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Fonctionnement :

Cette interface se veut simple et est organisé en trois parties :

Exploration :
Cette première partie permet d'explorer les différentes variables, une par une puis deux par deux, à l'aide de représentations graphiques adaptées et de cartographies.
Elle vous correspond si vous cherchez à explorer et analyser les données par vous même.

Indicateurs :
La seconde partie contient une sélection de graphiques spécifiques, ainsi qu'une carte, permettant de mieux comprendre les données.
Elle vous permet d'observer rapidement les indicateurs pertinents.
Elle est divisée en deux sections:
  • 'La prime et ses bénéficiaires' : présentant la distribution générale de la prime.
  • 'Modes d'usages' : Présentant les évolutions de comportement avant et après le changement d'appareils.

Typologies :
La dernière partie présente les résultats que nous avons obtenus en séparant les données en cluster : les liens entre les groupes et les variables, et la répartition géographique des groupes. Nous avons fait cette analyse à deux niveaux : au niveau communal et à celui de l'individu, ils constitueront chacun une section.
Elle requiert des compétences supplémentaires en analyse de données.

Données :

Les données sont fournies par l’ ALEC et l’AGEDEN, et ont été collectées de novembre 2015 à mai 2024, et ceci sur trois territoires : Le Pays Voironnais (CAPV), le Grésivaudan (CCLG), et Grenoble Alpes Métropole (GAM).

Afin de compléter ces données, nous avons pu en récupérer d’autres, notamment au niveau communal, grâce à l'INSEE, à l'outils SIDDT d'INRAE, ou encore à Atmo Auvergne-Rhône-Alpes. (cf README).

Il est important de rappeler que ces données représentent uniquement les bénéficiaires de la Prime Air-Bois, et non l'ensemble des consommateurs du bois de chauffage.

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Données : 7279 dossiers reçus de janvier 2016 à décembre 2023, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Données : 7279 dossiers reçus de janvier 2016 à décembre 2023, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Données : 7279 dossiers reçus de janvier 2016 à décembre 2023, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Données : 7279 dossiers reçus de janvier 2016 à décembre 2023, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Données : 7279 dossiers reçus de janvier 2016 à décembre 2023, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC

Précaution d'usage : La date prise en compte est celle de réception du dossier.

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Données : 7279 dossiers reçus de janvier 2016 à décembre 2023, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC

Précaution d'usage : La date prise en compte est celle de réception du dossier.

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Données : 7279 dossiers reçus de janvier 2016 à décembre 2023, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC

Précaution d'usage : Le premier graphique représente pour chaque année le taux (en %) de demandeurs par tranche de revenu. Une augmentation du pourcentage ne siginifie pas forcément une augmentation du nombre de demandeurs dans cette tranche. Par exemple, de 2020 à 2021, le nombre de demandeurs ayant un revenu supérieur à 100000 € augmente mais son taux diminue.
C'est pourquoi il faut aussi prendre en compte le deuxième graphique représentant l'évolution du nombre de demandes divisé par tranche de revenu.
La date prise en compte est celle de réception du dossier.

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Données : 7279 dossiers reçus de janvier 2016 à décembre 2023, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Données : 6197 primes versées de janvier 2016 à décembre 2023, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC

Précaution d'usage : Le cumul étant forcément croissant, une chute se traduira par une pente moins forte.
La date prise en compte est celle du transfert de la facture vers le bénéficiaire.

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Données : 7279 dossiers reçus de janvier 2016 à décembre 2023, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC

Précaution d'usage : Le dernier graphique représente le type d'appareil qui remplace celui utilisé auparavant.

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Données : 7279 dossiers reçus de janvier 2016 à décembre 2023, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC

Précaution d'usage : Seuls les deux types de combustibles principaux sont représentés ici (bûche et granulés), le cumul n'est donc pas égal à la valeur totale. Aussi, seuls les combustibles des nouveaux appareils sont représentés, car les anciens sont principalement de la bûche.
La date prise en compte est celle de réception du dossier.

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Données : 7279 dossiers reçus de janvier 2016 à décembre 2023, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC

Précaution d'usage : Le dernier graphique représente le type d'usage du nouvel appareil selon l'usage qui a été fait auparavant.

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Données : 7279 dossiers reçus de janvier 2016 à décembre 2023, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC.
374 consommations calculées à partir des données issues des questionnaires facultatifs de juin 2023 à mai 2024, source : Dossiers Prime Air-Bois : AGEDEN / ALEC

Précaution d'usage : Les consommations négatives ne sont pas pris en compte, aussi, pour que l'échelle des boîtes à moustache reste pertinente, une limite de 20 équivalents stères est fixée sur le graphique.

Analyse au niveau communale :

Méthodologie :

Nous avons continué l’analyse au niveau communal.
Pour cela, nous avons sélectionné les variables que nous avons jugé pertinentes : celles représentant des comportements de consommation du bois, mais aussi celles représentant la situation économique et professionnelle des demandeurs, ainsi que leurs motivations. Puis nous les avons transformé en les regroupant par communes : en utilisant la moyenne communale pour les variables qualitatives, et en créant une variable représentant le taux par communes de chaque modalité des variables quantitatives (par exemple, le taux de primes majorées par commune). Nous n’utilisons pas les variables représentant les modalités de type 'autre', 'pas de réponse, 'NA', ni les communes présentant moins de 10 dossiers.

Afin d’illustrer la proximité à la ressource et les caractéristiques socio-économique des communes, nous avons ajouté des variables communales provenant de SIDDT ou des bases de données de l’INSEE, telles que le taux de forêt par commune, la médiane de niveau de vie, la densité de population, ou encore l’évolution du nombre de logements entre 2015 et 2020, mais aussi le nombre de dossiers, le nombre d’appareils « anciens » à changer fin 2022, et le nombre d’appareils changés en 2023, et ceci aussi ramené au nombre d’habitants.

Le but de l'analyse étant de séparer les communes selon les caractéristiques des demandeurs, nous avons utilisé des méthodes d'apprentissage statistique de regroupement (ou clustering).



Résultats :

Le choix de séparer en deux groupes fût le plus optimal.

Le premier groupe contient principalement des communes rurales et une vingtaine de communes urbaines de densité intermédiaire.
Le deuxième groupe contient principalement des communes urbaines, et quelques communes rurales sous influence d'un pôle.

Les communes du premier groupe ont en moyenne un taux de prime majorées plus fort (12%), ont un taux plus fort de chauffage principal dans les anciens et nouveaux matériels (23 et 22%), ont 13 % de plus de pôele dans les noveaux matériels, et remplissent plus de réponses dans les raisons de changement d'appareil par rapport au deuxième groupe.
Le deuxième groupe a un usage moins important des appareils (appoint, plaisir), avant comme après prime, et a un taux plus fort d'utilisation de la bûche dans les nouveaux appareils (15%).

Il est possible que les usages des appareils influencent le type d'appareil et de combustible (Chauffage principal -> préférence pour un poêle à granulés). De même, les usages peuvent être liés à la siutation économique de l'usager (ex : majoration de la prime).

Pour les variables supplémentaires (celles issues de SIDDT et de l'INSEE), dans le premier groupe, il semble y avoir plus de demandes de primes par habitant, ainsi qu'une plus grande part de maison dans les résidences principales.
Dans le deuxième groupe, il semble y avoir plus de population, et une plus forte médiane de niveau de vie. Ce qui conforte la séparation rural / urbain des deux groupes. Les différences entre les taux de forêts sont très faibles (entre 1 et 2 %), et sont plus fort tantôt pour le groupe 1, tantôt pour le 2, dépendant de la variable.

Il semble que les différences de comportement entre les deux groupes soient plutôt dues aux caractéristiques socio-économique des communes.

Les hypothèses de différences de comportements entre utilisateurs étant pour les utilisateurs du bois bûche, nous avons ensuite réalisé la même analyse mais uniquement avec les données des personnes se chauffant à la bûche. Les résultats furent assez similaires, mais la séparation communes urbaines / rurales est plus marquée.

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Types de communes :

Les communes 'urbaines' correspondent aux types : 'urbain dense' et 'urbain densité intermédiaire'.
Les communes 'rurales' correspondent aux types : 'rural autonome très peu dense', 'rural autonome peu dense', 'rural sous faible influence d'un pôle', 'rural sous forte influence d'un pôle'.

Analyse au niveau des individus :

Méthodologie :

Nous avons continué l'analyse au niveau de l’individu cette fois.
Le but étant de différencier les individus selon leurs comportements quant à l’utilisation du bois comme combustible, tout en prenant en compte leurs caractéristiques socio-professionnelles, nous n'avons gardé que les variables liées à ces derniers

Pour que les situations professionnelles des demandeurs et celles des conjoints ne représente plus qu’une seule variable, car nous ne connaissons pas le «chef.fe de famille» , nous avons procédé à la transformation suivante : Nous avons créé une variable binaire pour chaque modalité, qui sera d’un si elle correspond à au moins une personne du ménage.

Là aussi, le but de l'analyse étant de séparer / regrouper les demandeurs, nous avons utilisé des méthodes d'apprentissage statistique de regroupement (ou clustering).



Résultats :

On choisit a choisi de séparer les individus en deux groupes :

Globalement le groupe 1 est caractérisé par un usage d'appoint et de plaisir de leurs appareils, un ancien appareil de type foyer ouvert ou fermé, l'utilisation principalement de la bûche, les bénéficiaires de ce groupe semblent avoir des revenus plus importants, et a des taux plus forts de bénéficiaires cadres et de bénéficiaires vivant dans des communes urbaines denses que le groupe 2.

Les individus du groupe 2 eux, ont une utilisation plus importante de leurs appareils, donc utilisent souvent leurs appareils et comme chauffage principal, se chauffent un peu plus aux granulés qu'à la bûche, ont principalement des poêles, ont des revenus moins importants et donc plus de primes majorées.
Dans ce groupe, il y a un taux plus importants de bénéficiares employés et de bénéficiaires ouvriers, ainsi que de bénéficiaires vivant dans des communes rurales que dans le groupe 1.

Le taux de demandeur du type du groupe 1 semble augmenter depuis 2022.

Nous n'observons pas de résultats probants ou de régularités en analysant uniquement les dossiers des personnes se chauffant maintenant à la bûche.

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé

Le gradient de couleur représente le taux d'individus du groupe 2, par communes :
Plus une commune est jaune plus elle contient un taux important d'individus du groupe 2, et plus elle est bleue plus elle contient un taux important d'individus du groupe 1.

Traitement et analyse des données : Gabriel Macé