Les sept sources
Quatre sources primaires documentent le phénomène, de ses causes à sa réponse institutionnelle. Trois sources complémentaires les prolongent : la sévérité d'accès mesure la capacité d'atteindre les populations, la population IHSI permet de normaliser en taux, le fond de carte fournit la géométrie dont dérive la matrice d'adjacence.
| Source | Institution | Variables utilisées | Période |
|---|---|---|---|
| DTM Baseline (Rounds 0-13) | OIM / DGPC | Stock de PDI par commune et par round | Avr. 2022-Mai 2026 |
| Emergency Tracking Tool (ETT) | OIM / DGPC / ONM | Flux : origine, destination, date, individus | Jan. 2023-Juil. 2026 |
| ACLED (violence politique et ciblage des civils) | ACLED | Événements et fatalités, par mois et par commune | Jan. 2022-Juil. 2026 |
| 3W Operational Presence | OCHA Haïti | Présence des organisations par secteur et par commune (8 millésimes) | Juin 2022-Juin 2026 |
| Sévérité des contraintes d'accès | OCHA, groupe Accès | Niveau de sévérité Overall par commune, échelle ordinale de 1 à 4 | 2024-2025 |
| Estimations de population 2024 | IHSI | Population, ménages, superficie, densité par commune | Mi-2024 |
| Limites administratives (COD) | CNIGS / OCHA | Fond de carte communal et matrice d'adjacence | 2024 |
Toutes portent le code communal Admin2, clé unique de jointure. L'appariement se fait sur le code et jamais sur le libellé : le recours au nom scindait une même commune selon les variantes orthographiques et sous-estimait la présence humanitaire de trois grandes communes.
Cascade de sélection
Trois conditions simultanées d'inclusion : rattachement au niveau communal, année de référence à partir de 2022, cause de déplacement liée à la violence armée. Sont exclus les mouvements attribués aux seuls aléas naturels, les observations antérieures à 2022 et les enregistrements non géolocalisables à la commune.
| Source | Étape de sélection | Observations |
|---|---|---|
| ETT | Fichier brut (juillet 2026) | 1 841 |
| ETT | Après filtre de violence armée | 1 821 |
| ETT | Communes d'origine distinctes (panel économétrique) | 26 |
| DTM | Enregistrements haïtiens | 2 346 |
| DTM | Après filtres (Admin2, 2022 et après, conflit, actif) | 1 351 |
| DTM | Après agrégation commune-round (panel de stock) | 1 117 |
Les 26 communes d'origine de l'ETT définissent le champ de l'analyse économétrique ; le panel de stock DTM couvre 139 communes. Cette restriction est une propriété assumée de l'estimand, pas une faiblesse dissimulée.
| Source | Contenu du millésime mobilisé |
|---|---|
| DTM | 13 évaluations (Rounds 0 à 13), couverture de 4 communes au Round 0 à près de 138 à partir de 2024. Panel de 1 117 couples commune-round sur 139 communes. |
| ETT | 1 841 événements de janvier 2023 à juillet 2026 ; 1 821 après filtrage ; 26 communes d'origine et 75 communes d'accueil distinctes. |
| ACLED | Violence politique : 5 928 événements et 14 004 fatalités sur 42 communes depuis 2022. Ciblage des civils : 2 971 événements. |
| 3W (fév. 2026) | 3 590 déclarations, 173 organisations, 12 secteurs, 140 communes. 8 millésimes assemblés de juin 2022 à juin 2026. |
| Sévérité d'accès | 5 millésimes complets au niveau communal, 2024 à 2025, échelle ordinale Overall de 1 à 4. |
| Population IHSI | 570 sections communales agrégées en 140 communes, population de référence ≈ 11,8 millions d'habitants. |
| Fond COD | 140 communes ; matrice d'adjacence de 632 liens orientés, 4,6 voisines en moyenne par commune. |
Source : chapitre 2, section 2.3.2 et tableau A.1, transcrits du rendu du 25 juillet 2026 ; structure confirmée par le draft 11 du 10 août.
Champs disponibles contre champs utilisés
Les champs en trait plein et gras sont mobilisés dans le mémoire. Les champs en trait fin sont présents dans le fichier source et non utilisés. Le contraste sert deux usages : justifier un choix devant le jury, et repérer ce qui reste exploitable sans nouvelle collecte.
Légende des champs
IndividusChamp utilisé dans une analyse du mémoire.Nom du siteChamp disponible dans la source, non mobilisé.
ETT dataset as of July 2026.xlsx
19 champs ; 5 utilisésChamps
ETT #Date de déplacementTYPE de lieu d'accueilP-code département d'accueil (admin 1)Département d'accueil (admin 1)P-code commune d'accueil (admin 2)Commune d'accueil (admin 2)P-code section communale d'accueil (admin 3)Section Communale d'accueil (admin 3)P-code Quartiers d'accueil (admin 4)Quartiers d'accueil (admin 4)Nom du siteMénagesIndividusP-code département de provenance (admin 1)Département de provenance (admin 1)P-code commune de provenance (admin 2)Commune de provenance (admin 2)Type d'événement / Raisons de déplacement
Les libellés de commune ne sont jamais utilisés pour la jointure, seulement pour l'affichage. Les niveaux admin 3 et admin 4, disponibles côté accueil, ouvriraient une lecture infracommunale des arrivées : c'est la piste la plus directe pour départager immobilité contrainte et déplacement de proximité (voir Ch. 4, mécanismes proposés).
hti-iom-dtm-from-api-admin-0-to-2.csv
21 champs ; 12 utilisésChamps
idoperationadmin0Nameadmin0Pcodeadmin1Nameadmin1Pcodeadmin2Nameadmin2PcodeadminLevelnumPresentIdpIndreportingDateyearReportingDatemonthReportingDateroundNumberdisplacementReasonnumberMalesnumberFemalesidpOriginAdmin1NameidpOriginAdmin1PcodeassessmentTypeoperationStatus
idpOriginAdmin1Pcode donne l'origine du déplacement, mais au
seul niveau départemental : c'est la raison pour laquelle le DTM ne peut pas servir à tester H1 et
que l'ETT reste la seule source ouverte à géolocaliser l'origine à la commune.
numberMales et numberFemales ne servent qu'à la composition par genre
(figure 3.4), pas aux modèles.
haiti_hrp_political_violence_…_17jul2026.xlsx
10 champs ; 5 utilisésChamps
CountryAdmin1Admin2ISO3Admin2 PcodeAdmin1 PcodeMonthYearEventsFatalities
Le fichier de ciblage des civils
(haiti_hrp_civilian_targeting_…) a exactement le même schéma et sert de mesure
alternative de la violence. Les fatalités sont chargées mais n'entrent dans aucun modèle : la
violence est mesurée en nombre d'événements, ce qui pèse également un barrage routier et un
massacre (limite reprise au Ch. 4).
3w_haiti_feb-2025.xlsx nom trompeur
14 champs ; 4 utilisésChamps
Secteurs/ClustersSector_enAcronymeNom de l'organisationORG_Aconym_enORG_Name_enType d'organisationORG_Type_enDépartementadm1_enadm1codeCommuneadm2_enadm2code
Le fichier porte « feb-2025 » dans son nom, mais les métadonnées
confirment qu'il s'agit des données de février 2026. Le nom est trompeur, les
données sont correctes. Les millésimes plus récents
(3w_haiti_june-2026.xlsx) sont livrés sous forme de tableaux croisés et non de
table à plat : leur schéma diffère et a demandé une harmonisation.
haiti-population-complet.csv ; hti_admpop_adm2_2024.csv
12 + 65 champs ; 6 utilisésChamps de haiti-population-complet.csv
ADM3 PCODESection CommunaleCommuneDépartementPopulationMasculinFéminin18 ans et plusNb MénagesSuperficie (km²)Densité (hab/km²)% du total filtré
Le fichier hti_admpop_adm2_2024.csv porte en outre la
pyramide des âges complète par sexe et par commune, soit 54 colonnes
(F_00_04 à T_80Plus), entièrement disponibles et entièrement
inutilisées. C'est le gisement le plus immédiat pour un indicateur de vulnérabilité par commune
d'accueil (part des moins de 15 ans, part des plus de 65 ans), sans nouvelle collecte.
Tables générées
Sorties produites par les scripts et lues directement par les chapitres. Elles vivent dans
donnees/generees/ et ne doivent jamais être éditées à la main.
| Fichier | Lignes | Colonnes |
|---|---|---|
| panel_commune_mois.csv | 5 977 | admin2_pcode, year, month_num, ev_pol, ft_pol, ev_civ, ft_civ, flux_ind, flux_ind_single, commune, admin1_pcode, admin1_name, population, t, ym, nb_ev_pol, nb_ev_civ |
| panel_haiti_final.csv | 1 117 | admin1_name, admin1_pcode, admin2_name, admin2_pcode, round_number, reporting_date, year/month_reporting_date, idp_total, idp_hommes, idp_femmes, events_cumul, fatalities_cumul |
| panel_haiti_enrichi.csv | 982 | idem + flux_sortant_individus, flux_sortant_events, flux_entrant_individus, flux_entrant_events, ratio_pression |
| communes_indicateurs.csv | 139 | 25 colonnes : idp_max_round, idp_pic, idp_dernier_round, events_total, fatalities_total, nb_organisations, nb_secteurs, population, menages, superficie_km2, densite, idp_part_pop, idp_pour_1000, org_pour_10000_idp, typologie… |
| communes_avec_acces.csv | 139 | admin2_pcode, admin2_name, idp_dernier_round, nb_organisations, events_total, sev, constr, resid, prio, typologie |
| communes_adjacence.csv | 632 | admin2_pcode, voisin |
| flux_sortants_communes.csv | 26 | admin2_pcode, dept_origine, nom_dept_origine, nb_evenements_sortants, individus_sortants_total, premier_deplacement, dernier_deplacement, nom_origine |
| flux_entrants_communes.csv | 75 | admin2_pcode, dept_accueil, nom_dept_accueil, nb_evenements_entrants, individus_entrants_total, nom_accueil |
| matrice_od_departements.csv | 17 | nom_dept_origine, nom_dept_accueil, flux_individus, nb_evenements |
| panel_3w_communes.csv | 1 120 | date, pcode, n_orgs |
| panel_3w_long.csv | 23 370 | date, tag, pcode, sector, org_id, name, otype |
| panel_h3_long_2022_2026.csv | 830 | pcode, idp, n_orgs, date, lidp |
| panel_acces_communes.csv | 700 | pcode, overall, date |
| dtm_stock_commune_full_2022_2026.csv | 1 125 | date, src, measure, pcode, idp |
| panel_modele_final.csv | 68 | admin2_pcode, admin1_pcode, flux_sortant, nb_evenements_ett, round_number, events_cumul, fatalities_cumul, log_flux_sortant, log_events_cumul, log_fatalities_cumul |
| panel_modele_pop.csv | 68 | idem + population, menages, superficie_km2, pop_18plus, densite, flux_sortant_pour_1000 |
| analyse_complementaire_3w.csv doublons | 139 | 16 colonnes, dont nb_organisations, nb_secteurs, presence_humanitaire, intensite |
Comptes de lignes relevés sur les fichiers le 26 juillet 2026.
panel_modele_final.csv et panel_modele_pop.csv portent la spécification
en violence cumulée, écartée au chapitre 3 (voir le piège de la violence cumulée, Ch. 3).
Statistiques descriptives
Le panel économétrique croise 26 communes d'origine et 43 mois, soit 1 118 observations commune-mois. Deux traits en ressortent : la variable dépendante est massivement composée de zéros, et la dispersion est extrême.
| Variable | Moyenne | Écart-type | Médiane | Max |
|---|---|---|---|---|
| Flux sortant (individus) | 530,1 | 3 329,1 | 0 | 66 048 |
| Violence politique (événements) | 3,9 | 16,5 | 0 | 213 |
| Ciblage des civils (événements) | 1,9 | 8,2 | 0 | 114 |
Panel commune-mois, zéros inclus. Sources : DTM/OIM ETT ; ACLED.
Ces deux propriétés, abondance de zéros et surdispersion massive, écartent le modèle linéaire gaussien et commandent le recours à un modèle de comptage estimé par pseudo-maximum de vraisemblance. Le détail de ce raisonnement est dans la fiche de l'équation 2.2.
Traitement des absences et des valeurs extrêmes
Un couple commune-mois sans déplacement documenté n'apparaît pas comme manquant dans les fichiers bruts : il en est absent. Ces absences ont été interprétées comme des zéros. Le choix est conservateur : il tend à réduire la force des associations mesurées, donc à sous-estimer plutôt qu'à surestimer.
Les valeurs extrêmes n'ont été ni supprimées ni ramenées à un seuil, parce que la concentration du déplacement est précisément le phénomène qu'étudie H2. Elles sont prises en charge par la transformation logarithmique des régresseurs et par un modèle de comptage robuste à la dispersion. La sensibilité à la commune la plus atypique, la zone métropolitaine de Port-au-Prince, est vérifiée par son retrait.
Failles connues des données
Le fichier contient des lignes communales dupliquées pour Port-au-Prince, Cap-Haïtien et
Croix-des-Bouquets, avec un nb_organisations = 1 erroné. Le défaut vient d'un
appariement par libellé et non par code. Il modifie les statistiques de H3
(Wilcoxon, Spearman), qui sont donc à recalculer après correction dans le nouveau script de
préparation. À ce jour, la correction n'est pas intégrée.
Le fichier ACLED agrégé rattache à la seule commune de Port-au-Prince 63 % des
événements nationaux. Plusieurs communes métropolitaines notoirement violentes
ressortent à zéro. Conséquence : la variable de violence mesure en partie l'appartenance au pôle
capitale plutôt que l'exposition réelle. Deux garde-fous sont en place, le retard spatial de la
violence (équation 2.3) et la robustesse ZMPP-en-bloc, mais cette dernière n'est pas encore
portée dans scripts/ ni intégrée au tableau des spécifications du chapitre 3.
ZMPP, 7 communes DTM : Port-au-Prince HT0111, Delmas HT0112, Carrefour HT0113, Pétion-Ville HT0114, Cité Soleil HT0117, Tabarre HT0118, Croix-des-Bouquets HT0131.
L'échelle Overall n'est pas comparable d'un millésime à l'autre. La variable n'est donc mobilisable qu'en coupe transversale, ce qui interdit toute lecture de son évolution et prive H1b d'un test longitudinal. Le millésime retenu pour l'équation 2.6 est celui de décembre 2025.
Le 3W mesure la largeur de la présence, en nombre d'organisations déclarées, et non le volume d'assistance délivrée ni les financements engagés ; chaque millésime est une photographie qui peut manquer les pics. La population de référence, projetée pour 2024, est antérieure à une partie des mouvements analysés : les taux de pression d'absorption sont des ordres de grandeur, pas des mesures. Aucun contrôle socioéconomique n'est mobilisable à la maille commune-mois, faute de recensement depuis 2003.