Modélisation prédictive des flux aériens en Afrique Centrale

Étude de l'impact macroéconomique sur le déclin du trafic aérien en Afrique centrale, à partir d'un historique de plus de 20 ans sur 5 pays (dont le Cameroun, l'Éthiopie, le Maroc, le Rwanda et le Kenya).

Stack

Python · VAR/VECM · Feature Engineering · Séries temporelles · Power BI

Contexte

Le trafic aérien de plusieurs pays d'Afrique centrale connaît un déclin structurel depuis plusieurs années. L'objectif de ce projet est de quantifier dans quelle mesure ce déclin est lié aux indicateurs macroéconomiques (PIB) de chaque pays, et d'identifier une éventuelle boucle de causalité circulaire entre les deux.

Réalisation

• Collecte et Feature Engineering de données aéronautiques (OpenSky, IATA) et d'indicateurs économiques (PIB)
• Modélisation de la causalité circulaire entre flux aériens et indicateurs économiques via des modèles VAR/VECM
• Analyse de séries temporelles : tests de stationnarité (ADF) et de causalité (Granger)

Résultats

• Quantification précise des facteurs de corrélation propres à chaque pays
• Modèle d'aide à la décision pour évaluer l'effet de boucle négative (déclin du trafic ↔ ralentissement économique)
• Dashboard Power BI interactif et rapport d'analyse destiné à un public non technique

Pour aller plus loin

Je ne sais pas à encore, la problématique viendra d'elle même, mais je reste ouvert à des propositions et à une collaboration