Économie circulaire: proximité de la population avec les déchetteries

Le projet de loi sur l’économie circulaire va arriver devant le Parlement très prochainement.

Un des enjeux de cette future loi est le recyclage, la consigne et plus généralement la gestion des déchets dans une optique quotidienne pour les citoyens.

Les données publiques détaillées sur les déchets sont actuellement peu disponibles et c’est ainsi que je me suis rabattu sur une analyse de la proximité des déchetteries pour la population afin d’apporter aux débats un élément basé sur des données publiques (principe de “data driven policy making”).

(Ré)-utilisation des données publiques

L’ ADEME publie sur son tout nouveau portail opendata l’annuaire des déchetteries provenant de la base SINOE, une base plus complète mais malheureusement non ouverte à ce jour.

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On compte plus de 4500 déchetteries réparties sur le territoire, mais quelle est leur répartition par rapport à la population ?

Un deuxième jeu de données diffusé par l’ INSEE permet de connaître la répartition géographique de la population sur des carreaux de 200m de côté.

Ce sont les “données carroyées”, contenant de plus des indicateurs socio-économiques sur la population habitant dans chacun des 2,2 millions de carreaux.

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Exemple de données INSEE carroyées

Enrichir ces données

Pour faire le lien entre les deux, j’ai utilisé un outil opensource de calcul d’itinéraires et les données géographiques libres du projet OpenStreetMap pour déterminer la distance à parcourir par la route et le temps nécessaire pour se rendre à la déchetterie la plus proche (en temps) à partir de chaque carreau.

Un premier calcul a montré quelques anomalies sur la position de certaines déchetteries. L’ADEME indique la qualité de la géolocalisation dans les données qu’elle publie, j’ai donc effectué un géocodage (transformer une adresse en position géographique) pour améliorer ces positions à l’aide de l’outil en ligne base sur la Base Adresse Nationale et disponible sur https://adresse.data.gouv.fr/csv

Principe du calcul

Pour chaque carreau, un calcul d’itinéraire est fait partant du carreau vers chacune des déchetteries situées au maximum à 15km à vol d’oiseau.

Le déchetterie avec le temps de parcours le plus faible est enregistrée ainsi que le temps et la distance par la route.

Au total une dizaine de millions d’itinéraires ont été calculés à l’aide du logiciel OSRM (Open Source Routing Machine). Ce calcul prends moins de 40 minutes sur une station de travail, chaque carreau étant traité en moins de 10ms en moyenne.

Cette analyse est donc surtout possible grâce à la rapidité de calcul de millions d’itinéraires ainsi que la disponibilité libre et ouverte des données nécessaires !

La sélection des déchetteries à 15km et l’enregistrement du résultat obtenu sont faits à l’aide de la base de données PostgreSQL et de son extension géographique PostGIS (deux logiciels libres).


Calcul en cours !

Restitution des résultats

Cette analyse est faite dans le cadre du datalab du Parlement Ouvert et l’objectif est de fournir à chaque député·e des éléments sur sa circonscription.

La liste des député·e·s (opendata de l’Assemblée Nationale) a donc été aussi importée dans la base de données, ainsi que la correspondance entre les communes couvertes par les circonscriptions (opendata du Ministère de l’Intérieur).

On peut donc regrouper les carreaux par circonscription, calculer les temps et distances moyennes à parcourir pour se rendre à la déchetterie la plus proche en pondérant pas la population de chaque carreau.

Décompter la population éloignées des déchetteries est aussi relativement facile. D’autres croisements avec les indicateurs socio-économiques des carreaux sont possibles.

Au final, un courrier électronique personnalisé est généré automatiquement et envoyé à chaque député·e avec les chiffres de sa circonscription ainsi qu’au niveau national.

Les résultats

Au niveau national, la distance moyenne est de 4,3 km avec un temps de 6 minutes de route.

Pour 88% de la population, il faut moins de 10 minutes pour se rendre par la route à la déchetterie la plus proche.

Vue cartographique

Une représentation cartographique des résultats permet de mettre en évidence les populations les plus éloignées des déchetteries et donc les sites propices à de nouvelles ouvertures.


Rouge: 20 à 30mn de route / Noir: plus de 30mn

En agrégeant par déchetterie la population pour laquelle elle est la plus proche, on obtient aussi un indicateur de “charge” de celle-ci :


Disque magenta proportionnel à la population à proximité.

Les limites

Les résultats obtenus peuvent être entachés d’erreurs provenant des données utilisées:

  • l’annuaire des déchetteries date de 2017 et n’est pas forcément exhaustif, il ne couvre d’ailleurs ni la Corse, ni les départements d’outre-mer,
  • la position géographique des déchetteries ne correspond pas toujours à la réalité, ce qui impacte les itinéraires calculés,
  • les temps et distance issus du calcul d’itinéraire sont une indication dépendant là aussi de l’exhaustivité des données,
  • un erreur de calcul passée inaperçue est possible !

Une méthode réplicable

Cette analyse est facilement reproductible pour bien d’autres sujets que les déchetteries. Bien sûr on pense aux nombreux services publics dont le maillage du territoire revient régulièrement dans l’actualité (hôpitaux, bureau de poste, etc).

Ce type d’analyse est aussi utile pour l’implantation d’entreprises.

Le code écrit à cette occasion est d’ailleurs lui aussi ouvert.

Résumé des données et outils utilisés

Données

  • annuaire des déchetteries extrait de la base SINOE de l’ADEME
  • données carroyées à 200m de l’INSEE
  • données géographiques OpenStreetMap (réseau routier)
  • annuaire des député(e)s
  • correspondance cirsconscription / communes

Outils

  • base de donnée Postgresql et son extension géographique Postgis
  • OpenSource Routing Machine (calculateur d’itinéraires)