandémique et identifier les tendances.
    • Comptage de vélo : Data set contenant des informations sur l’activité des cyclistes parisiens (localisation des bornes vélo, nombre de passages, etc).
    • Métro Data set : contenant des informations sur le trafic du métro et les dates.

    Notre analyse porte sur le déplacement des parisiens en période de covid. Afin d’avoir un aperçu, nous avons préalablement recherché la tendance des mots-clés en lien avec le “vélo” à travers Google trend.

    Concernant les données open source, un important nettoyage a été effectué afin de les rendre exploitables. Nous les avons épurées et agrégées, pour ensuite pouvoir les analyser.

    Grâce au nettoyage des données et leur croisement et le datamining, nous identifierons les KPI’s clés et procéderons à la création de notre dashboard sur Google Data Studio.

    Analyse statistique

    On a décidé de comparer les variables sur les hospitalisations, décès, fréquentations du métro et passages de vélo. On observe qu’après le confinement, l’usage du vélo a explosé, le trafic du métro a certes repris mais reste en dessous de la période pré-covid.

    Nous remarquons que les parisiens empruntent toujours le métro. En revanche, on note une évolution de l’utilisation du vélo qui est plus importante que celle du métro. Plus précisément, en sortie du confinement, on note une augmentation de 5% de l’usage du métro contre une augmentation de 14% pour le vélo. D’autant plus, on observe que l’usage du vélo a doublé entre 2019 (no covid) et 2020 (covid).

    On observe que le nombre de décès est corrélé négativement avec l’utilisation des transports ce qui s’explique par les différentes initiatives du gouvernement et de la peur des parisiens face au Covid-19.

    On observe que plus la situation se dégrade, plus les parisiens ont tendance à éviter les transports en commun et privilégier les déplacements en vélo.

    Tableau de bord

    A partir de notre exploitation des données onlines grâce à Google Trend et celles issues de Data Gouv sur la mobilité et sur l’épidémie du Covid-19, nous avons défini des indicateurs et conçu un dashboard pour piloter de façon dynamique l’optimisation des espaces cyclables de la ville.

    Ce dashboard met en évidence un lien significatif entre la mobilité des parisiens et l’épidémie du Covid-19.

    Notre dashboard comprend les informations suivantes :

    • Trafic Métro vs. Vélo (2020): Un graphique avec deux courbes représentant l’évolution de l’usage du vélo et du métro en période de Covid-19.
    • Points d’affluence à vélo (2020): une carte indiquant les zones les plus fréquentées par les cyclistes. Ces données proviennent de balises installées dans la capitale qui tracent les passages à vélo.
    • Tendances Google (2020): Les tendances de recherches des parisiens concernant la mobilité urbaine.
    • Nombre d’hospitalisations liées au Covid-19 (2020): Courbe représentant l’évolution du nombre d’hospitalisations liées au Covid-19. Cette représentation graphique se base sur les données communiquées sur Data Gouv.
    • Utilisation du vélo de Paris 2019 vs. 2020: Diagramme en bâtons représentant les tendances d’utilisation du vélo en 2019 et 2020.
    • Des indicateurs clés: Hospitalisations Covid-19, total des comptages vélo à Paris, tendance moyenne des mots-clés autour de thème “vélo”.

    Le lien vers le Dashboard

    Nous avons choisi de mettre en évidence les périodes de confinement et de couvre-feu à Paris afin de mieux expliquer les grandes variations notamment celles du trafic du métro et du vélo ainsi que le nombre d’hospitalisations lié au Covid-19. Nous remarquons qu’avant l’épidémie déclarée en France, l’utilisation du vélo était moins importante en comparaison avec l’utilisation du métro à Paris. En revanche, on note lors du premier confinement une explosion des passages à vélo dans la capitale. Cette forte hausse s’explique par les mesures des gestes barrières instaurés pendant la crise sanitaire et par l’installation de pistes cyclables provisoires dans la métropole. La fréquentation des vélos n’a cessé d’augmenter après le déconfinement. On remarque en revanche une baisse des passages à vélo au dernier trimestre qui peut être expliquée par des températures moins clémentes et les restrictions de déplacements instaurées en novembre. On peut toutefois considérer qu’il existe de nouveaux cyclistes à Paris. En effet, lorsqu’on se penche sur l’utilisation du vélo à Paris en 2020 par rapport à 2019, on observe qu’elle est significativement plus élevée.

    Limites rencontrées

    Comme toute étude, nous avons rencontré des difficultés liées à l’obtention des données officielles sur le nombre des cas Covid-19 enregistrés quotidiennement à Paris. En effet, la plupart des données mis à disposition concernait le territoire français et non une zone régionale spécifique comme Paris. En outre, notre étude a manqué de données concernant le trafic du métro parisien. Nous nous sommes donc focalisés sur les fréquentations de la station “La Défense” pour représenter au mieux la fréquentation des transports en commun à Paris. Nous avons également exploité les données sur les balisages des passages à vélo mais ce comptage ne permet pas de connaître précisément le nombre de cyclistes unique dans la capitale. En effet, celui-ci comptabilise les passages à vélo et non le nombre de cyclistes. Cette étude demeure toutefois concrète sur le fond et la fiabilité mais elle pourrait être approfondie avec davantage de données.

    Conclusion

    Cette étude nous a permis de réaliser à quel point cette crise impacte les comportements individuels et collectifs. Grâce au dashboard réalisé sur Google Data Studio, nous avons pu mettre en évidence un lien direct entre la crise sanitaire du Covid-19 et l’augmentation de la fréquentation du vélo pendant cette même période. Ce nouvel outil permet d’analyser la situation actuelle concernant la mobilité parisienne et celle de la pandémie mondiale. Dans cette continuité, ce dashboard permet de mettre en place un certain nombre d’actions qui peuvent être envisagées. Il peut y avoir une réelle valeur ajoutée dans l’analyse des données liées aux bornes de Vélib parisien. En effet, en croisant les données liées à la localisation des bornes Vélib et les zones de trafic des vélos, la Mairie de Paris peut penser à certaines mise en place telles que: l’ajustement de la disposition des bornes Velib dans des zones de trafic important, la création de pistes cyclables dédiées en fonction des différents points d’affluence ou encore la mise en place de bornes de vélos en libre service.

    Annexes
  • Évaluation globale
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