# Données Trafic moyen journalier annuel de 2019
Description et correction des données Poids lourds

Nicolas Roelandt, François Combes, Vincent Robin, Lucie Letrouit, Martin Koning

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Nicolas Roelandt, François Combes, Vincent Robin, Lucie Letrouit, Martin Koning. Données Trafic moyen journalier annuel de 2019 Description et correction des données Poids lourds. 2025. hal-05121480

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# Données Trafic moyen journalier annuel de 2019

## Description et correction des données Poids lourds

Nicolas Roelandt
Univ. Eiffel/AME

nicolas.roelandt@univ-eiffel.fr

François Combes
Univ. Eiffel/SPLOTT

Martin Koning
Univ. Eiffel/SPLOTT

Lucie Letrouit
Univ. Eiffel/SPLOTT

Vincent Robin
Cerema Méditerranée

2025-06-19

**Résumé** Le Ministère de la Transition écologique a publié en open data de 2018 à 2021 des données agrégées de trafic routier sur le réseau routier national français couvrant la période 2007-2019. Nous avons cherché à mobiliser les données de 2019 en vue de réaliser une cartographie du trafic routier poids lourds, mais les données concernant les poids lourds ne sont pas exploitables en l'état. Des échanges avec les services du Cerema, nous ont permis de proposer une correction. Cet article propose de présenter le jeu de données et ses failles ainsi que de détailler les corrections apportées. Nous présentons aussi de nouvelles variables de mesure de flux horaires du trafic routier Poids Lourds.

## Table des matières

<table><tr><td>Introduction</td><td>2</td></tr><tr><td>1 Données et Méthodes</td><td>2</td></tr><tr><td>1.1 Données TMJA</td><td>2</td></tr><tr><td>1.1.a Généralités</td><td>3</td></tr><tr><td>1.1.b Données manquantes</td><td>3</td></tr><tr><td>1.1.c Description des variables</td><td>4</td></tr><tr><td>1.2 Le problème du ratio Poids lourds et sa correction</td><td>7</td></tr><tr><td>1.3 Flux routiers horaires</td><td>7</td></tr><tr><td>1.3.a Trafic et flux Poids lourds</td><td>7</td></tr><tr><td>1.3.b Prise en compte des jours ouvrés</td><td>8</td></tr><tr><td>2 Discussion et perspectives</td><td>8</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>9</td></tr><tr><td>Remerciements</td><td>9</td></tr></table>
<table><tr><td>Références</td><td>10</td></tr><tr><td>Bibliographie</td><td>10</td></tr></table>

# Introduction

D'après le rapport « World Energy Outlook 2023 » [1], le transport routier représente 45% de la demande en pétrole dont les poids lourds en constituent 43%. Dans l'Union européenne, la part de transport par route est passée de 48,7% à 52% entre 2000 et 2019, avec un accroissement du volume de fret de 23%. Alors que la part du fret transporté par rail diminuait de 14,1 % à 12 % [2]. En France, le secteur des transports a émis en 2023 119 Mt CO2eq soit le tiers des émissions de gaz à effet de serre, ce qui en fait le premier secteur d'émissions [3]. En 2022, 88% des tonnes.kilomètres du fret transporté en France l'a été par poids lourds [4]. Agir sur les émissions du secteur du transport est par conséquent un levier important dans le cadre de la Stratégie nationale bas-carbone (SNBC) de la France pour lutter contre le changement climatique. Une bonne connaissance du trafic poids lourds est primordiale pour quantifier ces émissions et leurs localisations.

D'après le Ministère de la Transition écologique [5], le réseau autoroutier français comprenait 11654 km d'autoroutes (11519 km en 2024) et 9750 km de routes nationales (8608 km en 2024). Ce réseau autoroutier est structurant pour le secteur des transports et c'est sur ces infrastructures que devront être mis en place les stratégies de décarbonation du secteur transport. Il est essentiel de connaître les axes principaux du transport routier et c'est là où les données Trafic moyen journalier annuel (TMJA) publiées par le Ministère de la Transition écologique apporte un éclairage majeur pour identifier les tronçons routiers les plus fréquentés. Toutefois, la dernière version disponible compilant les données de 2019 contient des données erronées.

L'objectif de cet article est de documenter les problèmes rencontrés et les corrections apportées. Nous proposons dans un premier temps de présenter le jeu de données puis le problème qui a été identifié et d'en proposer une correction. Enfin nous proposons de discuter du jeu de données TMJA et de son évolution.

# 1 Données et Méthodes

Cette partie présente le jeu de données TMJA et le problème rencontré avec les données 2019. Une correction est proposée ainsi que l'ajout de nouvelles variables de flux horaires.

## 1.1 Données TMJA

Les données originales Ministère de la Transition écologique [6] sont publiées en Licence Ouverte / Open Licence par le Ministère de la Transition écologique. Les données corrigées produites dans le cadre de notre étude sont également en Licence Ouverte. Le code source<fnref n="1" /> R et le carnet numérique<fnref n="2" /> ayant réalisé les traitements sont en licence publique de l'Union européenne (EUPL version 1.2).

Dans cet article, nous nous concentrons sur les données 2019 qui ont été publiées le 22 décembre 2021.

<footnote n="1">¹https://gitlab.univ-eiffel.fr/ame/TMJA-2019-analysis]</footnote>

<footnote n="2">²https://ame.gitpages.univ-eiffel.fr/TMJA-2019-analysis/notebooks/TMJA-2019-analysis.html]</footnote>
Les données sont disponibles sous deux formats :

* CSV (Comma Separated Values)

* ESRI Shapefile

Le format CSV est adapté pour une exploitation numérique des données avec la plupart des tableurs. Nous avions un besoin cartographique, par conséquent, nous nous sommes concentrés sur le jeu de données fourni au format ESRI Shapefile. Les données géographiques sont fournies dans le système projeté RGF93/Lambert93 mais les métadonnées concernant le système de référence de coordonnées sont absentes.

### 1.1.a Généralités

Ce jeu de données comprend 4695 tronçons issus de 323 routes. La longueur des tronçons est comprise entre 0.1 et 64979 mètres. La longueur total du réseau présent dans le jeu de données est de 18834 kilomètres.

La Table 1 agrège les données en reprenant la classification du Réseau routier national du Ministère de la Transition écologique [5]. Elle montre que le jeu de données couvre 18 834 kilomètres, majoritairement sur autoroute (presque 60%) bien que 60% des sections de route soient des routes nationales. Il n'y a pas de routes départementales ou communales dans ce jeu de données même si certains contournements urbains sont présents (boulevard périphérique nord lyonnais, boulevards périphériques intérieur et extérieur parisiens, etc.). Les sections classées « Piste » correspondent à des voies réservées aux passages de convois grand gabarit tel que les pièces d'avion Airbus et ne sont pas ouvertes à la circulation.

<table><caption>Table 1. – Typologie des sections de route</caption><thead><tr><td>Classification</td><td>Nombre de section</td><td>Nombre de route</td><td>Longueur (km)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Autoroute</td><td>1859</td><td>138</td><td>11274</td></tr><tr><td>Route Nationale</td><td>2824</td><td>174</td><td>7443</td></tr><tr><td>Contournements urbains</td><td>8</td><td>8</td><td>101</td></tr><tr><td>Piste</td><td>4</td><td>3</td><td>16</td></tr></tbody></table>

### 1.1.b Données manquantes

Le jeu de données comprend un part non négligeable d'enregistrements dont les valeurs de trafic moyen journalier annuel et de ratio poids lourds sont égales à zéro. Cela s'explique par plusieurs raisons qui ne sont pas explicitées dans la documentation du jeu de données. Les données sans information concernant le trafic correspondent à des sections élémentaires qui ne sont pas équipées de station de comptage permanente et où aucun comptage temporaire n'a été fait. La Table 2 montre que 20.32% des tronçons n'ont pas d'information de trafic et que 34.8% d'entre eux n'ont pas d'information sur le trafic poids lourds. Les 680 tronçons ayant un trafic mais pas de trafic poids lourds sont équipés de boucles simples qui ne permettent pas la détection du type de véhicule.
<table><caption>Table 2. – Sections de route n'ayant pas de données</caption><thead><tr><td>Paramètre</td><td>Nombre</td><td>Pourcentage</td></tr></thead><tbody><tr><td>Sections totales</td><td>4695</td><td>100.00</td></tr><tr><td>TMJA = 0</td><td>954</td><td>20.32</td></tr><tr><td>ratio_PL = 0</td><td>1634</td><td>34.80</td></tr><tr><td>TMJA > 0 & ratio_PL = 0</td><td>680</td><td>14.48</td></tr></tbody></table>

### 1.1.c Description des variables

Cette section présente succinctement les variables disponibles dans le jeu de données, une description plus détaillée est disponible dans le carnet numérique accompagnant cet article. Une présentation des variables traitant de la concession et des méthodes de mesure du trafic est faite car elles permettent de mieux comprendre le jeu de données et l'hétérogénéité des informations agrégées.

La description des variables dans la Table 3 s'inspire et complète la documentation du jeu de données [6]:
<table><caption>Table 3. - Correspondance des noms de variables entre le Shapefile et le CSV et leur description</caption><thead><tr><th>Shape-file</th><th>CSV</th><th>Description</th></tr></thead><tbody><tr><td>dateRefere</td><td>dateReferen-tiel</td><td>valeur unique: 2019-01-01</td></tr><tr><td>route</td><td>route</td><td>nom de la route</td></tr><tr><td>longueur</td><td>longueur</td><td>longueur en mètres</td></tr><tr><td>prD</td><td>prD</td><td>point de repère (PR) routier de début</td></tr><tr><td>depPrD</td><td>depPrD</td><td>département où se situe le PR</td></tr><tr><td>concession</td><td>concession-PrD</td><td>indique si le PR se trouve sur une section concédée (C) ou non (N)</td></tr><tr><td>absD</td><td>absD</td><td>abscisse ou distance (en mètres) séparant le point de départ du PR auquel il se rattache</td></tr><tr><td>cumulD</td><td>cumulD</td><td>cumul de longueur de la route au début du tronçon (0 au début d'une route)</td></tr><tr><td>xD</td><td>xD</td><td>coordonnées X de début du tronçon</td></tr><tr><td>yD</td><td>yD</td><td>coordonnées Y de début du tronçon</td></tr><tr><td>zD</td><td>zD</td><td>coordonnées Z de début du tronçon</td></tr><tr><td>prF</td><td>prF</td><td>point de repère routier de fin</td></tr><tr><td>depPrF</td><td>depPrF</td><td>département où se situe le PR de fin</td></tr><tr><td>concessi_1</td><td>concession-PrF</td><td>identique à concession</td></tr><tr><td>absF</td><td>absF</td><td>abscisse ou distance (en mètres) séparant le point final du PR auquel il se rattache</td></tr><tr><td>cumulF</td><td>cumulF</td><td>cumul de longueur à la fin du tronçon</td></tr><tr><td>xF</td><td>xF</td><td>coordonnées X de fin du tronçon</td></tr><tr><td>yF</td><td>yF</td><td>coordonnées Y de fin du tronçon</td></tr><tr><td>zF</td><td>zF</td><td>coordonnées Z de fin du tronçon</td></tr><tr><td>anneeMesure</td><td>anneeMesureTrafic</td><td>année pendant laquelle ont été effectuées les mesures (modalités: 0, 2019)</td></tr><tr><td>typeCompta</td><td>typeComptageTrafic</td><td>Station permanente ou système de comptage temporaire (valeurs: NA, 1, 8)</td></tr><tr><td>typeCompt_1</td><td>typeComptageTrafic_lib</td><td>modalités: NA, Permanent horaire, Temporaire journalier</td></tr><tr><td>TMJA</td><td>TMJA</td><td>trafic moyen journalier annuel</td></tr><tr><td>getmetPv</td><td>ratio_PL</td><td>pour centilitre de produit et le transect dans la comptation de VMJA</td></tr></tbody></table>
Notes complémentaires à la Table 3 :

Le format Shapefile ne supporte que des noms de variables d'au maximum 10 caractères, c'est pourquoi certains noms de variables sont tronqués (par exemple *concessi_1* et *typeComp_1*). Bien qu'il soit possible de stocker des géométries sous forme de texte (au format Well-known text par exemple), la géométrie des tronçons n'est pas présente dans le fichier CSV. La variable *dateRefere* porte la même valeur pour toutes les occurrences (2019-01-01). C'est le cas également pour *zD* et *zF* dont les valeurs sont 0.

### 1.1.c.a Concessions

La Table 4 montre que les capteurs peuvent être installés sur des sections de route dont l'exploitation est confiée à des sociétés d'autoroute (codé C dans la variable concession, les segments non concédés sont codés N). Cela illustre le fait que le jeu de données est une agrégation de données fournies par plusieurs acteurs différents.

<table><caption>Table 4. – Sections de route commençant sur une section concédée</caption><thead><tr><td>Concession</td><td>Nombre</td></tr></thead><tbody><tr><td>Concédé</td><td>1192</td></tr><tr><td>Non concédé</td><td>3503</td></tr></tbody></table>

La Table 5 illustre les changements entre sections concédées et non concédées.

<table><caption>Table 5. – Changement de concession entre le début et la fin de la section de route</caption><thead><tr><td></td><td>C</td><td>N</td></tr></thead><tbody><tr><td>C</td><td>1180</td><td>12</td></tr><tr><td>N</td><td>23</td><td>3480</td></tr></tbody></table>

### 1.1.c.b Méthodes de mesure du trafic

<table><caption>Table 6. – Types de compteur</caption><thead><tr><td>Type de compteur</td><td>Nombre</td></tr></thead><tbody><tr><td>Permanent horaire</td><td>3704</td></tr><tr><td>Temporaire journalier</td><td>574</td></tr><tr><td>NA</td><td>417</td></tr></tbody></table>

D'après la Table 6, deux valeurs sont disponibles :

* Permanent horaire : systèmes installés en permanence dans la chaussée (boucles électromagnétiques et magnétomètres)

* Temporaire journalier : systèmes installés temporairement sur la chaussée (tuyaux pneumatiques, boucles électromagnétiques et magnétomètres)

Les variables *typeCompta* et *typeComp_1* encodent différemment la même information.
Les méthodes de comptage du trafic en France sont détaillées dans le guide « Comptage temporaire du trafic routier » [7]. Ce guide publié en 2004 est toujours, au moment de la rédaction de cet article, la référence disponible sur le site du Cerema. D'après ce guide, en 1989, un grand nombre de capteurs existants ont été remplacés par des « des stations de mesures permanentes, plus fiables, utilisant des capteurs fixes implantés dans la chaussée » (SETRA. Service d'Etudes Techniques des Routes et Autoroutes [7], p.5). Le système SIREDO (comptages permanents) a été créé dans les années 90. Les stations de ce réseau sont maintenues et remplacées. Pour des raisons de sécurité et de coût, il y a de moins en moins de comptages temporaires sur le réseau routier national.

## 1.2 Le problème du ratio Poids lourds et sa correction

Les valeurs de la variable ratio_PL sont comprises entre 0 et 989. Or un pourcentage ne peut être supérieur à 100%. Nous avons échangé à ce sujet avec le Cerema qui a une expertise sur ces données. Le problème serait survenu lors de l'intégration dans Isidor (le référentiel routier du ministère de la transition écologique). Les données sont fournies par plusieurs producteurs (Directions interdépartementales des Routes et concessionnaires autoroutiers) qui exploitent des formats différents. Une étape d'homogénéisation est nécessaire avant leur agrégation, mais elle n'a pas été faite pour les données de l'année 2019. Après contrôle à partir des données brutes fournies par les Directions interdépartementales des Routes, les opérations suivantes nous ont été fournies pour nettoyer le jeu de données:

* supprimer les 7 enregistrements dont la valeur de ratio_PL est supérieure à 500 (concidérés comme des valeurs aberrantes),

* diviser les valeurs entières de ratio_PL par 10,

* conserver les valeurs décimales de ratio_PL.

Après correction, les valeurs de la variable ratio_PL sont comprises entre 0 et 48.8% (moyenne : 9.25%, médiane : 7.7%).

Nous avons également assigné le système de référence de coordonnées RGF93/Lambert93 au jeu de données produit. Comme nous nous intéressons au flux horaire de poids lourds, nous avons aussi calculé de nouvelles variables, décrites dans la section suivante.

## 1.3 Flux routiers horaires

Si le trafic moyen journalier annualisé peut servir à identifier les sections de route les plus fréquentées, l'échelle de temps (une journée moyenne des comptages annuels) est trop importante pour certains modèles économiques ou certains outils de modélisation de trafic qui vont plutôt travailler à l'échelle de l'heure. Dans le cadre de nos travaux, nous avions besoin de dimensionner des hypothèses dans un modèle économique où tous les calculs sont faits sur des périodes moyennes d'une heure. Nous publions ici les nouvelles variables produites en fonction de ces hypothèses, pour quelles puissent être réutilisées et discutées.

### 1.3.a Trafic et flux Poids lourds

Nous avons cherché à modéliser le flux (journalier puis horaire) à partir des données corrigées. Dans un premier temps, sur l'année :
• traffic_pl: trafic Poids lourds (véhicules/jour)

$$ traffic_pl = \frac{TMJA*ratio_PL_corrige}{100} $$

Puis dans un deuxième temps, à l'heure.

• flux_pl: flux horaire Poids lourds (véhicules/heure)

$$ flux_pl = \frac{traffic_pl}{24} $$

Dans la réalité, le trafic n'est pas aussi uniforme à l'échelle horaire, moins de camions roulant la nuit mais il n'est pas possible de les quantifier avec les seules données TMJA.

De la même manière, la réglementation restreint le trafic poids lourds à certaines périodes et nous avons voulu prendre cela en compte.

### 1.3.b Prise en compte des jours ouvrés

En France, les poids lourds ne sont pas autorisés à circuler sur l'ensemble du réseau routier national [8]:

• entre samedi 22h et le dimanche 22h

• jours fériés: entre 22h la veille et 22h le jour férié.

• certaines dates durant la période estivale.

Certaines restrictions locales peuvent également s'appliquer. Compte-tenu des ces restrictions, nous avons estimés le nombre de jours roulés par an à 230.

Le nombre de jours ouvrés est pris en compte dans les variables suivantes:

• traffic_pl_ouvre: trafic Poids lourds jour ouvré (véhicules/jour)

$$ traffic_pl_ouvre = \frac{traffic_pl*365}{230} $$

• flux_pl_ouvre: flux Poids lourds jour ouvré (véhicules/heure)

$$ flux_pl_ouvre = \frac{traffic_pl_ouvre}{24} $$

## 2 Discussion et perspectives

Les données originales sont agrégées depuis plusieurs sources diverses (direction régionales de l'équipement ou sociétés d'autoroute), avec des temporalités et motivations différentes, ce qui rend complexe leur agrégation. Les éléments montrés précédemment (pourcentage de trafic poids lourds supérieur à 100 %, absence de système de référence de coordonnées) illustrent le fait qu'il n'y a pas de contrôle qualité réalisé sur les données avant publication. Le jeu de données souffre de plusieurs limitations qui compléxfie leur exploitation. Par exemple, le nom des variables n'est pas cohérent entre le fichier CSV et le fichier Shapefile (ni entre différents millésimes non plus,
le fichier tmja-2017.csv comporte une variable RatioPL alors qu'elle s'appelle ratioPL dans tmja2018.csv).

La documentation ne fournit pas d'informations sur la méthode de calcul du trafic moyen journa-
lier annuel. Si pour les capteurs permanents, il est possible de supposer qu'il s'agit du comptage
annuel divisé par 365 jours mais qu'en est-il des capteurs temporaires ?

L'absence de mise à jour depuis 2021 et la mise en place de la plateforme Avatar nous laissent pen-
ser qu'il n'y aura plus de données agrégées de trafic de ce type publiées par la DGITM. Publié en
2022, Avatar [9] est un produit Cerema qui permet la visualisation de données de trafic en temps
réel ou sous forme de séries temporelles. La plateforme AVATAR, pour Analyse et Visualisation
Automatique de données de TrAfic Routier, vise à collecter les données de trafic de l'ensemble
des gestionnaires routiers (État, départements, métropoles, communes...) et à fournir des données
ouvertes et qualifiées aux décideurs, aux entreprises, aux exploitants routiers, aux médias et plus
largement au grand public. Avatar ne propose pas encore de données sur le trafic poids lourds
mais devrait pouvoir le faire dans un avenir proche. La mise en service de ce produit rend peu
probable que des corrections soient apportées ni que d'autres jeux de données soit publiés sous la
même forme sur data.gouv.fr. Un travail d'exploration de l'interface de programmation REST de
la plateforme sera à envisager pour produire une carte actualisée du trafic routier poids lourds. Ce
projet est beaucoup plus complexe à mettre en œuvre que l'utilisation de données déjà agrégées
et pourra décourager les personnes n'ayant pas le bagage technique nécessaire pour interroger
des services web. Se pose aussi la question de la pérennité de la plateforme et de l'accessibilité
des données dans un objectif de répétabilité et reproductibilité dans le cadre d'analyses longitu-
dinales.

Conclusion

Le jeu de données TMJA couvre un réseau important (4695 tronçons, 18834 kilomètres) et offre
une visibilité unique sur le trafic routier sur le territoire national français, tant spatialement que
temporellement. Le jeu de données TMJA est toutefois le résultat de la fusion de données aux
formats hétérogènes, rendant cette opération complexe. Un certain nombre de défauts du jeu de
données montrent que la qualité des données de l'année 2019 n'est pas optimale. Cet article pro-
pose une méthode de correction de la variable ratio_PL, ce qui nous a permis d'exploiter les
données pour nos travaux. Nous avons également enrichi le jeu de données avec de nouvelles
variables s'intéressant aux flux horaires. Le jeu de données avec les corrections et les nouvelles
variables est déposé dans l'entrepôt Recherche.data.gouv.fr [10].

Enfin, l'absence de nouvelles publications depuis 2021 laisse planer une inquiétude concernant la publication de statistiques publiques concernant le trafic routier. La plateforme AVATAR devrait pouvoir répondre à ce besoin. Cette plateforme automatise la collecte et la fusion des données pour les véhicules légers et le permettra également pour les poids lourds à terme.

Remerciements

Nous tenons à remercier les personnels de la DGITM et du Cerema qui ont bien voulu répondre
à nos sollicitations et nous fournir les éléments permettant de rendre exploitable les données.
Nous souhaitons aussi remercier les auteurs des principaux packages R [11] utilisés pour traiter les données : les multiples packages du tidyverse [12], sf [13] et targets [14].

# Références

## Bibliographie

[1] International Energy Agency, « World Energy Outlook 2023 », 2023. [En ligne]. Disponible sur: https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2023

[2] European Environment Agency., Transport and Environment Report 2022: Digitalisation in the Mobility System : Challenges and Opportunities. LU: Publications Office, 2022. Consulté le: 22 novembre 2024. [En ligne]. Disponible sur: https://data.europa.eu/doi/10.2800/47438

[3] Citepa, « Rapport Secten – Emissions de gaz à effet de serre et de polluants atmosphériques 1990-2023 », juin 2024. Consulté le: 25 novembre 2024. [En ligne]. Disponible sur: https://ressources.citepa.org/Comm_Divers/Secten/Citepa_Secten%202024.pdf

[4] Ministère de la Transition écologique, « Chiffres Clés Des Transports - Édition 2024 », mars 2024. [En ligne]. Disponible sur: https://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/chiffres-cles-des-transports-edition-2024-0

[5] Ministère de la Transition écologique, « Classification du réseau routier national », n° b23e708-5451-4b68-8537-cb908e996007. https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/classification-du-reseau-routier-national/, 21 mars 2019. [En ligne]. Disponible sur: https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/b023e708-5451-4b68-8537-cb908e996007

[6] Ministère de la Transition écologique, « Trafic moyen journalier annuel sur le réseau routier national », n° bf95beb9-08e8-4bd1-a734-3d9a66b2caff. https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/trafic-moyen-journalier-annuel-sur-le-reseau-routier-national/, 22 décembre 2019. [En ligne]. Disponible sur: https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/bf95beb9-08e8-4bd1-a734-3d9a66b2caff

[7] SETRA. Service d'Etudes Techniques des Routes et Autoroutes, « Comptage temporaire du trafic routier ». Consulté le: 22 novembre 2024. [En ligne]. Disponible sur: https://doc.cerema.fr/Default/doc/SYRACUSE/15919/comptage-temporaire-du-trafic-routier-guide-technique?_lg=fr-FR

[8] « Restrictions et interdictions de circulation des poids-lourds ». Consulté le: 25 novembre 2024. [En ligne]. Disponible sur: https://entreprendre.service-public.fr/vosdroits/F33698

[9] NEOVYA Mobility by Technology, « AVATAR : Analyse et Visualisation Automatique de Données de TrAfic Routier ». [En ligne]. Disponible sur: https:// avatar.cerema.fr/

[10] N. Roelandt et V. Robin, « Trafic moyen journalier annuel sur le réseau routier national 2019 - données corrigées ». Recherche Data Gouv, 2025. doi: 10.57745/9IDG31.
[11] R Core Team, « R: A Language and Environment for Statistical Computing ». 2025. [En ligne]. Disponible sur: https://www.r-project.org/

[12] H. Wickham et al., « Welcome to the tidyverse », *Journal of Open Source Software*, vol. 4, n° 43, p. 1686-1687, 2019, doi: 10.21105/joss.01686.

[13] E. Pebesma, « Simple Features for R: Standardized Support for Spatial Vector Data », *The R Journal*, vol. 10, n° 1, p. 439-446, 2018, doi: 10.32614/RJ-2018-009.

[14] W. M. Landau, « The targets R package: a dynamic Make-like function-oriented pipeline toolkit for reproducibility and high-performance computing », *Journal of Open Source Software*, vol. 6, n° 57, p. 2959-2960, 2021, [En ligne]. Disponible sur: https://doi.org/10.21105/joss.02959