Questions fréquentes

Chargalytics est une plateforme de market intelligence pour l’industrie de la recharge EV. Nous collectons et traitons des données realtime issues de réseaux de recharge dans 29 pays, couvrant plus de 524,000 sites de recharge et 1.58 million de points de charge.

Nous transformons ces données en analytics, benchmarks, prévisions et outils qui aident les opérateurs, investisseurs, consultants et tous ceux qui construisent de l’infrastructure de recharge à prendre de meilleures décisions.

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

Les Charge Point Operators l’utilisent pour se benchmarker face aux concurrents, surveiller la santé de leur réseau, planifier de nouveaux emplacements et gérer tout le cycle projet, de la sélection du site à la mise en service.

Les analystes l’utilisent pour l’analyse marché au niveau pays, le suivi de l’adoption EV, les tendances d’usage FC et la prévision de la demande sur 29 marchés.

Les consultants l’utilisent pour livrer à leurs clients des recommandations étayées par la donnée, avec des analytics exportables et des modèles financiers directement exploitables dans leurs pitch decks.

Les régulateurs l’utilisent pour évaluer l’adéquation de l’infrastructure, suivre la conformité et comprendre comment les politiques publiques se traduisent en déploiement réel et en utilisation sur le terrain.

Les OEM l’utilisent pour comprendre où l’infrastructure de recharge existe (et où elle n’existe pas), quel hardware est déployé à grande échelle et comment les usages de recharge influencent la conception des véhicules et la stratégie commerciale.

Nous nous intégrons à des points d’accès nationaux (NAP), registres publics, flux OCPI, endpoints DATEX II et API 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 spécifiques à chaque pays.

Les données de statut realtime sont ingérées en continu depuis des sources WebSocket, MQTT et polling. Nous traitons des centaines de milliers d’événements de statut par jour dans 20 pays avec monitoring live.

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

Actuellement, 29 pays avec des données sur les stations de recharge : Allemagne, Australie, Autriche, Belgique, Canada, Croatie, Danemark, Espagne, États-Unis, Finlande, France, Hongrie, Irlande, Islande, Italie, Liechtenstein, Lituanie, Luxembourg, Norvège, Nouvelle-Zélande, Pays-Bas, Pologne, Portugal, République tchèque, Royaume-Uni, Slovaquie, Slovénie, Suède et Suisse.

Les données realtime sur le statut de recharge sont disponibles dans 20 de ces marchés, là où les API opérateurs fournissent des informations live au niveau des 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 pays, le benchmark CPO, ChargiPedia, les archives news, la newsletter et le forum.

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Deux offres, toutes deux avec 7 jours d’essai gratuit :

Pour les équipes business, des remises volume s’appliquent : 10% de réduction pour 11–30 sièges, 15% de réduction pour 31+ sièges. La facturation annuelle offre un mois complet sur les deux offres.

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

• Stations — nombre total de sites de recharge
• EVSE — nombre total de points de charge (prises/sockets individuelles)
• Chargeurs rapides DC — points de charge CCS, CHAdeMO et NACS
• Chargeurs AC — points de charge Type 2 et Type 1
• Opérateurs — nombre de CPO distincts actifs dans le pays
• Puissance FC moyenne — puissance nominale moyenne des chargeurs 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 de recharge de l’opérateur, le nombre de points de charge, la part de DC, le score d’emplacement (qualité médiane des sites selon Pulse) et le score d’exécution (leur performance par rapport au potentiel de leurs 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 analytics pour les pays disposant de données temps réel. Cette section montre à quel point le réseau de charge rapide est réellement utilisé. Disponible uniquement pour les 20 pays où nous avons un suivi d’état en direct.

Les KPI de tête comprennent :

• Points de charge FC et Sites FC — infrastructure de charge rapide suivie
• Minutes par point de charge et par jour — intensité moyenne d’usage quotidien
• Sessions par point de charge et par jour — nombre moyen quotidien de sessions par point de charge
• Durée moyenne de session — durée moyenne d’une session de recharge
• Rythme de déploiement — nouveaux points de charge DC nets ajoutés par mois

Les graphiques sous les KPI comprennent :

• État temps réel — état agrégé actuel (en charge, disponible, hors ligne) sur l’ensemble des points de charge suivis
• Tendance mensuelle — minutes FC par point de charge et par jour dans le temps, avec saisonnalité et croissance
• Comparaison mois sur mois — ce mois-ci vs le mois dernier, avec mise en évidence de l’écart
• Volume par CPO — graphique empilé montrant quels opérateurs représentent le plus de minutes FC
• Tendance de part 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

Pointe n’importe quel endroit sur une carte et Pulse te dira quelle demande de recharge rapide il verrait. Pas un vague “bon” ou “mauvais” — un vrai chiffre : estimation des kWh par point de charge et par jour, ventilée par mois et explicable jusqu’aux variables d’entrée individuelles qui ont produit le résultat.

Le modèle fonctionne en trois étapes qui se multiplient entre elles.

Étape 1 — Base de demande

Un modèle paramétrique estime le niveau de demande de recharge rapide en général pour un pays et un mois donnés. Il prend en compte trois éléments :

• Température — le froid augmente la consommation d’énergie par km et renforce l’angoisse de l’autonomie. Un mois de janvier en Norvège génère environ 70 % de demande de recharge rapide en plus par BEV qu’un mois de juillet norvégien.
• Part du parc BEV — plus il y a de voitures électriques sur la route, plus il y a de sessions de recharge. Le modèle utilise la pénétration BEV par pays et par année sur une échelle logarithmique.
• Baseline pays — culture de conduite, densité autoroutière et habitudes de recharge diffèrent structurellement d’un pays à l’autre. Un propriétaire de BEV norvégien n’utilise pas la recharge rapide publique comme un finlandais, même à température et part de parc identiques.

La base de demande est entraînée sur des données d’usage observé au niveau station. Elle répond à une question simple : à quoi ressemble le “normal” dans ce pays, ce mois-là ? La sortie est un chiffre en kWh par EVSE et par jour — généralement entre 40 et 120 selon le marché et la saison.

Étape 2 — Location score

La base de demande te parle du marché. Le location score te parle de cet emplacement précis. C’est un modèle de machine learning (gradient-boosted trees) qui évalue 20 variables spatiales réparties en plusieurs catégories :

• Trafic — score de trafic composite dérivé des données gouvernementales AADT (annual average daily traffic), pondéré selon la proximité et le type de route. Inclut aussi le pourcentage de trafic autoroutier et l’AADT maximal de la route. C’est de loin le prédicteur le plus fort.
• Concurrence — chargeurs rapides DC existants dans un rayon de 5 km, 10 km et 25 km, plus la distance jusqu’au concurrent le plus proche. Plus il y a de concurrence, plus chaque station capte une part réduite de la demande de passage.
• Points d’intérêt — stations-service, restauration, parking et autres services dans un rayon de 1 km et 5 km. Inclut aussi des sous-catégories retail POI : centres commerciaux, enseignes de fast-food, chaînes de magasins et densité commerciale. Ce sont des proxys de fréquentation, de dwell time et du type d’emplacement qui attire les conducteurs.
• Accessibilité — distance jusqu’à la station-service, au point de restauration et au POI le plus proche. Les emplacements proches d’infrastructures déjà fréquentées par les conducteurs héritent de ce trafic.

Le modèle est entraîné sur plus de 33,934 station-months d’usage de recharge observé sur 4,083 stations. Il apprend quelles combinaisons de variables spatiales prédisent une utilisation forte ou faible — puis applique ça à n’importe quel nouveau point.

Dans les zones avec des données concurrentielles denses, le modèle complet à 20 variables s’exécute. Dans les zones où les données de concurrence sont rares (nouveaux marchés, zones rurales), un modèle de base séparé, utilisant uniquement les variables de trafic et de POI, prend le relais. Les deux sont combinés via une fonction sigmoïde indexée sur la densité concurrentielle locale — le modèle se dégrade proprement au lieu d’halluciner dans les régions pauvres en données.

La sortie est un chiffre unique : le location score. Il agit comme un multiplicateur sur la base de demande. Un score de 3.0 signifie que cet emplacement attirerait trois fois la baseline pays/mois. Un score de 0.5 signifie la moitié.

Étape 3 — Ajustement opérateur

Le location score est volontairement aveugle à l’opérateur — il mesure le terrain, pas la personne qui s’y tient. Mais quand on produit une prévision de demande pour un projet précis, un troisième facteur entre en jeu : le CPO execution factor. Il ajuste selon la capacité d’un opérateur donné à convertir le potentiel du site en sessions réelles (voir “Qu’est-ce que le CPO execution score ?” ci-dessous). La valeur par défaut est 1.0, soit une exécution au niveau du plan de base.

La chaîne de multiplication

L’estimation finale de la demande est simplement :

Exemple concret : un site en Norvège, en janvier, avec un location score de 1.5 et une exécution au niveau du plan de base :

Le même emplacement en juillet (15°C) aurait une base de demande plus faible (~52 kWh), soit 78 kWh/EVSE/day — une baisse saisonnière de 38 %, exactement ce qu’on observe dans les données réelles.

Pourquoi les scores diffèrent selon les marchés

Le location score utilise une échelle globale unique. Un score de 2.5 veut dire la même chose partout : 2.5× la base de demande locale. Mais comme les variables spatiales qui le pilotent (densité de trafic, concurrence, couverture POI) varient énormément d’un pays à l’autre, la distribution des scores diffère selon les marchés.

La station médiane en Norvège tourne autour de 1.0. En Allemagne, on est plutôt autour de 2.5. Les Pays-Bas sont proches de 3.0. Ce n’est pas un défaut — c’est le signal. Les marchés denses, à fort trafic et riches en services produisent des scores plus élevés parce que ces variables prédisent réellement plus de demande. Un 1.5 en Norvège est au-dessus de la moyenne pour la Norvège ; le même score aux Pays-Bas serait en dessous de la moyenne. Les deux sont corrects.

Explicabilité

Chaque score s’accompagne d’un détail SHAP (SHapley Additive exPlanations) complet montrant exactement quelles variables ont tiré le score vers le haut ou vers le bas, et dans quelle mesure. Tu peux voir qu’un emplacement score haut parce qu’il a 18,000 AADT sur la route la plus proche et une station-service à moins de 200 mètres — pas seulement qu’il score haut. C’est essentiel quand tu prends des décisions d’investissement : tu veux savoir pourquoi, pas seulement quoi.

Le location score est un multiplicateur de demande. Il indique combien de demande de recharge rapide un emplacement attirerait par rapport à une base de référence. Un score de 2,0 signifie deux fois la demande de référence ; un score de 0,5 signifie la moitié. L'échelle est continue et n'a pas de plafond strict — les emplacements premium dans les marchés denses peuvent dépasser 10.

Nous utilisons une seule échelle uniforme sur tous les marchés. C'est volontaire. Une aire d'autoroute en zone rurale en Norvège et un site en centre-ville à Amsterdam n'ont pas le même niveau d'attractivité — et le score le reflète sans maquillage. Les pays moins denses se concentrent naturellement vers le bas de l'échelle, tandis que les marchés denses et très concurrentiels montent plus haut. C'est le signal, pas un défaut.

Note sur les différences entre marchés. La station de recharge médiane en Norvège score autour de 1,0, contre environ 2,5 en Allemagne et près de 3,0 aux Pays-Bas. Ça ne veut pas dire que les emplacements norvégiens sont « moins bons » — ça veut dire que la densité absolue de demande y est plus faible, ce qui est exactement l'information dont tu as besoin pour construire un modèle financier. Un score de 1,5 en Norvège correspond à un emplacement solide, au-dessus de la moyenne de ce marché. Le même score aux Pays-Bas serait sous la moyenne.

La colonne percentile ci-dessus repose sur la distribution globale de plus de 500 000 stations de recharge rapide scorées. Utilise-la comme repère approximatif, mais garde en tête ceci : le score est un signal de demande, pas un classement. Deux emplacements à 2,5 auront des caractéristiques de demande similaires, quel que soit leur pays.

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 business superposés. D'un côté, il y a l'actif — l'emplacement physique, avec son trafic, sa visibilité et sa zone de chalandise. De l'autre, il y a l'exploitation retail — la marque, les prix, l'uptime, l'expérience client et tout ce que l'opérateur apporte. Nous les mesurons séparément, volontairement.

Le location score est un benchmark d'actif. Il mesure la valeur intrinsèque d'un site uniquement à partir de 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 score haut, peu importe qui l'exploite aujourd'hui.

Le CPO execution score est un benchmark retail. Il mesure la performance d'un opérateur par rapport à ce que ses emplacements devraient délivrer. Nous prenons les prédictions du modèle pour chaque station de recharge du réseau d'un opérateur, nous les comparons à la performance réelle, et l'écart raconte quelque chose de concret. Un opérateur qui surperforme régulièrement ses location scores — meilleur uptime, plus de sessions, utilisation plus élevée — a une marque forte, une tarification intelligente ou une bonne expérience client. Un opérateur qui sous-performe, c'est l'inverse.

C'est précisément l'intérêt de cette séparation. Si nous mélangions la qualité de l'opérateur dans le location score, un site premium sur autoroute exploité par un opérateur faible paraîtrait moyen, et un emplacement secondaire exploité par Tesla paraîtrait brillant. Aucun des deux n'aide à choisir un site. Ce que tu veux savoir, c'est ce que vaut le terrain indépendamment de celui qui l'exploite — puis, séparément, si l'opérateur capte cette valeur ou la laisse filer.

Le modèle actuel (v8) atteint un R² global de 0,69. En clair, il explique environ 69 % de la variance de la demande de recharge observée sur 4 083 stations de recharge et 11 mois de données. Le composant demande, à lui seul, affiche aussi un R² de 0,69.

Le ratio médian prédit/réel est de 0,99 — autrement dit, le modèle est bien calibré au centre de la distribution. La moitié des prédictions tombe dans une fourchette serrée autour de la valeur réelle, ce qui est très exploitable pour évaluer un site avec un niveau de rigueur compatible investissement.

Contexte utile : prédire la demande de recharge à un emplacement précis est plus difficile qu'il n'y paraît. Chaque station de recharge combine à sa façon trafic, force de marque de l'opérateur, tarification, concurrence locale et simple part de hasard. Expliquer 69 % de cette variance à partir de données ouvertes uniquement, c'est un vrai signal — et il s'améliore à chaque nouvelle version du modèle.

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 v8 marque une vraie avancée par rapport à la v6. Le R² passe de 0,64 à 0,69 — un gain significatif, surtout quand on sait que le modèle est désormais évalué sur un jeu de données plus large et plus diversifié. Les nouvelles variables POI retail et les données trafic améliorées donnent au modèle une meilleure lecture de ce qui rend un emplacement commercialement attractif, au-delà du seul trafic routier et de la concurrence.

Les v3 et v4 étaient des expérimentations internes — jamais mises en production, mais leurs enseignements (le signal concurrentiel compte, le confidence blending est indispensable) ont directement façonné les v5 et v6. La v7 a été sautée 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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Des analyses long format et prises de position sur le marché de la recharge EV — économie, consolidation, rentabilité et ce qui arrive ensuite. Écrites par notre équipe, appuyées par les données de la plateforme.

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 pilotage pour tous les projets d'infrastructure de recharge. Le tableau de bord affiche des cartes KPI (nombre total de projets, emplacements, emplacements scorés, 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 emplacements pour aller directement sur la carte de planification. Les projets peuvent être recherchés et filtrés par phase (planification, projet, exécution, en service).

Chaque projet passe par quatre phases :

1. Planifier — repère et score des emplacements potentiels via la carte de planification. Évalue les sites, compare les scores et constitue une shortlist.
2. Projet — pour chaque emplacement, conçois le layout de la station de recharge, construis une bill of materials (BOM) et lance les projections financières (CAPEX, revenus, NPV, IRR, période de retour).
3. Exécuter — gère les tâches, collecte les devis prestataires, suis le budget et pilote les achats jusqu'à la construction.
4. En service — la station de recharge est mise en service. Génère un rapport de fin résumant le projet.

Dans un projet, chaque emplacement avance selon ses propres statuts : planning → planned → designed → costed → approved → in_construction → commissioned → live. Différents emplacements d'un même projet peuvent donc être à des stades différents.

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.
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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 nouvel abonnement commence par un essai gratuit de 7 jours. Tu saisis tes informations de paiement au moment du checkout (traitées de façon sécurisée via Stripe), mais tu ne seras débité qu’au 8e jour. Si tu annules pendant l’essai, tu ne paies rien.

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