Cartographie en temps réel des transports publics


L'accès à des bases de données ouvertes et l'essor d'outils de webmapping plus faciles à prendre en main favorisent le développement de la cartographie en temps réel. 

Nicolas Wurtz (@NicolasW_GRAOU) a développé l'application Carto Graou qui permet de suivre directement le déplacement des trains en France. L'équivalent en quelque sorte du site FlightRadar24 mais pour le suivi des trains.

Interface du site de suivi de trains en temps réel Carto GRAOU 

A compléter par :

D'autres pays et d'autres villes ont développé également ce type de cartographie dynamique. C'est le cas par exemple du site Mini Tokyo 3D (voir les données sur tokyochallenge.odpt.org et odpt.org).

Aux Etats-Unis il est possible de consulter le réseau Amstrak et de suivre le déplacement des trains sur ce réseau (Track your train)


En Suisse, cette carte est une animation basée sur les horaires officiels du réseau des Chemins de fer fédéraux suisses (CFF). Voir les flux sur Opentransportdata.swiss.

En Finlande, voir le site de trains Junatkartalla.vr.fi et pour le tramway à Helsinki Sporat.fi.

Moving Hamburg est une impressionnante carte animée en 3D des transports publics de la ville de Hambourg. Le résultat est un peu comme si on avait son propre train miniature de Hambourg sur une carte Google interactive.


Mapbox with Trains est une carte interactive qui permet de regarder un train en 3D se déplacer au-dessus de la ville d'Oakland en Californie. Cette rame virtuelle comprend un certain nombre d'options utilisateur permettant de contrôler le nombre de voitures dans le train et le point de vue de la caméra.

Liens ajoutés le 2 novembre 2021



Lien ajouté le 11 janvier 2022

Lien ajouté le 25 novembre 2023

Lien ajouté le 3 novembre 2025


Lien ajouté le 4 mars 2026

Après Carto Tchoo qui permet de suivre les trains en temps réel, Nicolas Wurtz (@NicolasW_Tchoo) propose une nouvelle application Stats Tchoo. Tout le ferroviaire du pays chaque minute dans un dashboard coloré et dynamique grâce aux données statiques et en temps-réel de l'open data.



Lien ajouté le 19 mai 2026

Victor Cantillo-Garcia, Chiara Calastri, Haiyan Liu, "Uncovering temporal and spatial patterns in public transport demand: A functional data analysis of smart card transactions in Bogotá" [Découverte des tendances temporelles et spatiales de la demande de transports publics : une analyse fonctionnelle des données de transactions par carte à puce à Bogotá],
Journal of Transport Geography, vol. 134, 2026, https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2026.104704.

Victor Cantillo-Garcia, Chiara Calastri et Haiyan Liu (University of Leeds) analysent la demande du BRT de Bogotá grâce aux cartes de transport. Leur étude montre que les rythmes quotidiens des stations révèlent l’organisation sociale de la ville.  Les auteurs exploitent les données TransMilenio, enregistrées toutes les 15 minutes dans 138 stations entre janvier 2018 et juillet 2025. Avec environ 22 milliards de validations, ces traces décrivent finement les flux d’entrée, même sans connaître les destinations. La méthode FDA transforme les validations en courbes quotidiennes continues, plutôt qu’en simples points horaires. Elle rend lisibles les régularités du réseau. Les trois premières composantes expliquent plus de 99% des variations observées dans les données. Bogotá apparaît comme une ville fortement radiale. Les périphéries sud et ouest, plus denses et plus populaires, envoient le matin leurs voyageurs vers l’est et le nord, où se concentrent emplois, services, formations et revenus plus élevés. Les stations périphériques affichent donc de forts pics matinaux, tandis que les stations centrales, orientales et nordiques montrent des pics d’après-midi. TransMilenio révèle ainsi, station par station, une géographie quotidienne des inégalités d’accès à la ville. La pandémie a laissé une trace durable dans les mobilités. Entre janvier et juillet 2025, le réseau compte 1,84 million de validations par jour en moyenne, contre 2,27 millions en 2019. La demande s’est redressée après 2021, sans retrouver le niveau d’avant-Covid. Les formes de demande restent pourtant assez stables dans le temps. Les profils quotidiens ressemblent à ceux d’avant 2020, mais les volumes baissent et certains pics d’après-midi glissent un peu plus tard. Les mobilités changent donc par ajustement, plus que par rupture. Les données billettiques deviennent un observatoire géographique des transports. Elles aident à lire les rythmes urbains, repérer les anomalies et ajuster horaires, capacités et services aux territoires réellement parcourus. 

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