Temps moyen incident et de retour à la normale par type de perturbation, années 2013 à 2017

Bonsoir

C’est toujours bien de prendre un peu de recul, de ne pas avoir le nez toujours collé à l’écran, ou à autre chose

Surtout quand l’application de Paul Courbis (courbis.fr) vous offre cette chance incroyable de disposer en ligne, pour les RER A à E, de toutes les notifications officielles des incidents depuis 2006

RAPPEL : Cet article fait aussi écho à l’article publié dans le journal Le Parisien du 06 Novembre 2016, où le site Citymapper avait publié, pour Octobre 2016 et 2017, un palmarès des temps moyens de retour à la normale, où le RER B avait obtenu les résultats suivants :

2h09 minutes et 56 secondes pour Octobre, avec 33 incidents

2h20 minutes 21 secondes pour Novembre, avec 22 incidents

Les réactions de la RATP et de la SNCF ne s’étaient pas faites attendre, et je cite Le Parisien :

« La RATP et la SNCF se montrent en tout cas sceptiques sur la méthode de calcul employée par l’application Citymapper concernant le nombre d’incidents et les temps d’attente correspondant. « Seule une analyse des données sur une longue période, couplée à une analyse fine des causes, est pertinente » souligne-t-on du côté de la régie. Tandis que la SNCF estime ces chiffres « fantaisistes » et « impossibles à vérifier ».

 

La SNCF n’a pas été extrêmement prudente quant au fait de chiffres fantaisistes et impossibles à vérifier

La RATP a été un peu plus finaude sur sa réponse

Que la RATP et la SNCF se rassurent, au Blog d’En Face, nous avons repris et considéré les incidents aux Jours Ouvrables et Heures de Pointe, en prenant en compte l’application Courbis.fr, qui indique les heures de début d’incident, de fin d’incident mais où le trafic « reste perturbé », et de retour à la normale

Côté fantaisie, ce n’est pas vraiment le genre de Courbis, puisqu’il s’agit des données de la RATP-SNCF! Et si la RATP-SNCF émettent des doutes sur la fiabilité de leurs données…

J’ai effectué certaines erreurs (corrigées) dans le report manuel de données, mais cela ne passe pas inaperçue, certains calculs de temps moyens divergent et sortaient de la norme

Ce qui m’a posé le plus de problèmes : les incidents qui se finissent après minuit, les calculs de durée de temps n’étant pas très souples avec Excel

L’application Courbis.fr remonte les incidents que la RATP-SNCF jugent digne d’intérêt à prendre en compte. Et ce n’est pas la faute du site Courbis.fr si tous les incidents ne font pas l’objet d’une notification D’un autre côté, cela peut les arranger

Twitter permet aussi et depuis quelques mois de remonter des informations de perturbations, souvent à la suite de réclamations d’informations formulées par les twittos, mais certains incidents semblent ponctuels, où l’information de durée est absente

Comment quantifier la durée « d’un problème suite à la préparation d’un train » ?

La tendance actuelle, toujours observée fin septembre 2017 sur Courbis, étant que la journée est « normale » alors qu’il y a des perturbations, 2 mesures de sécurité suite à la manifestation du 21 Septembre 2017, par exemple, ont été passées sous silence

Quand nous n’avons pas l’incident notifié dans Courbis.fr, nous ne les avons pas pris en compte dans les tableaux ci-dessous D’où le décalage observé avec le nombre total d’incidents, surtout pour 2017

Autre gentillesse : nous avons enlevé les mouvements sociaux Mais ces jours-là les incidents ont bien été pris en compte

Nous faisons bien la distinction entre l’heure de fin de l’incident et l’heure de retour à une situation normale, à savoir qu’il n’y a plus de message relatif aux perturbations suite à la fin de l’incident

Nous avons fait ce travail de reprise des données entre 2013 et fin du 3ème trimestre 2017, pour avoir justement du recul, et des données

Ce qui nous donne ce premier tableau récapitulatif entre 2013 et à fin septembre pour 2017, par ordre décroissant des 659 perturbations majeures notifiées (temps exprimée en heures:minutes), pour les incidents s’étant produits aux heures de pointes (7h00-9h30 et 17h00-19h30) et en Jours Ouvrables (lundi à vendredi)

Un graphe, pour donner une échelle de grandeur, entre les incidents

En détails cette fois-ci par année et sous forme de tableaux

Pour 2013

2014 :

2015 :

2016 :

2017 : (au 29 septembre)

Distinction SNCF-RATP : il y a-t-il une différence au niveau des temps d’incidents et de retour à la normale ?

SNCF :

 

RATP :

Note : certains incidents sont comptabilisés à la fois côté RATP et côté SNCF, il se peut que nous n’ayons pas la localisation détaillée, ou que l’incident perturbe toute la ligne

Le Tronc Commun, comptabilisé à la fois côté RATP et SNCF, présente les incidents qui perturbent toute la ligne

A savoir, la RATP-SNCF ne sait pas trop où se sont produits les problèmes et ne donnent pas la localisation initiale de ceux-ci :

Commentaires : Cela semble un peu mieux pour la SNCF, par rapport à la RATP, au niveau de la durée des incidents Le temps de retour à la normale est pratiquement le même

N’oublions pas qu’il s’agit d’un temps moyen et qu’un gros incident type rupture de caténaire ou rail qui casse peuvent avoir leurs poids sur ces temps moyens

Un peu plus de courbes ?

Par mois cette fois-ci, le temps moyen par incident (aux HDP et JO)

En 2013 :

En 2014 :

En 2015 :

En 2016 :

En 2017 (3 premiers trimestres)

Et les temps de retour à la normale ? Toujours aux Heures de Pointes et Jours Ouvrables

En 2013 :

En 2014 :

En 2015 :

 

En 2016 :

En 2017 (3 premiers trimestres) :

Voilà ! C’était la première partie

Car il y aura une 2ème partie : entre 2007 et 2012

Et ensuite on essaiera de regarder les 4 premières causes de perturbation, comment cela évolue sur 5 et 10 ans !

Par exemple, si nous regardons, par hasard, le nombre de perturbations matérielles

En nombre moyen d’incidents Panne matérielle par trimestre, de 2013 à fin du 3ème trimestre 2017 :

Hé bien sur 5 ans, cela est constant : étonnant non ?

En temps moyen de durée et en temps de retour à la normale :

La durée moyenne, par trimestre, augmente légèrement sur 5 ans, le temps moyen de retour à la normale augmente lui aussi un peu plus

Il y a possibilité de faire la distinction entre zone SNCF et zone RATP, bien que la ligne soit unifiée

Mais ça, ce sera pour plus tard ! Mouhahaha !

 

Cordialement

Temps de retour à la normal par type de perturbation, 1er trimestre 2016 (1/4)

Bonjour

Ce premier article, d’une série de 4, fait écho à l’article publié dans le journal Le Parisien du 06 Novembre 2016, où le site Citymapper avait publié, pour Octobre 2016, un palmarès des perturbations, où le RER B avait obtenu le résultat suivant :

Les réactions de la RATP et de la SNCF ne s’étaient pas faites attendre, et je cite Le Parisien :

« La RATP et la SNCF se montrent en tout cas sceptiques sur la méthode de calcul employée par l’application Citymapper concernant le nombre d’incidents et les temps d’attente correspondant. « Seule une analyse des données sur une longue période, couplée à une analyse fine des causes, est pertinente » souligne-t-on du côté de la régie. Tandis que la SNCF estime ces chiffres « fantaisistes » et « impossibles à vérifier ».

Et pour Novembre 2016, Citymapper avait publié ceci (parution Le Parisien 14 Décembre 2016) :

Que la RATP et la SNCF se rassurent, au Blog d’En Face, nous avons repris et considéré les incidents aux Jours Ouvrables et Heures de Pointe, en prenant en compte l’application Courbis.fr, qui indique les heures de début d’incident, de fin d’incident mais le trafic « reste perturbé », et de retour à la normale

Quand la SNCF indique que ces chiffres sont fantaisistes et impossibles à vérifier, nous allons bien voir

L’application Courbis.fr remonte les incidents que la RATP-SNCF jugent digne d’intérêt à prendre en compte. Et ce n’est pas la faute du site Courbis.fr

La tendance actuelle observée sur Courbis étant que la journée est « normale » alors qu’il y a des perturbations

Quand nous n’avons pas l’incident notifié dans Courbis.fr, nous ne les avons pas pris en compte dans les tableaux ci-dessous

Autre gentillesse : nous avons enlevé les mouvements sociaux, dans un premier temps

Les mouvements sociaux ne sont pas des incidents, mais ils seront indiqués pour montrer l’effet sur les délais de retour à la normale

Nous faisons bien la distinction entre l’heure de fin de l’incident et l’heure de retour à une situation normale, à savoir qu’il n’y a plus de message relatif aux perturbations suite à la fin de l’incident

Ce qui nous donne ce premier tableau pour Janvier 2016 :

Pour Février 2016 :

Pour Mars 2016 :

Si nous prenons en compte les mouvements sociaux, nous obtenions ceci pour Février 2016 :

Pour Mars 2016 :

Commentaires : Pour février 2016, il y a eu une grande semaine « Promotion amiante -20% de missions ! », qui explique cet écart par rapport aux autres délais

Nous notons une certaine disparité, en fonction des mois, pour les mêmes types de perturbations

Derrière une expression générique se cache une diversité de perturbations, plus ou moins complexe à résoudre

La réalité est toujours plus compliquée que prévue !

Nous allons donc continuer de faire plaisir à la SNCF, en lui montrant que les chiffres peuvent être sérieux, et qu’il est possible de les trouver, avec 3 autres articles, pour les 3 derniers trimestre de 2016

Et si elle pouvait éviter de nous prendre pour des cons, ce serait fortement apprécié

A suivre