# Écocompteurs de l'Isère (Eco-Compteur, 2021-2026)
{/* Page générée par scripts/generate.mjs (scripts/ssp.mjs) depuis data/ssp-analyses.json : ne pas modifier à la main. */}
:::info{title="En bref"}
- **Pour qui** : chargés de mission et data scientists qui veulent les ordres de grandeur avant de modéliser.
- **Ce que vous trouverez** : 3 chiffres clés, 9 graphiques, 3 tableaux, ce qu'il faut en retenir et les limites.
- **Données utilisées** : [historique\_2021\_2024.csv](https://minio.lab.sspcloud.fr/projet-hackathon-gestion-flux-isere/diffusion/Fr%C3%A9quentation/eco-compteur-Is%C3%A8re/comptages/historique_2021_2024.csv), [comptages\_journalier\_2025\_2026.csv](https://minio.lab.sspcloud.fr/projet-hackathon-gestion-flux-isere/diffusion/Fr%C3%A9quentation/eco-compteur-Is%C3%A8re/comptages/comptages_journalier_2025_2026.csv), [comptages\_horaire\_2025\_2026.csv](https://minio.lab.sspcloud.fr/projet-hackathon-gestion-flux-isere/diffusion/Fr%C3%A9quentation/eco-compteur-Is%C3%A8re/comptages/comptages_horaire_2025_2026.csv), [comptages\_quart\_heure\_2025\_2026.csv](https://minio.lab.sspcloud.fr/projet-hackathon-gestion-flux-isere/diffusion/Fr%C3%A9quentation/eco-compteur-Is%C3%A8re/comptages/comptages_quart_heure_2025_2026.csv) (bucket SSP Cloud).
- **Mise à jour** : calculé le 09/11/2026 par `docs/scripts/analyse_ssp.py`.
:::
Fait partie des analyses [Fréquentation](/analyses/frequentation).
## Chiffres clés
## Ce qu'il faut retenir
- Mode le plus compté : piétons (57 % des passages).
## Graphiques
### Répartition des passages par mode (2021-2026)
```mermaid
pie showData
title Répartition des passages par mode (2021-2026)
"piétons" : 133335142
"cyclistes" : 80774921
"voitures" : 17462394
"trottinettes" : 1273375
"véhicules" : 851623
"undefined" : 22323
"bus" : 163
"deux-roues motorisés" : 53
```
**Comment lire** : chaque part est le poids d'une catégorie dans le total ; le nombre exact s'affiche dans la légende. *Source : « historique\_2021\_2024.csv », « comptages\_journalier\_2025\_2026.csv », « comptages\_horaire\_2025\_2026.csv », « comptages\_quart\_heure\_2025\_2026.csv ».*
### Passages mensuels de piétons, tous compteurs
```mermaid
xychart-beta
title "Passages mensuels de piétons, tous compteurs"
x-axis ["2021", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", "2022", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", "2023", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", "2024", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", "2025", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", "2026", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " "]
y-axis "passages" 0 --> 3773317
line [1216562, 1484952, 1723592, 1577993, 2487189, 3430288, 1943988, 1762624, 1732818, 1707052, 1391655, 1438548, 1358216, 1382701, 1728447, 1801381, 1924977, 2144792, 1735964, 1715237, 1975426, 1968164, 1738578, 1692288, 1520167, 1577803, 1751421, 2039319, 1962779, 2293539, 2156465, 2012903, 1731782, 1550625, 1271333, 1383150, 1251290, 1344059, 1689305, 2288660, 1921746, 1682980, 1840482, 1841153, 1598508, 2005911, 2231879, 1765572, 1780550, 1816816, 2031171, 2082136, 2199779, 2143955, 2350607, 2204527, 2468010, 2135726, 1918659, 2182490, 2264272, 1903142, 2651958, 2623464, 2278361, 2157141, 2039941, 2025712, 2174112, 1849708]
```
**Comment lire** : la courbe suit « passages » dans le temps ; des creux et des pics qui reviennent chaque année signalent une saisonnalité. *Source : « historique\_2021\_2024.csv », « comptages\_journalier\_2025\_2026.csv », « comptages\_horaire\_2025\_2026.csv », « comptages\_quart\_heure\_2025\_2026.csv ».*
### Saisonnalité : passages moyens par compteur et par jour, piétons
```mermaid
xychart-beta
title "Saisonnalité : passages moyens par compteur et par jour, piétons"
x-axis ["janv.", "févr.", "mars", "avr.", "mai", "juin", "juil.", "août", "sept.", "oct.", "nov.", "déc."]
y-axis "passages / jour" 0 --> 644
bar [385.38, 432.98, 482.67, 544.95, 542.96, 584.77, 479.36, 457.82, 488.49, 480.04, 438.17, 407.89]
```
**Comment lire** : une barre par mois ; sa hauteur donne « passages / jour ». Les plus hautes barres marquent la haute saison. *Source : « historique\_2021\_2024.csv », « comptages\_journalier\_2025\_2026.csv », « comptages\_horaire\_2025\_2026.csv », « comptages\_quart\_heure\_2025\_2026.csv ».*
### Jour de la semaine : passages moyens par compteur, piétons
```mermaid
xychart-beta
title "Jour de la semaine : passages moyens par compteur, piétons"
x-axis ["lun.", "mar.", "mer.", "jeu.", "ven.", "sam.", "dim."]
y-axis "passages / jour" 0 --> 669
bar [422.72, 469.78, 478.08, 470.79, 499.1, 607.46, 398.27]
```
**Comment lire** : une barre par jour de la semaine ; comparez la semaine et le week-end (« passages / jour »). *Source : « historique\_2021\_2024.csv », « comptages\_journalier\_2025\_2026.csv », « comptages\_horaire\_2025\_2026.csv », « comptages\_quart\_heure\_2025\_2026.csv ».*
### Passages mensuels de cyclistes, tous compteurs
```mermaid
xychart-beta
title "Passages mensuels de cyclistes, tous compteurs"
x-axis ["2021", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", "2022", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", "2023", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", "2024", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", "2025", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", "2026", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " "]
y-axis "passages" 0 --> 2121855
line [437946, 555273, 759786, 736299, 767307, 974452, 857149, 767570, 1096512, 1015184, 818343, 540775, 667337, 690945, 1133438, 930867, 1220879, 1221311, 1095674, 930634, 1239692, 1299868, 1026849, 697583, 944571, 935382, 1177421, 984826, 1156059, 1364606, 1099893, 885033, 1385398, 1341663, 1053111, 804322, 1062614, 1160442, 1363392, 1346269, 1332751, 1547548, 1513977, 1176020, 1505138, 1531890, 1418495, 975609, 1099128, 1112524, 1298930, 1408187, 1382330, 1508789, 1343767, 1080951, 1637254, 1527511, 1285595, 1114810, 1114654, 1100285, 1513905, 1619491, 1325460, 1353557, 1316813, 1203762, 1928959, 1602802]
```
**Comment lire** : la courbe suit « passages » dans le temps ; des creux et des pics qui reviennent chaque année signalent une saisonnalité. *Source : « historique\_2021\_2024.csv », « comptages\_journalier\_2025\_2026.csv », « comptages\_horaire\_2025\_2026.csv », « comptages\_quart\_heure\_2025\_2026.csv ».*
### Saisonnalité : passages moyens par compteur et par jour, cyclistes
```mermaid
xychart-beta
title "Saisonnalité : passages moyens par compteur et par jour, cyclistes"
x-axis ["janv.", "févr.", "mars", "avr.", "mai", "juin", "juil.", "août", "sept.", "oct.", "nov.", "déc."]
y-axis "passages / jour" 0 --> 1018
bar [563.15, 647.27, 767.03, 771.23, 767.93, 884.8, 766.66, 630.3, 924.8, 820.41, 711.78, 492.68]
```
**Comment lire** : une barre par mois ; sa hauteur donne « passages / jour ». Les plus hautes barres marquent la haute saison. *Source : « historique\_2021\_2024.csv », « comptages\_journalier\_2025\_2026.csv », « comptages\_horaire\_2025\_2026.csv », « comptages\_quart\_heure\_2025\_2026.csv ».*
### Jour de la semaine : passages moyens par compteur, cyclistes
```mermaid
xychart-beta
title "Jour de la semaine : passages moyens par compteur, cyclistes"
x-axis ["lun.", "mar.", "mer.", "jeu.", "ven.", "sam.", "dim."]
y-axis "passages / jour" 0 --> 995
bar [800.28, 904.35, 855.09, 872.75, 761.92, 499.17, 429.04]
```
**Comment lire** : une barre par jour de la semaine ; comparez la semaine et le week-end (« passages / jour »). *Source : « historique\_2021\_2024.csv », « comptages\_journalier\_2025\_2026.csv », « comptages\_horaire\_2025\_2026.csv », « comptages\_quart\_heure\_2025\_2026.csv ».*
### Profil horaire des piétons en semaine (part du total, %)
```mermaid
xychart-beta
title "Profil horaire des piétons en semaine (part du total, %)"
x-axis ["0 h", "1 h", "2 h", "3 h", "4 h", "5 h", "6 h", "7 h", "8 h", "9 h", "10 h", "11 h", "12 h", "13 h", "14 h", "15 h", "16 h", "17 h", "18 h", "19 h", "20 h", "21 h", "22 h", "23 h"]
y-axis "%" 0 --> 11
bar [0.7, 0.57, 0.42, 0.4, 0.35, 0.53, 0.92, 2.45, 4.23, 4.05, 5.35, 6.38, 7.56, 7.15, 7.36, 8.38, 8.91, 9.63, 8.78, 6.03, 3.7, 2.69, 2.09, 1.4]
```
**Comment lire** : une barre par heure de la journée ; sa hauteur donne « % ». Les plus hautes barres sont les heures de pointe. *Source : « historique\_2021\_2024.csv », « comptages\_journalier\_2025\_2026.csv », « comptages\_horaire\_2025\_2026.csv », « comptages\_quart\_heure\_2025\_2026.csv ».*
### Profil horaire des piétons le week-end (part du total, %)
```mermaid
xychart-beta
title "Profil horaire des piétons le week-end (part du total, %)"
x-axis ["0 h", "1 h", "2 h", "3 h", "4 h", "5 h", "6 h", "7 h", "8 h", "9 h", "10 h", "11 h", "12 h", "13 h", "14 h", "15 h", "16 h", "17 h", "18 h", "19 h", "20 h", "21 h", "22 h", "23 h"]
y-axis "%" 0 --> 12
bar [1.46, 1.09, 0.86, 0.55, 0.52, 0.45, 0.62, 1.04, 1.94, 3.81, 6.46, 7.88, 7.31, 6.8, 8.49, 10.1, 10.26, 9.09, 7.09, 4.93, 3.28, 2.53, 1.97, 1.47]
```
**Comment lire** : une barre par heure de la journée ; sa hauteur donne « % ». Les plus hautes barres sont les heures de pointe. *Source : « historique\_2021\_2024.csv », « comptages\_journalier\_2025\_2026.csv », « comptages\_horaire\_2025\_2026.csv », « comptages\_quart\_heure\_2025\_2026.csv ».*
## Tableaux
### Compteurs les plus fréquentés en 2025-2026 (piétons, au moins 200 jours de données)
| Compteur | Passages moyens par jour | Jours de données |
|---|---|---|
| (Grenoble) Grande Rue | 11 436 | 676 |
| (Grenoble) Rue de Bonne | 8 190 | 676 |
| caserne de bonne | 6 184 | 443 |
| (Grenoble) Passerelle Saint Laurent | 5 406 | 653 |
| (Grenoble) Rue de la Poste | 4 216 | 662 |
| (Grenoble) Rue Lafayette | 3 340 | 449 |
| Neyrpic Escalator EMC01/2 | 2 769 | 672 |
| Fontaine | 2 763 | 359 |
| (Gieres) Passerelle Ile d'Amour | 2 590 | 675 |
| (Meylan) Passerelle des Taillées | 2 025 | 675 |
| Neyrpic Place du village G | 1 844 | 671 |
| Bastille | 1 821 | 634 |
| (Gières) Gare | 1 468 | 676 |
| Neyrpic Forêt des possibles bat | 1 363 | 599 |
| Neyrpic Foret des possibles sur mat | 1 213 | 244 |
**Comment lire** : une ligne par compteur, 15 lignes. *Source : « historique\_2021\_2024.csv », « comptages\_journalier\_2025\_2026.csv », « comptages\_horaire\_2025\_2026.csv », « comptages\_quart\_heure\_2025\_2026.csv ».*
### Compteurs les plus fréquentés en 2025-2026 (cyclistes, au moins 200 jours de données)
| Compteur | Passages moyens par jour | Jours de données |
|---|---|---|
| (Grenoble) Rue Léo Lagrange - Gre2 | 4 405 | 676 |
| (Grenoble) Cours Lafontaine / Afficheur | 4 197 | 673 |
| (Grenoble) Boulevard Maréchal Lyautey | 3 942 | 676 |
| (Saint Martin d'Heres) Digue - SMH1 | 3 775 | 676 |
| (Grenoble) Stade des Alpes | 3 370 | 676 |
| Av Général Champon | 2 641 | 425 |
| (Grenoble) Quai de France | 2 377 | 596 |
| (Grenoble) Gare | 2 082 | 611 |
| (Grenoble) Av. des jeux olympiques - gre1 | 1 778 | 676 |
| (La Tronche) Boulevard de la Chantourne | 1 715 | 634 |
| (Fontaine) Digue - Quai du Drac | 1 490 | 640 |
| (SMLV) Pont d'Oxford - Afficheur | 1 129 | 671 |
| (Seyssins) Digue - Passerelle Drac1 | 1 117 | 676 |
| (Gières) Digue - Dépot de tramway | 1 033 | 676 |
| (Grenoble) Rue du Vercors | 1 026 | 676 |
**Comment lire** : une ligne par compteur, 15 lignes. *Source : « historique\_2021\_2024.csv », « comptages\_journalier\_2025\_2026.csv », « comptages\_horaire\_2025\_2026.csv », « comptages\_quart\_heure\_2025\_2026.csv ».*
### Les dix journées les plus chargées (piétons, tous compteurs)
| Date | Jour | Passages |
|---|---|---|
| 21/06/2021 | lun. | 287 283 |
| 22/06/2021 | mar. | 277 080 |
| 23/06/2021 | mer. | 272 981 |
| 25/06/2021 | ven. | 272 305 |
| 24/06/2021 | jeu. | 261 224 |
| 26/06/2021 | sam. | 253 388 |
| 27/02/2026 | ven. | 222 659 |
| 17/01/2026 | sam. | 219 199 |
| 02/03/2026 | lun. | 214 784 |
| 12/06/2021 | sam. | 197 993 |
**Comment lire** : une ligne par date. *Source : « historique\_2021\_2024.csv », « comptages\_journalier\_2025\_2026.csv », « comptages\_horaire\_2025\_2026.csv », « comptages\_quart\_heure\_2025\_2026.csv ».*
## Voir aussi
- Structure des fichiers utilisés (colonnes, lignes, périodes) : [Fréquentation › Eco compteur Isère](/donnees-ssp/frequentation/eco-compteur-isere)
## Limites
- Un compteur en panne fait baisser les totaux : comparer des moyennes par compteur et par jour plutôt que des sommes.
- Les compteurs ne sont pas tous actifs sur toute la période ; le mode « undefined » regroupe les passages sans mode renseigné.
- Calcul automatique sur les fichiers tels que fournis : pas de correction des trous de mesure ni des doublons, sauf mention.