I_T2_12 - Zones Blanches Numérique

I_T2_12

L'Arcep (Autorité de régulation des communications électroniques) met à disposition des jeux de données essentiels pour cartographier la dépendance technologique et les vulnérabilités physiques des réseaux mobiles. Pour Alteris, c'est une mine d'or pour objectiver le "réel" technique d'un territoire.

Voici les trois principaux flux exploitables pour notre indicateur T02_12 :

1. L'Inventaire des Stations (Mon Réseau Mobile)

Il s'agit de la localisation précise de chaque antenne-relais en France.

• Contenu : Coordonnées GPS, opérateur (Orange, SFR, Free, Bouygues), technologies (2G, 3G, 4G, 5G) et état d'activation.

• Usage Alteris : Identifier les zones de silence ou de monopole technologique. Si une commune ne dépend que d'un seul pylône, sa vulnérabilité en cas de panne ou d'attaque physique est maximale.

   

2. Les Cartes de Couverture Théorique

L'Arcep fournit des couches SIG (Shapefiles/GeoJSON) simulant la propagation des ondes.

• Contenu : Zones couvertes "très bonne couverture", "bonne couverture", ou "zones blanches".

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  Usage Alteris : Croiser ces zones avec le sentiment d'insécurité. Un citoyen en zone blanche ou grise subit un "sentiment d'abandon territorial" et une incapacité à joindre les secours en cas de crise.

   

3. La Mesure de Qualité de Service (QoS)

Données issues de tests en conditions réelles (drive-tests et crowdsourcing).

• Contenu : Débits descendants/montants réels, taux d'échec des appels, latence.

•  

  Usage Alteris : Détecter la fragilité des infrastructures. Une latence élevée ou un débit instable dans une zone dense peut trahir une saturation ou une obsolescence des équipements publics connectés.

   

Intégration technique (PostGIS)

Pour intégrer ces flux "Open Data" dans notre base, nous utilisons l'API data.arcep.fr. Voici le script pour automatiser l'ingestion des points hauts (pylônes) :

import pandas as pd
import geopandas as gpd
from sqlalchemy import create_engine

# Connexion à notre base de données PostgreSQL
engine = create_engine('postgresql://postgres:pass@localhost:5432/alteris')

def ingest_arcep_topology():
    # Flux CSV des sites mobiles (Exemple URL stable Arcep)
    url = "https://data.arcep.fr/infrastructure/sites-mobiles/last/export.csv"
    
    # Chargement et filtrage (ex: on ne garde que la 5G pour la dépendance tech)
    df = pd.read_csv(url, sep=';')
    
    # Conversion en GeoDataFrame (EPSG:4326)
    gdf = gpd.GeoDataFrame(
        df, geometry=gpd.points_from_xy(df.longitude, df.latitude), crs="EPSG:4326"
    )
    
    # Injection dans la table des infrastructures critiques
    gdf.to_postgis("t02_01_infra_telecom", engine, if_exists='replace')
    return "Topologie réseau mise à jour."

print(ingest_arcep_topology())

Analyse Alteris : En superposant ces infrastructures avec nos données de "fragmentation sociale", nous pouvons prouver que les zones les moins bien connectées sont aussi celles où le "repli identitaire" et la "défiance envers les institutions" sont les plus forts.

Souhaitez-vous que j'ajoute une fonction de calcul de "Zone d'Ombre" (Buffer PostGIS) autour de ces points pour identifier les poches d'exclusion numérique ?