Avis n°2020-1405 du 1er décembre 2020

Ce texte est une simplification générée par une IA.
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Couverture internet en France : dépendance aux réseaux spatiaux

Résumé. L'article présente des données sur la couverture internet en France, notamment la part des locaux dépendant des réseaux spatiaux pour atteindre des débits de 8 Mbit/s et 30 Mbit/s, avec des projections jusqu'en 2023.

Part des locaux dont la couverture en 8 Mbit/s dépend des seuls réseaux spatiaux

Taux de locaux
avec prévisions FttH
2020 2021 2022 2023
Auvergne-Rhône-Alpes 93 % 32,0 % 21,0 % 16,6 % 10,7 %
Bourgogne-Franche-Comté 93 % 30,3 % 17,3 % 13,4 % 9,5 %
Bretagne 100 % 45,6 % 30,6 % 27,3 % 24,1 %
Centre-Val de Loire 88 % 31,3 % 22,7 % 18,1 % 13,1 %
Corse 46 % 54,4 % 49,5 % 46,8 % 44,3 %
Grand Est 93 % 25,3 % 19,1 % 9,6 % 6,6 %
Hauts-de-France 100 % 18,8 % 8,3 % 5,0 % 1,8 %
Île-de-France 100 % 8,9 % 4,7 % 3,0 % 1,4 %
Normandie 97 % 34,4 % 20,7 % 15,3 % 10,7 %
Nouvelle-Aquitaine 88 % 39,9 % 30,4 % 23,7 % 16,5 %
Occitanie 90 % 38,3 % 26,0 % 19,0 % 13,7 %
Pays de la Loire 90 % 29,6 % 19,2 % 13,4 % 7,7 %
Provence-Alpes-Côte d'Azur 97 % 26,2 % 14,1 % 9,6 % 5,2 %
Territoires ultramarins 64 % 34,2 % 28,9 % 26,7 % 24,6 %

Part des locaux dont la couverture en 30 Mbit/s dépend des seuls réseaux spatiaux

6. Présence technologique en outre-mer

Technologie : Boucles locales filaire
en fibre optique
Boucles locales filaire en terminaison
coaxiale
Boucles locales filaire en terminaison cuivre 4G fixe Réseaux radio terrestres Hertzien
spatial
Guadeloupe (971) X X X X X
Martinique (972) X X X X X
Guyane (973) X X X X X X
La Réunion (974) X X X X
Mayotte (976) X X
Saint-Barthélemy (977) X X X
Saint-Martin (978) X X X X

Présence de chaque technologie par territoire ultra-marin (sans seuil minimal de présence)

7. Chiffres détaillés du 8 Mbit/s et 30 Mbit/s en outre-mer

Territoire Locaux dont la couverture en 8 Mbit/s
dépend des seuls réseaux spatiaux
(% de la zone)
Locaux dont la couverture en 30 Mbit/s
dépend des seuls réseaux spatiaux
(% de la zone)
Guadeloupe (971) 4 000 (2 %) 120 000 (46 %)
Martinique (972) Données hors 4G fixe : 63 000 (23 %) 127 000 (46 %)
Guyane (973) 5 000 (5 %) 51 000 (53 %)
La Réunion (974) Inférieur à 1 000 (0,1 %) 67 000 (14 %)
Mayotte (976) Inférieur à 1 000 (0,1 %) 22 000 (65 %)
Saint-Barthélemy (977) Pas de données
Saint-Martin (978) 0 (0 %) 18 000 (71 %)

Part des locaux dont la couverture en 8 Mbit/s et 30 Mbit/s dépend des seuls réseaux spatiaux par territoire ultra-marin

8. Parangonnage européen des modalités de mise en place des tarifs sociaux

Un questionnaire portant notamment sur les modalités de mise en place des tarifs sociaux a été envoyé par l'Autorité à ses homologues européens courant juillet 2020. Les répondants déclarent dans leur ensemble être en cours de transposition du code européen et que le futur mécanisme relatif aux tarifs sociaux au sein de leur pays n'est pas encore parfaitement défini. La République tchèque et la Serbie considèrent des mesures d'accessibilité offertes seulement par des opérateurs désignés. Malte privilégie à ce stade cette même possibilité, tout en explorant actuellement d'autres options qui incluraient des opérateurs en dehors du périmètre du service universel.
Sur les 18 répondants à ce questionnaire, seules 6 ARN disent pratiquer des tarifs sociaux. Parmi ces 6 ARN, la Roumanie, où seuls les utilisateurs handicapés bénéficient de tarifs sociaux, est l'unique pays à avoir instauré un mécanisme de réduction variable proposé par plusieurs opérateurs.

Bulgarie Croatie Espagne République tchèque Roumanie Malte
Réduction Fixe/Tarif fixe Tarif fixe Réduction fixe Tarif fixe Réduction fixe Tarif fixe Tarif fixe
Un opérateur/N opérateurs Un opérateur Un opérateur Un opérateur Un opérateur N opérateurs Un opérateur

(30) Source : Commission européenne ( https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/fixed-broadband-prices-europe-2018).

(31) Selon le document publié par la Commission européenne, " le clustering est réalisé au moyen de l'approche K-means, une méthode qui vise à répartir toutes les observations dans un nombre prédéfini de clusters en minimisant la moyenne du carré de la distance euclidienne entre les observations et le centre du cluster. "

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