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GTFS Analysis Africa

Antoine CHEVRE

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Dans le prolongement de l'initiative DigitalTransport4Africa et des travaux de TransportforCairo, un projet personnel d'application pour analyser les villes africaines. Elle est basée sur les données GTFS, les données worldpop et les données d'équipements OpenStreetMap. Elle permet: - l'analyse de l'accessibilité urbaine transports collectifs/piétons - l'analyse réseau transports collectifs https://huggingface.co/spaces/antoinechevre/GTFS_Analysis_Africa

Cette application a vocation à analyser les réseaux de transports des villes africaines et l'accessibilité urbaine associée. C'est une déclinaison africaine de l'application sœur France métropolitaine.

https://huggingface.co/spaces/antoinechevre/GTFS_Analysis_Africa

Les données utilisées sont :

⚠

Les données et résultats sont à manier avec précaution : il n'existe pas de recensement fiable à l'échelle infracommunale pour la plupart de ces villes (les données de population WorldPop sont une estimation modélisée, pas un recensement), la couverture OpenStreetMap des équipements est très inégale selon les villes et les quartiers. Une pondération arbitraire a été proposée pour les équipements (cf. onglet Équipements dans Accessibilité urbaine). Concernant les données GTFS, il s'agit de données partielles (lignes et arrêts fiables, mais pas la fréquence de passage) et souvent datées / non maintenues (les dates de validité du GTFS sont affichées). Les résultats (grille de population, équipements, accessibilité) sont ainsi des ordres de grandeur, pas des chiffres de référence. De plus, beaucoup de villes ont des projets en cours et les villes africaines évoluent vite.

Les résultats sont présentés en 2 volets.

📍 Analyse accessibilité urbaine

🎯 Objectifs

⚙️ Fonctionnalités

🔗 Liens & Instructions

Cette analyse s'inspire des travaux du livre Introduction to urban accessibility (Rafael H. M. Pereira et Daniel Herszenhut, Ipea - Institute for Applied Economic Research), notamment le chapitre Calculating accessibility estimates in R — réadaptés en Python pour un contexte africain.

  • Offrir une chaîne de traitement pour passer d'un jeu GTFS brut à l'analyse d'accessibilité du réseau concerné selon un carroyage de 600x600 m :
    • en mode piéton/transports collectifs en JOB à l'heure de pointe
    • des équipements OpenStreetMap pondérés (substitut à la BPE) à 60 min du réseau
    • selon une grille de population WorldPop 600x600 m (substitut au carroyage INSEE)
  • Proposer un calcul directement depuis l'app si aucune matrice de temps de trajet n'est déjà en cache
  • Proposer un benchmark entre villes africaines en comparant les indicateurs d'accessibilité aux équipements

🚏 Analyse GTFS

L'analyse GTFS (indépendante de l'accessibilité ci-dessus) a été développée lors du Hackathon TSNI 2025 du Cerema et reprise par Antoine Chèvre (et claude.ai...).

Équipe Cerema : Patrick Gendre, Hugo De Luca et Maxence Liogier

⚙️ Fonctionnalités

🔗 Liens & Instructions

Analyse des données GTFS (General Transit Feed Specification) pour extraire des indicateurs clés sur les transports en commun.

📍 Analyse par arrêts

  • Nombre de passages par arrêt
  • Carte interactive des arrêts
  • Statistiques détaillées

Fonctionne avec n'importe quel GTFS, même sans shapes.txt.

🛤️ Analyse par lignes

  • Nombre de passages par ligne, par mode (bus, tram, métro, trolley, ferry...)
  • Calcul des vitesses moyennes
  • Carte interactive des lignes cumulées

🔀 Isochrone carreaux 600x600 m

  • Carte interactive des isochrones de carreaux 600x600 m à partir d'un arrêt sélectionné, selon le temps de trajet souhaité (ex : 15 min, 30 min, 45 min)
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