Questions fréquentes

Chargalytics est une plateforme de market intelligence pour le secteur de la recharge EV. Nous collectons et traitons les données de réseaux de recharge dans 37 pays, couvrant plus de 530 000 stations de recharge, plus de 1 555 000 points de charge et plus de 1 648 000 connecteurs. Le statut en temps réel est disponible sur 26 de ces marchés.

Nous transformons ces données en analytics, benchmarks, prévisions et outils pour aider les opérateurs, investisseurs, consultants et tous ceux qui développent des infrastructures de recharge à prendre de meilleures décisions.

Propriétaires et investisseurs l’utilisent pour suivre les opérations de M&A, évaluer la performance des opérateurs, modéliser les rendements de nouveaux sites et comprendre la dynamique du marché avant d’engager des capitaux.

Opérateurs de bornes de recharge l’utilisent pour se benchmarker face à leurs concurrents, surveiller la santé de leur réseau, planifier de nouveaux emplacements et gérer l’ensemble du cycle projet, de la sélection du site à la mise en service.

Analystes l’utilisent pour l’analytics de marché par pays, le suivi de l’adoption des EV, les tendances d’usage FC et la prévision de la demande sur 37 marchés.

Consultants l’utilisent pour fournir à leurs clients des recommandations étayées par les données, avec des analytics exportables et des modèles financiers prêts à intégrer dans des pitch decks.

Régulateurs l’utilisent pour évaluer l’adéquation des infrastructures, suivre la conformité et comprendre comment les politiques se traduisent concrètement en déploiement et en utilisation sur le terrain.

OEM l’utilisent pour savoir où l’infrastructure de recharge existe — et où elle n’existe pas —, quels équipements sont déployés à grande échelle et comment les habitudes de recharge influencent la conception des véhicules et la stratégie commerciale.

Nous nous intégrons aux points d’accès nationaux (NAP), registres gouvernementaux, flux OCPI, points de terminaison DATEX II et API d’opérateurs à travers l’Europe et au-delà. Parmi les sources clés : NOBIL (pays nordiques), Mobilithek (Allemagne), flux AFIR (Finlande, Lituanie) et des dizaines de registres propres à chaque pays.

Les données de statut en temps réel sont ingérées en continu depuis des sources WebSocket, MQTT et par polling. Nous traitons chaque jour des centaines de milliers d’événements de statut dans 26 pays suivis en direct.

Toutes les données sont normalisées dans un schéma unifié : mêmes champs, mêmes types de connecteurs, mêmes codes de statut, quel que soit le pays source.

Actuellement, 37 pays couverts par des données de stations : Australia, Austria, Belgium, Bulgaria, Canada, Croatia, Cyprus, Czechia, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Iceland, Ireland, Italy, Latvia, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Mauritius, Mexico, Netherlands, New Zealand, Norway, Poland, Portugal, Romania, Slovakia, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, United Kingdom and United States.

Les données de statut de recharge en temps réel sont disponibles dans 26 de ces marchés, où les API des opérateurs fournissent des informations en direct sur les connecteurs. La couverture s’étend chaque mois.

Nos articles insights sont accessibles gratuitement sans compte.

Tout le reste nécessite un abonnement actif : la carte interactive, les analytics par pays, le benchmark des opérateurs de bornes de recharge, ChargiPedia, les archives d’actualités, la newsletter et le forum.

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Ces quatre termes sont utilisés de manière interchangeable dans le secteur, ce qui rend toute comparaison de taille de réseau impossible. Nous les utilisons avec précision, toujours de la même façon :

• Station — un emplacement physique proposant de la recharge. Une aire avec douze places de recharge compte comme une station. Nous en suivons plus de 530 000.
• Chargeur — un boîtier matériel physique. Un seul boîtier peut souvent desservir plus d’une voiture.
• Connecteur — une prise physique, c’est-à-dire une fiche sur un câble. Nous en suivons plus de 1 648 000.
• Point de charge — la capacité de recharger une voiture à la fois. Un chargeur avec une prise CCS et une prise CHAdeMO, mais ne pouvant recharger qu’une voiture simultanément, représente un point de charge avec deux connecteurs. Nous en suivons plus de 1 555 000.

Les points de charge sont la donnée clé pour l’utilisation — ils mesurent le nombre de voitures pouvant réellement recharger simultanément. Toutes les métriques d’usage de la plateforme (minutes par point de charge et par jour, sessions par point de charge et par jour, kWh par point de charge et par jour) sont donc exprimées par point de charge. Les volumes de connecteurs sont plus élevés et plus flatteurs ; nous les publions, mais nous ne faisons pas de benchmark dessus.

Tu peux aussi croiser le terme EVSE dans le secteur. Il désigne la même chose que notre point de charge. Nous évitons ce terme, car il est aussi couramment utilisé pour désigner un « chargeur », ce qui crée précisément cette confusion.

La carte affiche chaque station de recharge de notre base de données, regroupée par clusters aux niveaux de zoom faibles, puis station par station à mesure que tu zoomes. En un coup d’œil, tu vois la densité de l’infrastructure de recharge à l’échelle d’un pays ou d’une région.

Clique sur n’importe quelle station pour ouvrir un panneau de détail avec l’opérateur, les types de connecteurs, les niveaux de puissance, l’adresse et, quand elles existent, les statistiques d’usage historiques.

Les couches te permettent d’activer ou désactiver différentes surcouches de données sur la carte. Ouvre le panneau Layers dans la barre d’outils en haut pour basculer entre la couche des stations de recharge, les heatmaps POI et les autres visualisations de données.

La légende de densité de recharge en bas à gauche te montre l’échelle de couleur, de la couverture la plus faible à la plus dense.

Oui. Clique sur Map type dans la barre d’outils pour passer entre les vues plan, relief, satellite et hybride. Utilise Locate me pour centrer la carte sur ta position actuelle.

Cliquer sur une station ouvre un panneau de détail avec des données live. L’onglet Data affiche :

• Performance snapshot — un score de santé composite (0–100), la charge moyenne FC et le nombre de sessions par point de charge et par jour
• Realtime overview — le statut actuel de chaque connecteur (disponible, en charge, inconnu), mis à jour en continu
• Nearby stations — un graphique comparatif montrant les minutes de recharge rapide par jour sur cette station vs. les concurrents proches sur les 7 derniers jours
• Usage history — le volume de recharge rapide et le nombre de sessions par semaine et par mois sur toute la fenêtre d’observation

Les stations avec données temps réel affichent des barres live par connecteur ; celles qui n’en ont pas affichent les dernières métadonnées statiques connues.

L’onglet Forecast montre comment notre modèle évalue la station :

• Location score — comment la valeur intrinsèque du site se compare à la médiane du marché (une jauge indiquant au-dessus ou en dessous de la moyenne)
• CPO execution score — à quel point l’opérateur performe par rapport à ce que le site devrait délivrer, avec un indicateur de confiance
• Backtest chart — les prédictions du modèle (orange) vs. l’usage réellement observé (bleu-vert) sur la fenêtre d’entraînement, pour voir exactement à quel point le modèle colle à cette station
• 12-month prognosis — des prévisions de demande sur 12 mois qui intègrent saisonnalité, température et tendances d’adoption EV

Les analytics pays te donnent une vue détaillée de l’infrastructure de recharge EV et de l’adoption au niveau national. Sélectionne n’importe quel pays dans la liste déroulante (ou clique sur la carte) et tu obtiens des KPI, des graphiques de tendance, des ventilations par opérateur, des données tarifaires, des métriques d’usage et une perspective marché — le tout sur une seule page scrollable.

La page est organisée en sections : Adoption EV, Infrastructure de recharge, Tarification ad hoc, Usage de la charge rapide, Perspectives du marché FC, Réglementation et Actualités pays. Chaque section est détaillée ci-dessous.

Utilise le sélecteur de pays en haut à droite de la page. Il affiche le nom du pays et le nombre de stations de recharge. Après sélection, clique sur Actualiser pour charger les nouvelles données. Tu peux aussi cliquer directement sur les pays dans la carte d’adoption.

La section Adoption EV suit la pénétration des véhicules 100% électriques dans chaque marché. Elle comprend :

• KPI de part de marché BEV — le pourcentage actuel des ventes de voitures neuves qui sont 100% électriques, affiché en premier plan
• Prévision en courbe en S — un modèle de croissance logistique projetant la part de marché BEV sur plusieurs années. Chaque pays se voit attribuer un niveau selon sa position sur la courbe d’adoption : Précoce (sous ~5%), Croissance (5–25%), Grand public (25–60%) et Saturation (au-dessus de 60%). Ce niveau détermine la forme et le rythme de la prévision
• Graphique du parc BEV — cumul des BEV en circulation dans le temps, avec l’historique réel et la croissance projetée
• Tableau de données — détail année par année des immatriculations BEV, du parc, de la part de marché et du taux de croissance pour chaque pays

Un aperçu du réseau physique de recharge du pays. Six cartes KPI affichent :

• Stations — tous les emplacements de recharge publics
• Points de charge — le nombre de voitures pouvant recharger simultanément
• DC rapide — points de charge CCS, CHAdeMO et NACS
• AC — points de charge Type 2 et Type 1
• Opérateurs — nombre de CPO distincts actifs dans le pays
• Puissance moyenne FC — puissance nominale moyenne des points de charge rapides DC en kW

Sous les KPI, un tableau des principaux opérateurs classe les plus grands CPO par taille de réseau. Chaque ligne affiche le nombre de stations et de points de charge de l’opérateur, sa part de DC, son score d’emplacement (qualité médiane des sites selon Pulse) et son score d’exécution (sa capacité à performer par rapport au potentiel de ses sites).

Des analytics tarifaires pour la recharge publique dans le pays sélectionné. Bascule entre DC (charge rapide) et AC (recharge à destination) pour comparer les tarifs.

Pour chaque vue, tu vois le prix national moyen, minimum et maximum par kWh, ainsi que le nombre de CPO ayant communiqué des données tarifaires. Des histogrammes détaillent les prix par type de connecteur (CCS, CHAdeMO, Type 2, etc.), avec la moyenne et la fourchette pour chacun.

Tous les prix sont en EUR par kWh, hors TVA, sur la base des tarifs ad hoc (pay-as-you-go) — sans remise liée à un abonnement ou à une adhésion.

Le cœur de la page d’analytics pour les pays disposant de données en temps réel. Cette section montre à quel point le réseau de recharge rapide est réellement utilisé. Disponible uniquement dans les 26 pays où nous assurons un suivi des statuts en direct.

Les cartes KPI principales incluent :

• Points de charge FC et sites FC — infrastructure de recharge rapide surveillée
• Minutes par point de charge et par jour — intensité moyenne d’utilisation quotidienne
• Sessions par point de charge et par jour — nombre moyen de sessions quotidiennes par point de charge
• Durée moyenne des sessions — durée moyenne d’une session de recharge
• Rythme de déploiement — nombre net de nouveaux points de charge DC ajoutés par mois

Les graphiques sous les KPI incluent :

• Statut en temps réel — statut agrégé actuel (en charge, disponible, hors ligne) sur l’ensemble des points de charge surveillés
• Tendance mensuelle — minutes FC par point de charge et par jour dans le temps, montrant la saisonnalité et la croissance
• Comparaison mensuelle — ce mois-ci vs le mois dernier, avec mise en évidence de l’écart
• Volume par CPO — graphique empilé montrant quels opérateurs génèrent le plus de minutes FC
• Évolution des parts de marché — évolution dans le temps de la part de chaque CPO dans le volume FC total
• Rythme de déploiement par CPO — quels opérateurs ajoutent le plus de nouveaux points de charge

Une version intégrée de notre modèle complet FC Market Outlook (voir la section FC Market Outlook dédiée ci-dessous pour la méthodologie). Sur la page pays, tu vois :

• Jauge d’utilisation — l’utilisation nationale actuelle du FC sous forme de cadran, montrant où se situe le marché entre sous-équipement et surcapacité
• Métriques de demande — sessions par BEV et par an, heures FC par BEV et par an, points de charge pour 1K BEV, et indication si ces valeurs sont mesurées ou estimées
• Paramètres du modèle — les hypothèses économiques qui pilotent la projection (CAPEX/point de charge, marge opérationnelle, IRR cible, prix FC/kWh)
• Quatre graphiques — projection des points de charge FC vs équilibre, croissance du parc BEV, débit kWh par point de charge et par jour, et pourcentage d’utilisation sur l’horizon de projection

La section Réglementation est chargée dynamiquement depuis ChargiPedia. Elle affiche toutes les lois, directives UE, programmes nationaux d’incitation et normes applicables à la recharge EV dans le pays sélectionné. Chaque entrée explique ce qu’impose la réglementation, qui elle concerne et quand elle entre en vigueur.

Elle est directement reliée à la base de données réglementaire ChargiPedia, filtrée sur le pays que tu consultes.

En bas de chaque page pays, un fil d’actualités affiche les articles récents de nos archives news filtrés sur le pays sélectionné. Les articles sont tagués par IA selon les sujets et les entreprises mentionnées, pour te montrer exactement ce qui se passe sur ce marché sans recherche manuelle.

La pression de la demande mesure l’intensité d’utilisation de l’infrastructure de charge rapide d’un pays par rapport à son parc BEV. Elle combine des données de recharge en temps réel avec des statistiques d’adoption des EV pour produire une métrique unique d’utilisation.

Nous surveillons en continu l’état de chaque connecteur de charge rapide (CCS, CHAdeMO, NACS / Tesla) dans tous les pays où nous disposons de données temps réel. Chaque transition d’état (Disponible → En charge → Disponible) est enregistrée, agrégée à l’heure, puis consolidée au mois. À partir de ces agrégations, nous calculons :

• Sessions par BEV et par an — à quelle fréquence, en moyenne, chaque BEV du pays utilise un chargeur rapide public
• Heures FC par BEV et par an — temps total de charge rapide divisé par le parc BEV
• % d’utilisation — part du total des heures disponibles de points de charge passée en charge, calculée uniquement à partir des points de charge suivis en temps réel
• Points de charge pour 1K BEV — ratio de provisionnement de l’infrastructure

Les pays pour lesquels nous avons au moins 2 mois de données temps réel sur l’état des connecteurs sont marqués comme mesurés. L’utilisation est calculée uniquement à partir du sous-ensemble de points de charge FC que nous suivons activement — le pourcentage de couverture RT t’indique à quel point l’échantillon est représentatif.

Pour les pays sans données RT, nous attribuons un archétype de demande basé sur la géographie et les habitudes de conduite (par ex. grand pays autoroutier, pays compact et dense, île). Les paramètres de cet archétype sont calibrés à partir de nos références mesurées.

• Moins de 5% — Faible usage. Le réseau dispose d’une capacité excédentaire importante.
• 5–10% — Confortable. Bon équilibre entre l’offre et la demande.
• 10–20% — Pression modérée. Des files d’attente peuvent apparaître aux heures de pointe sur les sites les plus fréquentés.
• Plus de 20% — Forte pression. Des pénuries de capacité sont probables de façon structurelle. De nouvelles infrastructures sont nécessaires de toute urgence.

Ces seuils reposent sur une utilisation moyenne 24/7. Une moyenne nationale de 10% signifie généralement 25–35% aux heures de pointe dans les stations de recharge les plus fréquentées.

Le benchmark CPO classe les operateur de bornes de recharge selon leurs performances dans un pays donné. Il répond à la question que tous les opérateurs se posent : comment je me situe ?

Les KPI de tête affichent le nombre de CPO actifs sur le marché, le nombre total de points de charge FC actifs, la moyenne de minutes par point de charge et par jour (l’intensité d’usage nationale) et la disponibilité de flotte (le pourcentage de points de charge actuellement disponibles). De quoi poser le contexte marché avant d’entrer dans le détail des opérateurs.

Le leaderboard est la liste classée de tous les CPO actifs dans le pays sélectionné. Chaque carte opérateur affiche en un coup d’œil :

• Sites / Points de charge — taille du réseau
• Sess/point/jour — nombre moyen de sessions de recharge par point de charge et par jour (proxy d’utilisation)
• % disponible — pourcentage de points de charge dans un état disponible (uptime)
• Points de charge (3M) — ajouts nets de points de charge sur les 3 derniers mois (croissance)
• Points/site — nombre moyen de points de charge par site (densité)
• Score — score composite combinant utilisation, disponibilité, croissance et taille
• Min/point/jour — nombre moyen de minutes de recharge par point de charge et par jour

Les boutons au-dessus du leaderboard te permettent de reclasser les opérateurs selon huit critères différents :

• Sessions par point de charge — qui génère le plus de sessions par point de charge et par jour (signal pur de demande)
• Volume — total des minutes FC sur l’ensemble du réseau (part de marché absolue)
• Taille du réseau — nombre total de points de charge actifs (échelle)
• Croissance — points de charge nets ajoutés sur les 3 derniers mois (dynamique de déploiement)
• Disponibilité — pourcentage de points de charge disponibles (qualité opérationnelle)
• Score d’emplacement — score médian Pulse sur l’ensemble des sites de l’opérateur (qualité du portefeuille)
• Score d’exécution — score médian d’exécution CPO (surperformance opérationnelle par rapport au potentiel des sites)
• Prix — tarif ad hoc par kWh (pour les opérateurs qui publient leurs prix)

Chaque mode de tri réorganise le leaderboard pour placer en tête l’opérateur n°1 sur cette métrique.

Le sélecteur bascule l’ensemble du benchmark entre charge rapide (réseaux DC : CCS, CHAdeMO, NACS) et Type 2 (recharge AC à destination). Les deux segments ont des économies, des opérateurs et des usages complètement différents, donc ils sont benchmarkés séparément.

La plupart des utilisateurs se concentreront sur le FC, mais la vue Type 2 est utile pour comprendre la couverture de la recharge à destination, surtout dans les marchés où l’AC domine encore l’infrastructure publique.

Clique sur un opérateur dans le leaderboard (ou sur le bouton Deep Dive) pour accéder à des graphiques comparatifs détaillés :

• Classement sessions par point de charge — histogramme comparant tous les opérateurs selon l’intensité d’utilisation
• Part de marché + disponibilité de flotte — graphique à double axe montrant la part de chaque opérateur dans le volume FC total ainsi que son uptime
• Tendance de volume — minutes FC mensuelles de l’opérateur sélectionné dans le temps, avec la saisonnalité visible
• Tarification kWh — comparaison du tarif ad hoc de l’opérateur avec la moyenne nationale et les concurrents
• Leaders de croissance — quels opérateurs ajoutent le plus de points de charge, avec les ajouts nets glissants sur 3 et 12 mois

Pointez n’importe quel endroit sur une carte et Pulse vous indiquera la demande de recharge rapide qu’il pourrait générer. Pas un vague “bon” ou “mauvais” — un chiffre concret : le nombre estimé de minutes de recharge par point de charge et par jour, détaillé par mois et explicable jusqu’aux variables individuelles qui ont produit le résultat.

Le modèle fonctionne en trois étapes qui se multiplient, auxquelles s’ajoutent deux ajustements pour les stations déjà existantes.

Étape 1 — Base de demande

La base de demande est une table : pour chaque marché entraîné et chaque mois calendaire, elle contient l’utilisation de la station typique — la station médiane de l’échantillon d’entraînement de ce marché — en minutes de recharge par point de charge et par jour. Elle est estimée au sein des stations : les ouvertures et fermetures au cours de l’année ne peuvent donc pas l’influencer ; seules les évolutions réelles de l’utilisation des mêmes stations le peuvent. La table fournit directement deux éléments :

• Niveau de marché — les habitudes de conduite, la densité autoroutière et les pratiques de recharge diffèrent structurellement d’un pays à l’autre. Sur une année, la station norvégienne typique atteint environ 108 minutes par point de charge et par jour, l’allemande 95, la suédoise 67 et la slovaque 37. La table reflète ces écarts mesurés, pas des hypothèses.
• Saisonnalité — la recharge rapide sur nos marchés connaît deux pics annuels, pas un seul : un pic hivernal, lorsque le froid réduit l’autonomie, et un pic estival, lorsque les gens partent en vacances. En Norvège, la table passe d’environ 134 minutes par point de charge et par jour en janvier à environ 96 en mai, remonte à environ 130 en juillet, puis recule à nouveau à l’automne.

Pour les mois au-delà de la période observée (tous les mois prévisionnels), chaque marché conserve son propre niveau et son propre profil calendaire. Les marchés pour lesquels nous n’avons pas encore assez d’observations fiables reçoivent le niveau et le profil mutualisés des marchés entraînés, et chaque prévision les concernant est signalée comme non calibrée. Nous préférons vous le dire plutôt que de prétendre que les Pays-Bas sont le Danemark.

Les marchés actuellement entraînés sont la Norvège, la Suède, le Danemark, la Finlande, l’Allemagne, la France, la Suisse et la Slovaquie. “Fiable” est une règle, pas une appréciation : un mois-station entre dans l’entraînement uniquement si nous avons observé la station pendant au moins 90 % de ce mois et si au moins la moitié de ses points de charge remontaient des données. Les mois partiellement observés étaient autrefois interprétés comme une faible utilisation et tiraient discrètement le modèle vers le bas. Les stations devenues silencieuses ou ayant cessé de remonter des données sont également exclues de l’entraînement — le modèle décrit une station opérationnelle.

La base de demande répond à cette question : à quoi ressemble le “normal” dans ce pays, ce mois-ci ? Le résultat se situe généralement entre 35 et 145 minutes par point de charge et par jour, selon le marché et la saison.

Étape 2 — Score d’emplacement

La base de demande décrit le marché. Le score d’emplacement décrit cet endroit précis. C’est un modèle de machine learning (gradient-boosted trees) qui évalue 61 variables réparties en cinq groupes :

• Trafic — score de trafic composite dérivé des données gouvernementales AADT (trafic journalier annuel moyen), pondéré selon la proximité et le type de route, auquel s’ajoutent la part de trafic autoroutier et l’AADT maximal des routes.
• Concurrence — points de charge rapide DC existants dans un rayon de 5 km, 10 km et 25 km, ainsi que la distance au concurrent le plus proche. Plus la concurrence est forte, plus chaque station capte une part faible de la demande de passage.
• Points d’intérêt — stations-service, restauration, parkings et autres services dans un rayon de 1 km et 5 km, notamment centres commerciaux, fast-foods de marque, enseignes et densité commerciale : des indicateurs de fréquentation et de temps sur place.
• Type de site — ce qui se trouve à moins de 150 mètres des points de charge : un supermarché, un centre commercial, un fast-food, un hôtel, une station-service, une grande surface, une aire de repos ; les marques présentes dans le nom de la station et dans ceux de ses voisines ; l’ouverture 24h/24, le stationnement payant, la présence d’un toit ou de points de charge poids lourds (MCS). C’est la différence entre “près d’une rue commerçante” et “sur le parking du supermarché”.
• La station et ses voisines — le nombre de points de charge rapide et la puissance maximale des chargeurs, ainsi que les performances réelles des stations proches que nous observons : l’utilisation des dix stations d’entraînement les plus proches, pondérée par la distance, et la moyenne dans un rayon de 10 et 30 km. Les voisines réelles constituent le signal individuel le plus fort du modèle.

Dans le modèle actuel, les signaux les plus forts sont, dans l’ordre : l’utilisation des stations observées les plus proches, la puissance maximale des chargeurs, la distance jusqu’au point de restauration le plus proche, les points de restauration dans un rayon de 1 km, l’utilisation des stations voisines dans un rayon de 30 km et le score de trafic.

Le modèle est entraîné sur 97 366 mois-stations fiables d’utilisation de recharge observée, couvrant 21 322 stations actives dans les huit marchés entraînés, d’août 2025 à août 2026. Il apprend quelles combinaisons de variables prédisent une utilisation élevée ou faible par rapport à la station typique du même marché — puis applique cela à n’importe quel point. Le score est centré par marché : la station médiane de l’échantillon d’entraînement dans chaque pays obtient un score de 1,0 ; un score de 2,0 correspond à une utilisation deux fois supérieure à celle de la station typique de ce marché, un score de 0,5 à la moitié. Cette couche ne contient aucun terme géographique ; nous en avons testé un, sans trouver autre chose que du bruit.

Le résultat est un seul chiffre : le score d’emplacement. Il agit comme un multiplicateur de la base de demande.

Étape 3 — Ajustement opérateur

Le score d’emplacement est volontairement indépendant de l’opérateur — il mesure le terrain, pas celui qui l’exploite. Lorsqu’une prévision de demande est produite pour un projet spécifique, un troisième facteur entre en jeu : le facteur d’exécution du CPO, estimé par opérateur et par pays à partir des mêmes mois-stations. Il ajuste la capacité d’un opérateur donné à transformer le potentiel de l’emplacement en sessions réelles (voir “Qu’est-ce que le score d’exécution CPO ?” ci-dessous). La valeur par défaut est 1,0, ce qui correspond à une exécution conforme au plan.

Deux ajustements pour les stations existantes

Saisonnalité du site. En Norvège et au Danemark, où nous disposons de l’historique fiable le plus long, chaque site reçoit aussi son propre profil saisonnier prédit à partir des mêmes variables : un hôtel ou un site de loisirs est plus actif en été, un site fréquenté par les navetteurs davantage en hiver. L’effet est un multiplicateur mensuel, généralement compris entre 0,8 et 1,2, et fixé à 1,0 partout ailleurs jusqu’à ce que ces marchés disposent d’une année complète de données fiables.

L’historique propre de la station. Pour une station que nous avons observée, la prévision combine le modèle et le parcours réel de la station : plus l’historique est long, plus il pèse. Le backtest affiché sur la page d’une station correspond toujours au modèle pur, pour que vous puissiez l’évaluer ; la prévision est le modèle corrigé par ce que la station a réellement fait.

La chaîne de multiplication

L’estimation finale de la demande est simplement :

Exemple : un site à Oslo, en janvier 2027, avec un score d’emplacement de 1,5, une exécution conforme au plan et un profil saisonnier neutre :

Le même emplacement en mai a une base de demande d’environ 96, soit 144 min/point de charge/jour — le creux du printemps. En juillet, le pic des vacances fait remonter la base autour de 130, soit 195. Les données ont invalidé l’ancienne hypothèse selon laquelle l’été serait simplement la saison creuse.

Pourquoi les scores diffèrent selon les marchés

Ils diffèrent surtout très peu, et c’est précisément le but. Puisque le score est centré sur la station typique de chaque marché, la médiane est proche de 1,0 dans tous les marchés entraînés et les 80 % centraux des stations se situent généralement entre 0,55 et 1,6. La différence entre les marchés se trouve dans la base de demande, où elle est mesurable : un score de 1,5 en Norvège comme en Allemagne signifie “50 % au-dessus de la station typique locale”, et le site allemand représente moins de minutes uniquement parce que la station typique allemande en représente moins.

Sur les quelque 119 000 stations de recharge rapide que nous évaluons dans 37 marchés, la médiane des marchés entraînés est légèrement inférieure à 1,0 (0,87–0,99), car la population évaluée inclut de nombreuses stations que nous ne pouvons pas encore observer, et celles-ci obtiennent en moyenne des scores plus faibles que les stations observées sur lesquelles l’échelle est centrée. Dans les marchés sur lesquels le modèle n’a pas été entraîné, il n’existe pas de station typique locale sur laquelle centrer le score ; celui-ci est donc mesuré par rapport à la station typique des marchés entraînés. Il n’est alors pas centré sur le marché local : la médiane est d’environ 1,4 en Italie et d’environ 0,4 en Australie.

Explicabilité

Chaque score s’accompagne d’une ventilation SHAP (SHapley Additive exPlanations) complète, qui montre exactement quelles variables ont fait monter ou baisser le score, et dans quelle mesure. Vous pouvez voir qu’un emplacement particulier obtient un score élevé parce que les stations observées les plus proches sont très utilisées et qu’un supermarché se trouve à moins de 150 mètres — pas seulement constater qu’il obtient un score élevé. C’est essentiel lorsque vous prenez des décisions d’investissement : vous devez savoir pourquoi, pas seulement quoi.

Chaque composant du moteur a sa propre analyse détaillée : le modèle de demande, le score d’emplacement et le score d’exécution CPO.

Le score de localisation est un multiplicateur de demande, centré sur le marché. Un score de 1,0 correspond à la station typique de ce marché — la médiane des stations que nous y observons. Un score de 2,0 signifie une demande deux fois supérieure à celle d’une station typique ; un score de 0,5, deux fois inférieure. L’échelle est continue et n’a pas de plafond fixe.

Le score est volontairement comparable au sein d’un marché, pas entre les marchés. Un 1,5 en Norvège comme en Allemagne signifie « 50 % au-dessus de la station typique ici ». La valeur d’une station typique en minutes varie selon les pays, et cette différence est intégrée dans la base de demande lorsqu’elle peut être mesurée (environ 108 minutes par point de charge et par jour sur un an pour une station norvégienne typique, 95 pour une allemande, 67 pour une suédoise), sans être masquée dans le score.

À propos des différences entre marchés. Comme le score est centré par marché, les médianes sont proches de 1,0 dans chaque marché où le modèle a été entraîné (0,87–0,99 sur l’ensemble des stations notées dans ces marchés, légèrement sous 1,0 car les stations que nous ne pouvons pas encore observer obtiennent en moyenne un score inférieur à celles observées sur lesquelles l’échelle est centrée). La station médiane norvégienne n’est pas « moins bonne » que l’allemande ou la française ; la demande typique de chaque marché est un chiffre distinct et mesuré dans la base de demande, ce dont tu as précisément besoin pour construire un modèle financier. Dans les marchés sur lesquels le modèle n’a pas été entraîné, il n’existe pas de station typique locale sur laquelle se centrer ; le score est donc mesuré par rapport à la station typique des marchés d’entraînement. Il n’est alors pas centré sur le marché local : la médiane est d’environ 1,4 en Italie et d’environ 0,4 en Australie.

La colonne des percentiles ci-dessus est calculée sur les quelque 119 000 stations de recharge rapide que nous notons dans 37 marchés, puis recalculée après chaque réentraînement. Les seuils des catégories ont été redéfinis pour la v12 le 28 septembre 2026. Utilise-les comme repère, mais garde ceci en tête : dans les marchés d’entraînement, le score est un signal de demande relatif au marché local, pas un classement des pays.

Pour comprendre plus en détail comment le score de localisation est construit et pourquoi il prédit le succès des CPO, lis Score de localisation : le chiffre qui prédit le succès des CPO.

Le modèle ingère un large éventail de données librement accessibles. Pas de datasets propriétaires, pas de flux achetés — tout vient de registres publics, d’API publiques et de portails open data. Les principales catégories d’entrée incluent :

• Données de recharge en temps réel — des millions d’événements de statut par jour issus de points d’accès nationaux et de flux opérateurs, qui nous disent exactement quand et où les sessions de recharge ont lieu
• Volumes de trafic routier — comptages AADT issus des agences publiques de transport dans plusieurs pays
• Météo et climat — données historiques de température et de précipitations, parce que le froid change les usages de recharge EV bien plus que la plupart des gens ne l’imaginent
• Taux d’adoption EV — part de marché des véhicules électriques à batterie par pays, pour suivre l’évolution du mix du parc dans le temps
• Points d’intérêt — services à proximité, stations-service, parking, POI retail (centres commerciaux, fast-food d’enseigne, chaînes de magasins) et autres infrastructures pertinentes issues de bases cartographiques ouvertes
• Infrastructure de recharge existante — le paysage concurrentiel des chargeurs rapides déjà présents dans la zone

Toutes les données d’entrée sont ouvertes, publiques et obtenues légalement. On ne scrape pas, on n’achète pas de datasets secrets et on ne dépend pas des données d’un seul fournisseur.

N’importe qui peut télécharger une liste d’emplacements de stations de recharge. Le vrai sujet, c’est d’avoir des mois — puis des années — d’observation continue, seconde par seconde, de ce qui se passe réellement sur ces stations.

On enregistre les événements de recharge en temps réel de façon continue depuis longtemps — chaque début de session, chaque changement de statut, chaque heure d’inactivité. C’est une série temporelle qu’on ne peut pas recréer après coup. Tu ne peux pas revenir en arrière et observer ce qui s’est passé sur une station en janvier dernier si tu n’étais pas déjà à l’écoute.

C’est cette profondeur historique qui sépare un modèle qui dit "ça ressemble à un bon spot" d’un modèle qui dit "voilà combien d’énergie une station à cet endroit délivrerait probablement en février vs. en août, et voilà l’intervalle de confiance". Plus on collecte longtemps, meilleur ça devient. Il n’y a pas de raccourci.

Vois un site de recharge comme deux activités superposées. D’un côté, l’actif — l’emplacement physique, avec son trafic, sa visibilité et sa zone de chalandise. De l’autre, l’activité de vente au détail — la marque, les tarifs, la disponibilité, l’expérience client et tout ce que l’opérateur apporte. Nous les mesurons séparément, volontairement.

Le score d’emplacement est un benchmark d’actif. Il mesure la valeur intrinsèque d’un site uniquement selon son emplacement : flux de trafic, services à proximité, densité concurrentielle, adoption des VE dans la zone. L’identité de l’opérateur est volontairement exclue. Un excellent emplacement obtient un score élevé, quel que soit l’opérateur qui l’exploite aujourd’hui.

Le score d’exécution du CPO est un benchmark retail. Il mesure la performance d’un opérateur par rapport à ce que ses emplacements devraient générer. Nous comparons les prédictions du modèle pour chaque station du réseau d’un opérateur à ses performances réelles, et l’écart révèle quelque chose de concret. Un opérateur qui surperforme systématiquement ses scores d’emplacement — meilleure disponibilité, davantage de sessions, taux d’utilisation plus élevé — bénéficie d’une marque forte, d’une tarification bien pensée ou d’une bonne expérience client. Pour un opérateur qui sous-performe, c’est l’inverse.

C’est précisément l’intérêt de cette séparation. Si nous intégrions la qualité de l’opérateur au score d’emplacement, un site premium sur autoroute exploité par un opérateur faible semblerait moyen, tandis qu’un emplacement dans une rue secondaire exploité par Tesla paraîtrait exceptionnel. Aucun des deux n’aide à sélectionner un site. Tu veux savoir ce que vaut le foncier, indépendamment de l’opérateur qui l’exploite — puis déterminer séparément si cet opérateur en extrait la valeur ou la laisse sur la table.

Depuis la v9, le score d’emplacement et le score d’exécution du CPO sont estimés conjointement avec une boucle d’espérance-maximisation. Le modèle itère : il prédit la qualité de l’emplacement, calcule les résidus opérateur, met à jour les facteurs CPO, réentraîne le modèle d’emplacement avec ces facteurs actualisés, puis recommence jusqu’à convergence. Cette méthode élimine la dépendance circulaire présente dans les versions précédentes, où la force de la marque d’un opérateur pouvait se retrouver dans ses scores d’emplacement, et inversement. Résultat : une séparation plus nette. Un site autoroutier obtient réellement un score plus élevé grâce à l’autoroute, pas parce qu’Ionity s’y trouve.

Nous évaluons chaque opérateur une fois par mois. Le chiffre affiché partout — dans le benchmark CPO, les pages pays, ChargiPedia, les prévisions de stations et les préréglages de business case — correspond à la moyenne de ses trois derniers mois évalués dans ce pays. Un mois atypique ne suffit donc pas à le faire basculer.

Pour en savoir plus sur notre mesure de la performance des opérateurs : Score d’exécution : le chiffre qui révèle quels CPO tiennent réellement leurs promesses.

Le modèle en production est la v12, entraînée le 28 septembre 2026 sur 97 366 mois-station fiables couvrant 21 322 stations actives dans huit marchés (Norvège, Suède, Danemark, Finlande, Allemagne, France, Suisse et Slovaquie), d’août 2025 à août 2026. L’Allemagne, la France, la Suisse et la Slovaquie contribuent depuis avril 2026, date à laquelle leurs données realtime sont devenues disponibles.

Ce que signifie R² ici. La cible est l’utilisation d’une station sur un mois. Il s’agit d’une grandeur individuelle et transversale : deux stations aux environnements identiques diffèrent couramment d’un facteur deux en raison des prix, de la disponibilité, de la friction dans l’application, de la signalisation et du simple hasard — aucun de ces éléments n’est visible dans les données spatiales ouvertes. Pour ce type de cible, un R² honnête hors échantillon de 0,2–0,5 est la plage normale, et un chiffre proche de 0,7 indique plutôt une mémorisation qu’une réelle capacité prédictive. C’est la même chose pour les revenus individuels ou la consommation énergétique maison par maison : agrège à l’échelle d’une région ou d’un mois et l’ajustement monte dans les 0,8 ; désagrège à l’unité individuelle, et ce n’est plus le cas.

Trois chiffres, trois questions.

• Base de demande (pays × mois). Dans quelle mesure le modèle suit le niveau et la saisonnalité de la recharge rapide sur un marché. La v12 lit les deux dans un tableau estimé au sein des stations ; sur les mois observés, elle reproduit donc par construction la station typique de chaque marché ; le profil calendaire utilisé pour les mois prévisionnels reproduit les mois observés à environ 1 % près.
• Couche emplacement — R² hors échantillon de 0.45 (échelle logarithmique, sur des stations actives jamais vues par le modèle à l’entraînement, moyenne sur trois partitions aléatoires). Part de la dispersion entre stations au sein d’un marché expliquée par les 61 variables. Par marché : Danemark 0.52, Norvège 0.51, Finlande 0.50, Suède 0.48, France 0.44, Allemagne 0.39, Suisse 0.37, Slovaquie 0.20 (135 stations). La corrélation de rang entre l’utilisation prédite et réelle des stations est de 0.67. C’est la question difficile, au niveau individuel, et cette couche n’est évaluée que sur des stations qu’elle n’a jamais vues.
• Calibrage — médiane réel/modèle de 0.98–1.00 sur chaque marché, mesurée sur chaque mois fiable de chaque station active disposant de données realtime, via le même parcours de code que celui qui évalue le produit. Le niveau est non biaisé sur les huit marchés et, mois par mois, reste à ±8 % de 1.0 tout au long de l’année.

Ce que ces chiffres signifient pour une prévision. Pour une station opérationnelle, la prédiction typique correspond à ce que la station réalise réellement. La moitié des mois-station se situent entre environ 0.65× et 1.4× de la valeur réelle ; selon le marché, entre 54 % (Suisse, Suède) et 69 % (Danemark) des stations restent dans un facteur de 1,5 du modèle sur l’ensemble de leur historique, et 2.5–7 % des stations réalisent plus du double de ce que prévoit le modèle. Ce sont les chiffres à intégrer dans un modèle financier : le niveau est non biaisé et, pour deux tiers des sites, la prévision se situe approximativement dans une plage de ±40 %.

Deux réserves honnêtes. Une station devenue silencieuse, ou une station dans ses premiers mois, se situe bien en dessous du modèle — le modèle décrit une station opérationnelle, et le produit corrige le pronostic des stations existantes avec leur propre historique. Et il n’y a pas encore de terme de croissance : un mois prévisionnel correspond au même mois de l’année dernière avec le parc actuel. Sur les marchés où la recharge rapide progresse encore de 15–20 % par an (Finlande, Suède), c’est un plancher prudent ; un terme de croissance du parc est le prochain ajout prévu.

Pourquoi les versions précédentes semblaient meilleures. Les v2–v10 ne publiaient que l’ajustement dans l’échantillon et, à 0.72–0.74, cela les avantageait : les arbres de la v10 avaient mémorisé ses 3 911 stations d’entraînement et, réévaluée sur des stations hors échantillon, elle expliquait 0.22 de la variance de la chaîne complète. La v11 a corrigé les données (mois fiables uniquement), mais a laissé les arbres et les constantes par marché compresser les différences réelles entre marchés, sous-prévoyant les pays nordiques d’environ moitié ; elle a été retirée après deux jours. La v12 conserve la discipline sur les données et corrige la structure : le niveau du marché est lu dans un tableau plutôt qu’appris, et le score d’emplacement est mesuré au sein de chaque marché sur des stations qui fonctionnent réellement. Un chiffre honnête hors échantillon, fondé uniquement sur des données ouvertes, est le signal utile ; un chiffre dans l’échantillon qui paraît meilleur ne l’est pas.

Nous déployons régulièrement des mises à jour du modèle. Chaque version élargit les données d’entraînement, affine l’architecture ou intègre de nouvelles sources de données. Voici l’historique complet :

La v12 est le modèle actuellement en production (28 septembre 2026). La colonne R² ne correspond pas à une mesure unique : les v2–v10 indiquent l’ajustement dans l’échantillon (les arbres de la v10 mémorisaient les stations — 0.73 dans l’échantillon contre 0.22 sur les stations hors échantillon) ; les v11 et v12 indiquent les ajustements sur des stations que le modèle n’a jamais vues — voir “Quelle est sa précision ?”. La v11 a été retirée après deux jours : ses arbres régularisés et ses constantes par marché apprises compressaient les différences entre marchés. La v12 conserve la discipline de données de la v11 (mois-station entièrement observés uniquement, marchés que nous observons réellement uniquement) et corrige la structure : le niveau du marché est lu dans un tableau plutôt qu’appris, et le score d’emplacement est mesuré au sein de chaque marché.

Les v3 et v4 étaient des expérimentations internes — jamais déployées en production, mais leurs enseignements (le signal de concurrence compte, le mélange par niveau de confiance est indispensable) ont directement façonné les v5 et v6. La v7 a été ignorée lors d’une renumérotation interne.

Nous réentraînons le modèle dès qu'il y a une vraie raison de le faire : intégration d'une nouvelle source de données, arrivée d'un lot significatif de nouveaux mois d'entraînement, ou validation d'une amélioration d'architecture. En pratique, c'est revenu à peu près à une fois toutes les 2 à 4 semaines depuis le lancement.

Chaque nouvelle version est validée face à la précédente avant mise en ligne. Nous gardons les anciens modèles en réserve pour un rollback immédiat si quelque chose cloche. Aucun modèle n'est déployé sans test sur des données réelles de performance de stations de recharge.

Plus de données, plus de pays, plus de recul. Le modèle progresse chaque mois parce que la série temporelle sous-jacente s'allonge. Un an d'observation continue vaut plus que n'importe quel algorithme malin, et cette horloge tourne un peu plus chaque jour.

Sur la roadmap : intégration des données tarifaires et de prix (nous suivons désormais les prix au kWh sur plusieurs marchés), proximité de capacité réseau, et extension du jeu d'entraînement à mesure que les données realtime arrivent dans de nouveaux pays. L'architecture est conçue pour que l'ajout des données d'un nouveau pays améliore les prédictions partout — pas seulement dans ce pays.

Le FC Market Outlook projette l’évolution de l’infrastructure de recharge rapide dans chaque pays sur les 8 prochaines années. Contrairement à une simple extrapolation de tendance, il repose sur un modèle d’équilibre économique qui pose une question simple : combien de points de charge rapides le marché peut-il soutenir de façon rentable, compte tenu du nombre de BEV en circulation ?

L’idée centrale, c’est qu’à long terme, le rythme de déploiement du FC converge vers un ratio de BEV par point de charge FC permettant aux CPO d’obtenir un bon retour sur investissement. À court terme, la logique de land-grab pousse beaucoup de CPO à construire avant la demande — en acceptant des pertes pour sécuriser des emplacements et des parts de marché. Mais avec le temps, l’économie finit toujours par reprendre la main.

Le modèle produit trois scénarios par pays : un scénario central, un scénario optimiste (déploiement agressif, demande plus lente) et un scénario pessimiste (déploiement prudent, demande plus forte). Chacun génère des projections annuelles du nombre de points de charge FC, de la taille du parc BEV, de l’utilisation et du ratio implicite BEV par point de charge.

L’équilibre correspond au nombre de points de charge FC pour lequel un investissement type dans un point de charge génère un rendement acceptable. Nous modélisons un point de charge FC unique comme un problème de flux de trésorerie actualisés :

À partir de ces hypothèses, le facteur d’annuité en valeur actuelle à 11% sur 10 ans est de 5.89. Autrement dit, chaque point de charge doit générer :

€50,000 ÷ 5.89 = €8,490/year de cash-flow.

Avec une marge opérationnelle de 60%, cela implique :

€8,490 ÷ 0.60 = €14,150/year de chiffre d’affaires.

Le chiffre d’affaires dépend d’une seule métrique : les kWh délivrés par point de charge et par jour. Pour un prix FC donné par kWh dans le pays (hors TVA), le débit quotidien requis est :

required kWh/bay/day = €14,150 ÷ (price per kWh × 365)

Pour la Norvège à €0.51/kWh (médiane nationale), cela donne 76.0 kWh/bay/day. C’est l’ancre économique — le niveau de débit où un point de charge atteint son seuil de rentabilité sur une base IRR. Le nombre de points de charge à l’équilibre pour une année donnée est simplement : la demande nationale totale de kWh FC divisée par ce chiffre.

Les quatre paramètres du tableau ci-dessus sont entièrement ajustables. Si tu penses que le CAPEX va tomber à 40 000 € avec la baisse des prix du hardware, ou qu’un IRR de 15% reflète mieux ton coût du capital, déplace le curseur et toute la projection se recalcule instantanément. Voir « Je peux personnaliser les paramètres de prévision ? » ci-dessous pour la liste complète des variables ajustables.

La demande repose sur deux composantes :

1. Projections du parc BEV — combien de véhicules 100% électriques circulent chaque année, à partir des données nationales d’adoption EV avec scénarios central/bas/haut
2. Sessions FC par BEV et par an — la fréquence à laquelle un BEV type utilise la recharge rapide publique. Dans les pays où nous avons des données realtime, cette valeur est mesurée directement à partir de notre base d’événements de recharge. Dans les autres, nous l’estimons via un modèle d’archétypes calibré sur des pays aux caractéristiques similaires

Demande totale en kWh = parc BEV × sessions par BEV × kWh par session. Les kWh par session sont fixés au niveau observé l’année de base (environ 43 kWh pour une session de 40 minutes à une puissance moyenne délivrée de 65 kW en 2026). C’est un choix délibéré : quand la technologie batterie progresse et que les voitures acceptent plus de puissance, l’énergie totale dont le conducteur a besoin ne change pas — c’est l’usage du véhicule qui détermine la consommation d’énergie, pas la vitesse de charge.

Pour la Norvège, les données mesurées montrent 16 sessions FC par BEV et par an, avec une durée moyenne de 40 minutes — soit environ 555 kWh par BEV et par an consommés sur des chargeurs rapides publics.

On ne part pas du principe que l’offre atteint instantanément son point d’équilibre. À la place, le nombre projeté de points de charge FC converge vers l’équilibre à un rythme défini par deux paramètres :

• Vitesse de convergence (α) — la part de l’écart entre les points de charge actuels et les points de charge d’équilibre qui se referme chaque année. Dans le scénario de base, α = 0.30 (30% de l’écart par an). Cela reflète l’inertie du terrain : autorisations, raccordements réseau, délais de construction et cycles d’investissement ralentissent tous l’ajustement.
• Plancher minimal de croissance — même sur les marchés en surcapacité, le déploiement FC ne s’arrête pas. Les CPO qui ont déjà leurs permis, leurs raccordements sécurisés et une stratégie de marque à exécuter continuent de construire. Le scénario de base utilise un plancher annuel de 2%.

Le résultat est une courbe de lissage exponentiel : si le marché est sous-équipé (points de charge actuels < équilibre), le rythme de déploiement accélère. S’il est suréquipé, il ralentit — mais ne tombe jamais à zéro, parce que la dynamique de prise de terrain et les considérations stratégiques continuent de faire avancer le secteur.

Les deux paramètres sont ajustables. Si tu penses qu’un coup d’accélérateur réglementaire post-AFIR va accélérer la convergence, augmente α. Si tu t’attends à un durcissement des marchés de capitaux qui freinerait le rythme de déploiement, baisse le plancher de croissance. La projection se met à jour en temps réel.

La puissance moyenne réelle en recharge FC est limitée par le véhicule, pas par le chargeur — un chargeur 350 kW délivre toujours ce que le système de gestion batterie de la voiture accepte. La moyenne actuelle à l’échelle du parc est d’environ 65 kW. Avec l’arrivée de véhicules plus récents capables d’accepter davantage de puissance, nous modélisons une hausse linéaire vers 80 kW d’ici 2030, puis une progression continue vers 100 kW (plafonnée).

Point crucial : cela affecte l’utilisation (heures d’occupation), mais pas le revenu. Un point de charge qui délivre 76 kWh à 65 kW est occupé pendant 1,2 heure. Les mêmes 76 kWh à 80 kW prennent seulement 57 minutes. Le CPO gagne la même somme dans les deux cas — le point de charge se libère juste plus vite.

Conséquence : les pourcentages d’utilisation baisseront naturellement avec le temps, même si le marché est en parfait équilibre. Une baisse de l’utilisation ne signale pas forcément un problème — elle peut simplement refléter des voitures plus rapides à charger. Le débit en kWh par point de charge est un meilleur indicateur économique.

Les scénarios sont nommés du point de vue de l’offre : « déploiement élevé » signifie un déploiement d’infrastructure plus agressif, ce qui peut être bon pour les conducteurs mais comprime les marges des CPO. « Déploiement faible » signifie une infrastructure plus tendue, donc une utilisation plus élevée et une meilleure économie unitaire pour les CPO déjà en place.

Nous validons l’ancre économique avec nos propres données realtime. Pour la Norvège, le modèle estime qu’un point de charge a besoin d’environ 76 kWh/day (1,2 heure occupée à 65 kW) pour atteindre le seuil de rentabilité à 11% d’IRR. Nos données réelles sur ~12,500 points de charge FC monitorés en RT montrent une moyenne annuelle pondérée de 91 kWh/bay/day — soit environ 120% du seuil de rentabilité.

La saisonnalité est marquée : janvier culmine à 138 kWh/day (temps froid, trajets plus longs), tandis qu’avril tombe à 54 kWh/day — soit un écart de 2.6×. Les mois d’hiver dépassent largement le seuil de rentabilité ; les mois d’été non. Cela signifie qu’un point de charge FC norvégien n’est rentable sur l’année entière que s’il est assez dimensionné pour accumuler un surplus hivernal qui compense le creux estival.

Le fait que la moyenne nationale soit 20% au-dessus du seuil de rentabilité peut sembler sain, mais la distribution compte : les stations de recharge sur corridors très fréquentés peuvent dépasser 200+ kWh/day, tandis que des points de charge ruraux restent bien en dessous du seuil des 76 kWh. Le modèle d’équilibre prévoit que cet écart se réduira à mesure que la croissance du parc BEV apportera plus de sessions par point de charge au fil du temps.

Le modèle est volontairement simple, et c’est justement l’intérêt. Mais il faut garder quelques limites en tête :

• Le prix FC est statique — nous utilisons les tarifs actuels au kWh et ne modélisons pas les évolutions futures de prix. En pratique, les prix peuvent se comprimer si la concurrence s’intensifie, ou monter si les coûts de l’énergie augmentent.
• Économie uniforme — le modèle applique une seule hypothèse de CAPEX/marge/IRR par point de charge. Dans le réel, la variation est énorme : un site autoroutier coûte plus cher mais rapporte plus ; un site rural coûte moins cher mais voit moins de trafic. L’équilibre représente une moyenne nationale.
• Pas de modélisation des politiques publiques — subventions, obligations AFIR et régulation des tarifs réseau influencent tous les rythmes de déploiement FC. Ces effets sont reflétés indirectement via les rythmes historiques de construction, mais ne sont pas explicitement projetés.
• Les kWh par session sont fixes — nous supposons des kWh constants par BEV et par an en FC public. Si les comportements changent (par exemple si la recharge à domicile devient plus fréquente, ou si les habitudes de road trip évoluent), la demande par BEV peut changer.
• Uniquement au niveau pays — le modèle projette des totaux nationaux. À l’intérieur d’un pays, l’utilisation varie énormément : un nœud autoroutier dans le Sørlandet et un chargeur en centre-ville à Tromsø ne vivent pas la même réalité économique.

Oui. Chaque hypothèse du modèle est disponible comme paramètre ajustable. Si tu n’es pas d’accord avec nos valeurs par défaut, change-les — la prévision se recalcule instantanément pour refléter ta vision du marché, pas la nôtre.

Tu peux notamment ajuster :

• CAPEX par point de charge — augmente-le si tu modélises des sites premium sur autoroute avec des coûts de raccordement plus élevés, baisse-le si tu anticipes une baisse des prix du matériel
• Marge opérationnelle — ajuste-la selon ta structure de coûts : approvisionnement en énergie, conditions de location du site, contrats de maintenance
• IRR cible — définis le taux de rendement minimum qui correspond à ton coût du capital ou au seuil de ton comité d’investissement
• Horizon d’investissement — plus court pour une approche prudente, plus long si tu prévois d’exploiter le site sur un cycle technologique complet
• Vitesse de convergence (α) — à quelle vitesse tu penses que le marché comblera l’écart entre l’offre actuelle et l’équilibre économique
• Plancher de croissance minimal — le rythme de déploiement que tu anticipes même sur un marché en surcapacité
• Multiplicateur de croissance BEV — augmente ou réduis la prévision d’adoption des EV selon ta propre vision de la demande

C’est important, car cette prévision alimente directement le module Projects. Quand tu planifies un nouveau site de recharge, le modèle financier — NPV, IRR, délai de retour sur investissement — utilise le FC Market Outlook pour projeter la demande future à cet emplacement. Si tu as ajusté les paramètres de prévision pour les aligner sur ta thèse d’investissement, ces projections personnalisées se répercutent automatiquement dans le business case de chaque site.

En clair : si tu penses que le marché sera plus tendu que ne le suggère notre scénario de base, augmente le multiplicateur de croissance BEV et réduis la vitesse de convergence. Les finances de ton projet refléteront alors une utilisation plus élevée et un retour sur investissement plus rapide — en ligne avec ta conviction, pas avec nos paramètres par défaut.

ChargiPedia, c’est notre encyclopédie de l’industrie. Une base de données structurée et consultable qui recense chaque entreprise, produit, véhicule, deal, réglementation et personne de l’écosystème de la recharge EV. En gros, le Wikipédia de la recharge EV, sauf qu’ici les données sont vraiment à jour.

L’accès est gratuit pour tout le monde — aucun compte requis.

L’annuaire des CPO recense tous les operateur de bornes de recharge que nous suivons. Chaque fiche affiche le nom de l’opérateur, son logo, son pays et la taille de son réseau. Utilise la recherche et les filtres pour trouver des opérateurs précis, ou parcours l’annuaire par pays et par taille.

Clique sur n’importe quel opérateur pour ouvrir son profil complet. Un profil CPO inclut :

• Taille du réseau — stations, points de charge et part de DC dans tous les pays où l’opérateur est présent
• Hardware déployé — les modèles de chargeurs installés, avec leur base installée
• Plateforme CPMS — le logiciel de gestion des points de charge utilisé
• Personnes clés — dirigeants et fonctions, avec liens vers l’annuaire People
• Rythme de déploiement — une courbe qui montre à quelle vitesse le réseau grandit
• Scores d’exécution — la performance de l’opérateur par rapport à la qualité de son portefeuille de sites
• Tarification — tarifs ad hoc au kWh quand ils sont disponibles
• Cours de bourse — pour les opérateurs cotés, l’historique du cours
• Infrastructure par pays — ventilation du réseau sur tous les marchés où l’opérateur est actif

Les eMSP (eMobility Service Providers) sont les entreprises qui donnent aux conducteurs d’EV accès aux réseaux de recharge — généralement via une app, une carte RFID ou un accord d’itinérance. Elles ne possèdent pas les chargeurs ; elles gèrent la couche d’accès et de paiement.

L’annuaire liste les eMSP avec leur nom, leur pays et une brève description. Beaucoup d’entreprises opèrent à la fois comme CPO et eMSP, et les renvois croisés apparaissent sur leurs profils.

L’annuaire Hardware OEM recense les fabricants d’équipements de recharge EV — des chargeurs rapides DC aux wallbox AC. Chaque profil fabricant présente sa gamme de produits, son pays et un résumé de son positionnement sur le marché.

Entre dans le détail de chaque modèle de chargeur pour voir les specs complètes : puissance nominale, types de connecteur, dimensions, poids, architecture (split/intégrée), indice IP et plage de température de fonctionnement. Chaque page modèle affiche aussi sa base installée — quels CPO l’ont déployé et où — pour voir l’adoption réelle sur le terrain, pas juste les promesses de la fiche technique.

CPMS signifie Charge Point Management System — la plateforme logicielle que les CPO utilisent pour gérer, superviser et monétiser leur infrastructure de recharge. C’est en quelque sorte le système d’exploitation d’un réseau de recharge : il gère la communication OCPP, les sessions, la facturation et, souvent, l’app côté conducteur.

L’annuaire recense des plateformes comme has.to.be (désormais be.ENERGISED), Driivz, Current, Ampeco, GreenFlux et des dizaines d’autres. Chaque profil montre quels CPO utilisent la plateforme, ce qui aide à comprendre les parts de marché et les relations dans l’écosystème.

L’annuaire Services recense les entreprises qui fournissent installation, maintenance, conseil et autres prestations à l’industrie de la recharge EV. Les catégories incluent les électriciens-installateurs, les intégrateurs clé en main, les bureaux d’ingénierie et les prestataires spécialisés dans la recharge EV.

L’annuaire People suit les personnes clés de l’industrie de la recharge EV — dirigeants, fondateurs et autres figures notables. Chaque profil affiche leur poste actuel, leur entreprise et une chronologie de carrière montrant leur parcours dans le secteur. Pratique pour comprendre qui pilote quoi, et comment les talents circulent dans l’industrie.

La section modèles EV recense les véhicules électriques avec leur capacité batterie, leur vitesse de charge max (AC et DC), leur autonomie, leurs types de prise et leur architecture (400V/800V). Utile pour comprendre quels véhicules peuvent utiliser quels chargeurs et à quelle vitesse ils chargent — un contexte clé pour concevoir des stations de recharge et choisir les équipements.

Une base de données des transactions du secteur : acquisitions, levées de fonds, IPO, joint-ventures et changements d’actionnariat. Chaque entrée inclut les parties concernées, la valeur du deal (quand elle est publique), la date et un résumé de ce qui s’est passé.

La section inclut aussi des graphiques d’activité montrant le volume et la valeur des deals dans le temps, filtrables par type de transaction, pays et entreprise. Utile pour suivre les dynamiques de consolidation et les flux de capitaux dans le secteur.

Les réglementations propres au pays, les directives UE (AFIR, RED), les programmes nationaux d’incitation et les normes qui structurent le déploiement de la recharge EV. Chaque entrée explique ce qu’impose la réglementation, qui elle concerne et quand elle entre en vigueur.

L’annuaire Energy recense les entreprises énergétiques qui se sont lancées dans la recharge EV — utilities, majors pétrolières, développeurs d’énergies renouvelables et gestionnaires de réseau. Beaucoup des plus grands CPO sont des filiales ou divisions de groupes énergétiques, et cet annuaire t’aide à comprendre ces liens.

Oui. Clique sur le bouton Suggérer une nouvelle entrée sur la page d’accueil de ChargiPedia, ou utilise les boutons d’édition sur les profils individuels pour proposer des modifications. Les soumissions passent dans une file de revue et sont vérifiées avant publication. Corrections, mises à jour et nouvelles entrées sont les bienvenues — plus il y a de contributions, plus la base est complète.

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Ce ne sont pas des réécritures de communiqués de presse. Ce sont des analyses originales avec un point de vue. Pense recherche first-party qui dit quelque chose, pas content marketing qui ne dit rien. Lecture gratuite, sans compte.

Ton centre de commande pour tous les projets d’infrastructure de recharge. Le tableau de bord affiche des cartes de KPI (nombre total de projets, sites, sites évalués, CAPEX estimé), une liste de projets filtrable et des boutons d’action rapide.

Clique sur Nouveau projet pour créer un projet, ou sur Planifier des sites pour accéder directement à la carte de planification. Tu peux rechercher et filtrer les projets par phase (planifier, approuver, exécuter, en service).

Chaque projet passe par quatre phases :

1. Planifier — Évalue les sites candidats sur la carte de planification et ajoute les meilleurs au projet. Pour chaque site, suis les étapes : examine le score, conçois le site, établis la nomenclature (BOM) et calcule le business case (CAPEX, revenus, NPV, IRR, délai de retour). Une fois les trois étapes terminées, marque le site comme planifié.
2. Approuver — Une fois tous les sites planifiés, envoie le projet pour approbation. Le plan est verrouillé pendant sa revue par un approbateur ; il passe ensuite à l’exécution ou revient pour révision.
3. Exécuter — Gère les tâches, collecte les devis des prestataires, suis le budget par rapport à la BOM et pilote les achats jusqu’à la construction.
4. En service — Tous les sites sont mis en service. Génère un rapport de clôture qui récapitule le projet.

Dans un projet, chaque site a son propre statut : en planification → planifié → approuvé → en service. La barre d’étapes en haut d’un site indique quelles étapes de planification sont terminées.

La carte de planification est l'endroit où tu évalues des emplacements de recharge potentiels. Elle superpose deux jeux de données clés :

• Densité des stations FC (heatmap bleue) — montre où les stations de recharge rapide existantes sont concentrées, pour repérer les trous de couverture
• Volume de trafic AADT (segments routiers colorés) — montre le trafic journalier annuel moyen issu des comptages publics, pour estimer le potentiel de demande

Utilise la barre de recherche IA pour trouver naturellement des emplacements précis — tape par exemple « Burger King près de Bergen » et le système trouve les emplacements correspondants en les scorant pour leur potentiel de recharge.

Tu peux aussi cliquer n'importe où sur la carte pour scorer cet emplacement. Chaque emplacement scoré reçoit un score composite basé sur le trafic, la proximité des stations de recharge existantes, les services à proximité et d'autres facteurs.

Les emplacements scorés apparaissent dans une liste dans le panneau de gauche. Utilise les opérations par lot pour sélectionner plusieurs emplacements et les ajouter à un projet en un clic.

La page de détail du projet est l'endroit où tu gères un projet précis. Elle comprend :

• Carte du projet — tous les emplacements du projet affichés sur une carte, avec code couleur par statut
• Cartes emplacement — chaque emplacement affiche son nom, son adresse, son score, son statut actuel et ses métriques clés. Clique sur une carte pour ouvrir le détail de cet emplacement
• Progression de phase — indicateur visuel montrant la phase globale du projet et combien d'emplacements se trouvent dans chaque statut
• KPI projet — métriques agrégées : nombre total d'emplacements, score moyen, CAPEX estimé, revenu annuel projeté
• Paramètres — configuration au niveau projet (nom, description, accès équipe, paramètres financiers par défaut)

Chaque projet dispose d'un système email intégré. Envoie et reçois des emails directement dans le contexte du projet — les échanges avec propriétaires fonciers, prestataires, utilities ou membres de l'équipe restent attachés au projet au lieu d'être dispersés dans des boîtes mail personnelles.

Fonctionnalités incluses : pièces jointes, tagging par emplacement (lier un email à un emplacement précis du projet) et éditeur de signature. Tous les emails du projet sont visibles par les membres de l'équipe ayant accès au projet.

L'onglet score est le cœur analytique de chaque emplacement. Il affiche :

• Jauge de score — le Pulse location score sous forme de cadran visuel, avec une évaluation claire (de Faible à Excellent)
• Décomposition SHAP — un graphique en cascade montrant exactement quelles variables font monter ou baisser le score, et de combien. C'est la couche d'explicabilité — tu vois pourquoi un emplacement score comme il score
• Analyse trafic — valeurs AADT des routes proches, types de routes et score trafic composite
• Analyse concurrentielle — chargeurs rapides DC existants dans un rayon de 5, 10 et 25 km, avec noms d'opérateurs et nombre de points de charge
• Analyse POI — points d'intérêt à proximité : stations-service, restauration, retail, parking dans un rayon de 1 et 5 km
• Prévision de demande — projections mensuelles en kWh/point de charge/jour issues du modèle Pulse, en tenant compte de la saisonnalité et de la croissance de l'adoption VE

Le site designer est un canvas versionné où tu planifies le layout physique d'une station de recharge. Place des chargeurs rapides depuis le catalogue d'équipement, définis les positions des places de stationnement et organise l'infrastructure de support.

Les designs sont versionnés — tu peux créer plusieurs itérations, les comparer et promouvoir la version retenue. Le design alimente la BOM et le modèle financier, donc toute modification du layout met automatiquement à jour l'estimation de coût.

Le BOM builder te permet de spécifier ce qui doit être installé sur un emplacement. Ajoute des éléments depuis deux sources :

• Catalogue d'équipement ChargiPedia — modèles de chargeurs rapides de vrais OEM hardware, avec specs, prix de marché et conversion de taux de change. Sélectionne un modèle, définis la quantité, et le prix se remplit automatiquement
• Éléments personnalisés — tout ce qui n'est pas dans le catalogue : transformateurs, câbles, génie civil, signalétique, frais de raccordement réseau. Saisis la description, la quantité et le coût unitaire

Applique des modèles BOM pour configurer rapidement des setups de station de recharge courants (par ex. « station autoroutière 4 points de charge » ou « hub urbain 2 points de charge »). Les modèles peuvent être enregistrés et réutilisés sur plusieurs projets.

Le total BOM alimente directement le modèle financier comme CAPEX. Suis aussi le statut d'achat par élément : commandé, livré, installé.

Le modèle financier calcule un dossier d'investissement complet pour chaque emplacement :

• CAPEX — repris directement du total BOM, ventilé par catégorie d'équipement
• Projections de revenus — basées sur la prévision de demande Pulse pour cet emplacement, multipliée par tes hypothèses tarifaires (prix par kWh, coût de l'énergie par kWh)
• NPV (Net Present Value) — flux de trésorerie actualisés sur l'horizon d'investissement au taux d'actualisation choisi
• IRR (Internal Rate of Return) — le taux pour lequel la NPV est égale à zéro
• Période de retour — nombre de mois avant que le cash-flow net cumulé devienne positif

Le modèle inclut une analyse de sensibilité qui teste 5 paramètres sur 3 scénarios chacun (base, optimiste, pessimiste) : volume de demande, prix, coût de l'énergie, CAPEX et coûts d'exploitation. Tu obtiens ainsi une plage de résultats plutôt qu'une estimation ponctuelle.

Les graphiques montrent le cash-flow mensuel (revenus moins coûts) et le retour cumulé (total cumulé du cash-flow net vs investissement initial) sur l'horizon de projection.

La section du bas de chaque emplacement stocke les informations au niveau deal :

• Conditions locatives du site — durée du bail, montant du loyer, clauses d'indexation et autres détails contractuels
• Partage de revenus — si le propriétaire du site prend un pourcentage du chiffre d'affaires recharge, configure-le ici. Il alimente automatiquement le modèle financier
• Commentaires et notes — un fil de discussion pour que les membres de l'équipe laissent des notes, mises à jour et éléments de contexte sur l'emplacement. Horodaté et attribué à l'auteur

Une fois un emplacement approuvé, il passe en phase d'exécution. C'est là que le plan devient réel :

• Tâches — crée et assigne des tâches (ex. « Déposer la demande de raccordement réseau », « Commander les chargeurs rapides », « Planifier les travaux de génie civil »). Suis l'avancement avec statuts et échéances
• Devis — collecte et compare les devis des prestataires. Ajoute des documents, note les conditions et sélectionne l'offre retenue
• Suivi budgétaire — compare les dépenses réelles à l'estimation BOM. Visualise les écarts et le budget restant en temps réel
• Achats — suis les commandes d'équipement : ce qui a été commandé, livré et installé

Quand un emplacement passe en service, le système génère un rapport de mise en service qui résume tout le parcours :

• Checklist de fin — tous les éléments requis sont vérifiés : équipement installé, raccordement réseau effectué, logiciel configuré, signalétique en place
• Résumé des coûts — CAPEX final vs estimation BOM initiale, avec analyse des écarts
• Timeline — jalons réels vs dates prévues, avec mise en évidence des retards
• Validation finale — confirmation numérique que l'emplacement est prêt pour l'exploitation publique

Le rapport peut être exporté et partagé avec les parties prenantes, investisseurs ou membres du board.

Les paramètres du projet comportent quatre onglets :

Catalogue d'équipement — le catalogue d'équipement de ton organisation, intégré à la base hardware de ChargiPedia. Ajoute des modèles de chargeurs rapides depuis le catalogue global ou crée des éléments personnalisés. Définis tes prix négociés (qui peuvent différer des prix de marché), gère les taux de change et organise l'équipement par catégories.

Paramètres financiers par défaut — définis les hypothèses financières par défaut qui alimentent le modèle financier de chaque nouvel emplacement. Cela inclut le coût des ventes (coût de l'énergie par kWh), les hypothèses de revenus (prix par kWh, montée en utilisation), les autres coûts (maintenance, bail du site, assurance, back-office) et le taux d'actualisation. Chaque emplacement peut remplacer ces valeurs par défaut.

Prestataires — un annuaire des prestataires avec lesquels ton organisation travaille. Catégorise-les (électrique, génie civil, généraliste, spécialiste), enregistre leurs coordonnées et suis leur historique projet. Lors de la collecte de devis en phase d'exécution, les prestataires de cet annuaire peuvent être liés directement.

Approbations — configure le workflow d'administration pour les transitions de phase des emplacements. Définis quels rôles d'équipe peuvent faire passer un emplacement d'un statut au suivant (par ex. seuls les admins peuvent approuver le passage de « costed » à « approved »). Cela garantit une vraie gouvernance des décisions d'allocation de capital.

Un espace communautaire pour discuter de l’infrastructure de recharge EV. Les catégories incluent :

• Feedback — signalements de bugs et demandes de fonctionnalités pour la plateforme
• Open Discussion — discussions générales sur l’industrie de la recharge EV
• Changelog — mises à jour de la plateforme et notes de version de l’équipe Chargalytics

L’accès nécessite un abonnement actif. Tu peux créer des discussions, répondre aux fils et joindre des fichiers.

L’inscription se fait en 3 étapes :

1. Identifiants — Clique sur S’inscrire dans la navigation en haut de page. Saisis ton nom, ton e-mail et ton mot de passe.
2. Vérification du téléphone — Saisis ton numéro de téléphone. Nous t’envoyons un SMS contenant un code de vérification.
3. Code SMS — Saisis le code à 6 chiffres reçu par SMS pour confirmer ton numéro de téléphone. Ton compte est alors créé.

Ton compte est créé et ton essai gratuit de 7 jours démarre immédiatement — accès complet, sans carte bancaire.

On vérifie ton numéro de téléphone pour éviter les abus et garantir un seul essai par personne. Sans ça, quelqu’un pourrait créer un nombre illimité de comptes et enchaîner les essais gratuits à l’infini.

Ton numéro sert uniquement à vérifier ton compte. Il n’est pas partagé avec des tiers et n’est pas utilisé à des fins marketing. Un numéro de téléphone = un essai.

Oui. Chaque nouveau compte démarre avec un essai gratuit de 7 jours de la plateforme complète — sans carte bancaire. Tu as accès à tout : la carte en direct, les analytics par pays, le benchmark des opérateurs de bornes de recharge, ChargiPedia et l’outil Projects.

À la fin de l’essai, choisis une offre pour continuer. Si tu ne fais rien, l’accès s’arrête simplement et rien ne te sera facturé.

Pour des raisons de sécurité, chaque connexion nécessite une authentification multifacteur par e-mail. Après avoir saisi ton e-mail et ton mot de passe, on envoie un code à 6 chiffres à ton adresse e-mail. Saisis-le sur l’écran de vérification dans les 10 minutes. Tu peux demander un nouveau code s’il expire.

Coche Se souvenir de moi pour rester connecté pendant 30 jours sur cet appareil.

Ta page de profil te permet de mettre à jour ton nom affiché, ta bio, l’URL de ton profil LinkedIn et ton avatar. Tu peux aussi changer ton e-mail (avec ton mot de passe actuel) et modifier ton mot de passe.

La barre latérale de droite affiche ton appartenance à une organisation et te permet de créer une entreprise si tu n’en as pas encore rejoint une.

Crée une organisation pour gérer l’accès de ton équipe. En tant que propriétaire ou admin, tu peux inviter des membres par e-mail, attribuer des rôles (owner, admin, billing, member) et gérer les sièges. Les abonnements entreprise permettent de partager l’accès avec ton équipe via une facturation par siège.

Choisis ton forfait sur la page d’abonnement. Deux offres sont disponibles : Analytics (€24.99/mois) et Analytics + Projects (€99/mois). Bascule entre la facturation mensuelle et annuelle — l’annuelle t’offre un mois complet. Tous les prix sont affichés hors taxes / TVA — les taxes applicables sont calculées lors du paiement selon ton pays de facturation.

Le tableau de bord de facturation affiche le statut de ton abonnement, les détails de ton forfait, la prochaine date de facturation et l’historique des paiements. Tous les paiements sont traités de manière sécurisée via Stripe. Tu peux gérer ton moyen de paiement, passer à un forfait supérieur ou inférieur et appliquer des codes promo.

La section Parrainer un ami te permet de partager un lien de parrainage personnel — toi comme la personne qui s’inscrit recevez une récompense.

Tu peux annuler à tout moment depuis la page de facturation. Clique sur Annuler l’abonnement et confirme. Ton accès continue jusqu’à la fin de la période de facturation en cours — on ne te coupe pas en plein cycle. Si tu changes d’avis avant la fin de la période, tu peux réactiver sans rien perdre.

Pas d’engagement, pas de pénalité, pas d’appel d’un « spécialiste de la rétention ». Tu cliques, c’est terminé.

Les comptes personnels sont limités à une seule session active à la fois. Si tu te connectes sur un nouvel appareil, la session sur le précédent prendra fin. Si tu as besoin de plusieurs utilisateurs en simultané, crée une entreprise avec un abonnement équipe et attribue des sièges individuels.

Clique sur Se connecter, puis sur Mot de passe oublié ? sur la page de connexion. Saisis ton e-mail et on t’enverra un lien de réinitialisation. Le lien expire après un certain temps, donc utilise-le rapidement.