{"id":1080,"date":"2025-09-03T18:12:28","date_gmt":"2025-09-03T18:12:28","guid":{"rendered":"https:\/\/javierladino.com\/fr\/?post_type=rara-portfolio&#038;p=1080"},"modified":"2026-05-23T13:24:18","modified_gmt":"2026-05-23T13:24:18","slug":"mobilite-urbaine-et-energie-comment-nous-avons-concu-un-tableau-de-bord-pour-mesurer-les-emissions-de-co%e2%82%82-a-nantes-rennes-et-niort","status":"publish","type":"rara-portfolio","link":"https:\/\/javierladino.com\/fr\/portfolio\/mobilite-urbaine-et-energie-comment-nous-avons-concu-un-tableau-de-bord-pour-mesurer-les-emissions-de-co%e2%82%82-a-nantes-rennes-et-niort\/","title":{"rendered":"Mobilit\u00e9 urbaine et \u00e9nergie : comment nous avons con\u00e7u un tableau de bord pour mesurer les \u00e9missions de CO\u2082 \u00e0 Nantes, Rennes et Niort"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nous avons construit, avec Power BI et un template Figma, un jeu de visualisations qui quantifie et compare l\u2019empreinte carbone de la <strong>mobilit\u00e9<\/strong> (avion, voiture, bus, v\u00e9lo) et de la <strong>consommation d\u2019\u00e9nergie<\/strong> (\u00e9lectricit\u00e9, gaz) dans trois villes fran\u00e7aises : <strong>Nantes, Rennes et Niort<\/strong>. Le billet documente le processus de bout en bout \u2014 pr\u00e9paration des donn\u00e9es, mod\u00e9lisation, design UI \u2014 ainsi que les principaux r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Introduction<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Rendre la transition bas-carbone <strong>mesurable et actionnable<\/strong> : c\u2019est l\u2019objectif de ce projet, qui transforme des donn\u00e9es ouvertes en un tableau de bord interactif pour explorer l\u2019impact climatique de la mobilit\u00e9 et de l\u2019\u00e9nergie \u00e0 l\u2019\u00e9chelle urbaine.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"575\" src=\"https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-1024x575.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1083\" srcset=\"https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-1024x575.png 1024w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-300x168.png 300w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-768x431.png 768w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-1536x862.png 1536w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-107x60.png 107w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image.png 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"572\" src=\"https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-1-1024x572.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1084\" srcset=\"https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-1-1024x572.png 1024w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-1-300x168.png 300w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-1-768x429.png 768w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-1-107x60.png 107w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-1.png 1247w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Objectifs<\/h2>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Quantifier<\/strong> les \u00e9missions de CO\u2082 par <strong>mode de transport<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Comparer<\/strong> les sch\u00e9mas de mobilit\u00e9 entre les villes.<\/li>\n\n\n\n<li>Analyser l\u2019<strong>\u00e9volution temporelle<\/strong> des \u00e9missions (2016\u20132019).<\/li>\n\n\n\n<li>Produire des <strong>insights actionnables<\/strong> pour des politiques de mobilit\u00e9 durable.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Int\u00e9grer l\u2019\u00e9nergie<\/strong> (\u00e9lectricit\u00e9 &amp; gaz) comme facteur cl\u00e9 des \u00e9missions.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Donn\u00e9es &amp; m\u00e9thodologie<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Sources<\/strong> : <a href=\"https:\/\/data.ademe.fr\/datasets\"><strong>ADEME<\/strong><\/a> et <strong><a href=\"https:\/\/www.data.gouv.fr\/fr\/datasets\/consommation-annuelle-delectricite-et-gaz-par-commune-et-par-secteur-dactivite\">Agence ORE<\/a><\/strong> pour la consommation annuelle d\u2019\u00e9lectricit\u00e9 et de gaz par commune, compl\u00e9t\u00e9es par des donn\u00e9es d\u00e9mographiques et des facteurs de conversion CO\u2082.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pr\u00e9paration &amp; mod\u00e9lisation Power BI<\/strong> :\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Standardisation des tables de consommation (Avion\/Bus\/V\u00e9lo\/Voiture) puis fusion en <strong>ConsommationTotale<\/strong>. Cl\u00e9 relationnelle <code>cle_habitants<\/code> pour relier consommations et population.<\/li>\n\n\n\n<li>Relations : <code>TypeTransport<\/code> (consommation \u2194 \u00e9quivalences carbone) et <code>cle_habitants<\/code> (consommation \u2194 habitants).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mesures DAX<\/strong> : <code>Kg CO2<\/code>, <code>tonne_co2<\/code>, <code>milliers_kms<\/code>, <code>CO2 par habitant<\/code>, etc.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Visualisations<\/strong> :\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Aster Plots<\/strong> (distances &amp; \u00e9missions), <strong>nuage de mots<\/strong> (poids par ville), <strong>cartes KPI<\/strong>, <strong>barres empil\u00e9es<\/strong> (CO\u2082 par habitant), <strong>ligne temporelle<\/strong> (\u00e9volution CO\u2082) et <strong>carte<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00c9nergie<\/strong> : import du CSV Agence ORE, mesure <code>CO2_Electricite_kg<\/code> via <code>LOOKUPVALUE<\/code>, segmentation par <strong>Ann\u00e9e<\/strong> et <strong>Ville<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Design du dashboard (dataviz)<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-1 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"605\" data-id=\"1085\" src=\"https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-2-1024x605.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1085\" srcset=\"https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-2-1024x605.png 1024w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-2-300x177.png 300w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-2-768x454.png 768w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-2-1536x908.png 1536w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-2-101x60.png 101w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-2.png 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" data-id=\"1086\" src=\"https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-3-1024x576.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1086\" srcset=\"https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-3-1024x576.png 1024w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-3-300x169.png 300w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-3-768x432.png 768w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-3-107x60.png 107w, https:\/\/javierladino.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/image-3.png 1280w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Template Figma<\/strong> : zones d\u00e9di\u00e9es aux KPI, filtres, graphiques et carte ; export en image de fond pour Power BI.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Approche UX<\/strong> : hi\u00e9rarchie visuelle claire, th\u00e8me sombre, filtres \u00e0 gauche pour guider l\u2019exploration.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Impl\u00e9mentation<\/strong> : placement pr\u00e9cis des visuels selon la maquette ; <strong>slicers<\/strong> (Ann\u00e9e, Ville, Type de transport) ; bandeau KPI (CO\u2082, kilom\u00e8tres totaux, consommation d\u2019\u00e9nergie, CO\u2082 \u00e9lectricit\u00e9).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">R\u00e9sultats &amp; insights<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1) Quel mode de transport \u00e9met le plus ?<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Avion<\/strong> : ~<strong>45,9 millions t CO\u2082<\/strong> (le plus \u00e9metteur).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Voiture<\/strong> : ~<strong>2 millions t CO\u2082<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bus<\/strong> : ~<strong>17 141 t CO\u2082<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>V\u00e9lo<\/strong> : <strong>0 \u00e9mission<\/strong> (dans le p\u00e9rim\u00e8tre de calcul). Total cumul\u00e9 (4 modes) : <strong>~47,96 millions t CO\u2082<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2) CO\u2082 par habitant : qui \u00e9met le plus ?<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Nantes<\/strong> : <strong>1 506,21 kg CO\u2082\/hab<\/strong> (plus forte empreinte).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Rennes<\/strong> : <strong>634,18 kg CO\u2082\/hab<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Niort<\/strong> : <strong>113,35 kg CO\u2082\/hab<\/strong> (plus faible).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3) \u00c9volution temporelle (2016\u20132019)<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Nantes<\/strong> : hausse continue, <strong>pic en ao\u00fbt 2019 (~808 M kg CO\u2082)<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Rennes<\/strong> : l\u00e9g\u00e8re hausse avec <strong>pic en sept. 2018 (~337 M kg CO\u2082)<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Niort<\/strong> : niveaux faibles, <strong>pic en mars 2019 (~61,6 M kg CO\u2082)<\/strong>. <strong>Constat :<\/strong> pas de baisse durable sur la p\u00e9riode ; au contraire, <strong>les \u00e9missions augmentent<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4) \u00c9nergie : consommation &amp; CO\u2082 de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Consommation totale (\u00e9lec + gaz)<\/strong> : Nantes <strong>> 3 M MWh\/an<\/strong> ; Rennes <strong>~2,2\u20132,5 M MWh\/an<\/strong> ; Niort <strong>~0,7\u20130,9 M MWh\/an<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>CO\u2082 de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 (kg\/an)<\/strong> : Nantes <strong>~111\u2013113 M<\/strong> ; Rennes <strong>~73\u201376 M<\/strong> ; Niort <strong>~26\u201337 M<\/strong> (tendance <strong>plut\u00f4t stable<\/strong>).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Part du cumul\u00e9 (p\u00e9riode)<\/strong> : Nantes <strong>~448 M (52 %)<\/strong>, Rennes <strong>~296 M (34 %)<\/strong>, Niort <strong>~118 M (14 %)<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Lecture rapide :<\/strong> Nantes concentre le plus d\u2019activit\u00e9 et de consommation ; Rennes suit un profil interm\u00e9diaire ; Niort se distingue par une intensit\u00e9 carbone plus faible, possiblement via un <strong>mix \u00e9nerg\u00e9tique plus propre<\/strong> et une intensit\u00e9 industrielle moindre.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Impact &amp; cas d\u2019usage<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Collectivit\u00e9s<\/strong> :\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Renforcer le <strong>transport public<\/strong> (\u2248 <strong>3\u00d7 moins<\/strong> d\u2019\u00e9missions\/km que la voiture et <strong>6\u00d7 moins<\/strong> que l\u2019avion).<\/li>\n\n\n\n<li>Mettre en place des <strong>zones \u00e0 faibles \u00e9missions<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li>Acc\u00e9l\u00e9rer les <strong>infrastructures cyclables<\/strong> s\u00e9curis\u00e9es pour les trajets &lt; 5 km.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Op\u00e9rateurs<\/strong> :\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Optimiser<\/strong> les lignes sous-performantes, <strong>moderniser<\/strong> la flotte l\u00e0 o\u00f9 l\u2019impact est maximal, <strong>adapter<\/strong> l\u2019offre selon la saison.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Citoyens<\/strong> :\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>10 km\/jour en voiture \u2248 <strong>~500 kg CO\u2082\/an<\/strong> ; encourager l\u2019<strong>intermodalit\u00e9<\/strong> et des outils de <strong>suivi personnel<\/strong> des \u00e9missions.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusions<\/h2>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Nantes<\/strong> est la plus \u00e9mettrice (mobilit\u00e9 et \u00e9nergie).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Rennes<\/strong> pr\u00e9sente un profil interm\u00e9diaire mais significatif.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Niort<\/strong> affiche une <strong>faible empreinte<\/strong> en absolu et par habitant.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>2016\u20132019<\/strong> : <strong>pas de baisse significative<\/strong> \u2014 n\u00e9cessit\u00e9 d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer la <strong>d\u00e9carbonation<\/strong>. <strong>Priorit\u00e9 :<\/strong> intervenir d\u2019abord \u00e0 Nantes, tout en combinant <strong>mobilit\u00e9 propre<\/strong> et <strong>efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique<\/strong> dans les trois villes.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Prochaines \u00e9tapes<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u00c9tendre l\u2019analyse \u00e0 d\u2019autres villes (tendances r\u00e9gionales).<\/li>\n\n\n\n<li>Int\u00e9grer <strong>m\u00e9t\u00e9o<\/strong> et <strong>variables socio-\u00e9conomiques<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li>D\u00e9velopper des <strong>mod\u00e8les pr\u00e9dictifs<\/strong> d\u2019impact de politiques.<\/li>\n\n\n\n<li>Publier un <strong>dashboard ouvert<\/strong> et instaurer un <strong>suivi continu<\/strong> des KPI.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Stack utilis\u00e9<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Power BI<\/strong> (mod\u00e9lisation, DAX, Aster Plot, Word Cloud, KPI, carte, timeline).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Figma<\/strong> (maquette UI\/UX).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Donn\u00e9es ouvertes<\/strong> : <a href=\"https:\/\/data.ademe.fr\/datasets\"><strong>ADEME<\/strong><\/a>, <strong><a href=\"https:\/\/www.data.gouv.fr\/fr\/datasets\/consommation-annuelle-delectricite-et-gaz-par-commune-et-par-secteur-dactivite\">Agence ORE<\/a><\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br>Si vous souhaitez adapter ce flux \u00e0 votre ville, il suffit de mettre \u00e0 jour les tableaux de consommation, d&rsquo;habitants et d&rsquo;\u00e9quivalences de CO\u2082, de conserver la m\u00eame architecture de relations et de r\u00e9utiliser le mod\u00e8le de base. Le r\u00e9sultat : un tableau explicable, exploitable et \u00e9volutif pour les d\u00e9cisions en mati\u00e8re de politique urbaine et \u00e9nerg\u00e9tique.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nous avons construit, avec Power BI et un template Figma, un jeu de visualisations qui quantifie et compare l\u2019empreinte carbone de la mobilit\u00e9 (avion, voiture, bus, v\u00e9lo) et de la consommation d\u2019\u00e9nergie (\u00e9lectricit\u00e9, gaz) dans trois villes fran\u00e7aises : Nantes, Rennes et Niort. 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