Une analyse des services de transport adapté dans les villes africaines grâce aux données ouvertes GTFS de Digitaltransport4africa

Pourquoi est-ce important ?

L’accessibilité aux transports collectifs, ainsi que d’autres caractéristiques importantes du système telles que la couverture et la fréquence du réseau, est un facteur crucial du choix modal pour les déplacements urbains. Dans de nombreux pays en développement, les transports publics officiels sont très limités en raison des restrictions budgétaires du gouvernement et d’une mauvaise planification. Ainsi, la qualité du service rendu aux usagers par les entreprises privées proposant des options de mobilité partagée (souvent appelé « transport adapté ») est un facteur important pour améliorer les conditions de vie et de travail. Ce sujet a été abordé dans un article de recherche récemment publié dans le Journal of Transport Geography (disponible sur ce lien), par G. Falchetta, M. Noussan et A.T. Hammad.

Évaluer l’accessibilité et la performance du transport adapté

L’analyse compare les services de transport adapté dans sept grandes villes d’Afrique subsaharienne, grâce à la récente publication des données General Transit Feed Specification (GTFS) dans le projet DigitalTransport4Africa. Notre objectif est de produire des mesures comparatives d’accessibilité, de réseau et de qualité de service. Nous analysons les villes d’Abidjan, Accra, Addis-Abeba, Freetown, Harare, Kampala et Nairobi.

Nos résultats permettent une évaluation et une comparaison de premier ordre des différentes caractéristiques cruciales du transport adapté dans ces villes, mettant en lumière les inégalités de transport et les dynamiques de ségrégation urbaine. L’analyse et les mesures produites peuvent aider les planificateurs des systèmes de transport dans les grandes villes des pays à faible revenu.

Avec les données GTFS disponibles, et grâce à d’autres méthodes et données développées dans la littérature, nous avons pu estimer l’accessibilité des services de transport adapté pour les citoyens. La figure ci-dessous montre une carte d’accessibilité pour la ville de Nairobi, qui montre comment la distance de l’itinéraire le plus proche (en minutes de marche) varie à travers la ville. L’article présente également d’autres mesures du transport adapté basées sur l’analyse consolidée du système de transport et des techniques d’analyse du réseau, qui sont utiles pour comparer le niveau de service dans différentes villes.

Carte d’accessibilité de la route de transport adapté la plus proche à Nairobi, Kenya (minutes de marche)

L’importance de la disponibilité et de la qualité des données

Nous avons déjà remarqué l’importance de la disponibilité des données ouvertes et les opportunités qui sont débloquées par des données avec un bon détail temporel et géographique. La définition d’une norme précise, telle que le GTFS, permet aux gens de comparer efficacement le service dans différentes villes à travers le monde. Alors qu’une grande attention est souvent accordée à la disponibilité de données abondantes, avec le concept familier de Big Data, nous pensons qu’il est également crucial de souligner l’importance de la qualité de ces données. Un nombre seul n’a souvent aucun sens : il est important de savoir ce qu’il représente exactement et comment il a été obtenu, de comprendre quelle est la meilleure façon de l’utiliser. Les technologies numériques offrent la possibilité de réduire le coût de la collecte et de la gestion des données, mais nous devons également investir du temps et des efforts pour fournir des « métadonnées » utiles, qui décrivent en détail comment les données ont été collectées, avec quelles limites et hypothèses.

Ceci est particulièrement important pour les plateformes qui collectent des données de mobilité à partir de plusieurs sources, et encore plus d’utilisateurs finaux uniques. Pour rendre différents emplacements comparables, les données doivent être collectées avec les mêmes hypothèses. La durée d’un déplacement en transport adapté sera (souvent) différente selon l’horaire officiel ou le temps réel passé, pour plusieurs raisons, mais généralement en raison de la congestion. Il en est de même pour la fréquence des déplacements, la localisation des arrêts, etc. Nous avons besoin de données qui représentent autant que possible le monde réel, bien que ce ne soit malheureusement pas toujours possible. Dans ce cas, lorsque certaines approximations sont nécessaires, il est important de le savoir, pour éviter d’utiliser des données théoriques comme si elles étaient réelles.

Nombre de parcours de transport adapté à moins de 15 minutes de marche de chaque cellule de la grille

Conclusion

Nous pensons que la disponibilité de données ouvertes est une opportunité cruciale pour améliorer l’efficacité de la planification des transports collectifs, en abordant les problèmes d’inégalité et d’efficacité. L’évolution future des transports urbains, en particulier dans les grandes villes qui affichent une énorme augmentation de la population et une expansion rapide, sera le résultat de multiples dimensions, y compris les effets de la pandémie actuelle et la numérisation des emplois et des services. La disponibilité de données de haute qualité, y compris en crowdsourcing, peut représenter une valeur ajoutée pour adapter la planification et la gestion des transports, en particulier lorsque les données sont mises à jour régulièrement. L’objectif final est d’améliorer la qualité de vie des citadins. Un transport public de bonne qualité peut augmenter l’accès aux opportunités, ainsi que réduire les impacts environnementaux par rapport aux sociétés basées sur les voitures privées. En ce sens, la collecte, la normalisation et la publication ouverte des données par DigitalTransport4Africa représentent un exemple vertueux qui contribuera certainement à une meilleure conception et gestion des infrastructures.