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Paris : la ligne 13 parmi les 5 métros les plus bondés du monde, selon Google

La ligne 13 est empruntée par 600 000 voyageurs, chaque jour, en moyenne (illustration). / © MIGUEL MEDINA / AFP
La ligne 13 est empruntée par 600 000 voyageurs, chaque jour, en moyenne (illustration). / © MIGUEL MEDINA / AFP

D’après les statistiques analysées par Google, la ligne 13 de la RATP est l’une des plus saturées au niveau mondial, en heure de pointe le matin. Il s’agit même de la seule ligne européenne dans le top 10.

Par PDB

La ligne 13 traîne sans aucun doute la pire réputation du réseau de la RATP auprès des Parisiens, et surtout lorsqu’on pense à ses rames surchargées lors des heures de pointe. D’après Google, il s’agit tout simplement de l’un des métros les plus bondés au niveau mondial, le matin.

L’entreprise américaine, en se basant sur ses propres statistiques, collectées via son appli Google Maps, la ligne parisienne atteint le top 5 global. C’est même le seul nom européen présent dans le top 10, aux côtés de lignes situées à Buenos Aires, à Tokyo ou encore à Sao Paulo.
  1. Buenos Aires (Argentine) – Urquiza Line
  2. Sao Paulo (Brésil) – Line 11 (Coral)
  3. Buenos Aires (Argentine) – Line A
  4. Sao Paulo (Brésil) – Linha 8 Diamante
  5. Paris (France) – Ligne 13
  6. Buenos Aires (Argentine) – Line C
  7. Tokyo (Japon) – Chuo Line
  8. Sao Paulo (Brésil) – Line 9 (Emerald)
  9. Tokyo (Japon) – Nippori-Toneri Liner
  10. New York (USA) – L Train
 

Une étude centrée sur les heures de pointe du matin

Pour ce qui est de la méthodologie, Google indique que les données utilisées, collectées anonymement auprès de ses usagers, ont été récupérées entre octobre 2018 et juin 2019. L’étude est centrée sur les heures de pointe du matin, entre 6 et 10 heures, en utilisant le nouveau système de notifications permettant aux voyageurs connectés à Maps de signaler l’état de saturation de leurs transports.

Elle ne se limite pas exclusivement au métro au sens strict, en incluant les lignes de train ou encore de tram utilisées massivement par les usagers en aller-retour quotidien. La masse de données utilisées n’est pas précisée.

 

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