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Les « traces numériques » générées par les utilisateurs de téléphones mobiles offrent une occasion extraordinaire de combler les lacunes des données existantes sur les migrations et d’améliorer les connaissances sur les différentes formes de mobilité.

Paul Blanchard, doctorant DIAL (LEDa, Université Paris Dauphine - PSL)

Les migrations internes sont inhérentes au processus de développement économique et aux changements structurels qui l’accompagnent : de nouveaux emplois se créent dans des secteurs émergents de l’économie, tandis que d’autres disparaissent ; des activités se relocalisent sur le territoire, etc. Le développement entraîne donc une évolution de la demande de main-d’œuvre et provoque des migrations internes et une réallocation spatiale de la population

D’autres facteurs peuvent inciter les individus à se déplacer : dans les pays sahéliens, par exemple, il existe une grande variété de migrations de courte durée, saisonnières ou circulaires liées au cycle agrico-pastoral ou à la volonté des ménages ruraux de diversifier leurs moyens de subsistance. 

"Les recensements de population sont extrêmement restrictifs, et occulte les phénomènes de migrations temporaires"

Toutefois, les outils habituels de mesure et d’analyse de la mobilité rendent assez mal compte de la diversité des formes de migration. Les recensements de population, par exemple, interrogent les individus sur leur lieu de naissance et permettent de calculer le nombre de migrants internes “durée de vie”, définis comme les personnes résidant dans une région autre que leur région de naissance au moment du recensement. Mais cette définition de la migration est extrêmement restrictive : elle renvoie à l’idée d’un changement de résidence durable, voire permanent, et occulte les phénomènes de migrations temporaires, multiples, ou cycliques.

“Nous avons pu estimer les migrations internes temporaires au Sénégal avec un niveau de détail inédit.”

A cet égard, l’utilisation de téléphones mobiles génèrent des traces numériques à même de fournir de précieuses informations sur les mouvements humains à des échelles spatiales et temporelles beaucoup plus fines. Par exemple, les comptes rendus d’appels (Call Detail Records) collectés par les opérateurs téléphoniques fournissent la date, l’heure et la localisation des appels effectués et reçus par chacun de ses utilisateurs. 
Ainsi, grâce aux données de la SONATEL, le principal opérateur téléphonique au Sénégal, nous avons pu estimer et caractériser les migrations internes temporaires au Sénégal entre 2013 et 2015 avec un niveau de détail inédit. Sur la seule année 2013, nous détectons 4,3 millions de déplacements temporaires d’une durée comprise entre 20 et 180 jours. Dit autrement, un tiers de la population adulte a effectué au moins un déplacement de 20 jours cette année-là. 

Faisant écho aux conclusions d’autres travaux de recherche sur les migrations internes sénégalaises menés à partir de dispositifs d’observation « classiques », nous constatons la prédominance des déplacements en provenance des zones rurales, l’attractivité de la capitale Dakar et des autres principales grandes villes comme Touba, Ziguinchor, Thiès ou Kaolack et la saisonnalité des départs en migration.

Mais nos analyses débouchent aussi sur des résultats beaucoup plus inattendus : nous observons par exemple que les départs en migration depuis les zones rurales sont beaucoup plus fréquents en saison pluvieuse qu’en saison sèche ; que le caractère très enclavé de certaines zones ne les empêche pas de prendre part à la migration interne et qu’une part significative des déplacements temporaires en provenance du milieu rural se fait vers d’autres destinations rurales.

Les données de téléphonie mobile : quelle plus-value ?

Le champ des études sur les migrations temporaires au Sénégal n’est pas totalement vierge. Il existe en effet quelques travaux de recherche menés à des échelles locales ou micro-locales qui montrent que le volume des déplacements de courte durée et de nature répétitive surpasse très largement celui des déplacements permanents et qu’ils contribuent à la diversification des stratégies de subsistance des ménages. Mais ces travaux reposent sur des dispositifs d’enquête ad hoc qu’il est difficile de répliquer à large échelle. 

L’étude de Delaunay et al sur la migration temporaire des jeunes au Sénégal, par exemple, mobilise les données collectées dans une trentaine de villages depuis plus de 50 ans par l’Observatoire de population de Niakhar (Delaunay et al, 2016). Ces données permettent de produire des mesures fines de la mobilité des individus originaires de ces villages grâce à l’enregistrement systématique de leurs déplacements, de leur durée, de leur destination et de leur motif. Mais un tel dispositif ne peut être, pour des raisons évidentes de coûts, que géographiquement circonscrit

“Les données issues des téléphones mobiles permettent de mesurer la migration avec une régularité temporelle et une granularité spatiale”

Dans ce contexte, les données générées automatiquement par les utilisateurs de téléphones mobiles peuvent apporter un complément utile. Contrairement aux données usuelles, fondées sur des dispositifs d’enquêtes auprès d’échantillons de ménages ou d’individus choisis aléatoirement, elles fournissent des informations sur la totalité des individus utilisant un téléphone mobile, et notamment leur localisation précise à chacune de leur connexion au réseau mobile. A partir de ces données, il est donc possible de construire des mesures de migration avec une régularité temporelle et une granularité spatiale inégalées, et de documenter avec précision tous les types de migrations internes. 

Ces nouvelles informations ouvrent un large champ d’applications pour la recherche portant sur les phénomènes de mobilité. Elles pourraient par exemple permettre des études approfondies sur les déterminants de ces mouvements, mais aussi sur leurs conséquences sur la répartition spatiale de la population, l’urbanisation, l’aménagement du territoire ou encore le marché du travail. 

“Des données potentiellement accessibles en temps réel”

Un autre avantage de ces données est qu’elles sont potentiellement accessibles en temps réel, quand celles issues d’enquête sont seulement disponibles plusieurs mois après avoir été collectées. Cette spécificité est un réel atout lorsqu’il s’agit par exemple de connaître l’ampleur et l’orientation des déplacements de personnes provoqués par une catastrophe naturelle, comme un tremblement de terre ou un typhon, afin d’organiser la distribution de l’aide humanitaire. Elle l’est également pour comprendre la propagation de maladies et/ou prédire l'évolution des épidémies.

Exploiter les données d’appel pour élaborer des statistiques migratoires : éléments de méthode

L’exploitation des données anonymisées de téléphonie mobile qui nous ont été fournies par la SONATEL s’est faite en plusieurs temps. C’est tout d’abord sur la question de la représentativité de notre base de données que s’est portée notre attention : dans quelle mesure les quelque 10 millions d’utilisateurs présents dans la base de la SONATEL peuvent-ils être considérés comme représentatifs des 13 millions d’habitants que compte le Sénégal ? 

Comme cela a été observé dans de précédentes études, nous avons constaté que les utilisateurs de téléphones mobiles sont en moyenne plus aisés, plus jeunes, relativement plus urbains et possèdent un niveau d’éducation plus élevé, comparé à la population générale. Toutefois, ces différences demeurent relativement marginales et les plus notables d’entre elles sont prises en compte dans les estimations de statistiques migratoires par le biais de méthodes de corrections. Globalement, nos analyses indiquent que ces données n’émanent pas d’un sous-ensemble tout à fait atypique de la population, et sont à même de pouvoir décrire les mouvements d’une très grande partie de la population adulte Sénégalaise (voir Blanchard et Rubrichi, 2023 pour plus de détails).

Ensuite, des algorithmes ont été développés pour permettre de détecter les déplacements temporaires d’une durée comprise entre 20 et 180 jours pour chaque utilisateur présent dans la base, à partir de ses comptes rendus d’appels. En bref, ces algorithmes procèdent en deux étapes : une première étape permet d’identifier ce qui constitue le lieu de résidence habituel d’un utilisateur sur toute la période d’observation. 

La seconde étape permet ensuite de détecter des segments ou périodes de temps durant lesquels l’utilisateur s’est connecté au réseau mobile via une antenne-relais différente de celle associée à son lieu de résidence habituel. Ce sont ces segments que nous assimilons à des migrations temporaires. 
Nous avons finalement construit des taux de migration en rapportant le nombre de migrations temporaires en provenance d’une zone donnée à la population de cette zone.

Quelques faits saillants sur les migrations temporaires au Sénégal

Quatre faits saillants ressortent de l’analyse descriptive des mesures de migration obtenues. 

  • L'étendue des migrations temporaires

    Le premier concerne le volume de ces migrations internes. En 2013, 4,3 millions de déplacements temporaires d’une durée d’au moins 20 jours sont détectés et concernent près de 33% de la population adulte. Ceux qui ont fait plusieurs déplacements dans l’année sont néanmoins minoritaires (43%) et le nombre de leurs déplacements dépasse rarement trois.
     

  • Les durées variables des migrations

    Le deuxième fait saillant concerne la durée des déplacements. Sur toute la période 2013-2015, les durées médiane et moyenne de l’ensemble des déplacements détectés sont de respectivement 38 et 50 jours. Par ailleurs, 70% des déplacements sont d’une durée inférieure à deux mois. Ce résultat laisse entrevoir l’ampleur des biais contenus dans les statistiques migratoires les plus courantes qui occultent les mobilités de moins de 6 mois, voire de 12 mois dans certains cas.
     

  • La géographie des migrations : origines et destinations

    Le troisième fait saillant porte sur la géographie de ces migrations internes temporaires, et notamment leurs origines et leurs destinations. La cartographie des déplacements montre d’abord qu’ils sont répartis sur l’ensemble du territoire et que toutes les zones, des plus densément au moins densément peuplées sont concernées. Sans grande surprise, la capitale Dakar et les autres principales grandes villes comme Touba, Ziguinchor, Thiès ou Kaolack apparaissent particulièrement attractives pour les individus en provenance d’autres régions du Sénégal. Les villes reçoivent d’ailleurs plus de migrants internes qu’elles n’en envoient. L’agglomération de Dakar, par exemple, n’est l’origine que de 10% des déplacements internes, tandis qu’elle est le point d’arrivée de 25% d’entre eux (voir le graphique 1 ci-dessous).

    On découvre ensuite que les migrations rurales-rurales sont également nombreuses puisqu’elles représentent un tiers de l’ensemble des déplacements internes. Ces déplacements se font toutefois le plus souvent sur de très courtes distances : la distance médiane parcourue par les individus qui se déplacent d’une zone rurale à une autre est de 39km, contre 214km pour ceux qui se déplacent vers une ville, et 340km pour ceux qui vont à Dakar.

Graphique 1. Importance relative des déplacements selon le milieu de provenance et de destination

  • La saisonnalité et les motifs des migrations

    Le quatrième et dernier fait saillant concerne la saisonnalité des dates de départ en migration (graphique 2 ci-dessous) qu’il est intéressant de mettre en parallèle avec la saisonnalité des activités agricoles. Deux saisons existent au Sénégal : la saison des pluies, ou hivernage, qui court de juin à octobre et correspond à la saison agricole, et la saison sèche, qui s’étend de novembre à mai. Le graphique 2 montre que, quelle que soit l’année considérée, le nombre d’individus en déplacement augmente à partir du mois de juin, pour atteindre un pic en août-septembre. Cette augmentation est substantielle, puisqu’en 2013 par exemple, le nombre de migrants internes fait plus que doubler entre la première quinzaine de juin et la seconde quinzaine de septembre, ce qui correspond à environ 470 000 migrants supplémentaires. 

    Ce résultat va à l’encontre de l’idée répandue selon laquelle la plupart des déplacements internes se feraient au moment de la saison sèche, une fois les travaux agricoles achevés. Il est néanmoins cohérent avec certains constats faits par Delaunay et al (2016) au sein des villages de l’Observatoire de Niakhar évoqué plus haut. Les auteurs font en effet état de mouvements de travail saisonniers au cours de la saison pluvieuse. Il peut s’agir de jeunes hommes appartenant à des ménages dans lesquels la main-d’œuvre agricole est suffisante et qui partent comme travailleurs agricoles ou bergers pour accompagner les troupeaux transhumants dans d’autres zones rurales ; de saisonniers agricoles, qui partent durant l’hivernage cultiver des terres qui ne leur appartiennent pas ; ou d’étudiants qui partent travailler en ville comme domestiques (pour les filles) ou comme vendeurs, ferrailleurs, maçons, etc. (pour les garçons) pendant les congés des mois d’été. 

    Nos résultats semblent donc indiquer que le constat fait à Niakhar s’applique aux autres régions rurales du Sénégal, si bien que le nombre de déplacements en saison pluvieuse l’emporte très largement sur celui des migrations saisonnières d’agriculteurs qui partent une fois les récoltes terminées et qui reviennent pour la saison des cultures.

Graphique 2. Calendrier des migrations temporaires sur la période 2013-2015

Des données qui ouvrent de nouvelles perspectives de recherche

Disposer d’indicateurs sur les migrations internes à des échelles temporelle et spatiale aussi fines ouvre la voie à des recherches novatrices. 
Dans un travail en cours (Blanchard et al, 2023), nous les utilisons pour comprendre les liens entre conditions climatiques et mobilité. Nous analysons l’impact de la qualité de la saison des pluies des années 2012 à 2015 sur les déplacements internes observés tout au long de cette période. L’effet est difficile à prédire a priori. Une mauvaise saison des pluies dans une localité donnée peut encourager les individus dont les revenus sont très dépendants de l’agriculture pluviale à partir, mais elle peut dans le même temps provoquer des pertes de revenus telles que ces individus se retrouvent en incapacité de financer leur départ. 

En parallèle, si la saison des pluies a également été mauvaise dans les autres régions du Sénégal, cela peut réduire la rentabilité potentielle, et donc l’attractivité de l’option migratoire. Nos résultats confirment l’influence des conditions pluviométriques, à l’origine comme à destination, sur la mobilité. Une mauvaise saison pluvieuse dans une localité donnée se traduit par une contraction du nombre de déplacements au départ de cette localité au moment des récoltes, sans doute parce que les habitants sont trop contraints budgétairement pour pouvoir bouger. Mais elle fait augmenter les déplacements pendant la saison sèche. Elle rend par ailleurs cette localité moins attractive pour les migrants.

“L’utilisation de ces données s’accompagne de défis importants, mais elles possèdent un potentiel encore sous-exploité”

Les données de téléphonie mobile permettent de documenter et d’analyser les migrations temporaires ou circulaires, qui sont difficiles à mesurer avec les dispositifs d’observation habituels. Cette alternative aux méthodes d’enquêtes traditionnelles paraît particulièrement pertinente dans les pays où l’appareil statistique manque cruellement de moyens humains et financiers. 
Bien sûr, l’utilisation de ces données s’accompagne de défis importants (problèmes éthiques et de confidentialité, difficulté d’accès aux données, difficultés méthodologiques, etc.), mais, comme nous espérons l’avoir montré, elles possèdent un potentiel encore sous-exploité pouvant permettre de faire avancer nos connaissances sur la mobilité humaine dans les pays en développement.

Les auteurs