GOOGLE : Analyse de l’impact du COVID-19 sur la mobilité (Semaine 2/2022)

exemple de dashboard Google

Temps de lecture : 2 minutes
mots-clés : Google dashboard, analytics, Covid-19, Belgium, 2022, janvier

Chers lecteurs,

Les données Google (Open data) sont très larges et souvent peu utilisées. La crise du COVID a mis cela en exergue au travers des données Waze et Google maps durant cette pandémie. Les données sont mises à disposition à divers niveaux :

L’État belge a récupéré ces données (détaillées et payantes) à partir du premier confinement et lui permettant de juger de la mise en œuvre des décisions telles que le télétravail. C’est encore le cas aujourd’hui.

Dans le même temps, le simple quidam peut avoir accès à des données agrégées sous la forme de rapport journalier/semaine/mois. Nous mettons le lien ici pour les rapports de semaine, toujours le dernier en date. Au moment où nous écrivons ces quelques lignes, nous travaillons sur la semaine 02, soit du 10 au 16 janvier 2022.

Ces données montrent les tendances importances dans la société puisque la mobilité est intrinsèquement liée à nos activités, tant de travail que de loisirs). En outre, la géolocalisation et les bases de données Google permettent de cibler l’information (entre autres, l’accès et l’occupation des pharmacies !).

Il apparait dans ce rapport caractérisant la rentrée des classes, mais également le redémarrage des activités professionnelles en pleine période d’un Omicron omniscient, quelques éléments intéressants :

Si la dernière semaine avant la trêve de Noël voit l’augmentation importante des courses (+50%) par rapport à la moyenne, nous avons néanmoins une augmentation de 15% par rapport à la moyenne et depuis de nombreux mois. Le début du mois de janvier ne semble pas changer la donne.

Les commerces et loisirs ont perdu 9% par rapport à la moyenne, une tendance renforcée par rapport au mois de décembre avant les dernières décisions du CODECO. Cela signifie bien une perte, entre autres pour les lieux culturels, mais aussi pour le commerce de détail. Bref, Amazon se porte bien.

L’analyse des déplacements au travail est beaucoup plus singulière. Considérant que le télétravail est obligatoire, il est étonnant de constater que la réduction des déplacements domicile travail est réduit seulement de 24%. Par comparaison, les congés de Noël offrent une réduction de + de 50% (68% entre les deux réveillons). La tendance de 24% est similaire… aux moyennes avant obligation du télétravail, représentant une diminution structurelle de la mobilité du travail. Complémentairement, la réduction de l’usage des transports en commun (-28%) montre que, structurellement, ce mode de transport est probablement et durablement impacté par la pandémie au profit d’autres modes de transports ! ( Re-Blog : Comment le Covid permet le transfert modal vers des déplacements plus écologiques ? L’exemple américain… et quelques questions, 22 avril 2020) nous en parlions déjà pendant le premier confinement et cette question risque de réduire la capacité de financement des transports publics alors que c’est un enjeu majeur de la transition durable des territoires. (le climat aura chaud après le covid-19, 5 mai 2020).

Ce qui est également intéressant est l’augmentation depuis de nombreuses semaines de la mobilité résidentiels définie par le déplacement d’une adresse privée vers une autre adresse privée. Ces données montrent que ce type de déplacement a augmenté de 9%… devenant la norme depuis plus de 2 mois. Bref, c’est une forme de résilience. Comportementale des citoyens qui, s’ils sont contraints par les limites des heures d’ouverture des restaurants… se réunissent entre amis ! paradoxal et donc contreproductif dans les objectifs pandémiques. On remarque également les faibles différences entre les régions.

Ce petit voyage dans les méta données Google est essentielle à deux échelles :

  • D’une part, c’est un peu dystopique : Google sait tout de vous.
  • D’autre part, c’est extraordinaire de pouvoir mesurer aussi précisément les décisions mise en place par les gouvernements… et de mesurer leur impact. Gageons que le GEMS a des data Scientists pour mesurer correctement ces décisions.

Merci pour votre lecture !

Lien vers le rapport de la semaine 2 : ici

Lien vers la base générale de données Google : ici

Pascal SIMOENS Architecte et urbaniste, Data Scientist. Expert Smart Cities. J’ai commencé ma vie en construisant des villes en Lego, j’en ai fait mon métier. Geek invétéré, aujourd’hui je joins mes passions du numérique et de la ville au travers d’une expertise smart Cities et smart buildings en travaillant en bureau d’étude (Poly-Tech Engineering) et j’enseigne cette même expertise à l’UMONS et l’ULB.

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