MrBrain314/TOGO-ENVIRONNEMENT1

# 💦 Accès à l'eau potable au Togo - cartographier pour mieux agir Tableau de bord et diagnostic data réalisés pour le **Data Challenge Environnement - Défi 1** (Togo AI Lab / MESPTN). L'objectif : transformer les données ouvertes sur les infrastructures hydrauliques, la démographie et le risque d'inondation en un diagnostic clair et des recommandations d'aménagement. ## Aperçu Le tableau de bord Streamlit croise **où** se trouvent les points d'eau, **combien** d'habitants ils desservent, **lesquels** sont menacés par les inondations et **lesquels** risquent de tomber en panne faute d'entretien. Six onglets : 1. 🗺️ **Cartographie** - carte nationale des points d'eau sur fond de risque d'inondation 2. 🔧 **Fonctionnalité & Maintenance** - état des ouvrages COSO, plans de maintenance, coûts 3. 👥 **Pression Démographique** - habitants par point d'eau, cantons non desservis 4. 🌊 **Risque d'Inondation** - exposition des ouvrages au FRI par canton 5. 🎯 **Recommandations** - priorisation des cantons (score composite) + leviers d'action 6. ℹ️ **Méthodologie** - sources, traitements et limites ## Résultats clés - **79 %** des forages COSO n'ont **aucun plan de maintenance** → risque de panne différée. - **73 %** des ouvrages se trouvent en zone à risque d'inondation Élevé/Très élevé. - **1 point d'eau pour ~12 000 habitants** (médiane, cantons desservis). - Couverture des données **bimodale** (Sud urbain / Nord rural) : Plateaux et centre = angles morts. - Consommation d'eau **+83 %** entre 2018 et 2022. ## Structure du projet ``` . ├── app.py # Application Streamlit ├── requirements.txt ├── README.md ├── .streamlit/config.toml # Thème clair ├── data/ # Tables prêtes à l'emploi (produites par la préparation) │ └── donnees_brutes/ # 5 jeux de données sources (opendata.gouv.tg) ├── images/ # Logo + figures du rapport ├── notebooks/ # Scripts de profilage et de préparation (traçabilité) └── rapport/ …