Progrès en matière d’eau, d’assainissement et d’hygiène des ménages 2000-2017 : gros plan sur les inégalités

2017: • 5,3 milliards de personnes avaient recours à des services gérés en toute sécurité. 1,4 milliard de personnes supplémentaires utilisaient au moins des services de base. • 206 millions avaient recours à des services limités, 435 millions à des points d’eau non améliorés et 144 millions à des sources d’eaux de surface. • Huit personnes sur dix ne disposant même pas d’un accès à des services de base vivaient en zone rurale. Près de la moitié d’entre elles vivait dans les pays les moins avancés. • Sur les 90 pays qui possédaient des données ventilées, 24 présentaient une couverture des services de base d’approvisionnement en eau au moins deux fois supérieure pour le quintile des plus riches que pour celui des plus pauvres. • 80 pays présentant une couverture des services de base d’approvisionnement en eau supérieure à 99 % et un pays sur trois affichant une couverture inférieure à 99 % étaient en bonne voie pour atteindre une couverture « quasi universelle » d’ici à 2030. EAU DE BOISSON 2017: • 3,4 milliards de personnes avaient recours à des services gérés en toute sécurité. 2,2 milliards de personnes supplémentaires utilisaient au moins des services de base. • 627 millions de personnes avaient recours à des services limités, 701 millions utilisaient des installations non améliorées et 673 millions pratiquaient encore la défécation en plein air. • Sept personnes sur dix n’ayant même pas accès à des services de base vivaient en zone rurale. Un tiers d’entre elles vivait dans les pays les moins avancés. • Sur les 90 pays qui disposaient de données ventilées, 48 présentaient une couverture des services de base au moins deux fois plus étendue pour le quintile des plus riches que pour celui des plus pauvres. • 51 pays affichaient une couverture des services de base d’assainissement supérieure à 99 %. Un pays sur quatre présentant une couverture inférieure à 99 % était en bonne voie pour atteindre une couverture « quasi universelle » à l’horizon 2030. • Moins d’un pays sur trois lourdement touchés par la défécation en plein air et présentant un taux supérieur à 5 % était en bonne voie pour l’éliminer presque totalement (< 1 %) d’ici à 2030. ASSAINISSEMENT 2017: • 60 % de la population mondiale disposait d’installations de base à domicile destinées au lavage des mains avec de l’eau et du savon. • 78 pays (et trois des huit régions ODD), représentant 52 % de la population mondiale, disposaient d’estimations sur les installations de base destinées au lavage des mains. Un grand nombre de pays à revenu élevé ne disposaient que de peu de données sur l’hygiène. • 3 milliards de personnes étaient encore privées d’installations de base à domicile destinées au lavage des mains : 1,6 milliard d’individus disposaient d’installations limitées non équipées d’eau ou de savon et 1,4 milliard ne disposaient d’aucune installation. • Près des trois quarts de la population des pays les moins avancés ne disposaient d’aucune installation destinée au lavage des mains avec de l’eau et du savon. • Sur les 82 pays qui disposaient de données ventilées, 51 présentaient une couverture des installations de base destinées au lavage des mains au moins deux fois plus étendue pour le quintile des plus riches que pour celui des plus pauvres. HYGIÈNE ISBN 978-924-251-623-4 Progrès en m atière d’eau, d’assainissem ent et d’hygiène des m énages 2000-2017 : G ros plan sur les inégalités Gros plan sur les inégalités Progrès en matière d’eau, d’assainissement et d’hygiène des ménages I 2000-2017 Progrès en matière d’eau, d’assainissement et d’hygiène des ménages 2000-2017 : gros plan sur les inégalités ISBN: 978-924-251-623-4 © Fonds des Nations Unies pour l’enfance (UNICEF) et Organisation mondiale de la Santé (OMS), 2019 Tous droits réservés. La reproduction de tout ou partie de cette publication est sujette à autorisation. Veuillez adresser votre demande d’autorisation à l’adresse suivante : UNICEF, Division de la communication, 3 United Nations Plaza, New York 10017, États-Unis (e-mail : nyhqdoc.permit@unicef.org). Pour citer ce document : Progrès en matière d’eau, d’assainissement et d’hygiène des ménages 2000-2017. Gros plan sur les inégalités. New York, Fonds des Nations Unies pour l’enfance (UNICEF) et Organisation mondiale de la Santé (OMS), 2019. Photographies : Couverture : © UNICEF/UN0282190/Pirozzi ; table des matières : © UNICEF/UN0290924/Llaurado ; Quatrième de couverture : © UNICEF/UN073097/Dicko ; p. 6 : © UNICEF/UNI189314/Gilbertson VII ; p. 13 : © UNICEF/UN0304111/ Arcos ; p. 16 : © UNICEF/UN0271298/Tremeau ; p. 19 : © UNICEF/UN0267916/Akhbar Latif ; p. 23 : © UNICEF/UN011915/ Singh ; p. 24 : © UNICEF/UN0199491/Noorani ; p. 27 : © UNICEF/UN057870/Chudeau ; p. 30 : © UNICEF/UN052143 Brazier ; p. 33 : © UNICEF/UNI79561/Sampson ; p. 36 : © UNICEF/UN0291768/Frank Dejongh ; p. 41 : © UNICEF/UN0268445/ Brown ; p. 43 : © UNICEF/UN0215371/Vishwanathan ; p. 46 : © UNICEF/UN0260388/Cherry ; p. 53 : © UNICEF/UNI189338/ Gilbertson VII Photo ; p. 59 : © UNICEF/UN048103/Nader ; p. 62 : © UNICEF/UN0267936/Akhbar Latif ; p. 66 : © UNICEF/ UN047279/Bradley ; p. 71 : © UNICEF/UN0139474/Prinsloo ; p. 73 : © UNICEF/UN0306322/Abdul ; p. 79 : © UNICEF/ UNI187091/Noorani ; p. 80 : © UNICEF/UN0267929/Akhbar Latif ; p. 85 : © UNICEF/UN0211984/Noorani. Limite de responsabilité : Les appellations employées dans la présente publication et la présentation des données qui y figurent n’impliquent de la part de l’OMS ou de l’UNICEF aucune prise de position quant au statut juridique des pays, territoires, villes ou zones, ou de leurs autorités, ni quant au tracé de leurs frontières ou limites. Les lignes en pointillés ou tirets sur les cartes représentent des frontières approximatives dont le tracé peut ne pas avoir fait l’objet d’un accord définitif. La mention de firmes et de produits commerciaux ne signifie pas que ces firmes et produits commerciaux soient agréés ou recommandés par l’OMS ou l’UNICEF de préférence à d’autres de nature analogue. Sauf erreur ou omission, une majuscule initiale indique qu’il s’agit d’un nom déposé. Les chiffres cités dans ce rapport correspondent à des estimations du Programme commun OMS/UNICEF de suivi de l’approvisionnement en eau, de l’assainissement et de l’hygiène (https://washdata.org) établies pour garantir leur compatibilité. Il ne s’agit donc pas nécessairement des statistiques officielles des pays, zones ou territoires concernés, lesquelles peuvent être fondées sur d’autres méthodes rigoureuses. L’OMS et l’UNICEF ont pris toutes les précautions raisonnables pour vérifier les informations contenues dans la présente publication. Toutefois, le contenu publié est diffusé sans aucune garantie expresse ou implicite. La responsabilité de son interprétation et de son utilisation incombe au lecteur. En aucun cas, l’OMS ou l’UNICEF ne sauraient être tenus responsables des préjudices subis du fait de son utilisation. Édition (version anglaise) : Richard Steele. Conception graphique, Mise en page et réalisation : Cecilia Silva Venturini. Printed in Switzerland. PUBLICATIONS D’ONU-EAU PRÉVUES EN 2019 • Update of UN-Water Policy Brief on Water and Climate Change (Mise à jour de la politique générale d’ONU-Eau concernant l’eau et le changement climatique) • UN-Water Policy Brief on the Water Conventions (Note de politique générale d’ONU-Eau sur les conventions relatives à l’eau) Rapports d’ONU-Eau Pour plus d’information sur les rapports ONU-Eau consultez www.unwater.org/publications Rapport de situation du Programme commun OMS/UNICEF de suivi de l’approvisionnement en eau, de l’assainissement et de l’hygiène (JMP) ONU-Eau coordonne les efforts des entités des Nations Unies et des organisations internationales qui œuvrent à la résolution des problèmes d’eau et d’assainissement. Ce faisant, ONU-Eau souhaite améliorer le soutien apporté aux États membres dans leurs efforts d’application des accords internationaux sur l’eau et l’assainissement. Les publications d’ONU-Eau se basent sur l’expérience et l’expertise des membres et partenaires d’ONU-Eau. Rapport de synthèse 2018 sur l’objectif de développement durable 6 relatif à l’eau et à l’assainissement Le rapport de synthèse 2018 sur l’ODD 6 relatif à l’eau et à l’assainissement a été publié en juin 2018, en vue du Forum politique de haut niveau pour le développement durable, au cours duquel les États membres ont effectué un examen approfondi de l’ODD 6. En présentant la position commune du système des Nations Unies, le rapport donne des orientations pour comprendre les progrès mondiaux accomplis vers la réalisation de l’ODD 6 et ses interdépendances avec d’autres objectifs et cibles. Rapports sur les indicateurs de l’objectif de développement durable 6 Cette série de rapports présente les avancées enregistrées vers la réalisation des cibles fixées par l’ODD 6, en s’appuyant sur les indicateurs mondiaux des ODD. Les rapports sont fondés sur des données nationales, compilées et vérifiées par les organismes des Nations Unies, garants de la fiabilité de chaque indicateur. Analyse et évaluation mondiales d’ONU-Eau sur l’assainissement et l’eau potable (GLAAS) L’initiative GLAAS est mise en œuvre par l’Organisation mondiale de la Santé (OMS) au nom d’ONU-Eau. Elle fait le point sur les cadres politiques, les dispositifs institutionnels, les ressources humaines et les flux financiers nationaux et internationaux qui soutiennent l’approvisionnement en eau potable et l’assainissement à travers le monde. L’initiative GLAAS apporte une contribution essentielle aux activités du partenariat Assainissement et eau pour tous (SWA). Rapport mondial des Nations Unies sur la mise en valeur des ressources en eau Publié par l’UNESCO au nom d’ONU-Eau, ce rapport annuel se présente comme la réponse cohérente et intégrée du système des Nations Unies aux problématiques et aux nouveaux défis liés à l’eau douce. Le thème du rapport est aligné sur celui de la Journée mondiale de l’eau (22 mars) et change chaque année. Notes d’orientation et documents d’analyse Les notes d’orientation d’ONU-Eau fournissent des orientations stratégiques brèves et informatives sur les problèmes les plus urgents liés à l’eau douce en s’appuyant sur l’expertise de chaque organisme du système des Nations Unies. Les documents d’analyse examinent les problèmes émergents et peuvent servir de base à un approfondissement des recherches et à de futures discussions et orientations stratégiques. Ce rapport rattaché à ONU-Eau présente les résultats du suivi mondial des progrès accomplis visant l’accès à des services d’approvisionnement en eau potable sûrs et abordables et à des services d’assainissement et d’hygiène adéquats et équitables. Ce suivi s’appuie sur les résultats d’enquêtes auprès des ménages et de recensements généralement fournis par les bureaux nationaux de statistique selon des critères internationaux et repose de plus en plus sur des ensembles nationaux de données administratives et réglementaires. • UN-Water Analytical Brief on Water E™ciency (Dossier d’analyse d’ONU-Eau sur l’économie d’eau) Gros plan sur les inégalités Progrès en matière d’eau, d’assainissement et d’hygiène des ménages I 2000-2017 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS2 TABLE DES MATIÈRES 3 Table des matières Ne pas faire de laissés-pour-compte Eau de boisson Assainissement Hygiène Points essentiels Introduction Éliminer la défécation en plein air Réduire les inégalités relatives aux services de base Réduire les inégalités d’accès aux services gérés en toute sécurité Renforcer le suivi Annexes 1 2 3 4 5 6 7 6 7 8 9 6 10 Eau de boisson Assainissement Hygiène Ne pas faire de laissés-pour-compte : combler l’écart entre les plus riches et les plus pauvres Programme 2030 : Ne pas faire de laissés-pour-compte Mettre en œuvre les ODD à l’échelle locale : établir des cibles nationales Réduire les inégalités : indicateurs d’évaluation des progrès 14 24 Services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité Types d’installations améliorées Accessible à domicile Disponible au besoin Qualité de l’eau Assainissement géré en toute sécurité Types d’installations améliorées Gestion en toute sécurité des excreta tout au long de la chaîne d’assainissement Systèmes d’assainissement non raccordés à un réseau d’égouts Systèmes d’assainissement raccordés à un réseau d’égouts Évolution de la part de la population mondiale ayant accès aux services WASH 10 11 12 46 Annexe 1 : Méthodes Annexe 2 : Regroupements régionaux Annexe 3 : Estimations nationales relatives à l’approvisionnement en eau de boisson Annexe 4 : Estimations nationales relatives à l’assainissement Annexe 5 : Estimations nationales relatives à l’hygiène Annexe 6 : Inégalités relatives aux services de base Annexe 7 : Estimations régionales et mondiales relatives à l’approvisionnement en eau de boisson Annexe 8 : Estimations régionales et mondiales relatives à l’assainissement Annexe 9 : Estimations régionales et mondiales relatives à l’hygiène 76 Questions essentielles destinées aux ménages, aux écoles et aux établissements de santé Qualité de l’eau de boisson Assainissement sur site géré en toute sécurité Accessibilité financière des services WASH 82 24 30 36 44 46 49 52 54 56 60 63 66 67 71 75 76 77 78 80 82 86 88 106 126 128 134 136 138 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS4 Le programme commun OMS/UNICEF de suivi de l’approvisionnement en eau, de l’assainissement et de l’hygiène (JMP) fournit des estimations comparables à l’échelle internationale quant aux progrès réalisés en matière d’eau de boisson, d’assainissement et d’hygiène (WASH) et assume la responsabilité du suivi mondial des cibles des objectifs de développement durable (ODD) liées à ce secteur. Le JMP a publié récemment des rapports mondiaux de référence sur les services WASH dans les écoles (2018) et les services WASH dans les établissements de santé (2019). Le présent rapport fournit des estimations nationales, régionales et mondiales sur la situation des services WASH au sein des ménages, au cours de la période 2000-2017. 1. Points essentiels Ne pas faire de laissés-pour-compte Le Programme de développement durable à l’horizon 2030 engage les États membres à prendre des mesures audacieuses et porteuses de transformation pour « engager le monde sur une voie durable, marquée par la résilience », « réaliser les droits de l’homme pour tous », « éliminer la pauvreté sous toutes ses formes » et veiller « à ne laisser personne de côté ». L’Assemblée générale des Nations Unies mènera son premier examen quadriennal des progrès accomplis en septembre 2019. Le présent rapport évalue les progrès mondiaux accomplis quant à la réduction des inégalités liées aux services WASH au sein des ménages et identifie les populations présentant le risque le plus élevé d’être « laissées pour compte ». 1. POINTS ESSENTIELS 5 En 2017, 109 pays1 disposaient d’estimations sur l’approvisionnement en eau de boisson géré en toute sécurité Eau de surface Non amélioré Limité De base Géré en toute sécurité En 2017, sept personnes sur dix avaient recours à des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité FIGURE 1 Couverture mondiale des services d’approvisionnement en eau de boisson, 2000-2017 (en %) 2000-2017 • La part de la population ayant recours à des services gérés en toute sécurité est passée de 61 à 71 %. • Sur la base des estimations disponibles, on constate que la couverture des services gérés en toute sécurité a augmenté dans toutes les régions ODD. Dans les pays les moins avancés, elle est passée de 25 à 35 %. • La couverture des services gérés en toute sécurité dans les zones rurales est passée de 39 à 53 %. L’écart entre les zones urbaines et rurales a diminué, passant d’une différence de 47 points de pourcentage à 32 points. • 1,8 milliard de personnes ont obtenu un accès à au moins des services de base. La population n’ayant pas accès aux services de base a diminué, passant de 1,1 milliard à 785 millions, et le nombre de personnes puisant de l’eau directement dans les points d’eau de surface est passé de 256 millions à 144 millions. • Sur les 86 pays qui disposaient de données ventilées, 20 ont réussi à diminuer de moitié l’écart entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres, pour ce qui est de la couverture des services de base. 2017 • 117 pays (et quatre des huit régions ODD), représentant 38 % de la population mondiale, disposaient d’estimations sur les services gérés en toute sécurité. • 5,3 milliards de personnes avaient recours à des services gérés en toute sécurité. 1,4 milliard de personnes supplémentaires utilisaient au moins des services de base. 206 millions avaient recours à des services limités, 435 millions à des points d’eau non améliorés et 144 millions à des sources d’eaux de surface. • Huit personnes sur dix ne disposant même pas d’un accès à des services de base vivaient en zone rurale. Près de la moitié d’entre elles vivait dans les pays les moins avancés. • Sur les 90 pays qui possédaient des données ventilées, 24 présentaient une couverture des services de base d’approvisionnement en eau au moins deux fois supérieure pour le quintile des plus riches que pour celui des plus pauvres. • 80 pays affichaient une couverture des services de base d’approvisionnement en eau supérieure à 99 %. Un pays sur trois présentant une couverture inférieure à 99 % était en bonne voie pour atteindre une couverture « quasi universelle » d’ici à 2030. En 2017, quatre régions ODD disposaient d’estimations sur l’approvisionnement en eau de boisson géré en toute sécurité Eau de surface Non amélioré Limité De base Géré en toute sécurité FIGURE 3 Pourcentage de la population ayant recours à des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité, 2017 FIGURE 2 Couverture régionale des services d’approvisionnement en eau de boisson, 2000-2017 (en %) EAU DE BOISSON 18 28 9 26 19 27 34 13 18 8 41 40 5 12 2 60 32 1 5 1 56 34 1 6 3 74 22 0 2 1 90 8 1 95 4 52 1 20 26 55 2 6 38 81 1 14 3 93 1 5 1 84 4 10 2 92 5 2 1 100 100 25 26 9 26 15 35 30 13 15 7 80 3 10 7 83 3 7 7 0 20 40 60 80 100 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 Petits États insulaires en développement Pays les moins avancés 25 8 25 15 29 15 15 6 2000 2017 Pays en développement sans littoral Australie et Nouvelle-Zélande Afrique du Nord et Asie occidentale Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Océanie Europe et Amérique du Nord Amérique latine et Caraïbes Asie centrale et Asie du Sud Afrique subsaharienne 1 26 35 0-25 25-50 50-75 75-99 >99 Données insuffisantes Non applicable 1 Le JMP suit les avancées de 232 pays, régions et territoires, y compris l’ensemble des États membres des Nations Unies. Les statistiques qui figurent dans le présent rapport font référence aux pays, régions ou territoires. 61 71 20 19 3 312 6 4 2 0 20 40 60 80 100 2000 2017 Po pu la tio n (e n % ) PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / POINTS ESSENTIELS6 Défécation en plein air Non amélioré Limité De base Géré en toute sécurité En 2017, quatre personnes sur dix avaient recours à des services d’assainissement gérés en toute sécurité FIGURE 4 Couverture mondiale des services d’assainissement, 2000-2017 (%) 2000-2017 • La part de la population ayant recours à des services gérés en toute sécurité est passée de 28 à 45 %. • Sur la base des estimations disponibles, on constate que la couverture des services gérés en toute sécurité a augmenté dans toutes les régions ODD. Elle est passée de 25 à 35% dans les pays les moins avancés. • La couverture des services gérés en toute sécurité dans les zones rurales est passée de 22 à 43 %, tandis que l’écart entre les zones urbaines et rurales a diminué de 14 à 5 points de pourcentage. • 2,1 milliards de personnes ont obtenu un accès au moins à des services de base et la population n’ayant pas accès à ces services est passée de 2,7 à 2 milliards. • La population pratiquant la défécation en plein air a diminué de moitié, passant de 1,3 milliard à 673 millions. 23 pays ont réduit leur taux de défécation en plein air à moins de 1 %, se rapprochant ainsi d’une « quasi- élimination » selon les classements. • Sur les 86 pays qui disposaient de données ventilées, neuf ont réussi à diminuer de moitié l’écart entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres, pour ce qui est de la couverture des services de base. 2017 • 94 pays (et six des huit régions ODD), représentant 54 % de la population mondiale, disposaient d’estimations sur les services gérés en toute sécurité. • 3,4 milliards de personnes avaient recours à des services gérés en toute sécurité. 2,2 milliards de personnes supplémentaires utilisaient au moins des services de base. 627 millions de personnes avaient recours à des services limités, 701 millions utilisaient des installations non améliorées et 673 millions pratiquaient encore la défécation en plein air. • Sept personnes sur dix n’ayant même pas accès à des services de base vivaient en zone rurale. Un tiers d’entre elles vivait dans les pays les moins avancés. • Sur les 90 pays qui disposaient de données ventilées, 48 présentaient une couverture des services de base au moins deux fois plus étendue pour le quintile des plus riches que pour celui des plus pauvres. • 51 pays affichaient une couverture des services de base d’assainissement supérieure à 99 %. Un pays sur quatre présentant une couverture inférieure à 99 % était en bonne voie pour atteindre une couverture « quasi universelle » à l’horizon 2030. • Moins d’un pays sur trois lourdement touchés par la défécation en plein air et présentant un taux supérieur à 5 % était en bonne voie pour l’éliminer presque totalement (< 1 %) d’ici à 2030. • Seul un pays sur cinq affichant un taux de défécation en plein air supérieur à 1 % était en bonne voie pour éliminer presque totalement cette pratique au sein du quintile des plus pauvres de la population rurale d’ici à 2030. En 2017, six régions ODD disposaient d’estimations sur les services d’assainissement gérés en toute sécurité En 2017, 94 pays possédaient des estimations sur les services d’assainissement gérés en toute sécurité FIGURE 6 Pourcentage de la population ayant recours à des services d’assainissement gérés en toute sécurité, 2017 FIGURE 5 Couverture régionale des services d’assainissement, 2000-2017 (%) ASSAINISSEMENT 15 8 15 29 32 18 12 18 31 20 12 62 5 11 10 31 56 5 6 2 26 51 5 8 9 38 4 5 4 32 29 5 28 7 64 21 6 7 2 69 76 61 39 72 28 38 4 45 13 30 4 52 14 34 7 22 37 41 30 19 0 20 40 60 80 100 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 20172000 2017 2000 2017 2000 2017 22 11 66 8 15 11 69 9 15 7 33 10 35 34 15 32 18 2000 2017 25 6 10 58 61 12 6 20 2000 2017 2000 2017 50 26 21 1 4 1 2 Petits États insulaires en développement Pays les moins avancés Pays en développement sans littoral Australie et Nouvelle- Zélande Afrique du Nord et Asie occidentale Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Océanie Europe et Amérique du Nord Amérique latine et Caraïbes Asie centrale et Asie du Sud Afrique subsaharienne Défécation en plein air Non amélioré Limité De base Géré en toute sécurité 0-25 25-50 50-75 75-99 > 99 Données insuffisantes Non applicable 28 5 17 21 45 28 8 9 9 0 20 40 60 80 100 2000 2017 29 Po pu la tio n (e n % ) GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS / POINTS ESSENTIELS 7 9 1817 3 39 4 3 14 20 20 7 18 19 Défécation en plein air en 2017 (en %) Australie et Nouvelle-Zélande Europe et Amérique du Nord Amérique latine et Caraïbes Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Afrique du Nord et Asie occidentale Océanie Afrique subsaharienne Asie centrale et Asie du Sud Petits États insulaires en développement Pays les moins avancés Pays en développement sans littoral 0 30 10 20 Réduction de la défécation en plein air 2000-2017 (en points de %) 0 20 40 7 0 0 0 0 -1 4 23 6 13 133 Monde HYGIÈNE Aucune installation Limité De base En 2017, trois personnes sur cinq avaient accès à une installation de base destinée au lavage des mains FIGURE 7 Couverture mondiale des installations destinées au lavage des mains, 2017 (en %) 201712 • 60 % de la population mondiale disposait d’installations de base à domicile destinées au lavage des mains avec de l’eau et du savon. • 78 pays (et trois des huit régions ODD), représentant 52 % de la population mondiale, disposaient d’estimations sur les installations de base destinées au lavage des mains. Un grand nombre de pays à revenu élevé ne disposaient que de peu de données sur l’hygiène. • 3 milliards de personnes étaient encore privées d’installations de base à domicile destinées au lavage des mains : 1,6 milliard d’individus disposaient d’installations limitées non équipées d’eau ou de savon et 1,4 milliard ne disposaient d’aucune installation. • Près des trois quarts de la population des pays les moins avancés ne disposaient d’aucune installation destinée au lavage des mains avec de l’eau et du savon. • Sur les 82 pays qui disposaient de données ventilées, 51 présentaient une couverture des installations de base destinées au lavage des mains au moins deux fois plus étendue pour le quintile des plus riches que pour celui des plus pauvres. 2 Les données disponibles étaient insuffisantes pour pouvoir estimer les tendances régionales et mondiales en matière d’hygiène. En 2017, 78 pays disposaient d’estimations concernant les installations de base destinées au lavage des mains 0-25 25-50 50-75 75-99 > 99 Données insuffisantes Non applicable L’Asie centrale et du Sud a enregistré la plus forte baisse du taux de défécation en plein air depuis 2000 En 2017, trois régions ODD disposaient d’estimations concernant les installations de base destinées au lavage des mains FIGURE 8 Couverture régionale des installations destinées au lavage des mains, 2017 (en %) FIGURE 9 Pourcentage de la population disposant d’une installation de base à domicile destinée au lavage des mains, 2017 FIGURE 10 Pourcentage de la population qui pratiquait la défécation en plein air en 2017 et variation en points de % sur la période 2000-2017 25 34 41 58 37 4 28 36 37 34 36 30 51 28 20 0 20 40 60 80 100 Afrique subsaharienne Asie centrale et Asie du Sud 77 12 11 Afrique du Nord et Asie occidentale Pays les moins avancés Pays en développement sans littoral Petits États insulaires en développement 60 22 18 0 20 40 60 80 100 2017 Po pu la tio n (e n % ) PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS8 Cibles mondiales des ODD Indicateurs mondiaux des ODD 6.1 D’ici à 2030, assurer l’accès universel et équitable à l’eau potable , à un coût abordable 6.1.1 Proportion de la population utilisant des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité 6.2 D’ici à 2030, assurer l’accès de tous, dans des conditions équitables, à des services d’assainissement et d’hygiène adéquats et mettre fin à la défécation en plein air, en accordant une attention particulière aux besoins des femmes et des filles et des personnes en situation vulnérable 6.2.1 Proportion de la population utilisant : a) des installations d’assainissement gérées en toute sécurité , et b) une installation destinée au lavage des mains avec eau et savon 1.4 D’ici à 2030, faire en sorte que tous les hommes et les femmes, en particulier les pauvres et les personnes vulnérables, aient les mêmes droits aux ressources économiques et qu’ils aient accès aux services de base... 1.4.1 Proportion de la population vivant dans des ménages ayant accès à des services de base (y compris à des installations de base d’approvisionnement en eau de boisson, d’assainissement et de lavage des mains) 4.a Construire des établissements scolaires qui soient adaptés aux enfants, aux personnes handicapées et aux deux sexes ou adapter les établissements existants à cette fin et fournir à tous un cadre d’apprentissage sûr, non violent, inclusif et efficace 4.a.1 Proportion d’établissements scolaires ayant accès à : ....e) un alimentation de base en eau de boisson , f) des installations sanitaires de base séparés pour hommes et femmes, et g) des équipements de base pour le lavage des mains 3.8 Faire en sorte que chacun bénéficie d’une couverture sanitaire universelle, comprenant une protection contre les risques financiers et donnant accès à des services de santé essentiels de qualité et à des médicaments et vaccins essentiels sûrs, efficaces, de qualité et d’un coût abordable [Pourcentage des établissements de santé disposant de services WASH de base] TABLEAU 1 Cibles et indicateurs mondiaux des ODD liés au secteur WASH 2. Introduction Le programme commun OMS/UNICEF de suivi de l’approvisionnement en eau, de l’assainissement et de l’hygiène (JMP) fournit des estimations comparables aux échelles nationale, régionale et internationale quant aux progrès réalisés en matière d’eau de boisson, d’assainissement et d’hygiène (WASH) et assume la responsabilité du suivi mondial des cibles des objectifs de développement durable (ODD) liées à ce secteur. Le JMP s’appuie sur des échelles de services pour suivre la réduction progressive des inégalités liées aux niveaux de services au sein des pays et entre les pays. Le présent rapport fournit des estimations nationales, régionales et mondiales sur la situation des services WASH au sein des ménages, au cours de la période 2000-2017. Programme 2030 : Ne pas faire de laissés-pour-compte Transformer notre monde : le Programme de développement durable à l’horizon 20303 est décrit comme un plan d’action pour l’humanité, la planète et la prospérité. Il énonce 17 objectifs de développement durable et 169 cibles mondiales. Intégrés et 3 Nations Unies, Transformer notre monde : le Programme de développement durable à l’horizon 2030, résolution A/RES/70/1 de l’Assemblée générale des Nations Unies, 21 octobre 2015 (paragraphe 55) <https://sustainabledevelopment.un.org/ post2015/Transformingourworld>. indissociables, ces derniers concilient les dimensions sociales, économiques et environnementales du développement durable. Le Programme 2030 engage les États membres des Nations Unies à prendre des mesures audacieuses et porteuses de transformation pour « engager le monde sur une voie durable, marquée par la résilience ». Il vise à réaliser les droits de l’homme pour tous, l’égalité des sexes et l’autonomisation des femmes et des filles, et à veiller « à ne laisser personne de côté ». Tous les pays et parties prenantes d’un partenariat se doivent d’appliquer ce programme universel ambitieux. Les objectifs de développement durable comprennent plusieurs cibles qui aspirent à réduire progressivement les inégalités liées à l’eau, l’assainissement et l’hygiène (Tableau 1). L’objectif 1 vise à « éliminer la pauvreté sous toutes ses formes et partout dans le monde » et définit une cible d’accès universel aux services de base (1.4). L’objectif 6 vise à « garantir l’accès de tous à des services d’alimentation en eau et d’assainissement gérés de façon durable » et comprend des cibles d’accès universel à l’eau potable (6.1) et aux services d’assainissement et d’hygiène (6.2). L’objectif 4 vise à « assurer à tous une éducation équitable, inclusive et de qualité et des possibilités d’apprentissage tout au long de la vie ». Il définit des cibles cherchant à adapter les établissements scolaires existants pour fournir à tous un cadre 2. INTRODUCTION 9 d’apprentissage sûr et inclusif, en incluant notamment des services de base d’approvisionnement en eau, d’assainissement et d’hygiène (4.a). L’objectif 3 consiste à « permettre à tous de vivre en bonne santé et promouvoir le bien-être de tous à tout âge ». Il comprend une cible visant à atteindre une couverture sanitaire universelle (3.8) qui se concentre sur l’accès à des services de santé essentiels de qualité et qui implique l’intégration de services WASH de base dans chaque établissement de santé. Le JMP a récemment publié des estimations mondiales de référence sur les services WASH dans les écoles et les établissements de santé (Encadré 1). Le présent rapport rend compte des progrès accomplis dans la réduction des inégalités d’accès aux services WASH à l’échelle des ménages entre 2000 et 2017. Il fait suite et se substitue au rapport de 2017 intitulé Progrès en matière d’eau, d’assainissement et d’hygiène : mise à jour 2017 et évaluation des ODD4. Mettre en œuvre les ODD à l’échelle locale : établir des cibles nationales Le Programme 2030 énonce que les « objectifs et les cibles de développement durable sont intégrés et indissociables ; ils sont par essence globaux et applicables universellement, compte tenu des réalités, des capacités et des niveaux de développement des différents pays et dans le respect des priorités et politiques nationales ». Si des cibles idéales sont définies à l’échelle mondiale, il revient à chaque État i) de fixer ses propres cibles au niveau national pour répondre aux ambitions mondiales tout en tenant compte de ses spécificités3 et ii) de s’appuyer sur les engagements existants, en vertu des normes internationales relatives au droit de l’homme, au profit de tous5. Les gouvernements sont tenus de mettre en œuvre à l’échelle locale les cibles mondiales de développement durable liées au secteur WASH et de définir leurs propres cibles nationales en vue de réduire progressivement les inégalités d’accès aux services. 4 Organisation mondiale de la Santé et Fonds des Nations Unies pour l’enfance, Progrès en matière d’eau, d’assainissement et d’hygiène : mise à jour 2017 et évaluation des ODD, OMS et UNICEF, Genève, 2017 <https:// apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/260290/9789242512892-fre. pdf;jsessionid=D628F9104262F221D0788FD2A34B5D3F?sequence=1>. 5 Groupe des Nations Unies pour le développement durable, Mainstreaming the 2030 Agenda for Sustainable Development, consulté en juin 2019 <https://undg. org/2030-agenda/mainstreaming-2030-agenda/>. En 2016 • 69 % des écoles disposaient de services de base d’approvisionnement en eau de boisson • 66 % des écoles avaient accès à des services de base d’assainissement • 53 % des écoles fournissaient des services de base d’hygiène En 2016 • 74 % des établissements de santé disposaient de services de base d’approvisionnement en eau • 21 % des établissements de santé n’avaient accès à aucun service d’assainissement • 16 % des établissements de santé n’avaient accès à aucun service d’hygiène • 27 % des établissements de santé dans les pays les moins avancés disposaient de services de base de gestion des déchets biomédicaux • Seuls quatre pays possédaient suffisamment de données pour estimer les services de base de nettoyage de l’environnement dans les établissements de santé Encadré 1: Estimations mondiales de référence du JMP relatives aux services WASH dans les écoles et les établissements de santé FIGURE 11 Illustration de la réduction progressive des inégalités entre les groupes favorisés et défavorisés Pour atteindre les cibles universelles, les progrès accomplis en faveur des groupes défavorisés doivent s’accélérer 0 20 Po pu la tio n (e n % ) 100 80 60 40 2015 2020 2025 2030 Favorisés Défavorisés Afin de suivre les progrès accomplis dans la réduction des inégalités, le Programme 2030 précise que les indicateurs des ODD doivent être ventilés, le cas échéant, par niveau de revenu, sexe, âge, race, appartenance ethnique, statut migratoire, situation au regard du handicap, lieu de résidence ou autres caractéristiques. Les gouvernements sont tenus de déterminer les dimensions des inégalités d’accès aux services WASH les plus pertinentes et d’élaborer des mécanismes pour identifier et suivre la situation des groupes défavorisés. Pour respecter leur engagement de « ne pas faire de laissés-pour-compte », les gouvernements doivent non seulement suivre la progression globale des services WASH, mais aussi veiller à combler l’écart d’accès aux services entre les groupes défavorisés et le reste de la population (Figure 11). Le présent rapport évalue les progrès nationaux, régionaux et mondiaux accomplis en matière de réduction des inégalités d’accès aux services WASH à l’échelle des ménages. Il se concentre sur les objectifs à long terme liés au secteur WASH suivants, lesquels se reflètent dans les cibles et indicateurs mondiaux de développement durable en la matière : 1. Éliminer la défécation en plein air 2. Réduire les inégalités d’accès aux services de base d’approvisionnement en eau, d’assainissement et d’hygiène 3. Réduire les inégalités d’accès aux services d’approvisionnement en eau et d’assainissement gérés en toute sécurité PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS10 Encadré 2 : Indicateurs du JMP pour évaluer les progrès accomplis en matière de réduction des inégalités d’accès aux services WASH Niveaux de services : Le JMP utilise des échelles pour suivre les inégalités liées aux niveaux de services à l’échelle mondiale. Ces échelles de services ont été mises à jour en vue du suivi des ODD et comprennent des informations à la fois sur les types d’installations que les personnes utilisent et sur les niveaux de services fournis. Elles sont utilisées dans le présent rapport pour illustrer la situation et les tendances des inégalités relatives aux niveaux de services, aux échelles mondiale, régionale et infranationale. Par exemple, le Graphique A illustre les tendances mondiales de l’assainissement en milieu rural entre 2000 et 2017. Couverture par rapport à la population : Les estimations peuvent être exprimées en pourcentage de la population ou en nombre de personnes ayant accès aux services WASH et ces indicateurs sont utilisés indifféremment dans les rapports du JMP. Même si le taux de couverture des services s’avère un indicateur utile pour comparer les progrès accomplis au sein des pays et entre les pays, il est tout aussi important d’examiner le nombre total de personnes ayant accès à ces services. Le nombre total de personnes est une variable cruciale dans les pays qui connaissent une forte croissance démographique avec un grand nombre de personnes à même d’accéder aux services, tandis que le taux de couverture desdits services est susceptible de stagner, voire décroître. À titre d’exemple, le Graphique B montre l’évolution du nombre absolu de personnes ayant accès à chaque niveau de services d’approvisionnement en eau en milieu urbain, en 2000 et 2017. Écarts de couverture : Le JMP s’appuie sur différents graphiques pour illustrer les inégalités en matière de couverture des services au sein des pays et entre les pays. Des « graphiques d’équité » sont utilisés dans le présent rapport pour illustrer les inégalités en matière de défécation en plein air et d’accès aux services WASH de base qui sous-tendent les moyennes mondiales, régionales et nationales. Un nombre restreint de pays possèdent également des données ventilées sur les inégalités au niveau des services. Le plus fréquemment, les pays ventilent leurs données nationales par lieu de résidence (rural/urbain), division infranationale (État/province/district) et quintiles de richesse (les plus pauvres, pauvres, intermédiaires, riches, les plus riches). Par exemple, le Graphique C montre les couvertures mondiale, régionale et nationale des installations d’hygiène de base ainsi que les inégalités infranationales au Yémen. Tendances des écarts de couverture : Les bases de données du JMP sur les inégalités incluent à présent une estimation des tendances des niveaux de services et des types d’installations par quintiles de richesse, ce qui permet de comparer les taux relatifs de progression des différents groupes de population classés selon leur richesse au fil du temps. Le présent rapport intègre une analyse des taux de variation des quintiles des plus riches et des plus pauvres et examine si l’écart de couverture des services se creuse ou diminue dans les pays qui possèdent des données infranationales ventilées. À ce titre, le Graphique D illustre l’évolution des écarts de couverture des services de base d’approvisionnement en eau entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres dans les zones rurales de Bolivie et d’Haïti, entre 2000 et 2017. Progrès accomplis pour atteindre le taux de couverture visé : Par ailleurs, le JMP est chargé d’évaluer le degré de réalisation des cibles internationales aux échelles nationale, régionale et mondiale. Les cibles mondiales de développement durable visent à « éliminer » la défécation en plein air et à atteindre « l’accès universel » aux services WASH « pour tous ». En s’appuyant sur le taux de couverture actuel et le taux de variation annuel depuis 2000, le JMP classe les pays comme étant en bonne voie ou non pour atteindre un taux de couverture des services supérieur à 99 % ou un taux de défécation en plein air inférieur à 1 % d’ici à 2030. Par exemple, le Graphique E illustre les taux de progression actuels et requis pour atteindre la « quasi-élimination » de la défécation en plein air d’ici à 2030. 22 4 24 36 43 14 7 15 18 0 20 40 60 80 100 2000 2017 17 Rural sanitation trends FIGURE A Géré en toute sécurité De base Limité Non amélioré Défécation en plein air Po ur ce nt ag e de la p op ul at io n qu i u til ise d es se rv ic es d e ba se d ’h yg iè ne Afrique du Nord et Asie occidentale Yémen Urbain Rural 0 20 40 60 80 100 Monde Régions Pays Urbain/Rural Quintiles de richesse Régions infranationales FIGURE XX To be completed Note: Sub-national inequalities for Yemen 2013 Monde Inequalities in basic hygiene Les plus riches Les plus pauvres Althaea Mareb Bolivie (État plurinational de) 0 20 40 60 80 100 2000 2017 2000 2017 Haïti 70 37 95 87 80 69 29 22 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 20 40 60 80 100 LA DÉFÉCATION EN PLEIN AIR AUGMENTE DANS 10 PAYS 30 PAYS SONT EN BONNE VOIE DANS 30 PAYS, LES PROGRÈS SONT TROP LENTS GRAPHIQUE A GRAPHIQUE B GRAPHIQUE C GRAPHIQUE D GRAPHIQUE E 2 2 2 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 2 2 2 2 2 1 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 3 3 3 3 3 2 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 Géré en toute sécurité De base Limité Non amélioré Eau de surface Réduire les inégalités : indicateurs d’évaluation des progrès Le JMP a défini plusieurs indicateurs pour évaluer les progrès accomplis en matière de réduction des inégalités d’accès aux services WASH ; ceux-ci sont utilisés tout au long du présent rapport (Encadré 2). Depuis le rapport de 2017 sur la mise à jour des progrès accomplis en matière d’eau, d’assainissement et d’hygiène, le JMP a considérablement enrichi sa base de données mondiale sur les inégalités. Cette dernière inclut à présent des estimations sur le niveau de services et le type d’installations, ventilées par quintiles de richesse6 et par régions infranationales pour près de 100 pays, ce qui permet une analyse plus approfondie de l’évolution des inégalités à l’échelle nationale. L’Encadré 3 résume les principales dimensions de l’inégalité à intégrer dans les systèmes de suivi nationaux ou infranationaux du secteur WASH. Par ailleurs, le JMP est chargé d’évaluer le degré de réalisation des cibles internationales aux échelles nationale, régionale et mondiale. 6 Les estimations du JMP fondées sur les quintiles de richesse sont calculées à l’aide d’un indice de richesse sur mesure qui, pour des raisons d’indépendance statistique, ne prend pas en compte les variables WASH. La pleine réalisation des cibles de développement durable, qui visent à « éliminer » la défécation en plein air et à atteindre « l’accès universel » aux services WASH « pour tous », est un défi pour tous les pays. Bien que les estimations du JMP se fondent sur les meilleures données nationales disponibles, toutes les statistiques nationales comportent des imprécisions. Pour cette raison, le JMP classe désormais les pays considérés comme ayant atteint une couverture des services supérieure à 99 % dans la catégorie « quasi universelle » et les pays affichant un taux de défécation en plein air inférieur à 1 % dans la catégorie « quasi-élimination ». En outre, le JMP reconnaît que les statistiques nationales ventilées ne reflètent pas toujours la situation des petits groupes de population, tels que les minorités ethniques et les groupes autochtones. Il recommande donc à tous les pays de prendre des mesures pour identifier les groupes défavorisés à l’échelle locale et de mettre en œuvre d’autres mécanismes de collecte de données pour s’assurer qu’ils ne sont pas laissés pour compte. 2. INTRODUCTION 11 Encadré 3 : Dimensions des inégalités d’accès aux services WASH Les droits de l’homme liés à l’accès à l’eau potable et l’assainissement interdisent la discrimination fondée sur « la race, la couleur, le sexe, la langue, la religion, l’opinion politique ou toute autre opinion, l’origine nationale ou sociale, la fortune, la naissance, le handicap ou toute autre situation ». Lorsque des données ventilées sont disponibles, il est possible de mettre en évidence les discriminations fondées sur les caractéristiques géographiques, socioéconomiques ou individuelles, mais la combinaison de facteurs qui empêche les personnes d’accéder aux services WASH est souvent étroitement liée au contexte. Situation géographique La plupart des sources de données qui alimentent la base de données mondiale du JMP ventilent les données par zone urbaine et zone rurale. Toutefois, les définitions nationales varient, ce qui peut compromettre la comparaison directe des données. Certaines sources ventilent également les données par régions infranationales, au premier ou au second niveau administratif, mais les changements de frontières compliquent l’analyse des tendances. Très peu de sources distinguent systématiquement les zones périurbaines ou les implantations sauvages. Certaines zones géographiques peuvent être considérées comme reculées ou frappées par des conflits/catastrophes/maladies, mais les définitions varient et les données sont moins susceptibles d’être disponibles pour ces zones. Groupes socioéconomiques Les enquêtes menées auprès des ménages scindent souvent la population en quintiles de richesse en se fondant sur les revenus ou les actifs, mais les variables sur l’approvisionnement en eau et l’assainissement devraient, idéalement, pour des raisons d’indépendance statistique, être exclues de la constitution de l’indice de richesse utilisé pour l’analyse des inégalités d’accès aux services WASH. Les données recueillies par le biais des enquêtes auprès des ménages sont fréquemment ventilées par appartenance ethnique, religion ou langue, statut migratoire et selon le niveau d’éducation du chef de ménage, mais ces critères ne sont peut-être pas les plus pertinentes pour l’analyse des inégalités d’accès aux services WASH. Caractéristiques individuelles Les données sur le secteur WASH sont généralement collectées à l’échelle des ménages, ce qui empêche d’effectuer des analyses de routine sur les inégalités au sein des ménages eux-mêmes. Cependant, de nombreuses enquêtes conduites auprès des ménages recueillent des données sur le temps passé à collecter de l’eau et précisent si les installations d’assainissement sont partagées avec d’autres ménages, car ces deux facteurs pèsent de manière disproportionnée sur les femmes et les filles, les personnes âgées et les personnes handicapées. Certaines enquêtes recueillent aujourd’hui des informations sur l’âge et le sexe du principal responsable de la collecte de l’eau au sein du ménage et posent des questions supplémentaires aux femmes et aux filles sur leurs besoins spécifiques liés à la gestion de l’hygiène menstruelle. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS12 3. Éliminer la défécation en plein air Dans 61 pays lourdement touchés par la défécation en plein air, plus de 5 % de la population adoptait cette pratique en 2017 FIGURE 12 Pourcentage de la population qui pratiquait la défécation en plein air en 2017 Éliminer la défécation en plein air est l’une des principales priorités pour réduire les inégalités mondiales en matière d’accès aux services WASH. La cible 6.2 des ODD y fait directement référence et cette priorité est étroitement liée aux efforts plus vastes déployés pour mettre fin à l’extrême pauvreté d’ici à 2030. Depuis 2000, le taux mondial de défécation en plein air est passé de 21 à 9 % (soit une baisse annuelle de 0,7 point de pourcentage). Les 673 millions de personnes qui pratiquaient encore la défécation en plein air en 2017 se concentraient principalement dans quelques pays, pour lesquels les efforts d’élimination à l’horizon 2030 devront être déployés de façon prioritaire. Entre 2000 et 2017, le nombre de pays dont au moins 1 % de la population pratiquait la défécation en plein air a diminué de 108 à 81, tandis que le nombre de pays « lourdement touchés » affichant un taux de plus de 5 % est passé de 79 à 61. En 2017, ces 61 pays « lourdement touchés » abritaient, à eux tous, une population de 3,2 milliards d’habitants (Figure 12). Entre 2000 et 2017, les taux de défécation en plein air ont diminué dans toutes les régions ODD, à l’exception de l’Océanie. En 2017, les régions Europe et Amérique du Nord, ainsi qu’Australie et Nouvelle-Zélande avaient déjà atteint la « quasi-élimination » (< 1 %). En revanche, dans toutes les autres régions ODD, au moins 1 % de la population pratiquait toujours la défécation en plein air. La Figure 13 montre l’évolution des taux nationaux de défécation en plein air entre 2000 et 2017. L’Éthiopie, le Népal, le Cambodge, le Soudan, Kiribati et l’État plurinational de Bolivie ont enregistré les plus fortes baisses dans chacune des régions ODD, mais le graphique montre également que des pays partant d’un niveau comparable ont enregistré des taux de réduction très différents. De manière générale, les pays dont le taux de défécation en plein air était déjà passé en deçà du seuil de 25 % à l’horizon 2000 ont enregistré des progrès plus lents, reflétant les défis liés à la pleine réalisation de la cible d’élimination de cette pratique. Au total, 16 pays sont parvenus à réduire leur taux de défécation en plein air de plus de 20 points de pourcentage, dont cinq pays de plus de 33 points et deux pays de plus de 50 points (Figure 14). Depuis 2000, un tiers de la population du Népal et de la République démocratique populaire lao, plus de la moitié de la population du Cambodge et de l’Éthiopie et près de la moitié de la population de l’Inde ont cessé de pratiquer la défécation en plein air. Cette diminution reflète non seulement une réduction importante des inégalités dans ces pays, mais aussi une métamorphose de leurs normes sociales et de leur système de santé publique. 50-100 25-50 5-25 1-5 <1 Données insuffisantes Non applicable 3. ÉLIMINER LA DÉFÉCATION EN PLEIN AIR 13 Les taux de réduction de la défécation en plein air varient considérablement entre les pays de chacune des régions ODDRates of reduction in open defecation vary widely between countries in SDG regions Afrique subsaharienne Asie centrale et Asie du Sud Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Afrique du Nord et Asie occidentale Océanie Amérique latine et Caraïbes 50–100 25–50 5–25 1–5 <1 0 20 40 60 80 100 2000 2017 0 20 40 60 80 100 2000 2017 0 20 40 60 80 100 2000 2017 0 20 40 60 80 100 2000 2017 0 20 40 60 80 100 2000 2017 0 20 40 60 80 100 2000 2017 FIGURE 13 Proportion of population practising open defecation by country and SDG region, 2000-2017 (%) Éthiopie Pays achant la plus forte réduction dans chaque région Népal Cambodge Soudan Kiribati Bolivie (État plurinational de) I Pource tage de la population ratiquant la défécation en plein air, par pays et région des ODD, 2000-2017 57 53 47 45 41 32 31 31 30 27 25 23 23 23 23 20 0 20 40 60 Diminution de la population pratiquant la défécation en plein air, 2000-2017 (en points de %) Éthiopie Cambodge Inde Népal République démocratique populaire lao Mozambique Somalie Cabo Verde Pakistan Soudan Burkina Faso Mauritanie Sao Tomé-et-Principe Angola Indonésie Kiribati Since 2000, 16 countries have reduced open defecation by more than 20 percentage points FIGURE 14 Percentage point decrease in proportion of population practising open defecation 2000–2017 (%) FIGURE 14 Baisse du pourcentage de la population pratiquant la défécation en plein air, 2000-2017 (en points de %) Depuis 2000, 16 pays sont parvenus à réduire la défécation en plein air de plus de 20 points de pourcentage PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS14 Le nombre total de personnes ayant cessé de pratiquer la défécation en plein air entre 2000 et 2017 s’élève à 696 millions, réparties dans 91 pays, avec l’Asie centrale et du Sud totalisant les trois quarts de cette réduction (Figure 15). Néanmoins, sur cette même période, 39 pays ont enregistré une hausse du pourcentage de la population s’adonnant à cette pratique, soit une augmentation totale de 49 millions de personnes. La plupart de ces pays se situent en Afrique subsaharienne, une région qui a connu une forte croissance démographique depuis 2000. La réduction nette du nombre de personnes pratiquant la défécation en plein air à l’échelle mondiale est de 647 millions entre 2000 et 2017. Les pays d’Asie centrale et du Sud ont enregistré la réduction nette la plus significative, avec 496 millions de personnes en moins. L’Asie de l’Est et du Sud-Est, ainsi que l’Amérique latine et les Caraïbes sont parvenues respectivement à une réduction nette de 97 millions et 36 millions, tandis que l’Afrique subsaharienne a réduit son taux de défécation en plein air à hauteur de 5 millions de personnes. 3. ÉLIMINER LA DÉFÉCATION EN PLEIN AIR 15 L’Asie centrale et du Sud est responsable à elle seule de près des trois quarts de la réduction du pourcentage de population pratiquant la défécation en plein air enregistrée depuis 2000 FIGURE 15 Variation du nombre de personnes pratiquant la défécation en plein air, par pays et par régions, 2000-2017 (en millions) Éthiopie Indonésie Inde Autres régions Pak istá n Bang lades h Réduction de la défécation en plein air 696 millions Chine Brésil M exique Viet Nam Népal 49 millions Augmentation de la défécation en plein air Ni gé ria Madagascar Níger Tc ha d République-U nie de Tanzanie Bénin Ghana Togo Zambie Burkina Faso Océanie M yanm ar Cam eroun As ie d e l’E st e t A sie d u Su d- Es t Af riq ue su bsa har ienn e As ie c en tr al e et A si e du S ud Afrique subsaharienne République dém ocratique du C ongo As ie de l’E st et As ie d u Su d-Es t Afrique du Nord et Asie occidentale Amé rique latine et Ca raïbes PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS16 Encadré 4: Différents indicateurs de la défécation en plein air Le JMP évalue la population qui pratique la défécation en plein air en se basant sur les données des enquêtes recueillies auprès des ménages, en réponse à la question type suivante : « Quel type d’installation sanitaire les membres du ménage utilisent- ils principalement ? » Le concept de communautés « exemptes de défécation en plein air » sous-entend que chaque membre de chaque ménage utilise systématiquement des installations d’assainissement hygiéniques ; mais seul un nombre très restreint de pays possède des données représentatives au niveau national des comportements individuels. Dans le cadre de la récente étude WASH NORM menée au Nigéria, 76 % des ménages ont déclaré qu’au moins l’un de leurs membres utilisait une installation sanitaire, sous une forme ou une autre, mais seuls 61 % ont affirmé que tous leurs membres utilisaient des installations d’assainissement et à peine 16 % ont déclaré que tous les membres de la communauté utilisaient de telles installations (Figure 16). Une tendance similaire se dégage des données recueillies dans les autres pays. On constate que la part de la population vivant au sein de groupes dans lesquels au moins un autre ménage pratique la défécation en plein air est souvent bien plus élevée que la part de la population qui pratique la défécation en plein air elle-même (Figure 17). La couverture des services d’assainissement est moins importante si l’on prend en compte tous les membres des ménages ou d’une communauté FIGURE 16 Pourcentage d’utilisation des installations d’assainissement par au moins un membre du ménage, tous les membres du ménage, et tous les membres de la communauté ; étude WASH NORM réalisée au Nigéria, 2018 Remarque : les estimations relatives à la communauté sont fondées sur des données de recensement représentatives du territoire FIGURE 17 Pourcentage de la population pratiquant la défécation en plein air et pourcentage de la population vivant dans un groupe dans lequel au moins un ménage pratique la défécation en plein air, ensemble d’enquêtes nationales auprès des ménages, 2015-2018 De nombreuses personnes vivent dans des communautés dans lesquelles au moins un ménage pratique toujours la défécation en plein air 76 % Au moins un membre du ménage utilise des installations d’assainissement 61 % Tous les membres du ménage utilisent des installations d’assainissement Tous les membres de la communauté utilisent des installations d’assainissement 16 % 0 20 40 60 80 100 Défécation en plein air au sein des ménages Défécation en plein air au sein des communautés 69 91 58 90 57 82 39 81 33 90 5227 25 76 6724 6424 7424 5123 22 61 19 60 5917 6016 3 4 4216 4413 4713 5112 5012 4311 11 55 10 55 489 499 428 6 46 486 5 15 5 63 5 28 533 2 19 2 43 1 10 1 8 Tchad Bénin Îles Salomon Mauritanie Éthiopie Angola Haïti Zimbabwe République démocratique populaire lao Timor-Leste Nigéria Côte d’Ivoire Ghana Sierra Leone Népal Maldives Thaïlande Bolivie (État plurinational de) Guinée Afghanistan Sénégal Pakistan Mali Myanmar République-Unie de Tanzanie Indonésie Congo Îles Marshall Guatemala Ouganda Colombie Malawi Philippines Rwanda Afrique du Sud Burundi Paraguay Mexique 3. ÉLIMINER LA DÉFÉCATION EN PLEIN AIR 17 Les excreta des enfants sont souvent évacués dans les toilettes ou les latrines, ou avec les déchets solides Les programmes d’assainissement nationaux s’appuient sur différentes définitions et divers critères pour évaluer si une communauté peut être déclarée « exempte de défécation en plein air ». Outre l’élimination de la pratique de la défécation en plein air dans l’ensemble de la communauté, les programmes peuvent exiger que les latrines privées et collectives soient hygiéniques et respectent l’intimité ou qu’une installation destinée au lavage des mains avec de l’eau et du savon soit disponible à proximité. Les programmes appliquent parfois des critères plus stricts concernant le confinement des excreta, le stockage de l’eau de boisson, l’élimination des eaux usées, la gestion des déchets solides et l’élimination des excreta des enfants de manière sûre. Les excreta des enfants sont extrêmement infectieux. Les enquêtes menées auprès des ménages recueillent souvent des données sur les méthodes d’élimination de ces déchets, mais les présentent indépendamment des données sur la défécation en plein air (Figure 18). Les pratiques varient en fonction des pays, mais les méthodes d’élimination les plus appropriées restent l’évacuation des excreta des enfants dans des toilettes améliorées ou l’enfouissement des selles. L’élimination des selles des enfants avec les déchets solides est généralement considérée comme inappropriée, à moins que les systèmes de gestion des déchets solides réduisent de manière efficace le risque d’exposition des êtres humains aux bactéries pathogènes contenus dans les déchets mixtes. FIGURE 18 Méthodes d’évacuation des excreta des enfants au sein des populations ayant des enfants de moins de cinq ans, par pays (en %) 0 20 40 60 80 100 Rwanda 2015 Malawi 2016 Ouganda 2016 Burundi 2017 République-Unie de Tanzanie 2016 Haïti 2017 Sierra Leone 2017 Congo 2015 Mali 2015 Turkménistan 2016 Zimbabwe 2015 Nigéria 2017 Guinée 2016 Sénégal 2017 Myanmar 2016 Côte d’Ivoire 2016 Tadjikistan 2017 Indonésie 2017 Arménie 2016 Népal 2016 Thaïlande 2016 Éthiopie 2016 Pakistan 2018 Îles Marshall 2017 Afghanistan 2015 Inde 2016 Guatemala 2015 Bénin 2018 Angola 2016 République démocratique populaire lao 2017 Timor-Leste 2016 Paraguay 2016 Mauritanie 2015 Tchad 2015 Belize 2015 Afrique du Sud 2016 Iraq 2018 Mexique 2015 Albanie 2018 Philippines 2017 Maldives 2017 Toilettes ou latrines Enterrés Jetés à la poubelle Autre PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS18 Peu de pays sont en bonne voie pour atteindre la « quasi-élimination » de la défécation en plein air au sein des populations les plus pauvres en milieu rural d’ici à 2030 FIGURE 19 Progrès accomplis vers l’élimination de la défécation en plein air au sein du quintile des plus pauvres en milieu rural (2000-2017), dans les pays affichant un taux de défécation en plein air supérieur à 1 % en 2017 Remarque : les pays représentés ici disposent de données suffisantes pour établir une tendance et plus de 1 % de leur population nationale (n=70), rurale (n=75) et rurale pauvre (n=66) pratique la défécation en plein air. Le Viet Nam a enregistré une progression rapide vers l’élimination de la défécation en plein air, mais les populations les plus pauvres en milieu rural accusent encore un certain retard FIGURE 20 Inégalités en matière de défécation en plein air au Viet Nam et en Asie de l’Est et du Sud-Est, en 2000 et 2017 (en %) 2000 2017 2000 2017 0 100 20 40 60 80 10 30 50 70 90 D éf éc at io n en p le in a ir (e n % ) Asie centrale et Asie du Sud Asie de l’Est et Asie du Sud-Est République de Corée Rural Urbain Les plus pauvres Les plus riches Les plus pauvres Les plus riches Monde Monde Région Pays Rural/Urbain Quintiles urbains Quintiles ruraux Viet Nam Viet Nam 2000 2017 2000 20172000 2017 Cambodge 2000 2017 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Ta ux d e ré du ct io n an nu el , 2 00 0- 20 17 En p oi nt s d e % p ar a n 0 20 40 60 80 100 Niveau national -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 20 40 60 80 100 Zones rurales -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 20 40 60 80 100 Quintile des plus pauvres en zone rurale LA DEFECATION EN PLEIN AIR AUGMENTE DANS 10 PAYS 30 PAYS SONT EN BONNE VOIE DANS 30 PAYS, LES PROGRES SONT TROP LENTS LA DEFECATION EN PLEIN AIR AUGMENTE DANS 13 PAYS 14 PAYS SONT EN BONNE VOIE DANS 39 PAYS, LES PROGRES SONT TROP LENTS LA DEFECATION EN PLEIN AIR AUGMENTE DANS 12 PAYS 28 PAYS SONT EN BONNE VOIE DANS 35 PAYS, LES PROGRES SONT TROP LENTS Népal Népal Népal En 2017, 18 % de la population rurale et 1 % de la population urbaine pratiquaient encore la défécation en plein air. Neuf personnes sur dix pratiquant la défécation en plein air vivaient en milieu rural et les populations pauvres étaient beaucoup plus susceptibles d’adopter cette pratique. La Figure 19 illustre la situation en matière de défécation en plein air dans les pays où plus de 1 % de la population la pratiquait en 2017, ainsi que la variation annuelle en points de pourcentage entre 2000 et 2017. Si la tendance actuelle se poursuit, moins de la moitié des pays devrait atteindre la « quasi-élimination » de la défécation en plein air (< 1 %) d’ici à 2030. Ils sont encore moins nombreux à être susceptibles d’atteindre cet objectif en milieu rural et seul un pays sur cinq est en bonne voie pour éliminer la défécation en plein air au sein du quintile des plus pauvres en milieu rural. Les efforts déployés pour éliminer la défécation en plein air d’ici à 2030 devront donc se concentrer avant tout sur les populations rurales, en particulier celles qui sont pauvres. Le Népal est l’un des rares pays à être en bonne voie pour atteindre la « quasi-élimination » de la défécation en plein air au sein des populations rurales les plus pauvres, avec une réduction de 4,6 points de pourcentage par an depuis 2000. 3. ÉLIMINER LA DÉFÉCATION EN PLEIN AIR 19 Au taux de réduction actuel, plus de la moitié des pays lourdement touchés par la défécation en plein air afficheront encore un taux supérieur à 5 % en 2030 FIGURE 21 Taux actuels et requis de réduction de la défécation en plein air et taux de défécation en plein air prévus en 2030 (en %) >5 0 % 5- 25 % Îles Salomon Tchad Niger Libéria Madagascar Burkina Faso Sao Tomé-et-Principe Togo Namibie Bénin 25 -5 0 % Kenya Botswana Afghanistan Guinée Guinée-Bissau Angola Soudan Mozambique Somalie 1- 5 % <1 % Taux de réduction annuel 2000-2017 Taux de réduction annuel requis 2017-2030 4,1 5,1 5,1 0,2 0,9 3,0 3,4 3,5 3,6 3,6 3,7 4,1 0,9 1,5 1,4 0,6 0,4 -0,4 0,8 0,0 0,0 0,0 0,4 -0,1 0,6 0,1 0,5 0,6 0,6 0,7 0,8 1,0 1,0 1,3 1,3 1,3 0,4 1,0 0,2 0,2 0,3 0,6 2,0 1,5 1,8 1,2 0,9 1,0 0,9 1,4 1,4 1,4 1,5 1,80,3 0,6 1,1 0,4 0,8 0,7 0,6 0,8 0,8 1,1 1,3 0,8 0,6 0,8 0,5 0,4 0,3 0,5 1,2 1,0 1,0 1,3 1,0 1,8 2,4 2,7 3,3 3,1 2,4 2,8 0,3 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,6 0,5 0,7 0,7 0,9 Philippines Ouganda Malawi Honduras Nicaragua Pérou Eswatini Mali Maroc Indonésie Pakistan Bolivie (État plurinational de) République démocratique populaire lao Népal Éthiopie Inde Cambodge Cabo Verde 1,8 1,5 1,6 1,6 1,9 2,0 1,9 Cameroun Congo Myanmar Mongolie République-Unie de Tanzanie République démocratique du Congo Sénégal Papouasie-Nouvelle-Guinée Djibouti Sierra Leone Ghana Zambie Yémen Nigéria Haïti Zimbabwe Côte d’Ivoire Lesotho Kiribati Mauritanie 1,2 1,4 2,4 2,1 0,2 1,6 2,01,9 1,8 6 1,5 0-1 -0,1 -0,1 Certains pays ont enregistré des progrès notables dans la réduction des inégalités en matière de défécation en plein air, comme le montre la Figure 20. Entre 2000 et 2017, le taux de défécation en plein air est passé de 21 à 9 % au niveau mondial et de 7 à 2 % en Asie de l’Est et du Sud-Est. Sur cette même période, le Viet Nam a non seulement réduit son taux national de défécation en plein air de 18 à 3 %, mais a résorbé l’écart entre les zones rurales et urbaines et entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres en milieu urbain. Malgré ces progrès enregistrés en milieu rural, un écart de 24 points de pourcentage persistait en 2017 entre les populations rurales les plus riches et les plus pauvres. La Figure 21 compare le taux de réduction annuel actuel et le taux de réduction visé pour atteindre l’objectif de « quasi-élimination » de la défécation en plein air (< 1 %) d’ici à 2030, dans les 54 pays « les plus lourdement touchés » disposant de données sur les tendances pour la période 2000-2017. La figure montre que moins d’un pays sur trois est en voie d’atteindre un taux de défécation en plein air inférieur à 1 %. En outre, si la tendance actuelle se poursuit, plus de la moitié des pays devrait enregistrer un taux de défécation en plein air supérieur à 5 % en 2030 et dix pays devraient présenter un taux supérieur à 25 %. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS20 Encadré 5 : Refléter l’évolution du taux annuel de progression dans l’Inde rurale Les estimations linéaires peuvent ne pas refléter les fluctuations rapides à la baisse ou à la hausse du taux de couverture L’objectif premier du suivi mondial est de fournir des estimations comparables à l’échelle internationale en s’appuyant sur les données nationales. Le JMP utilise un modèle de régression linéaire simple pour obtenir des estimations cohérentes à l’aide de tous les points de données disponibles. Un examen réalisé par des experts au début de la période des ODD a conclu que la plupart des pays n’avaient pas suffisamment de points de données pour justifier l’utilisation d’autres méthodes non linéaires. Par ailleurs, même si les méthodes non linéaires sont potentiellement plus sensibles aux changements à court terme, elles s’avèrent moins fiables pour prédire les tendances à long terme. Ainsi, dans le cadre du suivi mondial, le JMP continue à utiliser une régression linéaire et applique la même méthode pour tous les pays1. En 2014, le gouvernement indien a lancé la mission Swachh Bharat Mission (SBM) visant à éliminer la défécation en plein 1 Programme commun de suivi de l’Organisation mondiale de la Santé et du Fonds des Nations Unies pour l’enfance, JMP Methodology: 2017 update & SDG baselines, OMS et UNICEF, Genève, 2017 <https://washdata.org/ report/jmp-methodology-2017-update>. air. Cet élan national d’assainissement lancé sous la forme d’une campagne a conduit à un recul rapide de la défécation en plein air dans les zones rurales du pays, comme l’ont montré les dernières enquêtes auprès des ménages, telles que QCI17, NSS18, NARSS18 et NARSS19. La méthode du JMP est moins appropriée pour faire état des changements à court terme engendrés par les fluctuations rapides à la baisse ou à la hausse du taux de couverture des services. La Figure 22 montre que l’estimation des tendances de la défécation en plein air en milieu rural fondée sur la méthode de régression linéaire limitée aux données collectées depuis le lancement de la mission SBM en 2014 (trait orange = 35 % en 2017) diffère de l’estimation obtenue grâce à la méthode de régression linéaire standard du JMP qui utilise tous les points de données disponibles depuis 2000 (trait rouge = 36 % en 2017). Entre 2000 et 2014, la défécation en plein air a reculé d’environ trois points de pourcentage par an, tandis que les données portant sur la période 2015-2019 montrent une réduction annuelle de plus de 12 points de pourcentage. Les futurs rapports du JMP reflèteront de manière plus fidèle ces récents changements. FIGURE 22 Estimation du pourcentage de la population pratiquant la défécation en plein air dans l’Inde rurale, 2000-2017 CEN01 CEN11 DHS16 DLHS03 DLHS08 IHDS05 IHDS12 MICS00 NARSS18 NARSS19 NFHS06 NSS02 NSS09 NSS12 NSS15 NSS17 QCI17 SAGE08 0 20 40 60 80 100 Po ur ce nt ag e de la p op ul at io n pr at iq ua nt la d éf éc at io n en p lei n air 2000 2005 2010 2015 2020 Mission Swachh Bharat 2014-2019 3. ÉLIMINER LA DÉFÉCATION EN PLEIN AIR 21 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS22 4. Réduire les inégalités relatives aux services de base L’ODD 1 vise à « éliminer la pauvreté sous toutes ses formes et partout dans le monde » et la cible 1.4 promeut « l’accès universel aux services de base ». Améliorer l’accès aux services de base d’approvisionnement en eau, d’assainissement et d’hygiène reste une priorité immédiate pour de nombreux pays à revenu faible ou intermédiaire et constitue une étape essentielle vers la réalisation des cibles 6.1 et 6.2 des ODD, qui visent à garantir l’accès à des « services gérés en toute sécurité ». Pour cette raison, le JMP continue d’évaluer la part de la population qui utilise des services de base ou qui se classe tout en bas des échelles de services WASH. Depuis 2000, plusieurs milliards de personnes ont eu accès aux services WASH de base. Pourtant de nombreux pays ont encore un long chemin à parcourir avant de réaliser pleinement l’objectif d’atteindre « l’accès universel pour tous » et de « ne pas faire de laissés-pour-compte ». La base de données du JMP sur les inégalités comprend désormais des estimations ventilées par milieux urbain/rural, par régions infranationales et par quintiles de richesse pour près de 100 pays, ce qui permet de comparer les progrès accomplis par différents pays dans la réduction des inégalités infranationales en matière d’accès aux services WASH de base. Le JMP classe désormais les pays et les populations considérés comme ayant atteint une couverture des services supérieure à 99 % dans la catégorie « quasi universelle », en tenant compte de la capacité limitée des données statistiques nationales à identifier les petites populations non desservies. EAU DE BOISSON En 2017, 90 % de la population mondiale (6,8 milliards de personnes) utilisait au moins des services de base d’approvisionnement en eau de boisson, contre 82 % (5 milliards de personnes) en 2000. Si la tendance actuelle se poursuit, la couverture mondiale avoisinera les 96 % en 2030, à peine en deçà de l’accès universel. Entre 2000 et 2017, la couverture des services en milieu urbain a légèrement augmenté, passant de 95 à 97 %. Dans le même temps, la couverture des services en milieu rural est passée de 69 à 81 %, réduisant ainsi de 10 points de pourcentage l’écart de couverture entre les milieux urbain et rural. En 2017, 80 pays avaient atteint une couverture supérieure à 99 % et étaient donc considérés comme offrant une couverture « quasi universelle » (Figure 23), en comparaison avec 55 pays en 2000. Entre 2000 et 2017, le recours à au moins des services de base a augmenté dans les huit régions ODD, et trois régions ont enregistré une hausse de leur couverture de plus de 10 points de pourcentage (Figure 24). La plus forte augmentation a été relevée en Afrique subsaharienne, où un quart de la population actuelle a eu accès au moins à des services de base d’approvisionnement en eau de boisson depuis 2000. En 2000, l’Océanie affichait la couverture la plus faible et a enregistré l’augmentation la plus modeste parmi toutes les régions dont la couverture était inférieure à 99 %. Depuis 2000, 328 millions de personnes en 4. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 23 En 2017, 80 pays avaient atteint une couverture « quasi universelle » pour au moins les services de base d’approvisionnement en eau de boisson FIGUE 23 Pourcentage de la population ayant recours au moins à des services de base d’approvisionnement en eau de boisson, 2017 0-25 25-50 50-75 75-99 >99 Données insuffisantes Non applicable Trois régions ODD ont vu le recours à au moins des services de base d’approvisionnement en eau de boisson s’accroître de plus de 10 points de pourcentage entre 2000 et 2017 FIGURE 24 Pourcentage de la population ayant recours au moins à des services de base d’approvisionnement en eau de boisson en 2017 et variation en points de % sur la période 2000-2017, par région Dans 20 pays, l’utilisation des services de base d’approvisionnement en eau de boisson a augmenté de 20 points de pourcentage depuis 2000 FIGURE 25 Hausse en points de % de la part de la population ayant recours au moins à des services de base d’approvisionnement en eau de boisson, 2000-2017 39 36 36 36 33 30 30 29 26 26 25 24 24 23 22 22 22 21 21 21 Afghanistan Mozambique République démocratique populaire lao Myanmar Somalie Mauritanie Mali République-Unie de Tanzanie Cambodge Yémen Tadjikistan Maroc Paraguay Nigéria Éthiopie Ouganda Kiribati Mongolie Sierra Leone Sénégal 0 20 3010 40 836 11 12 13 92 90 61 55 93 93 97 99 100 64 14 65 83 0 100 20 40 60 80 3 0 0 Variation de l’utilisation des services de base d’approvisionnement en eau de boisson, 2000-2017 (en %) Australie et Nouvelle- Zélande Europe et Amérique du Nord Amérique latine et Caraïbes Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Afrique du Nord et Asie occidentale Océanie Afrique subsaharienne Asie centrale et Asie du Sud Petits États insulaires en développement Pays les moins avancés Pays en développement sans littoral 0 30 10 20 Approvisionnement en eau de boisson de base en 2017 (en points de %) 3 Monde 15 8 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS24 Afrique subsaharienne, 570 millions en Asie centrale et du Sud et 476 millions en Asie de l’Est et du Sud-Est ont eu accès à ces services de base. Entre 2000 et 2017, une personne sur sept vivant dans les pays les moins avancés a eu accès aux services de base d’approvisionnement en eau de boisson. Depuis 2000, 20 pays dans le monde ont amélioré leur couverture de plus de 20 points de pourcentage (Figure 25). La majorité d’entre eux affichait une couverture inférieure à 50 % en 2000 et la moitié se situait en Afrique subsaharienne. Dans 11 pays, la couverture a augmenté d’au moins 25 points de pourcentage, ce qui signifie qu’une personne sur quatre a eu accès au moins à des services de base d’approvisionnement en eau de boisson depuis 2000. Le pourcentage de la population mondiale privée d’accès au moins à des services de base d’approvisionnement en eau de boisson a été divisé par deux, passant de 19 % en 2000 à 10 % en 2017, et a diminué dans toutes les régions ODD. En 2017, 90 % des 785 millions de personnes qui avaient encore recours à des services limités, qui utilisaient des points d’eau non améliorés ou qui puisaient dans des eaux de surface se concentraient dans 5 2 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 20172000 2017 Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Asie centrale et Asie du Sud Europe et Amérique du Nord Afrique du Nord et Asie occidentale Afrique subsaharienne Amérique latine et Caraïbes Australie et Nouvelle- Zélande Pays les moins avancés Pays en développement sans littoral Petits États insulaires en développement Océanie 123 170 57 85 180 135 71 286 21 17 125 18 36 175 72 23 103 19 8 35 14 7 8 25 14 32 5 7 11 3 11 2 7 5 2 1 99 172 57 70 155 130 51 85 28 29 76 75 0 50 100 150 200 250 300 350 400 Po pu lat ion pr ivé e d e s er vic es d’ ap pr ov isi on ne m en t e n e au de bo iss on en 2 01 7 (en m illi on s) 2 2 4 1 The population using limited water services in Least Developed Countries doubled between 2000 and 2017 Limité Non amélioré Eau de surface 2000 20172000 2017 Australie et Nouvelle-Zélande Océanie 0 1 2 3 4 5 5 5 2 42 41 Le ource tage de la population ayant recours à des services d’approvisionnement en eau limités dans les pays les moins avancés a doublé entre 2000 et 2017 FIGURE 26 Population ayant recours à des services d’approvisionnement en eau limités et non améliorés et à aucun service d’approvisionnement en eau de boisson, en 2000 et 2017, par région (en millions) trois régions, à savoir l’Afrique subsaharienne (400 millions), l’Asie de l’Est et du Sud-Est (161 millions) et l’Asie centrale et du Sud (145 millions). Plus de la moitié des 144 millions de personnes qui collectaient encore de l’eau directement dans les cours d’eau, les lacs ou les étangs vivaient en Afrique subsaharienne (Figure 26). La Figure 26 montre que l’Asie de l’Est et du Sud-Est a enregistré la plus forte baisse du nombre absolu de personnes privées d’accès aux services de base d’approvisionnement en eau (216 millions), suivie de l’Asie centrale et du Sud (139 millions). En revanche, on constate que le nombre total de personnes privées d’accès aux services en Afrique subsaharienne (et en Océanie) a augmenté. En Afrique subsaharienne, le nombre de personnes qui puisent dans des eaux de surface a diminué d’un tiers, tandis que le nombre de personnes qui utilisent des points d’eau non améliorés est resté stable et le nombre de personnes ayant recours à des services limités, dont le temps de trajet aller- retour dépasse 30 minutes, a plus que doublé. Les précédentes analyses réalisées par le JMP ont révélé que la charge de la collecte de l’eau à partir de points d’eau éloignés du domicile incombait principalement aux femmes et aux filles (Encadré 6). 4. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 25 Encadré 6: Évaluer les inégalités relatives à la charge de la collecte d’eau Les échelles de services du JMP mettent en lumière les inégalités d’accès aux services d’approvisionnement en eau en faisant la distinction entre les points d’eau améliorés situés à proximité de l’habitation et ceux qui en sont éloignés, et pour ces derniers, entre les points d’eau dont le temps de trajet aller-retour est inférieur à 30 minutes (« service de base ») et ceux dont le temps de trajet aller-retour dépasse 30 minutes (« service limité »). Les données nationales de 2017 montrent que même si la majorité de la popula- tion mondiale déclarait utiliser des points d’eau améliorés situés sur place (75 %) ou dans un périmètre de 30 minutes de marche (90 %), 3 % (207 millions) utilisaient encore des points d’eau dont le temps de trajet aller-retour dépassait 30 minutes. Les deux tiers d’entre eux (135 millions) vivaient dans des pays d’Afrique subsaharienne, mais six régions ODD sur huit présentaient au moins un pays dans lequel plus de 10 % de la population avait recours à des services d’approvisionnement en eau limités en 2017. L’analyse approfondie réalisée par le JMP dans le cadre du rapport Les femmes dans le monde, 2015 : des chiffres et des idées8 a confirmé que la charge que représentait la collecte de l’eau pesait de manière disproportionnée sur les femmes. Dans 53 des 73 pays disposant de données tirées des Enquêtes en grappes à indicateurs multiples (MICS) et des enquêtes démographiques et de santé (DHS), plus de la moitié des ménages qui utilisent des points d’eau éloignés du domicile s’en remettent aux femmes pour collecter de l’eau. Dans quelques pays (notamment en Mongolie), les hommes sont les principaux 8 Division de statistique du Département des affaires économiques et sociales de l’Organisation des Nations Unies (ONU), Les femmes dans le monde, 2015 : des chiffres et des idées, Nations Unies, New York, 2015 https:// unstats.un.org/unsd/gender/downloads/WorldsWomen2015_French.pdf> En Sierra Leone, un ménage sur quatre consacre plus de 30 minutes par jour à la collecte de l’eau ; dans trois ménages sur quatre, cette tâche incombe principalement aux femmes et aux filles FIGURE 27 Collecte d’eau de boisson par les ménages utilisant des points d’eau éloignés du domicile en Sierra Leone, 2017 (en %) responsables de la collecte de l’eau et dans 14 pays, la charge incombe également aux enfants, avec un garçon ou une fille de moins de 15 ans nommé principal responsable de cette tâche dans au moins un ménage sur dix. Les questions figurant dans les nouvelles enquêtes auprès des ménages cherchent non seulement à identifier le principal responsable de la collecte de l’eau, mais aussi à évaluer le temps qui y est consacré. En Sierra Leone, par exemple, plus d’un ménage sur quatre passe plus de 30 minutes par jour à collecter de l’eau et trois ménages sur cinq confient cette tâche aux femmes, tandis qu’un ménage sur sept la confie aux filles (Figure 27). Rien qu’en Sierra Leone, la durée moyenne de collecte de l’eau pour les femmes et les filles est d’environ 25 minutes par jour et par ménage, ce qui équivaut à plus de 175 millions d’heures par an à l’échelle nationale9. 9 Les estimations tiennent compte uniquement du temps consacré à la collecte de l’eau par le principal responsable de cette tâche et sont fondées sur le nombre moyen d’allers-retours et la taille moyenne des ménages. Femmes 60 Filles 13 Hommes 15 Garçons 8 Collectée par une personne extérieure au ménage 4 Jusqu’à 30 minutes 72 31-60 minutes 14 Plus de 1 heure 11 Plus de 3 heures 3 Ne sait pas/ Données manquantes 1 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS26 Les pays qui disposent de données ventilées sont en mesure d’identifier les inégalités de couverture des services de base à l’échelle infranationale. La Figure 28 montre qu’en 2017 des inégalités importantes persistaient, d’une part, entre les zones urbaines et les zones rurales, et, d’autre part, entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres de nombreux pays. Dans la plupart des pays, la couverture des services de base d’approvisionnement en eau était plus vaste en milieu urbain qu’en milieu rural, mais l’écart était variable. Au total, 21 pays affichaient un écart de couverture de moins de 10 points de pourcentage entre les zones rurales et urbaines, 45 pays un écart de plus de 20 points et 15 pays un écart de plus de 40 points. La Somalie est le seul pays dont l’écart était supérieur à 50 points, avec 83 % de sa population urbaine ayant accès aux services de base d’approvisionnement en eau par rapport à seulement 28 % de sa population rurale. Dans de nombreux pays, les inégalités relatives aux services d’approvisionnement en eau de boisson fondées sur le lieu de résidence et le niveau de richesse persistent FIGURE 28 Écarts i) entre les zones rurales et urbaines, et ii) entre les quintiles des plus pauvres et des plus riches concernant le pourcentage de la population ayant accès au moins à des services de base d’approvisionnement en eau, 2017 Rural Urbain Quintile des plus pauvres Quintile des plus riches Urbain/Rural Quintiles de richesse 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 Thaïlande Arménie Turquie Ukraine Monténégro Paraguay Égypte Bélarus Sainte-Lucie Jordanie Turkménistan Bosnie-Herzégovine Belize Bangladesh République de Macédoine du Nord Mexique Géorgie Cisjordanie et bande de Gaza Uruguay Guyana Viet Nam Kazakhstan Iraq Inde Guatemala République dominicaine Philippines Pakistan Albanie Honduras Népal Tunisie Serbie Colombie Jamaïque République de Moldova Indonésie Kirghizistan Afrique du Sud Bolivie (État plurinational de) Sao Tomé-et-Principe Comores Tadjikistan République démocratique populaire lao Pérou Cambodge Sénégal Namibie Mali Ghana Malawi Gambie Libéria Eswatini Lesotho Nicaragua Bénin Côte d’Ivoire Afghanistan Burundi Mongolie Nigéria Gabon Yémen Guinée-Bissau Soudan Rwanda Sierra Leone Mauritanie Zimbabwe Kenya Guinée Togo Congo Níger Haïti République-Unie de Tanzanie Zambie Ouganda Mozambique Cameroun Madagascar Burkina Faso Éthiopie Tchad Somalie Angola République démocratique du Congo L’analyse de la couverture des services de base d’approvisionnement en eau à travers le prisme des quintiles de richesse a montré que, de manière générale, les disparités étaient encore plus importantes entre les populations les plus riches et les plus pauvres d’un même pays. Par exemple, en République démocratique du Congo, en Haïti, à Madagascar et au Togo, l’écart entre les zones rurales et urbaines dépassait les 40 points de pourcentage, tandis que l’écart entre les 20 % de populations les plus riches et les 20 % les plus pauvres dépassait les 60 points. De même, l’Afrique du Sud, la République démocratique populaire lao et le Bénin ont réduit l’écart entre les zones rurales et urbaines à moins de 20 points de pourcentage, alors que les disparités entre les plus riches et les plus pauvres restent supérieures à 30 points. L’Angola affiche les inégalités les plus criantes, avec 94 % de sa population la plus riche ayant accès aux services de base d’approvisionnement en eau, contre à peine 15 % pour le quintile des plus pauvres. 4. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 27 Depuis 2000, 38 pays ont élargi leur couverture des services de base d’approvisionnement en eau et réduit l’écart entre le quintile des plus riches et le quintile des plus pauvres des zones rurales FIGURE 29 Variations de la couverture des services de base d’approvisionnement en eau et des inégalités entre les populations les plus riches et les plus pauvres des zones rurales, par pays, 2000- 2017 (en %) Sur 132 pays, 46 sont en voie d’atteindre une couverture « quasi universelle » des services de base d’approvisionnement en eau d’ici à 2030, mais les zones rurales et le quintile des plus pauvres ont un plus long chemin à parcourir FIGURE 30 Progrès accomplis vers la couverture universelle des services de base d’approvisionnement en eau, à l’échelle nationale, en milieu rural et au sein du quintile des plus pauvres (2000-2017), dans les pays qui affichaient une couverture nationale inférieure à 99 % en 2017 Remarque : les pays représentés ici disposent des données suffisantes pour établir une tendance et plus de 1 % de leur population nationale (n=132), rurale (n=116) et rurale pauvre (n=84) n’avait pas accès aux services de base en 2017. -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Ta ux d e va ria tio n an nu el le , 2 00 0- 20 17 En p oi nt s d e % p ar a n 0 20 40 60 80 100 Niveau national -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 20 40 60 80 100 Zones rurales -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 20 40 60 80 100 Quintile des plus pauvres en zone rurale 31 PAYS SONT EN BONNE VOIE 13 PAYS SONT EN BONNE VOIE 46 PAYS SONT EN BONNE VOIE DANS 55 PAYS, LES PROGRÈS SONT TROP LENTS DANS 63 PAYS, LES PROGRÈS SONT TROP LENTS DANS 64 PAYS, LES PROGRÈS SONT TROP LENTS LA COUVERTURE DE BASE RECULE DANS 22 PAYS LA COUVERTURE DE BASE RECULE DANS 22 PAYS LA COUVERTURE DE BASE RECULE DANS 16 PAYS TunisiaTunisia Tunisia RECUL DE LA COUVERTURE AMÉLIORATION DE L’ÉGALITÉ 8 PAYS RECUL DE LA COUVERTURE RECUL DE L’ÉGALITÉ 5 PAYS AUGMENTATION DE LA COUVERTURE AMÉLIORATION DE L’ÉGALITÉ 35 PAYS AUGMENTATION DE LA COUVERTURE RECUL DE L’ÉGALITÉ 39 PAYS -20 -10 0 10 20 30 40 50 Va ria tio n en p oi nt s de % d es s er vi ce s de b as e d’ ap pr ov isi on ne m en t en e au d e bo iss on (2 00 0- 20 17 ) -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 Variation en points de % de l’écart entre le quintile le des plus riches et le quintile des plus pauvres (2000-2017) Paraguay Zimbabwe Burkina Faso Éthiopie Mexique La Figure 29 montre l’évolution des inégalités concernant l’accès aux services de base d’approvisionnement en eau dans les zones rurales, entre 2000 et 2017. Bien que la plupart des pays aient étendu leur couverture des services de base en milieu rural, seule la moitié est parvenue à réduire conjointement l’écart de couverture entre les populations les plus riches et les plus pauvres des zones rurales. Dans l’autre moitié des pays, les inégalités entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres des zones rurales ont augmenté. Par exemple, le Paraguay a élargi la couverture des services de base d’approvisionnement en eau en milieu rural de 53 % à 99 % et a diminué l’écart entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres de plus de 40 points de pourcentage. Dans le même temps, le Mexique et l’Éthiopie ont amélioré respectivement leur couverture de 22 et 23 points de pourcentage. Le Mexique a réduit par ailleurs l’écart entre les populations les plus riches et les plus pauvres de 25 points, tandis qu’en Éthiopie, cet écart s’est creusé de 22 points. De même, la couverture des services d’approvisionnement en eau en milieu rural a diminué de dix points de pourcentage au Zimbabwe et de 16 points au Burkina Faso, mais l’écart entre les populations les plus riches et les plus pauvres a augmenté de 16 points au Zimbabwe et a diminué de 13 points au Burkina Faso. La Figure 30 illustre les taux de progression actuels et visés pour atteindre une couverture des services de base d’approvisionnement en eau « quasi universelle » (> 99 %) d’ici à 2030 dans les pays qui affichaient une couverture inférieure à 99 % en 2017. On constate que si la progression actuelle se poursuit, seul un tiers des pays atteindra une couverture des services de base supérieure à 99 % d’ici à 2030. Seul un pays sur quatre est en voie d’atteindre une couverture supérieure à 99 % en milieu rural et à peine un pays sur six est en passe de fournir une couverture supérieure à 99 % au quintile des plus pauvres des zones rurales. Par exemple, bien que la Tunisie soit en bonne voie pour atteindre une couverture « quasi universelle » aux niveaux national et rural, la couverture dont bénéficient les populations les plus pauvres des zones rurales a, au contraire, reculé depuis 2000. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS28 En 2017, 51 pays avaient atteint une couverture « quasi universelle » des services de base d’assainissement FIGURE 31 Pourcentage de la population ayant recours au moins à des services de base d’assainissement, 2017 0-25 25-50 50-75 75-99 > 99 Données insuffisantes Non applicable ASSAINISSEMENT En 2017, 74 % de la population mondiale (5,5 milliards de personnes) utilisait au moins des services de base d’assainissement, contre 56 % (3,4 milliards de personnes) en 2000. Pour atteindre la couverture universelle d’ici à 2030, les pays devront multiplier par deux le taux de hausse annuelle actuel (un point de pourcentage par an). Même si la couverture des services en milieu rural (59 %) reste moins étendue qu’en milieu urbain (85 %), elle augmente plus rapidement et l’écart de couverture entre les zones urbaines et rurales est passé de 43 points de pourcentage en 2000 à 26 points en 2017. En 2017, 50 pays avaient atteint une couverture supérieure à 99 % et étaient donc considérés comme offrant une couverture « quasi universelle » (Figure 31), par rapport à 36 pays en 2000. Entre 2000 et 2017, la couverture des services de base d’assainissement a augmenté dans toutes les régions ODD, à l’exception de l’Océanie. La région Australie et Nouvelle-Zélande avait déjà atteint une couverture supérieure à 99 % en 2000 (Figure 32). L’Asie centrale et du Sud a enregistré la plus forte progression en multipliant par plus de deux l’étendue de sa couverture (de 25 % à 61 %) et en triplant le nombre de personnes bénéficiant de services de base , soit 1,2 milliard de personnes en 2017 par rapport à 384 millions en 2000. L’Asie de l’Est et du Sud-Est a élargi sa couverture de près d’un quart. En Océanie, la couverture a reculé de 7 % en raison de la baisse enregistrée en Papouasie-Nouvelle-Guinée. En Afrique subsaharienne, moins d’une personne sur trois avait accès aux services de base en 2000. En 2017, même si la couverture s’était étendue de moins de dix points de pourcentage, la population ayant accès aux services de base avait doublé, passant de 149 millions en 2000 à 314 millions en 2017. Depuis 2000, 27 pays ont amélioré l’utilisation des services de base d’assainissement de plus de 20 points de pourcentage. Par ailleurs, 16 pays ont amélioré leur couverture de plus de 25 points de pourcentage et sept pays de plus d’un tiers. Les États fédérés de Micronésie ont élargi leur couverture de 64 points de pourcentage, passant de 25 % en 2000 à 88 % en 2017 (Figure 33). PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS 4. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 29 Deux régions ODD ont vu l’utilisation des services de base d’assainissement s’accroître de plus de 20 points de pourcentage entre 2000 et 2017 FIGURE 32 Pourcentage de la population ayant recours au moins à des services de base d’assainissement en 2017 et variation en points de % sur la période 2000-2017, par région Depuis 2000, 27 pays ont amélioré l’utilisation des services de base d’assainissement de plus de 20 points de pourcentage FIGURE 33 Hausse en points de % de la part de la population ayant recours au moins à des services de base d’assainissement, 2000-2017 2 0 12 3 17 0 10 20 30 40 30 31 61 84 87 88 98 100 34 41 69 73 0 20 40 60 80 100 3 Variation en points de % des services de base d’assainissement (2000-2017) Australie et Nouvelle- Zélande Europe et Amérique du Nord Amérique latine et Caraïbes Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Afrique du Nord et Asie occidentale Océanie Afrique subsaharienne Asie centrale et Asie du Sud Petits États insulaires en développement Pays les moins avancés Pays en développement sans littoral -10 Assainissement de base en 2017 (en %) Monde 710 14 24 36 8 -7 64 49 47 46 43 34 34 32 31 31 29 29 28 26 26 26 25 24 24 23 23 23 23 23 22 22 21 0 20 40 60 80 Micronésie (États fédérés de) Cambodge Népal République démocratique populaire lao Inde Lesotho Cabo Verde Indonésie Viet Nam Mauritanie Azerbaïdjan Pakistan Chine Bolivie (État plurinational de) République-Unie de Tanzanie Maldives Botswana Kiribati Mali Liban Iraq Maroc Bangladesh Sao Tomé-et-Principe Angola Panama Rwanda PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS30 La part de la population privée d’accès aux services de base d’assainissement a diminué dans toutes les régions, à l’exception de l’Afrique subsaharienne et de l’Océanie FIGURE 34 Population qui utilisait des services d’assainissement limités et non améliorés et avait recours à la défécation en plein air en 2000 et 2017 (en millions) 878 158 88 382 125 242 210 190 97 204 319 185 147 562 94 52 167 146 51 60 28 16 38 29 32 29 18 19 24 18 37 9 20 7 4 6 234 220 64 181 325 153 124 74 24 94 149 55 9 5 10 6 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1,000 1,100 1,200 Po pu lat io n pr ivé e de se rv ice s d e ba se d ’a ss ain iss em en t e n 20 17 (e n m illi on s) 1 4 2 6 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Défécation en plein air Non amélioré Limité 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 2017 Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Asie centrale et Asie du Sud Europe et Amérique du Nord Afrique subsaharienne Amérique latine et Caraïbes Afrique du Nord et Asie occidentale Australie et Nouvelle- Zélande Océanie Pays les moins avancés Petits États insulaires en développement Pays en développement sans littoral 1 2 2000 2017 2000 2017 Australie et Nouvelle- Zélande Océanie 56 Encadré 7 : Inégalités entre les sexes liées aux installations d’assainissement partagées Le JMP considère les ménages qui utilisent des installations d’assainissement améliorées partagées avec d’autres ménages comme bénéficiant de services « limités ». Le type d’installation partagée (par exemple, des toilettes au sein d’un ménage, des toilettes collectives, des toilettes communautaires, des toilettes publiques) et le nombre de personnes qui l’utilisent varient d’un pays à l’autre, mais il est généralement admis qu’une installation partagée offre un moins bon niveau de service. Partager des installations d’assainissement est non seulement susceptible d’accroître l’exposition aux risques pour la santé, mais le Rapporteur spécial sur les droits à l’eau potable et à l’assainissement a exprimé de vives inquiétudes quant aux répercussions négatives de ces installations sur la dignité, la vie privée et la sécurité, en particulier des femmes et des filles et des personnes à mobilité réduite qui sont touchées de manière disproportionnée. Néanmoins, les installations d’assainissement partagées restent une solution temporaire essentielle, notam- ment pour les ménages les plus pauvres habitant dans les zones urbaines à forte croissance des pays à faible revenu. Des efforts accrus ont donc été déployés ces dernières années pour s’assurer que les installations partagées et les toilettes publiques soient bien gérées et adaptées aux filles et aux femmes10. 10 WaterAid, Des toilettes publiques et communautaires adaptées aux femmes et aux filles : guide à l’intention des urbanistes et des décideurs, WaterAid, WSUP et UNICEF <https://washmatters.wateraid.org/sites/g/ files/jkxoof256/files/guide-aux-toilettes-adaptes-aux-femmes-et-aux-filles. pdf>, consulté le 29 mai 2019. Entre 2000 et 2017, le pourcentage de la population n’ayant toujours pas accès aux services de base d’assainissement est passé de 44 à 26 % à l’échelle mondiale et a diminué dans toutes les régions ODD, à l’exception de l’Océanie. La Figure 34 montre que sur les deux milliards de personnes qui étaient toujours privées de services de base d’assainissement en 2017, neuf sur dix vivaient dans trois régions, à savoir l’Asie centrale et du Sud (749 millions), l’Afrique subsaharienne (709 millions) et l’Asie de l’Est et du Sud-Est (364 millions). Alors que la population totale privée d’accès aux services de base a diminué de 416 millions en Asie de l’Est et du Sud-Est et de 440 millions en Asie centrale et du Sud, elle a augmenté de 212 millions en Afrique subsaharienne et de 3 millions en Océanie. Si le nombre de personnes qui pratiquent la défécation en plein air en Afrique subsaharienne reste en grande partie inchangé, le nombre qui utilise des installations d’assainissement non améliorées a augmenté de 50 % et la population qui partage des installations d’assainissement avec d’autres ménages a doublé. Les installations d’assainissement partagées constituent une solution temporaire précieuse, en particulier dans les zones urbaines à forte croissance, mais offrent un moindre niveau de services en raison des risques accrus pour la santé et des préoccupations liées au respect des droits fondamentaux quant à la dignité et à la sécurité, les femmes et les filles étant concernées de manière disproportionnée (Encadré 7). PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS 4. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 31 2,1 milliards de personnes ont obtenu un accès aux services de base d’assainissement entre 2000 et 2017 FIGURE 35 Population ayant obtenu un accès au moins à des services de base d’assainissement entre 2000 et 2017, par pays et par région (en millions) Asie centrale et du Sud 807 Inde Pakistan Bangladesh Népal Asie de l’Est et du Sud-Est 688 Afrique subsaharienne 163 Europe et Amérique du Nord 88 Afrique du Nord et Asie occidentale 163 Amérique latine et Caraïbes 156 Australie et Nouvelle-Zélande 6 Océanie 1 Chine Indonésie Viet Nam Philippines Nigéria Afrique du Sud République- Unie de Tanzanie Angola Égypte Turquie Iraq Maroc Iran (République islamique d’) Afghanistan Thaïlande Malaisie Cambodge Arabie Saoudite Algérie Brésil Mexique Colombie Pérou Équateur États-Unis d’Amérique La Figure 35 illustre le nombre total de personnes ayant eu accès aux services de base d’assainissement entre 2000 et 2017, en tenant compte de la croissance démographique. Sur cette même période, la population mondiale a augmenté de 1,4 milliard de personnes, tandis que le nombre de personnes utilisant les services de base d’assainissement s’est accru de 2,1 milliards. Près des trois quarts des personnes qui ont obtenu un accès à ces services au cours de cette période vivaient en Asie centrale et du Sud (807 millions) et en Asie de l’Est et du Sud-Est (688 millions). Dans chacune des régions ODD, les pays les plus peuplés ont apporté la plus large contribution, notamment l’Inde, la Chine, le Brésil, le Nigéria, l’Égypte, les États-Unis d’Amérique et la Papouasie-Nouvelle-Guinée. En Inde, 625 millions de personnes ont obtenu un accès à des services de base d’assainissement et, en Chine, 472 millions, totalisant à elles deux plus de la moitié du total mondial. En Indonésie, plus de 100 millions de personnes ont bénéficié d’un accès aux services de base d’assainissement et pas moins de 50 millions au Pakistan et au Brésil. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS32 Les capitales présentent souvent une couverture des services de base d’assainissement plus élevée FIGURE 36 Inégalités en matière d’accès aux services de base d’assainissement, par régions infranationales, 2017 (en % de la population) 0 20 40 60 80 100 Régions de la capitale Sous-régions Madagascar République démocratique du Congo Éthiopie Congo Ouganda Togo Ghana Tchad Zambie Niger Guinée-Bissau Libéria Burundi Gabon Guinée République-Unie de Tanzanie Bangladesh Zimbabwe République centrafricaine Afghanistan Rwanda Lesotho Gambie Namibie Kenya Mali Bolivie (État plurinational de) Côte d’Ivoire Burkina Faso Népal Soudan Honduras Sénégal Angola Mauritanie Inde Mongolie Mozambique Indonésie Algérie Philippines République dominicaine République de Moldova Suriname Cambodge Kirghizistan Pérou Kazakhstan Paraguay Panama Iraq Belize Colombie Barbade Thaïlande Costa Rica République démocratique populaire lao Albanie Tadjikistan République de Macédoine du Nord Yémen Serbie Turkménistan Arménie Géorgie Les pays qui disposent de données ventilées par région infranationale sont à même d’évaluer les écarts entre les différentes parties du pays. La Figure 36 montre que les régions qui abritent la capitale affichent souvent une meilleure couverture par rapport aux autres régions, la Colombie et la République centrafricaine illustrant ce cas. En revanche, dans certains pays, tels que l’Iraq, le Honduras et le Burundi, la capitale se situe au milieu de la fourchette, et dans un nombre restreint de pays, par exemple en Thaïlande, au Kirghizistan et au Bangladesh, la couverture est moindre dans la région de la capitale. Même si le nombre de régions infranationales varie d’un pays à l’autre, on constate souvent des inégalités importantes entre elles s’agissant de la couverture des services de base. Dans certains pays, toutes les régions infranationales se concentrent dans une fourchette restreinte avec des taux de couverture similaires élevés (p. ex., en Serbie) ou faibles (p. ex., à Madagascar). D’autres pays présentent des disparités importantes entre les régions infranationales qui affichent les plus forts taux et les plus faibles taux, tels que le Yémen, l’Afghanistan, la Mauritanie et la Tanzanie. En outre, il arrive parfois qu’un nombre restreint de régions se classe loin derrière, comme c’est le cas en Géorgie, au Panama et en Indonésie. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS 4. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 33 Depuis 2000, 52 pays ont élargi leur couverture d’assainissement de base et réduit l’écart entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres dans les zones urbaines FIGURE 37 Variations de la couverture des services de base d’assainissement et de l’écart entre les quintiles de richesse dans les zones urbaines, par pays, 2000-2017 (en %) Sur 152 pays, 40 sont en voie d’atteindre une couverture « quasi universelle » des services de base d’assainissement d’ici à 2030, mais les zones rurales et le quintile des plus pauvres ont un plus long chemin à parcourir FIGURE 38 Figure 38 : Progrès accomplis vers la couverture universelle des services de base d’assainissement, à l’échelle nationale, en milieu rural et au sein du quintile des plus pauvres (2000-2017), dans les pays qui affichaient une couverture inférieure à 99 % en 2017 Remarque : Ies pays représentés ici disposent des données suffisantes pour établir une tendance et plus de 1 % de leur population nationale (n=152), rurale (n=128) et rurale pauvre (n=85) n’avait pas accès aux services de base en 2017. -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Ta ux d e va ria tio n an nu el le , 2 00 0- 20 17 En p oi nt s d e % p ar a n 200 40 60 80 100 Niveau national -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 20 40 60 80 100 Zones rurales -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 20 40 60 80 100 Quintile des plus pauvres en zone rurale DANS 54 PAYS, LES PROGRÈS SONT TROP LENTS DANS 88 PAYS, LES PROGRÈS SONT TROP LENTS DANS 88 PAYS, LES PROGRÈS SONT TROP LENTS 40 PAYS SONT EN BONNE VOIE 26 PAYS SONT EN BONNE VOIE 10 PAYS SONT EN BONNE VOIE LA COUVERTURE DE BASE RECULE DANS 24 PAYS LA COUVERTURE DE BASE RECULE DANS 17 PAYS LA COUVERTURE DE BASE RECULE DANS 21 PAYS Cambodge Cambodge Cambodge RECUL DE LA COUVERTURE RECUL DE L’ÉGALITÉ 6 PAYS RECUL DE LA COUVERTURE AMÉLIORATION DE L’ÉGALITÉ 8 PAYS AUGMENTATION DE LA COUVERTURE AMÉLIORATION DE L’ÉGALITÉ 52 PAYS AUGMENTATION DE LA COUVERTURE RECUL DE L’ÉGALITÉ 22 PAYS Mozambique -20 -10 0 10 20 30 40 50 Va ria tio n en p oi nt s de % d es s er vi ce s de b as e d’ as sa in iss em en t ( 20 00 -2 01 7) -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 Variation en points de % de l’écart entre le quintile des plus riches et le quintile des plus pauvres (2000-2017) Ouganda Rwanda Cambodge La Figure 37 illustre les variations de couverture des services de base d’assainissement dans les zones urbaines, ainsi que l’évolution des inégalités entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres en milieu urbain, sur la période 2000-2017. La majorité des pays sont parvenus à étendre leur couverture en milieu urbain. Par ailleurs, même si l’écart entre les plus riches et les plus pauvres s’est résorbé dans 52 pays, il s’est creusé dans 22 autres. Sur les 14 pays dont la couverture en milieu urbain a diminué, six ont constaté une accentuation des disparités entre les plus riches et les plus pauvres. Depuis 2000, le Cambodge a augmenté sa couverture des services de base d’assainissement en milieu urbain de 46 à 96 % et a réduit l’écart entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres de plus de 60 points de pourcentage. Dans le même temps, le Mozambique a amélioré sa couverture de 32 à 52 %, mais l’écart entre les plus riches et les plus pauvres s’est creusé de 30 points de pourcentage supplémentaires. Sur cette même période, la couverture en milieu urbain a reculé de cinq points de pourcentage en Ouganda et de 11 points au Rwanda, mais l’écart entre les plus riches et les plus pauvres a augmenté de neuf points en Ouganda et diminué de 19 points au Rwanda. La Figure 38 illustre la couverture des services de base d’assainissement en 2017, ainsi que les taux de variation annuels entre 2000 et 2017 pour les populations nationales et rurales et pour le quintile des plus pauvres des zones rurales. Elle montre que seuls 40 des 163 pays qui affichaient une couverture inférieure à 99 % en 2017 sont en voie d’atteindre une couverture « quasi universelle » d’ici à 2030 et que la couverture et les taux de variation sont généralement plus faibles en milieu rural, en particulier au sein du quintile des plus pauvres. Par exemple, le Cambodge présente un taux à peine en deçà du taux requis pour atteindre une couverture nationale « quasi universelle », mais son taux de progression en milieu rural est insuffisant, et la couverture ainsi que le taux de progression au sein du quintile des plus pauvres sont nettement inférieurs. Ces pays devront donc déployer des efforts ciblés visant à accélérer les progrès dans les zones rurales et à s’assurer que les populations les plus pauvres ne soient pas laissées pour compte, afin de garantir un accès universel. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS34 HYGIÈNE La cible 6.2 des ODD vise explicitement à « assurer l’accès de tous, dans des conditions équitables, à des services [...] d’hygiène ». L’hygiène désigne une série de comportements favorables à un maintien en bonne santé et empêchant la propagation des maladies, tels que le lavage des mains, la gestion de l’hygiène menstruelle et l’hygiène alimentaire. L’indicateur retenu aux fins du suivi mondial de la cible 6.2 des ODD est le pourcentage de la population disposant d’une installation à domicile destinée au lavage des mains avec eau et savon. En 2017, 60 % de la population mondiale (4,5 milliards de personnes) disposait d’une installation de base à domicile destinée au lavage des mains avec eau et savon. Par ailleurs, 22 % (1,6 milliard de personnes) possédaient une installation destinée au lavage des mains mais sans eau ou sans savon au moment de l’enquête, et 18 % (1,4 milliard de personnes) ne disposaient d’aucune installation destinée au lavage des mains. Trois régions ODD sur huit et 78 pays possédaient des estimations sur le lavage des mains, mais les pays à revenu élevé n’avaient que peu de données et celles qui étaient disponibles étaient insuffisantes pour estimer les tendances régionales et mondiales. 4. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 35 Dans 42 des 78 pays pour lesquels des données étaient disponibles, moins de la moitié de la population possédait une installation de base à domicile pour le lavage des mains FIGURE 39 Pourcentage de la population disposant d’une installation de base à domicile destinée au lavage des mains, par pays et par régions, 2017 Le so th o C am er ou n Ré pu bl iq ue d ém oc ra tiq ue du C on go Rw an da Tc ha d Bu ru nd i Gu iné e− Bi ss au Ga mb ie Ét hio pie Ma law i Som alie Tog o Bén in Burk ina F aso Zamb ie Maurit anie Guinée Sierra Leone Côte d'Ivoire Sénégal Ouganda Eswatini Kenya Angola Zimbabwe Ghana Sao Tomé-et- Principe NigériaAfrique du Sud Namibie République-Unie de Tanzanie Congo M ali Vanuatu Îles Salom on Îles M arshall Tim or−LesteIn do né sie C am bo dg e M on go lie Ph ili pp in es M ya nm ar Vi et N am Th aïl an de Ba ng lad es h Af gh an ist an Né pa lI nd e Pak ista n Tad jikis tan Kirg hizi stan Mald ives Kaza khsta n Turkm énistan Haïti Bolivie (État plurinational de) République dominicaine Colombie Guatemala Guyana Paraguay Équateur Cuba Mexique Belize El Salvador Soudan Yémen République arabe syrienne Tunisie Azerbaïdjan Algérie Égypte Arm énie Iraq O m an 1 2 3 4 5 6 6 6 8 8 9 10 10 11 12 14 16 17 19 19 21 21 24 25 27 37 41 41 42 44 45 48 48522536832850646 6717 87 98 69 1 35 38 48 60 60 73 89 96 99 100 23 25 55 65 77 77 80 81 85 88 90 91 23 50 71 79 83 84 90 94 Li bé ria 95 97 Afr iqu e d u N ord et A sie o ccide ntale Afrique subsaharienne AA m ér iq ue la tin e et C ar aï be s République dém ocratique populaire lao Asie centrale et Asie du Sud Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Océ anie La Figure 39 illustre les inégalités de couverture des installations de base destinées au lavage des mains, qui oscillent entre seulement 1 % au Libéria à plus de 99 % dans certains pays. En 2017, la plupart des pays d’Asie centrale et du Sud et d’Afrique du Nord et d’Asie de l’Ouest affichaient une couverture supérieure à 50 %, tandis que la couverture des installations de base destinées au lavage des mains avec eau et savon dans la majorité des pays d’Afrique subsaharienne était inférieure à 50 %. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS36 Dans 19 pays, plus de la moitié de la population ne possédait aucune installation destinée au lavage des mains à son domicile FIGURE 40 Pourcentage de la population ne disposant d’aucune installation à domicile destinée au lavage des mains, 2017 Dans 17 pays, plus de dix millions de personnes ne possédaient aucune installation à domicile destinée au lavage des mains en 2017 FIGURE 41 Pourcentage de la population et nombre de personnes ne disposant d’aucune installation à domicile destinée au lavage des mains, 2017 97 95 89 86 84 84 78 77 76 73 59 59 58 58 58 57 56 54 52 0 20 40 60 80 100 Libéria Lesotho Guinée-Bissau Rwanda République démocratique du Congo Cameroun Togo Gambie Tchad Bénin Bolivie (État plurinational de) Mauritanie Sierra Leone Angola Zambie Soudan Somalie Sénégal Guinée <1 1-5 5-25 25-50 >50 Données insuffisantes Non applicable La Figure 40 met en lumière les 19 pays pour lesquels des données étaient disponibles et où plus de la moitié de la population n’avait accès à aucune installation destinée au lavage des mains, oscillant entre 52 % en Guinée et 97 % au Libéria. Dans neuf pays, les trois quarts de la population ne possédaient aucune installation à domicile destinée au lavage des mains en 2017. Dans ces pays, il sera d’autant plus difficile d’atteindre la cible de développement durable visant l’accès universel pour tous aux installations de base destinées au lavage des mains. La Figure 41 illustre le pourcentage de la population et le nombre total de personnes privés d’installation destinée au lavage des mains dans les 78 pays disposant de données. On constate que dans 17 pays, au moins 10 millions de personnes – et dans 30 pays, au moins 5 millions – ne possédaient pas d’installation destinée au lavage des mains en 2017. Les pays les plus fortement peuplés enregistraient les plus larges proportions de personnes privées d’installation, tels que l’Indonésie (78 millions), la République démocratique du Congo (69 millions), le Nigéria (49 millions), l’Éthiopie (43 millions) et l’Inde (37 millions). 50 million 5 million 0.5 million 4. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 37 Encadré 8 : Installations destinées au lavage des mains fixes et mobiles L’observation des installations destinées au lavage des mains fait partie intégrante des enquêtes en grappe à indicateurs multiples et des enquêtes démographiques et de santé réalisées auprès des ménages depuis 2009. Les recenseurs demandent à voir l’endroit où les membres du ménage se lavent le plus souvent les mains et notent le type d’installation présent, ainsi que la présence éventuelle d’eau et de savon. Les installations destinées au lavage des mains peuvent être fixes – telles que des éviers munis de robinets ou des seaux avec des robinets ou des « tippy-taps » – ou mobiles, telles que des jarres ou des bassines destinées au lavage des mains. Le savon inclut les pains de savon, le savon liquide, les détergents en poudre et l’eau savonneuse, mais n’inclue pas les cendres, la terre, le sable ou tout autre agent de lavage des mains. Grâce aux données ventilées, on constate que le type d’installation destinée au lavage des mains utilisé varie considérablement et que les populations de certains pays sont plus enclines à utiliser des installations mobiles (Figure 42). Toutefois, de nouvelles données suggèrent également que les installations mobiles sont moins susceptibles d’être équipées d’eau et de savon, en témoigne l’exemple de la Côte d’Ivoire (Figure 43). De nouvelles données indiquent que de nombreux ménages utilisent des installations mobiles destinées au lavage des mains FIGURE 42 Pourcentage de la population disposant d’installations de base à domicile destinées au lavage des mains fixes et mobiles, dans un panel de pays, 2015-2017 En Côte d’Ivoire, les installations mobiles étaient moins susceptibles que les installations fixes d’être équipées d’eau et de savon FIGURE 43 Pourcentage de la population disposant d’installations de base à domicile, fixes et mobiles, destinées au lavage des mains avec eau et savon, en Côte d’Ivoire, 2016 86 87 79 48 52 34 0 20 40 60 80 100 Po ur ce nt ag e de la p op ul at io n Installations fixes destinées au lavage des mains Installations mobiles destinées au lavage des mains Eau et savon Eau Savon 19 19 14 27 22 24 6 45 27 31 13 47 4 58 11 60 41 30 19 64 51 39 20 70 79 13 95 2 42 56 81 19 0 20 40 60 80 100 Po ur ce nt ag e de la p op ul at io n Installations mobiles destinées au lavage des mains Installations fixes destinées au lavage des mains Kenya Sénégal Guinée Ouganda Éthiopie Mali Nigéria Haïti Côte d'Ivoire République démocratique populaire lao NépalBurundiArménie Philippines Sierra Leona Burkina Faso PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS38 La couverture des installations de base destinées au lavage des mains est plus étendue dans les zones urbaines, mais il existe des disparités importantes entre les populations les plus riches et les plus pauvres FIGURE 44 Inégalités relatives à la couverture des installations de base destinées au lavage des mains entre les zones urbaines et rurales et entre les quintiles de richesse des zones urbaines, 2017 (en %) 200 40 60 80 100 Les plus pauvres en zone urbaine Urbain Les plus riches en zone urbaine 200 40 60 80 100 Turkménistan Kazakhstan Arménie Iraq Kirghizistan Viet Nam El Salvador Belize Tunisie Mexique Cambodge Algérie Tadjikistan Philippines Thaïlande Paraguay Pakistan Guatemala Mongolie Inde Guyana Yémen Mali Népal République démocratique populaire lao Namibie République dominicaine Congo Mauritanie Nigéria Afrique du Sud Bangladesh Zimbabwe Eswatini Sénégal Sao Tomé-et-Principe Ouganda Angola Soudan Haïti Côte d'Ivoire Bolivie (État plurinational de) Sierra Leone Guinée Zambie Éthiopie Burundi Tchad Bénin Cameroun Gambie Guinée-Bissau République démocratique du Congo Lesotho Rural Urbain Les données collectées par le biais des enquêtes auprès des ménages peuvent être ventilées par zone rurale et zone urbaine et par quintile de richesse. La Figure 44 montre que dans la plupart des pays possédant des données ventilées, la couverture des zones urbaines était plus vaste que celle des zones rurales en 2017. L’écart de couverture semble être moins important dans les pays dans lesquels la couverture des zones urbaines est inférieure à 20 %, mais augmente parallèlement à l’amélioration de la couverture des zones urbaines, puis décroît à nouveau une fois que la couverture atteint les 80 %. L’écart de couverture entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres des zones urbaines est encore plus important et dans certains cas, par exemple en Gambie, au Bangladesh, en Afrique du Sud et au Népal, la couverture des populations les plus pauvres des zones urbaines est inférieure à la couverture moyenne des zones rurales. 4. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 39 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS40 Encadré 9: Gestion de l’hygiène menstruelle Durant leurs menstruations, la plupart des femmes et des filles se lavent et changent leurs protections hygiéniques à leur domicile Les installations d’assainissement ne répondent souvent pas aux besoins des femmes et des filles FIGURE 45 Pourcentage de femmes et de filles âgées de 15 à 49 ans et ayant eu leurs règles au cours des trois derniers mois, ventilé par lieu où elles se lavent et changent habituellement leurs protections hygiéniques, sélection d’enquêtes PMA2020, 2015-2017 FIGURE 46 Pourcentage de femmes et de filles utilisant une installation sanitaire pour se laver et changer leurs protections hygiéniques durant leurs menstruations, ventilé par l’état de l’installation, sélection d’enquêtes PMA2020, 2015-2017 69 87 57 29 22 19 7 52 54 74 28 45 35 13 87 89 90 74 46 38 29 79 82 81 55 52 53 28 74 89 81 44 56 55 24 94 96 96 85 98 94 76 0 20 40 60 80 100 Po ur ce nt ag e de fe m m es ré gl ée s d éc la ra nt se la ve r e t c ha ng er le ur s p ro te ct io ns hy gi én iq ue s pr in ci pa le m en t d an s un e in st al la tio n d’ as sa in iss em en t Niger Éthiopie Kenya Ghana Ouganda Indonésie Sûre Propre Privée Verrouillable Eau Savon Tous les éléments 45 43 65 29 89 54 69 15 46 23 62 4 37 23 1 1 1 3 2 5 5 40 11 11 6 4 4 3 0 20 40 60 80 100 Éthiopie Burkina Faso Niger Ghana Indonésie Ouganda Kenya Toilettes du ménage Zone de couchage École, lieu de travail ou toilettes publiques Cour/aucune installation/autres La gestion de l’hygiène menstruelle (GHM) est un terme de plus en plus couramment utilisé pour désigner les besoins spécifiques des femmes et des filles pendant leurs menstruations. Ce terme couvre tout un éventail de problématiques, de la sensibilisation à la mise à disposition d’installations et de protections hygiéniques qui permettent aux femmes et aux filles de gérer leurs menstruations de manière sûre et digne, en passant par le changement des normes et pratiques sociales. De plus en plus de questions relatives à la gestion de l’hygiène menstruelle sont intégrées aux questionnaires des enquêtes auprès des ménages destinés aux femmes âgées de 15 à 49 ans. Elles portent principalement sur la disponibilité des protections hygiéniques, sur la possibilité de se changer et de se laver dans l’intimité, ainsi que sur leur exclusion des activités sociales, éducatives et professionnelles durant leurs menstruations. Ces questions peuvent être utilisées pour évaluer les inégalités fondées sur le genre en matière d’accès aux services WASH, qui sont l’un des éléments à prendre en compte dans le cadre des efforts globaux visant à « parvenir à l’égalité des sexes et autonomiser toutes les femmes et les filles », conformément à l’ODD 5. Les nouvelles données sur l’hygiène menstruelle recueillies dans le cadre des enquêtes PMA2020 montrent que les femmes et les filles changent généralement leurs protections hygiéniques et se lavent à leur domicile (Figure 45). Elles révèlent également que de nombreuses femmes utilisent des installations d’assainissement qui ne sont pas sûres, propres ou privées et qui ne disposent souvent ni d’eau ni de savon, et que relativement peu d’installations remplissent tous ces critères (Figure 46). Par ailleurs, l’accès à des protections hygiéniques adaptées et le type de protections utilisé varient considérablement d’un pays à l’autre (Figure 47). En République démocratique populaire lao par exemple, les données ventilées montrent que la probabilité pour les femmes du quintile des plus riches d’avoir accès à des protections hygiéniques adaptées et de pouvoir se changer et se laver dans l’intimité est plus de deux fois supérieure par rapport aux femmes du quintile des plus pauvres (Figure 48). 4. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 41 Les types de protections hygiéniques utilisés lors des menstruations varient d’un pays à l’autre et au sein d’un même pays FIGURE 47 Pourcentage de femmes et de filles âgées de 15 à 49 ans et ayant eu leurs règles au cours des trois derniers mois, ventilé par l’utilisation de protections hygiéniques (neuves, réutilisées ou non adaptées), sélection d’enquêtes PMA2020, 2015-2017 En République démocratique populaire lao, les femmes et les filles les plus pauvres sont moins susceptibles d’utiliser des protections hygiéniques adaptées et de pouvoir se laver et se changer dans l’intimité FIGURE 48 Pourcentage de femmes et de filles âgées de 15 à 49 ans et ayant eu leurs règles au cours des douze derniers mois utilisant des protections hygiéniques adaptées et pouvant se laver et se changer dans l’intimité, enquêtes MICS et enquêtes démographiques et de santé, République démocratique populaire lao, 2015-2017 Protections neuves Protections réutilisées Protections non appropriées 46 23 32 39 58 3 13 85 3 41 57 2 12 87 1 13 87 13 87 6 94 76 24 0 20 40 60 80 100 Niger Éthiopie Kenya Ouganda Ghana Indonésie Iraq République démocratique populaire lao Sierra Leone 41 70 88 95 97 0 20 40 60 80 100 Les plus pauvres Pauvres Classe moyenne Riches Les plus riches PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS42 Ne pas faire de laissés-pour-compte : combler l’écart entre les plus riches et les plus pauvres Le Programme 2030 engage les États membres à « combattre les inégalités qui existent dans les pays et d’un pays à l’autre » et à « ne laisser personne de côté », ce qui implique de progressivement réduire puis éliminer l’écart entre les groupes favorisés et défavorisés. La base de données du JMP sur les inégalités comprend des estimations relatives aux tendances des services de base d’approvisionnement en eau et d’assainissement et de la défécation en plein air, ventilées par quintiles de richesse. La Figure 49 met en évidence l’évolution des inégalités entre les populations les plus riches et les plus pauvres entre 2000 et 2017 dans un panel de pays. En Amérique latine et aux Caraïbes, 12 % de la population rurale était privée d’accès aux services de base d’approvisionnement en eau en 2017, par rapport à 29 % en 2000. Au Paraguay, la couverture des services de base d’approvisionnement en eau en milieu rural s’est améliorée plus rapidement au sein des populations les plus pauvres et l’écart entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres s’est considérablement réduit. Dans le même temps, la couverture de la République de Trinité- et-Tobago s’est élargie plus rapidement au sein des populations les plus riches. En Haïti, la couverture des services de base d’approvisionnement en eau en milieu rural s’est élargie au sein du quintile des plus riches, mais a reculé au sein du quintile des plus pauvres, creusant ainsi l’écart entre eux. Au Nicaragua, la couverture des services de base d’approvisionnement en eau en milieu rural a diminué dans les deux groupes. En Asie de l’Est et du Sud-Est, la population urbaine privée d’accès aux services de base d’assainissement a été divisée par deux entre 2000 et 2017, passant de 20 % à 9 %, et dans de nombreux pays, le quintile des plus riches bénéficie d’une couverture quasi universelle depuis plusieurs années. En République démocratique populaire lao, entre 2000 et 2017, la couverture des services de base d’assainissement en milieu urbain s’est élargie plus rapidement au sein des segments les plus pauvres, comblant ainsi petit à petit l’écart avec les plus riches. En 2000, le quintile des plus riches des zones urbaines du Cambodge, de la Mongolie et de la Thaïlande bénéficiait déjà d’un accès quasi universel aux services de base d’assainissement. Au Cambodge, le quintile des plus pauvres a fait des progrès substantiels pour rattraper le quintile des plus riches, en augmentant sa couverture de 60 points de pourcentage. À l’inverse, en Mongolie et en Thaïlande, la couverture du quintile des plus pauvres reste en grande partie inchangée depuis 2000. La défécation en plein air est principalement un phénomène rural et en 2017, les dix pays qui affichaient les plus hauts niveaux de défécation en plein air en milieu rural se situaient tous en Afrique subsaharienne. En Éthiopie, depuis 2000, la défécation en plein air en milieu rural a reculé plus rapidement au sein du quintile des plus riches (69 points de pourcentage) qu’au sein du quintile des plus pauvres (49 points de pourcentage). En 2017, la Gambie avait quasiment éliminé la défécation en plein air au sein du quintile des plus riches et avait considérablement réduit l’écart avec les plus pauvres des zones rurales. Même si la Guinée- Bissau a enregistré une réduction rapide de la défécation en plein air chez les plus riches, on constate une augmentation de cette pratique chez les plus pauvres des zones rurales. La République centrafricaine a, quant à elle, enregistré peu de progrès dans la réduction de la défécation en plein air au sein du quintile des plus riches et a enregistré une hausse notable de cette pratique chez les populations les plus pauvres. 4. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 43 Les progrès en matière de réduction des inégalités entre les plus riches et les plus pauvres varient considérablement d’un pays à l’autre FIGURE 49 Tendances relatives à la couverture des services de base d’approvisionnement en eau de boisson et d’assainissement et à la couverture de la défécation en plein air au sein du quintile des plus riches et du quintile des plus pauvres dans les zones urbaines et rurales, 2000-2017 (en %) Paraguay Trinité-et-Tobago Haïti Nicaragua République démocratique populaire lao Cambodge Mongolie Thaïlande Éthiopie Gambie Guinée-Bissau République centrafricaine APPROVISIONNEMENT EN EAU DE BOISSON DE BASE (ZONES RURALES) ASSAINISSEMENT DE BASE (ZONES URBAINES) DÉFÉCATION EN PLEIN AIR (ZONES RURALES) Les plus riches Les plus pauvres Écart entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres 69 14 89 99 84 32 58 37 2000 20172000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 20172000 2017 2000 2017 2000 2017 2000 20172000 2017 2000 2017 2000 2017 71 44 68 29 80 22 85 48 79 43 90 99 34 68 99 99 0 60 98 98 5150 100100 9292 46 15 0 8 2 27 46 11 95 80 64 0 46 57 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS44 SERVICES D’APPROVISIONNEMENT EN EAU DE BOISSON GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ En 2017, 71 % de la population mondiale avait recours à des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité. Au total, 117 pays (et quatre des huit régions ODD), représentant 38 % de la population mondiale, disposaient d’estimations sur les services gérés en toute sécurité. La couverture était plus faible dans les zones rurales (53 %) que dans les zones urbaines (85 %), ces dernières recensant les deux tiers des 5,3 milliards de personnes qui utilisaient des services gérés en toute sécurité. Néanmoins, entre 2000 et 2017, la couverture rurale a augmenté plus rapidement que la couverture urbaine et l’écart de couverture des services gérés en toute sécurité est passé de 47 à 32 points de pourcentage. En 2017, six régions ODD disposaient d’estimations sur les zones urbaines et trois régions ODD possédaient des données sur les zones rurales (Figure 50). Les populations urbaines étaient deux fois plus susceptibles en Amérique latine et aux Caraïbes, et quatre fois plus susceptibles en Afrique subsaharienne, d’avoir accès à des services gérés en toute sécurité, tandis qu’en Asie centrale et du Sud, les niveaux de couverture des zones rurales et urbaines étaient similaires. La Figure 51 met en lumière les inégalités entre les couvertures nationales des services gérés en toute sécurité, qui, en 2017, fluctuaient entre à peine 7 % en Ouganda et plus de 99 % (couverture « quasi universelle ») dans d’autres pays. À l’échelle mondiale, en 2017, 25 pays avaient déjà atteint une couverture quasi universelle des services gérés en toute sécurité, mais chacune des régions ODD comptait des pays dont la couverture était inférieure à 50 %, à l’exception de l’Australie et de la Nouvelle-Zélande. 5. Réduire les inégalités d’accès aux services gérés en toute sécurité 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 45 Petits États insulaires en développement MondePays en développement sans littoral Pays les moins avancés Océanie Asie centrale et Asie du Sud Europe et Amérique du Nord Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Afrique du Nord et Asie occidentale Amérique latine et Caraïbes Afrique subsaharienne 12 34 17 25 13 60 31 1 7 2 42 46 2 6 5 86 1 11 1 100 98 2 44 2 6 48 84 9 3 4 26 29 15 20 10 20 33 19 20 8 64 5 14 17 53 28 4 11 4 Australie et Nouvelle- Zélande 50 34 8 6 1 62 34 1 3 82 17 1 91 7 2 97 3 97 2 1 92 2 3 3 97 3 1 52 32 9 6 1 69 20 7 3 1 95 2 3 85 11 1 2 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 Petits États insulaires en développement MondePays en développement sans littoral Pays les moins avancés Océanie Asie centrale et Asie du Sud Europe et Amérique du Nord Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Afrique du Nord et Asie occidentale Amérique latine et Caraïbes Afrique subsaharienne Australie et Nouvelle- Zélande En 2017, la couverture des services gérés en toute sécurité était plus étendue en milieu urbain, toutes régions confondues FIGURE 50 Couverture des services d’approvisionnement en eau de boisson en zones urbaines et rurales, par régions ODD, 2017 (en %) Remarque : aucune estimation disponible pour la région ODD Australie et Nouvelle-Zélande Eau de surface Non amélioré Limité De base Géré en toute sécurité Échelles de services d’approvisionnement en eau de boisson en milieu urbain Échelles de services d’approvisionnement en eau de boisson en milieu rural Eau de surface Non amélioré Limité De base Géré en toute sécurité PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS46 L’utilisation des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité varie considérablement entre les pays et entre les régions Si er ra L eo ne Ét hi op ie N ig ér ia G ha na Cô te d ’Iv oi re Co ng o M ay ot te Sa in te -H élè ne Ré un io n Né pa l Pa kis tan Bh ou tan Ta dji kis tan Ba ng lad esh Ou zbé kis tan Kir ghi zis tan Ka zak hst an Iran (Ré pub liqu e is lam iqu e d ’) Tur kmé nist an Rép ubli que dém ocra tiqu e pop ulai re la o Mon golie Cam bodg e Philip pines Répub lique p opulair e démoc ratique de Co rée Malaisie République de Corée Japon Chine, Hong Kong (Région administrative spéciale de Chine) Singapour Chine, Région administrative spéciale de Macao Samoa américaines Vanuatu Samoa Îles Mariannes septentrionales Nouvelle Calédonie Nioué Guam Mexique Pérou Nicaragua Guatemala Paraguay Colombie Équateur Grenade Guyane française Costa Rica Porto Rico Guadeloupe Chili M artinique Liban IraqMaroc Azerbaïdjan G éorgie Arm énie O m an Tu ni sie Jo rd an ie Q at ar Ba hr eï n Isr aë l Ch yp re Ko we ït Lu xe m bo ur g Al ba ni e Ré pu bl iqu e d e M ol do va Se rb ie Fé dé ra tio n d e R us sie Ré pu bli qu e d e M ac éd oin e du N or d Ro um an ie Sa int -Pi err e-e t-M iqu elo n Bo sni e-H erz égo vin e Ho ngr ie Cr oat ie A ndo rre Îles An glo- Nor man des Ukra ine Litua nie Eston ie M ontén égro Bélarus Italie Lettonie Portugal Suisse Danemark Groenland Bulgarie Île de Man Irlande France République tchèque Slovénie Norvège Espagne Canada Autriche États-Unis d’Amérique Pologne Belgique Finlande Slovaquie Allemagne Suède Pays-Bas Royaum e-Uni Irlande G ibraltar Saint-M arin Liechtenstein M onaco G rèce M alte N Nouvelle-Zélande 7 1 0 1 1 2 0 3 6 3 7 4 5 8 4 8 9 9 6 2 7 35 36 48 55 59 68 90 92 94 16 24 26 47 67 93 98 98 100 100 100 13 44 59 90 97 97 100 43 50 52 56 64 73 75 87 91 94 94 97 99 99 48 59 70 74 80 86 90 9 3 9 4 9 6 9 9 9 910 010 0 4 0 7 0 7 3 7 5 7 6 8 1 8 2 83 89 90 90 91 92 92 92 93 94 95 95 95 95 95 97 97 97 97 97 98 98 98 98 98 99 99 99 99 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 O ug an da a Australie et Nouvelle-Zélande Afrique subsaharienne Asie centrale et Asie du Sud Asie de l’Est et Asie du Sud-Est O céanie Eu ro pe e t A m ér iq ue d u N or d Afrique du Nord et Asie occidentale A mé riq ue la tin e e t C ar aïb es FIGURE 51 Pourcentage de la population ayant recours à des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité, par pays et par région, 2017 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 47 Afin de répondre aux nouveaux critères des ODD relatifs aux services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité, les ménages doivent utiliser un point d’eau amélioré1 qui soit : • accessible à domicile : situé dans le logement, dans la cour ou sur le terrain • disponible au besoin : quantité suffisante d’eau ou au moins 12 heures par jour • exempt de contamination : conforme aux normes relatives à la contamination fécale (E. coli) et à la contamination aux principales substances chimiques (arsenic et fluorure) 1 Les points d’eau améliorés incluent les points d’eau raccordés par canalisations, les puits tubulaires ou forages, les puits protégés, les sources protégées, les eaux de pluie et les eaux conditionnées ou livrées. SERVICE DE BASE EXEMPT DE CONTAMINATION ACCESSIBLE À DOMICILE DISPONIBLE AU BESOIN SERVICE GÉRÉ EN TOUTE SÉCURITÉ Depuis 2000, un demi-milliard de personnes a obtenu un accès à des points d’eau raccordés par canalisations en Asie de l’Est et du Sud-Est FIGURE 52 Variation du nombre de personnes utilisant des points d’eau raccordés par canalisations et sans canalisation, par régions des ODD, 2000-2017 (en millions) 1 1 7 -1 93 -25 145 26 152 254 157 -9 181 335 527 -53 7 5 97 102 176 208 1263 529 -100 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1,000 1,100 1,200 1,300 Raccordé par canalisation Autres installations améliorées Océanie Australie et Nouvelle- Zélande Europe et Amérique du Nord Monde Pays les moins avancés Pays en développement sans littoral Petits États insulaires en développement Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Asie centrale et Asie du Sud Amérique latine et Caraïbes Afrique subsaharienne Afrique du Nord et Asie occidentale Types d’installations améliorées Pour calculer le nombre de personnes qui utilisent des services gérés en toute sécurité, il convient tout d’abord de comprendre les principaux types de points d’eau améliorés utilisés. En 2017, les points d’eau raccordés par canalisations étaient le type d’installation améliorée le plus fréquemment utilisé dans toutes les régions ODD, à l’exception de l’Afrique subsaharienne et de l’Asie centrale et du Sud. La Figure 52 illustre les importantes variations relevées entre 2000 et 2017 quant au nombre de personnes utilisant chaque type d’installation améliorée. À l’échelle mondiale, la population utilisant des points d’eau raccordés par canalisations est passée de 3,5 à 4,8 milliards et a augmenté dans toutes les régions ODD. L’Asie de l’Est et du Sud-Est a enregistré la plus forte augmentation, avec 527 millions de personnes ayant obtenu un accès à ce type d’installations, soit une moyenne de 85 000 nouveaux usagers par jour sur une période de 17 ans. Sur la même période, la population mondiale ayant recours à des points d’eau sans canalisation est passée de 1,6 à 2,2 milliards de personnes. Le nombre de personnes utilisant ce type d’installation a augmenté dans quatre régions et a diminué dans quatre autres. En Asie centrale et du Sud, 335 millions de personnes ont eu accès à des points d’eau sans canalisation, ce qui équivaut à une moyenne de 54 000 personnes par jour sur la période 2000-2017. L’Afrique subsaharienne est la seule autre région ODD dans laquelle l’obtention d’un accès de la population aux points d’eau sans canalisation a été majoritaire par rapport aux points d’eau raccordés par canalisations. En Océanie, le nombre de personnes qui utilisaient des points d’eau sans canalisation a presque doublé, passant de 1,36 million à 2,66 millions. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS48 Les points d’eau améliorés ne sont pas toujours accessibles, disponibles au besoin ou exempts de contamination FIGURE 53 Pourcentage de la population utilisant des points d’eau améliorés et des points d’eau améliorés accessibles à domicile, disponibles au besoin et exempts de contamination, par pays, 2017 0 20 40 60 80 100 Am él io ré e t a cc es sib le à d om ic ile (e n % ) 0 20 40 60 80 100 Amélioré (en %) 0 20 40 60 80 100 Amélioré (en %) Accessible vs amélioré Am él io ré e t d isp on ib le a u be so in (e n % ) Disponible vs amélioré Am él io ré e t e xe m pt d e co nt am in at io n (e n % ) Qualité vs amélioré 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 Amélioré (en %) 0 20 40 60 80 100 En 2017, presque tous les pays disposaient de données sur le pourcentage de la population qui utilisait des points d’eau améliorés. En effet, 221 pays possédaient des données sur les points d’eau améliorés et accessibles, 93 pays sur les points d’eau améliorés et disponibles et 117 pays sur les points d’eau améliorés et exempts de contamination. La Figure 53 montre que tous les points d’eau améliorés ne répondent pas aux nouveaux critères des ODD et que la proportion des points d’eau améliorés accessibles, disponibles et exempts de contamination varie considérablement d’un pays à l’autre. Ce constat illustre les difficultés que rencontrent de nombreux pays dans leurs efforts de réalisation de la cible des ODD relative aux services gérés en toute sécurité. Même si les enquêtes auprès des ménages et les recensements restent la principale source de données sur les types d’installations utilisés, les informations sur les niveaux de services proviennent d’une combinaison d’enquêtes auprès des ménages et de sources administratives, y compris d’organes régulateurs2. Dans le peu de pays qui disposent de données ventilées sur les trois critères des services d’approvisionnement en eau gérés en toute sécurité, on observe des différences notables entre les zones urbaines et rurales (Figure 54). Dans presque tous les pays, les niveaux de services des zones urbaines sont supérieurs à ceux des zones rurales, mais les schémas d’inégalités diffèrent d’un pays à l’autre. Par exemple, en Ouganda, l’accessibilité des points d’eau améliorés est faible aussi bien en milieu rural (4 %) qu’en milieu urbain (16 %), tandis que l’Éthiopie présente un écart de 67 points de pourcentage entre les zones rurales (5 %) et les zones urbaines (72 %). Au Nicaragua, l’écart entre les niveaux de services des zones rurales et des zones urbaines dépasse les 40 points de pourcentage pour deux des trois critères des ODD, tandis qu’au Népal, cet écart est relativement faible. Au Paraguay, les zones rurales et les zones urbaines présentent des niveaux d’accessibilité et de disponibilité des points d’eau améliorés similaires, mais affichent un écart de 21 points de pourcentage pour ce qui est de la qualité de l’eau. Les enquêtes nationales menées auprès des ménages collectent de plus en plus d’informations sur les trois critères des services d’approvisionnement en eau gérés en toute sécurité. Cela permet une analyse beaucoup plus approfondie des inégalités de niveaux de services entre les sous-groupes de population. La Figure 55 met en évidence les services d’approvisionnement en eau de boisson qui répondent à chacun des critères des ODD, au sein de la population nationale, de la population rurale et du quintile des plus pauvres dans les zones rurales d’Iraq. Le taux d’utilisation des points d’eau améliorés accessibles à domicile était plus élevé à l’échelle nationale et dans les zones rurales qu’au sein des populations rurales les plus pauvres. On observe des disparités semblables dans l’utilisation des points d’eau améliorés disponibles au besoin. Toutefois, la Figure montre des inégalités plus criantes s’agissant de la qualité de l’eau de boisson, qui constituait le facteur limitant des services gérés en toute sécurité en Iraq en 2018. La zone de chevauchement des trois cercles montre que 39 % de la population nationale utilisait des points d’eau améliorés satisfaisant les trois critères, par rapport à 31 % dans les zones rurales et seulement 9 % au sein du quintile des plus pauvres des zones rurales. 2 Le JMP fournira une estimation des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité uniquement s’il dispose de données sur la qualité de l’eau, ainsi que de données sur l’accessibilité ou sur la disponibilité des points d’eau, pour au moins la moitié de la population concernée. 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 49 Seuls 15 pays disposent de données ventilées sur les trois critères des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité, aussi bien pour les zones rurales que les zones urbaines FIGURE 54 Pourcentage de la population rurale et urbaine utilisant des points d’eau de boisson améliorés accessibles à domicile, disponibles au besoin et exempts de contamination, 2017 En Iraq, les niveaux de services les plus faibles en matière d’approvisionnement en eau de boisson sont enregistrés au sein des populations les plus pauvres des zones rurales FIGURE 55 Pourcentage de la population utilisant des points d’eau améliorés accessibles à domicile, disponibles au besoin et exempts de contamination, Iraq, 2018 Remarque : les populations les plus pauvres des zones rurales ont été estimées en se basant sur les valeurs des zones rurales et des populations pauvres Accessible à domicile Disponible au besoin Exempt de contamination 0 20 40 60 80 100 Équateur Paraguay République populaire démocratique de Corée Maroc Nicaragua Népal Pérou Côte d'Ivoire Nigéria Ghana République démocratique populaire lao Sierra Leone Éthiopie Ouganda Rural Urban 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 Rural Urban 100 Rural Urban Exempt de contamination Disponible au besoinAccessibles à domicile National Rural Les plus pauvres des zones rurales Service géré en toute sécurité 39 % 31 % 9 % PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS50 Accessible à domicile En 2017, 75 % de la population mondiale (5,7 milliards de personnes) avait recours à des points d’eau améliorés situés à domicile, par rapport à 61 % (3,8 milliards de personnes) en 2000. Même si la couverture des zones urbaines (87 %) reste supérieure à celle des zones rurales (60 %), l’écart entre les deux est passé de 47 à 27 points de pourcentage entre 2000 et 2017. L’accessibilité des services d’approvisionnement en eau de boisson a augmenté dans toutes les régions ODD, à l’exception de l’Océanie, Figure 56. L’Asie centrale et du Sud et l’Asie de l’Est et du Sud-Est ont enregistré les plus fortes augmentations, avec des hausses respectives de 23 et 20 points de pourcentage. Dans ces régions, le nombre de personnes ayant obtenu un accès à des points d’eau améliorés à domicile s’élevait respectivement à 639 millions et 625 millions. En 2000, l’Afrique subsaharienne affichait le taux de couverture le plus faible et bien que celui-ci ait augmenté de moins de dix points de pourcentage entre 2000 et 2017, la population ayant accès à des points d’eau améliorés à domicile a plus que doublé, passant de 114 à 275 millions sur la même période. En 2017, trois personnes sur quatre ayant accès à des points d’eau améliorés à domicile vivaient en milieu urbain. Depuis 2000, l’Asie centrale et du Sud ainsi que l’Asie de l’Est et du Sud-Est ont enregistré les plus fortes augmentations du nombre de points d’eau améliorés à domicile FIGURE 56 Pourcentage de la population utilisant des points d’eau améliorés à domicile en 2017 et variation en points de % sur la période 2000-2017, par régions 0 10 20 30 0 20 40 60 80 100 3 Australie et Nouvelle- Zélande Europe et Amérique du Nord Amérique latine et Caraïbes Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Afrique du Nord et Asie Océanie Afrique subsaharienne Asie centrale et Asie du Sud Petits États insulaires en développement Pays les moins avancés Pays en développement sans littoral -10 Approvisionnement en eau de boisson améliorée à domicile en 2017 (en %) Monde -1 23 9 4 1 9 11 27 37 67 84 86 93 95 98 35 37 68 75 Variation en points de % d’approvisionnement en eau de boisson améliorée à domicile (2000-2017) 9 20 12 4 13 occidentale La récente expansion de la base de données du JMP sur les inégalités a permis une analyse plus approfondie des disparités, ventilée par type d’installation et par niveau de service. La Figure 57 illustre les couvertures mondiale, régionale et nationale des points d’eau améliorés accessibles à domicile en Amérique latine et aux Caraïbes. Elle met en évidence les inégalités infranationales en Guyane. Même si l’accessibilité des points d’eau à domicile en Guyane est supérieure à la moyenne régionale et que les inégalités entre les zones urbaines et rurales sont relativement faibles, on constate un écart important entre le quintile des plus pauvres et les autres quintiles de richesse, ainsi que d’importantes disparités entre les régions infranationales. Le taux d’accessibilité des points d’eau à domicile dans les deux régions infranationales les plus défavorisées se rapproche de la moyenne régionale de l’Afrique subsaharienne. En 2017, 82 % de la population mondiale (6,2 milliards de personnes) avait recours à des points d’eau de boisson améliorés disponibles au besoin, par rapport à 74 % (4,6 milliards de personnes) en 2000. Entre 2000 et 2017, les niveaux de services dans les zones rurales ont augmenté de manière constante, passant de 62 à 74 %, mais se sont maintenus à 88 % dans les zones urbaines. La Figure 58 montre que la disponibilité de l’eau 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 51 L’accessibilité des points d’eau à domicile varie considérablement entre les régions infranationales de Guyane FIGURE 57 Inégalités en matière d’utilisation des points d’eau améliorés à domicile, Guyane, 2017 (en %) Po ur ce nt ag e de la p op ul at io n ut ilis an t d es po in ts d ’e au a m él io ré s ac ce ss ib le s à do m ic ile Monde Amérique latine et Caraïbes Guyana 0 20 40 60 80 100 Urbain Rural Les plus riches Les plus pauvres Monde Régions Pays Urbain/Rural Quintiles de richesse Régions infranationales Potaro- Siparuni Demerara- Mahaica PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS52 Depuis 2000, l’utilisation des points améliorés qui distribuent de l’eau au besoin a augmenté dans toutes les régions FIGURE 58 Pourcentage de la population utilisant des points d’eau améliorés disponibles au besoin en 2017 et variation en points de % sur la période 2000-2017, par régions Remarque : aucune estimation disponible pour la région ODD Europe et Amérique du Nord Au Mexique, la disponibilité de l’eau de boisson au besoin est largement supérieure au sein du quintile des plus riches FIGURE 59 Inégalités dans l’utilisation des points d’eau améliorés avec de l’eau disponible au besoin, Mexique, 2017 (en %) 0 20 40 60 80 100 Monde Régions Pays Urbain/Rural Quintiles de richesse Régions infranationales Monde Amérique latine et Caraïbes Mexique Po ur ce nt ag e de la p op ul at io n ut ilis an t d es po in ts d ’e au a m él io ré s di sp on ib le s au b es oi n (e n % ) Urbain Rural Les plus riches Les plus pauvres Mexico Noreste 57 79 80 82 90 96 58 66 69 82 0 10 20 30 0 20 40 60 80 100 Australie et Nouvelle- Zélande Amérique latine et Caraïbes Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Afrique du Nord et Asie occidentale Afrique subsaharienne Asie centrale et Asie du Sud Petits États insulaires en développement Pays les moins avancés Pays en développement sans littoral Monde Variation en points de % des points d’eau améliorés disponibles au besoin (2000-2017) Points d’eau améliorés disponibles au besoin en 2017 (en %) 14 3 5 413 10 11 13 17 8 Disponible au besoin 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 53 de boisson au besoin s’est améliorée dans toutes les régions ODD, estimations à l’appui. Les régions Afrique du Nord et Asie de l’Ouest, Afrique subsaharienne, Asie centrale et du Sud, et Asie de l’Est et du Sud-Est ont toutes enregistré une augmentation d’au moins dix points de pourcentage au cours de cette période, tandis que les pays en développement sans littoral ont affiché une hausse de 17 points de pourcentage. Les données ventilées révèlent d’importantes inégalités dans la disponibilité de l’eau de boisson au besoin. La Figure 59 indique que la disponibilité de l’eau de boisson au Mexique est inférieure à la moyenne de l’Amérique latine et des Caraïbes, et ce, pour tous les groupes de population. Même si la disponibilité de l’eau de boisson est largement supérieure au sein du quintile des plus riches que dans les autres quintiles de richesse, les inégalités en la matière entre les zones rurales et urbaines et entre les différentes régions infranationales sont relativement faibles. Encadré 10: Différents indicateurs de la disponibilité Les informations sur la disponibilité de l’eau de boisson au besoin peuvent être collectées auprès des utilisateurs eux-mêmes ou auprès des prestataires de services. Les enquêtes conduites auprès des ménages intègrent fréquemment des questions sur la disponibilité de l’eau de boisson, mais utilisent tout un éventail d’indicateurs différents1. Aux fins du suivi mondial, le JMP classe les ménages qui attestent avoir eu de l’eau de boisson en quantité suffisante au cours de la dernière semaine ou du dernier mois dans la catégorie de la population ayant accès à un point d’eau « disponible au besoin ». Pour les ménages qui indiquent le nombre d’heures quotidiennes ou hebdomadaires durant lesquelles l’eau est disponible, le JMP les considère comme ayant accès à un point d’eau la plupart du temps, c’est-à-dire au moins 12 heures par jour ou quatre jours par semaine, et les classe également dans la catégorie de la population ayant accès à un point d’eau « disponible au besoin ». Les données recueillies par le biais des enquêtes auprès des ménages les plus récentes révèlent souvent d’importantes différences entre les zones rurales et urbaines dans la disponibilité de l’eau de boisson, mais montrent également que les schémas d’inégalités diffèrent d’un pays à l’autre (Figure 60). Par exemple, en Éthiopie, les zones rurales (95 %) présentent une meilleure disponibilité de l’eau de boisson que les zones urbaines (65 %), tandis que l’inverse est constaté en Afrique du Sud où 87 % de la population urbaine déclare avoir accès à un point d’eau au besoin, contre seulement 67 % de la population rurale. Les organes régulateurs fournissent de nombreuses données sur la disponibilité de l’eau de boisson et publient des informations sur le nombre d’heures de services quotidiennes communiqué 1 Organisation mondiale de la Santé et Fonds des Nations Unies pour l’enfance, Des services d’approvisionnement en eau potable gérés en toute sécurité – rapport thématique sur l’eau potable 2017, OMS et UNICEF, Genève, 2016 <https://data.unicef.org/wp-content/uploads/2017/03/JMP-SMDW-TR- Feb-2017_French.pdf/>. La disponibilité de l’eau dans les zones urbaines et rurales varie considérablement d’un pays à l’autre FIGURE 60 Disponibilité de l’eau de boisson au besoin dans les zones urbaines et rurales, sélection d’enquêtes auprès des ménages, 2012-2017 (en %) FIGURE 61 Nombre moyen d’heures de services quotidiennes déclarées, en fonction de l’étendue du service, Kenya, rapport IMPACT no 9 du WASREB au Kenya Le Kenya utilise les données réglementaires pour suivre les objectifs nationaux relatifs aux niveaux de services en matière de disponibilité de l’eau de boisson 0 20 40 60 80 100 D isp on ib ili té d e l’e au d e bo iss on d an s le s zo ne s ru ra le s 0 20 40 60 80 100 Disponibilité de l’eau de boisson dans les zones urbaines (en %) Afrique du Sud Éthiopie par les services publics. Par exemple, au Kenya, le Water Services Regulatory Board (WASREB) publie des rapports IMPACT qui comparent les niveaux de services fournis par les différents services publics (Figure 61). Aux fins du suivi mondial, le JMP recoupe les données sur le nombre de services publics qui fournissent de l’eau au moins 12 heures par jour en moyenne et les informations sur la population desservie par ces services publics afin de calculer le pourcentage de la population urbaine et de la population rurale ayant accès à un point d’eau « disponible au besoin ». 0 4 8 12 16 20 24 Très étendu Étendu Moyen Restreint PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS54 Depuis 2000, l’Amérique latine et les Caraïbes ont enregistré la plus forte augmentation dans l’utilisation de points d’eau améliorés exempts de contamination FIGURE 62 Pourcentage de la population utilisant des points d’eau améliorés exempts de contamination en 2017 et variation en points de % sur la période 2000-2017, par régions 2 4 33 62 82 98 37 40 71 0 10 20 30 0 20 40 60 80 100 Europe et Amérique du Nord Amérique latine et Caraïbes Afrique subsaharienne Asie centrale et Asie du Sud Pays les moins avancés Pays en développement sans littoral Monde Variation en points de % d’approvisionnement en eau de boisson améliorée exempte de contamination (2000-2017) Approvisionnement en eau de boisson améliorée exempte de contamination en 2017 (en %) 6 9 8 26 6 Qualité de l’eau En 2017, 71 % de la population mondiale (5,3 milliards de personnes) avait recours à des points d’eau améliorés exempts de contamination, par rapport à 62 % (3,8 milliards de personnes) en 2000. Entre 2000 et 2017, la qualité de l’eau dans les zones rurales s’est améliorée, passant de 42 à 53 % de points d’eau exempts de contamination, tandis que la qualité de l’eau dans les zones urbaines est restée en grande partie inchangée, se maintenant à un niveau de 85 %. L’utilisation de points d’eau améliorés exempts de contamination s’est accrue dans toutes les régions ODD, comme le démontrent les estimations disponibles pour 2000 et 2017 (Figure 62). En Afrique subsaharienne, seule une personne sur quatre utilisait un point d’eau exempt de contamination en 2000, par rapport à une personne sur trois en 2017. L’Amérique latine et les Caraïbes ont enregistré une augmentation de 26 points de pourcentage, ce qui signifie que 234 millions de personnes supplémentaires ont eu accès à des points d’eau exempts de contamination entre 2000 et 2017. Les données ventilées peuvent aider à analyser les inégalités en matière de qualité de l’eau de boisson entre les différentes parties du pays et les divers sous-groupes socioéconomiques. La Figure 63 montre que bien que 64 % de la population du Paraguay utilisait des points d’eau exempts de contamination en 2016, d’importants écarts de niveaux de services existaient entre les zones urbaines (72 %) et rurales (46 %), ainsi qu’entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres de chaque zone. Les disparités entre le quintile des plus pauvres et tous les autres quintiles de richesse des zones urbaines dépassaient les 20 points de pourcentage, tandis que l’écart entre le quintile des plus riches et celui des plus pauvres des zones rurales était de plus de 40 points. Par ailleurs, on constate de fortes inégalités entre les régions infranationales. Dans le département de l’Alto Paraguay par exemple, seule une personne sur cinq utilisait des points d’eau exempts de contamination, en comparaison avec quatre personnes sur cinq dans la ville d’Asunción. Les données issues des enquêtes auprès des ménages montrent également que l’eau en bouteille et l’eau acheminée par canalisations étaient bien moins susceptibles d’être contaminées que l’eau distribuée par d’autres types de points d’eau améliorés. L’intégration de questions relatives à l’analyse de la qualité de l’eau dans les enquêtes nationales auprès des ménages a permis de recueillir des données représentatives de l’ensemble de la population, y compris des populations rurales non desservies par les services publics ou non prises en compte par les organes régulateurs. Les données issues des dernières enquêtes ont permis de quantifier le risque de contamination fécale selon le type d’approvisionnement et le groupe socioéconomique, et de montrer que de nombreuses personnes utilisent des points d’eau à fort risque de contamination (Figure 64). Par exemple, en Sierra Leone, seule une personne sur dix utilise des points d’eau exempts de contamination et considérés comme à faible risque, par rapport à la moitié de la population du Congo et huit personnes sur dix en Équateur. Dans cinq des pays étudiés, plus d’un tiers de la population utilisait des points d’eau considérés comme à risque très élevé. 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 55 Les données ventilées révèlent de fortes inégalités quant au taux de contamination de l’eau de boisson FIGURE 63 Inégalités en matière d’utilisation des points d’eau améliorés exempts de contamination, Paraguay, 2016 (en %) Les données issues des enquêtes menées auprès des ménages montrent que de nombreuses personnes utilisent des points d’eau à risque élevé ou très élevé de contamination fécale FIGURE 64 Pourcentage de la population utilisant des points d’eau plus ou moins à risque de contamination fécale, dans un panel de pays, 2012-2018 Monde 71 Amérique latine et Caraïbes Europe et Amérique du Nord Chili Mexique Paraguay Urbain Les plus riches 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Am él io ré e t e xe m pt d e co nt am in at io n (e n % ) 82 33Afrique subsaharienne 98 64 43 72 Monde Régions Pays Urbain/Rural Quintiles nationaux Quintiles urbains Quintiles ruraux Régions infranationales Raccordé/ non raccordé 53 Les plus pauvres Asuncion Alto Paraguay Raccordé au réseau d’égouts En bouteille Autres installations améliorées 84 24 73 19 98 80 27Les plus pauvres Les plus riches 67 Rural 46 Les plus pauvres Les plus riches 37 79 10 9 32 49 14 23 26 37 17 19 29 36 23 16 15 46 29 24 29 19 46 13 7 34 47 27 15 10 52 24 14 11 57 19 16 8 58 23 12 7 60 19 17 5 63 20 11 6 77 8 12 4 33 67 79 21 Risque très élevé (> 100) Risque élevé (11-100) Risque moyen (1-10) Risque faible (< 1) 0 20 40 60 80 100 Sierra Leone 2017 République démocratique populaire lao 2017 Nigéria 2016-17 Népal 2014 Philippines 2017 Liban 2016 Congo 2014-15 Ghana 2012-13 Bangladesh 2012-13 Paraguay 2016 Équateur 2016 Iraq 2018 Côte d'Ivoire 2016 Éthiopie 2016 République populaire démocratique de Corée 2017 Contamination par la bactérie E. coli (UFC/100 mL) Contaminé (> 1) PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS56 La contamination microbienne de l’eau de boisson est certes une inquiétude universelle, mais le risque de contamination à l’arsenic ou au fluorure est accru dans certaines régions du monde. La Figure 65 montre que dans certains pays, une part considérable de la population utilise des points d’eau qui dépassent les seuils de l’OMS pour l’arsenic de dix parties par milliard, et qui ne sont donc pas considérés comme gérés en toute sécurité. Par exemple, on estime qu’en 2017, 26 millions de personnes au Bangladesh et 5 millions au Pakistan utilisaient des points d’eau qui dépassaient le seuil d’arsenic fixé par les directives de l’OMS3. Toutefois, les données nationales montrent également que des mesures d’atténuation peuvent réduire l’exposition à l’arsenic par l’eau de boisson. Par exemple, en Hongrie, le pourcentage de population ayant recours à des points d’eau contaminés à l’arsenic est passé de 40 % en 2005 à 4,9 % en 20074. 3 Au Bangladesh et au Pakistan, la norme nationale fixe la quantité maximale d’arsenic dans l’eau potable à 50 parties par milliard. 4 Summary report of Hungary under the Protocol on Water and Health, 2005; Institut national de santé publique, base de données HUMVI, 2017. Dans de nombreux pays, la contamination à l’arsenic touche une grande partie de la population FIGURE 65 Pourcentage de la population utilisant des points d’eau dépassant les valeurs fixées par les normes de l’OMS relatives à l’arsenic, par pays et régions, 2017 1,3 % 1,9 % 2,3 % 4,3 % 4,9 % 9,4 % 9,7 % 5,0 % 25,8 % 0 5 10 15 20 25 30 Pourcentage de la population Europe et Amérique du Nord Asie centrale et Asie du Sud Portugal France Danemark Italie Hongrie Andorre Croatie Pakistan Bangladesh FIGURE 66 Pourcentage de la population à risque de contamination fécale au point de collecte et au point de consommation, dans un panel de pays, 2012-2017 Encadré 11: Qualité de l’eau au point de collecte et au point de consommation De plus en plus d’enquêtes nationales auprès des ménages analysent directement l’eau de boisson pour déceler une éventuelle contamination fécale (E. coli). Les enquêteurs demandent aux ménages de leur fournir un verre d’eau de boisson et de leur montrer le point d’eau où l’eau a été collectée (par exemple, un robinet, un forage, un puits ou une rivière). Les résultats de ces enquêtes révèlent que la qualité de l’eau se dégrade souvent entre le point de collecte et le point de consommation de l’eau (Figure 66). Les points d’eau éloignés du domicile engendrent un risque accru de contamination, démontrant ainsi l’importance de gérer, stocker et traiter l’eau de manière sûre au domicile. En Côte d’Ivoire par exemple, le risque de contamination augmente de manière considérable entre la source et l’habitation. La Figure 67 montre qu’en 2016, même si 46 % de la population utilisait de l’eau de boisson exempte de contamination au point de collecte, seuls 22 % consommaient de l’eau exempte de contamination au point de consommation. Le pourcentage de ménages qui consomment de l’eau présentant un risque élevé de contamination, voire très élevé, augmente de plus de 50 % entre le point de collecte et le point de consommation. Ainsi, il est probable que les estimations fondées sur la qualité de l’eau au point de collecte surévaluent le nombre de personnes buvant de l’eau exempte de contamination. La qualité bactériologique de l’eau se dégrade souvent entre le point de collecte et le point de consommation de l’eau 10 14 17 23 29 33 46 47 52 57 58 60 63 77 3 6 14 9 18 48 22 39 22 38 38 49 52 63 Sierra Leona 2017 Éthiopie 2016 République démocratique populaire lao 2017 Nigéria 2016-17 Neépal 2014 Philippines 2017 Côte d'Ivoire 2016 Líban 2016 Congo 2014-15 Ghana 2012-13 Bangladesh 2012-13 Iraq 2018 Paraguay 2016 République populaire démocratique de Corée 2017 Po ur ce nt ag e de la p op ul at io n ut ili sa nt d e l’e au de b oi ss on e xe m pt e d’ E. c ol i Point de collecte Point de consommation 0 20 40 60 80 100 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 57 En Côte d’Ivoire, le risque de contamination de l’eau augmente entre le point de collecte et le point de consommation FIGURE 67 Écart du pourcentage de la population à risque de contamination fécale entre le point de collecte et le point de consommation, MICS Côte d’Ivoire, 2016 34% 7% 13% 46% 47% 17% 15% 22% Risque très élevé Risque élevé Risque modéré Risque faible Risque faible Risque modéré Risque élevé Risque très élevé POINT DE COLLECTE POINT DE CONSOMMATION NIVEAU DE RISQUE FAIBLE MOYEN ÉLEVÉ TRÈS ÉLEVÉ E. coli (UFC/100 mL) PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS58 ASSAINISSEMENT GÉRÉ EN TOUTE SÉCURITÉ En 2017, 45 % de la population mondiale (3,4 milliards de personnes) avait recours à des services d’assainissement gérés en toute sécurité. Au total, 94 pays (et six des huit régions ODD), représentant 54 % de la population mondiale, disposaient d’estimations nationales sur les services gérés en toute sécurité. La couverture était plus étendue dans les zones urbaines (47 %) que les zones rurales (43 %) et deux tiers de la population qui utilisait des services gérés en toute sécurité vivaient en milieu urbain. Toujours en 2017, cinq régions ODD disposaient d’estimations concernant les zones urbaines et quatre régions ODD concernant les zones rurales (Figure 68). L’Amérique latine et les Caraïbes, ainsi que l’Afrique du Nord et l’Asie de l’Ouest possédaient des estimations sur les zones urbaines, mais non sur les zones rurales, tandis que l’inverse était observé en Asie centrale et du Sud (seule la région Australie et Nouvelle-Zélande possédait des estimations nationales). 20 25 32 18 6 37 54 4 4 49 46 3 2 72 19 6 3 1 85 14 1 1 70 9 19 2 74 19 5 3 47 28 21 4 61 22 15 3 83 10 5 2 47 38 9 4 1 18 4 9 40 29 70 6 16 9 76 5 9 10 52 23 7 14 4 48 46 1 5 18 3 62 17 40 15 9 7 29 21 7 9 38 25 32 6 36 26 46 7 31 16 43 17 7 15 18 MondePetits États insulaires en développement Pays en développement sans littoral Pays les moins avancés Asie centrale et Asie du Sud Europe et Amérique du Nord Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Afrique du Nord et Asie occidentale Amérique latine et Caraïbes Océanie Afrique subsaharienne 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 MondePetits États insulaires en développement Pays en développement sans littoral Pays les moins avancés Asie centrale et Asie du Sud Europe et Amérique du Nord Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Afrique du Nord et Asie occidentale Amérique latine et Caraïbes Océanie Afrique subsaharienne FIGURE 68 Niveaux de services d’assainissement en zones urbaines et zones rurales, par régions des ODD, 2017 (en %) Remarque : aucune estimation distincte n’est disponible pour les zones rurales et les zones urbaines de la région ODD Australie et Nouvelle-Zélande En 2017, la couverture des services gérés en toute sécurité était plus étendue en milieu urbain, toutes régions confondues Défécation en plein air Non amélioré Limité De base Géré en toute sécurité Échelles de services d’assainissement en milieu urbain Défécation en plein air Non amélioré Limité De base Géré en toute sécurité Échelles de services d’assainissement en milieu rural 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 59 En 2017, l’utilisation des services d’assainissement gérés en toute sécurité variait considérablement d’un pays à l’autre et d’une région à une autre FIGURE 69 Pourcentage de la population ayant recours à des services d’assainissement gérés en toute sécurité, par pays et par régions, 2017 N ig er Si er ra L eo ne M al i Sé né ga l Ré pu bl iq ue -U ni e de T an za ni e Ni gé ria Dj ib ou ti Tu va lu Sa m oa Co lom bie Bo liv ie (Ét at plu rin ati on al de ) Ve ne zu ela (R ép ub liq ue bo liv ari en ne du ) Éq ua teu r Pér ou Cu ba Bré sil Mex ique Para guay Urugu ay Chili Algérie Liban Géorgie Maroc Iraq Arménie Égypte Cisjordanie et bande de Gaza Turquie Chypre Arabie Saoudite TunisieJordanieIsraëlBahreïnQatarÉmirats arabes unis Koweït Philippines Chine République dém ocratique populaire lao M alasie C hine, H ong K ong (Région adm inistrative spéciale de C hine) Japon République de C orée Singapour eil ar ts uA N ou ve lle -Z él an de Ré pu bl iq ue d e M ac éd oi ne du N or d Bo sn ie -H er zé go vi ne Se rb ie Al ba ni e Cr oa tie Fé dé ra tio n de R us sie Bu lga rie Uc ra nia No rvè ge Ro um an ie Sa int -M ari n Bé lar us I sla nde C ana da Irlan de Slov aqui e Slové nie Portug al Lettonie France États-Unis d’Amérique Îles Anglo-Normandes Grèce Lituanie Malte Pologne Suède République tchèque Danemark Groenland Hongrie Italie Espagne Luxembourg Autriche Belgique Allem agne Estonie Pays-Bas Royaum e-Uni Finlande Suisse Liechtenstein Andorre M onaco 10 13 19 21 26 27 36 6 48 17 23 24 42 43 44 49 50 55 64 77 18 22 27 39 41 48 61 61 65 75 78 78 81 94 96 96 96100525858899299100 100 76891 7222 440 58 61 64 68 76 77 77 81 82 82 82 83 83 85 86 88 90 90 90 91 93 93 93 94 95 95 96 96 97 97 97 97 97 97 97 98 99 100 100 100 100 Afrique subsaharienne Océanie Amérique latine et Caraïbes Europe et Am érique du N ord Asie de l’Es t et A sie d u Su d-E st A fri qu e d u No rd e t A sie o cc id en ta le Australie et Nouvelle-Zélande La Figure 69 met en lumière les inégalités entre les couvertures nationales des services gérés en toute sécurité qui, en 2017, allaient d’à peine 10 % au Niger à plus de 99 % (couverture « quasi universelle ») dans d’autres pays. Alors que huit pays avaient déjà atteint une couverture quasi universelle des services d’assainissement gérés en toute sécurité, chacune des régions ODD comptait encore des pays dont la couverture était inférieure à 25 %, à l’exception des régions Australie et Nouvelle-Zélande et Asie de l’Est et du Sud-Est. En 2017, aucun pays d’Asie centrale et du Sud ne possédait d’estimations nationales. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS60 EAUX USÉES TRAITÉES HORS SITE EXCRETA TRAITÉS ET GÉRÉS SUR SITE EXCRETA VIDANGÉS ET TRAITÉS HORS SITE SERVICE GÉRÉ EN TOUTE SÉCURITÉ SERVICE DE BASE Pour satisfaire aux nouveaux critères des ODD relatifs aux services d’assainissement gérés en toute sécurité, les ménages doivent utiliser un type d’installation sanitaire améliorée non partagée avec d’autres ménages et les excreta produits doivent être soit traités in situ en toute sécurité, soit transportés et traités hors site. Dans la pratique, il existe trois types de services d’assainissement gérés en toute sécurité : • Les eaux usées sont traitées hors site : les excreta sont charriés par les eaux usées dans les conduites d’égouts et traités dans des usines de traitement des eaux usées. • Les excreta sont vidangés et traités hors site : les excreta sont vidangés des fosses septiques et des latrines à fosse, puis traités dans des installations spécialement conçues pour les boues fécales. • Les excreta sont traités et gérés sur site : les excreta sont traités et gérés sur site dans des fosses septiques dotées de tranchées de drainage ou dans des latrines à fosse qui sont couvertes et laissées intactes une fois pleines. Les installations d’assainissement améliorées désignent les installations conçues pour empêcher le contact des populations avec les excreta. Elles comprennent les technologies d’assainissement fonctionnant à l’eau, telles que les toilettes à chasse mécanique ou manuelle raccordées au réseau d’égouts, les fosses septiques et les latrines à fosse, ainsi que les technologies d’assainissement sèches, telles que les latrines à fosse avec dalle et les toilettes à compostage. Le JMP utilise le terme « excreta » pour désigner les déchets humains, qui englobent les matières fécales et l’urine, mais privilégie « eaux usées » dans le cadre des égouts. Le JMP peut également utiliser occasionnellement les termes suivants1 : 1 Organisation mondiale de la Santé, Lignes directrices OMS relatives à l’assainissement et la santé, Genève, 2018. Disponible à l’adresse suivante : <www.who.int/water_sanitation_health/publications/guidelines- on-sanitation-and-health/fr>. Encadré 12: Termes et définitions clés en lien avec l’assainissement • Boues fécales : déchets solides et liquides extraits des cuves de stockage sur site. • Eaux d’égout : eaux usées transportées dans les égouts • Réseau d’égouts : infrastructure des égouts permettant de transporter et traiter les eaux d’égout • Eaux usées : eaux résiduaires provenant de l’association des activités domestiques, industrielles et commerciales ; eaux de pluie et infiltration/captage des égouts. Les eaux usées domestiques contiennent principalement des excreta humains et des eaux résiduaires. Les eaux usées domestiques et non domestiques sont prises en compte dans le suivi de la cible 6.3 des ODD relative aux eaux usées traitées en toute sécurité. 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 61 Types d’installations améliorées Afin d’évaluer si les services d’assainissement sont gérés en toute sécurité, il convient tout d’abord d’étudier les principaux types d’installations d’assainissement améliorées utilisés par les populations. En 2017, 6,2 milliards de personnes à l’échelle mondiale utilisaient des installations d’assainissement améliorées (incluant les installations partagées avec d’autres ménages), avec un équilibre entre les personnes utilisant des installations raccordées à un réseau d’égouts et celles utilisant des installations sur site (fosses septiques, latrines et autres installations améliorées). Huit personnes sur dix utilisant des installations raccordées à un réseau d’égouts et la moitié des personnes utilisant des fosses septiques vivaient en zone urbaine, tandis que les deux tiers des personnes utilisant des latrines et d’autres installations améliorées vivaient en zone rurale. La Figure 70 met en lumière les importantes variations entre les régions ODD du pourcentage de la population qui utilisait des installations raccordées à un réseau d’égouts et des installations sur site en 2017. Dans cinq régions sur huit, les installations raccordées à un réseau d’égouts constituaient le principal type d’installation utilisé, tandis que d’autres régions avaient recours principalement aux latrines et aux fosses septiques. Entre 2000 et 2017, les types d’installations utilisés ont sensiblement évolué. Par exemple, sur cette période, l’Asie de l’Est et du Sud-Est a enregistré une augmentation de 22 points de pourcentage dans l’utilisation des installations raccordées à un réseau d’égouts et une légère baisse de l’utilisation des latrines et d’autres installations améliorées. Sur cette même période, l’Asie centrale et du Sud a augmenté l’usage des latrines de 22 points de pourcentage et l’utilisation des fosses septiques et d’autres installations améliorées de 17 points de pourcentage, tandis que le recours à des installations raccordées à un réseau d’égouts a augmenté de seulement trois points. Dans les pays les moins avancés, le pourcentage de la population qui utilisait des installations raccordées à un réseau d’égouts n’a que peu augmenté, tandis que la proportion qui utilisait des installations améliorées sur site a augmenté de 17 points de pourcentage. Sur les 3,1 milliards de personnes qui utilisaient des installations d’assainissement améliorées sur site en 2017 à l’échelle mondiale, 1,5 milliard utilisaient des fosses septiques et 1,6 milliard avaient recours à des latrines et d’autres installations améliorées. La Figure 71 montre que la couverture des installations d’assainissement sur site en 2017 variait considérablement d’un pays à l’autre, allant de 98 % au Samoa à 1 % en République de Corée. Dans 113 pays, les fosses septiques, les latrines et d’autres installations d’assainissement améliorées sur site étaient plus courantes que les installations raccordées à un réseau d’égouts. La plupart de ces pays se situaient en Asie centrale et du Sud ou en Afrique subsaharienne, mais la carte met en évidence un nombre important de personnes utilisant des installations d’assainissement sur site dans chacune des régions ODD. Le recours à des installations raccordées à un réseau d’égouts augmente dans certaines régions, tandis que d’autres enregistrent une hausse de l’utilisation des fosses septiques et des latrines FIGURE 70 Pourcentage de la population utilisant des installations raccordées à un réseau d’égouts, des fosses septiques, des latrines et d’autres systèmes sur site en 2017 et variation en points de % entre 2000 et 2017 0 10 20 30 Réseau d’égouts Fosse septique Latrines ou autres 0 20 40 60 80 100 Afrique subsaharienne Petits États insulaires en développement Monde Pays les moins avancés Pays en développement sans littoral Australie et Nouvelle-Zélande Afrique du Nord et Asie occidentale Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Europe et Amérique du Nord Amérique latine et Caraïbes Asie centrale et Asie du Sud Variation en points de % de l’utilisation des installations d’assainissement améliorées, par types (2000-2017) -10 Utilisation des différents types d’assainissement améliorés en 2017 (en %) 1 7 3 -1 0 -7 3 17 22 22 5 -1 14 -2 -3 17 -1 -3 5 -2 -1 1 0 -1 1 7 10 -1 4 8 -0 7 -3 9 6 5 8 10 31 8 14 12 13 28 33 48 23 19 59 23 10 66 17 9 84 9 6 88 12 1 4 12 34 9 7 36 30 25 22 41 20 21 Océanie PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS62 Un nombre significatif de personnes utilisent des installations d’assainissement sur site dans chacune des régions ODD FIGURE 71 Population utilisant des installations d’assainissement sur site, 2017 (en millions) Encadré 13: Tendances relatives à l’utilisation des différents types d’assainissement par les ménages riches et pauvres de Mongolie FIGURE 72 Utilisation d’installations d’assainissement sur site et d’installations raccordées à un réseau d’égouts, par quintiles de richesse, Mongolie, 2005 et 2014 (en %), enquêtes MICS de 2005 et 2014 20 0 40 60 80 100 Les plus pauvres Pauvres Intermédiaires Riches Les plus riches 2005 2014 2005 2014 2005 2014 2005 2014 2005 2014 Raccordement des égouts Assainissement sur site 78 26 97 73 93 90 14 90 86 71 6 010 100 90 <1 1-5 5-25 25-50 >50 Données insuffisantes Non applicable 1 milliard 100 millions 10 millions La ventilation des données issues des enquêtes MICS menées auprès des ménages de Mongolie a mis en lumière une évolution importante dans les types d’installations d’assainissement utilisés par les ménages riches et les ménages pauvres entre 2005 et 2014. À partir de la Figure 72, on constate qu’en 2005, seuls 26 % des ménages les plus pauvres utilisaient des installations d’assainissement améliorées, en comparaison avec 100 % des ménages les plus riches. Les ménages les plus pauvres utilisaient tous des installations sur site (fosses septiques, latrines et autres installations améliorées), tandis que neuf ménages sur dix du quintile des plus riches avaient recours à des installations raccordées à un réseau d’égouts. Entre 2005 et 2014, l’utilisation des installations d’assainissement sur site a augmenté de 53 points de pourcentage au sein du quintile des plus pauvres et de 24 points de pourcentage au sein du quintile regroupant les pauvres. Sur la même période, le quintile intermédiaire a enregistré une légère hausse de l’utilisation des installations raccordées à un réseau d’égouts, tandis que la couverture du quintile des riches a connu une augmentation spectaculaire de 79 points de pourcentage. En 2014, 86 % du quintile des riches et 100 % de celui des plus riches utilisaient des installations raccordées à un réseau d’égouts. En Mongolie, l’utilisation d’installations raccordées à un réseau d’égouts a connu une augmentation rapide au sein des populations riches La base de données du JMP sur les inégalités comprend désormais des estimations sur le type d’installations utilisées, ventilées par zones urbaine et rurale, par quintiles de richesse et par région infranationale. La Figure 73 montre que l’utilisation d’installations raccordées à un réseau d’égouts, de fosses septiques et de latrines varie considérablement non seulement d’un pays à l’autre, mais aussi au sein même des pays. Par exemple, en Arménie, la quasi-totalité de la population urbaine, mais seulement une personne sur cinq en milieu rural, utilise des installations raccordées à un réseau d’égouts. L’usage des fosses septiques aux Philippines, et des latrines au Burundi, est très semblable dans les zones urbaines et les zones rurales et les principales disparités sont constatées entre les différentes régions infranationales. Les pays qui disposent de données ventilées pour plusieurs années sont maintenant en mesure d’analyser les tendances relatives aux types d’installations utilisés par les différents quintiles de richesse (Encadré 13). 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 63 L’utilisation des différents types d’installations d’assainissement améliorées varie d’un pays à l’autre et au sein même des pays FIGURE 73 Pourcentage de la population utilisant des installations d’assainissement raccordées à un réseau d’égouts, des fosses septiques, des latrines et d’autres installations améliorées, ventilé par région ODD, par pays, par zone rurale/urbaine, par région infranationale et par quintiles de richesse, dans un panel de pays, 2017 Monde Afrique du Nord et Asie occidentale Arménie 0 20 40 60 80 100 Po ur ce nt ag e de la p op ul at io n ra cc or dé e au ré se au d ’é go ut s Raccordé au réseau d’égouts Fosse septique Monde Régions Pays Urbain/Rural Quintiles de richesse Régions infranationales Monde Régions Pays Urbain/Rural Quintiles de riqueza Regiones subnacionales Urbain Rural Urbain Rural Les plus riches Les plus pauvres Yerevan Aragatsotn Calabarzon Île de Negros Kharusi Ngozi 0 20 40 60 80 100 Monde Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Philippines Les plus riches Les plus pauvres Latrines ou autre installation améliorée Monde Régions Pays Urbain/Rural Quintiles de riqueza Regiones subnacionales Urbain Rural 0 20 40 60 80 100 Po ur ce nt ag e de la p op ul at io n ut ilis an t d es la tr in es a m él io ré es Monde Afrique subsaharienne Les plus riches Les plus pauvres Burundi Po ur ce nt ag e de la p op ul at io n ut ilis an t u ne fo ss e se pt iq ue PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS64 FIGURE 74 Chaîne d’assainissement Source : Organisation mondiale de la Santé, Lignes directrices OMS relatives à l’assainissement et la santé, Genève, 2018 Toilettes Transport Traitement Utilisation finale/élimination Confinement/ stockage/ traitement Gestion en toute sécurité des excreta tout au long de la chaîne d’assainissement L’assainissement géré en toute sécurité va au-delà de l’utilisation de toilettes hygiéniques et implique la gestion en toute sécurité des excreta à chaque étape de la chaîne d’assainissement, comprenant le confinement, la vidange, le transport, le traitement et l’éventuelle élimination ou réutilisation (Figure 74). Aux fins du suivi mondial, le JMP recoupe les données sur le pourcentage de la population qui utilise les trois principaux types d’installations d’assainissement améliorées (raccordées à un réseau d’égouts, fosses septiques et latrines et autres installations améliorées) et les informations sur les étapes suivantes de la gestion des excreta : confinement/stockage/traitement sur site ; vidange et élimination sur site ou évacuation hors site ; et transport ou livraison dans des usines de traitement et traitement ultérieur. Le JMP établit des estimations sur les services d’assainissement gérés en toute sécurité lorsqu’il dispose de données sur la gestion sécurisée des excreta pour au moins 50 % de la population qui utilise la principale catégorie d’installations d’assainissement améliorées (raccordées à un réseau d’égouts ou sur site). 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 65 Systèmes d’assainissement non raccordés à un réseau d’égouts Les systèmes d’assainissement non raccordés à un réseau d’égouts incluent divers types d’installations de stockage et de traitement décentralisées. De manière générale, les excreta sont stockés dans le foyer (sur site) ou à proximité, dans des cuves telles que des fosses septiques ou des latrines à fosse et peuvent être soit traités et gérés sur place, soit vidangés régulièrement afin d’être traités hors site. Confinement/stockage/traitement sur site À l’échelle mondiale, 51 % de la population rurale et 32 % de la population urbaine déclarent utiliser des installations d’assainissement améliorées avec stockage sur site, telles que des toilettes à chasse mécanique ou manuelle raccordées à une fosse septique ou des latrines à fosse sèche ou non (y compris les installations partagées avec d’autres ménages). Les fosses septiques et les latrines à fosse améliorées qui confinent efficacement les matières fécales et permettent de les traiter sur site sont considérées comme gérées en toute sécurité. Toutefois, les systèmes de stockage et de traitement sur place peuvent ne pas remplir leurs fonctions en raison d’une mauvaise conception, de dégradations ou d’inondations et lorsque des données sur la non-conformité sont disponibles, ces systèmes défectueux ne sont pas comptabilisés. Les données sur le confinement et le fonctionnement efficaces des systèmes d’assainissement non raccordés à un réseau d’égouts sont issues de trois principales sources de données nationales (Figure 75). Certaines enquêtes auprès des ménages cherchent à déterminer si les fosses septiques sont équipées d’un conduit d’évacuation raccordé à un puits d’infiltration ou à un champ d’épandage, ou si les effluents sont simplement déversés sans traitement. Par exemple, l’enquête nationale sur l’emploi, le chômage et le sous-emploi (ENEMDU) réalisée en Équateur en 2017 posait la question suivante : « Où votre fosse septique ou votre latrine à fosse se déverse-t-elle ? ». Le JMP considère les fosses septiques et les latrines à fosse qui se déversent directement à ciel ouvert comme étant « non confinées » et donc non gérées en toute sécurité. Les autorités nationales peuvent aussi produire des rapports administratifs sur l’utilisation des technologies d’assainissement sur site qui répondent aux normes nationales en matière de confinement/stockage/traitement sur site sûrs. Par exemple, la Chine utilise l’expression « assainissement inoffensif » pour désigner les fosses septiques et les latrines utilisées par les ménages pour traiter les excreta sur site et les rendre aptes à un déversement dans l’environnement ou à un emploi comme engrais. Les rapports administratifs établis par la Norvège recensent le nombre de ménages qui utilisent encore des installations d’assainissement sur site qui déversent les déchets « directement dans l’environnement » sans traitement préalable et qui ne sont ainsi pas considérées comme gérées en toute sécurité. Quelques pays vont plus loin et effectuent des inspections périodiques pour vérifier que les installations sur site fonctionnent comme convenu et permettent un confinement et un traitement efficaces des excreta sur place. Par exemple, le Japon procède régulièrement à un recensement de toutes les installations, sélectionne un échantillon sur lequel il vérifie la conformité avec les normes nationales et consigne les défaillances mineures et majeures des systèmes. En France, les installations d’assainissement sur site sont inspectées régulièrement et les rapports administratifs font état du pourcentage d’installations qui « protègent efficacement contre les risques sanitaires et environnementaux »5. L’Agence irlandaise de protection de l’environnement publie les résultats des inspections périodiques des systèmes décentralisés de traitement des eaux usées, comprenant notamment les fosses septiques et les usines de traitement secondaire et tertiaire de petite taille, qui évaluent la conformité des installations avec les réglementations applicables et émettent des avis d’information si l’un des sept risques6 est identifié. Entre 2013 et 2018, l’Agence a procédé à l’inspection de plus de 6 000 systèmes. Près de la moitié a fait l’objet d’un avis d’information et un système sur quatre présentait un risque pour la santé humaine ou pour l’environnement. Même si le taux de défaillance était plus élevé parmi les fosses septiques plus anciennes, les systèmes de traitement secondaire et tertiaire plus récents et plus perfectionnés présentaient également des anomalies (Figure 76). 5 En l’absence de données nationales sur le confinement des systèmes in situ, le JMP estime que 100 % des latrines et 50 % des fosses septiques garantissent le confinement efficace des matières fécales. 6 Les inspecteurs vérifient la présence d’éventuelles fuites du système, de déversements non autorisés dans les eaux de surface, de retenues d’eau en surface, de déversements d’eaux de surface ou d’eaux de toit dans le système, d’une mauvaise exploitation ou maintenance, d’une vidange des boues inadaptée et de toute preuve attestant de la dangerosité du système pour la santé humaine ou l’environnement. Les inspections et les enquêtes auprès des ménages démontrent que les fosses septiques ne sont pas toujours efficaces dans le confinement et le traitement des excreta FIGURE 75 Pourcentage de la population utilisant des fosses septiques qui garantissent un confinement/stockage/traitement sur site efficace, dans un panel de pays, 2017 72 77 87 96 100 100 60 71 95 0 20 40 60 80 100 Philippines Bosnie- Herzégovine Équateur Canada Norvège Autriche Chine France Irlande Japon Enquêtes auprès des ménages/recensements Rapports administratifs Contrôles Po ur ce nt ag e 97 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS66 Vidange et gestion sur site ou évacuation hors site En 2017, 14 % de la population mondiale (1 milliard de personnes) dépendait d’installations d’assainissement sur site non partagées qui produisaient des déchets considérés comme « traités et gérés sur site ». Parmi ces 14 % figuraient notamment les ménages qui utilisaient des fosses septiques, des latrines et d’autres installations améliorées qui n’avaient pas été vidangées et qui fournissaient un système de confinement/stockage/ traitement sur site (comme susmentionné), ainsi que les ménages qui déclaraient vider leur cuve quand celle-ci était pleine et éliminer les déchets sur place en toute sécurité. Bien que jusqu’à présent seul un nombre restreint d’enquêtes auprès des ménages ait intégré la question de la vidange des cuves, les résultats montrent que les pratiques de vidange varient considérablement d’un pays à l’autre (Figure 77)7. Par exemple, aux Philippines, en Sierra Leone, en Équateur et en République démocratique populaire lao, pas moins de trois fosses septiques et latrines à fosse sur quatre n’auraient jamais été vidangées, tandis que plus de la moitié de ces installations auraient été vidangées en République populaire démocratique de Corée, au Niger, au Mali et au Sénégal. Dans presque tous les pays disposant de données, les systèmes sur site sont vidangés plus fréquemment dans les zones urbaines que dans les zones rurales. Lorsqu’une latrine est pleine, le ménage auquel elle appartient se contentera peut-être de la recouvrir et d’en creuser une nouvelle, bien que cette pratique soit moins envisageable dans les zones 7 Certains ménages interrogés ne savent pas si leur système in situ a été vidangé ou comment les déchets sont éliminés. Aux fins du suivi mondial, le JMP considère les réponses « Ne sait pas » comme équivalentes à « N’a jamais été vidangé ». Les inspections en Irlande montrent que les fosses septiques plus anciennes sont plus susceptibles de présenter un risque pour la santé humaine ou l’environnement FIGURE 76 Performances des systèmes décentralisés de traitement des eaux usées en Irlande, 2013-2018 44 34 27 22 18 18 6 26 30 22 24 23 15 21 19 23 34 25 17 12 10 9 3 16 19 15 12 10 9 8 3 11 62 55 46 43 42 40 31 46 Fosses septiques d’avant 1964 (n=261) Fosses septiques 1964-1979 (n=1 022) (n=1022) Fosses septiques 1980-2000 (n=2 113) (n=2113) Fosses septiques d’après 2000 (n=140) (n=140) Installations de traitement secondaire 1980-2000 (n=130) (n=130) Installations de traitement secondaire d’après 2000 (n=1 047) (n=1047) Installations de traitement tertiaire (n=67) Total (n=6 050) 0 50 30 40 60 70 10 20 Risque pour la santé humaine ou l’environnement Vidange inappropriée Déversement non autorisé dans les eaux de surface FuitePublication d’un avis d’information urbaines, faute de place. En revanche, les fosses septiques sont conçues pour être vidangées périodiquement. Les processus de décantation et anaérobies permettent de réduire les matières solides, mais pour continuer à fonctionner correctement, les fosses doivent être vidangées périodiquement. Pour ce faire, les ménages peuvent vider les fosses et les cuves eux-mêmes, payer un autre membre de la communauté pour le faire à leur place ou engager un prestataire professionnel. Les excreta extraits des fosses septiques et des latrines puis enterrés dans une fosse couverte sont considérés comme traités et gérés sur site. En revanche, les excreta qui sont enterrés dans une fosse non couverte ou déversés à ciel ouvert, dans des étendues d’eau ou autres sont considérés comme non gérés en toute sécurité. Tous les ménages n’ont pas accès à des services de vidange ou n’ont pas les moyens de payer pour ces services. La Figure 78 montre que bien que 40 % des fosses septiques et des latrines à fosse améliorées ont été vidangées en Iraq, les pratiques de vidange varient considérablement d’une région infranationale à une autre et entre les zones rurales et urbaines. Les fosses septiques et les latrines à fosse sont deux fois plus susceptibles d’être vidangées dans le Sud et le Centre de l’Iraq qu’au Kurdistan, allant de 71 % à Bagdad à 8 % dans la province d’Al-Muthanna. Dans les zones urbaines, près de la moitié des installations sur site sont vidangées, par rapport à moins d’un tiers dans les zones rurales. En zones urbaines, les latrines à fosse (54 %) sont plus susceptibles d’être vidangées que les fosses septiques (47 %), tandis qu’on observe peu de différence pour ce qui est de la vidange des installations améliorées des zones rurales. Les latrines à fosse non améliorées sont bien moins susceptibles d’être vidangées, que ce soit dans les zones urbaines (14 %) ou les zones rurales (6 %). 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 67 Les pratiques de vidange des installations d’assainissement sur site varient considérablement entre les pays disposant de données FIGURE 77 Pourcentage de fosses septiques et de latrines n’ayant jamais été vidangées et dont les déchets sont gérés sur place Les pratiques de vidange des fosses septiques et des latrines à fosse varient considérablement entre les zones urbaines et rurales, ainsi qu’entre les différentes régions infranationales d’Iraq FIGURE 78 Vidange des installations d’assainissement sur site, Iraq, 2018 (en %) Iraq 40 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 20 45 Pays Régions Gouvernorats Urbain/Rural Assainissement sur site en milieu urbain Assainissement sur site en milieu rural Fosses septiques Latrines à fosse améliorées Latrines à fosse non améliorées Urbain Rural Kurdistan Sud et Centre de l’Iraq Erbil Bagdad Al-Muthanna Fosses septiques Latrines à fosse améliorées Latrines à fosse non améliorées Po ur ce nt ag e de c uv es s ur s ite v id ée s 8 71 47 29 53 47 14 6 30 31 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Po ur ce nt ag e de la p op ul at io n ut ili sa nt u ne in st al la tio n d’ as sa in iss em en t s ur s ite q ui n ’a ur ai t j am ai s ét é vi dé e République populaire démocratique de Corée Niger Mali Sénégal Iraq Nigéria Djibouti Paraguay Sierra Leone Équateur République démocratique populaire lao Philippines 8989 83 76 74 6160 54 39 24 101 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS68 La Figure 79 présente les différentes méthodes utilisées pour éliminer les excreta extraits des fosses septiques et des latrines. Dans de nombreux pays, la plupart des cuves n’auraient jamais été vidangées, en particulier dans les zones rurales. En Sierra Leone, 76 % des systèmes des zones urbaines et 98 % des systèmes des zones rurales n’auraient jamais été vidangés. Le JMP considère les fosses septiques et les latrines desquelles sont extraits des excreta qui sont ensuite enterrés dans une fosse couverte comme gérées en toute sécurité, dès lors que les installations ne sont pas partagées. Au Nigéria, la vidange des fosses septiques et des latrines est deux fois plus fréquente dans les zones urbaines (20 %) que dans les zones rurales (9 %). Les excreta extraits des installations et déversés en plein air ou dans des étendues d’eau ne sont pas considérés comme gérés en toute sécurité. En République populaire démocratique de Corée, les excreta non traités sont collectés régulièrement et utilisés comme engrais dans les champs agricoles. Cette pratique est considérée comme non sécurisée à moins que les déchets ne soient traités de manière adéquate. Dans certains pays, de nombreux systèmes sont recensés comme se vidant « ailleurs/ne sait pas où », en particulier dans les zones urbaines. Ces systèmes sont également considérés comme étant peu sûrs et mettent en évidence le problème des matières fécales non gérées. Les cuves d’assainissement sur site utilisées par les ménages dont les excreta sont évacués hors site sont considérées comme vidangées et traitées en toute sécurité uniquement s’il peut être établi que les excreta extraits de la cuve sont transportés vers une usine de traitement pour recevoir au moins un traitement secondaire. Même si des informations utiles relatives à la vidange des cuves sont recueillies au travers des enquêtes auprès des ménages, les membres des ménages ne savent généralement pas ce qu’il advient des excreta une fois que ceux-ci sont évacués hors site. Pour cette raison, le JMP préfère utiliser des données provenant de sources administratives ou d’organes régulateurs pour estimer le pourcentage d’excreta extraits des fosses septiques, des latrines à fosse et d’autres installations améliorées sur site qui sont envoyés vers des usines de traitement hors site afin d’être traités. Les pays possèdent souvent des données sur le fonctionnement des usines de traitement, mais peu tiennent des registres centralisés sur les services de vidange qui permettraient de calculer la proportion des excreta extraits des cuves qui sont effectivement envoyés en traitement. Des données empiriques suggèrent que dans de nombreux pays, les prestataires de services de vidange déverseraient les boues dans des installations non destinées au traitement des boues fécales, telles que des décharges, ou simplement dans des étendues d’eau ou des cours d’eau. Au cours des années à venir, le JMP concentrera ses efforts sur l’accompagnement des pays dans la mise en œuvre de systèmes plus perfectionnés de suivi de la gestion en toute sécurité des installations d’assainissement sur site (voir Section 6). Peu de ménages déclarent avoir fait appel à des prestataires de services pour éliminer les excreta hors site FIGURE 79 Répartition des systèmes d’assainissement sur site ayant été vidangés des excreta en fonction de la méthode d’élimination choisie, ventilée par zones rurale et urbaine, dans un panel de pays, 2017 (en %) 40 21 16 4 14 4 13 10 2 7 4 7 3 4 1 11 6 45 67 69 84 80 95 76 98 2 44 70 1 6 3 5 5 1 2 20 9 6 2 11 6 5 1 1 1 18 9 1 1 2 85 96 1 3 20 0 40 60 80 100 Urbain Rural Urbain Rural Urbain Rural Urbain Rural Urbain Rural Urbain Rural Iraq Paraguay République démocratique populaire lao Sierra Leone République populaire démocratique de Corée Nigéria Déchets déversés à ciel ouvert ou dans des étendues d’eau Ne sait pas où les déchets ont été déversés Déchets enterrés dans une fosse couverte Déchets jamais vidés Ne sait pas si les déchets sont vidés Déchets vidés par un prestataire de service 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 69 Systèmes d’assainissement raccordés à un réseau d’égouts Boues acheminées vers des usines de traitement des eaux usées En 2017, 63 % de la population urbaine utilisait des toilettes raccordées à un réseau d’égouts. Entre 2000 et 2017, l’utilisation de toilettes raccordées à un réseau d’égouts a doublé en milieu rural, passant de 7 à 14 %, mais les ménages utilisent encore principalement des installations d’assainissement sur site. Les égouts sont destinés à éliminer les excreta des habitations en acheminant les matières fécales et les autres eaux usées domestiques (provenant par exemple des douches, baignoires, éviers et machines à laver le linge) vers les usines de traitement des eaux usées via le réseau d’égouts. Toutefois, une partie des excreta des ménages raccordés à un réseau d’égouts n’atteint pas les usines de traitement des eaux usées. Par ailleurs, toutes les eaux usées ne sont pas traitées. Les eaux usées peuvent suivre différents types de traitement et même si ces traitements sont classés comme primaires, secondaires ou tertiaires8 en fonction du processus technologique employé, les rapports nationaux n’utilisent pas systématiquement ces classifications. La plupart des pays établissent des rapports sur le type de traitements que les usines fournissent, mais certains utilisent des termes ambigus, tels que « traitement des 8 Recommandations internationales sur les statistiques de l’eau (ST/ESA/STAT/ SER.M/91), DESA, New York, 2012. eaux usées ». Seul un petit nombre de pays rend compte des performances des usines de traitement ou de la conformité des effluents avec les normes nationales relatives à la santé humaine et environnementale. Aux fins du suivi mondial, le JMP analyse des données sur le pourcentage d’eaux usées qui suivent un traitement secondaire ou supérieur et applique ce même pourcentage aux ménages dont les installations d’assainissement sont raccordées à un réseau d’égouts. Les effluents des usines de traitement primaire qui sont déversés dans les étendues d’eau avec un risque d’exposition très faible pour l’être humain (par exemple, via de longs émissaires marins) sont considérés comme gérés en toute sécurité. Les données sur la conformité des effluents des usines de traitement avec les normes sanitaires et environnementales ne servent pas à mesurer l’indicateur de la cible 6.2 des ODD relatif à « l’assainissement géré en toute sécurité », mais l’indicateur de la cible 6.3 relatif aux « eaux usées traitées en toute sécurité ». En 2017, 80 % des eaux usées des ménages suivaient au moins un traitement secondaire. La Figure 80 illustre les importantes disparités entre les pays disposant de données sur le pourcentage d’eaux usées traitées. La plupart des pays d’Afrique subsaharienne et d’Amérique latine et Caraïbes et au moins un pays dans chaque région ODD, à l’exception de la région Australie et Nouvelle-Zélande, traitaient moins de 50 % de leurs eaux usées en 2017. À l’échelle mondiale, 13 pays traitaient moins d’un quart de leurs eaux usées. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS70 Toutes les régions ODD, à l’exception de l’Australie et Nouvelle-Zélande, recensent des pays traitant moins de la moitié de leurs eaux usées domestiques FIGURE 80 Pourcentage d’eaux usées traitées dans des usines fournissant au moins un traitement secondaire. Remarque : pourcentage d’eaux usées traitées sur le volume total 94 80 50 48 47 100 100 100 99 95 85 48 42 30 95 90 83 30 71 45 42 32 32 31 29 25 21 17 16 98 82 56 55 54 48 46 42 35 34 33 26 25 22 21 15 100 100 100 100 100 100 99 99 96 94 92 72 72 70 68 59 45 40 16 16 14 11 100 100 100 100 100 100 100 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 98 98 97 97 96 96 95 95 94 92 92 89 84 83 83 83 82 75 72 68 67 61 40 30 28 20 8 8 0 20 40 60 80 100 Pourcentage d’eaux usées traitées en 2017 Australie et Nouvelle-Zélande Océanie Asie de l’Est et Asie du Sud-Est Asie centrale et Asie du Sud Afrique subsaharienne Amérique latine et Caraïbes Afrique du Nord et Asie occidentale Europe et Amérique du Nord Nouvelle-Zélande Australie Samoa Papouasie-Nouvelle-Guinée Samoa américaines Singapour République de Corée Japon Malaisie Hong Kong (Région administrative spéciale de Chine) Chine République démocratique populaire lao Philippines Mongolie Kazakhstan Kirghizistan Iran (République islamique d’) Inde Maurice Djibouti République-Unie de Tanzanie Mali Nigéria Eswatini Niger Sénégal Ouganda Sierra Leone Zimbabwe Barbade Chili Brésil Pérou Mexique Paraguay Costa Rica Cuba Jamaïque Honduras Porto Rico Équateur Venezuela (République bolivarienne du) Bolivie (État plurinational de) République dominicaine Colombie Arabie Saoudite Qatar Oman Koweït Chypre Bahreïn Émirats arabes unis Jordanie Tunisie Israël Azerbaïdjan Égypte Cisjordanie et bande de Gaza Turquie Yémen Iraq Arménie Maroc Algérie Libye Liban Géorgie Monaco Liechtenstein Îles Anglo-Normandes Autriche Andorre Suisse Portugal Belgique Finlande Suède Royaume-Uni République tchèque Slovénie Grèce Danemark Estonie Pologne Allemagne États-Unis d’Amérique Pays-Bas Luxembourg Italie Espagne Lituanie France Hongrie Slovaquie Malte Irlande Lettonie Roumanie Islande Canada Saint-Marin Bélarus République de Moldova Norvège Bulgarie Croatie Fédération de Russie Ukraine Albanie Bermudes Monténégro Serbie Bosnie-Herzégovine République de Macédoine du Nord 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 71 Plusieurs pays d’Amérique latine et Caraïbes et d’Europe ont enregistré des hausses importantes dans le pourcentage d’eaux usées traitées FIGURE 81 Pourcentage de la population utilisant des installations d’assainissement raccordées à un réseau d’égouts et des installations sur site dont les eaux usées sont traitées hors site, dans un panel de pays, 2000-2017 Au Mexique, les capacités des usines de traitement des eaux usées se mettent peu à peu au diapason des besoins des installations d’assainissement raccordées à un réseau d’égouts FIGURE 82 Évolution du pourcentage de la population raccordée à un réseau d’égouts et pourcentage des eaux usées suivant au moins un traitement secondaire, Mexique, 2000-2017 Tendances des services d’assainissement raccordés à un réseau d’égouts et gérés en toute sécurité en Amérique latine et aux Caraïbes Tendances des services d’assainissement raccordés à un réseau d’égouts et gérés en toute sécurité en Europe Po pu la tio n (e n % ) 2010 2015 2020 0 20 40 60 80 100 2000 2005 Raccordé au réseau d’égouts Eaux usées traitées 0 20 40 60 80 100 2000 2005 2010 2015 Brésil Chili Costa Rica Cuba République dominicaine Mexique Pérou Andorre Bosnie-Herzégovine République tchèque Estonie Hongrie Irlande Islande République de Moldova Norvège Pologne Roumanie Fédération de Russie Slovénie 0 20 40 60 80 100 2000 2005 2010 2015 La Figure 81 illustre l’évolution du pourcentage de la population des régions d’Amérique latine et Caraïbes et d’Europe reliée à un réseau d’égouts et dont les eaux usées suivaient au moins un traitement secondaire entre 2000 et 2017. Dans ces deux régions, la plupart des pays ont enregistré une augmentation progressive du pourcentage des excreta acheminés vers des usines de traitement des eaux usées pour suivre au moins un traitement secondaire. Andorre et le Chili ont enregistré les plus fortes augmentations. L’Islande, la Hongrie, l’Irlande, la Roumanie et le Mexique ont tous enregistré des augmentations de plus de 20 points de pourcentage. Au Mexique, l’utilisation d’installations raccordées à un réseau d’égouts est passée de 64 % en 2000 à 80 % en 2017 (Figure 82). Sur la même période, le pourcentage des excreta suivant au moins un traitement secondaire dans les usines de traitement des eaux usées a été multiplié par quatre (de 11 % à 43 %), réduisant ainsi petit à petit l’utilisation d’installations d’assainissement non gérées en toute sécurité. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS72 Encadré 14: Installations d’assainissement qui déversent les excreta dans des fossés ouverts FIGURE 83 Pourcentage de la population vivant dans des ménages ou des communautés qui utilisent des toilettes déversant les excreta dans des fossés ouverts 20 10 30 0 40 50 60 70 Urbain NationalRural Urbain NationalRural Urbain NationalRural Urbain NationalRural Timor-Leste 2016 Pakistan 2018 Bangladesh 2014 Indonésie 2016 Ménages : déversement des eaux usées dans un fossé ouvert/ailleurs Communautés : au moins un ménage déverse ses eaux usées dans un fossé ouvert/ailleurs 4 7 5 4 3 3 0 5 2 3 6 4 37 62 44 39 26 34 4 29 11 27 27 27 Le droit à l’assainissement signifie que les êtres humains ont non seulement le droit à des toilettes hygiéniques, mais aussi de ne pas être affectés pas les matières fécales non gérées. Ce droit est d’autant plus important pour les groupes pauvres et marginalisés qui ont tendance à être touchés de manière disproportionnée par les boues fécales et les eaux d’égout non gérées des autres ménages. Une approche des droits de l’homme relative à l’assainissement consiste donc à assurer le suivi des inégalités quant à l’exposition aux matières fécales et à les réduire progressivement. Par exemple, les données issues des enquêtes auprès des ménages montrent que dans certains pays, nombreuses sont les personnes à utiliser des toilettes qui se déversent dans un fossé ouvert. Les fossés ouverts ne constituent pas un moyen sûr de confiner les matières fécales et donc de les gérer en toute sécurité. Au Timor-Leste, même si seuls 7 % de la population urbaine utilisent des toilettes qui se déversent dans un fossé ouvert, 55 % vivent dans des communautés dans lesquelles au moins un ménage utilise des toilettes qui se déversent dans un fossé ouvert, exposant ainsi potentiellement de nombreux autres ménages du voisinage à des bactéries pathogènes (Figure 83). Une large partie de la population vit dans des communautés qui utilisent en partie des toilettes déversant les excreta dans des fossés ouverts Eaux usées non confinées/déversées sans traitement Les excreta produits par les ménages qui affirment être raccordés à un réseau d’égouts peuvent en réalité ne jamais atteindre les usines de traitement des eaux usées en raison d’un confinement inadapté, d’une anomalie de raccordement des installations d’assainissement du ménage au réseau d’égouts ou de fuites lors du transport des eaux usées dans le réseau d’égouts. Les matières fécales évacuées par les toilettes des ménages risquent de ne jamais atteindre le réseau d’égouts et de se déverser par exemple dans un fossé ouvert ou sur un terrain situé à proximité immédiate de l’habitation, exposant ainsi la communauté à des bactéries pathogènes. Dans certains pays, les enquêtes menées auprès des ménages déterminent si les eaux usées domestiques sont « déversées dans un fossé ouvert » ou « déversées ailleurs », ce qui permet d’évaluer le pourcentage de la population équipé d’installations d’assainissement raccordées à un réseau d’égouts qui sont inadaptées, ne garantissent pas le confinement efficace des excreta et ne sont donc pas considérées comme gérées en toute sécurité (Encadré 14). Par ailleurs, le JMP reconnaît que les excreta qui rejoignent effectivement un réseau d’égouts peuvent s’échapper des conduites ou être déversés avant d’atteindre une usine de traitement en raison de défaillances de pompe, de brèches, d’obstructions ou d’inondations, provoquant le déversement d’eaux usées non traitées dans l’environnement. De telles fuites sur les réseaux d’égouts sont difficiles à quantifier et concernent plusieurs groupes de population. À l’heure actuelle, un nombre insuffisant de pays dispose de données nationales permettant d’établir un suivi mondial. En l’absence de données nationales, le JMP estime que 100 % des excreta des ménages raccordés à un réseau d’égouts sont charriés jusqu’aux usines de traitement via le réseau. 5. RÉDUIRE LES INÉGALITÉS D’ACCÈS AUX SERVICES GÉRÉS EN TOUTE SÉCURITÉ 73 Entre 2000 et 2017, plusieurs milliards de personnes ont eu accès aux services WASH FIGURE 84 Pourcentage de la population utilisant les différents niveaux de services WASH en 2000 et 2017 (chaque unité représentant 10 millions de personnes) 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 12 % 710 millions 71 % 5,3 milliards 61 % 3,8 milliards 20 % 1,2 milliards 3 % 172 millions 4 % 2 % 144 millions 6 % 3 % 206 millions 19 % 1,4 milliards 2000 2017 6,2 milliards 7,6 milliards 6,2 milliards 7,6 milliards 7,6 milliards 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 21 % 1,3 milliards 45 % 3,4 milliards 9 % 673 millions 9 % 8 % 627 millions 29 % 2,2 milliards 2000 2017 2017 28 % 1,7 milliards 28 % 1,7 milliards 5 % 335 millions 17 % 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 60 % 4,5 milliards 18 % 1,4 milliards 22 % 1,6 milliards Eau de surface Non amélioré Limité De base Géré en toute sécurité 435 millions 256 millions Défécation en plein air Non amélioré Limité De base Géré en toute sécurité 1 milliards 701 millions Aucune installation Limité De base Évolution de la part de la population mondiale ayant accès aux services WASH La Figure 84 illustre le pourcentage de la population et le nombre de personnes qui utilisaient les différents niveaux de services d’approvisionnement en eau de boisson, d’assainissement et d’hygiène en 2000 et 2017. On constate que malgré les milliards de personnes qui ont eu accès à ces services au cours de cette période, des inégalités flagrantes persistent quant aux niveaux de services et une large proportion de la population est encore non desservie. En 2017, 4.5 milliards de personnes disposaient d’installations de base destinées au lavage des mains avec de l’eau et du savon à leur domicile. Par ailleurs, 1,6 milliard de personnes utilisaient des installations sans eau ni savon et 1,4 milliard ne possédaient aucune installation destinée au lavage des mains. Toutefois, les données disponibles étaient insuffisantes pour pouvoir estimer les tendances mondiales depuis 2000. Entre 2000 et 2017, la population mondiale a augmenté de 1,4 milliard de personnes. Sur cette même période, 1,6 milliard de personnes ont eu accès à des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité, 1,7 milliard à des services d’assainissement gérés en toute sécurité, 188 millions à des services de base d’approvisionnement en eau et 436 millions à des services de base d’assainissement. En moyenne, 283 000 personnes chaque jour ont gagné accès à au moins des services de base d’approvisionnement en eau et 338 000 personnes chaque jour ont gagné accès à au moins des services de base d’assainissement depuis 2000. Dans le même temps, le nombre total de personnes privées de services de base d’approvisionnement en eau et de services de base d’assainissement a diminué respectivement de 352 millions et 694 millions. Le nombre de personnes qui utilisaient des installations d’eau et d’assainissement non améliorées s’est réduit de près d’un tiers et la population pratiquant la défécation en plein air a presque été divisée par deux. Cependant, le nombre total de personnes ayant recours à des services limités a augmenté. En 2017, 292 millions de personnes supplémentaires partageaient avec d’autres ménages des installations d’assainissement améliorées et 35 millions de personnes de plus utilisaient des points d’eau améliorés dont le temps de trajet aller-retour dépassait 30 minutes. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS74 6. Renforcer le suivi Les enquêtes conduites auprès des ménages et les recensements peuvent recueillir de précieuses informations sur les types d’installations WASH qu’utilisent les ménages et sur le niveau de service qu’ils reçoivent, mais si les questions posées contiennent des incohérences ou des termes flous, ces outils ne seront que d’une utilité restreinte dans le cadre du suivi national et mondial. S’appuyer sur des questions harmonisées qui permettent une comparaison entre les enquêtes peut apporter une valeur ajoutée aux données collectées par le biais des enquêtes et des recensements et faciliter le suivi des indicateurs nationaux, régionaux et mondiaux. Depuis 2005, le JMP collabore avec des bureaux de statistique, des programmes d’enquêtes internationaux et des spécialistes WASH en poursuivant l’objectif d’élaborer des ensembles harmonisés de questions essentielles permettant le suivi des services WASH dans les enquêtes et les recensements ; à cet égard, la qualité et la comparabilité des ensembles de données n’ont cessé de s’améliorer. Après l’adoption des ODD, le JMP a examiné et mis à jour les questions essentielles recommandées pour le suivi des services WASH dans les enquêtes auprès des ménages, et a élaboré de nouveaux ensembles de questions essentielles pour assurer le suivi des services WASH dans les écoles et les établissements de santé (Encadré 15). Il propose également des questions plus approfondies pour les pays ou les programmes qui ont la capacité de collecter plus d’informations que celles prévues par les questions essentielles. Encadré 15: Questions essentielles du JMP destinées au suivi des services WASH au sein des ménages, des écoles et des établissements de santé Questions essentielles destinées aux ménages, aux écoles et aux établissements de santé Dans le cadre du suivi des services WASH au sein des ménages, le JMP recommande un ensemble de 14 questions essentielles1, comprenant de nouvelles questions sur la disponibilité et la qualité de l’eau de boisson, sur la vidange des fosses septiques et des latrines à fosse et sur la disponibilité à domicile d’installations destinées au lavage des mains avec eau et savon. La mise à jour 2018 de ces questions fournit des notes plus complètes visant à aider les enquêteurs à catégoriser les installations WASH de façon uniforme. Elle recommande également de nouvelles questions essentielles sur le suivi de l’hygiène menstruelle. Dans le cadre du suivi des services WASH de base dans les écoles, le JMP recommande d’intégrer sept questions essentielles aux évaluations des établissements scolaires ou aux systèmes d’information sur la gestion de l’éducation (SIGE)2. Il existe cinq principaux indicateurs des services WASH dans les établissements de santé : l’eau, l’assainissement et l’hygiène, mais aussi la gestion des déchets biomédicaux et le nettoyage de l’environnement. Le JMP recommande un ensemble de 16 questions essentielles pour assurer le suivi de ces services de base dans le cadre d’évaluations élargies des établissements de santé3. 1 Organisation mondiale de la Santé et Fonds des Nations Unies pour l’enfance, Core questions on drinking water, sanitation and hygiene for household surveys: 2018 update, UNICEF et OMS, New York, 2018 <https://washdata.org/report/jmp-2018-core-questions-household- surveys-fr>. 2 Fonds des Nations Unies pour l’enfance et Organisation mondiale de la Santé, Questions et indicateurs de base destinés au suivi de l’approvisionnement en eau, de l’assainissement et de l’hygiène (EAH) dans les écoles dans le cadre des objectifs de développement durable, UNICEF et OMS, New York, 2016 <https://washdata.org/report/core- questions-monitoring-wash-in-schools-2018-fr>. 3 Organisation mondiale de la Santé et Fonds des Nations Unies pour l’enfance, Questions et indicateurs de base destinés au suivi de l’approvisionnement en eau, de l’assainissement et de l’hygiène (EAH) au sein des établissements de soins de santé (ESS) dans le cadre des objectifs de développement durable, OMS et UNICEF, Genève, 2018 <https://washdata.org/report/jmp-2018-core-questions-monitoring- winhcf-fr>. 6. RENFORCER LE SUIVI 75 Qualité de l’eau de boisson La principale difficulté à laquelle font face de nombreux pays lorsqu’ils souhaitent rendre compte des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés de manière sûre est le manque de données représentatives sur la qualité de l’eau de boisson. Et lorsque les données existent, elles sont rarement ventilées par population urbaine/rurale. En 2019, 117 pays possédaient des données nationales sur la qualité de l’eau, mais seuls 55 pays disposaient de données sur les zones urbaines et 34 pays de données sur les zones rurales. Il est fréquent que les données relatives à la qualité de l’eau proviennent de systèmes de surveillance de la santé publique ou d’organismes de réglementation qui se concentrent sur l’approvisionnement en eau par canalisations des zones urbaines. Le JMP utilise de telles données lorsqu’au moins 80 % de la population bénéficie d’un approvisionnement en eau par canalisations, mais les programmes de surveillance ne prennent souvent pas en compte les petits systèmes de distribution par canalisations et sont donc susceptibles de surestimer la sécurité sanitaire de l’eau. Idéalement, les pays doivent s’assurer que tous les systèmes d’approvisionnement en eau privés et publics appliquent des approches de gestion des risques et vérifient la sécurité sanitaire de l’eau au moyen de contrôles de routine effectués sur tous les types de systèmes d’approvisionnement. Par exemple, le personnel de l’Inspection de l’eau potable du département de l’Environnement d’Irlande du Nord contrôle chaque année les systèmes d’approvisionnement privés, y compris les petits systèmes de distribution qui fournissent moins de 10 m3/jour, même si ces systèmes alimentent moins de 1 % de la population. En 2017, ces contrôles ont révélé que 4 % des systèmes d’approvisionnement privés étaient contaminés par la bactérie E. coli, par rapport à moins de 1 % des systèmes d’approvisionnement publics1. Dans les pays qui ne disposent pas de programmes indépendants fiables de surveillance de la qualité de l’eau, les enquêtes nationales auprès des ménages sont l’occasion de collecter des données sur la qualité de l’eau approvisionnée par tous les types de systèmes utilisés par les sous-groupes de population (voir Section 5). Chaque année, l’équipe du JMP soutient 15 à 20 de ces enquêtes et s’efforce d’améliorer les kits portables utilisés et de faire baisser leur prix. À mi-chemin entre la surveillance réglementaire de routine et les enquêtes auprès des ménages se trouve l’approche de l’Évaluation rapide de la qualité de l’eau de boisson (Rapid Assessment of Drinking Water Quality [RADWQ])2 au cours de laquelle les autorités de santé publique réalisent des évaluations sur le terrain de plusieurs systèmes d’approvisionnement en eau, choisis de façon aléatoire, afin de représenter au mieux la combinaison des systèmes d’approvisionnement utilisée dans le pays. En 2016, l’Institut de santé publique serbe a réalisé une enquête de ce type, avec le soutien du Centre européen de l’environnement et de la santé de l’OMS, dans le cadre de laquelle il a effectué des contrôles sanitaires et mesuré la qualité chimique et microbiologique de l’eau dans 1318 systèmes de distribution 1 Drinking water quality in Northern Ireland, 2017 ; rapport de l’Inspection de l’eau potable d’Irlande du Nord, département de l’Environnement, Belfast, 2017. Disponible à l’adresse suivante : <www.daera-ni.gov.uk/publications/drinking-water- quality-northern-ireland>. 2 Organisation mondiale de la Santé et Fonds des Nations Unies pour l’enfance, Rapid assessment of drinking-water quality: A handbook for implementation, OMS et UNICEF, Genève, 2012. Disponible à l’adresse suivante : <www.who.int/water_ sanitation_health/publications/rapid_assessment/en>. En Serbie, les systèmes d’approvisionnement ayant obtenu un score plus élevé sur l’échelle de risque à la suite des contrôles sanitaires étaient également plus susceptibles d’être contaminés FIGURE 85 Systèmes d’approvisionnement en eau, ventilés par risque de contamination et par score attribué lors du contrôle sanitaire, Serbie, 2017 (en %) 73 67 59 25 0 20 40 60 80 100 0-2 3-5 6-8 9-10 Po ur ce nt ag e de s er vi ce s d’ ap pr ov isi on ne m en t en e au c on tr ôl és Score attribué par le contrôle sanitaire >100 / 100 mL 11-100 / 100 mL 1-10 / 100 mL <1 / 100 mL par canalisations et systèmes d’approvisionnement individuels en milieu rural. Au total, un système d’approvisionnement en eau sur trois (33 %) était contaminé par la bactérie E. coli et les systèmes ayant obtenu un score plus élevé sur l’échelle de risque à la suite des contrôles sanitaires étaient plus susceptibles d’être contaminés (Figure 85)3. La méthode d’évaluation rapide a permis d’identifier les principales causes de contamination et d’accorder la priorité aux activités d’amélioration de la qualité de l’eau. Les autorités de santé publique ont ainsi été en mesure de cibler les systèmes qui nécessitaient une attention et un encadrement accrus. Les résultats de l’enquête ont étayé les efforts d’amélioration de la gestion de la qualité de l’eau dans les petits systèmes, notamment en encourageant la mise en œuvre d’une approche de planification de la sécurité sanitaire de l’eau. À la suite de l’étude, le gouvernement serbe a préparé une nouvelle loi qui obligera tous les responsables de systèmes d’approvisionnement en eau de Serbie qui produisent au moins 10 m3 d’eau par jour à appliquer une approche d’évaluation et de gestion des risques pour garantir une production sûre de l’eau et une distribution en toute sécurité de l’eau potable aux ménages. Dans de nombreux pays, l’eau en bouteille ou conditionnée constitue une part importante et croissante de l’approvisionnement en eau de boisson, en particulier dans les zones urbaines. Lorsque des ménages déclarent avoir recours à l’eau en bouteille comme principale source d’eau de boisson, les enquêtes doivent recueillir des données sur la qualité microbiologique de l’eau en bouteille afin de pouvoir déterminer si ces ménages ont accès à des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité. Ces données peuvent être collectées dans le cadre des enquêtes auprès des ménages, mais sont fournies dans l’idéal par des organismes de réglementation qui examinent et analysent régulièrement les eaux en bouteille. Étant donné que l’eau en bouteille n’est sans doute 3 Jovanović, D, et al., « Rapid assessment of drinking-water quality in rural Serbia: Overcoming the knowledge gaps and identifying the prevailing challenges », Public Health Panorama, 3(2) 175-185, 2017. Disponible à l’adresse suivante : <www.euro. who.int/en/publications/public-health-panorama/journal-issues/volume-3,-issue-2,- june-2017/original-research2>. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS76 Les contrôles sanitaires peuvent identifier les installations sur site qui ne garantissent pas le confinement efficace des excreta FIGURE 86 Formulaires de contrôle sanitaire pas utilisée pour tous les autres besoins domestiques, tels que la cuisine et le ménage, il convient de recueillir également des informations sur l’accessibilité et la disponibilité des systèmes d’approvisionnement en eau pour les autres usages domestiques. Dans la pratique, de telles données ne sont pas toujours disponibles et le JMP étudie actuellement les différents moyens d’améliorer l’établissement de comptes rendus sur les services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité dans les environnements où les populations dépendent de l’eau en bouteille. Assainissement sur site géré en toute sécurité Plusieurs pays, quel que soit leur stade de développement, peinent à mettre en œuvre des systèmes de collecte de données de routine et d’établissement de rapports sur le bon fonctionnement des systèmes d’assainissement non raccordés à un réseau d’égouts. Sachant que près de la moitié de la population mondiale qui a recours à des installations d’assainissement améliorées utilise ces systèmes (voir Section 5), ces difficultés engendrent un manque criant de données pour le suivi national et mondial des services d’assainissement gérés en toute sécurité. Le JMP collabore actuellement avec les gouvernements nationaux pour améliorer les méthodes de collecte des données, que ce soit par le biais des enquêtes auprès des ménages ou via les mécanismes de surveillance des autorités responsables de réglementer les systèmes d’assainissement. Les enquêtes auprès des ménages s’adaptent aux ODD en intégrant de nouvelles questions relatives au confinement ou à la vidange des excreta des installations de stockage sur site, telles que les fosses septiques ou les latrines à fosse. Ces questions sont nécessairement simplifiées, car on ne peut pas s’attendre à ce que les équipes d’enquêteurs et les membres des ménages sondés soient en mesure de donner des informations techniques détaillées sur la conception des installations d’assainissement sur site. Néanmoins, il est possible d’établir des évaluations plus approfondies en s’appuyant sur les formulaires de contrôle sanitaire élaborés dans le cadre des Lignes directrices OMS relatives à l’assainissement et la santé de 2018 (Figure 86) et destinés à être utilisés par des personnes sans connaissances techniques détaillées particulières. Les spécialistes du secteur, tels que les inspecteurs de la santé publique, pourraient réaliser des contrôles plus détaillés qui permettraient de collecter des informations plus fiables sur le confinement et le fonctionnement efficaces des systèmes de stockage et de traitement sur site. De tels contrôles peuvent être mis en œuvre sur une base régulière ou dans le cadre d’événements spécifiques, tels que la construction de bâtiments ou l’achat et la vente de propriétés. Enfin, il convient d’étoffer le corpus d’exemples qui permettra de quantifier le volume d’excreta transportés depuis les installations de stockage sur site vers les installations de traitement hors site, ainsi que le niveau de traitement réservé à ces boues fécales, que ce soit dans une usine de traitement dédiée aux boues fécales ou dans une usine de traitement des eaux usées, avec l’ensemble des eaux d’égout. 6. RENFORCER LE SUIVI 77 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS78 Au cours des quatre prochaines années, le JMP concentrera ses efforts sur un petit nombre de pays dans lesquels il élaborera et mettra à l’essai des indicateurs et des méthodes de collecte de données que les municipalités et d’autres institutions responsables de la surveillance des systèmes d’assainissement pourront utiliser afin de mieux comprendre le niveau de sécurité imparti à la gestion des installations d’assainissement sur site. Accessibilité financière des services WASH L’Observation générale 15 déclare : « Le prix des services doit être établi sur la base du principe de l’équité... L’équité exige que l’eau ne représente pas une part excessive des dépenses des ménages les plus pauvres par rapport aux ménages plus aisés »4. En 2018, le JMP ainsi que l’analyse et l’évaluation mondiales sur l’assainissement et l’eau potable d’ONU-Eau (GLAAS) ont lancé une initiative commune visant à examiner les méthodes et les indicateurs de suivi de l’accessibilité financière des services WASH. La coalition a mis sur pied un groupe d’experts composé d’universitaires, d’organes régulateurs, d’avocats, de citoyens et d’organisations internationales. Ce groupe mène actuellement des études de cas dans six pays pour vérifier la validité des différentes mesures et pour évaluer la disponibilité des données qui pourraient potentiellement être utilisées aux fins du suivi national et mondial. Pour mesurer et suivre l’accessibilité financière des services WASH, il convient de comprendre l’interaction entre ces trois principales dimensions : 1. Les dépenses engagées par l’utilisateur pour les services WASH, y compris les dépenses en capital liées à l’acquisition d’une nouvelle infrastructure ou au raccordement au réseau, au fonctionnement continu et à l’entretien, aux produits connexes tels que les cuves, le savon et les produits de nettoyage, ainsi que les coûts non monétaires tels que le temps passé à collecter de l’eau ou à effectuer les trajets liés à l’assainissement. Les dépenses de l’utilisateur dépendent de multiples facteurs, comme le contexte géographique, l’infrastructure existante, l’efficacité du prestataire de services, la concurrence sur le marché, le niveau de corruption, le nombre et les types de points d’eau disponibles pour l’utilisateur, ainsi que les niveaux de subvention. 2. Le pouvoir d’achat de l’utilisateur, qui dépend à la fois de ses revenus (salaire, transferts monétaires ou paiements en nature) et du niveau de richesse du ménage (actifs, biens fonciers et épargne), et qui peut inclure tout élément permettant à l’utilisateur de mobiliser des ressources pour financer les services WASH. 4 Nations Unies, Observation générale 15, Le droit à l’eau (vingt-neuvième session, 2002), Nations Unies. Doc. E/C.12/2002/11, paragraphes 26-27, 2003. Disponible à l’adresse suivante : < https://www2.ohchr.org/english/issues/water/docs/CESCR_ GC_15.pdf>. 3. Les autres biens et services essentiels que l’utilisateur doit déjà payer. Ils permettent de définir le budget disponible pour payer les services WASH. Si le coût des autres biens et services est moindre, l’utilisateur disposera de plus de fonds pour financer les services WASH. L’initiative a défini cinq grandes questions qui constituent la base des études de cas menées actuellement au Cambodge, au Ghana, au Mexique, au Pakistan, en Ouganda et en Zambie : 1. Quel est le pourcentage des dépenses totales des ménages consacré aux services WASH ? 2. Dans quelle mesure la demande des ménages pour les services WASH évolue-t-elle en fonction des variations de prix ? 3. Quelle est la réponse des ménages lorsqu’ils sont interrogés directement sur leurs besoins et leurs préférences quant aux services WASH ? 4. Dans quelle mesure les services WASH sont-ils pris en compte dans la définition du seuil de pauvreté et clairement pris en considération dans les politiques publiques visant à combattre la pauvreté ? 5. Quelle est la solution proposée par les gouvernements ou les prestataires de services en vue de garantir l’accessibilité financière des services WASH pour tous ou pour une partie de la population ? L’un des principaux objectifs des études de cas nationales est d’approfondir la première question qui a déjà servi d’indicateur à des évaluations antérieures de l’accessibilité financière réalisées par des organisations internationales, des gouvernements et des services publics. Néanmoins, les questions importantes suivantes doivent être examinées afin de définir au mieux le numérateur et le dénominateur : Les coûts doivent-ils être fondés sur les dépenses actuelles déclarées ou sur les dépenses nécessaires pour obtenir un niveau de services minimum ? Doivent-ils prendre en compte le temps passé à collecter de l’eau ou le temps nécessaire au trajet vers/depuis un point de défécation en plein air ou une installation sanitaire partagée ? Le dénominateur doit-il tenir compte du revenu ou les dépenses totales sont-elles suffisantes ? Les enquêtes sur les dépenses des ménages omettent généralement les investissements de capitaux et les coûts de réhabilitation, sous-estimant ainsi le coût total des services WASH. La disponibilité des données est donc également un élément important à prendre en compte. 6. RENFORCER LE SUIVI 79 Le coût total du niveau de services de base peut largement dépasser les dépenses courantes, en particulier pour les plus pauvres FIGURE 87 Part des services WASH sur le total des dépenses d’après les coûts déclarés et estimés des services de base Remarque : l’estimation par quintiles de revenu s’appuie sur les données des dépenses par habitant. 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Les plus pauvres Pauvres Intermédiaires Riches Les plus riches Po ur ce nt ag e su r l es d ép en se s to ta le s du m én ag e Dépenses actuelles déclarées comme étant consacrées au fonctionnement et à l’entretien des services WASH Estimation des dépenses de fonctionnement et d’entretien nécessaires pour accéder aux services WASH de base Estimation des dépenses totales nécessaires pour accéder aux services WASH de base (y compris les dépenses en capital et le temps consacré) L’analyse préliminaire du Ghana (Figure 87) montre que si seules les dépenses déclarées sont prises en compte en tant que pourcentage des dépenses totales, alors les ménages des quintiles pauvres ne semblent pas être touchés de manière disproportionnée. En revanche, lorsque l’analyse tient compte des dépenses totales nécessaires pour obtenir un niveau de services « de base » et du temps passé pour accéder aux services, l’accessibilité financière aux services WASH diminue considérablement, en particulier pour les plus pauvres. Ce constat sous-entend que les évaluations qui négligent les coûts annuels récurrents et les coûts moyens annualisés liés à l’accès aux services de base ou le temps moyen requis pour accéder à ces services pourraient fortement modifier le rapport entre le niveau de revenu et l’accessibilité financière des services WASH. L’étude de cas du Ghana laisse penser qu’il serait très difficile pour les ménages à faible revenu d’augmenter leurs dépenses pour pouvoir accéder au niveau de services WASH de base. Par exemple, pour les ménages les plus pauvres, le poste budgétaire des services WASH serait égal au poste budgétaire actuel du logement et deux fois supérieur aux dépenses consacrées actuellement à l’éducation. Il est peu probable que ces ménages puissent assumer de tels coûts et il ne serait pas souhaitable qu’ils réduisent leurs dépenses consacrées aux autres besoins fondamentaux, tels que le logement, l’éducation, la santé ou la nourriture. Apparaît alors un besoin continu de subventions publiques ou de subventions croisées, sous une forme ou une autre, pour les ménages les plus pauvres et les plus vulnérables afin de s’assurer que leur accès financier aux services WASH ne soit pas compromis. En outre, les ménages les plus pauvres sont plus susceptibles de collecter de l’eau à faible coût à des points d’eau éloignés et non fiables et de subir les désagréments liés à l’utilisation de latrines publiques ou à la pratique de la défécation en plein air. Lorsque les évaluations prennent en compte la valeur du temps passé à collecter de l’eau5, le coût total de l’accès aux services WASH augmente considérablement pour les ménages à faible revenu. Sans doute les coûts des services WASH pour les ménages les plus pauvres seraient-ils encore plus élevés si l’on prenait en compte les coûts non monétaires liés à un faible niveau de services WASH, telles que les corvées, en particulier pour les femmes et les filles, et les frais de santé engendrés par la consommation d’eau contaminée. Cette analyse préliminaire montre clairement que l’indicateur d’accessibilité financière le plus valable est celui qui prendrait en compte l’ensemble des coûts nécessaires pour que tous les ménages puissent accéder à un niveau de services minimum communément admis, mais, à cette fin, les équipes responsables des évaluations doivent disposer de données fiables sur les dépenses des ménages et sur les coûts des services WASH pour les populations concernées. Les travaux se poursuivent pour mettre à l’essai ces indicateurs dans un nombre accru de pays avant d’émettre des recommandations aux fins du suivi national et mondial. 5 Aucune donnée n’était disponible sur le temps passé à effectuer les trajets liés à l’assainissement. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS80 Annexe 1: Méthodes Depuis sa création en 1990, le JMP a joué un rôle capital dans l’élaboration des normes mondiales visant à mesurer les progrès accomplis en matière d’eau de boisson, d’assainissement et d’hygiène et a produit des mises à jour régulières sur les tendances nationales, régionales et mondiales. Le JMP convoque régulièrement des groupes de travail constitués de spécialistes afin qu’ils prodiguent des conseils d’ordre technique sur des questions précises et des problèmes d’ordre méthodologique liés au suivi WASH. Par ailleurs, il a créé un Groupe consultatif d’orientation stratégique qui dispense un avis indépendant sur l’amélioration constante du JMP pour en faire une source fiable de données mondiales sur l’WASH1. Ci-après figure un bref résumé de la méthode utilisée par le JMP dans le cadre de la mise à jour 2019. À l’exception de quelques changements mineurs (voir l’encadré A-1), celle-ci est identique à la méthode utilisée par le JMP pour la mise à jour 20172. La méthode utilisée dans le présent rapport pour établir les estimations nationales, régionales et mondiales sera décrite plus précisément dans la prochaine note méthodologique. 1 Pour de plus amples informations, veuillez consulter le site Internet du JMP https:// washdata.org 2 Organisation mondiale de la Santé et Fonds des Nations Unies pour l’enfance, JMP methodology: 2017 update and SDG baselines, OMS et UNICEF. <https://washdata. org/sites/default/files/documents/reports/2018-04/JMP-2017-update-methodology. pdf>. Collecte et analyse des données Pour établir des estimations, le JMP commence par rassembler des sources de données nationales contenant des informations sur les services d’eau et d’assainissement délivrés aux ménages et sur la disponibilité d’installations destinées au lavage des mains à domicile. En fonction du type d’infrastructures d’approvisionnement en eau de boisson et d’assainissement utilisé par les ménages, le JMP considère que les populations utilisent : des installations améliorées ou non améliorées ou aucune installation (Tableau A-1). Les points d’eau améliorés sont ceux qui, par la nature de leur conception et de leur construction, ont le potentiel de fournir de l’eau sans risque sanitaire, tandis que les installations d’assainissement améliorées désignent les installations conçues pour empêcher de façon hygiénique le contact des populations avec les excreta. Le JMP collecte également des données sur le niveau de services reçu par les ménages afin de répartir la population qui utilise des installations améliorées en sous-groupes, selon qu’elle utilise des services d’approvisionnement en eau et d’assainissement limités, de base ou gérés en toute sécurité. Par ailleurs, il recueille des informations sur la disponibilité d’installations à domicile destinées au lavage des mains pourvues d’eau et de savon afin de classer les populations en la matière : aucune installation ou installations limitées ou installations de base. Eau de boisson Assainissement Installations améliorées Approvisionnement en eau par canalisations • Eau du robinet dans le logement, dans la cour ou sur le terrain • Bornes-fontaines publiques Approvisionnement en eau sans canalisation • Forages/puits tubulaires • Puits et sources protégés • Eau de pluie • Eau conditionnée, y compris l’eau en bouteille et en sachet • Eau livrée, y compris par camions-citernes et charrettes Réseau d’assainissement • Toilettes à chasse d’eau manuelle et mécanique raccordées à un réseau d’égouts Assainissement sur site • Toilettes à chasse d’eau manuelle et mécanique ou latrines raccordées à une fosse septique ou une fosse • Latrines à fosse améliorées avec ventilation • Latrines à fosse avec dalle • Toilettes à compostage, y compris les latrines à double fosse et les systèmes à cuve Installations non améliorées Approvisionnement en eau sans canalisation • Puits et sources non protégés Assainissement sur site • Latrines à fosse sans dalle • Latrines suspendues • Latrines à seau Aucune installation Eau de surface Défécation en plein air TABLEAU A-1 Classification des types d’installations améliorées et non améliorées selon le JMP ANNEXE 1 : MÉTHODES 81 Sources de données nationales utilisées pour le rapport 2019 du JMP FIGURE A-1 Nombre de sources de données utilisées pour élaborer le rapport 2019 du JMP 4,000 3,000 2,000 1,000 0 Recensements Enquêtes auprès des ménages Données administratives Autres Eau de boisson Assainissement Hygiène WASH 155 955 1473 294 45 1075 1393 288 45 1552 312 1797 1 145 La mise à jour 2019 du JMP s’appuie sur 4 861 sources de données nationales, dont 3 838 ont servi à produire des estimations (Figure A-1). Un nombre de données similaire a été utilisé pour établir les estimations sur les services d’approvisionnement en eau de boisson (n=2 878) et les services d’assainissement (n=2 801), tandis que les données disponibles sur l’hygiène étaient relativement moindres (n=146). Environ la moitié des données utilisées pour fournir ces estimations provenait de sources administratives, qui constituent une importante source d’informations sur le traitement des eaux usées et sur la disponibilité et la qualité de l’eau de boisson. La plupart de ces sources de données ont été recueillies directement à partir de rapports publiés par les autorités nationales, notamment les bureaux de statistique, les ministères et les organes régulateurs. Les programmes régionaux, tels que le Protocole OMS/CEE-ONU sur l’eau et la santé dans la région européenne, l’Office de statistique de l’Union européenne (EUROSTAT), l’International Benchmarking Network (IB-NET) et l’initiative OMD+ pour les pays arabes, représentent également des ressources importantes pour la collecte de données nationales sur la qualité de l’eau de boisson et le traitement des eaux usées. Les données démographiques utilisées dans le présent rapport, y compris concernant la part de la population urbaine et de population rurale, sont celles publiées par la Division de la population des Nations Unies. Les données sur les populations nationales ont été tirées de la version révisée en 2017 du rapport Perspectives de la population dans le monde, tandis que le pourcentage de la population vivant en milieu rural est issu de la révision 2018 des Perspectives de l’urbanisation mondiale. Estimations nationales Pour chaque pays, le JMP développe des estimations relatives aux indicateurs des services WASH en ajustant la droite de régression aux données recueillies, en remontant jusqu’à 2000. Il utilise une simple régression linéaire pour estimer le pourcentage de la population ayant accès aux points d’eau suivants : • points d’eau améliorés • eau de surface ainsi que le pourcentage de la population qui recourt aux installations d’assainissement et aux pratiques suivantes : • types d’installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) • défécation en plein air Le reste de la population utilise respectivement des points d’eau non améliorés et des installations d’assainissement non améliorées. Le JMP réalise également des régressions linéaires séparées pour des types d’installations améliorées spécifiques : eau de boisson acheminée par canalisations, installations raccordées à un réseau d’égouts et fosses septiques. Le reste de la population qui utilise des installations améliorées est considéré comme ayant accès à des points d’eau améliorés sans canalisation ou des latrines et d’autres installations d’assainissement améliorées. Le JMP réalise aussi des régressions linéaires séparées pour distinguer les services de base des services limités s’agissant de l’approvisionnement en eau de boisson et d’assainissement. Les ménages qui partagent avec d’autres ménages une installation d’assainissement améliorée sont soustraits des estimations de la population qui utilise des installations d’assainissement améliorées, afin de produire des estimations de la population ayant accès au moins à des services de base d’assainissement. De même, le JMP a établi une estimation du pourcentage de la population qui utilise des points d’eau améliorés dont le temps de trajet aller-retour dépasse 30 minutes. Ce chiffre est soustrait des estimations relatives aux points d’eau améliorés, afin d’estimer la population ayant accès au moins à des services de base d’approvisionnement en eau de boisson3. Le JMP utilise la régression linéaire pour estimer les installations de base destinées au lavage des mains à partir des données sur la population ayant accès à domicile à des installations destinées au lavage des mains avec eau et savon. Il utilise des régressions séparées pour les zones urbaines et les zones rurales ; les estimations de la population qui en résultent sont combinées afin de produire des estimations nationales sur les services de base. Les fichiers nationaux du JMP fournissent un registre complet des sources originales de chaque donnée, ainsi que des régressions linéaires utilisées pour produire les estimations4. 3 Puisque les services d’approvisionnement en eau potable et d’assainissement gérés en toute sécurité répondent aux critères des services de base , les statistiques relatives à la population ayant accès à des services de base incluent souvent les personnes bénéficiant de services gérés en toute sécurité. Le JMP utilise le terme « au moins à des services de base » afin d’indiquer clairement que les statistiques prennent en compte les populations qui ont accès soit à des services de base , soit à des services gérés en toute sécurité. 4 Les fichiers nationaux du JMP sont disponibles au téléchargement à l’adresse suivante : https://www.washdata.org PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES 2000-2017 / GROS PLAN SUR LES INÉGALITÉS82 Encadré A-1: Changements apportés à la méthode utilisée par le JMP pour la mise à jour 2019 1. Augmentation du nombre de sources de données utilisés pour générer des estimations, de 3 408 à 3 838 2. Analyse des tendances des services d’approvisionnement en eau de boisson et d’assainissement gérés en toute sécurité, fondées sur les données disponibles 3. Analyse des tendances des services d’approvisionnement en eau de boisson et d’assainissement limités pour les pays qui disposent de données suffisantes afin d’évaluer les variations du pourcentage de la population qui a accès à des services d’approvisionnement en eau de boisson et d’assainissement améliorés ne répondant pas aux critères des services de base 4. Modification de l’hypothèse implicite relative au confinement des fosses septiques (50 % de confinement) et au traitement des boues fécales dans les pays où la majorité de la population utilise des systèmes d’assainissement raccordés à un réseau d’égouts (traitement des boues fécales = traitement des eaux usées) 5. Indication des pourcentages de la population qui utilisent les différents types d’installations d’assainissement (égouts, fosses septiques, latrines ou autres installations améliorées), y compris des utilisateurs des installations partagées, afin de permettre une meilleure comparabilité avec les indicateurs de suivi de la cible 6.3 des ODD et de faciliter la comparaison avec les estimations nationales relatives à ces indicateurs. Alors que les données nécessaires pour estimer l’accès aux services de base d’approvisionnement en eau, d’assainissement et d’hygiène sont disponibles pour la plupart des pays, le JMP n’a pas été en mesure de recueillir suffisamment de données pour établir une estimation des services d’approvisionnement en eau de boisson et d’assainissement gérés en toute sécurité dans tous les pays. Le JMP ne produit des estimations nationales que lorsque des données sont disponibles pour au moins 50 % de la population concernée. Pour calculer les services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité, le JMP utilise la régression linéaire qui lui permet d’estimer indépendamment le pourcentage de points d’eau améliorés utilisés, selon qu’ils sont : • accessibles à domicile, • disponibles au besoin, et • exempts de contamination Ces valeurs sont multipliées par la part de la population qui utilise des points d’eau améliorés afin d’évaluer les populations qui utilisent des points d’eau améliorés accessibles à domicile, disponibles au besoin et exempts de contamination. Le JMP utilise alors la plus faible de ces trois valeurs pour estimer la couverture des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité. De nombreux pays ne disposent pas de données sur au moins l’un des critères des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité. Le JMP ne procède à des estimations nationales que lorsqu’il dispose de données sur la qualité de l’eau de boisson et sur au moins l’un des autres critères (accessibilité et disponibilité). Pour calculer les services d’assainissement gérés en toute sécurité, le JMP utilise la régression linéaire qui lui permet d’évaluer le pourcentage d’installations d’assainissement améliorées desquelles : • les excreta sont traités et gérés sur site, ou • les excreta sont vidangés et traités hors site, ou • les eaux usées sont traitées hors site Ces valeurs sont multipliées par la part de la population qui utilise des installations d’assainissement améliorées raccordées à un réseau d’égouts ou sur site qui ne sont pas partagées, puis additionnées pour produire des estimations de la population totale qui utilise des services d’assainissement gérés en toute sécurité. De nombreux pays manquent de données sur le traitement des eaux usées ou le traitement des excreta provenant d’installations d’assainissement sur site. Le JMP n’établit une estimation nationale que lorsque des données concernant le principal type de système d’assainissement sont disponibles. Si aucune information n’est disponible sur le type de système d’assainissement secondaire, le JMP considère que 50 % de la population a accès à des services gérés en toute sécurité. Estimations régionales et mondiales Le JMP n’établit des estimations régionales et mondiales des services WASH de base que lorsqu’il dispose de données pour au moins 50 % de la population concernée. Il calcule les moyennes pondérées en fonction de la population pour les zones rurales et urbaines de chaque région5 et les assigne aux pays qui ne disposent pas d’estimation nationale pour l’année de référence. Le JMP n’utilise pas de statistiques « imputées » pour établir les estimations nationales. Les populations qui utilisent des services de base , limités, non améliorés ou qui n’ont accès à aucun service sont ensuite additionnées pour chaque regroupement régional (voir l’Annexe 2 pour les regroupements régionaux utilisés dans le présent rapport). Les estimations pondérées en fonction de la population pour les zones rurales et urbaines sont combinées afin de calculer le pourcentage des populations régionales et mondiales ayant accès à chaque niveau de services. Une démarche équivalente est appliquée aux types d’installations (égouts, fosses septiques, latrines, avec ou sans canalisation, améliorées) et les estimations sont pondérées en fonction de la population qui utilise des installations d’approvisionnement en eau de boisson et d’assainissement améliorées plutôt qu’en fonction de la population totale. Les estimations régionales et mondiales de chaque élément des services gérés en toute sécurité sont calculées en additionnant les estimations nationales (y compris les estimations « imputées » pour les pays manquant de données), si des données réelles sont disponibles pour au moins 30 % de la population concernée. Les trois critères pour les services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité sont calculés sous forme de moyennes pondérées des populations urbaines, rurales et nationales, à condition que des données soient disponibles pour 5 Pour l’utilisation des sous-régions M49, voir https://unstats.un.org/unsd/ methodology/m49/overview/> ANNEXE 1 : MÉTHODES 83 au moins 30 % de la population régionale qui utilise des points d’eau améliorés. Ces ratios sont ensuite multipliés par la part de la population qui utilise des points d’eau améliorés dans chaque région. Similairement à l’approche appliquée aux pays, la part de la population qui utilise des services d’approvisionnement en eau de boisson gérés en toute sécurité est ensuite calculée au niveau régional et mondial à l’aide d’un minimum des trois critères appliqués aux zones urbaines et rurales. Si possible, le JMP utilise une moyenne pondérée des populations rurales et urbaines pour établir des estimations régionales et mondiales totales. Pour les services d’assainissement gérés en toute sécurité, le JMP calcule les estimations régionales selon les populations qui utilisent des services raccordés à un réseau d’égouts ou des systèmes d’assainissement améliorés sur site (fosses septiques, latrines ou autres installations améliorées). Il n’établit d’estimations que lorsque des données sont disponibles pour au moins 30 % de la population qui utilise le type d’installation d’assainissement principal (raccordée à un réseau d’égouts ou assainissement sur site). Les estimations du pourcentage d’eaux usées traitées sont pondérées en fonction de la population qui utilise des installations raccordées à un réseau d’égouts, tandis que les estimations des excreta gérés sur site sont pondérées en fonction de la population qui utilise des installations sur site. Les données sont actuellement insuffisantes pour permettre d’établir des estimations régionales ou mondiales concernant le pourcentage de la population qui utilise des installations d’assainissement sur site desquelles les excreta sont extraits et traités hors site. Enfin, le JMP calcule les estimations régionales et mondiales de la population qui utilise des services d’assainissement gérés en toute sécurité en additionnant les populations des zones rurales et urbaines dont les eaux usées sont traitées et les excreta gérés sur site. Lorsque la couverture des données est inférieure à 30 % pour le type d’assainissement secondaire, les estimations ne sont fondées que sur les données pour le type d’assainissement principal. Le JMP calcule les totaux régionaux et mondiaux à l’aide de moyennes pondérées pour les zones rurales et urbaines lorsque les données sont disponibles. TABLEAU A-2 Disponibilité des données dans chaque région pour les indicateurs sélectionnés Pourcentage de la population concernée et nombre de pays pour lesquels le JMP dispose de données Remarque : pourcentage de la population concernée pour lequel le JMP dispose de données. Les données insuffisantes pour générer des estimations régionales sont indiquées en jaune Pourcentage de la population et nombre de pays couverts par les données disponibles en 2017 Eau de boisson Assainissement Hygiène Service de base Accessible à domicile Disponible au besoin Exempte de contamination Service de base Traités et gérés sur site Vidangés et traités Eaux usées traitées De base Monde (233) 99 % (220) 100 % (220) 67 % (93) 51 % (116) 99 % (212) 43 % (23) 1 % (9) 92 % (107) 52 % (78) Rural 100 % (207) 100 % (206) 71 % (75) 48 % (55) 100 % (203) 57 % (22) 0 % (0) 87 % (92) 67 % (77) Urbain 100 % (212) 100 % (211) 63 % (98) 54 % (75) 100 % (207) 24 % (17) 0 % (0) 88 % (95) 39 % (76) Régions ODD Australie et Nouvelle-Zélande (2) 100 % (2) 100 % (2) 98 % (1) 88 % (1) 100 % (2) 0 % (0) 0 % (0) 100 % (2) 0 % (0) Asie centrale et Asie du Sud (14) 100 % (14) 100 % (14) 73 % (6) 72 % (10) 100 % (14) 51 % (0) 0 % (0) 70 % (4) 93 % (10) Asie de l’Est et Asie du Sud-Est (19) 100 % (19) 100 % (19) 83 % (8) 53 % (11) 100 % (17) 53 % (5) 3 % (2) 95 % (8) 27 % (9) Europe et Amérique du Nord (58) 100 % (52) 100 % (52) 17 % (13) 100 % (50) 100 % (49) 18 % (18) 8 % (7) 100 % (48) 0 % (0) Amérique latine et Caraïbes (48) 93 % (40) 99 % (40) 87 % (25) 54 % (14) 93 % (39) 7 % (0) 0 % (0) 90 % (15) 42 % (12) Afrique du Nord et Asie occidentale (25) 99 % (23) 99 % (23) 65 % (14) 27 % (13) 99 % (23) 16 % (0) 0 % (0) 94 % (21) 58 % (10) Océanie (21) 100 % (21) 100 % (21) 25 % (7) 15 % (7) 99 % (20) 6 % (0) 0 % (0) 37 % (3) 8 % (3) Afrique subsaharienne (51) 99 % (49) 99 % (49) 76 % (19) 51 % (10) 99 % (48) 37 % (0) 0 % (0) 8 % (6) 89 % (34) Autres regroupements régionaux Pays les moins avancés (47) 99 % (45) 99 % (45) 49 % (19) 45 % (9) 99 % (45) 30 % (0) 0 % (0) 29 % (5) 90 % (36) Pays en développement sans littoral (32) 99 % (31) 99 % (31) 68 % (15) 59 % (16) 99 % (31) 14 % (0) 0 % (0) 61 % (11) 84 % (24) Petits États insulaires en développement (57) 99 % (50) 99 % (50) 35 % (20) 18 % (11) 99 % (48) 1 % (0) 0 % (0) 90 % (11) 57 % (12) PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 86 AUSTRALIE ET NOUVELLE-ZÉLANDE : Australie, Nouvelle-Zélande. ASIE CENTRALE ET ASIE DU SUD : Afghanistan, Bangladesh, Bhoutan, Inde, Iran (République islamique d’), Kazakhstan, Kirghizistan, Maldives, Népal, Ouzbékistan, Pakistan, Sri Lanka, Tadjikistan, Turkménistan. ASIE DE L’EST ET ASIE DU SUD-EST : Brunéi Darussalam, Cambodge, Chine, Hong Kong (Région administrative spéciale de Chine), Indonésie, Japon, Malaisie, Mongolie, Myanmar, Philippines, Région administrative spéciale de Macao, République de Corée, République démocratique populaire lao, République populaire démocratique de Corée, Singapour, Thaïlande, Timor-Leste, Viet Nam. EUROPE ET AMÉRIQUE DU NORD : Albanie, Allemagne, Andorre, Autriche, Bélarus, Belgique, Bermudes, Bosnie- Herzégovine, Bulgarie, Canada, Croatie, Danemark, Espagne, Estonie, États-Unis d’Amérique, Fédération de Russie, Finlande, France, Gibraltar, Grèce, Groenland, Hongrie, Îles Anglo- Normandes, Île de Man, Îles Féroé, Irlande, Islande, Italie, Lettonie, Liechtenstein, Lituanie, Luxembourg, Malte, Monaco, OBJECTIFS DE DÉVELOPPEMENT DURABLE : REGROUPEMENTS RÉGIONAUX Monténégro, Pays-Bas, Norvège, Pologne, Portugal, République de Macédoine du Nord, République de Moldova, République tchèque, Roumanie, Royaume-Uni de Grande-Bretagne et d’Irlande du Nord, Saint-Marin, Saint-Pierre-et-Miquelon, Saint-Siège, Serbie, Slovaquie, Slovénie, Suède, Suisse, Ukraine. AMÉRIQUE LATINE ET CARAÏBES : Anguilla, Antigua- et-Barbuda, Argentine, Aruba, Bahamas, Barbade, Belize, Bolivie (État plurinational de), Bonaire, Saint-Eustache et Saba (Antilles néerlandaises), Brésil, Chili, Colombie, Costa Rica, Cuba, Curaçao, Dominique, El Salvador, Équateur, Grenade, Guadeloupe, Guatemala, Guyana, Guyane française, Haïti, Honduras, Îles Caïmanes, Îles Malouines, Îles Turques et Caïques, Îles Vierges britanniques, Îles Vierges des États-Unis, Jamaïque, Martinique, Mexique, Montserrat, Nicaragua, Panama, Paraguay, Pérou, Porto Rico, République dominicaine, Sainte-Lucie, Saint-Martin, Saint-Kitts-et-Nevis, Saint-Vincent- et-les-Grenadines, Suriname, Trinité-et-Tobago, Uruguay, Venezuela (République bolivarienne du). AFRIQUE DU NORD ET ASIE DE L’OUEST : Algérie, Arménie, Azerbaïdjan, Bahreïn, Chypre, Égypte, Géorgie, Iraq, Israël, Jordanie, Koweït, Liban, Libye, Maroc, Oman, Qatar, Arabie Annexe 2 : Regroupements régionaux ANNEXE 2 : REGROUPEMENTS RÉGIONAUX 87 saoudite, Soudan, République arabe syrienne, Tunisie, Turquie, Émirats arabes unis, Cisjordanie et bande de Gaza, Sahara occidental, Yémen. OCÉANIE (SAUF AUSTRALIE ET NOUVELLE-ZÉLANDE) : Fidji, Guam, Îles Cook, Îles Mariannes septentrionales, Îles Marshall, Îles Salomon, Îles Wallis-et-Futuna, Kiribati, Micronésie (États fédérés de), Nauru, Nioué, Nouvelle- Calédonie, Palaos, Papouasie-Nouvelle-Guinée, Polynésie française, Samoa, Samoa américaines, Tokélaou, Tonga, Tuvalu, Vanuatu. AFRIQUE SUBSAHARIENNE : Afrique du Sud, Angola, Bénin, Botswana, Burkina Faso, Burundi, Cabo Verde, Cameroun, Comores, Congo, Côte d’Ivoire, Djibouti, Guinée équatoriale, Érythrée, Eswatini, Éthiopie, Gabon, Gambie, Ghana, Guinée, Guinée-Bissau, Kenya, Lesotho, Libéria, Madagascar, Malawi, Mali, Maurice, Mauritanie, Mayotte, Mozambique, Namibie, Niger, Nigéria, Ouganda, Réunion, Rwanda, Sainte-Hélène, São Tomé-et-Principe, République centrafricaine, République démocratique du Congo, République-Unie de Tanzanie, Sénégal, Seychelles, Sierra Leone, Somalie, Soudan du Sud, Tchad, Togo, Zambie, Zimbabwe. AUTRES REGROUPEMENTS RÉGIONAUX PAYS EN DÉVELOPPEMENT SANS LITTORAL (PDSL) : Afghanistan, Arménie, Azerbaïdjan, Bhoutan, Bolivie (État plurinational de), Botswana, Burkina Faso, Burundi, Eswatini, Éthiopie, Kazakhstan, Kirghizistan, Lesotho, Malawi, Mali, Mongolie, Népal, Niger, Ouganda, Ouzbékistan, Paraguay, République centrafricaine, République de Macédoine du Nord, République démocra- tique populaire lao, République de Moldova, Rwanda, Soudan du Sud, Tadjikistan, Tchad, Turkménistan, Zambie, Zimbabwe. PAYS LES MOINS AVANCÉS (PMA) : Afghanistan, Angola, Bangladesh, Bénin, Bhoutan, Burkina Faso, Burundi, Cambodge, Comores, Djibouti, Érythrée, Éthiopie, Gambie, Guinée, Guinée-Bissau, Haïti, Îles Salomon, Kiribati, Lesotho, Libéria, Madagascar, Malawi, Mali, Mauritanie, Mozambique, Myanmar, Népal, Niger, Ouganda, République centrafricaine, République démocratique du Congo, République démocratique populaire lao, République-Unie de Tanzanie, Rwanda, São Tomé-et-Principe, Sénégal, Sierra Leone, Somalie, Soudan, Soudan du Sud, Tchad, Timor-Leste, Togo, Tuvalu, Vanuatu, Yémen, Zambie. PETITS ÉTATS INSULAIRES EN DÉVELOPPEMENT (PEID) : Anguilla, Antigua-et-Barbuda, Aruba, Bahamas, Barbade, Belize, Bermudes, Bonaire, Saint-Eustache et Saba (Antilles néerlandaises), Cabo Verde, Comores, Cuba, Curaçao, Dominique, Fidji, Grenade, Guadeloupe, Guam, Guinée-Bissau, Guyana, Haïti, Îles Caïmanes, Îles Cook, Îles Mariannes septentrionales, Îles Marshall, Îles Salomon, Îles Turques et Caïques, Îles Vierges britanniques, Îles Vierges des États-Unis, Jamaïque, Kiribati, Maldives, Maurice, Micronésie (États fédérés de), Montserrat, Nauru, Nioué, Nouvelle-Calédonie, Palau, Papouasie-Nouvelle-Guinée, Polynésie française, Porto Rico, République dominicaine, Saint-Kitts-et-Nevis, Saint-Martin, Saint-Vincent-et-les- Grenadines, Sainte-Lucie, Samoa, Samoa américaines, São Tomé-et-Principe, Seychelles, Singapour, Suriname, Timor-Leste, Tonga, Trinité-et-Tobago, Tuvalu, Vanuatu. PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 88 Annexe 3 : Estimations nationales relatives à l’approvisionnement en eau de boisson PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Afghanistan 2000 20 094 22 28 4 43 25 2.31 22 3 46 30 2.10 49 5 36 10 2.73 Afghanistan 2000 - 16 - - 4 28 - 10 - - <1 25 - 40 - - 17 37 2017 35 530 25 67 3 19 11 57 4 24 14 96 <1 3 <1 2017 - 38 - - 22 49 - 25 - - 14 48 - 79 - - 45 51 Afrique du Sud 2000 45 728 57 85 3 4 8 0.48 66 6 9 19 0.85 98 <1 <1 <1 0.03 Afrique du Sud 2000 - 63 81 - 82 5 - 28 64 - 60 12 90 90 94 98 99 <1 2017 56 717 66 93 3 2 3 81 7 5 8 99 <1 <1 <1 2017 - 76 71 - 90 6 - 47 50 - 74 14 82 91 82 99 98 1 Albanie 2000 3 122 42 88 9 2 1 0.19 82 13 3 2 0.48 96 4 <1 <1 -0.27 Albanie 2000 49 61 49 96 76 21 - 39 53 - 62 33 - 92 44 - 96 4 2017 2 930 59 91 5 4 <1 90 5 5 <1 92 5 3 <1 2017 70 89 70 87 86 10 - 90 68 - 77 18 - 89 72 - 92 4 Algérie 2000 31 184 60 90 6 4 <1 0.22 83 8 7 1 0.32 94 4 2 <1 0.07 Algérie 2000 - 69 - - 81 15 - 50 - - 67 25 - 82 82 - 90 8 2017 41 318 72 94 5 1 <1 89 9 2 <1 95 4 <1 <1 2017 - 81 - - 77 22 - 74 - - 64 34 - 84 83 - 82 17 Allemagne 2000 81 488 75 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Allemagne 2000 >99 >99 >99 >99 - - - >99 - - - - - >99 - - - - 2017 82 114 77 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 >99 >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Andorre 2000 65 92 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Andorre 2000 91 >99 >99 91 >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 2017 77 88 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 91 >99 >99 91 >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 Angola 2000 16 441 50 41 21 9 29 0.86 21 16 16 47 0.37 61 26 2 10 0.60 Angola 2000 - 8 31 - 24 38 - 2 24 - 14 24 - 13 37 - 35 52 2017 29 784 65 56 10 19 15 27 9 23 41 71 10 17 2 2017 - 37 31 - 41 25 - 7 23 - 8 28 - 53 35 - 58 24 Anguilla 2000 11 100 96 <1 4 <1 0.08 - - - - - 96 <1 4 <1 0.08 Anguilla 2000 - 87 86 - 61 35 - - - - - - - 87 86 - 61 35 2017 15 100 97 <1 3 <1 - - - - 97 <1 3 <1 2017 - 88 88 - - - - - - - - - - 88 88 - - - Antigua-et-Barbuda 2000 84 32 98 <1 2 <1 -0.09 - - - - - - - - - - Antigua-et-Barbuda 2000 - 83 91 - 98 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 102 25 97 <1 3 <1 - - - - - - - - 2017 - 75 90 - 94 2 - - - - - - - - - - - - Arabie saoudite 2000 20 764 80 97 <1 3 <1 0.15 - - - - - - - - - - Arabie saoudite 2000 - 79 - - 72 25 - - - - - - - - - - - - 2017 32 938 84 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - >99 - - 86 14 - - - - - - - - - - - - Argentine 2000 37 057 89 96 <1 3 1 - 76 <1 14 10 - 99 <1 1 <1 0.06 Argentine 2000 - 92 - - 89 7 - 61 - - 50 27 - 95 - - 94 5 2017 44 271 92 - - - - - - - - >99 <1 <1 <1 2017 - - - - - - - - - - - - - 99 - - 98 2 Arménie 2000 3 070 65 95 2 3 <1 0.28 89 5 6 <1 0.67 99 <1 <1 <1 0.07 Arménie 2000 30 89 30 76 88 9 - 75 44 - 72 21 - 97 21 - 97 2 2017 2 930 63 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 86 >99 86 90 99 <1 - >99 75 - 98 2 - 99 93 - >99 <1 Aruba 2000 91 47 94 <1 5 <1 - - - - - - - - - - - Aruba 2000 - 93 - - 91 3 - - - - - - - - - - - - 2017 105 43 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Australie 2000 19 066 84 >99 <1 <1 <1 0.02 >99 <1 <1 <1 0.06 >99 <1 <1 <1 0.01 Australie 2000 - 96 90 - 83 16 - 87 - - 59 40 98 98 - >99 88 12 2017 24 451 86 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 97 96 - 91 9 - 89 - - 84 16 99 99 - >99 92 8 Autriche 2000 8 069 60 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Autriche 2000 98 >99 99 98 - - - >99 >99 - - - - >99 99 - - - 2017 8 735 58 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 99 >99 99 >99 - - - >99 >99 - - - - >99 99 - - - Azerbaïdjan 2000 8 123 51 73 8 8 10 1.06 55 12 14 20 1.57 91 5 2 1 0.50 Azerbaïdjan 2000 50 59 82 50 49 33 - 37 - - 19 47 - 80 - - 78 18 2017 9 828 55 91 3 5 <1 82 6 10 2 >99 <1 <1 <1 2017 74 74 94 88 86 8 - 50 - - 70 17 - 93 - - 98 1 Bahamas 2000 298 82 98 <1 2 <1 0.04 - - - - - - - - - - Bahamas 2000 - 97 98 - 96 2 - - - - - - - - - - - - 2017 395 83 99 <1 1 <1 - - - - - - - - 2017 - 98 99 - 97 2 - - - - - - - - - - - - Bahreïn 2000 665 88 >99 <1 <1 <1 0.01 - - - - - - - - - - Bahreïn 2000 99 99 >99 99 97 2 - - - - - - - - - - - - 2017 1 493 89 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 99 99 >99 >99 - - - - - - - - - - - - - - Bangladesh 2000 131 581 24 95 <1 2 2 0.11 94 <1 2 3 0.15 99 <1 <1 <1 -0.07 Bangladesh 2000 56 64 - 56 7 89 59 60 - 59 <1 95 45 77 - 45 30 68 2017 164 670 36 97 2 <1 <1 97 2 <1 1 97 1 <1 <1 2017 55 78 - 55 15 84 61 76 - 61 3 96 45 82 - 45 37 62 Barbade 2000 270 34 98 <1 1 <1 0.01 - - - - - - - - - - Barbade 2000 - 98 89 - 97 2 - - - - - - - - - - - - 2017 286 31 98 <1 1 <1 - - - - - - - - 2017 - 98 89 - 99 <1 - - - - - - - - - - - - Bélarus 2000 9 934 70 >99 <1 <1 <1 -0.17 99 <1 1 <1 -0.03 >99 <1 <1 <1 -0.21 Bélarus 2000 81 81 - >99 80 20 - 54 - - 48 51 - 92 - - 94 6 2017 9 468 78 96 3 <1 <1 98 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 2017 95 95 - 97 93 7 - 94 - - 75 24 - 95 - - 98 2 Belgique 2000 10 282 97 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Belgique 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 11 429 98 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Belize 2000 247 45 87 1 8 3 0.62 84 1 9 5 0.76 91 <1 7 <1 0.45 Belize 2000 - 85 - - 64 24 - 81 - - 52 34 - 89 - - 78 13 2017 375 46 98 1 <1 <1 97 1 1 <1 99 1 <1 <1 2017 - 96 - - 86 13 - 95 - - 78 21 - 98 - - 95 5 Bénin 2000 6 866 38 61 6 20 12 0.29 52 8 24 16 0.36 77 3 14 6 -0.05 Bénin 2000 - 41 - - 42 26 - 23 - - 26 34 - 68 - - 67 13 2017 11 176 47 66 10 20 4 58 14 22 6 76 5 18 1 2017 - 26 - - 40 37 - 12 - - 27 45 - 43 - - 54 27 “-” = estimation non disponible. Pour les méthodes d’estimation JMP, voir l’annexe 1. Pour des estimations non arrondies, consultez www.washdata.org. ANNEXE 3 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’APPROVISIONNEMENT EN EAU DE BOISSON 89 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Afghanistan 2000 20 094 22 28 4 43 25 2.31 22 3 46 30 2.10 49 5 36 10 2.73 Afghanistan 2000 - 16 - - 4 28 - 10 - - <1 25 - 40 - - 17 37 2017 35 530 25 67 3 19 11 57 4 24 14 96 <1 3 <1 2017 - 38 - - 22 49 - 25 - - 14 48 - 79 - - 45 51 Afrique du Sud 2000 45 728 57 85 3 4 8 0.48 66 6 9 19 0.85 98 <1 <1 <1 0.03 Afrique du Sud 2000 - 63 81 - 82 5 - 28 64 - 60 12 90 90 94 98 99 <1 2017 56 717 66 93 3 2 3 81 7 5 8 99 <1 <1 <1 2017 - 76 71 - 90 6 - 47 50 - 74 14 82 91 82 99 98 1 Albanie 2000 3 122 42 88 9 2 1 0.19 82 13 3 2 0.48 96 4 <1 <1 -0.27 Albanie 2000 49 61 49 96 76 21 - 39 53 - 62 33 - 92 44 - 96 4 2017 2 930 59 91 5 4 <1 90 5 5 <1 92 5 3 <1 2017 70 89 70 87 86 10 - 90 68 - 77 18 - 89 72 - 92 4 Algérie 2000 31 184 60 90 6 4 <1 0.22 83 8 7 1 0.32 94 4 2 <1 0.07 Algérie 2000 - 69 - - 81 15 - 50 - - 67 25 - 82 82 - 90 8 2017 41 318 72 94 5 1 <1 89 9 2 <1 95 4 <1 <1 2017 - 81 - - 77 22 - 74 - - 64 34 - 84 83 - 82 17 Allemagne 2000 81 488 75 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Allemagne 2000 >99 >99 >99 >99 - - - >99 - - - - - >99 - - - - 2017 82 114 77 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 >99 >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Andorre 2000 65 92 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Andorre 2000 91 >99 >99 91 >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 2017 77 88 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 91 >99 >99 91 >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 Angola 2000 16 441 50 41 21 9 29 0.86 21 16 16 47 0.37 61 26 2 10 0.60 Angola 2000 - 8 31 - 24 38 - 2 24 - 14 24 - 13 37 - 35 52 2017 29 784 65 56 10 19 15 27 9 23 41 71 10 17 2 2017 - 37 31 - 41 25 - 7 23 - 8 28 - 53 35 - 58 24 Anguilla 2000 11 100 96 <1 4 <1 0.08 - - - - - 96 <1 4 <1 0.08 Anguilla 2000 - 87 86 - 61 35 - - - - - - - 87 86 - 61 35 2017 15 100 97 <1 3 <1 - - - - 97 <1 3 <1 2017 - 88 88 - - - - - - - - - - 88 88 - - - Antigua-et-Barbuda 2000 84 32 98 <1 2 <1 -0.09 - - - - - - - - - - Antigua-et-Barbuda 2000 - 83 91 - 98 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 102 25 97 <1 3 <1 - - - - - - - - 2017 - 75 90 - 94 2 - - - - - - - - - - - - Arabie saoudite 2000 20 764 80 97 <1 3 <1 0.15 - - - - - - - - - - Arabie saoudite 2000 - 79 - - 72 25 - - - - - - - - - - - - 2017 32 938 84 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - >99 - - 86 14 - - - - - - - - - - - - Argentine 2000 37 057 89 96 <1 3 1 - 76 <1 14 10 - 99 <1 1 <1 0.06 Argentine 2000 - 92 - - 89 7 - 61 - - 50 27 - 95 - - 94 5 2017 44 271 92 - - - - - - - - >99 <1 <1 <1 2017 - - - - - - - - - - - - - 99 - - 98 2 Arménie 2000 3 070 65 95 2 3 <1 0.28 89 5 6 <1 0.67 99 <1 <1 <1 0.07 Arménie 2000 30 89 30 76 88 9 - 75 44 - 72 21 - 97 21 - 97 2 2017 2 930 63 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 86 >99 86 90 99 <1 - >99 75 - 98 2 - 99 93 - >99 <1 Aruba 2000 91 47 94 <1 5 <1 - - - - - - - - - - - Aruba 2000 - 93 - - 91 3 - - - - - - - - - - - - 2017 105 43 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Australie 2000 19 066 84 >99 <1 <1 <1 0.02 >99 <1 <1 <1 0.06 >99 <1 <1 <1 0.01 Australie 2000 - 96 90 - 83 16 - 87 - - 59 40 98 98 - >99 88 12 2017 24 451 86 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 97 96 - 91 9 - 89 - - 84 16 99 99 - >99 92 8 Autriche 2000 8 069 60 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Autriche 2000 98 >99 99 98 - - - >99 >99 - - - - >99 99 - - - 2017 8 735 58 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 99 >99 99 >99 - - - >99 >99 - - - - >99 99 - - - Azerbaïdjan 2000 8 123 51 73 8 8 10 1.06 55 12 14 20 1.57 91 5 2 1 0.50 Azerbaïdjan 2000 50 59 82 50 49 33 - 37 - - 19 47 - 80 - - 78 18 2017 9 828 55 91 3 5 <1 82 6 10 2 >99 <1 <1 <1 2017 74 74 94 88 86 8 - 50 - - 70 17 - 93 - - 98 1 Bahamas 2000 298 82 98 <1 2 <1 0.04 - - - - - - - - - - Bahamas 2000 - 97 98 - 96 2 - - - - - - - - - - - - 2017 395 83 99 <1 1 <1 - - - - - - - - 2017 - 98 99 - 97 2 - - - - - - - - - - - - Bahreïn 2000 665 88 >99 <1 <1 <1 0.01 - - - - - - - - - - Bahreïn 2000 99 99 >99 99 97 2 - - - - - - - - - - - - 2017 1 493 89 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 99 99 >99 >99 - - - - - - - - - - - - - - Bangladesh 2000 131 581 24 95 <1 2 2 0.11 94 <1 2 3 0.15 99 <1 <1 <1 -0.07 Bangladesh 2000 56 64 - 56 7 89 59 60 - 59 <1 95 45 77 - 45 30 68 2017 164 670 36 97 2 <1 <1 97 2 <1 1 97 1 <1 <1 2017 55 78 - 55 15 84 61 76 - 61 3 96 45 82 - 45 37 62 Barbade 2000 270 34 98 <1 1 <1 0.01 - - - - - - - - - - Barbade 2000 - 98 89 - 97 2 - - - - - - - - - - - - 2017 286 31 98 <1 1 <1 - - - - - - - - 2017 - 98 89 - 99 <1 - - - - - - - - - - - - Bélarus 2000 9 934 70 >99 <1 <1 <1 -0.17 99 <1 1 <1 -0.03 >99 <1 <1 <1 -0.21 Bélarus 2000 81 81 - >99 80 20 - 54 - - 48 51 - 92 - - 94 6 2017 9 468 78 96 3 <1 <1 98 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 2017 95 95 - 97 93 7 - 94 - - 75 24 - 95 - - 98 2 Belgique 2000 10 282 97 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Belgique 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 11 429 98 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Belize 2000 247 45 87 1 8 3 0.62 84 1 9 5 0.76 91 <1 7 <1 0.45 Belize 2000 - 85 - - 64 24 - 81 - - 52 34 - 89 - - 78 13 2017 375 46 98 1 <1 <1 97 1 1 <1 99 1 <1 <1 2017 - 96 - - 86 13 - 95 - - 78 21 - 98 - - 95 5 Bénin 2000 6 866 38 61 6 20 12 0.29 52 8 24 16 0.36 77 3 14 6 -0.05 Bénin 2000 - 41 - - 42 26 - 23 - - 26 34 - 68 - - 67 13 2017 11 176 47 66 10 20 4 58 14 22 6 76 5 18 1 2017 - 26 - - 40 37 - 12 - - 27 45 - 43 - - 54 27 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 90 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Bermudes 2000 64 100 >99 <1 <1 <1 -0.01 - - - - - >99 <1 <1 <1 -0.01 Bermudes 2000 - >99 - - >99 <1 - - - - - - - >99 - - >99 <1 2017 61 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 - >99 - - >99 <1 - - - - - - - >99 - - >99 <1 Bhoutan 2000 573 25 83 1 6 10 0.85 78 <1 8 13 1.08 96 3 <1 <1 0.13 Bhoutan 2000 29 68 74 29 81 3 22 67 67 22 75 3 49 69 92 49 98 <1 2017 808 40 97 3 <1 <1 97 3 <1 <1 98 1 <1 <1 2017 36 88 88 36 >99 <1 28 83 86 28 >99 <1 49 96 93 49 >99 <1 Bolivie (État plurinational de) 2000 8 340 62 79 <1 7 13 0.79 54 <1 12 33 1.41 95 <1 4 <1 0.26 Bolivie (État plurinational de) 2000 - 72 - - 75 5 - 40 - - 47 8 - 91 85 - 92 3 2017 11 052 69 93 <1 2 5 78 <1 4 18 >99 <1 <1 <1 2017 - 92 - - 71 22 - 76 - - 33 45 - 99 79 - 88 12 Bonaire, Saint-Eustache et Saba 2000 14 75 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - - - - Bonaire, Saint-Eustache et Saba 2000 - 85 - - 70 29 - - - - - - - - - - - - 2017 25 75 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Bosnie-Herzégovine 2000 3 767 42 97 1 1 <1 -0.07 96 1 2 <1 0.06 99 <1 <1 <1 -0.22 Bosnie-Herzégovine 2000 87 92 87 91 85 13 - 87 86 - 77 21 - 97 90 - 96 3 2017 3 507 48 96 4 <1 <1 97 3 <1 <1 95 5 <1 <1 2017 89 91 89 99 95 5 - 92 88 - 93 7 - 90 90 - 98 2 Botswana 2000 1 728 53 75 20 2 3 0.89 54 38 3 6 1.29 94 6 <1 <1 0.17 Botswana 2000 - 59 - - 89 6 - 31 - - 77 14 84 84 - 84 >99 <1 2017 2 292 69 90 7 2 1 76 18 2 4 97 1 1 <1 2017 - 79 - - 90 6 - 47 - - 77 18 83 93 - 83 97 1 Brésil 2000 175 288 81 94 <1 5 <1 0.27 74 2 20 3 0.92 98 <1 1 <1 0.08 Brésil 2000 - 84 86 - 86 8 - 46 64 - 51 26 91 93 91 97 95 4 2017 209 288 86 98 <1 2 - 90 2 8 - >99 <1 <1 <1 2017 - 98 90 - 97 1 - 90 76 - 83 9 92 >99 92 98 >99 <1 Brunéi Darussalam 2000 333 71 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Brunéi Darussalam 2000 - >99 - - >99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 429 77 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - >99 - - >99 <1 - - - - - - - - - - - - Bulgarie 2000 7 998 69 >99 <1 <1 <1 -0.04 >99 <1 <1 <1 -0.08 >99 <1 <1 <1 -0.02 Bulgarie 2000 97 >99 97 99 96 4 - >99 - - 89 10 - >99 - - 98 2 2017 7 085 75 >99 <1 <1 - 98 <1 2 - >99 <1 <1 <1 2017 97 97 98 98 >99 <1 - 92 - - 98 <1 - 99 - - >99 <1 Burkina Faso 2000 11 608 18 55 14 25 6 -0.41 51 13 28 8 -0.93 74 16 10 <1 0.35 Burkina Faso 2000 - 2 49 - 21 47 - <1 48 - 8 56 - 10 54 - 82 8 2017 19 193 29 48 28 23 1 35 33 31 2 80 15 5 <1 2017 - 18 53 - 25 50 - 3 51 - 6 62 - 56 57 - 74 21 Burundi 2000 6 401 8 51 19 15 15 0.60 48 21 15 16 0.52 82 6 4 8 0.45 Burundi 2000 - 4 - - 14 56 - <1 - - 9 60 - 43 <1 - 77 12 2017 10 864 13 61 20 15 5 57 21 17 5 90 8 2 <1 2017 - 10 - - 36 45 - 3 - - 28 50 - 57 <1 - 89 8 Cabo Verde 2000 435 53 79 11 10 <1 0.49 70 17 12 <1 0.32 86 6 7 <1 0.41 Cabo Verde 2000 - 60 - - 70 20 - 52 - - 62 26 - 68 - - 77 15 2017 546 65 87 9 4 <1 76 13 11 <1 93 7 <1 <1 2017 - 84 - - 89 8 - 76 - - 75 14 - 89 - - 96 4 Cambodge 2000 12 152 19 52 <1 21 26 1.54 47 <1 24 29 1.52 76 <1 11 14 1.28 Cambodge 2000 17 37 - 17 6 46 11 30 - 11 <1 47 43 70 - 43 32 44 2017 16 005 23 79 <1 10 11 73 <1 13 14 97 1 <1 <1 2017 26 61 - 26 26 53 17 57 - 17 11 62 57 76 - 57 77 21 Cameroun 2000 15 274 46 59 5 26 9 0.07 38 5 40 17 0.06 85 5 10 <1 -0.43 Cameroun 2000 - 8 - - 39 25 - 4 - - 12 31 - 14 - - 71 18 2017 24 054 56 60 16 16 7 39 16 31 15 77 17 5 1 2017 - 31 - - 40 37 - 6 - - 13 41 - 51 - - 61 33 Canada 2000 30 736 79 >99 <1 <1 <1 0.02 98 <1 2 <1 0.04 >99 <1 <1 <1 0.01 Canada 2000 98 98 - 99 >99 <1 - 96 - - 98 <1 - 99 - - >99 <1 2017 36 624 81 >99 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 99 99 - >99 >99 <1 - 98 - - 99 <1 - >99 - - >99 <1 Chili 2000 15 263 86 96 <1 4 - 0.24 75 <1 25 - 1.50 >99 <1 <1 <1 0.04 Chili 2000 92 92 95 95 94 2 - 55 - - 65 10 98 98 99 98 99 <1 2017 18 055 87 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 99 >99 >99 99 >99 <1 - 97 - - 99 1 99 >99 >99 99 >99 <1 Chine 2000 1 283 199 36 80 <1 16 3 0.73 70 <1 25 4 0.93 98 <1 <1 <1 -0.03 Chine 2000 - 65 77 - 51 30 - 46 65 - 31 40 93 98 97 93 87 12 2017 1 409 517 58 93 <1 6 <1 86 2 12 <1 98 <1 2 <1 2017 - 92 90 - 76 18 - 86 81 - 54 34 92 96 96 92 92 6 Chine, région administrative spéciale de Hong Kong 2000 6 664 100 99 <1 1 <1 0.08 - - - - - 99 <1 1 <1 0.08 Chine, région administrative spéciale de Hong Kong 2000 79 98 - 79 97 1 - - - - - - 79 98 - 79 97 1 2017 7 365 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 Chine, région administrative spéciale de Macao 2000 428 100 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 Chine, région administrative spéciale de Macao 2000 53 >99 >99 53 >99 <1 - - - - - - >99 >99 >99 >99 >99 <1 2017 623 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 >99 >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 >99 >99 >99 <1 Chypre 2000 943 69 >99 <1 <1 <1 -0.02 >99 <1 <1 <1 -0.01 >99 <1 <1 <1 -0.03 Chypre 2000 95 >99 - 95 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 1 180 67 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Cisjordanie et bande de Gaza 2000 3 223 72 91 <1 8 1 0.36 88 1 9 3 0.49 92 <1 7 <1 0.30 Cisjordanie et bande de Gaza 2000 - 83 83 - 86 5 - 84 83 - 70 19 - 83 83 - 92 <1 2017 4 921 76 97 <1 3 - 96 1 3 - 97 <1 3 - 2017 - 89 88 - 54 43 - 92 91 - 85 12 - 88 87 - 44 53 Colombie 2000 40 404 74 91 <1 5 4 0.37 71 <1 15 13 0.90 98 <1 2 <1 0.12 Colombie 2000 68 90 73 75 85 6 33 68 - 33 53 18 81 98 81 90 96 2 2017 49 066 80 97 <1 <1 2 86 <1 4 9 >99 <1 <1 <1 2017 73 96 76 81 89 9 40 82 - 40 62 25 81 >99 81 92 95 5 Comores 2000 542 28 91 2 6 2 -0.63 91 2 5 2 -0.86 90 2 8 <1 -0.08 Comores 2000 - 66 - - 48 44 - 66 - - 38 55 - 67 - - 75 16 2017 814 29 80 11 8 <1 77 12 11 <1 88 9 2 <1 2017 - 65 - - 59 32 - 63 - - 53 36 - 71 - - 76 21 Congo 2000 3 226 59 57 10 25 8 0.94 18 9 53 20 1.63 85 10 5 <1 0.14 Congo 2000 27 27 - 38 54 13 7 7 - 10 9 18 42 42 - 57 85 10 2017 5 261 66 73 10 10 6 46 11 24 19 87 10 3 <1 2017 45 52 - 46 52 32 19 19 - 21 10 46 59 69 - 59 73 25 Costa Rica 2000 3 925 59 94 <1 2 3 0.33 87 <1 5 7 0.74 >99 <1 <1 <1 0.04 Costa Rica 2000 87 94 - 87 90 4 74 87 - 74 81 7 96 >99 - 96 97 2 2017 4 906 79 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 94 >99 - 94 >99 <1 84 99 - 84 >99 <1 96 >99 - 96 >99 <1 ANNEXE 3 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’APPROVISIONNEMENT EN EAU DE BOISSON 91 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Bermudes 2000 64 100 >99 <1 <1 <1 -0.01 - - - - - >99 <1 <1 <1 -0.01 Bermudes 2000 - >99 - - >99 <1 - - - - - - - >99 - - >99 <1 2017 61 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 - >99 - - >99 <1 - - - - - - - >99 - - >99 <1 Bhoutan 2000 573 25 83 1 6 10 0.85 78 <1 8 13 1.08 96 3 <1 <1 0.13 Bhoutan 2000 29 68 74 29 81 3 22 67 67 22 75 3 49 69 92 49 98 <1 2017 808 40 97 3 <1 <1 97 3 <1 <1 98 1 <1 <1 2017 36 88 88 36 >99 <1 28 83 86 28 >99 <1 49 96 93 49 >99 <1 Bolivie (État plurinational de) 2000 8 340 62 79 <1 7 13 0.79 54 <1 12 33 1.41 95 <1 4 <1 0.26 Bolivie (État plurinational de) 2000 - 72 - - 75 5 - 40 - - 47 8 - 91 85 - 92 3 2017 11 052 69 93 <1 2 5 78 <1 4 18 >99 <1 <1 <1 2017 - 92 - - 71 22 - 76 - - 33 45 - 99 79 - 88 12 Bonaire, Saint-Eustache et Saba 2000 14 75 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - - - - Bonaire, Saint-Eustache et Saba 2000 - 85 - - 70 29 - - - - - - - - - - - - 2017 25 75 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Bosnie-Herzégovine 2000 3 767 42 97 1 1 <1 -0.07 96 1 2 <1 0.06 99 <1 <1 <1 -0.22 Bosnie-Herzégovine 2000 87 92 87 91 85 13 - 87 86 - 77 21 - 97 90 - 96 3 2017 3 507 48 96 4 <1 <1 97 3 <1 <1 95 5 <1 <1 2017 89 91 89 99 95 5 - 92 88 - 93 7 - 90 90 - 98 2 Botswana 2000 1 728 53 75 20 2 3 0.89 54 38 3 6 1.29 94 6 <1 <1 0.17 Botswana 2000 - 59 - - 89 6 - 31 - - 77 14 84 84 - 84 >99 <1 2017 2 292 69 90 7 2 1 76 18 2 4 97 1 1 <1 2017 - 79 - - 90 6 - 47 - - 77 18 83 93 - 83 97 1 Brésil 2000 175 288 81 94 <1 5 <1 0.27 74 2 20 3 0.92 98 <1 1 <1 0.08 Brésil 2000 - 84 86 - 86 8 - 46 64 - 51 26 91 93 91 97 95 4 2017 209 288 86 98 <1 2 - 90 2 8 - >99 <1 <1 <1 2017 - 98 90 - 97 1 - 90 76 - 83 9 92 >99 92 98 >99 <1 Brunéi Darussalam 2000 333 71 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Brunéi Darussalam 2000 - >99 - - >99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 429 77 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - >99 - - >99 <1 - - - - - - - - - - - - Bulgarie 2000 7 998 69 >99 <1 <1 <1 -0.04 >99 <1 <1 <1 -0.08 >99 <1 <1 <1 -0.02 Bulgarie 2000 97 >99 97 99 96 4 - >99 - - 89 10 - >99 - - 98 2 2017 7 085 75 >99 <1 <1 - 98 <1 2 - >99 <1 <1 <1 2017 97 97 98 98 >99 <1 - 92 - - 98 <1 - 99 - - >99 <1 Burkina Faso 2000 11 608 18 55 14 25 6 -0.41 51 13 28 8 -0.93 74 16 10 <1 0.35 Burkina Faso 2000 - 2 49 - 21 47 - <1 48 - 8 56 - 10 54 - 82 8 2017 19 193 29 48 28 23 1 35 33 31 2 80 15 5 <1 2017 - 18 53 - 25 50 - 3 51 - 6 62 - 56 57 - 74 21 Burundi 2000 6 401 8 51 19 15 15 0.60 48 21 15 16 0.52 82 6 4 8 0.45 Burundi 2000 - 4 - - 14 56 - <1 - - 9 60 - 43 <1 - 77 12 2017 10 864 13 61 20 15 5 57 21 17 5 90 8 2 <1 2017 - 10 - - 36 45 - 3 - - 28 50 - 57 <1 - 89 8 Cabo Verde 2000 435 53 79 11 10 <1 0.49 70 17 12 <1 0.32 86 6 7 <1 0.41 Cabo Verde 2000 - 60 - - 70 20 - 52 - - 62 26 - 68 - - 77 15 2017 546 65 87 9 4 <1 76 13 11 <1 93 7 <1 <1 2017 - 84 - - 89 8 - 76 - - 75 14 - 89 - - 96 4 Cambodge 2000 12 152 19 52 <1 21 26 1.54 47 <1 24 29 1.52 76 <1 11 14 1.28 Cambodge 2000 17 37 - 17 6 46 11 30 - 11 <1 47 43 70 - 43 32 44 2017 16 005 23 79 <1 10 11 73 <1 13 14 97 1 <1 <1 2017 26 61 - 26 26 53 17 57 - 17 11 62 57 76 - 57 77 21 Cameroun 2000 15 274 46 59 5 26 9 0.07 38 5 40 17 0.06 85 5 10 <1 -0.43 Cameroun 2000 - 8 - - 39 25 - 4 - - 12 31 - 14 - - 71 18 2017 24 054 56 60 16 16 7 39 16 31 15 77 17 5 1 2017 - 31 - - 40 37 - 6 - - 13 41 - 51 - - 61 33 Canada 2000 30 736 79 >99 <1 <1 <1 0.02 98 <1 2 <1 0.04 >99 <1 <1 <1 0.01 Canada 2000 98 98 - 99 >99 <1 - 96 - - 98 <1 - 99 - - >99 <1 2017 36 624 81 >99 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 99 99 - >99 >99 <1 - 98 - - 99 <1 - >99 - - >99 <1 Chili 2000 15 263 86 96 <1 4 - 0.24 75 <1 25 - 1.50 >99 <1 <1 <1 0.04 Chili 2000 92 92 95 95 94 2 - 55 - - 65 10 98 98 99 98 99 <1 2017 18 055 87 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 99 >99 >99 99 >99 <1 - 97 - - 99 1 99 >99 >99 99 >99 <1 Chine 2000 1 283 199 36 80 <1 16 3 0.73 70 <1 25 4 0.93 98 <1 <1 <1 -0.03 Chine 2000 - 65 77 - 51 30 - 46 65 - 31 40 93 98 97 93 87 12 2017 1 409 517 58 93 <1 6 <1 86 2 12 <1 98 <1 2 <1 2017 - 92 90 - 76 18 - 86 81 - 54 34 92 96 96 92 92 6 Chine, région administrative spéciale de Hong Kong 2000 6 664 100 99 <1 1 <1 0.08 - - - - - 99 <1 1 <1 0.08 Chine, région administrative spéciale de Hong Kong 2000 79 98 - 79 97 1 - - - - - - 79 98 - 79 97 1 2017 7 365 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 Chine, région administrative spéciale de Macao 2000 428 100 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 Chine, région administrative spéciale de Macao 2000 53 >99 >99 53 >99 <1 - - - - - - >99 >99 >99 >99 >99 <1 2017 623 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 >99 >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 >99 >99 >99 <1 Chypre 2000 943 69 >99 <1 <1 <1 -0.02 >99 <1 <1 <1 -0.01 >99 <1 <1 <1 -0.03 Chypre 2000 95 >99 - 95 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 1 180 67 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Cisjordanie et bande de Gaza 2000 3 223 72 91 <1 8 1 0.36 88 1 9 3 0.49 92 <1 7 <1 0.30 Cisjordanie et bande de Gaza 2000 - 83 83 - 86 5 - 84 83 - 70 19 - 83 83 - 92 <1 2017 4 921 76 97 <1 3 - 96 1 3 - 97 <1 3 - 2017 - 89 88 - 54 43 - 92 91 - 85 12 - 88 87 - 44 53 Colombie 2000 40 404 74 91 <1 5 4 0.37 71 <1 15 13 0.90 98 <1 2 <1 0.12 Colombie 2000 68 90 73 75 85 6 33 68 - 33 53 18 81 98 81 90 96 2 2017 49 066 80 97 <1 <1 2 86 <1 4 9 >99 <1 <1 <1 2017 73 96 76 81 89 9 40 82 - 40 62 25 81 >99 81 92 95 5 Comores 2000 542 28 91 2 6 2 -0.63 91 2 5 2 -0.86 90 2 8 <1 -0.08 Comores 2000 - 66 - - 48 44 - 66 - - 38 55 - 67 - - 75 16 2017 814 29 80 11 8 <1 77 12 11 <1 88 9 2 <1 2017 - 65 - - 59 32 - 63 - - 53 36 - 71 - - 76 21 Congo 2000 3 226 59 57 10 25 8 0.94 18 9 53 20 1.63 85 10 5 <1 0.14 Congo 2000 27 27 - 38 54 13 7 7 - 10 9 18 42 42 - 57 85 10 2017 5 261 66 73 10 10 6 46 11 24 19 87 10 3 <1 2017 45 52 - 46 52 32 19 19 - 21 10 46 59 69 - 59 73 25 Costa Rica 2000 3 925 59 94 <1 2 3 0.33 87 <1 5 7 0.74 >99 <1 <1 <1 0.04 Costa Rica 2000 87 94 - 87 90 4 74 87 - 74 81 7 96 >99 - 96 97 2 2017 4 906 79 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 94 >99 - 94 >99 <1 84 99 - 84 >99 <1 96 >99 - 96 >99 <1 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 92 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Côte d’Ivoire 2000 16 687 43 71 9 15 5 0.12 56 14 21 10 0.13 91 3 6 <1 -0.18 Côte d’Ivoire 2000 34 41 59 44 45 35 16 16 60 27 25 45 57 73 57 66 72 22 2017 24 295 50 73 6 15 6 58 10 23 9 88 3 7 2 2017 37 46 57 45 41 38 18 18 59 26 20 47 55 73 55 64 62 28 Croatie 2000 4 428 53 98 <1 1 <1 0.07 97 <1 2 <1 0.17 >99 <1 <1 <1 -0.03 Croatie 2000 89 89 - 95 84 14 - 80 - - 72 25 - 97 - - 95 5 2017 4 189 57 >99 <1 <1 - >99 <1 <1 - >99 <1 <1 <1 2017 90 97 - 90 >99 <1 - 97 - - >99 <1 - 97 - - >99 <1 Cuba 2000 11 151 75 93 2 4 <1 0.14 80 4 14 2 0.59 97 1 1 <1 -0.02 Cuba 2000 - 80 - - 74 21 - 55 - - 48 36 - 87 - - 82 16 2017 11 485 77 95 2 2 <1 90 4 4 2 97 1 2 <1 2017 - 94 - - 80 18 - 86 - - 58 37 - 96 - - 86 12 Curaçao 2000 132 91 99 <1 1 <1 0.05 - - - - - - - - - - Curaçao 2000 - 99 - - 99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 161 89 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - >99 - - 99 <1 - - - - - - - - - - - - Danemark 2000 5 341 85 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Danemark 2000 94 97 - 94 >99 <1 - 98 - - >99 <1 - 97 - - >99 <1 2017 5 734 88 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 97 - 98 >99 <1 - 98 - - >99 <1 - 97 - - >99 <1 Djibouti 2000 718 77 76 15 9 <1 0.00 55 14 29 2 -0.45 82 15 3 <1 0.11 Djibouti 2000 - 45 - - 75 15 - 5 - - 29 40 - 57 - - 90 7 2017 957 78 76 15 7 2 47 12 31 10 84 15 <1 <1 2017 - 46 - - 82 9 - 4 - - 25 34 - 58 - - 98 1 Dominique 2000 70 65 93 <1 7 <1 - - - - - - - - - - - Dominique 2000 - 66 51 - 92 2 - - - - - - - - - - - - 2017 74 70 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Égypte 2000 69 906 43 98 <1 1 <1 0.07 97 <1 2 <1 0.12 >99 <1 <1 <1 0.00 Égypte 2000 - 90 62 - 89 9 - 84 62 - 82 16 - 98 63 - 99 <1 2017 97 553 43 >99 <1 <1 <1 99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 98 71 - 98 1 - 98 67 - 98 1 - 99 77 - 99 1 El Salvador 2000 5 868 59 78 6 10 5 1.15 56 12 21 12 2.16 93 3 3 <1 0.36 El Salvador 2000 - 72 72 - 71 13 - 47 52 - 44 23 86 89 86 96 90 6 2017 6 378 71 97 <1 <1 2 92 <1 <1 7 >99 <1 <1 <1 2017 - 91 72 - 90 8 - 79 60 - 78 15 77 97 77 >99 95 5 Émirats arabes unis 2000 3 155 80 96 4 <1 <1 0.14 - - - - - - - - - - Émirats arabes unis 2000 - 88 99 - 72 28 - - - - - - - - - - - - 2017 9 400 86 98 2 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - 98 >99 - 96 4 - - - - - - - - - - - - Équateur 2000 12 629 60 82 <1 9 8 0.68 70 1 9 19 0.78 90 <1 9 <1 0.57 Équateur 2000 66 77 79 66 72 12 50 64 64 50 54 17 77 86 88 77 83 8 2017 16 625 64 94 <1 3 3 83 <1 8 8 >99 <1 <1 <1 2017 75 92 89 75 88 6 58 82 75 58 70 14 85 98 97 85 98 2 Érythrée 2000 3 393 27 47 22 28 4 - 31 27 37 5 - 91 7 2 <1 - Érythrée 2000 - 27 - - 28 41 - 9 - - 14 45 - 75 - - 67 31 2017 5 069 39 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Espagne 2000 40 904 76 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.01 Espagne 2000 99 >99 - 99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 46 354 80 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 98 >99 - 98 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Estonie 2000 1 399 69 >99 <1 <1 <1 0.04 97 <1 3 <1 0.11 >99 <1 <1 <1 0.00 Estonie 2000 93 93 >99 97 86 13 - 82 - - 66 32 - 98 - - 96 4 2017 1 310 69 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 93 97 >99 93 97 3 - 92 - - 91 8 - 99 - - >99 <1 Eswatini 2000 1 061 23 53 5 16 27 0.97 43 5 18 34 1.05 87 2 6 5 0.60 Eswatini 2000 - 28 - - 45 12 - 16 - - 34 14 67 67 89 81 82 7 2017 1 367 24 69 9 9 13 60 12 11 17 97 <1 1 1 2017 - 50 - - 61 17 - 36 - - 51 22 89 93 98 89 95 3 États-Unis d’Amérique 2000 281 983 79 - - - - - - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 États-Unis d’Amérique 2000 - - - - - - - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 2017 324 459 82 >99 <1 <1 <1 97 <1 3 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 99 <1 - 96 - - 95 2 >99 >99 - >99 >99 <1 Éthiopie 2000 66 537 15 19 6 42 33 1.32 9 5 48 38 1.32 77 11 7 5 0.19 Éthiopie 2000 5 5 18 7 17 8 <1 <1 12 2 5 8 31 31 48 35 83 5 2017 104 957 20 41 28 22 9 31 31 28 11 80 17 2 1 2017 11 18 56 14 36 33 5 5 56 8 23 39 38 72 53 38 87 10 Fédération de Russie 2000 146 397 73 95 <1 4 <1 0.12 85 1 11 2 0.46 99 <1 <1 <1 0.00 Fédération de Russie 2000 75 75 - 94 79 17 - 52 - - 44 42 - 83 - - 92 7 2017 143 990 74 97 <1 2 - 93 2 6 - 99 <1 <1 <1 2017 76 76 - 96 94 4 - 57 - - 88 6 - 83 - - 96 3 Fidji 2000 811 48 95 <1 3 2 -0.05 91 <1 5 4 -0.11 99 <1 1 <1 -0.06 Fidji 2000 - 78 95 - - - - 60 - - - - - 97 - - - - 2017 906 56 94 <1 4 2 89 <1 7 4 98 <1 2 <1 2017 - 69 94 - 87 7 - 35 - - 74 14 - 96 - - 97 <1 Finlande 2000 5 188 82 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Finlande 2000 92 >99 - 92 99 1 - 98 - - 94 6 - >99 - - >99 <1 2017 5 523 85 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - 98 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 France 2000 59 608 76 >99 <1 <1 <1 0.01 >99 <1 <1 <1 0.03 >99 <1 <1 <1 0.00 France 2000 97 >99 - 97 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 64 980 80 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 98 >99 - 98 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Gabon 2000 1 231 79 80 4 5 11 0.37 37 4 17 42 1.06 91 4 2 3 -0.08 Gabon 2000 - 41 - - 78 5 - 8 - - 23 18 - 50 - - 93 1 2017 2 025 89 86 8 3 3 55 13 7 25 90 7 2 <1 2017 - 70 - - 87 7 - 23 - - 24 44 - 76 - - 94 2 Gambie 2000 1 232 48 75 10 15 <1 0.18 68 11 21 <1 -0.26 83 8 9 <1 0.28 Gambie 2000 - 22 - - 55 30 - 4 - - 27 52 41 41 - 80 85 6 2017 2 101 61 78 9 13 <1 63 17 20 <1 87 4 9 <1 2017 - 44 - - 72 15 - 8 - - 53 27 68 68 - 80 84 7 Géorgie 2000 4 722 53 93 <1 6 <1 0.32 87 2 11 <1 0.54 98 <1 1 <1 0.10 Géorgie 2000 75 83 - 75 69 25 - 69 - - 47 41 - 96 - - 88 10 2017 3 912 58 98 <1 2 <1 96 <1 4 <1 >99 <1 <1 <1 2017 80 98 - 84 80 18 - 96 - - 59 37 - >99 - - 96 4 Ghana 2000 18 939 44 64 9 9 17 1.00 54 8 10 28 0.79 78 11 8 4 0.87 Ghana 2000 13 13 64 44 43 31 <1 <1 56 34 14 48 30 30 76 57 80 9 2017 28 834 55 81 8 4 6 68 13 6 13 93 5 2 <1 2017 36 36 78 55 33 57 11 11 72 45 24 57 57 57 83 63 40 58 Gibraltar 2000 31 100 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 Gibraltar 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 2017 35 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 ANNEXE 3 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’APPROVISIONNEMENT EN EAU DE BOISSON 93 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Côte d’Ivoire 2000 16 687 43 71 9 15 5 0.12 56 14 21 10 0.13 91 3 6 <1 -0.18 Côte d’Ivoire 2000 34 41 59 44 45 35 16 16 60 27 25 45 57 73 57 66 72 22 2017 24 295 50 73 6 15 6 58 10 23 9 88 3 7 2 2017 37 46 57 45 41 38 18 18 59 26 20 47 55 73 55 64 62 28 Croatie 2000 4 428 53 98 <1 1 <1 0.07 97 <1 2 <1 0.17 >99 <1 <1 <1 -0.03 Croatie 2000 89 89 - 95 84 14 - 80 - - 72 25 - 97 - - 95 5 2017 4 189 57 >99 <1 <1 - >99 <1 <1 - >99 <1 <1 <1 2017 90 97 - 90 >99 <1 - 97 - - >99 <1 - 97 - - >99 <1 Cuba 2000 11 151 75 93 2 4 <1 0.14 80 4 14 2 0.59 97 1 1 <1 -0.02 Cuba 2000 - 80 - - 74 21 - 55 - - 48 36 - 87 - - 82 16 2017 11 485 77 95 2 2 <1 90 4 4 2 97 1 2 <1 2017 - 94 - - 80 18 - 86 - - 58 37 - 96 - - 86 12 Curaçao 2000 132 91 99 <1 1 <1 0.05 - - - - - - - - - - Curaçao 2000 - 99 - - 99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 161 89 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - >99 - - 99 <1 - - - - - - - - - - - - Danemark 2000 5 341 85 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Danemark 2000 94 97 - 94 >99 <1 - 98 - - >99 <1 - 97 - - >99 <1 2017 5 734 88 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 97 - 98 >99 <1 - 98 - - >99 <1 - 97 - - >99 <1 Djibouti 2000 718 77 76 15 9 <1 0.00 55 14 29 2 -0.45 82 15 3 <1 0.11 Djibouti 2000 - 45 - - 75 15 - 5 - - 29 40 - 57 - - 90 7 2017 957 78 76 15 7 2 47 12 31 10 84 15 <1 <1 2017 - 46 - - 82 9 - 4 - - 25 34 - 58 - - 98 1 Dominique 2000 70 65 93 <1 7 <1 - - - - - - - - - - - Dominique 2000 - 66 51 - 92 2 - - - - - - - - - - - - 2017 74 70 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Égypte 2000 69 906 43 98 <1 1 <1 0.07 97 <1 2 <1 0.12 >99 <1 <1 <1 0.00 Égypte 2000 - 90 62 - 89 9 - 84 62 - 82 16 - 98 63 - 99 <1 2017 97 553 43 >99 <1 <1 <1 99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 98 71 - 98 1 - 98 67 - 98 1 - 99 77 - 99 1 El Salvador 2000 5 868 59 78 6 10 5 1.15 56 12 21 12 2.16 93 3 3 <1 0.36 El Salvador 2000 - 72 72 - 71 13 - 47 52 - 44 23 86 89 86 96 90 6 2017 6 378 71 97 <1 <1 2 92 <1 <1 7 >99 <1 <1 <1 2017 - 91 72 - 90 8 - 79 60 - 78 15 77 97 77 >99 95 5 Émirats arabes unis 2000 3 155 80 96 4 <1 <1 0.14 - - - - - - - - - - Émirats arabes unis 2000 - 88 99 - 72 28 - - - - - - - - - - - - 2017 9 400 86 98 2 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - 98 >99 - 96 4 - - - - - - - - - - - - Équateur 2000 12 629 60 82 <1 9 8 0.68 70 1 9 19 0.78 90 <1 9 <1 0.57 Équateur 2000 66 77 79 66 72 12 50 64 64 50 54 17 77 86 88 77 83 8 2017 16 625 64 94 <1 3 3 83 <1 8 8 >99 <1 <1 <1 2017 75 92 89 75 88 6 58 82 75 58 70 14 85 98 97 85 98 2 Érythrée 2000 3 393 27 47 22 28 4 - 31 27 37 5 - 91 7 2 <1 - Érythrée 2000 - 27 - - 28 41 - 9 - - 14 45 - 75 - - 67 31 2017 5 069 39 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Espagne 2000 40 904 76 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.01 Espagne 2000 99 >99 - 99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 46 354 80 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 98 >99 - 98 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Estonie 2000 1 399 69 >99 <1 <1 <1 0.04 97 <1 3 <1 0.11 >99 <1 <1 <1 0.00 Estonie 2000 93 93 >99 97 86 13 - 82 - - 66 32 - 98 - - 96 4 2017 1 310 69 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 93 97 >99 93 97 3 - 92 - - 91 8 - 99 - - >99 <1 Eswatini 2000 1 061 23 53 5 16 27 0.97 43 5 18 34 1.05 87 2 6 5 0.60 Eswatini 2000 - 28 - - 45 12 - 16 - - 34 14 67 67 89 81 82 7 2017 1 367 24 69 9 9 13 60 12 11 17 97 <1 1 1 2017 - 50 - - 61 17 - 36 - - 51 22 89 93 98 89 95 3 États-Unis d’Amérique 2000 281 983 79 - - - - - - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 États-Unis d’Amérique 2000 - - - - - - - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 2017 324 459 82 >99 <1 <1 <1 97 <1 3 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 99 <1 - 96 - - 95 2 >99 >99 - >99 >99 <1 Éthiopie 2000 66 537 15 19 6 42 33 1.32 9 5 48 38 1.32 77 11 7 5 0.19 Éthiopie 2000 5 5 18 7 17 8 <1 <1 12 2 5 8 31 31 48 35 83 5 2017 104 957 20 41 28 22 9 31 31 28 11 80 17 2 1 2017 11 18 56 14 36 33 5 5 56 8 23 39 38 72 53 38 87 10 Fédération de Russie 2000 146 397 73 95 <1 4 <1 0.12 85 1 11 2 0.46 99 <1 <1 <1 0.00 Fédération de Russie 2000 75 75 - 94 79 17 - 52 - - 44 42 - 83 - - 92 7 2017 143 990 74 97 <1 2 - 93 2 6 - 99 <1 <1 <1 2017 76 76 - 96 94 4 - 57 - - 88 6 - 83 - - 96 3 Fidji 2000 811 48 95 <1 3 2 -0.05 91 <1 5 4 -0.11 99 <1 1 <1 -0.06 Fidji 2000 - 78 95 - - - - 60 - - - - - 97 - - - - 2017 906 56 94 <1 4 2 89 <1 7 4 98 <1 2 <1 2017 - 69 94 - 87 7 - 35 - - 74 14 - 96 - - 97 <1 Finlande 2000 5 188 82 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Finlande 2000 92 >99 - 92 99 1 - 98 - - 94 6 - >99 - - >99 <1 2017 5 523 85 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - 98 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 France 2000 59 608 76 >99 <1 <1 <1 0.01 >99 <1 <1 <1 0.03 >99 <1 <1 <1 0.00 France 2000 97 >99 - 97 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 64 980 80 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 98 >99 - 98 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Gabon 2000 1 231 79 80 4 5 11 0.37 37 4 17 42 1.06 91 4 2 3 -0.08 Gabon 2000 - 41 - - 78 5 - 8 - - 23 18 - 50 - - 93 1 2017 2 025 89 86 8 3 3 55 13 7 25 90 7 2 <1 2017 - 70 - - 87 7 - 23 - - 24 44 - 76 - - 94 2 Gambie 2000 1 232 48 75 10 15 <1 0.18 68 11 21 <1 -0.26 83 8 9 <1 0.28 Gambie 2000 - 22 - - 55 30 - 4 - - 27 52 41 41 - 80 85 6 2017 2 101 61 78 9 13 <1 63 17 20 <1 87 4 9 <1 2017 - 44 - - 72 15 - 8 - - 53 27 68 68 - 80 84 7 Géorgie 2000 4 722 53 93 <1 6 <1 0.32 87 2 11 <1 0.54 98 <1 1 <1 0.10 Géorgie 2000 75 83 - 75 69 25 - 69 - - 47 41 - 96 - - 88 10 2017 3 912 58 98 <1 2 <1 96 <1 4 <1 >99 <1 <1 <1 2017 80 98 - 84 80 18 - 96 - - 59 37 - >99 - - 96 4 Ghana 2000 18 939 44 64 9 9 17 1.00 54 8 10 28 0.79 78 11 8 4 0.87 Ghana 2000 13 13 64 44 43 31 <1 <1 56 34 14 48 30 30 76 57 80 9 2017 28 834 55 81 8 4 6 68 13 6 13 93 5 2 <1 2017 36 36 78 55 33 57 11 11 72 45 24 57 57 57 83 63 40 58 Gibraltar 2000 31 100 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 Gibraltar 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 2017 35 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 94 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Grèce 2000 11 142 73 >99 <1 <1 <1 0.02 99 <1 1 <1 0.08 >99 <1 <1 <1 0.00 Grèce 2000 99 99 - >99 >99 <1 - 97 - - 97 1 - >99 - - >99 <1 2017 11 160 79 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Grenade 2000 102 36 93 1 6 <1 0.14 - - - - - - - - - - Grenade 2000 79 79 90 85 92 3 - - - - - - - - - - - - 2017 108 36 96 1 <1 3 - - - - - - - - 2017 87 90 92 87 92 4 - - - - - - - - - - - - Groenland 2000 56 82 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Groenland 2000 94 97 - 94 >99 <1 - 98 - - >99 <1 - 97 - - >99 <1 2017 56 87 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 97 - 98 >99 <1 - 98 - - >99 <1 - 97 - - >99 <1 Guadeloupe 2000 425 98 - - - - - - - - - - - - - - - Guadeloupe 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 450 98 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 97 >99 - 97 >99 <1 - - - - - - - - - - - - Guam 2000 155 93 >99 <1 <1 <1 0.02 - - - - - - - - - - Guam 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 164 95 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 >99 - >99 - - - - - - - - - - - - - - Guatemala 2000 11 651 45 86 <1 10 3 0.50 78 <1 15 6 0.70 95 <1 5 <1 0.19 Guatemala 2000 47 72 50 51 76 10 39 58 46 39 64 15 55 88 55 65 91 4 2017 16 914 51 94 1 3 2 90 2 5 3 98 <1 2 <1 2017 56 87 62 57 80 15 46 79 58 46 68 24 66 95 66 67 92 6 Guinée 2000 8 809 31 63 1 20 16 -0.05 53 <1 24 23 -0.26 84 2 13 <1 0.07 Guinée 2000 - 7 - - 21 42 - <1 - - <1 54 - 24 - - 69 17 2017 12 717 36 62 18 9 11 49 21 13 18 86 12 2 <1 2017 - 39 - - 28 52 - 20 - - 7 62 - 73 - - 65 33 Guinée équatoriale 2000 614 49 51 2 15 32 0.80 39 2 6 54 -0.47 64 3 24 9 0.83 Guinée équatoriale 2000 - 10 - - 11 42 - 3 - - 3 37 - 18 - - 19 47 2017 1 268 72 65 3 26 6 31 1 46 22 78 4 18 <1 2017 - 17 - - 41 27 - 2 - - 22 10 - 23 - - 48 34 Guinée-Bissau 2000 1 243 36 53 4 40 3 0.78 41 4 51 4 0.71 74 4 21 <1 0.57 Guinée-Bissau 2000 - 15 - - 20 37 - 4 - - 6 39 - 35 - - 46 32 2017 1 861 43 67 7 26 <1 53 7 39 <1 84 7 9 <1 2017 - 30 - - - - - 12 - - - - - 54 - - - - Guyana 2000 753 29 88 2 5 5 0.45 86 2 6 6 0.47 93 2 4 <1 0.42 Guyana 2000 - 75 - - 68 22 - 74 - - 64 24 - 78 95 - 79 16 2017 778 27 96 1 1 2 94 2 2 3 >99 <1 <1 <1 2017 - 94 - - 65 31 - 92 - - 58 38 - >99 >99 - 87 13 Guyane française 2000 163 79 92 <1 8 <1 0.12 - - - - - - - - - - Guyane française 2000 89 89 - 92 85 7 - - - - - - - - - - - - 2017 283 85 94 <1 6 <1 - - - - - - - - 2017 91 91 - 94 88 6 - - - - - - - - - - - - Haïti 2000 8 549 36 56 7 21 16 0.54 40 9 28 22 0.13 85 4 7 4 -0.01 Haïti 2000 - 19 52 - 43 20 - 10 39 - 30 19 - 35 75 - 67 22 2017 10 981 54 65 10 25 <1 43 13 45 <1 85 7 8 <1 2017 - 10 63 - 23 52 - 8 44 - 25 31 - 11 78 - 21 71 Honduras 2000 6 524 45 85 <1 11 4 0.59 76 <1 17 7 0.76 95 <1 4 <1 0.24 Honduras 2000 - 82 56 - 78 7 16 72 59 16 65 11 - 93 52 - 93 3 2017 9 265 56 95 <1 5 <1 89 <1 10 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 88 60 - 90 5 19 78 68 19 82 7 - 96 54 - 96 3 Hongrie 2000 10 221 65 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.01 >99 <1 <1 <1 0.00 Hongrie 2000 51 94 >99 51 94 6 - 91 >99 - 91 9 - 96 >99 - 96 4 2017 9 722 71 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 90 >99 >99 90 >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 Île de Man 2000 73 52 - - - - - - - - - - - - - - - Île de Man 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 84 52 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 97 97 - >99 98 <1 - - - - - - - - - - - - Îles anglo-normandes 2000 149 30 - - - - - - - - - - - - - - - Îles anglo-normandes 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 165 31 94 <1 6 <1 - - - - - - - - 2017 92 92 - 94 90 4 - - - - - - - - - - - - Îles Caïmanes 2000 42 100 - - - - - - - - - - - - - - - Îles Caïmanes 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 62 100 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Cook 2000 18 65 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Îles Cook 2000 - 85 - - 69 31 - - - - - - - - - - - - 2017 17 75 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - 87 - - 75 25 - - - - - - - - - - - - Îles Falkland (Malvinas) 2000 3 68 - - - - - - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 Îles Falkland (Malvinas) 2000 - - - - - - - - - - - - - >99 - - >99 <1 2017 3 77 95 <1 5 <1 78 <1 22 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 93 - - 90 5 - 67 - - 56 22 - >99 - - >99 <1 Îles Féroé 2000 47 36 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Îles Féroé 2000 - >99 - - >99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 49 42 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - >99 - - >99 <1 - - - - - - - - - - - - Îles Mariannes du Nord 2000 69 90 97 <1 3 <1 0.19 - - - - - - - - - - Îles Mariannes du Nord 2000 82 97 82 93 97 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 55 92 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 90 94 90 >99 90 10 - - - - - - - - - - - - Îles Marshall 2000 52 69 - - - - - - - - - - - - - - - Îles Marshall 2000 - - - - - - - - - - <1 - - - - - - - 2017 53 77 88 11 <1 <1 94 5 <1 <1 87 13 <1 <1 2017 - 83 - - 12 87 - 89 - - 10 89 - 81 - - 13 87 Îles Salomon 2000 413 16 79 5 11 5 -0.64 76 5 12 6 -0.93 90 3 5 1 0.06 Îles Salomon 2000 - 61 42 - 59 24 - 57 66 - 56 25 - 83 - - 75 19 2017 611 23 68 6 15 12 61 6 18 15 91 4 4 1 2017 - 52 37 - 46 27 - 42 54 - 39 28 - 83 - - 70 24 Îles Turques-et-Caïques 2000 19 85 86 <1 14 <1 0.46 - - - - - - - - - - Îles Turques-et-Caïques 2000 - 85 - - 42 45 - - - - - - - - - - - - 2017 35 93 94 <1 6 <1 - - - - - - - - 2017 - 90 - - 68 26 - - - - - - - - - - - - Îles Vierges américaines 2000 109 93 99 <1 1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Îles Vierges américaines 2000 - 98 - - 47 51 - - - - - - - - - - - - 2017 105 96 99 <1 1 <1 - - - - - - - - 2017 - 98 - - 47 52 - - - - - - - - - - - - Îles Vierges britanniques 2000 21 42 95 <1 5 <1 0.27 - - - - - - - - - - Îles Vierges britanniques 2000 - 93 - - 91 4 - - - - - - - - - - - - 2017 31 47 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - 98 - - - - - - - - - - - - - - - - ANNEXE 3 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’APPROVISIONNEMENT EN EAU DE BOISSON 95 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Grèce 2000 11 142 73 >99 <1 <1 <1 0.02 99 <1 1 <1 0.08 >99 <1 <1 <1 0.00 Grèce 2000 99 99 - >99 >99 <1 - 97 - - 97 1 - >99 - - >99 <1 2017 11 160 79 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Grenade 2000 102 36 93 1 6 <1 0.14 - - - - - - - - - - Grenade 2000 79 79 90 85 92 3 - - - - - - - - - - - - 2017 108 36 96 1 <1 3 - - - - - - - - 2017 87 90 92 87 92 4 - - - - - - - - - - - - Groenland 2000 56 82 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Groenland 2000 94 97 - 94 >99 <1 - 98 - - >99 <1 - 97 - - >99 <1 2017 56 87 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 97 - 98 >99 <1 - 98 - - >99 <1 - 97 - - >99 <1 Guadeloupe 2000 425 98 - - - - - - - - - - - - - - - Guadeloupe 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 450 98 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 97 >99 - 97 >99 <1 - - - - - - - - - - - - Guam 2000 155 93 >99 <1 <1 <1 0.02 - - - - - - - - - - Guam 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 164 95 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 >99 - >99 - - - - - - - - - - - - - - Guatemala 2000 11 651 45 86 <1 10 3 0.50 78 <1 15 6 0.70 95 <1 5 <1 0.19 Guatemala 2000 47 72 50 51 76 10 39 58 46 39 64 15 55 88 55 65 91 4 2017 16 914 51 94 1 3 2 90 2 5 3 98 <1 2 <1 2017 56 87 62 57 80 15 46 79 58 46 68 24 66 95 66 67 92 6 Guinée 2000 8 809 31 63 1 20 16 -0.05 53 <1 24 23 -0.26 84 2 13 <1 0.07 Guinée 2000 - 7 - - 21 42 - <1 - - <1 54 - 24 - - 69 17 2017 12 717 36 62 18 9 11 49 21 13 18 86 12 2 <1 2017 - 39 - - 28 52 - 20 - - 7 62 - 73 - - 65 33 Guinée équatoriale 2000 614 49 51 2 15 32 0.80 39 2 6 54 -0.47 64 3 24 9 0.83 Guinée équatoriale 2000 - 10 - - 11 42 - 3 - - 3 37 - 18 - - 19 47 2017 1 268 72 65 3 26 6 31 1 46 22 78 4 18 <1 2017 - 17 - - 41 27 - 2 - - 22 10 - 23 - - 48 34 Guinée-Bissau 2000 1 243 36 53 4 40 3 0.78 41 4 51 4 0.71 74 4 21 <1 0.57 Guinée-Bissau 2000 - 15 - - 20 37 - 4 - - 6 39 - 35 - - 46 32 2017 1 861 43 67 7 26 <1 53 7 39 <1 84 7 9 <1 2017 - 30 - - - - - 12 - - - - - 54 - - - - Guyana 2000 753 29 88 2 5 5 0.45 86 2 6 6 0.47 93 2 4 <1 0.42 Guyana 2000 - 75 - - 68 22 - 74 - - 64 24 - 78 95 - 79 16 2017 778 27 96 1 1 2 94 2 2 3 >99 <1 <1 <1 2017 - 94 - - 65 31 - 92 - - 58 38 - >99 >99 - 87 13 Guyane française 2000 163 79 92 <1 8 <1 0.12 - - - - - - - - - - Guyane française 2000 89 89 - 92 85 7 - - - - - - - - - - - - 2017 283 85 94 <1 6 <1 - - - - - - - - 2017 91 91 - 94 88 6 - - - - - - - - - - - - Haïti 2000 8 549 36 56 7 21 16 0.54 40 9 28 22 0.13 85 4 7 4 -0.01 Haïti 2000 - 19 52 - 43 20 - 10 39 - 30 19 - 35 75 - 67 22 2017 10 981 54 65 10 25 <1 43 13 45 <1 85 7 8 <1 2017 - 10 63 - 23 52 - 8 44 - 25 31 - 11 78 - 21 71 Honduras 2000 6 524 45 85 <1 11 4 0.59 76 <1 17 7 0.76 95 <1 4 <1 0.24 Honduras 2000 - 82 56 - 78 7 16 72 59 16 65 11 - 93 52 - 93 3 2017 9 265 56 95 <1 5 <1 89 <1 10 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 88 60 - 90 5 19 78 68 19 82 7 - 96 54 - 96 3 Hongrie 2000 10 221 65 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.01 >99 <1 <1 <1 0.00 Hongrie 2000 51 94 >99 51 94 6 - 91 >99 - 91 9 - 96 >99 - 96 4 2017 9 722 71 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 90 >99 >99 90 >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 Île de Man 2000 73 52 - - - - - - - - - - - - - - - Île de Man 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 84 52 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 97 97 - >99 98 <1 - - - - - - - - - - - - Îles anglo-normandes 2000 149 30 - - - - - - - - - - - - - - - Îles anglo-normandes 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 165 31 94 <1 6 <1 - - - - - - - - 2017 92 92 - 94 90 4 - - - - - - - - - - - - Îles Caïmanes 2000 42 100 - - - - - - - - - - - - - - - Îles Caïmanes 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 62 100 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Cook 2000 18 65 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Îles Cook 2000 - 85 - - 69 31 - - - - - - - - - - - - 2017 17 75 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - 87 - - 75 25 - - - - - - - - - - - - Îles Falkland (Malvinas) 2000 3 68 - - - - - - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 Îles Falkland (Malvinas) 2000 - - - - - - - - - - - - - >99 - - >99 <1 2017 3 77 95 <1 5 <1 78 <1 22 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 93 - - 90 5 - 67 - - 56 22 - >99 - - >99 <1 Îles Féroé 2000 47 36 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Îles Féroé 2000 - >99 - - >99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 49 42 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - >99 - - >99 <1 - - - - - - - - - - - - Îles Mariannes du Nord 2000 69 90 97 <1 3 <1 0.19 - - - - - - - - - - Îles Mariannes du Nord 2000 82 97 82 93 97 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 55 92 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 90 94 90 >99 90 10 - - - - - - - - - - - - Îles Marshall 2000 52 69 - - - - - - - - - - - - - - - Îles Marshall 2000 - - - - - - - - - - <1 - - - - - - - 2017 53 77 88 11 <1 <1 94 5 <1 <1 87 13 <1 <1 2017 - 83 - - 12 87 - 89 - - 10 89 - 81 - - 13 87 Îles Salomon 2000 413 16 79 5 11 5 -0.64 76 5 12 6 -0.93 90 3 5 1 0.06 Îles Salomon 2000 - 61 42 - 59 24 - 57 66 - 56 25 - 83 - - 75 19 2017 611 23 68 6 15 12 61 6 18 15 91 4 4 1 2017 - 52 37 - 46 27 - 42 54 - 39 28 - 83 - - 70 24 Îles Turques-et-Caïques 2000 19 85 86 <1 14 <1 0.46 - - - - - - - - - - Îles Turques-et-Caïques 2000 - 85 - - 42 45 - - - - - - - - - - - - 2017 35 93 94 <1 6 <1 - - - - - - - - 2017 - 90 - - 68 26 - - - - - - - - - - - - Îles Vierges américaines 2000 109 93 99 <1 1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Îles Vierges américaines 2000 - 98 - - 47 51 - - - - - - - - - - - - 2017 105 96 99 <1 1 <1 - - - - - - - - 2017 - 98 - - 47 52 - - - - - - - - - - - - Îles Vierges britanniques 2000 21 42 95 <1 5 <1 0.27 - - - - - - - - - - Îles Vierges britanniques 2000 - 93 - - 91 4 - - - - - - - - - - - - 2017 31 47 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - 98 - - - - - - - - - - - - - - - - PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 96 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Îles Wallis-et-Futuna 2000 15 0 >99 <1 <1 <1 -0.01 >99 <1 <1 <1 -0.01 - - - - - Îles Wallis-et-Futuna 2000 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 - - - - - - 2017 12 0 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - - 2017 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 - - - - - - Inde 2000 1 053 051 28 79 5 14 1 0.80 74 6 18 2 0.98 91 3 5 <1 0.27 Inde 2000 - 33 70 - 44 40 20 20 63 48 33 47 - 68 88 - 74 21 2017 1 339 180 34 93 <1 6 <1 91 <1 7 <1 96 <1 3 <1 2017 - 63 82 - 44 50 56 56 79 67 32 60 - 77 87 - 68 28 Indonésie 2000 211 540 42 76 <1 20 4 0.81 66 <1 28 6 0.96 90 <1 9 <1 0.35 Indonésie 2000 - 61 72 - 20 56 - 47 61 - 6 60 - 80 88 - 40 50 2017 263 991 55 89 1 8 2 82 2 13 3 95 1 3 <1 2017 - 54 87 - 18 72 - 54 78 - 13 71 - 54 95 - 23 74 Iran (République islamique d’) 2000 66 132 64 95 2 3 <1 0.02 90 4 6 <1 -0.04 98 1 <1 <1 -0.03 Iran (République islamique d’) 2000 91 91 - 92 92 5 83 83 - 85 86 8 95 95 - 96 96 4 2017 81 163 74 95 2 3 <1 89 4 7 <1 97 1 1 <1 2017 92 92 - 92 92 5 83 83 - 84 82 11 95 95 - 95 96 3 Iraq 2000 23 565 68 81 <1 7 12 0.92 53 3 13 32 2.25 94 <1 4 2 0.30 Iraq 2000 50 75 50 50 77 4 27 34 27 27 41 14 61 94 61 61 94 <1 2017 38 275 70 97 1 <1 1 91 4 <1 4 99 <1 <1 <1 2017 59 82 74 59 80 18 46 75 66 46 68 27 64 86 78 64 84 15 Irlande 2000 3 849 59 97 <1 3 <1 0.01 97 <1 3 <1 0.04 97 <1 3 <1 0.00 Irlande 2000 93 97 - 93 97 <1 - 97 - - 97 <1 - 97 - - 97 <1 2017 4 762 63 97 <1 3 <1 98 <1 2 <1 97 <1 3 <1 2017 97 97 - 97 97 <1 - 98 - - 98 <1 - 97 - - 97 <1 Islande 2000 280 92 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Islande 2000 90 >99 - 90 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 335 94 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Israël 2000 6 014 91 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Israël 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 >99 >99 - >99 >99 <1 >99 >99 - >99 >99 <1 2017 8 322 92 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 >99 >99 - >99 >99 <1 >99 >99 - >99 >99 <1 Italie 2000 57 294 67 >99 <1 <1 <1 -0.03 >99 <1 <1 <1 -0.04 >99 <1 <1 <1 -0.03 Italie 2000 86 98 86 97 - - - 98 - - - - - 98 - - - - 2017 59 360 70 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 95 97 95 95 - - - 97 - - - - - 98 - - - - Jamaïque 2000 2 657 52 93 <1 3 3 -0.15 88 1 5 6 -0.21 98 <1 2 <1 -0.13 Jamaïque 2000 - 84 65 - 78 16 - 73 - - 59 30 - 93 74 - 95 3 2017 2 890 55 91 5 2 2 85 8 3 4 96 3 1 <1 2017 - 84 46 - 84 12 - 72 - - 72 21 - 93 52 - 93 5 Japon 2000 127 534 79 98 <1 2 <1 0.03 - - - - - - - - - - Japon 2000 98 98 - 98 97 1 - - - - - - - - - - - - 2017 127 484 92 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 98 98 - >99 98 1 - - - - - - - - - - - - Jordanie 2000 5 103 78 >99 <1 <1 <1 -0.03 98 <1 2 <1 -0.04 >99 <1 <1 <1 -0.04 Jordanie 2000 94 95 94 98 96 4 - 89 91 - 85 13 - 97 95 - 98 1 2017 9 702 91 99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 >99 <1 <1 <1 2017 94 95 94 98 88 11 - 89 90 - 79 19 - 96 94 - 89 10 Kazakhstan 2000 15 057 56 85 6 7 2 0.65 72 11 13 4 1.17 94 3 3 <1 0.23 Kazakhstan 2000 58 58 - 88 63 28 - 23 - - 29 55 - 84 - - 90 6 2017 18 204 57 96 2 3 <1 92 1 6 <1 98 2 <1 <1 2017 90 90 - 97 81 17 - 84 - - 63 31 - 94 - - 94 6 Kenya 2000 31 450 20 47 6 16 30 0.68 37 7 19 37 0.73 88 4 6 2 -0.20 Kenya 2000 - 25 37 - 31 22 - 15 31 - 18 26 62 65 62 78 84 8 2017 49 700 27 59 9 12 20 50 11 15 25 85 4 5 6 2017 - 24 57 - 32 36 - 15 51 - 21 39 50 50 72 75 62 27 Kirghizistan 2000 4 921 35 81 1 5 14 0.40 73 1 5 21 0.53 95 <1 5 <1 0.14 Kirghizistan 2000 46 46 - 72 39 43 28 28 - 64 21 53 80 80 - 88 72 24 2017 6 045 36 87 2 2 9 82 2 3 13 97 <1 <1 2 2017 68 68 - 83 89 <1 54 54 - 76 84 <1 94 94 - 96 98 <1 Kiribati 2000 84 43 50 <1 49 <1 1.27 - - - - - - - - - - Kiribati 2000 - 43 - - 29 22 - - - - - - - - - - - - 2017 116 53 72 <1 27 <1 - - - - - - - - 2017 - 61 - - 24 49 - - - - - - - - - - - - Koweït 2000 2 051 99 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Koweït 2000 >99 >99 >99 >99 - - - - - - - - - - - - - - 2017 4 137 100 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 >99 >99 >99 - - - - - - - - - - - - - - Lesotho 2000 1 869 20 67 12 21 <1 0.07 64 12 24 <1 -0.30 80 13 7 <1 0.76 Lesotho 2000 - 9 - - 63 17 - 1 - - 58 18 - 39 - - 84 9 2017 2 233 28 69 10 14 7 59 13 18 10 93 <1 6 <1 2017 - 25 - - 63 15 - 6 - - 54 19 - 74 - - 89 5 Lettonie 2000 2 384 68 98 <1 2 <1 0.05 96 <1 4 <1 0.14 99 <1 <1 <1 0.00 Lettonie 2000 93 93 - 97 83 16 - 82 - - 59 37 - 98 - - 94 6 2017 1 950 68 99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 99 <1 <1 <1 2017 95 95 - >99 92 7 - 89 - - 81 17 - 98 - - 97 3 Liban 2000 3 235 86 85 7 8 <1 0.42 - - - - - - - - - - Liban 2000 44 83 65 44 83 9 - - - - - - - - - - - - 2017 6 082 88 93 7 <1 <1 - - - - - - - - 2017 48 90 91 48 87 13 - - - - - - - - - - - - Libéria 2000 2 885 44 62 4 18 16 0.63 50 1 23 26 0.73 78 6 12 4 0.33 Libéria 2000 - 7 - - 13 53 - 6 - - 3 47 - 9 - - 25 60 2017 4 732 51 73 8 6 13 62 6 6 26 84 10 6 <1 2017 - 14 - - 5 76 - 5 - - <1 68 - 22 - - 9 85 Libye 2000 5 356 76 84 <1 16 <1 0.84 - - - - - - - - - - Libye 2000 - 74 - - 51 33 - - - - - - - - - - - - 2017 6 375 80 99 <1 1 <1 - - - - - - - - 2017 - 87 - - 40 59 - - - - - - - - - - - - Liechtenstein 2000 33 15 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Liechtenstein 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 38 14 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - - - - - - - Lituanie 2000 3 502 67 90 <1 10 <1 0.46 75 <1 25 <1 1.02 97 <1 3 <1 0.18 Lituanie 2000 69 79 - 69 80 10 - 51 - - 52 23 - 92 - - 94 3 2017 2 890 68 98 <1 2 <1 93 <1 7 <1 >99 <1 <1 <1 2017 92 94 - 92 95 3 - 85 - - 85 8 - >99 - - >99 <1 Luxembourg 2000 436 84 >99 <1 <1 <1 -0.01 >99 <1 <1 <1 -0.07 >99 <1 <1 <1 0.00 Luxembourg 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 >99 >99 - >99 >99 <1 >99 >99 - >99 >99 <1 2017 583 91 >99 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 97 97 - 99 98 1 >99 >99 - >99 >99 <1 Macédoine du Nord 2000 2 035 59 >99 <1 <1 <1 -0.36 99 <1 1 <1 -0.11 >99 <1 <1 <1 -0.55 Macédoine du Nord 2000 97 97 - >99 93 7 95 95 - 99 85 14 99 99 >99 >99 98 2 2017 2 083 58 93 6 <1 <1 97 2 1 <1 91 9 <1 <1 2017 81 92 - 86 93 7 69 94 - 69 85 14 90 90 98 99 98 1 ANNEXE 3 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’APPROVISIONNEMENT EN EAU DE BOISSON 97 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Îles Wallis-et-Futuna 2000 15 0 >99 <1 <1 <1 -0.01 >99 <1 <1 <1 -0.01 - - - - - Îles Wallis-et-Futuna 2000 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 - - - - - - 2017 12 0 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - - 2017 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 - - - - - - Inde 2000 1 053 051 28 79 5 14 1 0.80 74 6 18 2 0.98 91 3 5 <1 0.27 Inde 2000 - 33 70 - 44 40 20 20 63 48 33 47 - 68 88 - 74 21 2017 1 339 180 34 93 <1 6 <1 91 <1 7 <1 96 <1 3 <1 2017 - 63 82 - 44 50 56 56 79 67 32 60 - 77 87 - 68 28 Indonésie 2000 211 540 42 76 <1 20 4 0.81 66 <1 28 6 0.96 90 <1 9 <1 0.35 Indonésie 2000 - 61 72 - 20 56 - 47 61 - 6 60 - 80 88 - 40 50 2017 263 991 55 89 1 8 2 82 2 13 3 95 1 3 <1 2017 - 54 87 - 18 72 - 54 78 - 13 71 - 54 95 - 23 74 Iran (République islamique d’) 2000 66 132 64 95 2 3 <1 0.02 90 4 6 <1 -0.04 98 1 <1 <1 -0.03 Iran (République islamique d’) 2000 91 91 - 92 92 5 83 83 - 85 86 8 95 95 - 96 96 4 2017 81 163 74 95 2 3 <1 89 4 7 <1 97 1 1 <1 2017 92 92 - 92 92 5 83 83 - 84 82 11 95 95 - 95 96 3 Iraq 2000 23 565 68 81 <1 7 12 0.92 53 3 13 32 2.25 94 <1 4 2 0.30 Iraq 2000 50 75 50 50 77 4 27 34 27 27 41 14 61 94 61 61 94 <1 2017 38 275 70 97 1 <1 1 91 4 <1 4 99 <1 <1 <1 2017 59 82 74 59 80 18 46 75 66 46 68 27 64 86 78 64 84 15 Irlande 2000 3 849 59 97 <1 3 <1 0.01 97 <1 3 <1 0.04 97 <1 3 <1 0.00 Irlande 2000 93 97 - 93 97 <1 - 97 - - 97 <1 - 97 - - 97 <1 2017 4 762 63 97 <1 3 <1 98 <1 2 <1 97 <1 3 <1 2017 97 97 - 97 97 <1 - 98 - - 98 <1 - 97 - - 97 <1 Islande 2000 280 92 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Islande 2000 90 >99 - 90 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 335 94 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Israël 2000 6 014 91 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Israël 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 >99 >99 - >99 >99 <1 >99 >99 - >99 >99 <1 2017 8 322 92 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 >99 >99 - >99 >99 <1 >99 >99 - >99 >99 <1 Italie 2000 57 294 67 >99 <1 <1 <1 -0.03 >99 <1 <1 <1 -0.04 >99 <1 <1 <1 -0.03 Italie 2000 86 98 86 97 - - - 98 - - - - - 98 - - - - 2017 59 360 70 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 95 97 95 95 - - - 97 - - - - - 98 - - - - Jamaïque 2000 2 657 52 93 <1 3 3 -0.15 88 1 5 6 -0.21 98 <1 2 <1 -0.13 Jamaïque 2000 - 84 65 - 78 16 - 73 - - 59 30 - 93 74 - 95 3 2017 2 890 55 91 5 2 2 85 8 3 4 96 3 1 <1 2017 - 84 46 - 84 12 - 72 - - 72 21 - 93 52 - 93 5 Japon 2000 127 534 79 98 <1 2 <1 0.03 - - - - - - - - - - Japon 2000 98 98 - 98 97 1 - - - - - - - - - - - - 2017 127 484 92 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 98 98 - >99 98 1 - - - - - - - - - - - - Jordanie 2000 5 103 78 >99 <1 <1 <1 -0.03 98 <1 2 <1 -0.04 >99 <1 <1 <1 -0.04 Jordanie 2000 94 95 94 98 96 4 - 89 91 - 85 13 - 97 95 - 98 1 2017 9 702 91 99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 >99 <1 <1 <1 2017 94 95 94 98 88 11 - 89 90 - 79 19 - 96 94 - 89 10 Kazakhstan 2000 15 057 56 85 6 7 2 0.65 72 11 13 4 1.17 94 3 3 <1 0.23 Kazakhstan 2000 58 58 - 88 63 28 - 23 - - 29 55 - 84 - - 90 6 2017 18 204 57 96 2 3 <1 92 1 6 <1 98 2 <1 <1 2017 90 90 - 97 81 17 - 84 - - 63 31 - 94 - - 94 6 Kenya 2000 31 450 20 47 6 16 30 0.68 37 7 19 37 0.73 88 4 6 2 -0.20 Kenya 2000 - 25 37 - 31 22 - 15 31 - 18 26 62 65 62 78 84 8 2017 49 700 27 59 9 12 20 50 11 15 25 85 4 5 6 2017 - 24 57 - 32 36 - 15 51 - 21 39 50 50 72 75 62 27 Kirghizistan 2000 4 921 35 81 1 5 14 0.40 73 1 5 21 0.53 95 <1 5 <1 0.14 Kirghizistan 2000 46 46 - 72 39 43 28 28 - 64 21 53 80 80 - 88 72 24 2017 6 045 36 87 2 2 9 82 2 3 13 97 <1 <1 2 2017 68 68 - 83 89 <1 54 54 - 76 84 <1 94 94 - 96 98 <1 Kiribati 2000 84 43 50 <1 49 <1 1.27 - - - - - - - - - - Kiribati 2000 - 43 - - 29 22 - - - - - - - - - - - - 2017 116 53 72 <1 27 <1 - - - - - - - - 2017 - 61 - - 24 49 - - - - - - - - - - - - Koweït 2000 2 051 99 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Koweït 2000 >99 >99 >99 >99 - - - - - - - - - - - - - - 2017 4 137 100 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 >99 >99 >99 - - - - - - - - - - - - - - Lesotho 2000 1 869 20 67 12 21 <1 0.07 64 12 24 <1 -0.30 80 13 7 <1 0.76 Lesotho 2000 - 9 - - 63 17 - 1 - - 58 18 - 39 - - 84 9 2017 2 233 28 69 10 14 7 59 13 18 10 93 <1 6 <1 2017 - 25 - - 63 15 - 6 - - 54 19 - 74 - - 89 5 Lettonie 2000 2 384 68 98 <1 2 <1 0.05 96 <1 4 <1 0.14 99 <1 <1 <1 0.00 Lettonie 2000 93 93 - 97 83 16 - 82 - - 59 37 - 98 - - 94 6 2017 1 950 68 99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 99 <1 <1 <1 2017 95 95 - >99 92 7 - 89 - - 81 17 - 98 - - 97 3 Liban 2000 3 235 86 85 7 8 <1 0.42 - - - - - - - - - - Liban 2000 44 83 65 44 83 9 - - - - - - - - - - - - 2017 6 082 88 93 7 <1 <1 - - - - - - - - 2017 48 90 91 48 87 13 - - - - - - - - - - - - Libéria 2000 2 885 44 62 4 18 16 0.63 50 1 23 26 0.73 78 6 12 4 0.33 Libéria 2000 - 7 - - 13 53 - 6 - - 3 47 - 9 - - 25 60 2017 4 732 51 73 8 6 13 62 6 6 26 84 10 6 <1 2017 - 14 - - 5 76 - 5 - - <1 68 - 22 - - 9 85 Libye 2000 5 356 76 84 <1 16 <1 0.84 - - - - - - - - - - Libye 2000 - 74 - - 51 33 - - - - - - - - - - - - 2017 6 375 80 99 <1 1 <1 - - - - - - - - 2017 - 87 - - 40 59 - - - - - - - - - - - - Liechtenstein 2000 33 15 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Liechtenstein 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 38 14 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - - - - - - - Lituanie 2000 3 502 67 90 <1 10 <1 0.46 75 <1 25 <1 1.02 97 <1 3 <1 0.18 Lituanie 2000 69 79 - 69 80 10 - 51 - - 52 23 - 92 - - 94 3 2017 2 890 68 98 <1 2 <1 93 <1 7 <1 >99 <1 <1 <1 2017 92 94 - 92 95 3 - 85 - - 85 8 - >99 - - >99 <1 Luxembourg 2000 436 84 >99 <1 <1 <1 -0.01 >99 <1 <1 <1 -0.07 >99 <1 <1 <1 0.00 Luxembourg 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 >99 >99 - >99 >99 <1 >99 >99 - >99 >99 <1 2017 583 91 >99 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 97 97 - 99 98 1 >99 >99 - >99 >99 <1 Macédoine du Nord 2000 2 035 59 >99 <1 <1 <1 -0.36 99 <1 1 <1 -0.11 >99 <1 <1 <1 -0.55 Macédoine du Nord 2000 97 97 - >99 93 7 95 95 - 99 85 14 99 99 >99 >99 98 2 2017 2 083 58 93 6 <1 <1 97 2 1 <1 91 9 <1 <1 2017 81 92 - 86 93 7 69 94 - 69 85 14 90 90 98 99 98 1 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 98 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Madagascar 2000 15 767 27 36 3 21 41 1.10 24 2 24 50 0.74 68 5 12 15 1.05 Madagascar 2000 - 6 30 - 24 14 - 1 20 - 11 15 - 17 54 - 59 14 2017 25 571 37 54 1 32 13 36 <1 43 20 86 2 12 <1 2017 - 27 42 - 36 20 - 16 29 - 16 21 - 47 66 - 70 18 Malaisie 2000 23 186 62 97 <1 1 <1 -0.04 94 <1 3 2 -0.28 >99 <1 <1 <1 -0.02 Malaisie 2000 93 93 - 97 93 4 - 86 - - 85 10 - 97 - - 98 1 2017 31 624 75 97 <1 3 - 89 <1 10 - >99 <1 <1 <1 2017 93 93 - 97 95 3 - 81 - - 81 9 - 97 - - 99 <1 Malawi 2000 11 376 15 53 14 25 8 0.93 47 15 28 9 1.07 86 7 6 <1 -0.01 Malawi 2000 - 7 50 - 22 45 - 2 51 - 13 50 - 35 42 - 78 15 2017 18 622 17 69 20 9 2 65 22 10 3 86 10 4 <1 2017 - 15 67 - 22 67 - 8 71 - 10 78 - 51 43 - 81 14 Maldives 2000 280 28 92 <1 7 <1 0.40 90 <1 9 <1 0.56 98 <1 2 <1 0.02 Maldives 2000 - 89 68 - 23 70 - 86 61 - 3 87 - 97 86 - 75 24 2017 436 39 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 2017 - 97 75 - 48 52 - 96 67 - 15 85 - 98 86 - 98 <1 Mali 2000 10 968 28 49 4 43 4 1.74 38 5 52 6 1.79 76 2 20 1 0.94 Mali 2000 - 20 45 - 21 31 - 10 39 - 7 36 - 44 59 - 58 21 2017 18 542 42 78 5 15 2 68 4 24 3 92 5 3 <1 2017 - 33 67 - 45 37 - 17 62 - 20 53 - 55 74 - 82 16 Malte 2000 397 92 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Malte 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 2017 431 95 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 Maroc 2000 28 850 53 62 6 29 2 1.44 28 9 57 5 2.49 92 3 5 <1 0.27 Maroc 2000 55 55 67 61 59 9 19 19 34 31 19 19 86 86 95 87 95 <1 2017 35 740 62 87 4 6 3 71 8 13 8 97 2 2 <1 2017 70 70 88 81 78 13 40 40 71 65 52 27 89 89 98 90 94 4 Martinique 2000 387 90 >99 <1 <1 <1 0.05 - - - - - - - - - - Martinique 2000 99 >99 - 99 92 7 - - - - - - - - - - - - 2017 385 89 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 99 >99 - 99 >99 <1 - - - - - - - - - - - - Maurice 2000 1 185 43 >99 <1 <1 <1 0.03 99 <1 <1 <1 0.05 >99 <1 <1 <1 0.01 Maurice 2000 - >99 72 - >99 <1 - 99 - - 99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 1 265 41 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - >99 73 - >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Mauritanie 2000 2 709 38 41 18 34 7 1.75 25 14 52 10 1.46 67 26 6 1 1.31 Mauritanie 2000 - 29 - - 26 33 - 15 - - 15 24 - 51 - - 44 48 2017 4 420 53 71 14 16 <1 50 18 32 <1 89 9 1 <1 2017 - 42 - - 52 32 - 29 - - 37 31 - 54 - - 66 33 Mayotte 2000 150 48 - - - - - - - - - - - - - - - Mayotte 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 253 46 97 <1 <1 3 - - - - - - - - 2017 84 84 - 93 95 2 - - - - - - - - - - - - Mexique 2000 101 720 75 89 1 7 3 0.60 73 3 14 9 1.38 94 <1 5 <1 0.33 Mexique 2000 39 80 70 39 84 6 - 58 59 - 63 14 - 88 74 - 91 4 2017 129 163 80 >99 <1 <1 <1 97 <1 3 <1 >99 <1 <1 <1 2017 43 95 69 43 96 3 - 84 60 - 88 9 - 98 72 - 98 2 Micronésie (États fédérés de) 2000 107 22 88 <1 12 - -0.54 - - - - - - - - - - Micronésie (États fédérés de) 2000 - 57 72 - 37 50 - - - - - - - - - - - - 2017 106 23 79 <1 21 - - - - - - - - - 2017 - 56 65 - - - - - - - - - - - - - - - Monaco 2000 32 100 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 Monaco 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 2017 39 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 Mongolie 2000 2 397 57 62 9 11 19 1.26 29 9 21 41 1.59 87 8 3 2 0.56 Mongolie 2000 22 22 - 67 29 41 - 1 - - 3 35 - 38 - - 49 46 2017 3 076 68 83 2 8 7 56 3 19 21 96 2 2 <1 2017 24 24 - 81 25 60 - 8 - - 5 54 - 31 - - 34 63 Monténégro 2000 614 59 - - - - - - - - - - - - - - - Monténégro 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 629 66 97 3 <1 <1 >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 2017 94 96 - 94 85 15 - >99 - - 67 33 94 94 - >99 94 6 Montserrat 2000 5 2 99 <1 1 <1 - - - - - - - - - - - Montserrat 2000 - 99 - - 99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 5 9 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Mozambique 2000 18 068 29 20 4 60 17 2.11 4 2 73 21 2.11 58 7 29 5 1.52 Mozambique 2000 - 9 - - 19 4 - <1 - - 5 1 - 29 - - 55 10 2017 29 669 35 56 15 16 13 40 18 23 19 84 9 5 2 2017 - 21 - - 36 35 - 7 - - 14 44 - 48 - - 75 19 Myanmar 2000 46 095 27 46 20 17 17 2.09 38 21 20 21 2.29 68 15 9 7 1.44 Myanmar 2000 - 28 - - 12 54 - 19 - - 7 52 - 51 - - 26 58 2017 53 371 30 82 <1 9 9 77 <1 12 11 93 <1 4 3 2017 - 55 - - 25 57 - 44 - - 10 66 - 80 - - 57 36 Namibie 2000 1 899 32 77 7 7 9 0.35 66 11 10 13 0.16 98 <1 1 <1 -0.09 Namibie 2000 - 43 - - 70 14 - 24 - - 57 20 - 82 - - 98 <1 2017 2 534 49 83 7 4 6 69 12 7 12 96 2 <1 <1 2017 - 60 - - 79 10 - 46 - - 62 19 - 75 - - 98 1 Nauru 2000 10 100 96 <1 4 <1 0.22 - - - - - 96 <1 4 <1 0.22 Nauru 2000 - 95 - - - - - - - - - - - 95 - - - - 2017 11 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 - 99 - - 53 47 - - - - - - - 99 - - 53 47 Népal 2000 23 741 13 80 1 15 3 0.52 78 1 17 3 0.63 93 <1 5 1 -0.23 Népal 2000 24 43 74 24 45 36 22 38 73 22 43 37 35 75 79 35 63 31 2017 29 305 19 89 3 7 2 89 3 6 2 89 3 7 1 2017 27 65 82 27 47 44 26 63 82 26 46 46 34 72 79 34 55 36 Nicaragua 2000 5 027 55 81 <1 14 4 0.02 63 1 26 9 -0.25 96 <1 4 <1 0.11 Nicaragua 2000 48 60 54 64 67 15 26 26 40 30 38 26 66 87 66 92 91 5 2017 6 218 58 82 2 14 3 59 4 30 8 98 <1 2 <1 2017 52 79 55 67 69 14 29 54 39 29 33 30 67 97 67 94 96 2 Niger 2000 11 353 16 36 5 57 2 0.86 24 5 68 2 1.13 94 2 4 <1 -0.57 Niger 2000 - 8 28 - 21 19 - 2 22 - 9 21 - 40 60 - 86 11 2017 21 477 16 50 15 31 4 44 16 37 4 84 11 2 2 2017 - 17 49 - 33 33 - 9 45 - 23 37 - 62 67 - 83 13 Nigéria 2000 122 352 35 48 9 18 24 1.37 35 6 26 34 1.22 73 15 5 7 0.85 Nigéria 2000 15 17 50 17 17 40 11 11 35 14 6 34 23 27 79 23 37 51 2017 190 886 50 71 7 15 7 56 8 23 13 87 5 6 2 2017 20 24 69 23 11 67 16 16 55 21 8 56 25 33 83 25 15 78 Nioué 2000 2 33 >99 <1 <1 <1 -0.06 - - - - - - - - - - Nioué 2000 98 >99 >99 98 >99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 2 44 98 <1 2 <1 - - - - - - - - 2017 97 98 98 97 87 11 - - - - - - - - - - - - ANNEXE 3 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’APPROVISIONNEMENT EN EAU DE BOISSON 99 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Madagascar 2000 15 767 27 36 3 21 41 1.10 24 2 24 50 0.74 68 5 12 15 1.05 Madagascar 2000 - 6 30 - 24 14 - 1 20 - 11 15 - 17 54 - 59 14 2017 25 571 37 54 1 32 13 36 <1 43 20 86 2 12 <1 2017 - 27 42 - 36 20 - 16 29 - 16 21 - 47 66 - 70 18 Malaisie 2000 23 186 62 97 <1 1 <1 -0.04 94 <1 3 2 -0.28 >99 <1 <1 <1 -0.02 Malaisie 2000 93 93 - 97 93 4 - 86 - - 85 10 - 97 - - 98 1 2017 31 624 75 97 <1 3 - 89 <1 10 - >99 <1 <1 <1 2017 93 93 - 97 95 3 - 81 - - 81 9 - 97 - - 99 <1 Malawi 2000 11 376 15 53 14 25 8 0.93 47 15 28 9 1.07 86 7 6 <1 -0.01 Malawi 2000 - 7 50 - 22 45 - 2 51 - 13 50 - 35 42 - 78 15 2017 18 622 17 69 20 9 2 65 22 10 3 86 10 4 <1 2017 - 15 67 - 22 67 - 8 71 - 10 78 - 51 43 - 81 14 Maldives 2000 280 28 92 <1 7 <1 0.40 90 <1 9 <1 0.56 98 <1 2 <1 0.02 Maldives 2000 - 89 68 - 23 70 - 86 61 - 3 87 - 97 86 - 75 24 2017 436 39 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 2017 - 97 75 - 48 52 - 96 67 - 15 85 - 98 86 - 98 <1 Mali 2000 10 968 28 49 4 43 4 1.74 38 5 52 6 1.79 76 2 20 1 0.94 Mali 2000 - 20 45 - 21 31 - 10 39 - 7 36 - 44 59 - 58 21 2017 18 542 42 78 5 15 2 68 4 24 3 92 5 3 <1 2017 - 33 67 - 45 37 - 17 62 - 20 53 - 55 74 - 82 16 Malte 2000 397 92 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Malte 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 2017 431 95 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 Maroc 2000 28 850 53 62 6 29 2 1.44 28 9 57 5 2.49 92 3 5 <1 0.27 Maroc 2000 55 55 67 61 59 9 19 19 34 31 19 19 86 86 95 87 95 <1 2017 35 740 62 87 4 6 3 71 8 13 8 97 2 2 <1 2017 70 70 88 81 78 13 40 40 71 65 52 27 89 89 98 90 94 4 Martinique 2000 387 90 >99 <1 <1 <1 0.05 - - - - - - - - - - Martinique 2000 99 >99 - 99 92 7 - - - - - - - - - - - - 2017 385 89 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 99 >99 - 99 >99 <1 - - - - - - - - - - - - Maurice 2000 1 185 43 >99 <1 <1 <1 0.03 99 <1 <1 <1 0.05 >99 <1 <1 <1 0.01 Maurice 2000 - >99 72 - >99 <1 - 99 - - 99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 1 265 41 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - >99 73 - >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Mauritanie 2000 2 709 38 41 18 34 7 1.75 25 14 52 10 1.46 67 26 6 1 1.31 Mauritanie 2000 - 29 - - 26 33 - 15 - - 15 24 - 51 - - 44 48 2017 4 420 53 71 14 16 <1 50 18 32 <1 89 9 1 <1 2017 - 42 - - 52 32 - 29 - - 37 31 - 54 - - 66 33 Mayotte 2000 150 48 - - - - - - - - - - - - - - - Mayotte 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 253 46 97 <1 <1 3 - - - - - - - - 2017 84 84 - 93 95 2 - - - - - - - - - - - - Mexique 2000 101 720 75 89 1 7 3 0.60 73 3 14 9 1.38 94 <1 5 <1 0.33 Mexique 2000 39 80 70 39 84 6 - 58 59 - 63 14 - 88 74 - 91 4 2017 129 163 80 >99 <1 <1 <1 97 <1 3 <1 >99 <1 <1 <1 2017 43 95 69 43 96 3 - 84 60 - 88 9 - 98 72 - 98 2 Micronésie (États fédérés de) 2000 107 22 88 <1 12 - -0.54 - - - - - - - - - - Micronésie (États fédérés de) 2000 - 57 72 - 37 50 - - - - - - - - - - - - 2017 106 23 79 <1 21 - - - - - - - - - 2017 - 56 65 - - - - - - - - - - - - - - - Monaco 2000 32 100 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 Monaco 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 2017 39 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 Mongolie 2000 2 397 57 62 9 11 19 1.26 29 9 21 41 1.59 87 8 3 2 0.56 Mongolie 2000 22 22 - 67 29 41 - 1 - - 3 35 - 38 - - 49 46 2017 3 076 68 83 2 8 7 56 3 19 21 96 2 2 <1 2017 24 24 - 81 25 60 - 8 - - 5 54 - 31 - - 34 63 Monténégro 2000 614 59 - - - - - - - - - - - - - - - Monténégro 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 629 66 97 3 <1 <1 >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 2017 94 96 - 94 85 15 - >99 - - 67 33 94 94 - >99 94 6 Montserrat 2000 5 2 99 <1 1 <1 - - - - - - - - - - - Montserrat 2000 - 99 - - 99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 5 9 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Mozambique 2000 18 068 29 20 4 60 17 2.11 4 2 73 21 2.11 58 7 29 5 1.52 Mozambique 2000 - 9 - - 19 4 - <1 - - 5 1 - 29 - - 55 10 2017 29 669 35 56 15 16 13 40 18 23 19 84 9 5 2 2017 - 21 - - 36 35 - 7 - - 14 44 - 48 - - 75 19 Myanmar 2000 46 095 27 46 20 17 17 2.09 38 21 20 21 2.29 68 15 9 7 1.44 Myanmar 2000 - 28 - - 12 54 - 19 - - 7 52 - 51 - - 26 58 2017 53 371 30 82 <1 9 9 77 <1 12 11 93 <1 4 3 2017 - 55 - - 25 57 - 44 - - 10 66 - 80 - - 57 36 Namibie 2000 1 899 32 77 7 7 9 0.35 66 11 10 13 0.16 98 <1 1 <1 -0.09 Namibie 2000 - 43 - - 70 14 - 24 - - 57 20 - 82 - - 98 <1 2017 2 534 49 83 7 4 6 69 12 7 12 96 2 <1 <1 2017 - 60 - - 79 10 - 46 - - 62 19 - 75 - - 98 1 Nauru 2000 10 100 96 <1 4 <1 0.22 - - - - - 96 <1 4 <1 0.22 Nauru 2000 - 95 - - - - - - - - - - - 95 - - - - 2017 11 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 - 99 - - 53 47 - - - - - - - 99 - - 53 47 Népal 2000 23 741 13 80 1 15 3 0.52 78 1 17 3 0.63 93 <1 5 1 -0.23 Népal 2000 24 43 74 24 45 36 22 38 73 22 43 37 35 75 79 35 63 31 2017 29 305 19 89 3 7 2 89 3 6 2 89 3 7 1 2017 27 65 82 27 47 44 26 63 82 26 46 46 34 72 79 34 55 36 Nicaragua 2000 5 027 55 81 <1 14 4 0.02 63 1 26 9 -0.25 96 <1 4 <1 0.11 Nicaragua 2000 48 60 54 64 67 15 26 26 40 30 38 26 66 87 66 92 91 5 2017 6 218 58 82 2 14 3 59 4 30 8 98 <1 2 <1 2017 52 79 55 67 69 14 29 54 39 29 33 30 67 97 67 94 96 2 Niger 2000 11 353 16 36 5 57 2 0.86 24 5 68 2 1.13 94 2 4 <1 -0.57 Niger 2000 - 8 28 - 21 19 - 2 22 - 9 21 - 40 60 - 86 11 2017 21 477 16 50 15 31 4 44 16 37 4 84 11 2 2 2017 - 17 49 - 33 33 - 9 45 - 23 37 - 62 67 - 83 13 Nigéria 2000 122 352 35 48 9 18 24 1.37 35 6 26 34 1.22 73 15 5 7 0.85 Nigéria 2000 15 17 50 17 17 40 11 11 35 14 6 34 23 27 79 23 37 51 2017 190 886 50 71 7 15 7 56 8 23 13 87 5 6 2 2017 20 24 69 23 11 67 16 16 55 21 8 56 25 33 83 25 15 78 Nioué 2000 2 33 >99 <1 <1 <1 -0.06 - - - - - - - - - - Nioué 2000 98 >99 >99 98 >99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 2 44 98 <1 2 <1 - - - - - - - - 2017 97 98 98 97 87 11 - - - - - - - - - - - - PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 100 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Norvège 2000 4 499 76 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Norvège 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 5 305 82 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 98 >99 - 98 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Nouvelle-Calédonie 2000 213 62 95 <1 5 <1 0.28 - - - - - - - - - - Nouvelle-Calédonie 2000 86 86 - 92 89 5 - - - - - - - - - - - - 2017 276 70 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 97 98 - 97 99 <1 - - - - - - - - - - - - Nouvelle-Zélande 2000 3 859 86 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Nouvelle-Zélande 2000 78 >99 - 78 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 2017 4 706 86 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 Oman 2000 2 268 72 - - - - - - - - - - - - - - - Oman 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 4 636 84 92 8 <1 <1 78 22 <1 <1 95 5 <1 <1 2017 90 90 - 98 90 10 - 75 - - 74 26 - 93 >99 - 93 7 Ouganda 2000 24 039 15 27 34 26 14 1.31 19 36 29 16 1.30 70 21 8 2 0.28 Ouganda 2000 5 5 53 37 11 49 1 1 49 28 3 52 26 26 76 89 61 30 2017 42 863 23 49 32 12 7 41 36 14 8 75 18 6 1 2017 7 7 71 50 21 60 4 4 68 39 12 66 16 16 78 87 53 40 Ouzbékistan 2000 24 849 46 85 8 3 5 0.77 76 12 5 7 1.19 95 2 <1 2 0.25 Ouzbékistan 2000 56 56 - 87 75 18 32 32 - 82 57 31 84 84 97 92 95 3 2017 31 911 51 98 <1 <1 2 96 <1 <1 4 >99 <1 <1 <1 2017 59 59 - 90 70 28 31 31 - 88 52 44 86 86 >99 92 88 11 Pakistan 2000 138 523 33 86 5 4 5 0.32 81 6 5 7 0.49 95 3 1 <1 -0.05 Pakistan 2000 38 83 - 38 37 54 32 77 - 32 22 66 51 94 - 51 67 32 2017 197 016 36 91 <1 6 2 90 <1 6 3 94 <1 5 <1 2017 35 77 - 35 28 64 33 75 - 33 15 75 40 81 - 40 51 43 Palaos 2000 19 70 91 <1 9 <1 0.55 78 <1 22 <1 1.29 96 <1 4 <1 0.23 Palaos 2000 - 60 91 - - - - 55 - - - - - 62 96 - 96 <1 2017 22 79 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - >99 >99 - >99 <1 - >99 - - 97 3 - >99 >99 - >99 <1 Panama 2000 3 030 62 88 <1 7 5 0.48 75 <1 14 12 1.08 97 <1 3 <1 0.09 Panama 2000 - 84 77 - 88 <1 - 70 65 - 75 <1 - 93 84 - 96 <1 2017 4 099 67 96 2 1 <1 93 2 3 2 98 2 <1 <1 2017 - 96 84 - 93 5 - 91 80 - 82 13 - 98 86 - 98 2 Papouasie-Nouvelle- Guinée 2000 5 572 13 34 1 26 38 0.43 27 1 29 44 0.48 83 4 11 2 0.16 Papouasie-Nouvelle-Guinée 2000 - 18 - - 20 15 - 14 - - 12 16 - 43 87 - 76 10 2017 8 251 13 41 2 6 51 35 1 6 58 86 4 3 7 2017 - 22 - - 18 25 - 19 - - 13 23 - 44 89 - 55 34 Paraguay 2000 5 303 55 75 <1 22 3 1.43 53 <1 41 7 2.73 94 <1 6 <1 0.37 Paraguay 2000 49 73 65 49 50 25 27 49 43 27 19 34 68 92 83 68 76 18 2017 6 811 61 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 64 96 86 64 94 6 51 93 84 51 88 12 72 98 88 72 97 3 Pays-Bas 2000 15 926 77 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Pays-Bas 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 17 036 91 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Pérou 2000 25 915 73 81 1 11 7 0.61 51 1 23 25 1.43 92 1 7 <1 0.24 Pérou 2000 45 73 67 45 70 12 14 37 42 14 31 21 57 87 76 57 84 8 2017 32 165 78 91 1 5 3 76 2 12 11 96 <1 3 <1 2017 50 84 73 50 87 5 21 69 58 21 68 9 59 89 77 59 93 4 Philippines 2000 77 992 46 86 4 8 3 0.47 79 4 11 5 0.63 93 3 3 <1 0.28 Philippines 2000 36 36 79 44 49 40 21 21 74 30 32 51 53 53 85 60 69 27 2017 104 918 47 94 2 5 <1 90 3 7 <1 98 <1 1 <1 2017 47 73 85 47 40 55 34 61 81 34 34 58 61 86 90 61 47 52 Pologne 2000 38 550 62 - - - - - - - - - - - - - - - Pologne 2000 - - - - 96 - - - - - 91 - - - - - 99 - 2017 38 171 60 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 99 1 - 98 - - 97 2 - >99 - - >99 <1 Polynésie française 2000 237 56 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Polynésie française 2000 - 95 - - 90 10 - - - - - - - - - - - - 2017 283 62 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - 99 - - >99 <1 - - - - - - - - - - - - Porto Rico 2000 3 797 94 97 <1 3 <1 0.00 - - - - - - - - - - Porto Rico 2000 75 94 75 97 94 3 - - - - - - - - - - - - 2017 3 663 94 97 <1 3 <1 - - - - - - - - 2017 94 94 97 97 94 3 - - - - - - - - - - - - Portugal 2000 10 355 54 99 <1 1 <1 0.08 98 <1 2 <1 0.07 99 <1 1 <1 0.08 Portugal 2000 93 98 93 97 98 <1 - 97 90 - 98 <1 - 98 96 - 99 <1 2017 10 330 65 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 95 >99 95 99 >99 <1 - 99 91 - >99 <1 - >99 98 - >99 <1 Qatar 2000 592 96 >99 <1 <1 <1 -0.03 - - - - - - - - - - Qatar 2000 97 97 >99 98 - - - - - - - - - - - - - - 2017 2 639 99 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 96 96 >99 98 >99 <1 - - - - - - - - - - - - République arabe syrienne 2000 16 411 52 95 2 3 <1 0.14 90 4 5 <1 0.30 >99 <1 <1 <1 -0.02 République arabe syrienne 2000 - 79 91 - 85 12 - 64 88 - 70 24 - 93 93 - >99 <1 2017 18 270 54 97 2 <1 - 95 4 <1 - 99 <1 <1 <1 2017 - 81 93 - 73 27 - 68 93 - 71 28 - 92 93 - 75 25 République centrafricaine 2000 3 755 38 58 7 27 7 - 44 8 37 11 - 82 5 11 1 - République centrafricaine 2000 - 8 38 - 21 44 - 3 22 - 4 48 - 16 66 - 49 38 2017 4 659 41 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - République de Corée 2000 47 386 80 - - - - - - - - - - - - - - - République de Corée 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 50 982 82 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 98 >99 >99 98 99 <1 - - - - - - - - - - - - République de Moldova 2000 4 201 45 83 1 15 <1 0.34 74 2 25 <1 0.56 95 1 4 <1 0.11 République de Moldova 2000 40 40 81 76 36 48 - 14 73 - <1 75 - 74 91 - 81 15 2017 4 051 43 89 1 9 <1 83 1 15 <1 97 2 1 <1 2017 73 73 87 75 66 24 - 62 82 - 48 37 - 88 93 - 91 8 République démocratique du Congo 2000 47 076 35 34 11 37 18 0.55 16 9 49 26 0.43 68 14 15 3 0.09 République démocratique du Congo 2000 - 14 - - 23 21 - <1 - - 3 21 - 38 - - 60 21 2017 81 340 44 43 12 36 9 23 10 53 15 69 15 14 2 2017 - 8 - - 32 23 - <1 - - 8 24 - 18 - - 63 21 République démocratique populaire lao 2000 5 329 22 47 <1 27 26 2.09 38 1 29 32 2.21 77 <1 18 5 1.04 République démocratique populaire lao 2000 5 8 46 9 12 36 <1 <1 37 5 5 34 21 33 76 21 38 40 2017 6 858 34 82 <1 14 3 76 1 19 4 94 <1 5 <1 2017 16 73 80 16 49 33 11 61 73 11 32 45 26 94 93 26 82 12 République dominicaine 2000 8 563 62 90 4 4 2 0.40 79 8 7 5 0.64 96 2 1 <1 0.12 République dominicaine 2000 - 74 - - 76 18 - 61 - - 58 30 - 83 - - 87 12 2017 10 767 80 97 <1 2 1 90 2 2 6 98 <1 1 <1 2017 - 95 - - 81 17 - 79 - - 66 26 - 98 - - 84 14 ANNEXE 3 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’APPROVISIONNEMENT EN EAU DE BOISSON 101 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Norvège 2000 4 499 76 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Norvège 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 5 305 82 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 98 >99 - 98 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Nouvelle-Calédonie 2000 213 62 95 <1 5 <1 0.28 - - - - - - - - - - Nouvelle-Calédonie 2000 86 86 - 92 89 5 - - - - - - - - - - - - 2017 276 70 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 97 98 - 97 99 <1 - - - - - - - - - - - - Nouvelle-Zélande 2000 3 859 86 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Nouvelle-Zélande 2000 78 >99 - 78 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 2017 4 706 86 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 >99 - >99 <1 Oman 2000 2 268 72 - - - - - - - - - - - - - - - Oman 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 4 636 84 92 8 <1 <1 78 22 <1 <1 95 5 <1 <1 2017 90 90 - 98 90 10 - 75 - - 74 26 - 93 >99 - 93 7 Ouganda 2000 24 039 15 27 34 26 14 1.31 19 36 29 16 1.30 70 21 8 2 0.28 Ouganda 2000 5 5 53 37 11 49 1 1 49 28 3 52 26 26 76 89 61 30 2017 42 863 23 49 32 12 7 41 36 14 8 75 18 6 1 2017 7 7 71 50 21 60 4 4 68 39 12 66 16 16 78 87 53 40 Ouzbékistan 2000 24 849 46 85 8 3 5 0.77 76 12 5 7 1.19 95 2 <1 2 0.25 Ouzbékistan 2000 56 56 - 87 75 18 32 32 - 82 57 31 84 84 97 92 95 3 2017 31 911 51 98 <1 <1 2 96 <1 <1 4 >99 <1 <1 <1 2017 59 59 - 90 70 28 31 31 - 88 52 44 86 86 >99 92 88 11 Pakistan 2000 138 523 33 86 5 4 5 0.32 81 6 5 7 0.49 95 3 1 <1 -0.05 Pakistan 2000 38 83 - 38 37 54 32 77 - 32 22 66 51 94 - 51 67 32 2017 197 016 36 91 <1 6 2 90 <1 6 3 94 <1 5 <1 2017 35 77 - 35 28 64 33 75 - 33 15 75 40 81 - 40 51 43 Palaos 2000 19 70 91 <1 9 <1 0.55 78 <1 22 <1 1.29 96 <1 4 <1 0.23 Palaos 2000 - 60 91 - - - - 55 - - - - - 62 96 - 96 <1 2017 22 79 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - >99 >99 - >99 <1 - >99 - - 97 3 - >99 >99 - >99 <1 Panama 2000 3 030 62 88 <1 7 5 0.48 75 <1 14 12 1.08 97 <1 3 <1 0.09 Panama 2000 - 84 77 - 88 <1 - 70 65 - 75 <1 - 93 84 - 96 <1 2017 4 099 67 96 2 1 <1 93 2 3 2 98 2 <1 <1 2017 - 96 84 - 93 5 - 91 80 - 82 13 - 98 86 - 98 2 Papouasie-Nouvelle- Guinée 2000 5 572 13 34 1 26 38 0.43 27 1 29 44 0.48 83 4 11 2 0.16 Papouasie-Nouvelle-Guinée 2000 - 18 - - 20 15 - 14 - - 12 16 - 43 87 - 76 10 2017 8 251 13 41 2 6 51 35 1 6 58 86 4 3 7 2017 - 22 - - 18 25 - 19 - - 13 23 - 44 89 - 55 34 Paraguay 2000 5 303 55 75 <1 22 3 1.43 53 <1 41 7 2.73 94 <1 6 <1 0.37 Paraguay 2000 49 73 65 49 50 25 27 49 43 27 19 34 68 92 83 68 76 18 2017 6 811 61 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 64 96 86 64 94 6 51 93 84 51 88 12 72 98 88 72 97 3 Pays-Bas 2000 15 926 77 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Pays-Bas 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 17 036 91 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Pérou 2000 25 915 73 81 1 11 7 0.61 51 1 23 25 1.43 92 1 7 <1 0.24 Pérou 2000 45 73 67 45 70 12 14 37 42 14 31 21 57 87 76 57 84 8 2017 32 165 78 91 1 5 3 76 2 12 11 96 <1 3 <1 2017 50 84 73 50 87 5 21 69 58 21 68 9 59 89 77 59 93 4 Philippines 2000 77 992 46 86 4 8 3 0.47 79 4 11 5 0.63 93 3 3 <1 0.28 Philippines 2000 36 36 79 44 49 40 21 21 74 30 32 51 53 53 85 60 69 27 2017 104 918 47 94 2 5 <1 90 3 7 <1 98 <1 1 <1 2017 47 73 85 47 40 55 34 61 81 34 34 58 61 86 90 61 47 52 Pologne 2000 38 550 62 - - - - - - - - - - - - - - - Pologne 2000 - - - - 96 - - - - - 91 - - - - - 99 - 2017 38 171 60 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 99 1 - 98 - - 97 2 - >99 - - >99 <1 Polynésie française 2000 237 56 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Polynésie française 2000 - 95 - - 90 10 - - - - - - - - - - - - 2017 283 62 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - 99 - - >99 <1 - - - - - - - - - - - - Porto Rico 2000 3 797 94 97 <1 3 <1 0.00 - - - - - - - - - - Porto Rico 2000 75 94 75 97 94 3 - - - - - - - - - - - - 2017 3 663 94 97 <1 3 <1 - - - - - - - - 2017 94 94 97 97 94 3 - - - - - - - - - - - - Portugal 2000 10 355 54 99 <1 1 <1 0.08 98 <1 2 <1 0.07 99 <1 1 <1 0.08 Portugal 2000 93 98 93 97 98 <1 - 97 90 - 98 <1 - 98 96 - 99 <1 2017 10 330 65 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 95 >99 95 99 >99 <1 - 99 91 - >99 <1 - >99 98 - >99 <1 Qatar 2000 592 96 >99 <1 <1 <1 -0.03 - - - - - - - - - - Qatar 2000 97 97 >99 98 - - - - - - - - - - - - - - 2017 2 639 99 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 96 96 >99 98 >99 <1 - - - - - - - - - - - - République arabe syrienne 2000 16 411 52 95 2 3 <1 0.14 90 4 5 <1 0.30 >99 <1 <1 <1 -0.02 République arabe syrienne 2000 - 79 91 - 85 12 - 64 88 - 70 24 - 93 93 - >99 <1 2017 18 270 54 97 2 <1 - 95 4 <1 - 99 <1 <1 <1 2017 - 81 93 - 73 27 - 68 93 - 71 28 - 92 93 - 75 25 République centrafricaine 2000 3 755 38 58 7 27 7 - 44 8 37 11 - 82 5 11 1 - République centrafricaine 2000 - 8 38 - 21 44 - 3 22 - 4 48 - 16 66 - 49 38 2017 4 659 41 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - République de Corée 2000 47 386 80 - - - - - - - - - - - - - - - République de Corée 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 50 982 82 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 98 >99 >99 98 99 <1 - - - - - - - - - - - - République de Moldova 2000 4 201 45 83 1 15 <1 0.34 74 2 25 <1 0.56 95 1 4 <1 0.11 République de Moldova 2000 40 40 81 76 36 48 - 14 73 - <1 75 - 74 91 - 81 15 2017 4 051 43 89 1 9 <1 83 1 15 <1 97 2 1 <1 2017 73 73 87 75 66 24 - 62 82 - 48 37 - 88 93 - 91 8 République démocratique du Congo 2000 47 076 35 34 11 37 18 0.55 16 9 49 26 0.43 68 14 15 3 0.09 République démocratique du Congo 2000 - 14 - - 23 21 - <1 - - 3 21 - 38 - - 60 21 2017 81 340 44 43 12 36 9 23 10 53 15 69 15 14 2 2017 - 8 - - 32 23 - <1 - - 8 24 - 18 - - 63 21 République démocratique populaire lao 2000 5 329 22 47 <1 27 26 2.09 38 1 29 32 2.21 77 <1 18 5 1.04 République démocratique populaire lao 2000 5 8 46 9 12 36 <1 <1 37 5 5 34 21 33 76 21 38 40 2017 6 858 34 82 <1 14 3 76 1 19 4 94 <1 5 <1 2017 16 73 80 16 49 33 11 61 73 11 32 45 26 94 93 26 82 12 République dominicaine 2000 8 563 62 90 4 4 2 0.40 79 8 7 5 0.64 96 2 1 <1 0.12 République dominicaine 2000 - 74 - - 76 18 - 61 - - 58 30 - 83 - - 87 12 2017 10 767 80 97 <1 2 1 90 2 2 6 98 <1 1 <1 2017 - 95 - - 81 17 - 79 - - 66 26 - 98 - - 84 14 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 102 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n République populaire démocratique de Corée 2000 22 929 59 >99 <1 <1 - -0.28 >99 <1 <1 - -0.55 >99 <1 <1 <1 -0.11 République populaire démocratique de Corée 2000 69 79 99 76 91 9 55 79 99 55 83 17 79 79 99 90 97 3 2017 25 491 62 95 <1 5 <1 90 <1 9 <1 97 <1 2 <1 2017 67 75 94 74 68 28 50 71 89 50 54 37 77 77 97 89 76 22 République-Unie de Tanzanie 2000 34 178 22 27 8 49 16 1.73 16 7 56 20 1.53 65 9 24 3 1.21 République-Unie de Tanzanie 2000 - <1 16 - 34 <1 - <1 13 - 24 <1 4 4 28 63 71 2 2017 57 310 33 57 11 18 14 43 14 24 20 86 7 5 3 2017 - 29 32 - 36 32 - 16 30 - 24 32 35 57 35 78 59 34 Réunion 2000 737 91 >99 <1 <1 <1 0.02 - - - - - - - - - - Réunion 2000 96 >99 - 96 - - - - - - - - - - - - - - 2017 877 100 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 96 >99 - 96 >99 <1 - - - - - - - - - - - - Roumanie 2000 22 128 53 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Roumanie 2000 82 82 - 95 56 44 - 67 - - 17 83 - 95 - - 91 9 2017 19 679 54 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 82 82 - >99 65 35 - 67 - - 35 65 - 95 - - 90 10 Royaume-Uni de Grande- Bretagne et d’Irlande du Nord 2000 58 951 79 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Royaume-Uni de Grande-Bretagne et d’Irlande du Nord 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 66 182 83 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Rwanda 2000 8 026 15 45 21 14 19 0.72 41 22 16 21 0.69 71 13 8 8 0.68 Rwanda 2000 - 4 - - 37 30 - <1 - - 31 32 24 24 84 79 68 16 2017 12 208 17 58 22 14 6 53 24 16 7 82 10 7 1 2017 - 11 - - 37 42 - 4 - - 29 47 43 43 92 87 75 17 Sahara occidental 2000 314 86 - - - - - - - - - - - - - - - Sahara occidental 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 553 87 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Sainte-Hélène 2000 5 40 - - - - - - - - - - - - - - - Sainte-Hélène 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 4 40 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 89 99 - 89 98 <1 - - - - - - - - - - - - Sainte-Lucie 2000 157 28 88 2 10 <1 0.57 87 2 12 <1 0.67 93 2 5 <1 0.29 Sainte-Lucie 2000 - 86 - - 89 <1 - 85 - - 87 1 - 89 - - 95 <1 2017 179 19 98 2 <1 <1 98 2 <1 <1 98 2 <1 <1 2017 - 96 - - 96 4 - 96 - - 95 5 - 94 - - >99 <1 Saint-Kitts-et-Nevis 2000 45 33 98 <1 2 <1 - - - - - - - - - - - Saint-Kitts-et-Nevis 2000 - 97 86 - 97 1 - - - - - - - - - - - - 2017 55 31 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Marin 2000 27 93 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Saint-Marin 2000 >99 >99 >99 >99 >99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 33 97 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 >99 >99 >99 >99 <1 - - - - - - - - - - - - Saint-Martin (partie néerlandaise) 2000 32 100 98 <1 2 <1 -0.16 - - - - - - - - - - Saint-Martin (partie néerlandaise) 2000 - 96 - - 94 3 - - - - - - - - - - - - 2017 40 100 95 <1 5 <1 - - - - - - - - 2017 - 93 - - 91 4 - - - - - - - - - - - - Saint-Pierre-et-Miquelon 2000 6 89 - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Pierre-et-Miquelon 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 6 90 91 <1 9 <1 - - - - - - - - 2017 83 83 91 91 91 <1 - - - - - - - - - - - - Saint-Siège 2000 1 100 - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Siège 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 100 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Vincent-et-les Grenadines 2000 108 45 93 <1 7 - 0.12 - - - - - - - - - - Saint-Vincent-et-les Grenadines 2000 - 92 68 - 86 7 - - - - - - - - - - - - 2017 110 52 95 <1 5 - - - - - - - - - 2017 - 94 70 - 93 2 - - - - - - - - - - - - Samoa 2000 175 22 92 3 5 <1 0.32 92 4 4 <1 0.25 90 1 8 <1 0.59 Samoa 2000 57 92 95 57 87 8 - 92 - - 86 11 - 90 - - 91 <1 2017 196 18 97 <1 2 <1 97 <1 2 <1 >99 <1 <1 <1 2017 59 95 98 59 85 13 - 94 - - 84 14 - 98 - - 90 10 Samoa américaines 2000 58 89 98 <1 2 <1 0.08 - - - - - - - - - - Samoa américaines 2000 12 78 - 12 97 1 - - - - - - - - - - - - 2017 56 87 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 13 99 - 13 >99 <1 - - - - - - - - - - - - Sao Tomé-et-Principe 2000 139 53 65 15 10 10 1.14 58 14 12 16 1.10 71 16 7 6 0.97 Sao Tomé-et-Principe 2000 - 27 - - 74 6 - 18 - - 64 8 - 34 - - 83 4 2017 204 72 84 12 <1 3 77 11 2 9 87 13 <1 <1 2017 - 38 - - 94 3 - 24 - - 82 7 - 43 - - 98 2 Sénégal 2000 9 884 40 60 5 33 2 1.22 40 7 51 2 1.79 89 3 7 <1 0.17 Sénégal 2000 - 36 33 - 53 12 - 11 27 - 32 15 - 74 42 - 85 8 2017 15 851 47 81 3 16 <1 70 4 25 <1 92 <1 7 <1 2017 - 67 43 - 73 10 - 52 43 - 61 13 - 83 43 - 86 7 Serbie 2000 9 488 53 95 5 <1 <1 -0.54 97 3 <1 <1 -0.48 93 7 <1 <1 -0.58 Serbie 2000 74 91 - 74 80 19 67 92 - 67 61 38 82 91 - 82 98 2 2017 8 791 56 86 14 <1 <1 88 11 <1 <1 83 16 <1 <1 2017 75 84 - 75 96 3 66 86 - 66 95 4 81 82 - 81 97 2 Seychelles 2000 81 50 93 <1 7 - 0.18 - - - - - - - - - - Seychelles 2000 - 90 - - 86 7 - - - - - - - - - - - - 2017 95 56 96 <1 <1 4 - - - - - - - - 2017 - 95 - - 95 2 - - - - - - - - - - - - Sierra Leone 2000 4 564 36 40 6 16 39 1.23 24 3 17 55 1.51 68 10 13 9 0.47 Sierra Leone 2000 5 12 32 7 23 22 2 2 20 4 8 19 11 30 52 11 50 27 2017 7 557 42 61 9 16 14 50 6 23 21 76 14 7 3 2017 10 16 49 10 25 45 8 8 41 9 15 41 12 27 60 12 38 52 Singapour 2000 3 914 100 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 Singapour 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 2017 5 709 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 Slovaquie 2000 5 399 56 98 2 <1 <1 0.11 97 3 <1 <1 0.19 99 1 <1 <1 0.04 Slovaquie 2000 92 92 - 98 95 5 - 91 - - 91 9 - 93 - - 98 2 2017 5 448 54 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 98 2 - >99 - - >99 <1 - >99 - - 97 3 Slovénie 2000 1 988 51 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.01 Slovénie 2000 80 >99 - 80 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 2 080 54 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 98 98 - >99 99 <1 - 98 - - 99 <1 - 98 - - >99 <1 Somalie 2000 9 011 33 20 6 38 36 1.93 4 4 41 50 1.40 50 11 30 8 1.91 Somalie 2000 - 10 20 - 10 16 - <1 5 - 3 5 - 29 51 - 23 39 2017 14 743 44 52 31 14 3 28 44 23 5 83 15 2 <1 2017 - 34 59 - 41 42 - 8 42 - 14 58 - 66 81 - 75 23 ANNEXE 3 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’APPROVISIONNEMENT EN EAU DE BOISSON 103 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n République populaire démocratique de Corée 2000 22 929 59 >99 <1 <1 - -0.28 >99 <1 <1 - -0.55 >99 <1 <1 <1 -0.11 République populaire démocratique de Corée 2000 69 79 99 76 91 9 55 79 99 55 83 17 79 79 99 90 97 3 2017 25 491 62 95 <1 5 <1 90 <1 9 <1 97 <1 2 <1 2017 67 75 94 74 68 28 50 71 89 50 54 37 77 77 97 89 76 22 République-Unie de Tanzanie 2000 34 178 22 27 8 49 16 1.73 16 7 56 20 1.53 65 9 24 3 1.21 République-Unie de Tanzanie 2000 - <1 16 - 34 <1 - <1 13 - 24 <1 4 4 28 63 71 2 2017 57 310 33 57 11 18 14 43 14 24 20 86 7 5 3 2017 - 29 32 - 36 32 - 16 30 - 24 32 35 57 35 78 59 34 Réunion 2000 737 91 >99 <1 <1 <1 0.02 - - - - - - - - - - Réunion 2000 96 >99 - 96 - - - - - - - - - - - - - - 2017 877 100 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 96 >99 - 96 >99 <1 - - - - - - - - - - - - Roumanie 2000 22 128 53 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Roumanie 2000 82 82 - 95 56 44 - 67 - - 17 83 - 95 - - 91 9 2017 19 679 54 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 82 82 - >99 65 35 - 67 - - 35 65 - 95 - - 90 10 Royaume-Uni de Grande- Bretagne et d’Irlande du Nord 2000 58 951 79 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Royaume-Uni de Grande-Bretagne et d’Irlande du Nord 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 66 182 83 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Rwanda 2000 8 026 15 45 21 14 19 0.72 41 22 16 21 0.69 71 13 8 8 0.68 Rwanda 2000 - 4 - - 37 30 - <1 - - 31 32 24 24 84 79 68 16 2017 12 208 17 58 22 14 6 53 24 16 7 82 10 7 1 2017 - 11 - - 37 42 - 4 - - 29 47 43 43 92 87 75 17 Sahara occidental 2000 314 86 - - - - - - - - - - - - - - - Sahara occidental 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 553 87 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Sainte-Hélène 2000 5 40 - - - - - - - - - - - - - - - Sainte-Hélène 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 4 40 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 89 99 - 89 98 <1 - - - - - - - - - - - - Sainte-Lucie 2000 157 28 88 2 10 <1 0.57 87 2 12 <1 0.67 93 2 5 <1 0.29 Sainte-Lucie 2000 - 86 - - 89 <1 - 85 - - 87 1 - 89 - - 95 <1 2017 179 19 98 2 <1 <1 98 2 <1 <1 98 2 <1 <1 2017 - 96 - - 96 4 - 96 - - 95 5 - 94 - - >99 <1 Saint-Kitts-et-Nevis 2000 45 33 98 <1 2 <1 - - - - - - - - - - - Saint-Kitts-et-Nevis 2000 - 97 86 - 97 1 - - - - - - - - - - - - 2017 55 31 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Marin 2000 27 93 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - - - - - - Saint-Marin 2000 >99 >99 >99 >99 >99 <1 - - - - - - - - - - - - 2017 33 97 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 >99 >99 >99 >99 <1 - - - - - - - - - - - - Saint-Martin (partie néerlandaise) 2000 32 100 98 <1 2 <1 -0.16 - - - - - - - - - - Saint-Martin (partie néerlandaise) 2000 - 96 - - 94 3 - - - - - - - - - - - - 2017 40 100 95 <1 5 <1 - - - - - - - - 2017 - 93 - - 91 4 - - - - - - - - - - - - Saint-Pierre-et-Miquelon 2000 6 89 - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Pierre-et-Miquelon 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 6 90 91 <1 9 <1 - - - - - - - - 2017 83 83 91 91 91 <1 - - - - - - - - - - - - Saint-Siège 2000 1 100 - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Siège 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 100 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Vincent-et-les Grenadines 2000 108 45 93 <1 7 - 0.12 - - - - - - - - - - Saint-Vincent-et-les Grenadines 2000 - 92 68 - 86 7 - - - - - - - - - - - - 2017 110 52 95 <1 5 - - - - - - - - - 2017 - 94 70 - 93 2 - - - - - - - - - - - - Samoa 2000 175 22 92 3 5 <1 0.32 92 4 4 <1 0.25 90 1 8 <1 0.59 Samoa 2000 57 92 95 57 87 8 - 92 - - 86 11 - 90 - - 91 <1 2017 196 18 97 <1 2 <1 97 <1 2 <1 >99 <1 <1 <1 2017 59 95 98 59 85 13 - 94 - - 84 14 - 98 - - 90 10 Samoa américaines 2000 58 89 98 <1 2 <1 0.08 - - - - - - - - - - Samoa américaines 2000 12 78 - 12 97 1 - - - - - - - - - - - - 2017 56 87 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 13 99 - 13 >99 <1 - - - - - - - - - - - - Sao Tomé-et-Principe 2000 139 53 65 15 10 10 1.14 58 14 12 16 1.10 71 16 7 6 0.97 Sao Tomé-et-Principe 2000 - 27 - - 74 6 - 18 - - 64 8 - 34 - - 83 4 2017 204 72 84 12 <1 3 77 11 2 9 87 13 <1 <1 2017 - 38 - - 94 3 - 24 - - 82 7 - 43 - - 98 2 Sénégal 2000 9 884 40 60 5 33 2 1.22 40 7 51 2 1.79 89 3 7 <1 0.17 Sénégal 2000 - 36 33 - 53 12 - 11 27 - 32 15 - 74 42 - 85 8 2017 15 851 47 81 3 16 <1 70 4 25 <1 92 <1 7 <1 2017 - 67 43 - 73 10 - 52 43 - 61 13 - 83 43 - 86 7 Serbie 2000 9 488 53 95 5 <1 <1 -0.54 97 3 <1 <1 -0.48 93 7 <1 <1 -0.58 Serbie 2000 74 91 - 74 80 19 67 92 - 67 61 38 82 91 - 82 98 2 2017 8 791 56 86 14 <1 <1 88 11 <1 <1 83 16 <1 <1 2017 75 84 - 75 96 3 66 86 - 66 95 4 81 82 - 81 97 2 Seychelles 2000 81 50 93 <1 7 - 0.18 - - - - - - - - - - Seychelles 2000 - 90 - - 86 7 - - - - - - - - - - - - 2017 95 56 96 <1 <1 4 - - - - - - - - 2017 - 95 - - 95 2 - - - - - - - - - - - - Sierra Leone 2000 4 564 36 40 6 16 39 1.23 24 3 17 55 1.51 68 10 13 9 0.47 Sierra Leone 2000 5 12 32 7 23 22 2 2 20 4 8 19 11 30 52 11 50 27 2017 7 557 42 61 9 16 14 50 6 23 21 76 14 7 3 2017 10 16 49 10 25 45 8 8 41 9 15 41 12 27 60 12 38 52 Singapour 2000 3 914 100 >99 <1 <1 <1 0.00 - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 Singapour 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 2017 5 709 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - - - - - - >99 >99 - >99 >99 <1 Slovaquie 2000 5 399 56 98 2 <1 <1 0.11 97 3 <1 <1 0.19 99 1 <1 <1 0.04 Slovaquie 2000 92 92 - 98 95 5 - 91 - - 91 9 - 93 - - 98 2 2017 5 448 54 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 98 2 - >99 - - >99 <1 - >99 - - 97 3 Slovénie 2000 1 988 51 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.01 Slovénie 2000 80 >99 - 80 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 2 080 54 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 98 98 - >99 99 <1 - 98 - - 99 <1 - 98 - - >99 <1 Somalie 2000 9 011 33 20 6 38 36 1.93 4 4 41 50 1.40 50 11 30 8 1.91 Somalie 2000 - 10 20 - 10 16 - <1 5 - 3 5 - 29 51 - 23 39 2017 14 743 44 52 31 14 3 28 44 23 5 83 15 2 <1 2017 - 34 59 - 41 42 - 8 42 - 14 58 - 66 81 - 75 23 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 104 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Soudan 2000 27 251 32 43 19 29 8 0.99 35 18 35 11 1.05 60 21 16 3 0.79 Soudan 2000 - 28 60 - 29 34 - 17 54 - 18 36 - 52 73 - 51 30 2017 40 533 34 60 27 4 9 53 27 6 14 74 25 <1 1 2017 - 38 84 - 46 41 - 25 81 - 34 47 - 64 89 - 69 30 Soudan du Sud 2000 6 701 17 - - - - - - - - - - - - - - - Soudan du Sud 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 12 576 19 41 34 17 9 35 37 18 10 65 20 12 3 2017 - 3 - - 3 71 - 2 - - 2 70 - 4 - - 8 77 Sri Lanka 2000 18 782 18 80 2 13 5 0.58 76 2 16 6 0.69 95 2 2 <1 0.09 Sri Lanka 2000 - 61 75 - 27 55 - 55 70 - 15 63 86 86 95 96 79 19 2017 20 877 18 89 3 6 2 88 4 7 2 97 1 1 <1 2017 - 75 87 - 38 54 - 71 85 - 30 61 91 91 97 96 74 24 Suède 2000 8 882 84 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Suède 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 9 911 87 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Suisse 2000 7 167 73 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Suisse 2000 93 >99 - 93 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 8 476 74 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 95 >99 - 95 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Suriname 2000 472 66 90 <1 3 8 0.34 74 <1 4 22 0.97 98 <1 2 <1 0.03 Suriname 2000 - 87 50 - 72 18 - 69 44 - 45 29 - 96 53 - 85 13 2017 563 66 95 1 3 - 90 2 8 - 98 <1 <1 <1 2017 - 92 54 - 79 18 - 81 55 - 61 31 - 97 53 - 88 11 Tadjikistan 2000 6 216 27 56 4 6 34 1.49 43 4 8 44 1.89 90 3 1 5 0.34 Tadjikistan 2000 35 35 39 39 48 12 - 19 33 - 33 15 - 79 57 - 89 5 2017 8 921 27 81 2 2 14 76 3 3 19 96 <1 <1 2 2017 48 60 48 73 64 19 - 49 43 - 55 24 - 90 62 - 91 6 Tchad 2000 8 343 22 41 9 42 7 -0.16 32 11 48 9 -0.13 76 2 21 <1 -0.39 Tchad 2000 - 15 - - 17 33 - 3 - - 7 36 - 59 - - 55 23 2017 14 900 23 39 17 39 6 29 17 47 7 70 17 12 1 2017 - 9 - - 19 36 - 1 - - 9 37 - 35 - - 53 34 Tchéquie 2000 10 290 74 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.01 >99 <1 <1 <1 0.00 Tchéquie 2000 96 96 - 98 96 3 - 94 - - 91 8 - 97 >99 - 98 2 2017 10 618 74 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 98 98 - >99 >99 <1 - 98 - - >99 <1 - 98 >99 - >99 <1 Thaïlande 2000 62 958 31 94 <1 6 <1 0.37 92 <1 7 <1 0.49 98 <1 2 <1 0.11 Thaïlande 2000 - 88 - - 34 60 - 85 - - 17 75 - 96 - - 71 27 2017 69 038 49 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - >99 - - 70 30 - >99 - - 54 46 - >99 - - 87 13 Timor-Leste 2000 872 24 - - - - - - - - - - - - - - - Timor-Leste 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 296 30 78 2 15 4 70 3 21 6 98 2 <1 <1 2017 - 66 - - 65 16 - 55 - - 57 16 - 93 56 - 83 17 Togo 2000 4 970 33 46 4 28 22 1.13 30 4 34 32 1.11 79 3 17 <1 0.59 Togo 2000 - 10 - - 36 14 - 4 - - 17 17 - 21 - - 74 8 2017 7 798 41 65 6 16 13 48 8 22 22 89 3 7 1 2017 - 19 - - 26 45 - 6 - - 12 44 - 38 - - 45 48 Tokélaou 2000 2 0 99 <1 1 <1 0.06 99 <1 1 <1 0.06 - - - - - Tokélaou 2000 - 74 - - - - - 74 - - - - - - - - - - 2017 1 0 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - - 2017 - 96 - - 95 4 - 96 - - 95 4 - - - - - - Tonga 2000 98 23 98 <1 2 <1 0.08 99 <1 1 <1 0.07 97 <1 3 <1 0.14 Tonga 2000 - 98 - - 94 4 - 99 - - 96 3 - 97 - - 90 7 2017 108 23 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 71 - - >99 <1 - 71 - - >99 <1 - 74 - - >99 <1 Trinité-et-Tobago 2000 1 268 56 92 1 6 1 0.37 - - - - - - - - - - Trinité-et-Tobago 2000 - 82 73 - 83 10 - - - - - - - - - - - - 2017 1 369 53 98 1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - 98 82 - 94 5 - - - - - - - - - - - - Tunisie 2000 9 699 63 88 4 7 <1 0.49 71 11 17 2 1.06 98 <1 2 <1 0.11 Tunisie 2000 41 87 - 41 79 13 - 71 - - 55 26 - 96 - - 93 5 2017 11 532 69 96 2 2 <1 89 6 6 <1 >99 <1 <1 <1 2017 93 93 - 98 92 6 - 82 - - 77 17 - 98 - - >99 <1 Turkménistan 2000 4 516 46 87 2 2 10 0.70 79 <1 3 18 1.08 96 3 <1 <1 0.22 Turkménistan 2000 66 70 - 70 56 33 50 58 - 50 29 51 84 84 - 94 88 11 2017 5 758 51 99 1 <1 <1 98 2 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 94 99 - 94 57 43 91 97 - 91 35 65 97 >99 - 97 78 22 Turquie 2000 63 240 65 95 <1 4 <1 0.20 89 <1 10 <1 0.61 99 <1 1 <1 -0.01 Turquie 2000 - 94 - - 91 4 - 86 - - 80 10 - 98 - - 98 1 2017 80 745 75 99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 2017 - 96 - - 99 <1 - 94 - - >99 <1 - 97 - - 99 <1 Tuvalu 2000 9 46 - - - - - - - - - - - - - - - Tuvalu 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 11 62 >99 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 97 - - >99 <1 - - - - 99 <1 50 - >99 50 >99 <1 Ukraine 2000 48 840 67 98 <1 2 <1 -0.25 95 <1 5 <1 0.28 >99 <1 <1 <1 -0.49 Ukraine 2000 66 66 - 91 79 19 - 6 - - 46 49 - 95 - - 96 4 2017 44 223 69 94 6 <1 <1 >99 <1 <1 <1 91 8 <1 <1 2017 92 92 - 93 66 33 - >99 - - 31 68 - 89 - - 82 18 Uruguay 2000 3 321 92 97 <1 2 <1 0.14 75 2 21 2 1.22 99 <1 <1 <1 0.04 Uruguay 2000 - 96 97 - 96 2 - 73 - - 60 17 94 98 >99 94 99 <1 2017 3 457 95 >99 <1 <1 <1 95 5 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 99 >99 - >99 <1 - 95 - - 98 2 95 99 >99 95 >99 <1 Vanuatu 2000 185 22 82 <1 11 6 0.55 78 1 13 8 0.62 96 <1 4 <1 0.22 Vanuatu 2000 40 45 - 40 49 34 - 38 - - 40 39 - 69 - - 80 16 2017 276 25 91 1 <1 8 88 1 <1 10 >99 <1 <1 <1 2017 44 50 - 44 48 45 - 43 - - 37 52 - 71 - - 78 22 Venezuela (République bolivarienne du) 2000 24 488 88 97 <1 1 2 -0.05 - - - - - - - - - - Venezuela (République bolivarienne du) 2000 - 88 60 - 86 11 - - - - - - - - - - - - 2017 31 977 88 96 <1 2 1 - - - - - - - - 2017 - 87 59 - 87 9 - - - - - - - - - - - - Viet Nam 2000 80 286 24 80 <1 9 9 0.86 76 <1 12 12 1.01 94 <1 3 2 0.24 Viet Nam 2000 - 65 - - 13 68 - 57 - - 2 75 - 88 95 - 49 46 2017 95 541 35 95 <1 5 <1 93 <1 7 <1 99 <1 1 <1 2017 - 95 - - 43 52 - 93 - - 22 70 - 99 99 - 81 18 Yémen 2000 17 875 26 38 16 40 6 1.51 26 15 52 7 1.71 72 19 7 2 0.41 Yémen 2000 - 30 34 - 41 13 - 16 26 - 32 9 - 69 56 - 65 26 2017 28 250 36 63 29 4 4 55 33 6 7 79 21 <1 <1 2017 - 49 58 - 48 44 - 35 56 - 32 55 - 75 62 - 77 23 Zambie 2000 10 531 35 49 4 28 19 0.62 31 4 37 28 0.65 84 3 11 2 -0.03 Zambie 2000 - 20 - - 33 20 - 4 - - 6 28 49 49 72 66 82 5 2017 17 094 43 60 8 24 9 42 9 35 14 84 6 9 1 2017 - 24 - - 32 36 - 6 - - 4 46 46 46 89 89 68 21 Zimbabwe 2000 12 222 34 72 8 15 6 -0.45 60 10 21 9 -0.59 95 3 2 <1 -0.06 Zimbabwe 2000 - 41 60 - 40 39 - 16 59 - 12 58 - 90 62 - 94 4 2017 16 530 32 64 13 16 7 50 18 22 10 94 4 2 <1 2017 - 32 58 - 31 46 - 14 57 - 10 57 - 71 62 - 74 24 ANNEXE 3 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’APPROVISIONNEMENT EN EAU DE BOISSON 105 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n Soudan 2000 27 251 32 43 19 29 8 0.99 35 18 35 11 1.05 60 21 16 3 0.79 Soudan 2000 - 28 60 - 29 34 - 17 54 - 18 36 - 52 73 - 51 30 2017 40 533 34 60 27 4 9 53 27 6 14 74 25 <1 1 2017 - 38 84 - 46 41 - 25 81 - 34 47 - 64 89 - 69 30 Soudan du Sud 2000 6 701 17 - - - - - - - - - - - - - - - Soudan du Sud 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 12 576 19 41 34 17 9 35 37 18 10 65 20 12 3 2017 - 3 - - 3 71 - 2 - - 2 70 - 4 - - 8 77 Sri Lanka 2000 18 782 18 80 2 13 5 0.58 76 2 16 6 0.69 95 2 2 <1 0.09 Sri Lanka 2000 - 61 75 - 27 55 - 55 70 - 15 63 86 86 95 96 79 19 2017 20 877 18 89 3 6 2 88 4 7 2 97 1 1 <1 2017 - 75 87 - 38 54 - 71 85 - 30 61 91 91 97 96 74 24 Suède 2000 8 882 84 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Suède 2000 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 9 911 87 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 >99 - >99 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Suisse 2000 7 167 73 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 Suisse 2000 93 >99 - 93 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 2017 8 476 74 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 95 >99 - 95 >99 <1 - >99 - - >99 <1 - >99 - - >99 <1 Suriname 2000 472 66 90 <1 3 8 0.34 74 <1 4 22 0.97 98 <1 2 <1 0.03 Suriname 2000 - 87 50 - 72 18 - 69 44 - 45 29 - 96 53 - 85 13 2017 563 66 95 1 3 - 90 2 8 - 98 <1 <1 <1 2017 - 92 54 - 79 18 - 81 55 - 61 31 - 97 53 - 88 11 Tadjikistan 2000 6 216 27 56 4 6 34 1.49 43 4 8 44 1.89 90 3 1 5 0.34 Tadjikistan 2000 35 35 39 39 48 12 - 19 33 - 33 15 - 79 57 - 89 5 2017 8 921 27 81 2 2 14 76 3 3 19 96 <1 <1 2 2017 48 60 48 73 64 19 - 49 43 - 55 24 - 90 62 - 91 6 Tchad 2000 8 343 22 41 9 42 7 -0.16 32 11 48 9 -0.13 76 2 21 <1 -0.39 Tchad 2000 - 15 - - 17 33 - 3 - - 7 36 - 59 - - 55 23 2017 14 900 23 39 17 39 6 29 17 47 7 70 17 12 1 2017 - 9 - - 19 36 - 1 - - 9 37 - 35 - - 53 34 Tchéquie 2000 10 290 74 >99 <1 <1 <1 0.00 >99 <1 <1 <1 0.01 >99 <1 <1 <1 0.00 Tchéquie 2000 96 96 - 98 96 3 - 94 - - 91 8 - 97 >99 - 98 2 2017 10 618 74 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 98 98 - >99 >99 <1 - 98 - - >99 <1 - 98 >99 - >99 <1 Thaïlande 2000 62 958 31 94 <1 6 <1 0.37 92 <1 7 <1 0.49 98 <1 2 <1 0.11 Thaïlande 2000 - 88 - - 34 60 - 85 - - 17 75 - 96 - - 71 27 2017 69 038 49 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - >99 - - 70 30 - >99 - - 54 46 - >99 - - 87 13 Timor-Leste 2000 872 24 - - - - - - - - - - - - - - - Timor-Leste 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 296 30 78 2 15 4 70 3 21 6 98 2 <1 <1 2017 - 66 - - 65 16 - 55 - - 57 16 - 93 56 - 83 17 Togo 2000 4 970 33 46 4 28 22 1.13 30 4 34 32 1.11 79 3 17 <1 0.59 Togo 2000 - 10 - - 36 14 - 4 - - 17 17 - 21 - - 74 8 2017 7 798 41 65 6 16 13 48 8 22 22 89 3 7 1 2017 - 19 - - 26 45 - 6 - - 12 44 - 38 - - 45 48 Tokélaou 2000 2 0 99 <1 1 <1 0.06 99 <1 1 <1 0.06 - - - - - Tokélaou 2000 - 74 - - - - - 74 - - - - - - - - - - 2017 1 0 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - - 2017 - 96 - - 95 4 - 96 - - 95 4 - - - - - - Tonga 2000 98 23 98 <1 2 <1 0.08 99 <1 1 <1 0.07 97 <1 3 <1 0.14 Tonga 2000 - 98 - - 94 4 - 99 - - 96 3 - 97 - - 90 7 2017 108 23 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 71 - - >99 <1 - 71 - - >99 <1 - 74 - - >99 <1 Trinité-et-Tobago 2000 1 268 56 92 1 6 1 0.37 - - - - - - - - - - Trinité-et-Tobago 2000 - 82 73 - 83 10 - - - - - - - - - - - - 2017 1 369 53 98 1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - 98 82 - 94 5 - - - - - - - - - - - - Tunisie 2000 9 699 63 88 4 7 <1 0.49 71 11 17 2 1.06 98 <1 2 <1 0.11 Tunisie 2000 41 87 - 41 79 13 - 71 - - 55 26 - 96 - - 93 5 2017 11 532 69 96 2 2 <1 89 6 6 <1 >99 <1 <1 <1 2017 93 93 - 98 92 6 - 82 - - 77 17 - 98 - - >99 <1 Turkménistan 2000 4 516 46 87 2 2 10 0.70 79 <1 3 18 1.08 96 3 <1 <1 0.22 Turkménistan 2000 66 70 - 70 56 33 50 58 - 50 29 51 84 84 - 94 88 11 2017 5 758 51 99 1 <1 <1 98 2 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 94 99 - 94 57 43 91 97 - 91 35 65 97 >99 - 97 78 22 Turquie 2000 63 240 65 95 <1 4 <1 0.20 89 <1 10 <1 0.61 99 <1 1 <1 -0.01 Turquie 2000 - 94 - - 91 4 - 86 - - 80 10 - 98 - - 98 1 2017 80 745 75 99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 2017 - 96 - - 99 <1 - 94 - - >99 <1 - 97 - - 99 <1 Tuvalu 2000 9 46 - - - - - - - - - - - - - - - Tuvalu 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 11 62 >99 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 97 - - >99 <1 - - - - 99 <1 50 - >99 50 >99 <1 Ukraine 2000 48 840 67 98 <1 2 <1 -0.25 95 <1 5 <1 0.28 >99 <1 <1 <1 -0.49 Ukraine 2000 66 66 - 91 79 19 - 6 - - 46 49 - 95 - - 96 4 2017 44 223 69 94 6 <1 <1 >99 <1 <1 <1 91 8 <1 <1 2017 92 92 - 93 66 33 - >99 - - 31 68 - 89 - - 82 18 Uruguay 2000 3 321 92 97 <1 2 <1 0.14 75 2 21 2 1.22 99 <1 <1 <1 0.04 Uruguay 2000 - 96 97 - 96 2 - 73 - - 60 17 94 98 >99 94 99 <1 2017 3 457 95 >99 <1 <1 <1 95 5 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 99 >99 - >99 <1 - 95 - - 98 2 95 99 >99 95 >99 <1 Vanuatu 2000 185 22 82 <1 11 6 0.55 78 1 13 8 0.62 96 <1 4 <1 0.22 Vanuatu 2000 40 45 - 40 49 34 - 38 - - 40 39 - 69 - - 80 16 2017 276 25 91 1 <1 8 88 1 <1 10 >99 <1 <1 <1 2017 44 50 - 44 48 45 - 43 - - 37 52 - 71 - - 78 22 Venezuela (République bolivarienne du) 2000 24 488 88 97 <1 1 2 -0.05 - - - - - - - - - - Venezuela (République bolivarienne du) 2000 - 88 60 - 86 11 - - - - - - - - - - - - 2017 31 977 88 96 <1 2 1 - - - - - - - - 2017 - 87 59 - 87 9 - - - - - - - - - - - - Viet Nam 2000 80 286 24 80 <1 9 9 0.86 76 <1 12 12 1.01 94 <1 3 2 0.24 Viet Nam 2000 - 65 - - 13 68 - 57 - - 2 75 - 88 95 - 49 46 2017 95 541 35 95 <1 5 <1 93 <1 7 <1 99 <1 1 <1 2017 - 95 - - 43 52 - 93 - - 22 70 - 99 99 - 81 18 Yémen 2000 17 875 26 38 16 40 6 1.51 26 15 52 7 1.71 72 19 7 2 0.41 Yémen 2000 - 30 34 - 41 13 - 16 26 - 32 9 - 69 56 - 65 26 2017 28 250 36 63 29 4 4 55 33 6 7 79 21 <1 <1 2017 - 49 58 - 48 44 - 35 56 - 32 55 - 75 62 - 77 23 Zambie 2000 10 531 35 49 4 28 19 0.62 31 4 37 28 0.65 84 3 11 2 -0.03 Zambie 2000 - 20 - - 33 20 - 4 - - 6 28 49 49 72 66 82 5 2017 17 094 43 60 8 24 9 42 9 35 14 84 6 9 1 2017 - 24 - - 32 36 - 6 - - 4 46 46 46 89 89 68 21 Zimbabwe 2000 12 222 34 72 8 15 6 -0.45 60 10 21 9 -0.59 95 3 2 <1 -0.06 Zimbabwe 2000 - 41 60 - 40 39 - 16 59 - 12 58 - 90 62 - 94 4 2017 16 530 32 64 13 16 7 50 18 22 10 94 4 2 <1 2017 - 32 58 - 31 46 - 14 57 - 10 57 - 71 62 - 74 24 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 106 Annexe 4 : Estimations nationales relatives à l’assainissement PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Afghanistan 2000 20 094 22 24 6 45 26 1.17 -0.78 22 4 43 31 0.90 -0.84 30 14 49 7 1.92 -0.42 Afghanistan 2000 - - - - 22 5 2 - - - - 23 1 <1 - - - - 18 17 8 2017 35 530 25 43 10 34 13 37 6 40 17 62 21 16 <1 2017 - - - - 41 10 3 - - - - 41 2 <1 - - - - 41 34 8 Afrique du Sud 2000 45 728 57 59 15 14 12 1.00 -0.64 42 9 23 25 1.89 -1.30 71 19 7 3 0.30 -0.12 Afrique du Sud 2000 - - - - 24 3 46 - - - - 44 1 7 - - - - 10 4 76 2017 56 717 66 76 15 8 1 75 6 16 3 76 19 4 <1 2017 - - - - 29 3 58 - - - - 71 5 5 - - - - 8 2 86 Albanie 2000 3 122 42 88 2 9 <1 0.55 -0.05 82 2 14 1 0.87 -0.07 97 2 <1 <1 0.08 -0.03 Albanie 2000 39 9 4 26 11 14 64 38 15 6 17 19 23 43 40 1 <1 38 1 3 95 2017 2 930 59 98 2 <1 <1 97 3 <1 <1 98 2 <1 <1 2017 40 <1 <1 39 <1 2 98 39 <1 <1 38 <1 4 96 40 <1 <1 40 <1 <1 >99 Algérie 2000 31 184 60 84 8 1 6 0.23 -0.33 72 10 3 15 0.58 -0.74 91 7 <1 <1 -0.10 -0.03 Algérie 2000 19 6 1 11 6 17 69 19 11 2 7 9 30 43 18 3 <1 14 3 9 87 2017 41 318 72 88 8 3 <1 82 11 4 2 90 7 3 <1 2017 18 4 <1 13 4 8 84 21 10 2 9 11 23 59 16 1 <1 15 1 3 93 Allemagne 2000 81 488 75 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 99 1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Allemagne 2000 95 <1 <1 94 <1 4 96 90 3 3 83 <1 14 86 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 2017 82 114 77 >99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 <1 <1 96 <1 3 97 92 3 3 85 <1 14 86 99 <1 <1 99 <1 <1 >99 Andorre 2000 65 92 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Andorre 2000 15 <1 <1 15 <1 - >99 15 <1 <1 15 <1 - >99 15 <1 <1 15 <1 - >99 2017 77 88 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 Angola 2000 16 441 50 28 11 18 43 1.31 -1.35 8 2 24 67 0.92 -0.70 48 21 13 19 0.99 -1.07 Angola 2000 - - - - 28 <1 11 - - - - 8 <1 1 - - - - 48 <1 21 2017 29 784 65 50 20 10 20 23 6 16 55 64 28 7 <1 2017 - - - - 3 55 13 - - - - 4 24 1 - - - - 2 72 19 Anguilla 2000 11 100 91 2 5 2 0.35 -0.10 - - - - - - 91 2 5 2 0.35 -0.10 Anguilla 2000 - - - - <1 92 1 - - - - - - - - - - - <1 92 1 2017 15 100 97 2 <1 <1 - - - - 97 2 <1 <1 2017 - - - - 4 94 1 - - - - - - - - - - - 4 94 1 Antigua-et-Barbuda 2000 84 32 82 4 12 1 0.30 -0.06 - - - - - - - - - - - - Antigua-et-Barbuda 2000 - - - - 10 71 5 - - - - - - - - - - - - - - 2017 102 25 88 4 8 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 11 79 1 - - - - - - - - - - - - - - Arabie saoudite 2000 20 764 80 98 <1 2 <1 0.09 0.00 - - - - - - - - - - - - Arabie saoudite 2000 68 16 16 36 1 61 36 - - - - - - - - - - - - - - 2017 32 938 84 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 78 11 11 56 <1 44 56 - - - - - - - - - - - - - - Argentine 2000 37 057 89 87 4 9 - - - 69 4 27 - - - 89 4 7 <1 0.39 0.07 Argentine 2000 - - - - 21 27 42 - - - - 47 24 1 - - - - 18 27 47 2017 44 271 92 - - - - - - - - 96 2 <1 2 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 13 24 62 Arménie 2000 3 070 65 87 5 8 <1 0.40 0.00 77 4 19 <1 0.36 0.00 92 5 3 <1 0.44 -0.01 Arménie 2000 47 15 7 26 31 <1 61 - - - 8 62 <1 19 45 7 3 36 14 <1 83 2017 2 930 63 94 <1 6 <1 83 1 15 <1 >99 <1 <1 <1 2017 48 12 5 32 22 2 70 - - - 9 59 6 20 45 <1 <1 45 <1 <1 >99 Aruba 2000 91 47 98 <1 <1 1 - - - - - - - - - - - - - - Aruba 2000 - - - 14 1 82 15 - - - - - - - - - - - - - - 2017 105 43 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Australie 2000 19 066 84 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Australie 2000 64 3 2 59 <1 11 89 - - - - - - - - - - - - - - 2017 24 451 86 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 76 3 2 70 <1 11 89 - - - - - - - - - - - - - - Autriche 2000 8 069 60 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Autriche 2000 97 2 2 93 1 6 93 92 4 4 84 <1 15 84 >99 <1 <1 98 2 <1 98 2017 8 735 58 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 2 2 92 1 6 92 92 4 4 84 <1 15 84 >99 <1 <1 98 2 <1 98 Azerbaïdjan 2000 8 123 51 63 7 30 <1 1.72 0.00 53 2 45 <1 2.04 0.01 73 11 16 <1 1.38 0.00 Azerbaïdjan 2000 - - - 33 30 <1 39 - - - <1 54 <1 <1 70 3 3 64 7 1 76 2017 9 828 55 93 3 5 <1 88 1 11 <1 96 4 <1 <1 2017 - - - 36 55 <1 39 - - - 6 82 1 6 92 16 15 61 33 <1 66 Bahamas 2000 298 82 88 5 6 1 0.43 -0.05 - - - - - - - - - - - - Bahamas 2000 - - - - 3 79 11 - - - - - - - - - - - - - - 2017 395 83 95 3 2 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - <1 77 21 - - - - - - - - - - - - - - Bahreïn 2000 665 88 >99 <1 <1 <1 0.01 0.00 - - - - - - - - - - - - Bahreïn 2000 96 10 10 75 17 8 75 - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 493 89 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 96 2 2 91 <1 8 91 - - - - - - - - - - - - - - Bangladesh 2000 131 581 24 26 12 44 18 1.33 -1.04 20 10 48 22 1.58 -1.27 44 19 32 5 0.41 -0.31 Bangladesh 2000 - - - - 25 11 3 14 14 <1 <1 26 4 <1 - - - - 21 31 10 2017 164 670 36 48 23 29 <1 47 18 36 <1 51 32 18 <1 2017 - - - - 52 13 5 32 32 <1 <1 55 9 <1 - - - - 46 22 14 Barbade 2000 270 34 89 2 9 <1 0.50 0.01 - - - - - - - - - - - - Barbade 2000 - - - 1 78 11 1 - - - - - - - - - - - - - - 2017 286 31 97 2 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - 3 90 6 3 - - - - - - - - - - - - - - Bélarus 2000 9 934 70 92 8 <1 <1 0.36 0.00 96 3 1 <1 0.02 0.00 90 10 <1 <1 0.49 0.00 Bélarus 2000 90 13 12 65 25 2 72 94 30 30 34 60 3 35 88 5 5 78 11 1 88 2017 9 468 78 98 2 <1 <1 96 2 2 <1 98 2 <1 <1 2017 81 2 2 76 2 5 92 76 9 7 60 11 14 73 82 <1 <1 81 <1 2 97 Belgique 2000 10 282 97 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Belgique 2000 86 23 23 40 32 28 40 - - - - - - - - - - - - - - 2017 11 429 98 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 1 1 95 <1 5 95 - - - - - - - - - - - - - - “-” = estimation non disponible. Pour les méthodes d’estimation JMP, voir l’annexe 1. Pour des estimations non arrondies, consultez www.washdata.org. ANNEXE 4 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’ASSAINISSEMENT 107 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Afghanistan 2000 20 094 22 24 6 45 26 1.17 -0.78 22 4 43 31 0.90 -0.84 30 14 49 7 1.92 -0.42 Afghanistan 2000 - - - - 22 5 2 - - - - 23 1 <1 - - - - 18 17 8 2017 35 530 25 43 10 34 13 37 6 40 17 62 21 16 <1 2017 - - - - 41 10 3 - - - - 41 2 <1 - - - - 41 34 8 Afrique du Sud 2000 45 728 57 59 15 14 12 1.00 -0.64 42 9 23 25 1.89 -1.30 71 19 7 3 0.30 -0.12 Afrique du Sud 2000 - - - - 24 3 46 - - - - 44 1 7 - - - - 10 4 76 2017 56 717 66 76 15 8 1 75 6 16 3 76 19 4 <1 2017 - - - - 29 3 58 - - - - 71 5 5 - - - - 8 2 86 Albanie 2000 3 122 42 88 2 9 <1 0.55 -0.05 82 2 14 1 0.87 -0.07 97 2 <1 <1 0.08 -0.03 Albanie 2000 39 9 4 26 11 14 64 38 15 6 17 19 23 43 40 1 <1 38 1 3 95 2017 2 930 59 98 2 <1 <1 97 3 <1 <1 98 2 <1 <1 2017 40 <1 <1 39 <1 2 98 39 <1 <1 38 <1 4 96 40 <1 <1 40 <1 <1 >99 Algérie 2000 31 184 60 84 8 1 6 0.23 -0.33 72 10 3 15 0.58 -0.74 91 7 <1 <1 -0.10 -0.03 Algérie 2000 19 6 1 11 6 17 69 19 11 2 7 9 30 43 18 3 <1 14 3 9 87 2017 41 318 72 88 8 3 <1 82 11 4 2 90 7 3 <1 2017 18 4 <1 13 4 8 84 21 10 2 9 11 23 59 16 1 <1 15 1 3 93 Allemagne 2000 81 488 75 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 99 1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Allemagne 2000 95 <1 <1 94 <1 4 96 90 3 3 83 <1 14 86 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 2017 82 114 77 >99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 <1 <1 96 <1 3 97 92 3 3 85 <1 14 86 99 <1 <1 99 <1 <1 >99 Andorre 2000 65 92 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Andorre 2000 15 <1 <1 15 <1 - >99 15 <1 <1 15 <1 - >99 15 <1 <1 15 <1 - >99 2017 77 88 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 Angola 2000 16 441 50 28 11 18 43 1.31 -1.35 8 2 24 67 0.92 -0.70 48 21 13 19 0.99 -1.07 Angola 2000 - - - - 28 <1 11 - - - - 8 <1 1 - - - - 48 <1 21 2017 29 784 65 50 20 10 20 23 6 16 55 64 28 7 <1 2017 - - - - 3 55 13 - - - - 4 24 1 - - - - 2 72 19 Anguilla 2000 11 100 91 2 5 2 0.35 -0.10 - - - - - - 91 2 5 2 0.35 -0.10 Anguilla 2000 - - - - <1 92 1 - - - - - - - - - - - <1 92 1 2017 15 100 97 2 <1 <1 - - - - 97 2 <1 <1 2017 - - - - 4 94 1 - - - - - - - - - - - 4 94 1 Antigua-et-Barbuda 2000 84 32 82 4 12 1 0.30 -0.06 - - - - - - - - - - - - Antigua-et-Barbuda 2000 - - - - 10 71 5 - - - - - - - - - - - - - - 2017 102 25 88 4 8 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 11 79 1 - - - - - - - - - - - - - - Arabie saoudite 2000 20 764 80 98 <1 2 <1 0.09 0.00 - - - - - - - - - - - - Arabie saoudite 2000 68 16 16 36 1 61 36 - - - - - - - - - - - - - - 2017 32 938 84 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 78 11 11 56 <1 44 56 - - - - - - - - - - - - - - Argentine 2000 37 057 89 87 4 9 - - - 69 4 27 - - - 89 4 7 <1 0.39 0.07 Argentine 2000 - - - - 21 27 42 - - - - 47 24 1 - - - - 18 27 47 2017 44 271 92 - - - - - - - - 96 2 <1 2 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 13 24 62 Arménie 2000 3 070 65 87 5 8 <1 0.40 0.00 77 4 19 <1 0.36 0.00 92 5 3 <1 0.44 -0.01 Arménie 2000 47 15 7 26 31 <1 61 - - - 8 62 <1 19 45 7 3 36 14 <1 83 2017 2 930 63 94 <1 6 <1 83 1 15 <1 >99 <1 <1 <1 2017 48 12 5 32 22 2 70 - - - 9 59 6 20 45 <1 <1 45 <1 <1 >99 Aruba 2000 91 47 98 <1 <1 1 - - - - - - - - - - - - - - Aruba 2000 - - - 14 1 82 15 - - - - - - - - - - - - - - 2017 105 43 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Australie 2000 19 066 84 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Australie 2000 64 3 2 59 <1 11 89 - - - - - - - - - - - - - - 2017 24 451 86 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 76 3 2 70 <1 11 89 - - - - - - - - - - - - - - Autriche 2000 8 069 60 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Autriche 2000 97 2 2 93 1 6 93 92 4 4 84 <1 15 84 >99 <1 <1 98 2 <1 98 2017 8 735 58 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 2 2 92 1 6 92 92 4 4 84 <1 15 84 >99 <1 <1 98 2 <1 98 Azerbaïdjan 2000 8 123 51 63 7 30 <1 1.72 0.00 53 2 45 <1 2.04 0.01 73 11 16 <1 1.38 0.00 Azerbaïdjan 2000 - - - 33 30 <1 39 - - - <1 54 <1 <1 70 3 3 64 7 1 76 2017 9 828 55 93 3 5 <1 88 1 11 <1 96 4 <1 <1 2017 - - - 36 55 <1 39 - - - 6 82 1 6 92 16 15 61 33 <1 66 Bahamas 2000 298 82 88 5 6 1 0.43 -0.05 - - - - - - - - - - - - Bahamas 2000 - - - - 3 79 11 - - - - - - - - - - - - - - 2017 395 83 95 3 2 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - <1 77 21 - - - - - - - - - - - - - - Bahreïn 2000 665 88 >99 <1 <1 <1 0.01 0.00 - - - - - - - - - - - - Bahreïn 2000 96 10 10 75 17 8 75 - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 493 89 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 96 2 2 91 <1 8 91 - - - - - - - - - - - - - - Bangladesh 2000 131 581 24 26 12 44 18 1.33 -1.04 20 10 48 22 1.58 -1.27 44 19 32 5 0.41 -0.31 Bangladesh 2000 - - - - 25 11 3 14 14 <1 <1 26 4 <1 - - - - 21 31 10 2017 164 670 36 48 23 29 <1 47 18 36 <1 51 32 18 <1 2017 - - - - 52 13 5 32 32 <1 <1 55 9 <1 - - - - 46 22 14 Barbade 2000 270 34 89 2 9 <1 0.50 0.01 - - - - - - - - - - - - Barbade 2000 - - - 1 78 11 1 - - - - - - - - - - - - - - 2017 286 31 97 2 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - 3 90 6 3 - - - - - - - - - - - - - - Bélarus 2000 9 934 70 92 8 <1 <1 0.36 0.00 96 3 1 <1 0.02 0.00 90 10 <1 <1 0.49 0.00 Bélarus 2000 90 13 12 65 25 2 72 94 30 30 34 60 3 35 88 5 5 78 11 1 88 2017 9 468 78 98 2 <1 <1 96 2 2 <1 98 2 <1 <1 2017 81 2 2 76 2 5 92 76 9 7 60 11 14 73 82 <1 <1 81 <1 2 97 Belgique 2000 10 282 97 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Belgique 2000 86 23 23 40 32 28 40 - - - - - - - - - - - - - - 2017 11 429 98 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 1 1 95 <1 5 95 - - - - - - - - - - - - - - PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 108 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Belize 2000 247 45 82 8 5 4 0.32 -0.22 80 9 4 7 0.21 -0.37 85 8 5 1 0.45 -0.03 Belize 2000 - - - - 42 34 14 - - - - 64 24 <1 - - - - 16 47 30 2017 375 46 88 9 2 <1 83 12 4 <1 93 6 <1 <1 2017 - - - - 26 62 9 - - - - 40 55 <1 - - - - 8 71 19 Bénin 2000 6 866 38 9 16 8 68 0.46 -0.81 2 7 5 86 0.32 -0.62 19 30 13 38 0.44 -0.51 Bénin 2000 - - - - 21 3 <1 - - - - 8 <1 <1 - - - - 41 8 <1 2017 11 176 47 16 20 10 54 8 8 9 75 27 32 12 29 2017 - - - - 31 4 1 - - - - 15 <1 <1 - - - - 48 8 3 Bermudes 2000 64 100 >99 <1 <1 <1 -0.01 0.00 - - - - - - >99 <1 <1 <1 -0.01 0.00 Bermudes 2000 - - - 2 95 - 5 - - - - - - - - - - 2 95 - 5 2017 61 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 - - - 2 95 - 5 - - - - - - - - - - 2 95 - 5 Bhoutan 2000 573 25 50 6 34 10 1.15 -0.60 41 3 43 12 1.50 -0.71 74 15 6 4 -0.09 -0.26 Bhoutan 2000 - - - - 41 11 4 - - - - 34 9 1 - - - - 62 15 12 2017 808 40 69 9 22 <1 67 5 28 <1 73 15 13 <1 2017 - - - - 21 51 6 - - - - 36 35 1 - - - - <1 75 12 Bolivie (État plurinational de) 2000 8 340 62 35 17 15 33 1.54 -1.16 15 4 19 62 1.24 -1.40 47 25 13 15 1.48 -0.76 Bolivie (État plurinational de) 2000 13 5 2 6 12 9 32 - - - <1 14 4 2 16 5 2 10 10 12 50 2017 11 052 69 61 17 9 13 36 6 19 38 72 22 4 2 2017 23 9 3 11 18 12 48 - - - 1 30 7 5 25 7 2 15 12 14 67 Bonaire, Saint-Eustache et Saba 2000 14 75 99 <1 1 <1 - - - - - - - - - - - - - - Bonaire, Saint-Eustache et Saba 2000 - - - - 98 - <1 - - - - - - - - - - - - - - 2017 25 75 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Bosnie-Herzégovine 2000 3 767 42 95 <1 4 <1 0.02 -0.04 93 <1 6 <1 -0.03 -0.05 98 <1 <1 <1 0.02 -0.02 Bosnie-Herzégovine 2000 19 19 <1 <1 16 28 52 - - - <1 25 36 32 6 6 <1 <1 5 16 78 2017 3 507 48 95 <1 4 <1 92 <1 7 <1 99 <1 <1 <1 2017 22 16 1 5 <1 41 55 - - - 2 <1 64 29 11 4 <1 7 <1 16 84 Botswana 2000 1 728 53 52 8 18 22 1.49 -0.63 33 9 16 42 1.05 -0.56 69 7 21 4 1.21 -0.15 Botswana 2000 - - - - 54 4 1 - - - - 39 3 <1 - - - - 68 6 2 2017 2 292 69 77 6 6 11 51 10 7 33 89 3 6 1 2017 - - - - 77 5 1 - - - - 58 3 <1 - - - - 85 6 2 Brésil 2000 175 288 81 73 1 17 9 0.91 -0.46 36 <1 29 35 1.42 -1.61 81 1 14 3 0.67 -0.17 Brésil 2000 27 11 3 13 12 20 42 - - - 1 21 12 4 29 10 3 15 10 22 51 2017 209 288 86 88 <1 10 1 60 <1 32 7 93 <1 7 <1 2017 49 8 4 38 8 14 66 - - - 5 25 27 9 52 6 3 43 5 12 76 Brunéi Darussalam 2000 333 71 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Brunéi Darussalam 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 429 77 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Bulgarie 2000 7 998 69 86 14 <1 <1 0.01 0.00 84 16 <1 <1 0.00 0.00 87 13 <1 <1 0.00 0.00 Bulgarie 2000 48 8 5 36 3 29 67 - - - 12 77 - 23 56 5 3 47 13 - 87 2017 7 085 75 86 14 <1 <1 84 16 <1 <1 87 13 <1 <1 2017 64 5 4 56 <1 23 77 - - - 21 70 - 30 73 3 2 68 7 - 93 Burkina Faso 2000 11 608 18 11 8 9 71 0.48 -1.45 3 4 9 85 0.50 -1.32 50 31 9 9 -0.64 -0.11 Burkina Faso 2000 - - - - 18 1 <1 - - - - 6 <1 <1 - - - - 74 5 3 2017 19 193 29 19 27 6 47 11 19 7 63 39 49 4 7 2017 - - - - 44 2 <1 - - - - 30 <1 <1 - - - - 80 5 3 Burundi 2000 6 401 8 45 6 46 3 0.04 -0.01 46 4 47 3 0.05 0.01 41 25 32 2 0.07 -0.08 Burundi 2000 - - - - 48 1 2 - - - - 49 <1 <1 - - - - 36 13 17 2017 10 864 13 46 12 40 3 46 7 44 3 42 43 14 <1 2017 - - - - 53 4 <1 - - - - 53 <1 <1 - - - - 55 26 3 Cabo Verde 2000 435 53 40 3 6 51 1.99 -1.81 22 <1 6 71 2.36 -2.09 56 5 5 34 1.44 -1.28 Cabo Verde 2000 - - - - <1 29 14 - - - - <1 22 1 - - - - <1 35 26 2017 546 65 74 6 <1 20 62 3 <1 35 80 8 <1 12 2017 - - - - <1 56 24 - - - - <1 64 1 - - - - <1 51 36 Cambodge 2000 12 152 19 10 2 4 85 2.90 -3.11 2 <1 4 94 2.74 -3.13 46 8 4 42 2.91 -2.44 Cambodge 2000 - - - - <1 4 7 - - - - <1 <1 2 - - - - 1 22 31 2017 16 005 23 59 6 3 32 48 7 3 41 96 4 <1 <1 2017 - - - - <1 51 14 - - - - <1 52 3 - - - - <1 49 51 Cameroun 2000 15 274 46 40 18 35 7 -0.06 -0.03 27 9 51 13 -0.55 0.07 56 28 15 <1 0.02 0.02 Cameroun 2000 - - - - 50 7 <1 - - - - 36 <1 <1 - - - - 67 15 2 2017 24 054 56 39 19 35 7 18 8 60 14 56 27 15 1 2017 - - - - 44 13 <1 - - - - 25 <1 <1 - - - - 60 23 <1 Canada 2000 30 736 79 >99 <1 <1 <1 -0.03 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.04 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.03 0.00 Canada 2000 77 <1 10 66 3 12 85 77 2 24 51 2 31 66 77 <1 7 69 3 6 90 2017 36 624 81 >99 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 82 <1 14 68 7 11 81 82 3 31 48 3 38 58 82 <1 10 72 7 5 87 Chili 2000 15 263 86 92 <1 6 2 0.47 -0.14 68 <1 29 3 1.90 -0.20 96 <1 2 2 0.23 -0.13 Chili 2000 48 4 2 39 5 7 80 - - - 6 27 29 12 47 1 <1 45 1 3 91 2017 18 055 87 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 77 3 3 73 2 10 88 - - - 17 13 67 21 81 <1 <1 81 <1 2 98 Chine 2000 1 283 199 36 56 3 38 3 1.67 -0.15 44 2 50 4 1.88 -0.22 77 5 17 <1 0.78 -0.01 Chine 2000 27 17 <1 10 24 6 29 25 25 <1 <1 37 8 <1 29 3 <1 26 <1 3 79 2017 1 409 517 58 85 6 9 <1 76 6 18 <1 91 6 3 <1 2017 72 16 4 53 24 4 62 56 23 <1 33 38 5 38 84 10 6 68 14 3 79 Chine, région administrative spéciale de Hong Kong 2000 6 664 100 97 <1 3 <1 -0.02 0.00 - - - - - - 97 <1 3 <1 -0.02 0.00 Chine, région administrative spéciale de Hong Kong 2000 92 2 2 89 3 - 94 - - - - - - - 92 2 2 89 3 - 94 2017 7 365 100 96 <1 4 <1 - - - - 96 <1 4 <1 2017 92 2 2 88 4 - 93 - - - - - - - 92 2 2 88 4 - 93 Chine, région administrative spéciale de Macao 2000 428 100 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Chine, région administrative spéciale de Macao 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 623 100 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Chypre 2000 943 69 >99 <1 <1 <1 -0.04 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.09 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.01 0.00 Chypre 2000 76 12 12 53 <1 47 53 - - - 9 <1 91 9 86 7 7 73 <1 27 73 2017 1 180 67 >99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 >99 <1 <1 <1 2017 75 12 12 52 <1 47 52 - - - 9 <1 89 9 86 7 7 73 <1 27 73 Cisjordanie et bande de Gaza 2000 3 223 72 90 8 <1 <1 0.40 -0.03 87 10 2 1 0.56 -0.04 91 7 <1 <1 0.34 -0.02 Cisjordanie et bande de Gaza 2000 53 11 8 33 <1 49 49 - - - 5 <1 85 12 58 8 6 44 <1 35 64 2017 4 921 76 97 3 <1 <1 96 3 <1 <1 97 3 <1 <1 2017 61 14 10 37 9 40 51 - - - 5 16 75 9 65 10 8 47 6 29 65 ANNEXE 4 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’ASSAINISSEMENT 109 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Belize 2000 247 45 82 8 5 4 0.32 -0.22 80 9 4 7 0.21 -0.37 85 8 5 1 0.45 -0.03 Belize 2000 - - - - 42 34 14 - - - - 64 24 <1 - - - - 16 47 30 2017 375 46 88 9 2 <1 83 12 4 <1 93 6 <1 <1 2017 - - - - 26 62 9 - - - - 40 55 <1 - - - - 8 71 19 Bénin 2000 6 866 38 9 16 8 68 0.46 -0.81 2 7 5 86 0.32 -0.62 19 30 13 38 0.44 -0.51 Bénin 2000 - - - - 21 3 <1 - - - - 8 <1 <1 - - - - 41 8 <1 2017 11 176 47 16 20 10 54 8 8 9 75 27 32 12 29 2017 - - - - 31 4 1 - - - - 15 <1 <1 - - - - 48 8 3 Bermudes 2000 64 100 >99 <1 <1 <1 -0.01 0.00 - - - - - - >99 <1 <1 <1 -0.01 0.00 Bermudes 2000 - - - 2 95 - 5 - - - - - - - - - - 2 95 - 5 2017 61 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 - - - 2 95 - 5 - - - - - - - - - - 2 95 - 5 Bhoutan 2000 573 25 50 6 34 10 1.15 -0.60 41 3 43 12 1.50 -0.71 74 15 6 4 -0.09 -0.26 Bhoutan 2000 - - - - 41 11 4 - - - - 34 9 1 - - - - 62 15 12 2017 808 40 69 9 22 <1 67 5 28 <1 73 15 13 <1 2017 - - - - 21 51 6 - - - - 36 35 1 - - - - <1 75 12 Bolivie (État plurinational de) 2000 8 340 62 35 17 15 33 1.54 -1.16 15 4 19 62 1.24 -1.40 47 25 13 15 1.48 -0.76 Bolivie (État plurinational de) 2000 13 5 2 6 12 9 32 - - - <1 14 4 2 16 5 2 10 10 12 50 2017 11 052 69 61 17 9 13 36 6 19 38 72 22 4 2 2017 23 9 3 11 18 12 48 - - - 1 30 7 5 25 7 2 15 12 14 67 Bonaire, Saint-Eustache et Saba 2000 14 75 99 <1 1 <1 - - - - - - - - - - - - - - Bonaire, Saint-Eustache et Saba 2000 - - - - 98 - <1 - - - - - - - - - - - - - - 2017 25 75 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Bosnie-Herzégovine 2000 3 767 42 95 <1 4 <1 0.02 -0.04 93 <1 6 <1 -0.03 -0.05 98 <1 <1 <1 0.02 -0.02 Bosnie-Herzégovine 2000 19 19 <1 <1 16 28 52 - - - <1 25 36 32 6 6 <1 <1 5 16 78 2017 3 507 48 95 <1 4 <1 92 <1 7 <1 99 <1 <1 <1 2017 22 16 1 5 <1 41 55 - - - 2 <1 64 29 11 4 <1 7 <1 16 84 Botswana 2000 1 728 53 52 8 18 22 1.49 -0.63 33 9 16 42 1.05 -0.56 69 7 21 4 1.21 -0.15 Botswana 2000 - - - - 54 4 1 - - - - 39 3 <1 - - - - 68 6 2 2017 2 292 69 77 6 6 11 51 10 7 33 89 3 6 1 2017 - - - - 77 5 1 - - - - 58 3 <1 - - - - 85 6 2 Brésil 2000 175 288 81 73 1 17 9 0.91 -0.46 36 <1 29 35 1.42 -1.61 81 1 14 3 0.67 -0.17 Brésil 2000 27 11 3 13 12 20 42 - - - 1 21 12 4 29 10 3 15 10 22 51 2017 209 288 86 88 <1 10 1 60 <1 32 7 93 <1 7 <1 2017 49 8 4 38 8 14 66 - - - 5 25 27 9 52 6 3 43 5 12 76 Brunéi Darussalam 2000 333 71 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Brunéi Darussalam 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 429 77 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Bulgarie 2000 7 998 69 86 14 <1 <1 0.01 0.00 84 16 <1 <1 0.00 0.00 87 13 <1 <1 0.00 0.00 Bulgarie 2000 48 8 5 36 3 29 67 - - - 12 77 - 23 56 5 3 47 13 - 87 2017 7 085 75 86 14 <1 <1 84 16 <1 <1 87 13 <1 <1 2017 64 5 4 56 <1 23 77 - - - 21 70 - 30 73 3 2 68 7 - 93 Burkina Faso 2000 11 608 18 11 8 9 71 0.48 -1.45 3 4 9 85 0.50 -1.32 50 31 9 9 -0.64 -0.11 Burkina Faso 2000 - - - - 18 1 <1 - - - - 6 <1 <1 - - - - 74 5 3 2017 19 193 29 19 27 6 47 11 19 7 63 39 49 4 7 2017 - - - - 44 2 <1 - - - - 30 <1 <1 - - - - 80 5 3 Burundi 2000 6 401 8 45 6 46 3 0.04 -0.01 46 4 47 3 0.05 0.01 41 25 32 2 0.07 -0.08 Burundi 2000 - - - - 48 1 2 - - - - 49 <1 <1 - - - - 36 13 17 2017 10 864 13 46 12 40 3 46 7 44 3 42 43 14 <1 2017 - - - - 53 4 <1 - - - - 53 <1 <1 - - - - 55 26 3 Cabo Verde 2000 435 53 40 3 6 51 1.99 -1.81 22 <1 6 71 2.36 -2.09 56 5 5 34 1.44 -1.28 Cabo Verde 2000 - - - - <1 29 14 - - - - <1 22 1 - - - - <1 35 26 2017 546 65 74 6 <1 20 62 3 <1 35 80 8 <1 12 2017 - - - - <1 56 24 - - - - <1 64 1 - - - - <1 51 36 Cambodge 2000 12 152 19 10 2 4 85 2.90 -3.11 2 <1 4 94 2.74 -3.13 46 8 4 42 2.91 -2.44 Cambodge 2000 - - - - <1 4 7 - - - - <1 <1 2 - - - - 1 22 31 2017 16 005 23 59 6 3 32 48 7 3 41 96 4 <1 <1 2017 - - - - <1 51 14 - - - - <1 52 3 - - - - <1 49 51 Cameroun 2000 15 274 46 40 18 35 7 -0.06 -0.03 27 9 51 13 -0.55 0.07 56 28 15 <1 0.02 0.02 Cameroun 2000 - - - - 50 7 <1 - - - - 36 <1 <1 - - - - 67 15 2 2017 24 054 56 39 19 35 7 18 8 60 14 56 27 15 1 2017 - - - - 44 13 <1 - - - - 25 <1 <1 - - - - 60 23 <1 Canada 2000 30 736 79 >99 <1 <1 <1 -0.03 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.04 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.03 0.00 Canada 2000 77 <1 10 66 3 12 85 77 2 24 51 2 31 66 77 <1 7 69 3 6 90 2017 36 624 81 >99 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 82 <1 14 68 7 11 81 82 3 31 48 3 38 58 82 <1 10 72 7 5 87 Chili 2000 15 263 86 92 <1 6 2 0.47 -0.14 68 <1 29 3 1.90 -0.20 96 <1 2 2 0.23 -0.13 Chili 2000 48 4 2 39 5 7 80 - - - 6 27 29 12 47 1 <1 45 1 3 91 2017 18 055 87 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 77 3 3 73 2 10 88 - - - 17 13 67 21 81 <1 <1 81 <1 2 98 Chine 2000 1 283 199 36 56 3 38 3 1.67 -0.15 44 2 50 4 1.88 -0.22 77 5 17 <1 0.78 -0.01 Chine 2000 27 17 <1 10 24 6 29 25 25 <1 <1 37 8 <1 29 3 <1 26 <1 3 79 2017 1 409 517 58 85 6 9 <1 76 6 18 <1 91 6 3 <1 2017 72 16 4 53 24 4 62 56 23 <1 33 38 5 38 84 10 6 68 14 3 79 Chine, région administrative spéciale de Hong Kong 2000 6 664 100 97 <1 3 <1 -0.02 0.00 - - - - - - 97 <1 3 <1 -0.02 0.00 Chine, région administrative spéciale de Hong Kong 2000 92 2 2 89 3 - 94 - - - - - - - 92 2 2 89 3 - 94 2017 7 365 100 96 <1 4 <1 - - - - 96 <1 4 <1 2017 92 2 2 88 4 - 93 - - - - - - - 92 2 2 88 4 - 93 Chine, région administrative spéciale de Macao 2000 428 100 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Chine, région administrative spéciale de Macao 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 623 100 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Chypre 2000 943 69 >99 <1 <1 <1 -0.04 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.09 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.01 0.00 Chypre 2000 76 12 12 53 <1 47 53 - - - 9 <1 91 9 86 7 7 73 <1 27 73 2017 1 180 67 >99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 >99 <1 <1 <1 2017 75 12 12 52 <1 47 52 - - - 9 <1 89 9 86 7 7 73 <1 27 73 Cisjordanie et bande de Gaza 2000 3 223 72 90 8 <1 <1 0.40 -0.03 87 10 2 1 0.56 -0.04 91 7 <1 <1 0.34 -0.02 Cisjordanie et bande de Gaza 2000 53 11 8 33 <1 49 49 - - - 5 <1 85 12 58 8 6 44 <1 35 64 2017 4 921 76 97 3 <1 <1 96 3 <1 <1 97 3 <1 <1 2017 61 14 10 37 9 40 51 - - - 5 16 75 9 65 10 8 47 6 29 65 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 110 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Colombie 2000 40 404 74 72 13 7 9 1.06 -0.35 49 6 16 29 1.58 -0.95 79 15 3 2 0.79 -0.07 Colombie 2000 13 3 <1 10 1 13 70 - - - 2 4 35 16 14 1 <1 12 <1 5 89 2017 49 066 80 90 5 2 3 76 4 7 13 93 5 <1 <1 2017 17 4 <1 12 1 16 77 - - - 2 5 61 14 16 1 <1 14 <1 5 93 Comores 2000 542 28 29 <1 70 <1 0.39 0.00 23 <1 75 <1 0.51 0.00 44 <1 55 <1 0.08 0.00 Comores 2000 - - - - 30 <1 <1 - - - - 24 <1 <1 - - - - 45 <1 <1 2017 814 29 36 13 50 <1 32 12 56 <1 45 17 37 <1 2017 - - - - 38 5 5 - - - - 36 4 4 - - - - 44 10 8 Congo 2000 3 226 59 12 24 56 8 0.49 0.03 6 8 70 16 0.03 0.41 16 35 46 3 0.64 -0.07 Congo 2000 - - - - 29 1 6 - - - - 14 <1 <1 - - - - 39 2 10 2017 5 261 66 20 34 37 9 6 9 62 23 27 46 25 2 2017 - - - - 38 15 1 - - - - 14 <1 <1 - - - - 50 22 2 Costa Rica 2000 3 925 59 93 2 4 <1 0.27 -0.04 89 3 7 1 0.42 -0.05 97 1 2 <1 0.11 -0.02 Costa Rica 2000 - - - 17 3 64 29 - - - 4 7 78 6 - - - 27 <1 54 44 2017 4 906 79 98 <1 1 <1 96 <1 4 <1 98 <1 <1 <1 2017 - - - 10 - 75 23 - - - 3 <1 90 6 - - - 13 <1 71 28 Côte d’Ivoire 2000 16 687 43 21 19 24 36 0.66 -0.61 7 11 22 60 0.63 -0.94 39 30 26 5 0.42 0.17 Côte d’Ivoire 2000 - - - - 25 9 7 - - - - 16 2 <1 - - - - 36 18 15 2017 24 295 50 32 22 20 26 18 15 24 44 46 30 16 8 2017 - - - - 30 18 6 - - - - 24 8 <1 - - - - 37 27 12 Croatie 2000 4 428 53 96 3 <1 <1 0.02 - 95 4 1 <1 0.02 - 98 2 <1 <1 0.02 0.00 Croatie 2000 58 12 8 38 5 38 56 - - - 20 7 61 29 64 6 4 54 3 17 79 2017 4 189 57 97 2 <1 - 95 4 2 - 98 2 <1 <1 2017 58 11 8 39 5 36 58 - - - 20 8 61 29 64 6 4 54 3 17 79 Cuba 2000 11 151 75 87 7 4 2 0.34 -0.09 73 12 10 5 1.26 -0.24 92 5 2 <1 0.04 -0.04 Cuba 2000 34 18 5 11 25 27 42 - - - 3 53 20 13 32 14 4 14 16 30 51 2017 11 485 77 93 3 4 <1 95 <1 5 <1 92 4 4 <1 2017 44 16 7 21 21 25 50 - - - 7 49 31 15 42 12 5 25 12 23 60 Curaçao 2000 132 91 98 <1 <1 <1 0.05 -0.04 - - - - - - - - - - - - Curaçao 2000 - - - - <1 74 24 - - - - - - - - - - - - - - 2017 161 89 99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - <1 81 18 - - - - - - - - - - - - - - Danemark 2000 5 341 85 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Danemark 2000 92 3 3 87 <1 10 90 - - - - - - - - - - - - - - 2017 5 734 88 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 95 2 2 91 <1 8 92 - - - - - - - - - - - - - - Djibouti 2000 718 77 47 4 30 19 0.96 -0.10 12 2 20 67 0.44 -0.03 58 4 34 4 1.07 -0.06 Djibouti 2000 26 24 <1 2 35 11 5 12 12 <1 <1 13 <1 <1 30 27 <1 3 41 15 7 2017 957 78 64 6 13 17 19 2 12 66 76 8 13 3 2017 36 34 <1 2 54 11 5 19 19 <1 <1 21 <1 <1 41 38 <1 3 63 15 7 Dominique 2000 70 65 64 3 16 17 - - - - - - - - - - - - - - Dominique 2000 - - - - 14 39 13 - - - - - - - - - - - - - - 2017 74 70 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Égypte 2000 69 906 43 92 5 1 2 0.12 -0.10 90 6 2 2 0.06 -0.14 95 4 <1 <1 0.19 -0.04 Égypte 2000 54 19 14 23 13 52 32 - - - 6 14 74 8 64 11 8 45 12 23 64 2017 97 553 43 94 4 1 <1 91 6 2 <1 98 2 <1 <1 2017 61 8 6 48 2 29 67 - - - 33 4 48 45 71 <1 <1 69 <1 4 96 El Salvador 2000 5 868 59 83 5 1 10 0.25 -0.54 74 3 2 20 0.28 -0.99 90 6 <1 3 0.08 -0.18 El Salvador 2000 - - - - 45 7 36 - - - - 69 6 3 - - - - 29 8 59 2017 6 378 71 87 11 <1 1 79 16 2 4 91 9 <1 <1 2017 - - - - 40 17 41 - - - - 75 19 <1 - - - - 26 17 57 Émirats arabes unis 2000 3 155 80 99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Émirats arabes unis 2000 90 5 5 80 <1 18 81 - - - - - - - - - - - - - - 2017 9 400 86 99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 96 3 3 90 4 5 91 - - - - - - - - - - - - - - Équateur 2000 12 629 60 70 9 7 14 1.08 -0.72 54 5 12 29 1.71 -1.36 80 12 3 5 0.63 -0.27 Équateur 2000 41 31 <1 10 22 18 40 43 40 <1 3 34 15 11 40 25 <1 15 14 20 59 2017 16 625 64 88 9 <1 2 83 9 2 6 91 9 <1 <1 2017 42 25 <1 17 6 28 64 57 50 <1 7 16 49 27 33 11 <1 22 <1 15 85 Érythrée 2000 3 393 27 8 8 1 83 - - 1 <1 <1 98 - - 27 27 5 41 - - Érythrée 2000 - - - - 6 4 6 - - - - <1 1 <1 - - - - 22 12 21 2017 5 069 39 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Espagne 2000 40 904 76 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Espagne 2000 94 <1 <1 93 <1 3 97 93 2 2 90 <1 5 94 95 <1 <1 93 <1 2 98 2017 46 354 80 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 Estonie 2000 1 399 69 >99 <1 <1 <1 -0.03 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.05 0.00 Estonie 2000 96 10 10 76 18 4 78 93 22 21 50 39 10 51 97 5 5 88 8 2 90 2017 1 310 69 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 5 5 88 8 3 89 94 15 15 65 25 10 65 99 <1 <1 99 <1 <1 >99 Eswatini 2000 1 061 23 50 19 7 23 0.48 -0.97 45 18 7 30 0.93 -1.21 68 24 6 2 -1.01 -0.10 Eswatini 2000 - - - 3 55 6 9 - - - 1 57 3 3 - - - 12 49 14 30 2017 1 367 24 58 27 8 7 61 22 9 9 51 43 6 <1 2017 - - - 3 69 6 10 - - - 1 77 3 3 - - - 10 45 14 35 États-Unis d’Amérique 2000 281 983 79 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 États-Unis d’Amérique 2000 88 5 5 79 <1 20 80 - - - 30 <1 69 31 95 2 2 91 <1 7 93 2017 324 459 82 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 90 4 4 81 <1 18 82 - - - 31 <1 69 31 95 2 2 92 <1 7 93 Éthiopie 2000 66 537 15 3 4 14 79 0.23 -3.34 1 <1 10 89 0.17 -3.65 16 24 37 23 0.21 -1.04 Éthiopie 2000 - - - - 6 <1 <1 1 <1 <1 <1 <1 <1 <1 - - - - 35 2 3 2017 104 957 20 7 7 63 22 4 2 68 27 20 30 45 5 2017 - - - - 11 2 1 4 4 <1 <1 5 <1 <1 - - - - 37 10 3 Fédération de Russie 2000 146 397 73 83 <1 17 <1 0.42 0.00 55 <1 45 <1 1.36 0.00 94 <1 6 <1 0.06 0.00 Fédération de Russie 2000 55 7 4 44 12 3 69 39 15 10 14 27 5 22 61 3 2 55 6 2 86 2017 143 990 74 90 <1 10 <1 78 <1 22 <1 95 <1 5 <1 2017 61 5 4 52 9 3 78 55 14 10 32 26 5 47 63 2 1 60 3 2 89 Fidji 2000 811 48 80 4 16 <1 0.91 -0.04 70 4 25 1 1.47 -0.07 90 4 5 <1 0.31 0.00 Fidji 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 906 56 95 5 <1 <1 95 5 <1 <1 95 5 <1 <1 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Finlande 2000 5 188 82 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Finlande 2000 >99 20 <1 78 21 <1 79 - - - 4 96 <1 4 99 2 2 94 4 1 95 2017 5 523 85 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 14 <1 85 14 <1 85 - - - 20 79 1 20 >99 2 2 96 3 <1 96 ANNEXE 4 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’ASSAINISSEMENT 111 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Colombie 2000 40 404 74 72 13 7 9 1.06 -0.35 49 6 16 29 1.58 -0.95 79 15 3 2 0.79 -0.07 Colombie 2000 13 3 <1 10 1 13 70 - - - 2 4 35 16 14 1 <1 12 <1 5 89 2017 49 066 80 90 5 2 3 76 4 7 13 93 5 <1 <1 2017 17 4 <1 12 1 16 77 - - - 2 5 61 14 16 1 <1 14 <1 5 93 Comores 2000 542 28 29 <1 70 <1 0.39 0.00 23 <1 75 <1 0.51 0.00 44 <1 55 <1 0.08 0.00 Comores 2000 - - - - 30 <1 <1 - - - - 24 <1 <1 - - - - 45 <1 <1 2017 814 29 36 13 50 <1 32 12 56 <1 45 17 37 <1 2017 - - - - 38 5 5 - - - - 36 4 4 - - - - 44 10 8 Congo 2000 3 226 59 12 24 56 8 0.49 0.03 6 8 70 16 0.03 0.41 16 35 46 3 0.64 -0.07 Congo 2000 - - - - 29 1 6 - - - - 14 <1 <1 - - - - 39 2 10 2017 5 261 66 20 34 37 9 6 9 62 23 27 46 25 2 2017 - - - - 38 15 1 - - - - 14 <1 <1 - - - - 50 22 2 Costa Rica 2000 3 925 59 93 2 4 <1 0.27 -0.04 89 3 7 1 0.42 -0.05 97 1 2 <1 0.11 -0.02 Costa Rica 2000 - - - 17 3 64 29 - - - 4 7 78 6 - - - 27 <1 54 44 2017 4 906 79 98 <1 1 <1 96 <1 4 <1 98 <1 <1 <1 2017 - - - 10 - 75 23 - - - 3 <1 90 6 - - - 13 <1 71 28 Côte d’Ivoire 2000 16 687 43 21 19 24 36 0.66 -0.61 7 11 22 60 0.63 -0.94 39 30 26 5 0.42 0.17 Côte d’Ivoire 2000 - - - - 25 9 7 - - - - 16 2 <1 - - - - 36 18 15 2017 24 295 50 32 22 20 26 18 15 24 44 46 30 16 8 2017 - - - - 30 18 6 - - - - 24 8 <1 - - - - 37 27 12 Croatie 2000 4 428 53 96 3 <1 <1 0.02 - 95 4 1 <1 0.02 - 98 2 <1 <1 0.02 0.00 Croatie 2000 58 12 8 38 5 38 56 - - - 20 7 61 29 64 6 4 54 3 17 79 2017 4 189 57 97 2 <1 - 95 4 2 - 98 2 <1 <1 2017 58 11 8 39 5 36 58 - - - 20 8 61 29 64 6 4 54 3 17 79 Cuba 2000 11 151 75 87 7 4 2 0.34 -0.09 73 12 10 5 1.26 -0.24 92 5 2 <1 0.04 -0.04 Cuba 2000 34 18 5 11 25 27 42 - - - 3 53 20 13 32 14 4 14 16 30 51 2017 11 485 77 93 3 4 <1 95 <1 5 <1 92 4 4 <1 2017 44 16 7 21 21 25 50 - - - 7 49 31 15 42 12 5 25 12 23 60 Curaçao 2000 132 91 98 <1 <1 <1 0.05 -0.04 - - - - - - - - - - - - Curaçao 2000 - - - - <1 74 24 - - - - - - - - - - - - - - 2017 161 89 99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - <1 81 18 - - - - - - - - - - - - - - Danemark 2000 5 341 85 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Danemark 2000 92 3 3 87 <1 10 90 - - - - - - - - - - - - - - 2017 5 734 88 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 95 2 2 91 <1 8 92 - - - - - - - - - - - - - - Djibouti 2000 718 77 47 4 30 19 0.96 -0.10 12 2 20 67 0.44 -0.03 58 4 34 4 1.07 -0.06 Djibouti 2000 26 24 <1 2 35 11 5 12 12 <1 <1 13 <1 <1 30 27 <1 3 41 15 7 2017 957 78 64 6 13 17 19 2 12 66 76 8 13 3 2017 36 34 <1 2 54 11 5 19 19 <1 <1 21 <1 <1 41 38 <1 3 63 15 7 Dominique 2000 70 65 64 3 16 17 - - - - - - - - - - - - - - Dominique 2000 - - - - 14 39 13 - - - - - - - - - - - - - - 2017 74 70 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Égypte 2000 69 906 43 92 5 1 2 0.12 -0.10 90 6 2 2 0.06 -0.14 95 4 <1 <1 0.19 -0.04 Égypte 2000 54 19 14 23 13 52 32 - - - 6 14 74 8 64 11 8 45 12 23 64 2017 97 553 43 94 4 1 <1 91 6 2 <1 98 2 <1 <1 2017 61 8 6 48 2 29 67 - - - 33 4 48 45 71 <1 <1 69 <1 4 96 El Salvador 2000 5 868 59 83 5 1 10 0.25 -0.54 74 3 2 20 0.28 -0.99 90 6 <1 3 0.08 -0.18 El Salvador 2000 - - - - 45 7 36 - - - - 69 6 3 - - - - 29 8 59 2017 6 378 71 87 11 <1 1 79 16 2 4 91 9 <1 <1 2017 - - - - 40 17 41 - - - - 75 19 <1 - - - - 26 17 57 Émirats arabes unis 2000 3 155 80 99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Émirats arabes unis 2000 90 5 5 80 <1 18 81 - - - - - - - - - - - - - - 2017 9 400 86 99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 96 3 3 90 4 5 91 - - - - - - - - - - - - - - Équateur 2000 12 629 60 70 9 7 14 1.08 -0.72 54 5 12 29 1.71 -1.36 80 12 3 5 0.63 -0.27 Équateur 2000 41 31 <1 10 22 18 40 43 40 <1 3 34 15 11 40 25 <1 15 14 20 59 2017 16 625 64 88 9 <1 2 83 9 2 6 91 9 <1 <1 2017 42 25 <1 17 6 28 64 57 50 <1 7 16 49 27 33 11 <1 22 <1 15 85 Érythrée 2000 3 393 27 8 8 1 83 - - 1 <1 <1 98 - - 27 27 5 41 - - Érythrée 2000 - - - - 6 4 6 - - - - <1 1 <1 - - - - 22 12 21 2017 5 069 39 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Espagne 2000 40 904 76 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Espagne 2000 94 <1 <1 93 <1 3 97 93 2 2 90 <1 5 94 95 <1 <1 93 <1 2 98 2017 46 354 80 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 Estonie 2000 1 399 69 >99 <1 <1 <1 -0.03 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.05 0.00 Estonie 2000 96 10 10 76 18 4 78 93 22 21 50 39 10 51 97 5 5 88 8 2 90 2017 1 310 69 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 97 5 5 88 8 3 89 94 15 15 65 25 10 65 99 <1 <1 99 <1 <1 >99 Eswatini 2000 1 061 23 50 19 7 23 0.48 -0.97 45 18 7 30 0.93 -1.21 68 24 6 2 -1.01 -0.10 Eswatini 2000 - - - 3 55 6 9 - - - 1 57 3 3 - - - 12 49 14 30 2017 1 367 24 58 27 8 7 61 22 9 9 51 43 6 <1 2017 - - - 3 69 6 10 - - - 1 77 3 3 - - - 10 45 14 35 États-Unis d’Amérique 2000 281 983 79 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 États-Unis d’Amérique 2000 88 5 5 79 <1 20 80 - - - 30 <1 69 31 95 2 2 91 <1 7 93 2017 324 459 82 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 90 4 4 81 <1 18 82 - - - 31 <1 69 31 95 2 2 92 <1 7 93 Éthiopie 2000 66 537 15 3 4 14 79 0.23 -3.34 1 <1 10 89 0.17 -3.65 16 24 37 23 0.21 -1.04 Éthiopie 2000 - - - - 6 <1 <1 1 <1 <1 <1 <1 <1 <1 - - - - 35 2 3 2017 104 957 20 7 7 63 22 4 2 68 27 20 30 45 5 2017 - - - - 11 2 1 4 4 <1 <1 5 <1 <1 - - - - 37 10 3 Fédération de Russie 2000 146 397 73 83 <1 17 <1 0.42 0.00 55 <1 45 <1 1.36 0.00 94 <1 6 <1 0.06 0.00 Fédération de Russie 2000 55 7 4 44 12 3 69 39 15 10 14 27 5 22 61 3 2 55 6 2 86 2017 143 990 74 90 <1 10 <1 78 <1 22 <1 95 <1 5 <1 2017 61 5 4 52 9 3 78 55 14 10 32 26 5 47 63 2 1 60 3 2 89 Fidji 2000 811 48 80 4 16 <1 0.91 -0.04 70 4 25 1 1.47 -0.07 90 4 5 <1 0.31 0.00 Fidji 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 906 56 95 5 <1 <1 95 5 <1 <1 95 5 <1 <1 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Finlande 2000 5 188 82 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Finlande 2000 >99 20 <1 78 21 <1 79 - - - 4 96 <1 4 99 2 2 94 4 1 95 2017 5 523 85 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 14 <1 85 14 <1 85 - - - 20 79 1 20 >99 2 2 96 3 <1 96 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 112 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts France 2000 59 608 76 99 1 <1 <1 0.00 0.00 99 1 <1 <1 0.00 0.00 99 1 <1 <1 0.00 0.00 France 2000 89 11 <1 79 1 18 81 - - - - - - - - - - - - - - 2017 64 980 80 99 1 <1 <1 99 1 <1 <1 99 1 <1 <1 2017 88 10 <1 78 <1 18 82 - - - - - - - - - - - - - - Gabon 2000 1 231 79 34 36 28 2 0.76 0.07 31 25 42 3 0.41 0.22 36 38 25 1 0.77 0.06 Gabon 2000 - - - - 48 - 22 - - - - 50 - 5 - - - - 48 - 26 2017 2 025 89 47 27 22 3 37 14 42 7 49 29 20 3 2017 - - - - 41 - 34 - - - - 43 - 9 - - - - 41 - 37 Gambie 2000 1 232 48 58 30 6 6 -1.08 -0.27 64 18 8 10 -2.03 -0.41 51 43 5 1 -0.30 -0.08 Gambie 2000 - - - - 73 12 3 - - - - 81 2 <1 - - - - 66 23 5 2017 2 101 61 39 27 33 1 30 15 53 3 45 35 20 <1 2017 - - - - 46 18 3 - - - - 43 2 <1 - - - - 48 28 4 Géorgie 2000 4 722 53 95 3 <1 1 -0.30 -0.08 96 1 <1 3 -0.78 -0.17 94 5 <1 <1 0.06 0.00 Géorgie 2000 22 22 <1 <1 45 2 52 - - - <1 83 3 11 5 5 <1 <1 10 <1 88 2017 3 912 58 90 1 9 <1 83 <1 17 <1 95 2 3 <1 2017 27 19 2 6 38 2 52 - - - <1 75 3 5 16 5 <1 10 11 <1 85 Ghana 2000 18 939 44 9 50 20 22 0.58 -0.22 4 37 27 32 0.45 -0.05 14 66 11 9 0.57 -0.08 Ghana 2000 - - - - 49 5 5 - - - - 39 <1 1 - - - - 61 10 9 2017 28 834 55 18 50 13 18 12 38 19 31 24 60 8 7 2017 - - - - 48 17 3 - - - - 47 2 <1 - - - - 50 29 6 Gibraltar 2000 31 100 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Gibraltar 2000 - - - - <1 - >99 - - - - - - - - - - - <1 - >99 2017 35 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 - - - - <1 - >99 - - - - - - - - - - - <1 - >99 Grèce 2000 11 142 73 97 1 <1 1 0.10 -0.07 94 2 <1 3 0.22 - 98 <1 <1 <1 0.04 -0.02 Grèce 2000 76 13 13 51 4 43 52 - - - 10 14 72 10 83 8 8 67 <1 32 67 2017 11 160 79 99 1 <1 <1 98 2 <1 - >99 <1 <1 <1 2017 90 4 4 82 <1 17 83 - - - 37 <1 62 38 97 1 1 94 <1 5 95 Grenade 2000 102 36 90 8 <1 2 0.10 0.10 - - - - - - - - - - - - Grenade 2000 - - - - 46 49 3 - - - - - - - - - - - - - - 2017 108 36 91 2 3 4 - - - - - - - - 2017 - - - - 28 59 7 - - - - - - - - - - - - - - Groenland 2000 56 82 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Groenland 2000 92 3 3 87 <1 10 90 - - - - - - - - - - - - - - 2017 56 87 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 95 2 2 91 <1 8 92 - - - - - - - - - - - - - - Guadeloupe 2000 425 98 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Guadeloupe 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 450 98 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 12 48 40 - - - - - - - - - - - - - - Guam 2000 155 93 89 9 3 <1 - - - - - - - - - - - - - - Guam 2000 - - - - <1 26 71 - - - - - - - - - - - - - - 2017 164 95 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Guatemala 2000 11 651 45 63 4 19 14 0.10 -0.55 48 <1 29 22 0.14 -0.82 82 7 7 4 -0.14 -0.17 Guatemala 2000 - - - - 26 5 37 - - - - 33 5 11 - - - - 17 4 68 2017 16 914 51 65 12 19 5 51 11 30 8 79 12 8 1 2017 - - - - 23 12 42 - - - - 36 15 10 - - - - 10 9 73 Guinée 2000 8 809 31 9 12 51 28 0.78 -0.78 3 4 54 39 0.79 -1.02 24 29 45 2 0.60 -0.03 Guinée 2000 - - - - 20 <1 1 - - - - 7 <1 <1 - - - - 50 <1 3 2017 12 717 36 23 30 33 14 17 18 44 22 34 52 13 1 2017 - - - - 40 11 2 - - - - 32 2 <1 - - - - 54 27 5 Guinée équatoriale 2000 614 49 55 8 27 11 0.68 -0.46 46 5 36 13 0.69 -0.56 64 10 17 8 0.32 -0.33 Guinée équatoriale 2000 - - - - 47 6 9 - - - - 39 5 7 - - - - 56 7 12 2017 1 268 72 66 10 21 3 57 6 33 4 70 11 16 3 2017 - - - - 59 6 11 - - - - 52 5 7 - - - - 63 7 12 Guinée-Bissau 2000 1 243 36 12 10 42 36 0.52 -1.14 4 2 39 55 0.23 -1.55 25 24 48 4 0.73 -0.12 Guinée-Bissau 2000 - - - - 15 2 4 - - - - 5 <1 <1 - - - - 33 6 10 2017 1 861 43 21 16 47 17 8 5 58 28 37 30 32 2 2017 - - - - 19 14 3 - - - - 11 2 <1 - - - - 30 31 6 Guyana 2000 753 29 79 8 12 1 0.41 -0.04 77 7 15 2 0.42 -0.04 84 10 5 <1 0.42 -0.04 Guyana 2000 - - - - 50 33 5 - - - - 57 25 2 - - - - 32 51 11 2017 778 27 86 10 3 <1 84 12 4 <1 92 6 2 <1 2017 - - - - 28 66 2 - - - - 34 61 <1 - - - - 9 81 8 Guyane française 2000 163 79 92 <1 8 <1 -0.03 0.00 - - - - - - - - - - - - Guyane française 2000 - - - - 13 43 36 - - - - - - - - - - - - - - 2017 283 85 92 <1 8 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 8 39 45 - - - - - - - - - - - - - - Haïti 2000 8 549 36 17 17 30 37 1.06 -1.01 11 7 30 52 0.78 -1.08 28 34 28 10 0.94 -0.11 Haïti 2000 - - - - 30 2 <1 - - - - 17 <1 <1 - - - - 54 5 2 2017 10 981 54 35 27 18 20 24 16 26 34 44 37 11 8 2017 - - - - 47 14 <1 - - - - 37 3 <1 - - - - 56 24 1 Honduras 2000 6 524 45 63 6 11 20 1.09 -0.81 52 3 12 33 1.43 -1.29 76 11 10 4 0.56 -0.11 Honduras 2000 - - - 9 23 18 27 - - - <1 30 22 2 33 10 4 19 15 14 57 2017 9 265 56 81 9 4 6 76 7 5 11 85 10 3 2 2017 - - - 14 24 26 40 - - - 2 44 33 6 35 9 3 23 9 20 66 Hongrie 2000 10 221 65 98 2 <1 <1 0.00 0.00 99 1 <1 <1 0.00 0.00 98 2 <1 <1 0.00 0.00 Hongrie 2000 96 24 24 48 32 18 50 98 41 41 17 83 - 17 95 16 16 64 32 - 68 2017 9 722 71 98 2 <1 <1 99 1 <1 <1 98 2 <1 <1 2017 96 9 9 78 <1 18 82 98 19 19 60 39 - 61 95 5 5 85 10 - 90 Île de Man 2000 73 52 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Île de Man 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 84 52 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles anglo-normandes 2000 149 30 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles anglo-normandes 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 165 31 99 <1 2 <1 - - - - - - - - 2017 90 7 1 82 <1 17 82 - - - - - - - - - - - - - - Îles Caïmanes 2000 42 100 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Caïmanes 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 62 100 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Cook 2000 18 65 92 <1 7 <1 0.33 - - - - - - - - - - - - - Îles Cook 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 17 75 98 <1 2 - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ANNEXE 4 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’ASSAINISSEMENT 113 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts France 2000 59 608 76 99 1 <1 <1 0.00 0.00 99 1 <1 <1 0.00 0.00 99 1 <1 <1 0.00 0.00 France 2000 89 11 <1 79 1 18 81 - - - - - - - - - - - - - - 2017 64 980 80 99 1 <1 <1 99 1 <1 <1 99 1 <1 <1 2017 88 10 <1 78 <1 18 82 - - - - - - - - - - - - - - Gabon 2000 1 231 79 34 36 28 2 0.76 0.07 31 25 42 3 0.41 0.22 36 38 25 1 0.77 0.06 Gabon 2000 - - - - 48 - 22 - - - - 50 - 5 - - - - 48 - 26 2017 2 025 89 47 27 22 3 37 14 42 7 49 29 20 3 2017 - - - - 41 - 34 - - - - 43 - 9 - - - - 41 - 37 Gambie 2000 1 232 48 58 30 6 6 -1.08 -0.27 64 18 8 10 -2.03 -0.41 51 43 5 1 -0.30 -0.08 Gambie 2000 - - - - 73 12 3 - - - - 81 2 <1 - - - - 66 23 5 2017 2 101 61 39 27 33 1 30 15 53 3 45 35 20 <1 2017 - - - - 46 18 3 - - - - 43 2 <1 - - - - 48 28 4 Géorgie 2000 4 722 53 95 3 <1 1 -0.30 -0.08 96 1 <1 3 -0.78 -0.17 94 5 <1 <1 0.06 0.00 Géorgie 2000 22 22 <1 <1 45 2 52 - - - <1 83 3 11 5 5 <1 <1 10 <1 88 2017 3 912 58 90 1 9 <1 83 <1 17 <1 95 2 3 <1 2017 27 19 2 6 38 2 52 - - - <1 75 3 5 16 5 <1 10 11 <1 85 Ghana 2000 18 939 44 9 50 20 22 0.58 -0.22 4 37 27 32 0.45 -0.05 14 66 11 9 0.57 -0.08 Ghana 2000 - - - - 49 5 5 - - - - 39 <1 1 - - - - 61 10 9 2017 28 834 55 18 50 13 18 12 38 19 31 24 60 8 7 2017 - - - - 48 17 3 - - - - 47 2 <1 - - - - 50 29 6 Gibraltar 2000 31 100 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Gibraltar 2000 - - - - <1 - >99 - - - - - - - - - - - <1 - >99 2017 35 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 - - - - <1 - >99 - - - - - - - - - - - <1 - >99 Grèce 2000 11 142 73 97 1 <1 1 0.10 -0.07 94 2 <1 3 0.22 - 98 <1 <1 <1 0.04 -0.02 Grèce 2000 76 13 13 51 4 43 52 - - - 10 14 72 10 83 8 8 67 <1 32 67 2017 11 160 79 99 1 <1 <1 98 2 <1 - >99 <1 <1 <1 2017 90 4 4 82 <1 17 83 - - - 37 <1 62 38 97 1 1 94 <1 5 95 Grenade 2000 102 36 90 8 <1 2 0.10 0.10 - - - - - - - - - - - - Grenade 2000 - - - - 46 49 3 - - - - - - - - - - - - - - 2017 108 36 91 2 3 4 - - - - - - - - 2017 - - - - 28 59 7 - - - - - - - - - - - - - - Groenland 2000 56 82 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Groenland 2000 92 3 3 87 <1 10 90 - - - - - - - - - - - - - - 2017 56 87 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 95 2 2 91 <1 8 92 - - - - - - - - - - - - - - Guadeloupe 2000 425 98 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Guadeloupe 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 450 98 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 12 48 40 - - - - - - - - - - - - - - Guam 2000 155 93 89 9 3 <1 - - - - - - - - - - - - - - Guam 2000 - - - - <1 26 71 - - - - - - - - - - - - - - 2017 164 95 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Guatemala 2000 11 651 45 63 4 19 14 0.10 -0.55 48 <1 29 22 0.14 -0.82 82 7 7 4 -0.14 -0.17 Guatemala 2000 - - - - 26 5 37 - - - - 33 5 11 - - - - 17 4 68 2017 16 914 51 65 12 19 5 51 11 30 8 79 12 8 1 2017 - - - - 23 12 42 - - - - 36 15 10 - - - - 10 9 73 Guinée 2000 8 809 31 9 12 51 28 0.78 -0.78 3 4 54 39 0.79 -1.02 24 29 45 2 0.60 -0.03 Guinée 2000 - - - - 20 <1 1 - - - - 7 <1 <1 - - - - 50 <1 3 2017 12 717 36 23 30 33 14 17 18 44 22 34 52 13 1 2017 - - - - 40 11 2 - - - - 32 2 <1 - - - - 54 27 5 Guinée équatoriale 2000 614 49 55 8 27 11 0.68 -0.46 46 5 36 13 0.69 -0.56 64 10 17 8 0.32 -0.33 Guinée équatoriale 2000 - - - - 47 6 9 - - - - 39 5 7 - - - - 56 7 12 2017 1 268 72 66 10 21 3 57 6 33 4 70 11 16 3 2017 - - - - 59 6 11 - - - - 52 5 7 - - - - 63 7 12 Guinée-Bissau 2000 1 243 36 12 10 42 36 0.52 -1.14 4 2 39 55 0.23 -1.55 25 24 48 4 0.73 -0.12 Guinée-Bissau 2000 - - - - 15 2 4 - - - - 5 <1 <1 - - - - 33 6 10 2017 1 861 43 21 16 47 17 8 5 58 28 37 30 32 2 2017 - - - - 19 14 3 - - - - 11 2 <1 - - - - 30 31 6 Guyana 2000 753 29 79 8 12 1 0.41 -0.04 77 7 15 2 0.42 -0.04 84 10 5 <1 0.42 -0.04 Guyana 2000 - - - - 50 33 5 - - - - 57 25 2 - - - - 32 51 11 2017 778 27 86 10 3 <1 84 12 4 <1 92 6 2 <1 2017 - - - - 28 66 2 - - - - 34 61 <1 - - - - 9 81 8 Guyane française 2000 163 79 92 <1 8 <1 -0.03 0.00 - - - - - - - - - - - - Guyane française 2000 - - - - 13 43 36 - - - - - - - - - - - - - - 2017 283 85 92 <1 8 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 8 39 45 - - - - - - - - - - - - - - Haïti 2000 8 549 36 17 17 30 37 1.06 -1.01 11 7 30 52 0.78 -1.08 28 34 28 10 0.94 -0.11 Haïti 2000 - - - - 30 2 <1 - - - - 17 <1 <1 - - - - 54 5 2 2017 10 981 54 35 27 18 20 24 16 26 34 44 37 11 8 2017 - - - - 47 14 <1 - - - - 37 3 <1 - - - - 56 24 1 Honduras 2000 6 524 45 63 6 11 20 1.09 -0.81 52 3 12 33 1.43 -1.29 76 11 10 4 0.56 -0.11 Honduras 2000 - - - 9 23 18 27 - - - <1 30 22 2 33 10 4 19 15 14 57 2017 9 265 56 81 9 4 6 76 7 5 11 85 10 3 2 2017 - - - 14 24 26 40 - - - 2 44 33 6 35 9 3 23 9 20 66 Hongrie 2000 10 221 65 98 2 <1 <1 0.00 0.00 99 1 <1 <1 0.00 0.00 98 2 <1 <1 0.00 0.00 Hongrie 2000 96 24 24 48 32 18 50 98 41 41 17 83 - 17 95 16 16 64 32 - 68 2017 9 722 71 98 2 <1 <1 99 1 <1 <1 98 2 <1 <1 2017 96 9 9 78 <1 18 82 98 19 19 60 39 - 61 95 5 5 85 10 - 90 Île de Man 2000 73 52 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Île de Man 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 84 52 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles anglo-normandes 2000 149 30 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles anglo-normandes 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 165 31 99 <1 2 <1 - - - - - - - - 2017 90 7 1 82 <1 17 82 - - - - - - - - - - - - - - Îles Caïmanes 2000 42 100 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Caïmanes 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 62 100 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Cook 2000 18 65 92 <1 7 <1 0.33 - - - - - - - - - - - - - Îles Cook 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 17 75 98 <1 2 - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 114 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Îles Falkland (Malvinas) 2000 3 68 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Îles Falkland (Malvinas) 2000 - - - - <1 - >99 - - - - <1 - >99 - - - - <1 - >99 2017 3 77 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - - <1 - >99 - - - - <1 - >99 - - - - <1 - >99 Îles Féroé 2000 47 36 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Féroé 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 49 42 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Mariannes du Nord 2000 69 90 75 18 7 <1 0.21 0.00 - - - - - - - - - - - - Îles Mariannes du Nord 2000 - - - - 3 48 42 - - - - - - - - - - - - - - 2017 55 92 79 19 2 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - <1 44 54 - - - - - - - - - - - - - - Îles Marshall 2000 52 69 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Marshall 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 53 77 83 6 <1 10 59 7 3 32 91 5 <1 3 2017 - - - - 2 47 40 - - - - 8 55 3 - - - - <1 45 51 Îles Salomon 2000 413 16 20 3 19 57 0.77 -0.21 13 1 20 66 0.43 0.13 62 14 16 9 0.96 -0.25 Îles Salomon 2000 - - - - 7 12 5 - - - - 8 4 2 - - - - <1 53 23 2017 611 23 34 6 7 54 20 2 9 69 78 18 <1 4 2017 - - - - 19 13 7 - - - - 16 4 2 - - - - 33 40 23 Îles Turques-et-Caïques 2000 19 85 81 <1 16 3 0.42 -0.06 - - - - - - - - - - - - Îles Turques-et-Caïques 2000 - - - - 10 61 9 - - - - - - - - - - - - - - 2017 35 93 88 <1 10 2 - - - - - - - - 2017 - - - - 17 61 9 - - - - - - - - - - - - - - Îles Vierges américaines 2000 109 93 99 <1 1 <1 0.03 0.00 - - - - - - - - - - - - Îles Vierges américaines 2000 - - - - 1 43 54 - - - - - - - - - - - - - - 2017 105 96 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - <1 57 42 - - - - - - - - - - - - - - Îles Vierges britanniques 2000 21 42 97 <1 2 <1 - - - - - - - - - - - - - - Îles Vierges britanniques 2000 - - - - <1 63 34 - - - - - - - - - - - - - - 2017 31 47 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Wallis-et-Futuna 2000 15 0 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Wallis-et-Futuna 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 12 0 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Inde 2000 1 053 051 28 16 5 6 73 2.54 -2.76 4 <1 5 90 2.91 -3.17 49 16 8 27 1.34 -1.29 Inde 2000 - - - 2 3 12 7 2 1 <1 <1 <1 4 <1 - - - 5 10 33 23 2017 1 339 180 34 60 13 2 26 53 8 3 36 72 22 2 5 2017 - - - 3 28 33 11 39 39 <1 <1 36 24 <1 - - - 9 14 50 30 Indonésie 2000 211 540 42 41 13 14 33 1.88 -1.34 25 10 19 46 2.30 -1.70 63 17 6 14 1.03 -0.62 Indonésie 2000 - - - - 4 38 12 - - - - <1 21 14 - - - - 9 61 10 2017 263 991 55 73 12 5 10 65 12 7 17 80 12 4 4 2017 - - - - 3 71 11 - - - - 3 60 14 - - - - 3 80 10 Iran (République islamique d’) 2000 66 132 64 87 11 1 <1 0.07 - 79 17 2 2 -0.01 - 92 7 <1 <1 -0.01 0.00 Iran (République islamique d’) 2000 - - - 22 71 <1 27 - - - 9 83 <1 13 - - - 29 64 <1 35 2017 81 163 74 88 10 2 - 79 17 4 - 92 7 1 <1 2017 - - - 22 70 1 27 - - - 1 93 1 1 - - - 30 62 1 36 Iraq 2000 23 565 68 71 15 9 5 1.36 -0.28 56 9 20 15 1.90 -0.86 78 17 4 <1 1.10 -0.01 Iraq 2000 32 21 <1 11 21 41 24 31 31 <1 <1 28 36 1 32 17 <1 15 19 43 34 2017 38 275 70 94 1 5 <1 88 2 10 <1 97 <1 2 <1 2017 41 26 <1 15 14 56 26 45 42 <1 3 18 65 6 39 20 <1 20 12 52 34 Irlande 2000 3 849 59 90 7 4 <1 0.10 0.00 92 5 4 <1 0.16 0.00 88 8 4 <1 0.08 0.00 Irlande 2000 52 22 <1 30 <1 33 63 63 54 <1 9 <1 77 18 45 <1 <1 44 <1 3 93 2017 4 762 63 91 7 2 <1 94 5 1 <1 89 8 2 <1 2017 82 20 1 61 6 26 66 72 51 <1 21 11 65 22 88 2 2 84 3 2 92 Islande 2000 280 92 99 1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 99 1 <1 <1 0.00 0.00 Islande 2000 44 3 2 39 2 9 89 - - - - - - - - - - - - - - 2017 335 94 99 1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 2017 82 2 1 79 <1 6 94 - - - - - - - - - - - - - - Israël 2000 6 014 91 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Israël 2000 79 <1 <1 79 <1 <1 >99 78 1 <1 76 <1 5 95 80 <1 <1 79 <1 <1 >99 2017 8 322 92 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 94 <1 <1 93 <1 <1 >99 92 1 1 89 <1 5 95 94 <1 <1 94 <1 <1 >99 Italie 2000 57 294 67 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Italie 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 59 360 70 99 <1 1 <1 99 <1 1 <1 99 <1 1 <1 2017 96 3 3 91 5 - 94 96 3 3 90 6 - 93 96 2 2 91 5 - 94 Jamaïque 2000 2 657 52 82 15 2 <1 0.31 -0.02 82 13 4 1 0.45 -0.08 82 16 1 <1 0.21 0.03 Jamaïque 2000 - - - 6 39 41 17 - - - <1 58 34 3 - - - 10 20 47 31 2017 2 890 55 87 12 <1 <1 90 10 <1 <1 86 13 <1 <1 2017 - - - 8 52 25 23 - - - 3 73 19 7 - - - 12 34 29 35 Japon 2000 127 534 79 >99 <1 <1 <1 -0.01 0.00 - - - - - - - - - - - - Japon 2000 97 <1 39 58 15 27 58 - - - - - - - - - - - - - - 2017 127 484 92 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 99 <1 22 76 4 19 76 - - - - - - - - - - - - - - Jordanie 2000 5 103 78 98 1 <1 <1 -0.07 0.00 98 1 <1 <1 -0.11 0.02 99 1 <1 <1 -0.07 0.01 Jordanie 2000 76 12 12 53 <1 46 54 - - - <1 <1 >99 <1 83 8 8 67 <1 31 68 2017 9 702 91 97 1 1 <1 96 <1 2 <1 97 1 1 <1 2017 81 8 8 64 <1 34 64 - - - 13 <1 84 13 83 7 7 69 <1 29 70 Kazakhstan 2000 15 057 56 97 2 1 <1 0.06 0.00 97 1 2 <1 0.12 -0.01 97 3 <1 <1 0.02 0.00 Kazakhstan 2000 - - - 42 52 2 45 - - - 10 82 5 11 93 14 13 66 28 <1 71 2017 18 204 57 98 2 <1 <1 >99 <1 <1 <1 97 3 <1 <1 2017 - - - 35 54 9 37 - - - 2 90 7 2 91 15 15 60 27 10 63 Kenya 2000 31 450 20 34 18 31 17 -0.27 -0.42 33 13 33 21 -0.36 -0.45 36 37 24 3 -0.06 -0.05 Kenya 2000 - - - - 42 2 8 - - - - 44 <1 2 - - - - 32 9 32 2017 49 700 27 29 22 38 10 27 14 45 13 35 44 19 2 2017 - - - - 42 4 5 - - - - 40 1 <1 - - - - 47 12 20 Kirghizistan 2000 4 921 35 92 3 4 <1 0.24 -0.01 92 2 6 <1 0.44 0.00 94 5 <1 <1 -0.13 -0.01 Kirghizistan 2000 - - - 17 73 1 21 - - - 5 88 <1 6 - - - 40 46 3 49 2017 6 045 36 97 3 <1 <1 >99 <1 <1 <1 92 8 <1 <1 2017 - - - 12 86 <1 14 - - - <1 >99 <1 <1 - - - 33 62 <1 37 Kiribati 2000 84 43 24 5 23 49 1.42 -1.20 - - - - - - - - - - - - Kiribati 2000 - - - - <1 16 12 - - - - - - - - - - - - - - 2017 116 53 48 13 10 28 - - - - - - - - 2017 - - - - 20 29 12 - - - - - - - - - - - - - - ANNEXE 4 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’ASSAINISSEMENT 115 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Îles Falkland (Malvinas) 2000 3 68 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Îles Falkland (Malvinas) 2000 - - - - <1 - >99 - - - - <1 - >99 - - - - <1 - >99 2017 3 77 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - - <1 - >99 - - - - <1 - >99 - - - - <1 - >99 Îles Féroé 2000 47 36 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Féroé 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 49 42 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Mariannes du Nord 2000 69 90 75 18 7 <1 0.21 0.00 - - - - - - - - - - - - Îles Mariannes du Nord 2000 - - - - 3 48 42 - - - - - - - - - - - - - - 2017 55 92 79 19 2 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - <1 44 54 - - - - - - - - - - - - - - Îles Marshall 2000 52 69 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Marshall 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 53 77 83 6 <1 10 59 7 3 32 91 5 <1 3 2017 - - - - 2 47 40 - - - - 8 55 3 - - - - <1 45 51 Îles Salomon 2000 413 16 20 3 19 57 0.77 -0.21 13 1 20 66 0.43 0.13 62 14 16 9 0.96 -0.25 Îles Salomon 2000 - - - - 7 12 5 - - - - 8 4 2 - - - - <1 53 23 2017 611 23 34 6 7 54 20 2 9 69 78 18 <1 4 2017 - - - - 19 13 7 - - - - 16 4 2 - - - - 33 40 23 Îles Turques-et-Caïques 2000 19 85 81 <1 16 3 0.42 -0.06 - - - - - - - - - - - - Îles Turques-et-Caïques 2000 - - - - 10 61 9 - - - - - - - - - - - - - - 2017 35 93 88 <1 10 2 - - - - - - - - 2017 - - - - 17 61 9 - - - - - - - - - - - - - - Îles Vierges américaines 2000 109 93 99 <1 1 <1 0.03 0.00 - - - - - - - - - - - - Îles Vierges américaines 2000 - - - - 1 43 54 - - - - - - - - - - - - - - 2017 105 96 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - <1 57 42 - - - - - - - - - - - - - - Îles Vierges britanniques 2000 21 42 97 <1 2 <1 - - - - - - - - - - - - - - Îles Vierges britanniques 2000 - - - - <1 63 34 - - - - - - - - - - - - - - 2017 31 47 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Wallis-et-Futuna 2000 15 0 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Îles Wallis-et-Futuna 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 12 0 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Inde 2000 1 053 051 28 16 5 6 73 2.54 -2.76 4 <1 5 90 2.91 -3.17 49 16 8 27 1.34 -1.29 Inde 2000 - - - 2 3 12 7 2 1 <1 <1 <1 4 <1 - - - 5 10 33 23 2017 1 339 180 34 60 13 2 26 53 8 3 36 72 22 2 5 2017 - - - 3 28 33 11 39 39 <1 <1 36 24 <1 - - - 9 14 50 30 Indonésie 2000 211 540 42 41 13 14 33 1.88 -1.34 25 10 19 46 2.30 -1.70 63 17 6 14 1.03 -0.62 Indonésie 2000 - - - - 4 38 12 - - - - <1 21 14 - - - - 9 61 10 2017 263 991 55 73 12 5 10 65 12 7 17 80 12 4 4 2017 - - - - 3 71 11 - - - - 3 60 14 - - - - 3 80 10 Iran (République islamique d’) 2000 66 132 64 87 11 1 <1 0.07 - 79 17 2 2 -0.01 - 92 7 <1 <1 -0.01 0.00 Iran (République islamique d’) 2000 - - - 22 71 <1 27 - - - 9 83 <1 13 - - - 29 64 <1 35 2017 81 163 74 88 10 2 - 79 17 4 - 92 7 1 <1 2017 - - - 22 70 1 27 - - - 1 93 1 1 - - - 30 62 1 36 Iraq 2000 23 565 68 71 15 9 5 1.36 -0.28 56 9 20 15 1.90 -0.86 78 17 4 <1 1.10 -0.01 Iraq 2000 32 21 <1 11 21 41 24 31 31 <1 <1 28 36 1 32 17 <1 15 19 43 34 2017 38 275 70 94 1 5 <1 88 2 10 <1 97 <1 2 <1 2017 41 26 <1 15 14 56 26 45 42 <1 3 18 65 6 39 20 <1 20 12 52 34 Irlande 2000 3 849 59 90 7 4 <1 0.10 0.00 92 5 4 <1 0.16 0.00 88 8 4 <1 0.08 0.00 Irlande 2000 52 22 <1 30 <1 33 63 63 54 <1 9 <1 77 18 45 <1 <1 44 <1 3 93 2017 4 762 63 91 7 2 <1 94 5 1 <1 89 8 2 <1 2017 82 20 1 61 6 26 66 72 51 <1 21 11 65 22 88 2 2 84 3 2 92 Islande 2000 280 92 99 1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 99 1 <1 <1 0.00 0.00 Islande 2000 44 3 2 39 2 9 89 - - - - - - - - - - - - - - 2017 335 94 99 1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 2017 82 2 1 79 <1 6 94 - - - - - - - - - - - - - - Israël 2000 6 014 91 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Israël 2000 79 <1 <1 79 <1 <1 >99 78 1 <1 76 <1 5 95 80 <1 <1 79 <1 <1 >99 2017 8 322 92 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 94 <1 <1 93 <1 <1 >99 92 1 1 89 <1 5 95 94 <1 <1 94 <1 <1 >99 Italie 2000 57 294 67 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Italie 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 59 360 70 99 <1 1 <1 99 <1 1 <1 99 <1 1 <1 2017 96 3 3 91 5 - 94 96 3 3 90 6 - 93 96 2 2 91 5 - 94 Jamaïque 2000 2 657 52 82 15 2 <1 0.31 -0.02 82 13 4 1 0.45 -0.08 82 16 1 <1 0.21 0.03 Jamaïque 2000 - - - 6 39 41 17 - - - <1 58 34 3 - - - 10 20 47 31 2017 2 890 55 87 12 <1 <1 90 10 <1 <1 86 13 <1 <1 2017 - - - 8 52 25 23 - - - 3 73 19 7 - - - 12 34 29 35 Japon 2000 127 534 79 >99 <1 <1 <1 -0.01 0.00 - - - - - - - - - - - - Japon 2000 97 <1 39 58 15 27 58 - - - - - - - - - - - - - - 2017 127 484 92 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 99 <1 22 76 4 19 76 - - - - - - - - - - - - - - Jordanie 2000 5 103 78 98 1 <1 <1 -0.07 0.00 98 1 <1 <1 -0.11 0.02 99 1 <1 <1 -0.07 0.01 Jordanie 2000 76 12 12 53 <1 46 54 - - - <1 <1 >99 <1 83 8 8 67 <1 31 68 2017 9 702 91 97 1 1 <1 96 <1 2 <1 97 1 1 <1 2017 81 8 8 64 <1 34 64 - - - 13 <1 84 13 83 7 7 69 <1 29 70 Kazakhstan 2000 15 057 56 97 2 1 <1 0.06 0.00 97 1 2 <1 0.12 -0.01 97 3 <1 <1 0.02 0.00 Kazakhstan 2000 - - - 42 52 2 45 - - - 10 82 5 11 93 14 13 66 28 <1 71 2017 18 204 57 98 2 <1 <1 >99 <1 <1 <1 97 3 <1 <1 2017 - - - 35 54 9 37 - - - 2 90 7 2 91 15 15 60 27 10 63 Kenya 2000 31 450 20 34 18 31 17 -0.27 -0.42 33 13 33 21 -0.36 -0.45 36 37 24 3 -0.06 -0.05 Kenya 2000 - - - - 42 2 8 - - - - 44 <1 2 - - - - 32 9 32 2017 49 700 27 29 22 38 10 27 14 45 13 35 44 19 2 2017 - - - - 42 4 5 - - - - 40 1 <1 - - - - 47 12 20 Kirghizistan 2000 4 921 35 92 3 4 <1 0.24 -0.01 92 2 6 <1 0.44 0.00 94 5 <1 <1 -0.13 -0.01 Kirghizistan 2000 - - - 17 73 1 21 - - - 5 88 <1 6 - - - 40 46 3 49 2017 6 045 36 97 3 <1 <1 >99 <1 <1 <1 92 8 <1 <1 2017 - - - 12 86 <1 14 - - - <1 >99 <1 <1 - - - 33 62 <1 37 Kiribati 2000 84 43 24 5 23 49 1.42 -1.20 - - - - - - - - - - - - Kiribati 2000 - - - - <1 16 12 - - - - - - - - - - - - - - 2017 116 53 48 13 10 28 - - - - - - - - 2017 - - - - 20 29 12 - - - - - - - - - - - - - - PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 116 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Koweït 2000 2 051 99 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Koweït 2000 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 - - - - - - - - - - - - - - 2017 4 137 100 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 - - - - - - - - - - - - - - Lesotho 2000 1 869 20 9 4 41 46 1.99 -1.12 6 <1 38 55 2.17 -1.17 21 18 52 9 1.27 -0.18 Lesotho 2000 - - - - 11 <1 1 - - - - 6 <1 <1 - - - - 32 2 5 2017 2 233 28 43 20 10 27 43 10 12 35 43 46 5 6 2017 - - - - 60 1 1 - - - - 52 <1 <1 - - - - 82 4 3 Lettonie 2000 2 384 68 88 <1 12 <1 0.22 0.00 73 <1 27 <1 0.64 0.00 96 <1 4 <1 0.02 0.00 Lettonie 2000 79 5 5 69 8 4 76 64 9 8 48 15 5 53 86 3 3 79 5 4 87 2017 1 950 68 92 2 6 <1 83 1 15 <1 96 3 1 <1 2017 86 <1 <1 84 <1 2 92 77 2 2 72 2 5 78 90 <1 <1 90 <1 <1 98 Liban 2000 3 235 86 75 1 24 <1 1.38 -0.01 - - - - - - - - - - - - Liban 2000 17 7 1 9 15 <1 61 - - - - - - - - - - - - - - 2017 6 082 88 98 1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 22 9 1 12 18 <1 82 - - - - - - - - - - - - - - Libéria 2000 2 885 44 14 18 13 55 0.20 -0.90 4 13 6 77 0.10 -0.95 25 25 22 28 0.14 -0.50 Libéria 2000 - - - - 21 7 4 - - - - 16 <1 <1 - - - - 27 14 9 2017 4 732 51 17 27 16 40 6 18 16 60 28 36 17 19 2017 - - - - 21 22 <1 - - - - 21 3 <1 - - - - 22 41 <1 Libye 2000 5 356 76 97 <1 3 <1 0.15 0.00 - - - - - - - - - - - - Libye 2000 29 18 3 9 31 9 58 - - - - - - - - - - - - - - 2017 6 375 80 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 26 13 2 11 22 8 69 - - - - - - - - - - - - - - Liechtenstein 2000 33 15 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Liechtenstein 2000 >99 <1 <1 99 <1 1 99 - - - - - - - - - - - - - - 2017 38 14 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 <1 <1 99 <1 1 99 - - - - - - - - - - - - - - Lituanie 2000 3 502 67 84 2 14 <1 0.53 0.00 66 2 32 <1 1.10 0.00 93 2 5 <1 0.25 0.00 Lituanie 2000 83 5 5 73 10 - 76 65 10 10 46 20 - 48 91 2 2 86 5 - 90 2017 2 890 68 93 2 5 <1 85 2 12 <1 97 2 <1 <1 2017 91 1 1 89 2 - 93 83 3 3 77 7 - 81 95 <1 <1 95 <1 - >99 Luxembourg 2000 436 84 98 2 <1 <1 -0.01 0.00 99 1 <1 <1 -0.01 0.00 98 3 <1 <1 0.00 0.00 Luxembourg 2000 91 <1 <1 90 <1 3 97 85 5 4 76 <1 19 81 92 <1 <1 92 <1 <1 >99 2017 583 91 98 2 <1 <1 99 1 <1 <1 97 2 <1 <1 2017 97 <1 <1 96 <1 2 98 89 5 5 80 <1 19 81 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 Macédoine du Nord 2000 2 035 59 85 7 8 <1 0.82 0.04 77 8 14 <1 1.23 0.08 91 6 3 <1 0.53 0.00 Macédoine du Nord 2000 14 9 <1 4 2 33 57 - - - 2 <1 57 29 12 5 <1 6 3 17 77 2017 2 083 58 >99 <1 <1 <1 98 <1 <1 2 >99 <1 <1 <1 2017 17 10 <1 6 13 12 74 - - - 3 32 29 38 8 <1 <1 8 <1 <1 >99 Madagascar 2000 15 767 27 5 7 51 38 0.35 0.40 3 4 48 45 0.21 0.67 9 16 58 17 0.49 0.37 Madagascar 2000 - - - - 9 2 <1 - - - - 6 <1 <1 - - - - 18 6 1 2017 25 571 37 11 16 29 45 6 10 27 57 18 25 34 23 2017 - - - - 19 6 1 - - - - 15 1 <1 - - - - 26 14 2 Malaisie 2000 23 186 62 97 <1 2 2 0.16 - 94 <1 2 3 0.25 - 98 <1 1 <1 0.09 -0.03 Malaisie 2000 78 14 3 61 4 26 67 - - - - - - - - - - - - - - 2017 31 624 75 >99 <1 <1 - 99 <1 1 - >99 <1 <1 <1 2017 89 10 <1 78 <1 20 79 - - - - - - - - - - - - - - Malawi 2000 11 376 15 21 11 53 15 0.32 -0.57 19 8 55 18 0.34 -0.65 32 26 40 2 0.12 -0.05 Malawi 2000 - - - - 28 2 2 - - - - 25 <1 1 - - - - 45 9 4 2017 18 622 17 26 13 55 6 25 11 58 7 34 24 40 1 2017 - - - - 34 3 2 - - - - 34 <1 <1 - - - - 35 15 8 Maldives 2000 280 28 74 2 10 15 1.50 -0.87 67 1 11 21 1.93 -1.21 92 3 5 <1 0.40 0.00 Maldives 2000 - - - - 8 39 28 - - - - 11 51 6 - - - - <1 9 86 2017 436 39 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - - 4 36 60 - - - - 6 59 34 - - - - <1 <1 >99 Mali 2000 10 968 28 16 16 47 21 1.36 -0.82 9 8 55 28 1.19 -0.95 34 35 26 4 1.14 -0.19 Mali 2000 7 6 <1 1 27 1 4 7 7 <1 <1 15 <1 3 7 5 <1 2 57 4 8 2017 18 542 42 39 15 39 7 29 5 54 12 53 29 16 1 2017 19 18 <1 <1 49 4 1 26 26 <1 <1 33 <1 <1 9 8 <1 <1 70 9 3 Malte 2000 397 92 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Malte 2000 93 <1 <1 93 <1 2 99 93 <1 <1 93 <1 - >99 93 <1 <1 93 <1 - >99 2017 431 95 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 93 <1 <1 93 <1 1 99 93 <1 <1 93 <1 - >99 93 <1 <1 93 <1 - >99 Maroc 2000 28 850 53 66 9 <1 24 1.34 -1.00 46 4 <1 50 1.95 -1.82 83 14 1 2 0.66 -0.11 Maroc 2000 32 11 5 16 19 10 46 - - - <1 33 15 2 37 4 2 31 7 6 84 2017 35 740 62 89 4 <1 7 79 2 <1 19 94 5 <1 <1 2017 39 11 5 22 10 27 55 - - - <1 23 55 3 40 3 1 35 2 9 87 Martinique 2000 387 90 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Martinique 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 385 89 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 1 51 47 - - - - - - - - - - - - - - Maurice 2000 1 185 43 90 7 2 <1 0.32 0.00 88 8 4 <1 0.40 0.01 92 7 <1 <1 0.22 0.00 Maurice 2000 - - - 13 72 7 19 - - - 1 86 9 2 - - - 29 54 4 42 2017 1 265 41 96 4 <1 <1 95 4 <1 <1 96 4 <1 <1 2017 - - - 17 70 7 23 - - - 4 85 9 5 - - - 35 47 4 49 Mauritanie 2000 2 709 38 17 8 20 55 1.82 -1.36 7 3 14 76 0.70 -1.06 34 16 29 21 2.37 -0.72 Mauritanie 2000 - - - - 13 11 2 - - - - 6 4 <1 - - - - 23 24 3 2017 4 420 53 48 8 12 32 19 6 16 58 75 9 8 8 2017 - - - - 39 14 3 - - - - 22 4 <1 - - - - 55 24 5 Mayotte 2000 150 48 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Mayotte 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 253 46 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Mexique 2000 101 720 75 75 8 7 10 0.94 -0.55 53 3 16 28 1.75 -1.47 83 9 4 4 0.62 -0.23 Mexique 2000 18 5 1 11 5 13 64 - - - 4 12 24 20 18 4 <1 14 3 10 79 2017 129 163 80 91 7 1 <1 82 9 5 3 93 6 <1 <1 2017 50 5 3 43 3 15 80 - - - 18 14 42 35 52 2 1 49 <1 8 91 Micronésie (États fédérés de) 2000 107 22 25 <1 75 - 3.75 - - - - - - - - - - - - - Micronésie (États fédérés de) 2000 - - - - <1 14 10 - - - - - - - - - - - - - - 2017 106 23 88 <1 12 - - - - - - - - - 2017 - - - - 37 38 13 - - - - - - - - - - - - - - Monaco 2000 32 100 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Monaco 2000 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 - - - - - - - >99 <1 <1 >99 <1 - >99 2017 39 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 - - - - - - - >99 <1 <1 >99 <1 - >99 ANNEXE 4 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’ASSAINISSEMENT 117 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Koweït 2000 2 051 99 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Koweït 2000 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 - - - - - - - - - - - - - - 2017 4 137 100 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 - - - - - - - - - - - - - - Lesotho 2000 1 869 20 9 4 41 46 1.99 -1.12 6 <1 38 55 2.17 -1.17 21 18 52 9 1.27 -0.18 Lesotho 2000 - - - - 11 <1 1 - - - - 6 <1 <1 - - - - 32 2 5 2017 2 233 28 43 20 10 27 43 10 12 35 43 46 5 6 2017 - - - - 60 1 1 - - - - 52 <1 <1 - - - - 82 4 3 Lettonie 2000 2 384 68 88 <1 12 <1 0.22 0.00 73 <1 27 <1 0.64 0.00 96 <1 4 <1 0.02 0.00 Lettonie 2000 79 5 5 69 8 4 76 64 9 8 48 15 5 53 86 3 3 79 5 4 87 2017 1 950 68 92 2 6 <1 83 1 15 <1 96 3 1 <1 2017 86 <1 <1 84 <1 2 92 77 2 2 72 2 5 78 90 <1 <1 90 <1 <1 98 Liban 2000 3 235 86 75 1 24 <1 1.38 -0.01 - - - - - - - - - - - - Liban 2000 17 7 1 9 15 <1 61 - - - - - - - - - - - - - - 2017 6 082 88 98 1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 22 9 1 12 18 <1 82 - - - - - - - - - - - - - - Libéria 2000 2 885 44 14 18 13 55 0.20 -0.90 4 13 6 77 0.10 -0.95 25 25 22 28 0.14 -0.50 Libéria 2000 - - - - 21 7 4 - - - - 16 <1 <1 - - - - 27 14 9 2017 4 732 51 17 27 16 40 6 18 16 60 28 36 17 19 2017 - - - - 21 22 <1 - - - - 21 3 <1 - - - - 22 41 <1 Libye 2000 5 356 76 97 <1 3 <1 0.15 0.00 - - - - - - - - - - - - Libye 2000 29 18 3 9 31 9 58 - - - - - - - - - - - - - - 2017 6 375 80 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 26 13 2 11 22 8 69 - - - - - - - - - - - - - - Liechtenstein 2000 33 15 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Liechtenstein 2000 >99 <1 <1 99 <1 1 99 - - - - - - - - - - - - - - 2017 38 14 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 <1 <1 99 <1 1 99 - - - - - - - - - - - - - - Lituanie 2000 3 502 67 84 2 14 <1 0.53 0.00 66 2 32 <1 1.10 0.00 93 2 5 <1 0.25 0.00 Lituanie 2000 83 5 5 73 10 - 76 65 10 10 46 20 - 48 91 2 2 86 5 - 90 2017 2 890 68 93 2 5 <1 85 2 12 <1 97 2 <1 <1 2017 91 1 1 89 2 - 93 83 3 3 77 7 - 81 95 <1 <1 95 <1 - >99 Luxembourg 2000 436 84 98 2 <1 <1 -0.01 0.00 99 1 <1 <1 -0.01 0.00 98 3 <1 <1 0.00 0.00 Luxembourg 2000 91 <1 <1 90 <1 3 97 85 5 4 76 <1 19 81 92 <1 <1 92 <1 <1 >99 2017 583 91 98 2 <1 <1 99 1 <1 <1 97 2 <1 <1 2017 97 <1 <1 96 <1 2 98 89 5 5 80 <1 19 81 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 Macédoine du Nord 2000 2 035 59 85 7 8 <1 0.82 0.04 77 8 14 <1 1.23 0.08 91 6 3 <1 0.53 0.00 Macédoine du Nord 2000 14 9 <1 4 2 33 57 - - - 2 <1 57 29 12 5 <1 6 3 17 77 2017 2 083 58 >99 <1 <1 <1 98 <1 <1 2 >99 <1 <1 <1 2017 17 10 <1 6 13 12 74 - - - 3 32 29 38 8 <1 <1 8 <1 <1 >99 Madagascar 2000 15 767 27 5 7 51 38 0.35 0.40 3 4 48 45 0.21 0.67 9 16 58 17 0.49 0.37 Madagascar 2000 - - - - 9 2 <1 - - - - 6 <1 <1 - - - - 18 6 1 2017 25 571 37 11 16 29 45 6 10 27 57 18 25 34 23 2017 - - - - 19 6 1 - - - - 15 1 <1 - - - - 26 14 2 Malaisie 2000 23 186 62 97 <1 2 2 0.16 - 94 <1 2 3 0.25 - 98 <1 1 <1 0.09 -0.03 Malaisie 2000 78 14 3 61 4 26 67 - - - - - - - - - - - - - - 2017 31 624 75 >99 <1 <1 - 99 <1 1 - >99 <1 <1 <1 2017 89 10 <1 78 <1 20 79 - - - - - - - - - - - - - - Malawi 2000 11 376 15 21 11 53 15 0.32 -0.57 19 8 55 18 0.34 -0.65 32 26 40 2 0.12 -0.05 Malawi 2000 - - - - 28 2 2 - - - - 25 <1 1 - - - - 45 9 4 2017 18 622 17 26 13 55 6 25 11 58 7 34 24 40 1 2017 - - - - 34 3 2 - - - - 34 <1 <1 - - - - 35 15 8 Maldives 2000 280 28 74 2 10 15 1.50 -0.87 67 1 11 21 1.93 -1.21 92 3 5 <1 0.40 0.00 Maldives 2000 - - - - 8 39 28 - - - - 11 51 6 - - - - <1 9 86 2017 436 39 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - - 4 36 60 - - - - 6 59 34 - - - - <1 <1 >99 Mali 2000 10 968 28 16 16 47 21 1.36 -0.82 9 8 55 28 1.19 -0.95 34 35 26 4 1.14 -0.19 Mali 2000 7 6 <1 1 27 1 4 7 7 <1 <1 15 <1 3 7 5 <1 2 57 4 8 2017 18 542 42 39 15 39 7 29 5 54 12 53 29 16 1 2017 19 18 <1 <1 49 4 1 26 26 <1 <1 33 <1 <1 9 8 <1 <1 70 9 3 Malte 2000 397 92 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Malte 2000 93 <1 <1 93 <1 2 99 93 <1 <1 93 <1 - >99 93 <1 <1 93 <1 - >99 2017 431 95 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 93 <1 <1 93 <1 1 99 93 <1 <1 93 <1 - >99 93 <1 <1 93 <1 - >99 Maroc 2000 28 850 53 66 9 <1 24 1.34 -1.00 46 4 <1 50 1.95 -1.82 83 14 1 2 0.66 -0.11 Maroc 2000 32 11 5 16 19 10 46 - - - <1 33 15 2 37 4 2 31 7 6 84 2017 35 740 62 89 4 <1 7 79 2 <1 19 94 5 <1 <1 2017 39 11 5 22 10 27 55 - - - <1 23 55 3 40 3 1 35 2 9 87 Martinique 2000 387 90 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Martinique 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 385 89 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 1 51 47 - - - - - - - - - - - - - - Maurice 2000 1 185 43 90 7 2 <1 0.32 0.00 88 8 4 <1 0.40 0.01 92 7 <1 <1 0.22 0.00 Maurice 2000 - - - 13 72 7 19 - - - 1 86 9 2 - - - 29 54 4 42 2017 1 265 41 96 4 <1 <1 95 4 <1 <1 96 4 <1 <1 2017 - - - 17 70 7 23 - - - 4 85 9 5 - - - 35 47 4 49 Mauritanie 2000 2 709 38 17 8 20 55 1.82 -1.36 7 3 14 76 0.70 -1.06 34 16 29 21 2.37 -0.72 Mauritanie 2000 - - - - 13 11 2 - - - - 6 4 <1 - - - - 23 24 3 2017 4 420 53 48 8 12 32 19 6 16 58 75 9 8 8 2017 - - - - 39 14 3 - - - - 22 4 <1 - - - - 55 24 5 Mayotte 2000 150 48 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Mayotte 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 253 46 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Mexique 2000 101 720 75 75 8 7 10 0.94 -0.55 53 3 16 28 1.75 -1.47 83 9 4 4 0.62 -0.23 Mexique 2000 18 5 1 11 5 13 64 - - - 4 12 24 20 18 4 <1 14 3 10 79 2017 129 163 80 91 7 1 <1 82 9 5 3 93 6 <1 <1 2017 50 5 3 43 3 15 80 - - - 18 14 42 35 52 2 1 49 <1 8 91 Micronésie (États fédérés de) 2000 107 22 25 <1 75 - 3.75 - - - - - - - - - - - - - Micronésie (États fédérés de) 2000 - - - - <1 14 10 - - - - - - - - - - - - - - 2017 106 23 88 <1 12 - - - - - - - - - 2017 - - - - 37 38 13 - - - - - - - - - - - - - - Monaco 2000 32 100 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Monaco 2000 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 - - - - - - - >99 <1 <1 >99 <1 - >99 2017 39 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 - - - - - - - >99 <1 <1 >99 <1 - >99 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 118 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Mongolie 2000 2 397 57 48 27 8 17 0.62 -0.39 26 22 14 38 0.89 -0.46 64 32 3 1 0.13 0.00 Mongolie 2000 - - - 4 52 <1 23 - - - <1 47 <1 <1 - - - 6 57 <1 39 2017 3 076 68 58 28 3 10 42 24 5 30 66 30 3 1 2017 - - - 6 65 <1 21 - - - <1 62 <1 3 - - - 9 67 <1 29 Monténégro 2000 614 59 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Monténégro 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 629 66 98 <1 2 <1 94 <1 6 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - 13 1 51 46 - - - 4 4 75 15 30 10 3 17 <1 39 61 Montserrat 2000 5 2 80 9 7 4 - - - - - - - - - - - - - - Montserrat 2000 - - - - 2 73 14 - - - - - - - - - - - - - - 2017 5 9 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Mozambique 2000 18 068 29 10 2 28 59 1.11 -1.87 2 <1 25 73 0.88 -2.07 32 6 37 25 1.21 -1.00 Mozambique 2000 - - - - 10 1 1 2 2 <1 <1 2 <1 <1 - - - - 28 5 5 2017 29 669 35 29 5 39 27 17 2 43 38 52 9 30 8 2017 - - - - 26 7 <1 16 16 <1 <1 18 <1 <1 - - - - 39 20 3 Myanmar 2000 46 095 27 71 10 9 9 -0.39 0.00 67 9 12 12 -0.43 0.04 82 13 4 1 -0.38 0.00 Myanmar 2000 - - - - 70 9 2 - - - - 69 7 <1 - - - - 72 15 8 2017 53 371 30 64 9 17 9 59 8 19 13 76 12 11 1 2017 - - - - 65 9 <1 - - - - 66 2 <1 - - - - 63 25 <1 Namibie 2000 1 899 32 28 9 7 56 0.38 -0.43 13 3 8 76 0.29 -0.16 59 21 5 14 -0.45 0.51 Namibie 2000 - - - - 7 2 29 - - - - 6 <1 10 - - - - 8 4 68 2017 2 534 49 35 12 4 49 18 4 5 73 51 21 4 23 2017 - - - - 10 1 36 - - - - 14 2 6 - - - - 6 <1 66 Nauru 2000 10 100 66 31 3 <1 -0.01 0.10 - - - - - - 66 31 3 <1 -0.01 0.10 Nauru 2000 - - - - 44 29 23 - - - - - - - - - - - 44 29 23 2017 11 100 66 31 1 3 - - - - 66 31 1 3 2017 - - - - 44 29 23 - - - - - - - - - - - 44 29 23 Népal 2000 23 741 13 15 11 7 67 2.76 -2.67 12 6 7 74 2.85 -2.90 33 42 6 19 2.04 -0.71 Népal 2000 - - - - 9 12 4 - - - - 9 8 <1 - - - - 9 39 26 2017 29 305 19 62 14 3 21 61 11 3 25 67 24 <1 7 2017 - - - - 22 49 5 - - - - 23 47 2 - - - - 15 57 19 Nicaragua 2000 5 027 55 58 4 21 16 0.95 -0.55 43 4 23 30 1.07 -0.91 71 5 20 4 0.77 -0.21 Nicaragua 2000 - - - - 43 4 16 - - - - 46 <1 <1 - - - - 40 7 29 2017 6 218 58 74 6 13 7 62 5 19 14 84 6 9 <1 2017 - - - - 45 10 24 - - - - 62 4 <1 - - - - 33 15 41 Niger 2000 11 353 16 5 3 8 84 0.50 -0.93 1 <1 3 95 0.38 -0.97 25 17 35 23 1.10 -0.71 Niger 2000 3 3 <1 <1 7 <1 <1 <1 <1 <1 <1 1 <1 <1 15 13 <1 1 34 3 4 2017 21 477 16 14 10 9 68 8 5 8 79 44 33 12 11 2017 10 9 <1 <1 19 3 <1 7 7 <1 <1 12 1 <1 23 23 <1 <1 60 13 3 Nigéria 2000 122 352 35 30 24 20 26 0.57 -0.39 29 16 22 33 0.08 -0.15 30 40 17 14 1.05 -0.29 Nigéria 2000 25 24 <1 <1 46 3 4 25 25 <1 <1 43 <1 <1 24 21 <1 2 52 8 10 2017 190 886 50 39 21 21 20 31 9 30 31 48 32 11 9 2017 27 23 <1 3 31 19 10 24 22 <1 2 30 5 4 30 25 <1 5 32 32 16 Nioué 2000 2 33 >99 <1 <1 <1 -0.19 0.00 - - - - - - - - - - - - Nioué 2000 - - - - 15 78 7 - - - - - - - - - - - - - - 2017 2 44 97 <1 3 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 12 78 7 - - - - - - - - - - - - - - Norvège 2000 4 499 76 98 2 <1 <1 0.00 0.00 98 2 <1 <1 0.00 0.00 98 2 <1 <1 0.00 0.00 Norvège 2000 73 9 8 57 1 19 80 - - - - - - - - - - - - - - 2017 5 305 82 98 2 <1 <1 98 2 <1 <1 98 2 <1 <1 2017 76 6 7 63 2 14 84 - - - - - - - - - - - - - - Nouvelle-Calédonie 2000 213 62 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Nouvelle-Calédonie 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 276 70 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Nouvelle-Zélande 2000 3 859 86 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Nouvelle-Zélande 2000 79 7 5 67 7 13 80 - - - - - - - - - - - - - - 2017 4 706 86 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 89 5 5 79 4 13 84 - - - - - - - - - - - - - - Oman 2000 2 268 72 89 <1 11 - 0.67 - 77 <1 23 - 1.37 - 93 <1 7 - 0.38 - Oman 2000 - - - 9 <1 79 9 - - - 2 <1 75 2 - - - 13 <1 81 13 2017 4 636 84 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - 11 4 85 11 - - - 2 10 89 2 - - - 13 3 84 13 Ouganda 2000 24 039 15 17 11 57 15 0.06 -0.53 15 6 62 17 0.06 -0.60 31 43 25 2 -0.27 0.00 Ouganda 2000 - - - <1 27 1 <1 - - - <1 21 <1 <1 - - - <1 64 7 3 2017 42 863 23 18 18 58 6 16 10 67 7 26 42 30 2 2017 - - - <1 34 2 <1 - - - <1 26 <1 <1 - - - <1 59 7 2 Ouzbékistan 2000 24 849 46 93 <1 7 <1 0.43 0.00 88 <1 11 <1 0.68 -0.01 98 <1 2 <1 0.14 0.00 Ouzbékistan 2000 - - - - 79 <1 13 - - - - 88 <1 <1 - - - - 68 <1 29 2017 31 911 51 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - - 77 <1 23 - - - - >99 <1 <1 - - - - 55 <1 45 Pakistan 2000 138 523 33 31 4 24 40 1.68 -1.75 14 2 27 57 2.11 -2.39 66 9 20 6 0.64 -0.35 Pakistan 2000 - - - - <1 15 20 - - - - <1 12 4 - - - - <1 22 52 2017 197 016 36 60 10 20 10 50 13 21 16 77 6 18 <1 2017 - - - - 12 33 25 - - - - 16 42 5 - - - - 4 18 60 Palaos 2000 19 70 >99 <1 <1 <1 0.04 0.00 99 <1 1 <1 0.08 0.00 >99 <1 <1 <1 0.03 0.00 Palaos 2000 - - - - <1 48 51 - - - - <1 87 12 - - - - <1 32 68 2017 22 79 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - - <1 44 56 - - - - <1 88 12 - - - - <1 32 68 Panama 2000 3 030 62 61 8 23 8 1.31 -0.20 44 3 35 17 1.23 -0.28 71 11 16 2 1.22 -0.09 Panama 2000 - - - - 20 21 28 - - - - 31 13 3 - - - - 13 25 44 2017 4 099 67 83 6 6 4 65 8 15 13 92 5 2 <1 2017 - - - - 15 37 37 - - - - 32 37 4 - - - - 7 37 53 Papouasie-Nouvelle- Guinée 2000 5 572 13 21 4 62 13 -0.47 0.07 15 3 67 14 -0.44 0.12 58 9 27 5 -0.63 -0.27 Papouasie-Nouvelle-Guinée 2000 - - - 2 16 5 4 - - - <1 16 2 1 - - - 11 20 25 23 2017 8 251 13 13 2 70 14 8 1 74 17 48 8 44 <1 2017 - - - 2 7 5 4 - - - <1 7 2 1 - - - 11 8 25 23 Paraguay 2000 5 303 55 70 3 26 <1 1.14 -0.01 52 <1 46 1 1.81 -0.02 85 4 10 <1 0.53 0.00 Paraguay 2000 44 37 <1 6 28 32 13 36 34 <1 2 25 23 4 49 40 <1 10 29 40 20 2017 6 811 61 90 3 6 <1 83 2 14 <1 94 4 1 <1 2017 58 54 <1 4 42 43 9 66 66 <1 <1 58 27 <1 54 47 <1 7 31 53 14 Pays-Bas 2000 15 926 77 98 2 <1 <1 -0.02 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 98 3 <1 <1 0.00 0.00 Pays-Bas 2000 97 <1 <1 97 <1 1 99 97 1 1 95 <1 5 95 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 2017 17 036 91 98 2 <1 <1 >99 <1 <1 <1 98 3 <1 <1 2017 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 97 1 1 95 <1 5 95 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 ANNEXE 4 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’ASSAINISSEMENT 119 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Mongolie 2000 2 397 57 48 27 8 17 0.62 -0.39 26 22 14 38 0.89 -0.46 64 32 3 1 0.13 0.00 Mongolie 2000 - - - 4 52 <1 23 - - - <1 47 <1 <1 - - - 6 57 <1 39 2017 3 076 68 58 28 3 10 42 24 5 30 66 30 3 1 2017 - - - 6 65 <1 21 - - - <1 62 <1 3 - - - 9 67 <1 29 Monténégro 2000 614 59 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Monténégro 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 629 66 98 <1 2 <1 94 <1 6 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - 13 1 51 46 - - - 4 4 75 15 30 10 3 17 <1 39 61 Montserrat 2000 5 2 80 9 7 4 - - - - - - - - - - - - - - Montserrat 2000 - - - - 2 73 14 - - - - - - - - - - - - - - 2017 5 9 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Mozambique 2000 18 068 29 10 2 28 59 1.11 -1.87 2 <1 25 73 0.88 -2.07 32 6 37 25 1.21 -1.00 Mozambique 2000 - - - - 10 1 1 2 2 <1 <1 2 <1 <1 - - - - 28 5 5 2017 29 669 35 29 5 39 27 17 2 43 38 52 9 30 8 2017 - - - - 26 7 <1 16 16 <1 <1 18 <1 <1 - - - - 39 20 3 Myanmar 2000 46 095 27 71 10 9 9 -0.39 0.00 67 9 12 12 -0.43 0.04 82 13 4 1 -0.38 0.00 Myanmar 2000 - - - - 70 9 2 - - - - 69 7 <1 - - - - 72 15 8 2017 53 371 30 64 9 17 9 59 8 19 13 76 12 11 1 2017 - - - - 65 9 <1 - - - - 66 2 <1 - - - - 63 25 <1 Namibie 2000 1 899 32 28 9 7 56 0.38 -0.43 13 3 8 76 0.29 -0.16 59 21 5 14 -0.45 0.51 Namibie 2000 - - - - 7 2 29 - - - - 6 <1 10 - - - - 8 4 68 2017 2 534 49 35 12 4 49 18 4 5 73 51 21 4 23 2017 - - - - 10 1 36 - - - - 14 2 6 - - - - 6 <1 66 Nauru 2000 10 100 66 31 3 <1 -0.01 0.10 - - - - - - 66 31 3 <1 -0.01 0.10 Nauru 2000 - - - - 44 29 23 - - - - - - - - - - - 44 29 23 2017 11 100 66 31 1 3 - - - - 66 31 1 3 2017 - - - - 44 29 23 - - - - - - - - - - - 44 29 23 Népal 2000 23 741 13 15 11 7 67 2.76 -2.67 12 6 7 74 2.85 -2.90 33 42 6 19 2.04 -0.71 Népal 2000 - - - - 9 12 4 - - - - 9 8 <1 - - - - 9 39 26 2017 29 305 19 62 14 3 21 61 11 3 25 67 24 <1 7 2017 - - - - 22 49 5 - - - - 23 47 2 - - - - 15 57 19 Nicaragua 2000 5 027 55 58 4 21 16 0.95 -0.55 43 4 23 30 1.07 -0.91 71 5 20 4 0.77 -0.21 Nicaragua 2000 - - - - 43 4 16 - - - - 46 <1 <1 - - - - 40 7 29 2017 6 218 58 74 6 13 7 62 5 19 14 84 6 9 <1 2017 - - - - 45 10 24 - - - - 62 4 <1 - - - - 33 15 41 Niger 2000 11 353 16 5 3 8 84 0.50 -0.93 1 <1 3 95 0.38 -0.97 25 17 35 23 1.10 -0.71 Niger 2000 3 3 <1 <1 7 <1 <1 <1 <1 <1 <1 1 <1 <1 15 13 <1 1 34 3 4 2017 21 477 16 14 10 9 68 8 5 8 79 44 33 12 11 2017 10 9 <1 <1 19 3 <1 7 7 <1 <1 12 1 <1 23 23 <1 <1 60 13 3 Nigéria 2000 122 352 35 30 24 20 26 0.57 -0.39 29 16 22 33 0.08 -0.15 30 40 17 14 1.05 -0.29 Nigéria 2000 25 24 <1 <1 46 3 4 25 25 <1 <1 43 <1 <1 24 21 <1 2 52 8 10 2017 190 886 50 39 21 21 20 31 9 30 31 48 32 11 9 2017 27 23 <1 3 31 19 10 24 22 <1 2 30 5 4 30 25 <1 5 32 32 16 Nioué 2000 2 33 >99 <1 <1 <1 -0.19 0.00 - - - - - - - - - - - - Nioué 2000 - - - - 15 78 7 - - - - - - - - - - - - - - 2017 2 44 97 <1 3 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 12 78 7 - - - - - - - - - - - - - - Norvège 2000 4 499 76 98 2 <1 <1 0.00 0.00 98 2 <1 <1 0.00 0.00 98 2 <1 <1 0.00 0.00 Norvège 2000 73 9 8 57 1 19 80 - - - - - - - - - - - - - - 2017 5 305 82 98 2 <1 <1 98 2 <1 <1 98 2 <1 <1 2017 76 6 7 63 2 14 84 - - - - - - - - - - - - - - Nouvelle-Calédonie 2000 213 62 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Nouvelle-Calédonie 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 276 70 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Nouvelle-Zélande 2000 3 859 86 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Nouvelle-Zélande 2000 79 7 5 67 7 13 80 - - - - - - - - - - - - - - 2017 4 706 86 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 89 5 5 79 4 13 84 - - - - - - - - - - - - - - Oman 2000 2 268 72 89 <1 11 - 0.67 - 77 <1 23 - 1.37 - 93 <1 7 - 0.38 - Oman 2000 - - - 9 <1 79 9 - - - 2 <1 75 2 - - - 13 <1 81 13 2017 4 636 84 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - 11 4 85 11 - - - 2 10 89 2 - - - 13 3 84 13 Ouganda 2000 24 039 15 17 11 57 15 0.06 -0.53 15 6 62 17 0.06 -0.60 31 43 25 2 -0.27 0.00 Ouganda 2000 - - - <1 27 1 <1 - - - <1 21 <1 <1 - - - <1 64 7 3 2017 42 863 23 18 18 58 6 16 10 67 7 26 42 30 2 2017 - - - <1 34 2 <1 - - - <1 26 <1 <1 - - - <1 59 7 2 Ouzbékistan 2000 24 849 46 93 <1 7 <1 0.43 0.00 88 <1 11 <1 0.68 -0.01 98 <1 2 <1 0.14 0.00 Ouzbékistan 2000 - - - - 79 <1 13 - - - - 88 <1 <1 - - - - 68 <1 29 2017 31 911 51 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - - 77 <1 23 - - - - >99 <1 <1 - - - - 55 <1 45 Pakistan 2000 138 523 33 31 4 24 40 1.68 -1.75 14 2 27 57 2.11 -2.39 66 9 20 6 0.64 -0.35 Pakistan 2000 - - - - <1 15 20 - - - - <1 12 4 - - - - <1 22 52 2017 197 016 36 60 10 20 10 50 13 21 16 77 6 18 <1 2017 - - - - 12 33 25 - - - - 16 42 5 - - - - 4 18 60 Palaos 2000 19 70 >99 <1 <1 <1 0.04 0.00 99 <1 1 <1 0.08 0.00 >99 <1 <1 <1 0.03 0.00 Palaos 2000 - - - - <1 48 51 - - - - <1 87 12 - - - - <1 32 68 2017 22 79 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - - <1 44 56 - - - - <1 88 12 - - - - <1 32 68 Panama 2000 3 030 62 61 8 23 8 1.31 -0.20 44 3 35 17 1.23 -0.28 71 11 16 2 1.22 -0.09 Panama 2000 - - - - 20 21 28 - - - - 31 13 3 - - - - 13 25 44 2017 4 099 67 83 6 6 4 65 8 15 13 92 5 2 <1 2017 - - - - 15 37 37 - - - - 32 37 4 - - - - 7 37 53 Papouasie-Nouvelle- Guinée 2000 5 572 13 21 4 62 13 -0.47 0.07 15 3 67 14 -0.44 0.12 58 9 27 5 -0.63 -0.27 Papouasie-Nouvelle-Guinée 2000 - - - 2 16 5 4 - - - <1 16 2 1 - - - 11 20 25 23 2017 8 251 13 13 2 70 14 8 1 74 17 48 8 44 <1 2017 - - - 2 7 5 4 - - - <1 7 2 1 - - - 11 8 25 23 Paraguay 2000 5 303 55 70 3 26 <1 1.14 -0.01 52 <1 46 1 1.81 -0.02 85 4 10 <1 0.53 0.00 Paraguay 2000 44 37 <1 6 28 32 13 36 34 <1 2 25 23 4 49 40 <1 10 29 40 20 2017 6 811 61 90 3 6 <1 83 2 14 <1 94 4 1 <1 2017 58 54 <1 4 42 43 9 66 66 <1 <1 58 27 <1 54 47 <1 7 31 53 14 Pays-Bas 2000 15 926 77 98 2 <1 <1 -0.02 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 98 3 <1 <1 0.00 0.00 Pays-Bas 2000 97 <1 <1 97 <1 1 99 97 1 1 95 <1 5 95 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 2017 17 036 91 98 2 <1 <1 >99 <1 <1 <1 98 3 <1 <1 2017 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 97 1 1 95 <1 5 95 97 <1 <1 97 <1 <1 >99 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 120 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Pérou 2000 25 915 73 64 7 11 18 0.60 -0.70 29 2 19 50 1.60 -1.83 77 9 7 7 0.14 -0.22 Pérou 2000 11 4 <1 7 4 12 56 - - - <1 7 21 3 13 3 <1 10 2 8 75 2017 32 165 78 74 11 8 7 56 5 20 19 80 13 5 3 2017 43 5 3 39 8 6 71 - - - 10 20 23 17 51 2 1 47 4 2 86 Philippines 2000 77 992 46 62 20 7 11 0.85 -0.35 53 20 11 16 1.26 -0.51 72 19 3 5 0.37 -0.15 Philippines 2000 42 40 <1 2 8 70 4 36 35 <1 <1 14 57 2 48 46 <1 3 <1 85 6 2017 104 918 47 77 15 3 5 75 13 5 7 78 17 2 3 2017 52 50 <1 2 12 75 4 50 48 <1 1 16 69 3 54 52 <1 2 7 83 6 Pologne 2000 38 550 62 88 <1 11 <1 0.66 0.00 77 <1 22 <1 1.30 0.00 94 1 5 <1 0.26 0.00 Pologne 2000 79 9 15 56 4 27 58 - - - - - - - - - - - - - - 2017 38 171 60 99 1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 2017 93 7 13 73 4 22 74 - - - - - - - - - - - - - - Polynésie française 2000 237 56 98 <1 <1 2 -0.09 - - - - - - - - - - - - - Polynésie française 2000 - - - - 2 77 20 - - - - - - - - - - - - - - 2017 283 62 97 <1 3 - - - - - - - - - 2017 - - - - <1 80 17 - - - - - - - - - - - - - - Porto Rico 2000 3 797 94 97 <1 3 <1 0.01 0.00 - - - - - - - - - - - - Porto Rico 2000 33 1 <1 31 3 - 94 - - - - - - - - - - - - - - 2017 3 663 94 97 <1 3 <1 - - - - - - - - 2017 33 1 <1 31 3 - 94 - - - - - - - - - - - - - - Portugal 2000 10 355 54 97 <1 2 <1 0.13 0.00 96 <1 4 <1 0.23 0.00 98 <1 1 <1 0.06 0.00 Portugal 2000 49 11 6 32 4 35 59 - - - 17 6 59 31 52 5 3 45 3 14 82 2017 10 330 65 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 85 10 10 64 6 30 64 - - - 31 9 59 31 93 5 5 82 4 14 82 Qatar 2000 592 96 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Qatar 2000 86 7 7 73 <1 27 73 - - - - - - - - - - - - - - 2017 2 639 99 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 96 2 2 92 <1 8 92 - - - - - - - - - - - - - - République arabe syrienne 2000 16 411 52 93 4 2 2 -0.08 - 88 5 3 4 0.15 - 96 3 <1 <1 -0.29 0.00 République arabe syrienne 2000 - - - - 19 6 71 - - - - 37 11 45 - - - - 2 1 96 2017 18 270 54 91 8 <1 - 91 8 1 - 91 8 <1 <1 2017 - - - - 21 6 72 - - - - 43 11 45 - - - - 2 1 96 République centrafricaine 2000 3 755 38 15 9 53 23 - - 8 4 53 35 - - 26 17 54 4 - - République centrafricaine 2000 - - - - 23 <1 <1 - - - - 12 <1 <1 - - - - 41 1 <1 2017 4 659 41 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - République de Corée 2000 47 386 80 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - République de Corée 2000 86 12 <1 73 <1 25 75 - - - - - - - - - - - - - - 2017 50 982 82 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 <1 <1 >99 <1 <1 >99 - - - - - - - - - - - - - - République de Moldova 2000 4 201 45 74 4 21 <1 0.12 0.01 62 3 35 <1 0.38 0.01 89 6 5 <1 -0.17 0.00 République de Moldova 2000 - - - 27 35 9 35 - - - 2 52 10 3 72 8 6 57 13 8 75 2017 4 051 43 76 11 13 <1 69 10 21 <1 86 12 2 <1 2017 - - - 27 45 9 33 - - - 3 65 10 3 78 9 9 60 18 8 73 République démocratique du Congo 2000 47 076 35 21 23 45 10 -0.06 0.11 20 17 49 14 -0.13 0.25 23 35 39 3 0.01 0.06 République démocratique du Congo 2000 - - - - 39 4 2 - - - - 37 <1 <1 - - - - 42 12 4 2017 81 340 44 20 20 47 12 18 12 52 19 23 31 42 4 2017 - - - - 35 5 <1 - - - - 29 <1 <1 - - - - 43 12 <1 République démocratique populaire lao 2000 5 329 22 28 1 9 62 2.72 -2.40 17 <1 9 73 2.71 -2.48 67 4 8 21 1.67 -1.17 République démocratique populaire lao 2000 22 21 <1 <1 22 7 <1 15 15 <1 <1 14 3 <1 46 44 <1 2 47 20 4 2017 6 858 34 74 3 2 21 64 3 3 31 95 3 <1 1 2017 58 58 <1 <1 57 19 1 56 55 <1 <1 56 10 <1 62 61 <1 <1 60 36 2 République dominicaine 2000 8 563 62 78 13 4 5 0.36 -0.14 71 13 6 10 0.14 -0.16 82 13 2 2 0.27 -0.03 République dominicaine 2000 - - - 6 39 22 29 - - - 2 60 14 10 - - - 9 27 27 41 2017 10 767 80 84 11 2 3 74 16 4 7 86 10 2 2 2017 - - - 5 16 57 22 - - - <1 39 46 5 - - - 6 10 60 27 République populaire démocratique de Corée 2000 22 929 59 - - - - - - - - - - - - - - - - - - République populaire démocratique de Corée 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 25 491 62 83 1 16 <1 72 <1 27 <1 90 2 8 <1 2017 - <1 - - 30 10 45 5 <1 <1 5 49 15 10 - 1 - - 18 6 67 République-Unie de Tanzanie 2000 34 178 22 4 2 84 10 1.51 0.12 3 <1 85 12 1.24 0.29 11 9 78 3 1.88 -0.05 République-Unie de Tanzanie 2000 4 3 <1 <1 5 <1 2 2 2 <1 <1 2 <1 <1 9 6 <1 3 13 <1 7 2017 57 310 33 30 17 41 12 24 6 54 17 43 40 16 2 2017 25 25 <1 <1 38 8 <1 22 22 <1 <1 27 3 <1 31 31 <1 <1 61 19 2 Réunion 2000 737 91 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Réunion 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 877 100 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 3 47 50 - - - - - - - - - - - - - - Roumanie 2000 22 128 53 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Roumanie 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 19 679 54 84 <1 15 <1 71 <1 28 <1 95 <1 5 <1 2017 77 16 14 46 32 2 51 - - - - - - - - - - - - - - Royaume-Uni de Grande- Bretagne et d’Irlande du Nord 2000 58 951 79 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Royaume-Uni de Grande-Bretagne et d’Irlande du Nord 2000 97 <1 <1 96 <1 3 96 92 4 4 84 <1 15 84 99 <1 <1 99 <1 <1 >99 2017 66 182 83 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 98 <1 <1 96 <1 3 97 92 4 4 84 <1 15 84 99 <1 <1 99 <1 <1 >99 Rwanda 2000 8 026 15 45 7 43 4 1.24 -0.13 42 5 48 5 1.61 -0.15 63 20 16 2 -0.67 0.00 Rwanda 2000 - - - - 51 <1 <1 - - - - 47 <1 <1 - - - - 74 6 3 2017 12 208 17 67 14 17 2 70 10 18 2 52 36 10 2 2017 - - - - 79 <1 1 - - - - 79 <1 <1 - - - - 81 2 6 Sahara occidental 2000 314 86 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Sahara occidental 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 553 87 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Sainte-Hélène 2000 5 40 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Sainte-Hélène 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 4 40 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - <1 48 52 - - - - - - - - - - - - - - Sainte-Lucie 2000 157 28 82 5 3 11 0.40 -0.59 81 6 2 11 0.57 -0.67 83 <1 7 9 -0.29 -0.30 Sainte-Lucie 2000 - - - - 52 27 6 - - - - 59 24 4 - - - - 35 37 12 2017 179 19 88 11 <1 <1 91 9 <1 <1 78 18 <1 4 2017 - - - - 13 82 5 - - - - 15 82 4 - - - - 3 82 11 Saint-Kitts-et-Nevis 2000 45 33 85 1 10 3 - - - - - - - - - - - - - - Saint-Kitts-et-Nevis 2000 - - - - 10 77 <1 - - - - - - - - - - - - - - 2017 55 31 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ANNEXE 4 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’ASSAINISSEMENT 121 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Pérou 2000 25 915 73 64 7 11 18 0.60 -0.70 29 2 19 50 1.60 -1.83 77 9 7 7 0.14 -0.22 Pérou 2000 11 4 <1 7 4 12 56 - - - <1 7 21 3 13 3 <1 10 2 8 75 2017 32 165 78 74 11 8 7 56 5 20 19 80 13 5 3 2017 43 5 3 39 8 6 71 - - - 10 20 23 17 51 2 1 47 4 2 86 Philippines 2000 77 992 46 62 20 7 11 0.85 -0.35 53 20 11 16 1.26 -0.51 72 19 3 5 0.37 -0.15 Philippines 2000 42 40 <1 2 8 70 4 36 35 <1 <1 14 57 2 48 46 <1 3 <1 85 6 2017 104 918 47 77 15 3 5 75 13 5 7 78 17 2 3 2017 52 50 <1 2 12 75 4 50 48 <1 1 16 69 3 54 52 <1 2 7 83 6 Pologne 2000 38 550 62 88 <1 11 <1 0.66 0.00 77 <1 22 <1 1.30 0.00 94 1 5 <1 0.26 0.00 Pologne 2000 79 9 15 56 4 27 58 - - - - - - - - - - - - - - 2017 38 171 60 99 1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 2017 93 7 13 73 4 22 74 - - - - - - - - - - - - - - Polynésie française 2000 237 56 98 <1 <1 2 -0.09 - - - - - - - - - - - - - Polynésie française 2000 - - - - 2 77 20 - - - - - - - - - - - - - - 2017 283 62 97 <1 3 - - - - - - - - - 2017 - - - - <1 80 17 - - - - - - - - - - - - - - Porto Rico 2000 3 797 94 97 <1 3 <1 0.01 0.00 - - - - - - - - - - - - Porto Rico 2000 33 1 <1 31 3 - 94 - - - - - - - - - - - - - - 2017 3 663 94 97 <1 3 <1 - - - - - - - - 2017 33 1 <1 31 3 - 94 - - - - - - - - - - - - - - Portugal 2000 10 355 54 97 <1 2 <1 0.13 0.00 96 <1 4 <1 0.23 0.00 98 <1 1 <1 0.06 0.00 Portugal 2000 49 11 6 32 4 35 59 - - - 17 6 59 31 52 5 3 45 3 14 82 2017 10 330 65 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 85 10 10 64 6 30 64 - - - 31 9 59 31 93 5 5 82 4 14 82 Qatar 2000 592 96 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Qatar 2000 86 7 7 73 <1 27 73 - - - - - - - - - - - - - - 2017 2 639 99 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 96 2 2 92 <1 8 92 - - - - - - - - - - - - - - République arabe syrienne 2000 16 411 52 93 4 2 2 -0.08 - 88 5 3 4 0.15 - 96 3 <1 <1 -0.29 0.00 République arabe syrienne 2000 - - - - 19 6 71 - - - - 37 11 45 - - - - 2 1 96 2017 18 270 54 91 8 <1 - 91 8 1 - 91 8 <1 <1 2017 - - - - 21 6 72 - - - - 43 11 45 - - - - 2 1 96 République centrafricaine 2000 3 755 38 15 9 53 23 - - 8 4 53 35 - - 26 17 54 4 - - République centrafricaine 2000 - - - - 23 <1 <1 - - - - 12 <1 <1 - - - - 41 1 <1 2017 4 659 41 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - République de Corée 2000 47 386 80 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - République de Corée 2000 86 12 <1 73 <1 25 75 - - - - - - - - - - - - - - 2017 50 982 82 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 >99 <1 <1 >99 <1 <1 >99 - - - - - - - - - - - - - - République de Moldova 2000 4 201 45 74 4 21 <1 0.12 0.01 62 3 35 <1 0.38 0.01 89 6 5 <1 -0.17 0.00 République de Moldova 2000 - - - 27 35 9 35 - - - 2 52 10 3 72 8 6 57 13 8 75 2017 4 051 43 76 11 13 <1 69 10 21 <1 86 12 2 <1 2017 - - - 27 45 9 33 - - - 3 65 10 3 78 9 9 60 18 8 73 République démocratique du Congo 2000 47 076 35 21 23 45 10 -0.06 0.11 20 17 49 14 -0.13 0.25 23 35 39 3 0.01 0.06 République démocratique du Congo 2000 - - - - 39 4 2 - - - - 37 <1 <1 - - - - 42 12 4 2017 81 340 44 20 20 47 12 18 12 52 19 23 31 42 4 2017 - - - - 35 5 <1 - - - - 29 <1 <1 - - - - 43 12 <1 République démocratique populaire lao 2000 5 329 22 28 1 9 62 2.72 -2.40 17 <1 9 73 2.71 -2.48 67 4 8 21 1.67 -1.17 République démocratique populaire lao 2000 22 21 <1 <1 22 7 <1 15 15 <1 <1 14 3 <1 46 44 <1 2 47 20 4 2017 6 858 34 74 3 2 21 64 3 3 31 95 3 <1 1 2017 58 58 <1 <1 57 19 1 56 55 <1 <1 56 10 <1 62 61 <1 <1 60 36 2 République dominicaine 2000 8 563 62 78 13 4 5 0.36 -0.14 71 13 6 10 0.14 -0.16 82 13 2 2 0.27 -0.03 République dominicaine 2000 - - - 6 39 22 29 - - - 2 60 14 10 - - - 9 27 27 41 2017 10 767 80 84 11 2 3 74 16 4 7 86 10 2 2 2017 - - - 5 16 57 22 - - - <1 39 46 5 - - - 6 10 60 27 République populaire démocratique de Corée 2000 22 929 59 - - - - - - - - - - - - - - - - - - République populaire démocratique de Corée 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 25 491 62 83 1 16 <1 72 <1 27 <1 90 2 8 <1 2017 - <1 - - 30 10 45 5 <1 <1 5 49 15 10 - 1 - - 18 6 67 République-Unie de Tanzanie 2000 34 178 22 4 2 84 10 1.51 0.12 3 <1 85 12 1.24 0.29 11 9 78 3 1.88 -0.05 République-Unie de Tanzanie 2000 4 3 <1 <1 5 <1 2 2 2 <1 <1 2 <1 <1 9 6 <1 3 13 <1 7 2017 57 310 33 30 17 41 12 24 6 54 17 43 40 16 2 2017 25 25 <1 <1 38 8 <1 22 22 <1 <1 27 3 <1 31 31 <1 <1 61 19 2 Réunion 2000 737 91 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Réunion 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 877 100 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 3 47 50 - - - - - - - - - - - - - - Roumanie 2000 22 128 53 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Roumanie 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 19 679 54 84 <1 15 <1 71 <1 28 <1 95 <1 5 <1 2017 77 16 14 46 32 2 51 - - - - - - - - - - - - - - Royaume-Uni de Grande- Bretagne et d’Irlande du Nord 2000 58 951 79 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Royaume-Uni de Grande-Bretagne et d’Irlande du Nord 2000 97 <1 <1 96 <1 3 96 92 4 4 84 <1 15 84 99 <1 <1 99 <1 <1 >99 2017 66 182 83 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 98 <1 <1 96 <1 3 97 92 4 4 84 <1 15 84 99 <1 <1 99 <1 <1 >99 Rwanda 2000 8 026 15 45 7 43 4 1.24 -0.13 42 5 48 5 1.61 -0.15 63 20 16 2 -0.67 0.00 Rwanda 2000 - - - - 51 <1 <1 - - - - 47 <1 <1 - - - - 74 6 3 2017 12 208 17 67 14 17 2 70 10 18 2 52 36 10 2 2017 - - - - 79 <1 1 - - - - 79 <1 <1 - - - - 81 2 6 Sahara occidental 2000 314 86 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Sahara occidental 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 553 87 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Sainte-Hélène 2000 5 40 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Sainte-Hélène 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 4 40 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - <1 48 52 - - - - - - - - - - - - - - Sainte-Lucie 2000 157 28 82 5 3 11 0.40 -0.59 81 6 2 11 0.57 -0.67 83 <1 7 9 -0.29 -0.30 Sainte-Lucie 2000 - - - - 52 27 6 - - - - 59 24 4 - - - - 35 37 12 2017 179 19 88 11 <1 <1 91 9 <1 <1 78 18 <1 4 2017 - - - - 13 82 5 - - - - 15 82 4 - - - - 3 82 11 Saint-Kitts-et-Nevis 2000 45 33 85 1 10 3 - - - - - - - - - - - - - - Saint-Kitts-et-Nevis 2000 - - - - 10 77 <1 - - - - - - - - - - - - - - 2017 55 31 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 122 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Saint-Marin 2000 27 93 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Saint-Marin 2000 77 4 3 70 <1 15 85 - - - - - - - - - - - - - - 2017 33 97 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 77 4 3 70 <1 15 85 - - - - - - - - - - - - - - Saint-Martin (partie néerlandaise) 2000 32 100 98 <1 1 <1 0.02 -0.02 - - - - - - - - - - - - Saint-Martin (partie néerlandaise) 2000 - - - - 41 43 15 - - - - - - - - - - - - - - 2017 40 100 99 <1 1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 47 43 9 - - - - - - - - - - - - - - Saint-Pierre-et-Miquelon 2000 6 89 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Pierre-et-Miquelon 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 6 90 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Siège 2000 1 100 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Siège 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 100 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Vincent-et-les Grenadines 2000 108 45 71 2 24 3 0.96 0.04 - - - - - - - - - - - - Saint-Vincent-et-les Grenadines 2000 - - - - 21 49 3 - - - - - - - - - - - - - - 2017 110 52 87 3 6 3 - - - - - - - - 2017 - - - - 16 67 7 - - - - - - - - - - - - - - Samoa 2000 175 22 98 <1 2 <1 0.04 0.00 97 <1 3 <1 0.06 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.04 0.01 Samoa 2000 49 49 <1 <1 14 83 <1 52 52 <1 <1 15 82 <1 41 40 <1 <1 10 88 <1 2017 196 18 98 <1 2 <1 98 <1 2 <1 98 <1 1 <1 2017 48 48 <1 <1 10 88 <1 51 51 <1 <1 12 86 <1 38 37 <1 <1 3 95 <1 Samoa américaines 2000 58 89 65 34 <1 - -0.61 - - - - - - - - - - - - - Samoa américaines 2000 - - - 18 25 43 32 - - - - - - - - - - - - - - 2017 56 87 54 45 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - 23 11 39 49 - - - - - - - - - - - - - - Sao Tomé-et-Principe 2000 139 53 20 4 5 71 1.33 -1.36 14 4 4 78 1.02 -0.91 26 4 6 65 1.26 -1.34 Sao Tomé-et-Principe 2000 - - - - 5 15 4 - - - - 5 9 4 - - - - 5 20 4 2017 204 72 43 6 4 47 31 4 2 62 48 7 4 42 2017 - - - - 31 3 15 - - - - 26 <1 8 - - - - 33 4 17 Sénégal 2000 9 884 40 39 10 27 24 0.74 -0.60 23 6 34 38 1.00 -0.80 63 17 17 4 0.11 -0.10 Sénégal 2000 14 12 <1 2 20 21 9 13 13 <1 <1 19 8 2 16 11 <1 5 21 40 19 2017 15 851 47 51 17 18 14 40 9 27 24 65 26 7 2 2017 21 19 <1 2 27 33 8 21 21 <1 <1 28 20 <1 22 18 <1 4 27 47 17 Serbie 2000 9 488 53 95 3 2 <1 0.13 0.00 94 3 3 <1 0.04 0.01 96 3 <1 <1 0.20 -0.01 Serbie 2000 29 17 3 9 24 22 52 - - - 3 51 32 15 19 3 <1 15 <1 14 85 2017 8 791 56 98 <1 2 <1 95 <1 5 <1 >99 <1 <1 <1 2017 25 11 2 11 2 40 56 - - - 4 <1 75 20 23 5 1 17 4 12 83 Seychelles 2000 81 50 94 <1 4 1 0.34 -0.08 - - - - - - - - - - - - Seychelles 2000 - - - - 2 84 8 - - - - - - - - - - - - - - 2017 95 56 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - <1 82 17 - - - - - - - - - - - - - - Sierra Leone 2000 4 564 36 10 24 40 26 0.32 -0.51 5 14 44 37 0.23 -0.68 20 41 32 6 0.31 -0.01 Sierra Leone 2000 9 9 <1 <1 31 3 <1 5 4 <1 <1 18 <1 <1 16 16 <1 <1 53 7 2 2017 7 557 42 16 34 33 18 9 23 42 26 26 49 20 6 2017 13 13 <1 <1 44 5 <1 8 8 <1 <1 31 <1 <1 20 20 <1 <1 62 11 1 Singapour 2000 3 914 100 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Singapour 2000 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 - - - - - - - >99 <1 <1 >99 <1 - >99 2017 5 709 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 - - - - - - - >99 <1 <1 >99 <1 - >99 Slovaquie 2000 5 399 56 98 2 <1 <1 0.00 0.00 97 3 <1 <1 0.01 0.00 99 1 <1 <1 0.00 0.00 Slovaquie 2000 84 8 8 68 4 26 70 77 12 12 53 5 39 55 90 5 5 79 3 16 82 2017 5 448 54 98 2 <1 <1 97 3 <1 <1 99 1 <1 <1 2017 83 8 8 66 4 27 69 76 12 12 52 6 39 55 88 5 5 78 3 16 82 Slovénie 2000 1 988 51 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Slovénie 2000 74 11 10 53 1 41 58 - - - - - - - - - - - - - - 2017 2 080 54 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 83 15 14 54 13 32 55 - - - - - - - - - - - - - - Somalie 2000 9 011 33 20 14 8 59 1.10 -1.84 7 7 4 82 0.76 -1.96 45 27 16 12 0.96 -0.66 Somalie 2000 - - - - 26 <1 7 - - - - 14 <1 <1 - - - - 51 <1 20 2017 14 743 44 38 15 19 28 20 7 24 49 61 25 13 1 2017 - - - - 38 4 11 - - - - 24 1 2 - - - - 57 8 22 Soudan 2000 27 251 32 21 5 23 51 0.94 -1.57 11 3 22 64 0.78 -1.63 40 10 26 24 1.16 -1.31 Soudan 2000 - - - - 24 1 <1 - - - - 14 <1 <1 - - - - 46 4 <1 2017 40 533 34 37 8 31 24 24 6 33 36 60 12 26 2 2017 - - - - 38 6 1 - - - - 30 <1 <1 - - - - 53 16 3 Soudan du Sud 2000 6 701 17 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Soudan du Sud 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 12 576 19 11 8 18 63 5 6 14 75 37 17 33 12 2017 - - - - 15 4 <1 - - - - 11 <1 <1 - - - - 33 21 <1 Sri Lanka 2000 18 782 18 85 3 12 - 0.66 - 85 2 14 - 0.67 - 85 11 5 - 0.60 - Sri Lanka 2000 - - - - 80 6 2 - - - - 81 5 <1 - - - - 75 12 9 2017 20 877 18 96 3 <1 <1 96 3 <1 <1 95 2 3 <1 2017 - - - - 93 2 4 - - - - 96 1 2 - - - - 80 4 13 Suède 2000 8 882 84 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Suède 2000 92 5 5 83 3 14 84 87 7 7 73 2 25 73 93 4 4 85 3 12 86 2017 9 911 87 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 93 4 4 86 2 12 86 88 6 6 75 <1 24 75 94 4 4 87 2 10 88 Suisse 2000 7 167 73 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Suisse 2000 98 1 1 96 <1 4 96 98 <1 <1 96 <1 3 97 98 1 1 96 <1 4 96 2017 8 476 74 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 <1 <1 98 1 <1 98 99 3 3 93 4 3 93 >99 <1 <1 >99 <1 <1 >99 Suriname 2000 472 66 79 10 3 8 0.31 -0.33 59 11 5 25 0.92 -1.03 89 9 2 <1 0.01 0.02 Suriname 2000 - - - - 22 66 <1 - - - - 38 31 <1 - - - - 14 84 <1 2017 563 66 84 11 2 3 75 13 4 8 89 9 1 <1 2017 - - - - 4 89 1 - - - - 10 77 <1 - - - - 1 96 2 Tadjikistan 2000 6 216 27 90 3 6 1 0.43 -0.08 89 3 7 2 0.54 -0.09 93 5 2 <1 0.13 -0.05 Tadjikistan 2000 - - - - 78 1 14 - - - - 88 <1 3 - - - - 51 2 44 2017 8 921 27 97 2 <1 <1 98 2 <1 <1 95 5 <1 <1 2017 - - - - 85 <1 15 - - - - >99 <1 <1 - - - - 46 <1 54 Tchad 2000 8 343 22 12 3 15 71 -0.19 -0.22 8 <1 7 85 -0.34 -0.19 26 13 43 18 0.27 -0.11 Tchad 2000 - - - - 14 <1 <1 - - - - 8 <1 <1 - - - - 36 <1 3 2017 14 900 23 8 7 18 67 2 1 15 82 30 26 27 16 2017 - - - - 14 1 <1 - - - - 3 <1 <1 - - - - 50 5 2 ANNEXE 4 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’ASSAINISSEMENT 123 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Saint-Marin 2000 27 93 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Saint-Marin 2000 77 4 3 70 <1 15 85 - - - - - - - - - - - - - - 2017 33 97 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 77 4 3 70 <1 15 85 - - - - - - - - - - - - - - Saint-Martin (partie néerlandaise) 2000 32 100 98 <1 1 <1 0.02 -0.02 - - - - - - - - - - - - Saint-Martin (partie néerlandaise) 2000 - - - - 41 43 15 - - - - - - - - - - - - - - 2017 40 100 99 <1 1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 47 43 9 - - - - - - - - - - - - - - Saint-Pierre-et-Miquelon 2000 6 89 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Pierre-et-Miquelon 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 6 90 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Siège 2000 1 100 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Siège 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 100 - - - - - - - - - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Saint-Vincent-et-les Grenadines 2000 108 45 71 2 24 3 0.96 0.04 - - - - - - - - - - - - Saint-Vincent-et-les Grenadines 2000 - - - - 21 49 3 - - - - - - - - - - - - - - 2017 110 52 87 3 6 3 - - - - - - - - 2017 - - - - 16 67 7 - - - - - - - - - - - - - - Samoa 2000 175 22 98 <1 2 <1 0.04 0.00 97 <1 3 <1 0.06 0.00 >99 <1 <1 <1 -0.04 0.01 Samoa 2000 49 49 <1 <1 14 83 <1 52 52 <1 <1 15 82 <1 41 40 <1 <1 10 88 <1 2017 196 18 98 <1 2 <1 98 <1 2 <1 98 <1 1 <1 2017 48 48 <1 <1 10 88 <1 51 51 <1 <1 12 86 <1 38 37 <1 <1 3 95 <1 Samoa américaines 2000 58 89 65 34 <1 - -0.61 - - - - - - - - - - - - - Samoa américaines 2000 - - - 18 25 43 32 - - - - - - - - - - - - - - 2017 56 87 54 45 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - 23 11 39 49 - - - - - - - - - - - - - - Sao Tomé-et-Principe 2000 139 53 20 4 5 71 1.33 -1.36 14 4 4 78 1.02 -0.91 26 4 6 65 1.26 -1.34 Sao Tomé-et-Principe 2000 - - - - 5 15 4 - - - - 5 9 4 - - - - 5 20 4 2017 204 72 43 6 4 47 31 4 2 62 48 7 4 42 2017 - - - - 31 3 15 - - - - 26 <1 8 - - - - 33 4 17 Sénégal 2000 9 884 40 39 10 27 24 0.74 -0.60 23 6 34 38 1.00 -0.80 63 17 17 4 0.11 -0.10 Sénégal 2000 14 12 <1 2 20 21 9 13 13 <1 <1 19 8 2 16 11 <1 5 21 40 19 2017 15 851 47 51 17 18 14 40 9 27 24 65 26 7 2 2017 21 19 <1 2 27 33 8 21 21 <1 <1 28 20 <1 22 18 <1 4 27 47 17 Serbie 2000 9 488 53 95 3 2 <1 0.13 0.00 94 3 3 <1 0.04 0.01 96 3 <1 <1 0.20 -0.01 Serbie 2000 29 17 3 9 24 22 52 - - - 3 51 32 15 19 3 <1 15 <1 14 85 2017 8 791 56 98 <1 2 <1 95 <1 5 <1 >99 <1 <1 <1 2017 25 11 2 11 2 40 56 - - - 4 <1 75 20 23 5 1 17 4 12 83 Seychelles 2000 81 50 94 <1 4 1 0.34 -0.08 - - - - - - - - - - - - Seychelles 2000 - - - - 2 84 8 - - - - - - - - - - - - - - 2017 95 56 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - <1 82 17 - - - - - - - - - - - - - - Sierra Leone 2000 4 564 36 10 24 40 26 0.32 -0.51 5 14 44 37 0.23 -0.68 20 41 32 6 0.31 -0.01 Sierra Leone 2000 9 9 <1 <1 31 3 <1 5 4 <1 <1 18 <1 <1 16 16 <1 <1 53 7 2 2017 7 557 42 16 34 33 18 9 23 42 26 26 49 20 6 2017 13 13 <1 <1 44 5 <1 8 8 <1 <1 31 <1 <1 20 20 <1 <1 62 11 1 Singapour 2000 3 914 100 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Singapour 2000 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 - - - - - - - >99 <1 <1 >99 <1 - >99 2017 5 709 100 >99 <1 <1 <1 - - - - >99 <1 <1 <1 2017 >99 <1 <1 >99 <1 - >99 - - - - - - - >99 <1 <1 >99 <1 - >99 Slovaquie 2000 5 399 56 98 2 <1 <1 0.00 0.00 97 3 <1 <1 0.01 0.00 99 1 <1 <1 0.00 0.00 Slovaquie 2000 84 8 8 68 4 26 70 77 12 12 53 5 39 55 90 5 5 79 3 16 82 2017 5 448 54 98 2 <1 <1 97 3 <1 <1 99 1 <1 <1 2017 83 8 8 66 4 27 69 76 12 12 52 6 39 55 88 5 5 78 3 16 82 Slovénie 2000 1 988 51 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Slovénie 2000 74 11 10 53 1 41 58 - - - - - - - - - - - - - - 2017 2 080 54 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 83 15 14 54 13 32 55 - - - - - - - - - - - - - - Somalie 2000 9 011 33 20 14 8 59 1.10 -1.84 7 7 4 82 0.76 -1.96 45 27 16 12 0.96 -0.66 Somalie 2000 - - - - 26 <1 7 - - - - 14 <1 <1 - - - - 51 <1 20 2017 14 743 44 38 15 19 28 20 7 24 49 61 25 13 1 2017 - - - - 38 4 11 - - - - 24 1 2 - - - - 57 8 22 Soudan 2000 27 251 32 21 5 23 51 0.94 -1.57 11 3 22 64 0.78 -1.63 40 10 26 24 1.16 -1.31 Soudan 2000 - - - - 24 1 <1 - - - - 14 <1 <1 - - - - 46 4 <1 2017 40 533 34 37 8 31 24 24 6 33 36 60 12 26 2 2017 - - - - 38 6 1 - - - - 30 <1 <1 - - - - 53 16 3 Soudan du Sud 2000 6 701 17 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Soudan du Sud 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 12 576 19 11 8 18 63 5 6 14 75 37 17 33 12 2017 - - - - 15 4 <1 - - - - 11 <1 <1 - - - - 33 21 <1 Sri Lanka 2000 18 782 18 85 3 12 - 0.66 - 85 2 14 - 0.67 - 85 11 5 - 0.60 - Sri Lanka 2000 - - - - 80 6 2 - - - - 81 5 <1 - - - - 75 12 9 2017 20 877 18 96 3 <1 <1 96 3 <1 <1 95 2 3 <1 2017 - - - - 93 2 4 - - - - 96 1 2 - - - - 80 4 13 Suède 2000 8 882 84 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Suède 2000 92 5 5 83 3 14 84 87 7 7 73 2 25 73 93 4 4 85 3 12 86 2017 9 911 87 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 93 4 4 86 2 12 86 88 6 6 75 <1 24 75 94 4 4 87 2 10 88 Suisse 2000 7 167 73 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Suisse 2000 98 1 1 96 <1 4 96 98 <1 <1 96 <1 3 97 98 1 1 96 <1 4 96 2017 8 476 74 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 >99 <1 <1 98 1 <1 98 99 3 3 93 4 3 93 >99 <1 <1 >99 <1 <1 >99 Suriname 2000 472 66 79 10 3 8 0.31 -0.33 59 11 5 25 0.92 -1.03 89 9 2 <1 0.01 0.02 Suriname 2000 - - - - 22 66 <1 - - - - 38 31 <1 - - - - 14 84 <1 2017 563 66 84 11 2 3 75 13 4 8 89 9 1 <1 2017 - - - - 4 89 1 - - - - 10 77 <1 - - - - 1 96 2 Tadjikistan 2000 6 216 27 90 3 6 1 0.43 -0.08 89 3 7 2 0.54 -0.09 93 5 2 <1 0.13 -0.05 Tadjikistan 2000 - - - - 78 1 14 - - - - 88 <1 3 - - - - 51 2 44 2017 8 921 27 97 2 <1 <1 98 2 <1 <1 95 5 <1 <1 2017 - - - - 85 <1 15 - - - - >99 <1 <1 - - - - 46 <1 54 Tchad 2000 8 343 22 12 3 15 71 -0.19 -0.22 8 <1 7 85 -0.34 -0.19 26 13 43 18 0.27 -0.11 Tchad 2000 - - - - 14 <1 <1 - - - - 8 <1 <1 - - - - 36 <1 3 2017 14 900 23 8 7 18 67 2 1 15 82 30 26 27 16 2017 - - - - 14 1 <1 - - - - 3 <1 <1 - - - - 50 5 2 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 124 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Tchéquie 2000 10 290 74 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Tchéquie 2000 84 3 3 78 1 9 89 76 9 8 60 3 29 68 86 1 <1 84 <1 3 97 2017 10 618 74 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 94 3 3 88 1 9 89 85 9 9 68 3 29 68 98 1 1 96 <1 3 97 Thaïlande 2000 62 958 31 92 6 <1 1 0.40 -0.08 93 4 <1 2 0.30 -0.11 89 10 <1 <1 0.59 -0.01 Thaïlande 2000 - - - - 4 92 2 - - - - 3 93 2 - - - - 5 91 3 2017 69 038 49 99 1 <1 <1 98 2 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - - 2 89 9 - - - - 3 91 5 - - - - <1 87 12 Timor-Leste 2000 872 24 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Timor-Leste 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 296 30 54 9 18 20 44 7 22 28 76 15 9 <1 2017 - - - - 35 17 11 - - - - 32 10 8 - - - - 40 33 18 Togo 2000 4 970 33 10 19 13 59 0.36 -0.64 3 7 14 76 0.26 -0.20 24 41 10 24 0.25 -0.65 Togo 2000 - - - - 23 6 <1 - - - - 10 <1 <1 - - - - 48 17 <1 2017 7 798 41 16 26 10 48 7 9 12 72 29 52 7 13 2017 - - - - 23 19 <1 - - - - 13 3 <1 - - - - 38 41 <1 Tokélaou 2000 2 0 77 4 19 - 1.17 - 77 4 19 - 1.17 - - - - - - - Tokélaou 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 0 97 3 <1 <1 97 3 <1 <1 - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Tonga 2000 98 23 89 <1 10 <1 0.28 -0.02 86 <1 13 <1 0.40 -0.02 99 <1 <1 <1 -0.13 0.00 Tonga 2000 - - - - 9 81 <1 - - - - 9 78 <1 - - - - 9 91 <1 2017 108 23 93 1 6 <1 92 1 6 <1 97 <1 3 <1 2017 - - - - 14 81 <1 - - - - 16 78 <1 - - - - 7 91 <1 Trinité-et-Tobago 2000 1 268 56 90 8 2 <1 0.20 -0.02 - - - - - - - - - - - - Trinité-et-Tobago 2000 - - - - 26 48 25 - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 369 53 93 6 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 6 73 20 - - - - - - - - - - - - - - Tunisie 2000 9 699 63 77 7 5 11 0.81 -0.63 48 15 8 28 1.94 -1.67 94 3 3 <1 0.10 -0.03 Tunisie 2000 59 10 9 42 9 27 49 - - - 3 23 36 5 74 5 5 64 <1 22 74 2017 11 532 69 91 5 4 <1 81 11 8 <1 95 2 2 <1 2017 78 13 12 55 14 25 57 - - - 7 30 54 8 88 6 6 76 6 12 79 Turkménistan 2000 4 516 46 93 5 1 <1 0.35 -0.03 96 2 2 <1 0.22 -0.05 89 10 <1 <1 0.51 -0.02 Turkménistan 2000 - - - - 75 1 22 - - - - 97 <1 <1 - - - - 49 2 48 2017 5 758 51 99 1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 2017 - - - - 70 1 29 - - - - 97 2 2 - - - - 45 <1 54 Turquie 2000 63 240 65 82 2 16 <1 0.90 -0.01 69 3 27 1 1.21 0.01 89 2 9 <1 0.64 -0.01 Turquie 2000 53 3 2 47 <1 14 70 - - - 22 <1 39 33 61 <1 <1 61 <1 <1 90 2017 80 745 75 97 <1 2 <1 90 2 7 1 >99 <1 <1 <1 2017 65 4 3 59 1 13 83 - - - 30 5 43 44 70 <1 <1 68 <1 3 97 Tuvalu 2000 9 46 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Tuvalu 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 11 62 84 7 1 7 86 5 <1 9 83 9 2 6 2017 6 6 <1 <1 10 8 74 10 10 <1 <1 13 15 63 4 4 <1 <1 7 4 81 Ukraine 2000 48 840 67 94 3 3 <1 0.11 0.00 89 4 7 <1 0.28 -0.01 97 2 <1 <1 0.02 0.00 Ukraine 2000 42 16 6 21 32 3 62 - - - 6 73 3 17 37 6 2 28 11 4 84 2017 44 223 69 96 2 2 <1 94 3 4 <1 97 2 <1 <1 2017 68 23 14 31 46 <1 51 - - - 2 91 3 3 66 13 8 44 27 <1 73 Uruguay 2000 3 321 92 94 3 1 2 0.16 -0.07 85 3 8 5 0.73 -0.28 95 3 <1 1 0.11 -0.05 Uruguay 2000 - - - - <1 41 56 - - - - <1 86 1 - - - - <1 37 60 2017 3 457 95 97 2 <1 <1 97 1 2 <1 97 2 <1 <1 2017 - - - - 4 35 60 - - - - 10 86 2 - - - - 3 33 63 Vanuatu 2000 185 22 62 10 26 2 -1.63 -0.11 60 5 32 3 -1.82 -0.14 67 27 6 <1 -1.13 0.01 Vanuatu 2000 - - - - 44 18 9 - - - - 54 3 8 - - - - 10 70 14 2017 276 25 34 35 31 <1 29 32 39 <1 48 43 8 <1 2017 - - - - 36 20 12 - - - - 46 3 11 - - - - 6 70 15 Venezuela (République bolivarienne du) 2000 24 488 88 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Venezuela (République bolivarienne du) 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 31 977 88 94 <1 3 3 - - - - - - - - 2017 24 <1 <1 23 <1 4 90 - - - - - - - - - - - - - - Viet Nam 2000 80 286 24 52 3 27 18 1.83 -0.87 43 3 32 22 2.02 -1.05 81 5 9 5 0.80 -0.22 Viet Nam 2000 - - - - 35 19 1 - - - - 37 8 <1 - - - - 27 55 3 2017 95 541 35 84 4 10 3 78 4 14 4 94 3 2 1 2017 - - - - 16 71 <1 - - - - 24 57 <1 - - - - <1 95 2 Yémen 2000 17 875 26 42 2 26 30 1.00 -0.60 27 2 32 39 0.96 -0.52 86 1 9 5 0.12 -0.21 Yémen 2000 - - - 7 28 7 9 - - - <1 26 3 <1 67 22 18 27 35 19 33 2017 28 250 36 59 5 16 20 43 6 22 30 88 5 6 1 2017 - - - 20 9 26 29 - - - <1 11 30 7 67 7 6 54 5 19 69 Zambie 2000 10 531 35 24 12 40 25 0.16 -0.31 12 6 46 36 0.42 -0.25 46 24 28 3 -0.57 -0.01 Zambie 2000 - - - - 21 1 13 - - - - 16 <1 1 - - - - 30 3 36 2017 17 094 43 26 18 37 19 19 6 43 32 36 33 28 3 2017 - - - - 29 6 9 - - - - 24 <1 <1 - - - - 36 13 21 Zimbabwe 2000 12 222 34 46 19 5 30 -0.57 -0.31 36 14 6 44 -0.28 -0.41 65 30 2 4 -1.11 -0.21 Zimbabwe 2000 - - - 7 34 <1 31 - - - <1 46 <1 4 23 4 1 18 10 1 83 2017 16 530 32 36 28 11 25 31 18 14 37 46 50 4 <1 2017 - - - 4 34 5 26 - - - <1 45 2 2 16 3 1 12 9 12 76 ANNEXE 4 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’ASSAINISSEMENT 125 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d’ ég ou ts Tchéquie 2000 10 290 74 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 Tchéquie 2000 84 3 3 78 1 9 89 76 9 8 60 3 29 68 86 1 <1 84 <1 3 97 2017 10 618 74 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 94 3 3 88 1 9 89 85 9 9 68 3 29 68 98 1 1 96 <1 3 97 Thaïlande 2000 62 958 31 92 6 <1 1 0.40 -0.08 93 4 <1 2 0.30 -0.11 89 10 <1 <1 0.59 -0.01 Thaïlande 2000 - - - - 4 92 2 - - - - 3 93 2 - - - - 5 91 3 2017 69 038 49 99 1 <1 <1 98 2 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - - - - 2 89 9 - - - - 3 91 5 - - - - <1 87 12 Timor-Leste 2000 872 24 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Timor-Leste 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 296 30 54 9 18 20 44 7 22 28 76 15 9 <1 2017 - - - - 35 17 11 - - - - 32 10 8 - - - - 40 33 18 Togo 2000 4 970 33 10 19 13 59 0.36 -0.64 3 7 14 76 0.26 -0.20 24 41 10 24 0.25 -0.65 Togo 2000 - - - - 23 6 <1 - - - - 10 <1 <1 - - - - 48 17 <1 2017 7 798 41 16 26 10 48 7 9 12 72 29 52 7 13 2017 - - - - 23 19 <1 - - - - 13 3 <1 - - - - 38 41 <1 Tokélaou 2000 2 0 77 4 19 - 1.17 - 77 4 19 - 1.17 - - - - - - - Tokélaou 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 0 97 3 <1 <1 97 3 <1 <1 - - - - 2017 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Tonga 2000 98 23 89 <1 10 <1 0.28 -0.02 86 <1 13 <1 0.40 -0.02 99 <1 <1 <1 -0.13 0.00 Tonga 2000 - - - - 9 81 <1 - - - - 9 78 <1 - - - - 9 91 <1 2017 108 23 93 1 6 <1 92 1 6 <1 97 <1 3 <1 2017 - - - - 14 81 <1 - - - - 16 78 <1 - - - - 7 91 <1 Trinité-et-Tobago 2000 1 268 56 90 8 2 <1 0.20 -0.02 - - - - - - - - - - - - Trinité-et-Tobago 2000 - - - - 26 48 25 - - - - - - - - - - - - - - 2017 1 369 53 93 6 <1 <1 - - - - - - - - 2017 - - - - 6 73 20 - - - - - - - - - - - - - - Tunisie 2000 9 699 63 77 7 5 11 0.81 -0.63 48 15 8 28 1.94 -1.67 94 3 3 <1 0.10 -0.03 Tunisie 2000 59 10 9 42 9 27 49 - - - 3 23 36 5 74 5 5 64 <1 22 74 2017 11 532 69 91 5 4 <1 81 11 8 <1 95 2 2 <1 2017 78 13 12 55 14 25 57 - - - 7 30 54 8 88 6 6 76 6 12 79 Turkménistan 2000 4 516 46 93 5 1 <1 0.35 -0.03 96 2 2 <1 0.22 -0.05 89 10 <1 <1 0.51 -0.02 Turkménistan 2000 - - - - 75 1 22 - - - - 97 <1 <1 - - - - 49 2 48 2017 5 758 51 99 1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 2017 - - - - 70 1 29 - - - - 97 2 2 - - - - 45 <1 54 Turquie 2000 63 240 65 82 2 16 <1 0.90 -0.01 69 3 27 1 1.21 0.01 89 2 9 <1 0.64 -0.01 Turquie 2000 53 3 2 47 <1 14 70 - - - 22 <1 39 33 61 <1 <1 61 <1 <1 90 2017 80 745 75 97 <1 2 <1 90 2 7 1 >99 <1 <1 <1 2017 65 4 3 59 1 13 83 - - - 30 5 43 44 70 <1 <1 68 <1 3 97 Tuvalu 2000 9 46 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Tuvalu 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 11 62 84 7 1 7 86 5 <1 9 83 9 2 6 2017 6 6 <1 <1 10 8 74 10 10 <1 <1 13 15 63 4 4 <1 <1 7 4 81 Ukraine 2000 48 840 67 94 3 3 <1 0.11 0.00 89 4 7 <1 0.28 -0.01 97 2 <1 <1 0.02 0.00 Ukraine 2000 42 16 6 21 32 3 62 - - - 6 73 3 17 37 6 2 28 11 4 84 2017 44 223 69 96 2 2 <1 94 3 4 <1 97 2 <1 <1 2017 68 23 14 31 46 <1 51 - - - 2 91 3 3 66 13 8 44 27 <1 73 Uruguay 2000 3 321 92 94 3 1 2 0.16 -0.07 85 3 8 5 0.73 -0.28 95 3 <1 1 0.11 -0.05 Uruguay 2000 - - - - <1 41 56 - - - - <1 86 1 - - - - <1 37 60 2017 3 457 95 97 2 <1 <1 97 1 2 <1 97 2 <1 <1 2017 - - - - 4 35 60 - - - - 10 86 2 - - - - 3 33 63 Vanuatu 2000 185 22 62 10 26 2 -1.63 -0.11 60 5 32 3 -1.82 -0.14 67 27 6 <1 -1.13 0.01 Vanuatu 2000 - - - - 44 18 9 - - - - 54 3 8 - - - - 10 70 14 2017 276 25 34 35 31 <1 29 32 39 <1 48 43 8 <1 2017 - - - - 36 20 12 - - - - 46 3 11 - - - - 6 70 15 Venezuela (République bolivarienne du) 2000 24 488 88 - - - - - - - - - - - - - - - - - - Venezuela (République bolivarienne du) 2000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2017 31 977 88 94 <1 3 3 - - - - - - - - 2017 24 <1 <1 23 <1 4 90 - - - - - - - - - - - - - - Viet Nam 2000 80 286 24 52 3 27 18 1.83 -0.87 43 3 32 22 2.02 -1.05 81 5 9 5 0.80 -0.22 Viet Nam 2000 - - - - 35 19 1 - - - - 37 8 <1 - - - - 27 55 3 2017 95 541 35 84 4 10 3 78 4 14 4 94 3 2 1 2017 - - - - 16 71 <1 - - - - 24 57 <1 - - - - <1 95 2 Yémen 2000 17 875 26 42 2 26 30 1.00 -0.60 27 2 32 39 0.96 -0.52 86 1 9 5 0.12 -0.21 Yémen 2000 - - - 7 28 7 9 - - - <1 26 3 <1 67 22 18 27 35 19 33 2017 28 250 36 59 5 16 20 43 6 22 30 88 5 6 1 2017 - - - 20 9 26 29 - - - <1 11 30 7 67 7 6 54 5 19 69 Zambie 2000 10 531 35 24 12 40 25 0.16 -0.31 12 6 46 36 0.42 -0.25 46 24 28 3 -0.57 -0.01 Zambie 2000 - - - - 21 1 13 - - - - 16 <1 1 - - - - 30 3 36 2017 17 094 43 26 18 37 19 19 6 43 32 36 33 28 3 2017 - - - - 29 6 9 - - - - 24 <1 <1 - - - - 36 13 21 Zimbabwe 2000 12 222 34 46 19 5 30 -0.57 -0.31 36 14 6 44 -0.28 -0.41 65 30 2 4 -1.11 -0.21 Zimbabwe 2000 - - - 7 34 <1 31 - - - <1 46 <1 4 23 4 1 18 10 1 83 2017 16 530 32 36 28 11 25 31 18 14 37 46 50 4 <1 2017 - - - 4 34 5 26 - - - <1 45 2 2 16 3 1 12 9 12 76 126 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE Annexe 5 : Estimations nationales relatives à l’hygiène “-” = estimation non disponible. Pour les méthodes d’estimation JMP, voir l’annexe 1. Pour des estimations non arrondies, consultez www.washdata.org. PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Afghanistan 2017 35 530 25 38 34 28 29 38 33 64 23 13 Afrique du Sud 2017 56 717 66 44 44 12 27 55 18 53 38 10 Algérie 2017 41 318 72 84 8 8 73 13 14 88 6 6 Angola 2017 29 784 65 27 15 58 13 14 73 34 16 50 Arménie 2017 2 930 63 94 1 5 90 <1 10 97 1 2 Azerbaïdjan 2017 9 828 55 83 11 5 - - - - - - Bangladesh 2017 164 670 36 35 54 11 26 61 14 51 42 7 Belize 2017 375 46 90 9 <1 90 9 2 91 9 <1 Bénin 2017 11 176 47 11 16 73 6 17 77 17 15 68 Bolivie (État plurinational de) 2017 11 052 69 25 15 59 19 27 54 28 10 62 Burkina Faso 2017 19 193 29 12 42 46 8 41 51 23 44 33 Burundi 2017 10 864 13 6 93 1 4 95 1 20 79 <1 Cambodge 2017 16 005 23 66 13 21 60 15 26 88 5 7 Cameroun 2017 24 054 56 9 5 85 3 6 91 15 5 81 Colombie 2017 49 066 80 65 4 30 35 6 60 73 4 23 Congo 2017 5 261 66 48 34 18 32 43 25 56 29 14 Côte d’Ivoire 2017 24 295 50 19 34 47 10 37 53 28 30 42 Cuba 2017 11 485 77 85 10 5 76 12 12 88 9 3 Égypte 2017 97 553 43 90 10 <1 88 12 <1 93 6 2 El Salvador 2017 6 378 71 91 7 3 86 10 4 92 5 2 Équateur 2017 16 625 64 81 10 10 75 16 8 84 6 10 Eswatini 2017 1 367 24 24 31 44 17 33 50 48 27 26 Éthiopie 2017 104 957 20 8 51 41 4 50 46 23 57 19 Gambie 2017 2 101 61 8 15 77 1 13 85 12 16 72 Ghana 2017 28 834 55 41 42 17 37 43 20 45 41 14 Guatemala 2017 16 914 51 77 21 3 70 27 3 83 14 2 Guinée 2017 12 717 36 17 31 52 13 33 55 26 27 47 Guinée-Bissau 2017 1 861 43 6 5 89 5 4 92 9 6 85 Guyana 2017 778 27 77 11 12 78 12 10 75 9 16 Haïti 2017 10 981 54 23 61 16 16 63 21 29 60 12 Îles Marshall 2017 53 77 83 15 2 77 19 4 84 14 2 Îles Salomon 2017 611 23 36 36 28 29 40 31 59 24 17 Inde 2017 1 339 180 34 60 38 3 49 47 3 80 19 2 Indonésie 2017 263 991 55 64 6 29 55 6 38 72 6 22 Iraq 2017 38 275 70 95 4 2 90 7 3 96 3 <1 Kazakhstan 2017 18 204 57 99 <1 <1 99 <1 <1 >99 <1 <1 Kenya 2017 49 700 27 25 35 40 22 34 44 32 40 29 Kirghizistan 2017 6 045 36 89 9 2 87 11 2 93 5 1 Lesotho 2017 2 233 28 2 3 95 <1 2 98 6 5 89 Libéria 2017 4 732 51 1 1 97 <1 1 98 2 1 97 ANNEXE 5 : ESTIMATIONS NATIONALES RELATIVES À L’HYGIÈNE 127 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Malawi 2017 18 622 17 9 76 16 7 75 17 15 77 7 Maldives 2017 436 39 96 2 2 95 1 4 97 2 <1 Mali 2017 18 542 42 52 25 23 39 31 30 70 16 13 Mauritanie 2017 4 420 53 43 37 20 29 38 33 55 36 8 Mexique 2017 129 163 80 88 9 3 80 15 5 90 8 2 Mongolie 2017 3 076 68 71 7 22 49 10 41 81 6 12 Myanmar 2017 53 371 30 79 15 6 74 19 7 92 5 3 Namibie 2017 2 534 49 45 43 12 27 58 15 62 28 9 Népal 2017 29 305 19 48 51 <1 43 56 1 67 32 <1 Nigéria 2017 190 886 50 42 33 25 31 40 28 53 25 23 Ouganda 2017 42 863 23 21 32 47 17 33 50 34 27 39 Pakistan 2017 197 016 36 60 32 8 46 43 11 83 12 5 Paraguay 2017 6 811 61 80 18 2 72 25 3 84 13 2 Pérou 2017 32 165 78 - - - 56 42 3 - - - Philippines 2017 104 918 47 78 12 10 73 14 13 85 9 6 République arabe syrienne 2017 18 270 54 71 21 9 69 20 11 72 21 7 République démocratique du Congo 2017 81 340 44 4 11 84 2 11 87 7 12 81 République démocratique populaire lao 2017 6 858 34 50 40 10 41 48 11 67 25 8 République dominicaine 2017 10 767 80 55 16 29 42 16 42 58 16 26 République-Unie de Tanzanie 2017 57 310 33 48 35 17 40 40 19 63 25 12 Rwanda 2017 12 208 17 5 10 86 3 10 87 13 8 79 Sao Tomé-et-Principe 2017 204 72 41 14 45 47 17 36 39 13 48 Sénégal 2017 15 851 47 24 22 54 9 23 68 42 21 37 Sierra Leone 2017 7 557 42 19 22 58 14 22 64 27 23 50 Somalie 2017 14 743 44 10 34 56 8 35 57 12 34 54 Soudan 2017 40 533 34 23 19 57 19 21 60 32 16 52 Tadjikistan 2017 8 921 27 73 23 5 67 27 6 87 11 2 Tchad 2017 14 900 23 6 18 76 2 18 79 18 19 63 Thaïlande 2017 69 038 49 84 8 8 83 10 7 85 6 9 Timor-Leste 2017 1 296 30 28 65 7 22 69 9 43 54 4 Togo 2017 7 798 41 10 12 78 4 11 85 20 13 66 Tunisie 2017 11 532 69 79 5 16 54 10 36 90 3 7 Turkménistan 2017 5 758 51 >99 <1 <1 >99 <1 <1 >99 <1 <1 Vanuatu 2017 276 25 25 43 32 17 46 36 48 33 19 Viet Nam 2017 95 541 35 86 13 2 82 16 2 93 7 <1 Yémen 2017 28 250 36 50 26 25 38 29 33 71 20 9 Zambie 2017 17 094 43 14 28 58 5 24 71 26 33 41 Zimbabwe 2017 16 530 32 37 61 2 31 67 2 49 49 3 128 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE Annexe 6 : Inégalités relatives aux services de base PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Q ui nt ile d e ric he ss e EAU DE BOISSON ASSAINISSEMENT HYGIÈNE PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Q ui nt ile d e ric he ss e EAU DE BOISSON ASSAINISSEMENT HYGIÈNE Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Afghanistan 2005 Des plus pauvres 39 4 31 26 12 2 46 40 - - - Afghanistan 2017 Des plus pauvres 45 4 34 16 31 6 44 18 21 45 34Des plus riches 81 2 14 4 43 17 38 2 - - - Des plus riches 92 2 5 1 56 22 21 <1 65 20 15 Albanie 2000 Des plus pauvres 92 2 6 <1 89 2 9 <1 - - - Albanie 2017 Des plus pauvres 92 2 5 <1 91 2 7 <1 - - -Des plus riches 99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches 98 <1 <1 <1 98 <1 1 <1 - - - Angola 2000 Des plus pauvres 27 11 15 47 1 <1 31 67 - - - Angola 2017 Des plus pauvres 17 7 20 56 12 5 8 75 9 14 77Des plus riches 85 5 7 3 71 10 12 8 - - - Des plus riches 94 6 <1 <1 88 12 <1 <1 57 11 33 Arménie 2000 Des plus pauvres 95 <1 4 <1 78 3 18 <1 - - - Arménie 2017 Des plus pauvres >99 <1 <1 <1 84 3 13 <1 89 9 2Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 <1 3 <1 >99 <1 <1 Bangladesh 2000 Des plus pauvres 93 2 <1 4 8 7 56 29 - - - Bangladesh 2017 Des plus pauvres 95 2 1 1 23 19 54 5 5 70 25Des plus riches 98 <1 <1 <1 63 16 21 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 75 19 7 <1 65 30 5 Bélarus 2000 Des plus pauvres 98 <1 1 <1 95 5 <1 <1 - - - Bélarus 2017 Des plus pauvres 99 <1 <1 <1 89 5 7 <1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 - - - Belize 2000 Des plus pauvres 89 <1 6 4 75 12 2 11 - - - Belize 2017 Des plus pauvres 97 <1 2 <1 69 11 15 4 85 14 1Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 2 1 <1 - - - Des plus riches 98 <1 2 <1 98 2 <1 <1 96 4 <1 Bénin 2000 Des plus pauvres 41 7 27 25 <1 3 3 94 - - - Bénin 2017 Des plus pauvres 56 10 23 12 <1 4 4 92 4 11 84Des plus riches 91 1 8 <1 47 36 5 11 - - - Des plus riches 90 1 9 <1 46 36 12 6 26 9 65 Bolivie (État plurinational de) 2000 Des plus pauvres 43 <1 24 33 9 4 12 74 - - - Bolivie (État plurinational de) 2017 Des plus pauvres 79 <1 7 13 20 9 21 49 7 43 50Des plus riches >99 <1 <1 <1 81 9 9 1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 87 10 2 <1 41 8 52 Bosnie-Herzégovine 2000 Des plus pauvres 96 1 3 <1 82 2 16 <1 - - - Bosnie-Herzégovine 2017 Des plus pauvres 98 1 <1 <1 84 2 14 <1 - - -Des plus riches 99 <1 1 <1 98 <1 2 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 - - <1 Burkina Faso 2000 Des plus pauvres 46 18 25 11 <1 <1 <1 >99 - - - Burkina Faso 2017 Des plus pauvres 49 20 23 8 10 13 2 75 - - -Des plus riches 87 9 4 <1 44 31 9 17 - - - Des plus riches 88 9 3 <1 58 41 1 <1 - - - Burundi 2000 Des plus pauvres 37 17 20 26 42 7 41 9 - - - Burundi 2017 Des plus pauvres 56 25 16 3 32 5 56 7 2 96 2Des plus riches 60 13 15 12 48 17 35 <1 - - - Des plus riches 79 17 4 <1 63 22 14 <1 17 82 <1 Cambodge 2000 Des plus pauvres 55 <1 25 20 <1 <1 <1 >99 - - - Cambodge 2017 Des plus pauvres 60 <1 18 21 15 6 1 78 39 25 35Des plus riches 87 <1 3 10 77 7 3 13 - - - Des plus riches 96 <1 3 <1 92 8 <1 <1 87 5 8 Cameroun 2000 Des plus pauvres 30 7 40 24 27 4 52 17 - - - Cameroun 2017 Des plus pauvres 40 9 36 16 8 1 60 31 2 8 90Des plus riches 87 5 6 2 71 23 6 <1 - - - Des plus riches 94 5 <1 <1 74 24 3 <1 27 4 69 Cisjordanie et bande de Gaza 2005 Des plus pauvres 96 <1 3 <1 87 5 4 4 - - - Cisjordanie et bande de Gaza 2017 Des plus pauvres >99 <1 <1 <1 94 6 <1 <1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 - - - Colombie 2000 Des plus pauvres 70 <1 13 17 39 9 15 37 - - - Colombie 2017 Des plus pauvres 77 <1 9 14 58 14 6 22 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 3 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 3 <1 <1 - - - Comores 2000 Des plus pauvres 77 8 10 5 3 <1 95 <1 - - - Comores 2017 Des plus pauvres 76 8 14 2 29 8 62 <1 - - -Des plus riches 96 1 2 <1 61 6 33 <1 - - - Des plus riches 93 1 6 <1 54 5 41 <1 - - - Congo 2000 Des plus pauvres 19 5 51 25 2 2 76 20 - - - Congo 2017 Des plus pauvres 34 8 30 28 3 3 61 33 30 46 25Des plus riches 83 13 4 <1 38 27 33 1 - - - Des plus riches 85 13 1 <1 53 38 8 <1 66 23 12 Côte d’Ivoire 2000 Des plus pauvres 46 8 27 20 5 10 19 66 - - - Côte d’Ivoire 2017 Des plus pauvres 53 9 26 11 5 10 26 58 7 36 57Des plus riches 98 1 1 <1 67 20 12 1 - - - Des plus riches 98 1 <1 <1 71 22 7 <1 46 23 31 Égypte 2000 Des plus pauvres 95 1 4 <1 76 6 9 10 - - - Égypte 2017 Des plus pauvres 99 1 <1 <1 89 7 4 <1 87 31 <1Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 >99 6 <1 Eswatini 2000 Des plus pauvres 23 6 19 51 23 8 11 58 - - - Eswatini 2017 Des plus pauvres 45 12 17 26 42 15 11 32 8 33 59Des plus riches 85 1 6 7 64 34 1 <1 - - - Des plus riches 98 2 <1 <1 63 33 3 <1 59 26 15 Éthiopie 2000 Des plus pauvres 8 5 50 37 1 <1 5 93 - - - Éthiopie 2017 Des plus pauvres 27 18 39 17 5 1 48 45 2 47 52Des plus riches 58 7 20 14 12 15 33 40 - - - Des plus riches 86 11 3 <1 21 27 50 2 24 72 4 Gabon 2000 Des plus pauvres 34 12 17 36 18 31 46 5 - - - Gabon 2017 Des plus pauvres 58 21 5 16 14 25 55 6 - - -Des plus riches 97 2 <1 <1 87 8 4 <1 - - - Des plus riches 96 2 2 <1 86 8 6 <1 - - - Gambie 2000 Des plus pauvres 62 12 27 <1 39 20 19 23 - - - Gambie 2017 Des plus pauvres 68 13 19 <1 27 14 55 5 <1 15 84Des plus riches 92 3 5 <1 79 20 <1 <1 - - - Des plus riches 95 3 1 <1 72 18 10 <1 24 14 61 Géorgie 2000 Des plus pauvres 92 4 4 <1 98 2 <1 <1 - - - Géorgie 2017 Des plus pauvres 91 4 4 <1 65 1 34 <1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Ghana 2000 Des plus pauvres 44 10 13 34 7 16 16 60 - - - Ghana 2017 Des plus pauvres 54 12 9 25 9 20 19 53 12 18 70Des plus riches 98 2 <1 <1 41 46 10 3 - - - Des plus riches 94 2 4 <1 45 51 3 1 52 18 30 Guatemala 2000 Des plus pauvres 80 2 2 15 36 2 37 24 - - - Guatemala 2017 Des plus pauvres 77 2 8 12 45 3 32 20 25 22 3Des plus riches 98 <1 2 <1 94 4 2 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 93 4 4 <1 46 3 1 Guinée 2000 Des plus pauvres 46 7 22 26 4 3 45 48 - - - Guinée 2017 Des plus pauvres 57 9 19 16 8 7 56 28 6 30 64Des plus riches 89 4 6 1 39 31 29 <1 - - - Des plus riches 95 5 <1 <1 55 43 2 <1 30 22 48 Guinée-Bissau 2000 Des plus pauvres 39 3 54 3 7 4 33 55 - - - Guinée-Bissau 2017 Des plus pauvres 48 4 47 <1 8 5 33 53 6 9 >99Des plus riches 84 4 12 <1 26 22 50 1 - - - Des plus riches 89 4 6 <1 44 37 20 <1 19 12 83 ANNEXE 6 : INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 129 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Q ui nt ile d e ric he ss e EAU DE BOISSON ASSAINISSEMENT HYGIÈNE PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Q ui nt ile d e ric he ss e EAU DE BOISSON ASSAINISSEMENT HYGIÈNE Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Afghanistan 2005 Des plus pauvres 39 4 31 26 12 2 46 40 - - - Afghanistan 2017 Des plus pauvres 45 4 34 16 31 6 44 18 21 45 34Des plus riches 81 2 14 4 43 17 38 2 - - - Des plus riches 92 2 5 1 56 22 21 <1 65 20 15 Albanie 2000 Des plus pauvres 92 2 6 <1 89 2 9 <1 - - - Albanie 2017 Des plus pauvres 92 2 5 <1 91 2 7 <1 - - -Des plus riches 99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches 98 <1 <1 <1 98 <1 1 <1 - - - Angola 2000 Des plus pauvres 27 11 15 47 1 <1 31 67 - - - Angola 2017 Des plus pauvres 17 7 20 56 12 5 8 75 9 14 77Des plus riches 85 5 7 3 71 10 12 8 - - - Des plus riches 94 6 <1 <1 88 12 <1 <1 57 11 33 Arménie 2000 Des plus pauvres 95 <1 4 <1 78 3 18 <1 - - - Arménie 2017 Des plus pauvres >99 <1 <1 <1 84 3 13 <1 89 9 2Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 <1 3 <1 >99 <1 <1 Bangladesh 2000 Des plus pauvres 93 2 <1 4 8 7 56 29 - - - Bangladesh 2017 Des plus pauvres 95 2 1 1 23 19 54 5 5 70 25Des plus riches 98 <1 <1 <1 63 16 21 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 75 19 7 <1 65 30 5 Bélarus 2000 Des plus pauvres 98 <1 1 <1 95 5 <1 <1 - - - Bélarus 2017 Des plus pauvres 99 <1 <1 <1 89 5 7 <1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 - - - Belize 2000 Des plus pauvres 89 <1 6 4 75 12 2 11 - - - Belize 2017 Des plus pauvres 97 <1 2 <1 69 11 15 4 85 14 1Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 2 1 <1 - - - Des plus riches 98 <1 2 <1 98 2 <1 <1 96 4 <1 Bénin 2000 Des plus pauvres 41 7 27 25 <1 3 3 94 - - - Bénin 2017 Des plus pauvres 56 10 23 12 <1 4 4 92 4 11 84Des plus riches 91 1 8 <1 47 36 5 11 - - - Des plus riches 90 1 9 <1 46 36 12 6 26 9 65 Bolivie (État plurinational de) 2000 Des plus pauvres 43 <1 24 33 9 4 12 74 - - - Bolivie (État plurinational de) 2017 Des plus pauvres 79 <1 7 13 20 9 21 49 7 43 50Des plus riches >99 <1 <1 <1 81 9 9 1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 87 10 2 <1 41 8 52 Bosnie-Herzégovine 2000 Des plus pauvres 96 1 3 <1 82 2 16 <1 - - - Bosnie-Herzégovine 2017 Des plus pauvres 98 1 <1 <1 84 2 14 <1 - - -Des plus riches 99 <1 1 <1 98 <1 2 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 - - <1 Burkina Faso 2000 Des plus pauvres 46 18 25 11 <1 <1 <1 >99 - - - Burkina Faso 2017 Des plus pauvres 49 20 23 8 10 13 2 75 - - -Des plus riches 87 9 4 <1 44 31 9 17 - - - Des plus riches 88 9 3 <1 58 41 1 <1 - - - Burundi 2000 Des plus pauvres 37 17 20 26 42 7 41 9 - - - Burundi 2017 Des plus pauvres 56 25 16 3 32 5 56 7 2 96 2Des plus riches 60 13 15 12 48 17 35 <1 - - - Des plus riches 79 17 4 <1 63 22 14 <1 17 82 <1 Cambodge 2000 Des plus pauvres 55 <1 25 20 <1 <1 <1 >99 - - - Cambodge 2017 Des plus pauvres 60 <1 18 21 15 6 1 78 39 25 35Des plus riches 87 <1 3 10 77 7 3 13 - - - Des plus riches 96 <1 3 <1 92 8 <1 <1 87 5 8 Cameroun 2000 Des plus pauvres 30 7 40 24 27 4 52 17 - - - Cameroun 2017 Des plus pauvres 40 9 36 16 8 1 60 31 2 8 90Des plus riches 87 5 6 2 71 23 6 <1 - - - Des plus riches 94 5 <1 <1 74 24 3 <1 27 4 69 Cisjordanie et bande de Gaza 2005 Des plus pauvres 96 <1 3 <1 87 5 4 4 - - - Cisjordanie et bande de Gaza 2017 Des plus pauvres >99 <1 <1 <1 94 6 <1 <1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 - - - Colombie 2000 Des plus pauvres 70 <1 13 17 39 9 15 37 - - - Colombie 2017 Des plus pauvres 77 <1 9 14 58 14 6 22 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 3 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 3 <1 <1 - - - Comores 2000 Des plus pauvres 77 8 10 5 3 <1 95 <1 - - - Comores 2017 Des plus pauvres 76 8 14 2 29 8 62 <1 - - -Des plus riches 96 1 2 <1 61 6 33 <1 - - - Des plus riches 93 1 6 <1 54 5 41 <1 - - - Congo 2000 Des plus pauvres 19 5 51 25 2 2 76 20 - - - Congo 2017 Des plus pauvres 34 8 30 28 3 3 61 33 30 46 25Des plus riches 83 13 4 <1 38 27 33 1 - - - Des plus riches 85 13 1 <1 53 38 8 <1 66 23 12 Côte d’Ivoire 2000 Des plus pauvres 46 8 27 20 5 10 19 66 - - - Côte d’Ivoire 2017 Des plus pauvres 53 9 26 11 5 10 26 58 7 36 57Des plus riches 98 1 1 <1 67 20 12 1 - - - Des plus riches 98 1 <1 <1 71 22 7 <1 46 23 31 Égypte 2000 Des plus pauvres 95 1 4 <1 76 6 9 10 - - - Égypte 2017 Des plus pauvres 99 1 <1 <1 89 7 4 <1 87 31 <1Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 >99 6 <1 Eswatini 2000 Des plus pauvres 23 6 19 51 23 8 11 58 - - - Eswatini 2017 Des plus pauvres 45 12 17 26 42 15 11 32 8 33 59Des plus riches 85 1 6 7 64 34 1 <1 - - - Des plus riches 98 2 <1 <1 63 33 3 <1 59 26 15 Éthiopie 2000 Des plus pauvres 8 5 50 37 1 <1 5 93 - - - Éthiopie 2017 Des plus pauvres 27 18 39 17 5 1 48 45 2 47 52Des plus riches 58 7 20 14 12 15 33 40 - - - Des plus riches 86 11 3 <1 21 27 50 2 24 72 4 Gabon 2000 Des plus pauvres 34 12 17 36 18 31 46 5 - - - Gabon 2017 Des plus pauvres 58 21 5 16 14 25 55 6 - - -Des plus riches 97 2 <1 <1 87 8 4 <1 - - - Des plus riches 96 2 2 <1 86 8 6 <1 - - - Gambie 2000 Des plus pauvres 62 12 27 <1 39 20 19 23 - - - Gambie 2017 Des plus pauvres 68 13 19 <1 27 14 55 5 <1 15 84Des plus riches 92 3 5 <1 79 20 <1 <1 - - - Des plus riches 95 3 1 <1 72 18 10 <1 24 14 61 Géorgie 2000 Des plus pauvres 92 4 4 <1 98 2 <1 <1 - - - Géorgie 2017 Des plus pauvres 91 4 4 <1 65 1 34 <1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Ghana 2000 Des plus pauvres 44 10 13 34 7 16 16 60 - - - Ghana 2017 Des plus pauvres 54 12 9 25 9 20 19 53 12 18 70Des plus riches 98 2 <1 <1 41 46 10 3 - - - Des plus riches 94 2 4 <1 45 51 3 1 52 18 30 Guatemala 2000 Des plus pauvres 80 2 2 15 36 2 37 24 - - - Guatemala 2017 Des plus pauvres 77 2 8 12 45 3 32 20 25 22 3Des plus riches 98 <1 2 <1 94 4 2 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 93 4 4 <1 46 3 1 Guinée 2000 Des plus pauvres 46 7 22 26 4 3 45 48 - - - Guinée 2017 Des plus pauvres 57 9 19 16 8 7 56 28 6 30 64Des plus riches 89 4 6 1 39 31 29 <1 - - - Des plus riches 95 5 <1 <1 55 43 2 <1 30 22 48 Guinée-Bissau 2000 Des plus pauvres 39 3 54 3 7 4 33 55 - - - Guinée-Bissau 2017 Des plus pauvres 48 4 47 <1 8 5 33 53 6 9 >99Des plus riches 84 4 12 <1 26 22 50 1 - - - Des plus riches 89 4 6 <1 44 37 20 <1 19 12 83 130 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Q ui nt ile d e ric he ss e EAU DE BOISSON ASSAINISSEMENT HYGIÈNE PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Q ui nt ile d e ric he ss e EAU DE BOISSON ASSAINISSEMENT HYGIÈNE Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Guyana 2000 Des plus pauvres 67 <1 10 22 56 11 27 6 - - - Guyana 2017 Des plus pauvres 82 <1 8 9 68 13 15 3 62 19 19Des plus riches >99 <1 <1 <1 94 4 3 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 92 2 6 Haïti 2000 Des plus pauvres 22 10 60 8 3 2 23 72 - - - Haïti 2017 Des plus pauvres 28 12 57 2 12 7 27 54 13 64 23Des plus riches 93 4 3 <1 43 18 37 2 - - - Des plus riches 94 4 2 <1 68 29 2 <1 40 51 8 Honduras 2000 Des plus pauvres 81 <1 16 2 43 5 12 41 - - - Honduras 2017 Des plus pauvres 94 1 2 3 54 6 9 31 - - -Des plus riches 99 <1 1 <1 90 4 3 3 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 94 4 2 <1 - - - Inde 2000 Des plus pauvres 73 4 19 3 3 1 2 94 - - - Inde 2017 Des plus pauvres 86 5 8 <1 10 4 3 82 25 69 6Des plus riches 95 <1 3 <1 81 8 4 7 - - - Des plus riches 98 <1 <1 <1 88 9 2 1 92 7 1 Indonésie 2000 Des plus pauvres 47 2 39 12 16 8 23 53 - - - Indonésie 2017 Des plus pauvres 71 3 20 7 42 22 8 28 - - -Des plus riches 88 <1 12 <1 87 2 7 4 - - - Des plus riches 98 <1 1 <1 96 2 <1 <1 - - - Iraq 2000 Des plus pauvres 80 2 9 9 78 8 8 5 - - - Iraq 2017 Des plus pauvres 89 2 2 7 78 8 11 3 - - -Des plus riches 95 <1 5 <1 93 6 <1 <1 - - - Des plus riches 99 <1 1 <1 91 6 3 <1 - - <1 Jamaïque 2000 Des plus pauvres 87 3 6 3 74 21 1 4 - - - Jamaïque 2017 Des plus pauvres 86 3 7 4 74 21 2 3 - - -Des plus riches 95 <1 1 3 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches 98 <1 1 <1 99 <1 <1 <1 - - - Jordanie 2000 Des plus pauvres >99 <1 <1 <1 95 2 2 <1 - - - Jordanie 2017 Des plus pauvres >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 - - - Kazakhstan 2000 Des plus pauvres 87 2 6 5 96 3 1 <1 - - - Kazakhstan 2017 Des plus pauvres 97 3 <1 <1 97 3 <1 <1 98 2 <1Des plus riches >99 <1 <1 <1 99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 Kenya 2000 Des plus pauvres 27 9 21 44 5 5 43 47 - - - Kenya 2017 Des plus pauvres 37 13 14 37 11 11 36 43 3 15 82Des plus riches 89 3 3 4 49 36 15 <1 - - - Des plus riches 92 3 3 2 51 37 12 <1 37 17 46 Kirghizistan 2000 Des plus pauvres 75 1 8 16 93 1 6 <1 - - - Kirghizistan 2017 Des plus pauvres 71 1 3 25 99 1 <1 <1 77 20 3Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 3 <1 <1 - - - Des plus riches 98 <1 <1 1 96 3 <1 <1 96 3 <1 Lesotho 2000 Des plus pauvres 56 9 35 <1 4 <1 11 84 - - - Lesotho 2017 Des plus pauvres 56 9 34 2 28 3 <1 69 <1 <1 99Des plus riches 84 6 10 <1 42 19 35 5 - - - Des plus riches 91 6 3 <1 64 29 6 <1 8 6 86 Libéria 2005 Des plus pauvres 37 2 30 31 1 8 6 84 - - - Libéria 2017 Des plus pauvres 56 3 5 36 2 13 16 69 <1 2 98Des plus riches 85 6 9 <1 38 21 26 15 - - - Des plus riches 91 6 2 <1 58 33 7 2 5 3 93 Macédoine du Nord 2000 Des plus pauvres 97 1 <1 <1 77 7 15 <1 - - - Macédoine du Nord 2017 Des plus pauvres 98 1 1 <1 73 7 17 3 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Madagascar 2000 Des plus pauvres 9 <1 30 60 <1 <1 18 82 - - - Madagascar 2017 Des plus pauvres 20 2 52 26 2 4 25 70 - - -Des plus riches 88 2 10 <1 7 8 83 3 - - - Des plus riches 82 2 14 3 17 21 46 16 - - - Malawi 2000 Des plus pauvres 41 14 33 12 12 9 47 32 - - - Malawi 2017 Des plus pauvres 61 22 14 3 15 12 59 14 <1 42 49Des plus riches 76 12 10 3 42 19 38 2 - - - Des plus riches 84 13 3 <1 41 19 40 <1 12 46 38 Mali 2000 Des plus pauvres 36 2 56 5 19 4 54 23 - - - Mali 2017 Des plus pauvres 53 4 40 3 13 3 53 30 2 25 73Des plus riches 76 3 20 <1 57 31 11 <1 - - - Des plus riches 96 4 <1 <1 60 33 7 <1 23 30 47 Mauritanie 2000 Des plus pauvres 21 16 59 4 3 1 19 76 - - - Mauritanie 2017 Des plus pauvres 34 25 39 2 4 2 4 90 11 31 58Des plus riches 80 13 3 4 76 14 7 2 - - - Des plus riches 86 14 <1 <1 78 14 7 <1 40 50 11 Mexique 2000 Des plus pauvres 84 1 4 11 67 9 6 18 - - - Mexique 2017 Des plus pauvres 97 2 2 <1 80 11 4 4 80 15 5Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 97 3 <1 Mongolie 2000 Des plus pauvres 18 5 31 47 4 4 17 75 - - - Mongolie 2017 Des plus pauvres 66 18 2 15 37 32 17 14 42 9 49Des plus riches >99 <1 <1 <1 95 5 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 95 5 <1 <1 97 <1 2 Monténégro 2000 Des plus pauvres 92 <1 5 2 93 2 3 1 - - - Monténégro 2017 Des plus pauvres 98 1 <1 <1 85 2 13 <1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Mozambique 2000 Des plus pauvres 14 6 62 19 11 2 21 66 - - - Mozambique 2017 Des plus pauvres 34 15 30 21 8 1 40 50 - - -Des plus riches 80 4 15 2 42 8 45 5 - - - Des plus riches 94 5 1 <1 75 14 10 <1 - - - Namibie 2000 Des plus pauvres 53 11 18 18 1 <1 3 95 - - - Namibie 2017 Des plus pauvres 57 12 16 15 4 2 2 92 17 60 23Des plus riches >99 <1 <1 <1 88 10 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 87 10 2 <1 79 16 5 Népal 2000 Des plus pauvres 66 4 22 7 <1 <1 5 95 - - - Népal 2017 Des plus pauvres 81 5 5 8 69 10 4 17 32 66 2Des plus riches 91 1 7 1 57 22 6 16 - - - Des plus riches 99 1 <1 <1 72 28 <1 <1 86 13 <1 Nicaragua 2000 Des plus pauvres 53 <1 32 15 26 2 19 53 - - - Nicaragua 2017 Des plus pauvres 51 <1 32 17 46 3 22 29 - - -Des plus riches 98 <1 2 <1 85 4 11 <1 - - - Des plus riches 98 <1 2 <1 92 4 4 <1 - - - Niger 2000 Des plus pauvres 28 14 57 1 1 1 3 95 - - - Niger 2017 Des plus pauvres 45 23 31 <1 3 3 8 86 - - -Des plus riches 69 12 18 <1 38 30 8 24 - - - Des plus riches 73 13 13 1 36 28 7 29 - - - Nigéria 2000 Des plus pauvres 19 3 49 29 15 3 34 48 - - - Nigéria 2017 Des plus pauvres 38 7 40 15 17 3 32 48 4 80 16Des plus riches 81 4 11 4 49 37 8 7 - - - Des plus riches 95 4 <1 <1 52 39 5 4 29 66 6 Ouganda 2000 Des plus pauvres 24 30 28 17 8 7 52 33 - - - Ouganda 2017 Des plus pauvres 34 42 14 10 5 5 69 21 2 36 62Des plus riches 64 14 17 5 32 30 37 1 - - - Des plus riches 77 17 4 3 43 40 17 <1 19 48 33 Pakistan 2000 Des plus pauvres 81 8 6 6 13 4 7 76 - - - Pakistan 2017 Des plus pauvres 80 8 8 4 25 9 15 52 15 70 15Des plus riches 96 2 <1 2 89 4 5 2 - - - Des plus riches 97 2 <1 <1 93 4 3 <1 92 3 4 Paraguay 2000 Des plus pauvres 36 <1 56 8 30 2 66 2 - - - Paraguay 2017 Des plus pauvres 98 <1 1 <1 60 4 36 <1 56 40 4Des plus riches 98 <1 2 <1 99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches 98 <1 2 <1 99 <1 <1 <1 94 3 3 Pérou 2000 Des plus pauvres 60 1 23 16 22 1 20 57 - - - Pérou 2017 Des plus pauvres 77 2 11 10 54 3 25 18 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 95 3 2 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 3 <1 <1 - - - ANNEXE 6 : INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 131 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Q ui nt ile d e ric he ss e EAU DE BOISSON ASSAINISSEMENT HYGIÈNE PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Q ui nt ile d e ric he ss e EAU DE BOISSON ASSAINISSEMENT HYGIÈNE Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Guyana 2000 Des plus pauvres 67 <1 10 22 56 11 27 6 - - - Guyana 2017 Des plus pauvres 82 <1 8 9 68 13 15 3 62 19 19Des plus riches >99 <1 <1 <1 94 4 3 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 92 2 6 Haïti 2000 Des plus pauvres 22 10 60 8 3 2 23 72 - - - Haïti 2017 Des plus pauvres 28 12 57 2 12 7 27 54 13 64 23Des plus riches 93 4 3 <1 43 18 37 2 - - - Des plus riches 94 4 2 <1 68 29 2 <1 40 51 8 Honduras 2000 Des plus pauvres 81 <1 16 2 43 5 12 41 - - - Honduras 2017 Des plus pauvres 94 1 2 3 54 6 9 31 - - -Des plus riches 99 <1 1 <1 90 4 3 3 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 94 4 2 <1 - - - Inde 2000 Des plus pauvres 73 4 19 3 3 1 2 94 - - - Inde 2017 Des plus pauvres 86 5 8 <1 10 4 3 82 25 69 6Des plus riches 95 <1 3 <1 81 8 4 7 - - - Des plus riches 98 <1 <1 <1 88 9 2 1 92 7 1 Indonésie 2000 Des plus pauvres 47 2 39 12 16 8 23 53 - - - Indonésie 2017 Des plus pauvres 71 3 20 7 42 22 8 28 - - -Des plus riches 88 <1 12 <1 87 2 7 4 - - - Des plus riches 98 <1 1 <1 96 2 <1 <1 - - - Iraq 2000 Des plus pauvres 80 2 9 9 78 8 8 5 - - - Iraq 2017 Des plus pauvres 89 2 2 7 78 8 11 3 - - -Des plus riches 95 <1 5 <1 93 6 <1 <1 - - - Des plus riches 99 <1 1 <1 91 6 3 <1 - - <1 Jamaïque 2000 Des plus pauvres 87 3 6 3 74 21 1 4 - - - Jamaïque 2017 Des plus pauvres 86 3 7 4 74 21 2 3 - - -Des plus riches 95 <1 1 3 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches 98 <1 1 <1 99 <1 <1 <1 - - - Jordanie 2000 Des plus pauvres >99 <1 <1 <1 95 2 2 <1 - - - Jordanie 2017 Des plus pauvres >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 - - - Kazakhstan 2000 Des plus pauvres 87 2 6 5 96 3 1 <1 - - - Kazakhstan 2017 Des plus pauvres 97 3 <1 <1 97 3 <1 <1 98 2 <1Des plus riches >99 <1 <1 <1 99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 Kenya 2000 Des plus pauvres 27 9 21 44 5 5 43 47 - - - Kenya 2017 Des plus pauvres 37 13 14 37 11 11 36 43 3 15 82Des plus riches 89 3 3 4 49 36 15 <1 - - - Des plus riches 92 3 3 2 51 37 12 <1 37 17 46 Kirghizistan 2000 Des plus pauvres 75 1 8 16 93 1 6 <1 - - - Kirghizistan 2017 Des plus pauvres 71 1 3 25 99 1 <1 <1 77 20 3Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 3 <1 <1 - - - Des plus riches 98 <1 <1 1 96 3 <1 <1 96 3 <1 Lesotho 2000 Des plus pauvres 56 9 35 <1 4 <1 11 84 - - - Lesotho 2017 Des plus pauvres 56 9 34 2 28 3 <1 69 <1 <1 99Des plus riches 84 6 10 <1 42 19 35 5 - - - Des plus riches 91 6 3 <1 64 29 6 <1 8 6 86 Libéria 2005 Des plus pauvres 37 2 30 31 1 8 6 84 - - - Libéria 2017 Des plus pauvres 56 3 5 36 2 13 16 69 <1 2 98Des plus riches 85 6 9 <1 38 21 26 15 - - - Des plus riches 91 6 2 <1 58 33 7 2 5 3 93 Macédoine du Nord 2000 Des plus pauvres 97 1 <1 <1 77 7 15 <1 - - - Macédoine du Nord 2017 Des plus pauvres 98 1 1 <1 73 7 17 3 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Madagascar 2000 Des plus pauvres 9 <1 30 60 <1 <1 18 82 - - - Madagascar 2017 Des plus pauvres 20 2 52 26 2 4 25 70 - - -Des plus riches 88 2 10 <1 7 8 83 3 - - - Des plus riches 82 2 14 3 17 21 46 16 - - - Malawi 2000 Des plus pauvres 41 14 33 12 12 9 47 32 - - - Malawi 2017 Des plus pauvres 61 22 14 3 15 12 59 14 <1 42 49Des plus riches 76 12 10 3 42 19 38 2 - - - Des plus riches 84 13 3 <1 41 19 40 <1 12 46 38 Mali 2000 Des plus pauvres 36 2 56 5 19 4 54 23 - - - Mali 2017 Des plus pauvres 53 4 40 3 13 3 53 30 2 25 73Des plus riches 76 3 20 <1 57 31 11 <1 - - - Des plus riches 96 4 <1 <1 60 33 7 <1 23 30 47 Mauritanie 2000 Des plus pauvres 21 16 59 4 3 1 19 76 - - - Mauritanie 2017 Des plus pauvres 34 25 39 2 4 2 4 90 11 31 58Des plus riches 80 13 3 4 76 14 7 2 - - - Des plus riches 86 14 <1 <1 78 14 7 <1 40 50 11 Mexique 2000 Des plus pauvres 84 1 4 11 67 9 6 18 - - - Mexique 2017 Des plus pauvres 97 2 2 <1 80 11 4 4 80 15 5Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 97 3 <1 Mongolie 2000 Des plus pauvres 18 5 31 47 4 4 17 75 - - - Mongolie 2017 Des plus pauvres 66 18 2 15 37 32 17 14 42 9 49Des plus riches >99 <1 <1 <1 95 5 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 95 5 <1 <1 97 <1 2 Monténégro 2000 Des plus pauvres 92 <1 5 2 93 2 3 1 - - - Monténégro 2017 Des plus pauvres 98 1 <1 <1 85 2 13 <1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Mozambique 2000 Des plus pauvres 14 6 62 19 11 2 21 66 - - - Mozambique 2017 Des plus pauvres 34 15 30 21 8 1 40 50 - - -Des plus riches 80 4 15 2 42 8 45 5 - - - Des plus riches 94 5 1 <1 75 14 10 <1 - - - Namibie 2000 Des plus pauvres 53 11 18 18 1 <1 3 95 - - - Namibie 2017 Des plus pauvres 57 12 16 15 4 2 2 92 17 60 23Des plus riches >99 <1 <1 <1 88 10 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 87 10 2 <1 79 16 5 Népal 2000 Des plus pauvres 66 4 22 7 <1 <1 5 95 - - - Népal 2017 Des plus pauvres 81 5 5 8 69 10 4 17 32 66 2Des plus riches 91 1 7 1 57 22 6 16 - - - Des plus riches 99 1 <1 <1 72 28 <1 <1 86 13 <1 Nicaragua 2000 Des plus pauvres 53 <1 32 15 26 2 19 53 - - - Nicaragua 2017 Des plus pauvres 51 <1 32 17 46 3 22 29 - - -Des plus riches 98 <1 2 <1 85 4 11 <1 - - - Des plus riches 98 <1 2 <1 92 4 4 <1 - - - Niger 2000 Des plus pauvres 28 14 57 1 1 1 3 95 - - - Niger 2017 Des plus pauvres 45 23 31 <1 3 3 8 86 - - -Des plus riches 69 12 18 <1 38 30 8 24 - - - Des plus riches 73 13 13 1 36 28 7 29 - - - Nigéria 2000 Des plus pauvres 19 3 49 29 15 3 34 48 - - - Nigéria 2017 Des plus pauvres 38 7 40 15 17 3 32 48 4 80 16Des plus riches 81 4 11 4 49 37 8 7 - - - Des plus riches 95 4 <1 <1 52 39 5 4 29 66 6 Ouganda 2000 Des plus pauvres 24 30 28 17 8 7 52 33 - - - Ouganda 2017 Des plus pauvres 34 42 14 10 5 5 69 21 2 36 62Des plus riches 64 14 17 5 32 30 37 1 - - - Des plus riches 77 17 4 3 43 40 17 <1 19 48 33 Pakistan 2000 Des plus pauvres 81 8 6 6 13 4 7 76 - - - Pakistan 2017 Des plus pauvres 80 8 8 4 25 9 15 52 15 70 15Des plus riches 96 2 <1 2 89 4 5 2 - - - Des plus riches 97 2 <1 <1 93 4 3 <1 92 3 4 Paraguay 2000 Des plus pauvres 36 <1 56 8 30 2 66 2 - - - Paraguay 2017 Des plus pauvres 98 <1 1 <1 60 4 36 <1 56 40 4Des plus riches 98 <1 2 <1 99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches 98 <1 2 <1 99 <1 <1 <1 94 3 3 Pérou 2000 Des plus pauvres 60 1 23 16 22 1 20 57 - - - Pérou 2017 Des plus pauvres 77 2 11 10 54 3 25 18 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 95 3 2 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 3 <1 <1 - - - 132 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Q ui nt ile d e ric he ss e EAU DE BOISSON ASSAINISSEMENT HYGIÈNE PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Q ui nt ile d e ric he ss e EAU DE BOISSON ASSAINISSEMENT HYGIÈNE Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Philippines 2000 Des plus pauvres 65 3 30 2 31 15 17 37 - - - Philippines 2017 Des plus pauvres 83 4 13 <1 50 24 8 18 52 39 9Des plus riches 99 <1 <1 <1 95 5 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 95 5 <1 <1 93 4 3 République centrafricaine 2000 Des plus pauvres 45 12 34 9 2 1 66 30 - - - République centrafricaine 2017 Des plus pauvres 42 11 39 8 <1 <1 31 67 - - -Des plus riches 76 13 9 1 39 19 39 3 - - - Des plus riches 75 13 11 <1 67 32 <1 <1 - - - République de Moldova 2000 Des plus pauvres 86 2 12 <1 54 6 40 <1 - - - République de Moldova 2017 Des plus pauvres 71 2 27 <1 59 7 33 <1 - - -Des plus riches 98 <1 1 <1 87 5 8 <1 - - - Des plus riches 97 <1 2 <1 95 5 <1 <1 - - - République démocratique du Congo 2000 Des plus pauvres 13 7 52 28 16 14 49 22 - - - République démocratique du Congo 2017 Des plus pauvres 15 8 62 15 16 14 44 27 <1 7 93Des plus riches 81 10 8 1 26 41 32 1 - - - Des plus riches 85 10 5 <1 26 40 33 2 11 13 76 République démocratique populaire lao 2000 Des plus pauvres 22 <1 30 48 5 <1 7 87 - - - République démocratique populaire lao 2017 Des plus pauvres 68 <1 23 9 29 1 4 65 - - - Des plus riches 56 <1 34 9 41 <1 9 49 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 - - - République dominicaine 2000 Des plus pauvres 80 3 8 10 52 23 10 15 - - - République dominicaine 2017 Des plus pauvres 94 3 1 2 60 27 4 9 24 20 56Des plus riches 97 <1 2 <1 99 1 <1 <1 - - - Des plus riches 98 <1 1 <1 98 1 <1 <1 83 9 8 République-Unie de Tanzanie 2000 Des plus pauvres 17 10 45 29 <1 <1 68 32 - - - République-Unie de Tanzanie 2017 Des plus pauvres 24 13 42 20 16 4 52 27 <1 77 22Des plus riches 79 6 11 4 21 13 65 <1 - - - Des plus riches 87 7 4 2 57 35 7 <1 17 74 9 Rwanda 2000 Des plus pauvres 44 24 17 15 27 8 60 5 - - - Rwanda 2017 Des plus pauvres 43 23 24 10 48 14 33 6 <1 10 89Des plus riches 68 13 10 9 62 26 11 <1 - - - Des plus riches 77 14 6 3 67 28 5 <1 14 9 77 Sainte-Lucie 2000 Des plus pauvres 84 <1 16 <1 51 14 2 33 - - - Sainte-Lucie 2017 Des plus pauvres >99 <1 <1 <1 77 21 <1 1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 - - - Sao Tomé-et-Principe 2000 Des plus pauvres 71 11 3 14 9 4 <1 87 - - - Sao Tomé-et-Principe 2017 Des plus pauvres 80 13 1 6 13 5 2 80 25 19 55Des plus riches 81 9 5 5 58 5 2 35 - - - Des plus riches 90 10 <1 <1 85 7 <1 8 65 9 26 Sénégal 2000 Des plus pauvres 36 7 56 <1 15 5 23 57 - - - Sénégal 2017 Des plus pauvres 48 9 42 <1 10 4 43 44 2 5 93Des plus riches 96 <1 3 <1 77 14 8 <1 - - - Des plus riches 98 <1 1 <1 84 16 <1 <1 37 24 39 Serbie 2000 Des plus pauvres 97 <1 2 <1 98 2 <1 <1 - - - Serbie 2017 Des plus pauvres 98 <1 2 <1 88 2 10 <1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - <1 - Sierra Leone 2000 Des plus pauvres 25 2 18 55 2 9 51 39 - - - Sierra Leone 2017 Des plus pauvres 38 2 26 34 3 19 37 40 <1 23 77Des plus riches 68 12 14 6 28 41 28 3 - - - Des plus riches 82 14 3 <1 36 53 10 1 13 39 48 Somalie 2000 Des plus pauvres 2 2 58 37 6 5 2 87 - - - Somalie 2017 Des plus pauvres 32 40 25 3 3 2 23 72 - - -Des plus riches 86 6 7 <1 44 40 15 <1 - - - Des plus riches 93 7 <1 <1 50 46 3 <1 - - - Soudan 2005 Des plus pauvres 47 27 26 <1 5 1 38 55 - - - Soudan 2017 Des plus pauvres 35 20 45 <1 7 1 37 54 16 13 71Des plus riches 98 <1 1 <1 63 12 23 1 - - - Des plus riches 96 <1 3 <1 81 16 3 <1 49 19 32 Suriname 2000 Des plus pauvres 61 <1 4 34 40 16 11 33 - - - Suriname 2017 Des plus pauvres 89 <1 2 8 50 20 10 20 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 3 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 3 <1 <1 - - - Tadjikistan 2000 Des plus pauvres 40 4 12 44 84 1 12 2 - - - Tadjikistan 2017 Des plus pauvres 72 7 3 18 97 1 1 <1 46 43 11Des plus riches 88 2 1 9 94 3 2 2 - - - Des plus riches 96 2 1 2 96 3 1 <1 87 11 2 Tchad 2000 Des plus pauvres 25 11 63 <1 1 1 3 95 - - - Tchad 2017 Des plus pauvres 25 11 47 18 <1 <1 10 88 <1 10 94Des plus riches 62 7 28 4 21 17 38 24 - - - Des plus riches 83 9 7 <1 36 28 25 11 10 19 72 Thaïlande 2000 Des plus pauvres 91 <1 8 1 92 5 <1 3 - - - Thaïlande 2017 Des plus pauvres 98 <1 <1 2 94 5 <1 <1 72 20 8Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 89 3 8 Togo 2000 Des plus pauvres 21 4 34 41 <1 2 11 86 - - - Togo 2017 Des plus pauvres 34 6 28 33 3 5 9 84 - - -Des plus riches 82 2 15 1 41 43 3 13 - - - Des plus riches 95 2 2 <1 44 47 6 3 - - - Trinité-et-Tobago 2000 Des plus pauvres 89 2 7 2 81 12 6 <1 - - - Trinité-et-Tobago 2017 Des plus pauvres 98 2 <1 <1 84 13 3 <1 - - -Des plus riches 99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 - - - Tunisie 2000 Des plus pauvres 79 9 10 2 46 5 14 35 - - - Tunisie 2017 Des plus pauvres 83 9 8 <1 80 9 4 7 - - -Des plus riches 99 <1 <1 <1 96 <1 3 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - <1 - Turkménistan 2000 Des plus pauvres 92 <1 1 6 96 2 2 <1 - - - Turkménistan 2017 Des plus pauvres 99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 98 1 1Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 >99 <1 <1 Turquie 2000 Des plus pauvres 96 1 3 <1 55 3 39 3 - - - Turquie 2017 Des plus pauvres 96 1 2 <1 92 5 3 <1 - - -Des plus riches 98 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 - - - Des plus riches 99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Ukraine 2000 Des plus pauvres 93 <1 6 <1 87 3 10 <1 - - - Ukraine 2017 Des plus pauvres >99 <1 <1 <1 96 3 1 <1 - - -Des plus riches 96 <1 3 <1 98 <1 1 <1 - - - Des plus riches 99 1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Uruguay 2000 Des plus pauvres 98 1 <1 <1 96 4 <1 <1 - - - Uruguay 2017 Des plus pauvres 98 1 1 <1 88 4 5 3 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 1 <1 <1 - - - Viet Nam 2000 Des plus pauvres 62 <1 19 19 12 2 43 43 - - - Viet Nam 2017 Des plus pauvres 84 <1 15 <1 41 5 35 19 64 31 5Des plus riches 97 <1 2 1 91 2 5 2 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 97 2 <1 Yémen 2000 Des plus pauvres 19 14 57 10 7 <1 26 66 - - - Yémen 2017 Des plus pauvres 35 25 37 3 13 2 26 59 20 43 37Des plus riches 96 3 1 <1 88 1 10 <1 - - - Des plus riches 96 3 <1 <1 96 1 <1 2 76 15 9 Zambie 2000 Des plus pauvres 25 4 44 27 3 1 34 62 - - - Zambie 2017 Des plus pauvres 34 6 41 19 15 5 48 32 2 22 76Des plus riches 93 2 5 <1 67 28 5 <1 - - - Des plus riches 93 2 4 <1 64 26 10 <1 41 32 27 Zimbabwe 2000 Des plus pauvres 45 17 26 12 13 10 6 71 - - - Zimbabwe 2017 Des plus pauvres 39 14 30 17 10 8 17 65 6 59 35Des plus riches 96 3 1 <1 66 33 <1 <1 - - - Des plus riches 96 3 <1 <1 65 33 2 <1 52 39 9 ANNEXE 6 : INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE 133 PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Q ui nt ile d e ric he ss e EAU DE BOISSON ASSAINISSEMENT HYGIÈNE PAYS, ZONE OU TERRITOIRE An né e Q ui nt ile d e ric he ss e EAU DE BOISSON ASSAINISSEMENT HYGIÈNE Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n Philippines 2000 Des plus pauvres 65 3 30 2 31 15 17 37 - - - Philippines 2017 Des plus pauvres 83 4 13 <1 50 24 8 18 52 39 9Des plus riches 99 <1 <1 <1 95 5 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 95 5 <1 <1 93 4 3 République centrafricaine 2000 Des plus pauvres 45 12 34 9 2 1 66 30 - - - République centrafricaine 2017 Des plus pauvres 42 11 39 8 <1 <1 31 67 - - -Des plus riches 76 13 9 1 39 19 39 3 - - - Des plus riches 75 13 11 <1 67 32 <1 <1 - - - République de Moldova 2000 Des plus pauvres 86 2 12 <1 54 6 40 <1 - - - République de Moldova 2017 Des plus pauvres 71 2 27 <1 59 7 33 <1 - - -Des plus riches 98 <1 1 <1 87 5 8 <1 - - - Des plus riches 97 <1 2 <1 95 5 <1 <1 - - - République démocratique du Congo 2000 Des plus pauvres 13 7 52 28 16 14 49 22 - - - République démocratique du Congo 2017 Des plus pauvres 15 8 62 15 16 14 44 27 <1 7 93Des plus riches 81 10 8 1 26 41 32 1 - - - Des plus riches 85 10 5 <1 26 40 33 2 11 13 76 République démocratique populaire lao 2000 Des plus pauvres 22 <1 30 48 5 <1 7 87 - - - République démocratique populaire lao 2017 Des plus pauvres 68 <1 23 9 29 1 4 65 - - - Des plus riches 56 <1 34 9 41 <1 9 49 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 - - - République dominicaine 2000 Des plus pauvres 80 3 8 10 52 23 10 15 - - - République dominicaine 2017 Des plus pauvres 94 3 1 2 60 27 4 9 24 20 56Des plus riches 97 <1 2 <1 99 1 <1 <1 - - - Des plus riches 98 <1 1 <1 98 1 <1 <1 83 9 8 République-Unie de Tanzanie 2000 Des plus pauvres 17 10 45 29 <1 <1 68 32 - - - République-Unie de Tanzanie 2017 Des plus pauvres 24 13 42 20 16 4 52 27 <1 77 22Des plus riches 79 6 11 4 21 13 65 <1 - - - Des plus riches 87 7 4 2 57 35 7 <1 17 74 9 Rwanda 2000 Des plus pauvres 44 24 17 15 27 8 60 5 - - - Rwanda 2017 Des plus pauvres 43 23 24 10 48 14 33 6 <1 10 89Des plus riches 68 13 10 9 62 26 11 <1 - - - Des plus riches 77 14 6 3 67 28 5 <1 14 9 77 Sainte-Lucie 2000 Des plus pauvres 84 <1 16 <1 51 14 2 33 - - - Sainte-Lucie 2017 Des plus pauvres >99 <1 <1 <1 77 21 <1 1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 - - - Sao Tomé-et-Principe 2000 Des plus pauvres 71 11 3 14 9 4 <1 87 - - - Sao Tomé-et-Principe 2017 Des plus pauvres 80 13 1 6 13 5 2 80 25 19 55Des plus riches 81 9 5 5 58 5 2 35 - - - Des plus riches 90 10 <1 <1 85 7 <1 8 65 9 26 Sénégal 2000 Des plus pauvres 36 7 56 <1 15 5 23 57 - - - Sénégal 2017 Des plus pauvres 48 9 42 <1 10 4 43 44 2 5 93Des plus riches 96 <1 3 <1 77 14 8 <1 - - - Des plus riches 98 <1 1 <1 84 16 <1 <1 37 24 39 Serbie 2000 Des plus pauvres 97 <1 2 <1 98 2 <1 <1 - - - Serbie 2017 Des plus pauvres 98 <1 2 <1 88 2 10 <1 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - <1 - Sierra Leone 2000 Des plus pauvres 25 2 18 55 2 9 51 39 - - - Sierra Leone 2017 Des plus pauvres 38 2 26 34 3 19 37 40 <1 23 77Des plus riches 68 12 14 6 28 41 28 3 - - - Des plus riches 82 14 3 <1 36 53 10 1 13 39 48 Somalie 2000 Des plus pauvres 2 2 58 37 6 5 2 87 - - - Somalie 2017 Des plus pauvres 32 40 25 3 3 2 23 72 - - -Des plus riches 86 6 7 <1 44 40 15 <1 - - - Des plus riches 93 7 <1 <1 50 46 3 <1 - - - Soudan 2005 Des plus pauvres 47 27 26 <1 5 1 38 55 - - - Soudan 2017 Des plus pauvres 35 20 45 <1 7 1 37 54 16 13 71Des plus riches 98 <1 1 <1 63 12 23 1 - - - Des plus riches 96 <1 3 <1 81 16 3 <1 49 19 32 Suriname 2000 Des plus pauvres 61 <1 4 34 40 16 11 33 - - - Suriname 2017 Des plus pauvres 89 <1 2 8 50 20 10 20 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 3 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 97 3 <1 <1 - - - Tadjikistan 2000 Des plus pauvres 40 4 12 44 84 1 12 2 - - - Tadjikistan 2017 Des plus pauvres 72 7 3 18 97 1 1 <1 46 43 11Des plus riches 88 2 1 9 94 3 2 2 - - - Des plus riches 96 2 1 2 96 3 1 <1 87 11 2 Tchad 2000 Des plus pauvres 25 11 63 <1 1 1 3 95 - - - Tchad 2017 Des plus pauvres 25 11 47 18 <1 <1 10 88 <1 10 94Des plus riches 62 7 28 4 21 17 38 24 - - - Des plus riches 83 9 7 <1 36 28 25 11 10 19 72 Thaïlande 2000 Des plus pauvres 91 <1 8 1 92 5 <1 3 - - - Thaïlande 2017 Des plus pauvres 98 <1 <1 2 94 5 <1 <1 72 20 8Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 89 3 8 Togo 2000 Des plus pauvres 21 4 34 41 <1 2 11 86 - - - Togo 2017 Des plus pauvres 34 6 28 33 3 5 9 84 - - -Des plus riches 82 2 15 1 41 43 3 13 - - - Des plus riches 95 2 2 <1 44 47 6 3 - - - Trinité-et-Tobago 2000 Des plus pauvres 89 2 7 2 81 12 6 <1 - - - Trinité-et-Tobago 2017 Des plus pauvres 98 2 <1 <1 84 13 3 <1 - - -Des plus riches 99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 99 1 <1 <1 - - - Tunisie 2000 Des plus pauvres 79 9 10 2 46 5 14 35 - - - Tunisie 2017 Des plus pauvres 83 9 8 <1 80 9 4 7 - - -Des plus riches 99 <1 <1 <1 96 <1 3 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - <1 - Turkménistan 2000 Des plus pauvres 92 <1 1 6 96 2 2 <1 - - - Turkménistan 2017 Des plus pauvres 99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 98 1 1Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 96 4 <1 <1 >99 <1 <1 Turquie 2000 Des plus pauvres 96 1 3 <1 55 3 39 3 - - - Turquie 2017 Des plus pauvres 96 1 2 <1 92 5 3 <1 - - -Des plus riches 98 <1 <1 <1 99 <1 1 <1 - - - Des plus riches 99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Ukraine 2000 Des plus pauvres 93 <1 6 <1 87 3 10 <1 - - - Ukraine 2017 Des plus pauvres >99 <1 <1 <1 96 3 1 <1 - - -Des plus riches 96 <1 3 <1 98 <1 1 <1 - - - Des plus riches 99 1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 - - - Uruguay 2000 Des plus pauvres 98 1 <1 <1 96 4 <1 <1 - - - Uruguay 2017 Des plus pauvres 98 1 1 <1 88 4 5 3 - - -Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 1 <1 <1 - - - Viet Nam 2000 Des plus pauvres 62 <1 19 19 12 2 43 43 - - - Viet Nam 2017 Des plus pauvres 84 <1 15 <1 41 5 35 19 64 31 5Des plus riches 97 <1 2 1 91 2 5 2 - - - Des plus riches >99 <1 <1 <1 98 2 <1 <1 97 2 <1 Yémen 2000 Des plus pauvres 19 14 57 10 7 <1 26 66 - - - Yémen 2017 Des plus pauvres 35 25 37 3 13 2 26 59 20 43 37Des plus riches 96 3 1 <1 88 1 10 <1 - - - Des plus riches 96 3 <1 <1 96 1 <1 2 76 15 9 Zambie 2000 Des plus pauvres 25 4 44 27 3 1 34 62 - - - Zambie 2017 Des plus pauvres 34 6 41 19 15 5 48 32 2 22 76Des plus riches 93 2 5 <1 67 28 5 <1 - - - Des plus riches 93 2 4 <1 64 26 10 <1 41 32 27 Zimbabwe 2000 Des plus pauvres 45 17 26 12 13 10 6 71 - - - Zimbabwe 2017 Des plus pauvres 39 14 30 17 10 8 17 65 6 59 35Des plus riches 96 3 1 <1 66 33 <1 <1 - - - Des plus riches 96 3 <1 <1 65 33 2 <1 52 39 9 134 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE Annexe 7 : Estimations régionales et mondiales relatives à l’approvisionnement en eau de boisson RÉGION An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN RÉGION An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n RÉGIONS ODD RÉGIONS ODD Australie et Nouvelle-Zélande 2000 22 925 85 >99 <1 <1 <1 0.01 >99 <1 <1 <1 0.05 >99 <1 <1 <1 0.01 Australie et Nouvelle-Zélande 2000 - 97 92 - 86 13 - 89 90 - 65 34 92 98 92 96 90 10 2017 29 156 86 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 98 96 - 93 7 - 90 96 - 86 14 97 99 97 >99 94 6 Asie centrale et Asie du Sud 2000 1 508 317 30 81 5 12 2 0.67 76 6 15 3 0.83 93 3 4 <1 0.20 Asie centrale et Asie du Sud 2000 41 44 72 53 43 43 31 31 65 48 30 52 66 75 89 66 72 23 2017 1 939 824 36 93 <1 5 1 91 1 7 2 96 <1 3 <1 2017 60 67 82 62 42 51 60 60 79 62 29 63 62 80 88 62 67 30 Asie de l’Est et Asie du Sud-Est 2000 2 037 035 41 81 1 14 3 0.68 71 1 22 6 0.91 97 <1 2 <1 0.07 Asie de l’Est et Asie du Sud-Est 2000 - 66 78 - 49 33 - 48 67 - 28 45 91 92 95 91 80 17 2017 2 296 945 58 93 <1 5 <1 86 1 11 1 98 <1 2 <1 2017 - 86 90 - 67 27 - 79 81 - 44 44 91 91 96 92 83 15 Europe et Amérique du Nord 2000 1 040 046 73 99 <1 1 <1 0.01 96 <1 3 <1 0.10 >99 <1 <1 <1 -0.02 Europe et Amérique du Nord 2000 90 92 - 96 93 6 - 78 - - 80 16 97 97 - >99 98 2 2017 1 103 282 77 99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 >99 <1 <1 <1 2017 95 95 - 98 96 3 - 90 - - 90 9 97 97 - >99 98 1 Amérique latine et Caraïbes 2000 525 795 76 90 <1 6 3 0.38 71 2 17 10 0.98 97 <1 3 <1 0.14 Amérique latine et Caraïbes 2000 56 82 76 56 83 9 - 54 57 - 54 20 82 91 82 90 92 5 2017 645 593 80 97 <1 2 1 88 2 6 5 99 <1 <1 <1 2017 74 93 79 82 92 6 42 80 65 42 75 15 82 97 82 92 96 3 Afrique du Nord et Asie de l’Ouest 2000 357 578 56 84 4 10 2 0.46 71 6 18 5 0.79 94 2 3 <1 0.13 Afrique du Nord et Asie de l’Ouest 2000 - 75 67 - 75 13 - 57 56 - 57 20 - 89 75 - 89 7 2017 501 263 62 92 5 2 1 84 9 3 4 97 3 <1 <1 2017 - 84 80 - 83 14 - 71 72 - 72 21 - 92 85 - 89 10 Océanie 2000 8 305 23 52 1 20 26 0.16 40 1 24 34 0.20 91 1 7 <1 0.08 Océanie 2000 - 37 46 - 37 16 - 26 - - 23 19 - 72 91 - 83 9 2017 11 534 23 55 2 6 38 44 2 6 48 92 2 3 3 2017 - 37 - - 34 23 - 26 - - 22 23 - 73 94 - 72 22 Afrique subsaharienne 2000 645 007 31 46 9 26 19 0.89 31 9 34 26 0.86 78 9 9 4 0.36 Afrique subsaharienne 2000 18 18 43 27 29 25 6 6 32 14 13 27 42 42 67 54 65 22 2017 1 022 664 40 61 13 18 8 45 17 25 13 84 8 6 1 2017 27 27 57 33 33 41 12 12 50 19 18 44 50 50 69 54 56 36 AUTRES REGROUPEMENTS RÉGIONAUX AUTRES REGROUPEMENTS RÉGIONAUX Pays les moins avancés 2000 664 805 25 51 9 26 15 0.82 42 8 31 19 0.75 76 9 11 4 0.47 Pays les moins avancés 2000 25 25 45 31 20 39 18 18 41 27 10 41 45 46 56 45 52 33 2017 1 002 486 33 65 13 15 7 55 15 20 10 84 9 6 1 2017 35 37 58 37 31 47 26 26 57 30 17 53 52 58 61 52 60 33 Pays en développement sans littoral 2000 335 283 27 51 8 25 15 0.77 38 10 32 20 0.88 86 5 7 2 0.21 Pays en développement sans littoral 2000 26 26 49 35 33 27 12 12 41 24 16 32 64 64 70 67 78 13 2017 503 550 30 64 15 15 6 53 19 20 8 90 7 3 <1 2017 35 35 66 40 41 38 20 20 62 27 25 46 69 70 74 69 77 19 Petits États insulaires en dévelop- pement 2000 56 534 57 80 3 10 7 0.16 61 4 18 16 0.14 95 1 3 <1 0.01 Petits États insulaires en dévelop-pement 2000 - 65 65 - 66 17 - 41 - - 41 25 - 82 78 - 85 11 2017 69 024 62 83 3 7 7 64 5 14 17 95 2 3 <1 2017 - 68 69 - 64 22 - 46 - - 42 26 - 82 83 - 78 19 MONDE 2000 6 145 007 47 81 3 12 4 0.48 69 4 19 7 0.70 95 2 3 <1 0.07 MONDE 2000 61 61 74 62 57 27 39 39 62 42 33 40 86 87 88 86 85 12 2017 7 550 262 55 90 3 6 2 81 4 11 4 97 1 2 <1 2017 71 75 82 71 64 29 53 60 74 53 40 46 85 87 88 85 83 15 ANNEXE 7 : ESTIMATIONS RÉGIONALES ET MONDIALES RELATIVES À L’APPROVISIONNEMENT EN EAU DE BOISSON 135 RÉGION An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN RÉGION An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Proportion de la population utilisant un point d'eau amélioré Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) Au m oi ns d e ba se Li m ité (> 3 0 m in ) N on a m él io ré Ea ux d e su rf ac e Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (se rv ic es d e ba se ) G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n G ér és e n to ut e sé cu rit é Ac ce ss ib le à d om ic ile D is po ni bl e au b es oi n Ex em pt d e co nt am in at io n Av ec c an al is at io n Sa ns c an al is at io n RÉGIONS ODD RÉGIONS ODD Australie et Nouvelle-Zélande 2000 22 925 85 >99 <1 <1 <1 0.01 >99 <1 <1 <1 0.05 >99 <1 <1 <1 0.01 Australie et Nouvelle-Zélande 2000 - 97 92 - 86 13 - 89 90 - 65 34 92 98 92 96 90 10 2017 29 156 86 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 >99 <1 <1 <1 2017 - 98 96 - 93 7 - 90 96 - 86 14 97 99 97 >99 94 6 Asie centrale et Asie du Sud 2000 1 508 317 30 81 5 12 2 0.67 76 6 15 3 0.83 93 3 4 <1 0.20 Asie centrale et Asie du Sud 2000 41 44 72 53 43 43 31 31 65 48 30 52 66 75 89 66 72 23 2017 1 939 824 36 93 <1 5 1 91 1 7 2 96 <1 3 <1 2017 60 67 82 62 42 51 60 60 79 62 29 63 62 80 88 62 67 30 Asie de l’Est et Asie du Sud-Est 2000 2 037 035 41 81 1 14 3 0.68 71 1 22 6 0.91 97 <1 2 <1 0.07 Asie de l’Est et Asie du Sud-Est 2000 - 66 78 - 49 33 - 48 67 - 28 45 91 92 95 91 80 17 2017 2 296 945 58 93 <1 5 <1 86 1 11 1 98 <1 2 <1 2017 - 86 90 - 67 27 - 79 81 - 44 44 91 91 96 92 83 15 Europe et Amérique du Nord 2000 1 040 046 73 99 <1 1 <1 0.01 96 <1 3 <1 0.10 >99 <1 <1 <1 -0.02 Europe et Amérique du Nord 2000 90 92 - 96 93 6 - 78 - - 80 16 97 97 - >99 98 2 2017 1 103 282 77 99 <1 <1 <1 98 <1 2 <1 >99 <1 <1 <1 2017 95 95 - 98 96 3 - 90 - - 90 9 97 97 - >99 98 1 Amérique latine et Caraïbes 2000 525 795 76 90 <1 6 3 0.38 71 2 17 10 0.98 97 <1 3 <1 0.14 Amérique latine et Caraïbes 2000 56 82 76 56 83 9 - 54 57 - 54 20 82 91 82 90 92 5 2017 645 593 80 97 <1 2 1 88 2 6 5 99 <1 <1 <1 2017 74 93 79 82 92 6 42 80 65 42 75 15 82 97 82 92 96 3 Afrique du Nord et Asie de l’Ouest 2000 357 578 56 84 4 10 2 0.46 71 6 18 5 0.79 94 2 3 <1 0.13 Afrique du Nord et Asie de l’Ouest 2000 - 75 67 - 75 13 - 57 56 - 57 20 - 89 75 - 89 7 2017 501 263 62 92 5 2 1 84 9 3 4 97 3 <1 <1 2017 - 84 80 - 83 14 - 71 72 - 72 21 - 92 85 - 89 10 Océanie 2000 8 305 23 52 1 20 26 0.16 40 1 24 34 0.20 91 1 7 <1 0.08 Océanie 2000 - 37 46 - 37 16 - 26 - - 23 19 - 72 91 - 83 9 2017 11 534 23 55 2 6 38 44 2 6 48 92 2 3 3 2017 - 37 - - 34 23 - 26 - - 22 23 - 73 94 - 72 22 Afrique subsaharienne 2000 645 007 31 46 9 26 19 0.89 31 9 34 26 0.86 78 9 9 4 0.36 Afrique subsaharienne 2000 18 18 43 27 29 25 6 6 32 14 13 27 42 42 67 54 65 22 2017 1 022 664 40 61 13 18 8 45 17 25 13 84 8 6 1 2017 27 27 57 33 33 41 12 12 50 19 18 44 50 50 69 54 56 36 AUTRES REGROUPEMENTS RÉGIONAUX AUTRES REGROUPEMENTS RÉGIONAUX Pays les moins avancés 2000 664 805 25 51 9 26 15 0.82 42 8 31 19 0.75 76 9 11 4 0.47 Pays les moins avancés 2000 25 25 45 31 20 39 18 18 41 27 10 41 45 46 56 45 52 33 2017 1 002 486 33 65 13 15 7 55 15 20 10 84 9 6 1 2017 35 37 58 37 31 47 26 26 57 30 17 53 52 58 61 52 60 33 Pays en développement sans littoral 2000 335 283 27 51 8 25 15 0.77 38 10 32 20 0.88 86 5 7 2 0.21 Pays en développement sans littoral 2000 26 26 49 35 33 27 12 12 41 24 16 32 64 64 70 67 78 13 2017 503 550 30 64 15 15 6 53 19 20 8 90 7 3 <1 2017 35 35 66 40 41 38 20 20 62 27 25 46 69 70 74 69 77 19 Petits États insulaires en dévelop- pement 2000 56 534 57 80 3 10 7 0.16 61 4 18 16 0.14 95 1 3 <1 0.01 Petits États insulaires en dévelop-pement 2000 - 65 65 - 66 17 - 41 - - 41 25 - 82 78 - 85 11 2017 69 024 62 83 3 7 7 64 5 14 17 95 2 3 <1 2017 - 68 69 - 64 22 - 46 - - 42 26 - 82 83 - 78 19 MONDE 2000 6 145 007 47 81 3 12 4 0.48 69 4 19 7 0.70 95 2 3 <1 0.07 MONDE 2000 61 61 74 62 57 27 39 39 62 42 33 40 86 87 88 86 85 12 2017 7 550 262 55 90 3 6 2 81 4 11 4 97 1 2 <1 2017 71 75 82 71 64 29 53 60 74 53 40 46 85 87 88 85 83 15 136 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE RÉGION An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN RÉGION An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d ’é go ut s G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d ’é go ut s G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d ’é go ut s RÉGIONS ODD RÉGIONS ODD Australie et Nouvelle- Zélande 2000 22 925 85 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Australie et Nouvelle-Zélande 2000 61 - - 61 1 12 87 - - - - - - - - - - - - - - 2017 29 156 86 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 72 - - 72 <1 12 88 - - - - - - - - - - - - - - Asie centrale et Asie du Sud 2000 1 508 317 30 25 6 10 58 2.11 -2.26 12 2 11 75 2.50 -2.70 57 14 10 19 0.97 -0.92 Asie centrale et Asie du Sud 2000 - - - 3 11 11 9 7 6 - <1 8 4 1 - - - 10 17 26 28 2017 1 939 824 36 61 12 6 20 55 9 7 29 74 19 5 3 2017 - - - 5 33 28 13 40 39 - <1 39 23 1 - - - 13 22 38 33 Asie de l’Est et Asie du Sud-Est 2000 2 037 035 41 61 5 28 7 1.39 -0.30 47 3 39 11 1.67 -0.38 80 6 11 2 0.60 -0.09 Asie de l’Est et Asie du Sud-Est 2000 32 18 - 13 21 18 27 27 24 - 3 31 15 4 28 - - 28 5 22 60 2017 2 296 945 58 84 6 7 2 75 7 14 4 91 6 3 <1 2017 64 21 - 42 19 23 48 52 28 - 24 30 24 28 72 17 - 55 11 22 63 Europe et Amérique du Nord 2000 1 040 046 73 96 <1 4 <1 0.12 0.00 89 1 10 <1 0.32 -0.01 98 <1 1 <1 0.03 0.00 Europe et Amérique du Nord 2000 69 - - 68 7 10 79 - - - 39 18 27 44 79 - - 79 3 4 92 2017 1 103 282 77 98 <1 2 <1 94 <1 5 <1 99 <1 <1 <1 2017 76 - - 76 6 9 84 48 - - 48 16 26 53 85 - - 85 3 3 93 Amérique latine et Caraïbes 2000 525 795 76 73 5 11 10 0.81 -0.43 47 3 20 30 1.34 -1.23 82 6 9 3 0.55 -0.14 Amérique latine et Caraïbes 2000 12 - - 12 12 18 49 - - - 2 22 19 9 15 - - 15 9 17 62 2017 645 593 80 87 5 6 2 70 6 16 9 91 4 4 <1 2017 31 - - 31 9 17 66 - - - 8 25 33 18 37 - - 37 6 13 77 Afrique du Nord et Asie de l’Ouest 2000 357 578 56 78 5 8 9 0.60 -0.31 64 5 13 19 0.69 -0.51 88 5 5 2 0.40 -0.08 Afrique du Nord et Asie de l’Ouest 2000 26 - - 26 13 25 45 - - - 8 18 35 15 40 - - 40 8 17 68 2017 501 263 62 88 4 5 4 76 5 9 10 95 3 2 <1 2017 38 - - 38 10 23 59 - - - 18 16 36 29 49 - - 49 6 15 77 Océanie 2000 8 305 23 38 4 45 13 -0.42 0.06 26 3 55 16 -0.45 0.11 75 8 13 4 -0.29 -0.09 Océanie 2000 - - - 5 19 14 9 - - - 1 19 7 2 - - - 16 16 38 30 2017 11 534 23 30 4 52 14 18 3 62 17 70 9 19 2 2017 - - - 4 12 14 8 - - - 1 12 7 2 - - - 14 11 40 28 Afrique subsaharienne 2000 645 007 31 23 15 29 32 0.45 -0.74 17 9 32 43 0.29 -0.80 37 29 24 10 0.45 -0.23 Afrique subsaharienne 2000 15 15 - - 28 3 7 14 14 - - 24 <1 1 17 17 - - 39 8 20 2017 1 022 664 40 31 18 31 20 22 9 40 29 44 32 18 6 2017 18 18 - - 31 10 8 18 18 - - 27 3 1 20 20 - - 38 22 17 AUTRES REGROUPEMENTS RÉGIONAUX AUTRES REGROUPEMENTS RÉGIONAUX Pays les moins avancés 2000 664 805 25 22 10 33 35 0.72 -1.00 16 6 34 43 0.68 -1.08 39 21 30 11 0.47 -0.39 Pays les moins avancés 2000 - - - - 24 5 3 11 11 - - 20 2 <1 - - - - 37 14 9 2017 1 002 486 33 34 15 32 18 28 9 38 25 47 28 21 4 2017 - - - - 34 12 4 21 21 - <1 30 6 <1 - - - - 43 22 9 Pays en développement sans littoral 2000 335 283 27 34 7 22 37 0.41 -1.07 24 4 24 48 0.47 -1.32 60 17 17 7 0.05 -0.23 Pays en développement sans littoral 2000 - - - 5 28 3 10 - - - <1 25 2 1 - - - 18 37 7 33 2017 503 550 30 41 11 30 19 32 6 36 26 61 22 15 3 2017 - - - 5 36 7 9 - - - <1 33 4 <1 - - - 14 42 13 27 Petits États insulaires en développement 2000 56 534 57 66 8 15 11 0.17 -0.20 44 7 27 22 0.12 -0.35 82 9 6 2 0.03 -0.02 Petits États insulaires en développement 2000 - - - 14 25 18 30 - - - 2 33 13 6 23 - - 23 19 23 49 2017 69 024 62 69 9 15 7 46 7 31 16 83 10 5 2 2017 - - - 16 22 25 30 - - - 2 30 18 6 - - - 25 17 30 45 MONDE 2000 6 145 007 47 56 5 17 21 1.02 -0.74 36 4 24 36 1.37 -1.06 79 8 8 5 0.35 -0.20 MONDE 2000 28 9 - 19 15 14 32 22 17 - 5 21 12 7 36 - - 36 10 16 62 2017 7 550 262 55 74 8 9 9 59 7 16 18 85 9 4 1 2017 45 14 - 31 21 20 41 43 30 - 12 31 21 15 47 - - 47 13 19 63 Annexe 8 : Estimations régionales et mondiales relatives à l’assainissement ANNEXE 8 : ESTIMATIONS RÉGIONALES ET MONDIALES RELATIVES À L’ASSAINISSEMENT 137 RÉGION An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN RÉGION An né e NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (à l'exclusion des installations partagées) Proportion de la population utilisant des installations d’assainissement améliorées (y compris les installations partagées) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) Au m oi ns d e ba se Li m ité (p ar ta gé ) N on a m él io ré D éf éc at io n en p le in a ir Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (s er vi ce s d e ba se ) Ta ux a nn ue l d e ch an ge m en t (d éf éc at io n en p le in a ir) G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d ’é go ut s G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d ’é go ut s G ér és e n to ut e sé cu rit é Tr ai té s et g ér és s ur s ite Vi da ng és e t t ra ité s Ea ux u sé es tr ai té es La tr in es e t a ut re s Fo ss es s ep tiq ue s Ra cc or de m en t a u ré se au d ’é go ut s RÉGIONS ODD RÉGIONS ODD Australie et Nouvelle- Zélande 2000 22 925 85 >99 <1 <1 <1 0.00 0.00 - - - - - - - - - - - - Australie et Nouvelle-Zélande 2000 61 - - 61 1 12 87 - - - - - - - - - - - - - - 2017 29 156 86 >99 <1 <1 <1 - - - - - - - - 2017 72 - - 72 <1 12 88 - - - - - - - - - - - - - - Asie centrale et Asie du Sud 2000 1 508 317 30 25 6 10 58 2.11 -2.26 12 2 11 75 2.50 -2.70 57 14 10 19 0.97 -0.92 Asie centrale et Asie du Sud 2000 - - - 3 11 11 9 7 6 - <1 8 4 1 - - - 10 17 26 28 2017 1 939 824 36 61 12 6 20 55 9 7 29 74 19 5 3 2017 - - - 5 33 28 13 40 39 - <1 39 23 1 - - - 13 22 38 33 Asie de l’Est et Asie du Sud-Est 2000 2 037 035 41 61 5 28 7 1.39 -0.30 47 3 39 11 1.67 -0.38 80 6 11 2 0.60 -0.09 Asie de l’Est et Asie du Sud-Est 2000 32 18 - 13 21 18 27 27 24 - 3 31 15 4 28 - - 28 5 22 60 2017 2 296 945 58 84 6 7 2 75 7 14 4 91 6 3 <1 2017 64 21 - 42 19 23 48 52 28 - 24 30 24 28 72 17 - 55 11 22 63 Europe et Amérique du Nord 2000 1 040 046 73 96 <1 4 <1 0.12 0.00 89 1 10 <1 0.32 -0.01 98 <1 1 <1 0.03 0.00 Europe et Amérique du Nord 2000 69 - - 68 7 10 79 - - - 39 18 27 44 79 - - 79 3 4 92 2017 1 103 282 77 98 <1 2 <1 94 <1 5 <1 99 <1 <1 <1 2017 76 - - 76 6 9 84 48 - - 48 16 26 53 85 - - 85 3 3 93 Amérique latine et Caraïbes 2000 525 795 76 73 5 11 10 0.81 -0.43 47 3 20 30 1.34 -1.23 82 6 9 3 0.55 -0.14 Amérique latine et Caraïbes 2000 12 - - 12 12 18 49 - - - 2 22 19 9 15 - - 15 9 17 62 2017 645 593 80 87 5 6 2 70 6 16 9 91 4 4 <1 2017 31 - - 31 9 17 66 - - - 8 25 33 18 37 - - 37 6 13 77 Afrique du Nord et Asie de l’Ouest 2000 357 578 56 78 5 8 9 0.60 -0.31 64 5 13 19 0.69 -0.51 88 5 5 2 0.40 -0.08 Afrique du Nord et Asie de l’Ouest 2000 26 - - 26 13 25 45 - - - 8 18 35 15 40 - - 40 8 17 68 2017 501 263 62 88 4 5 4 76 5 9 10 95 3 2 <1 2017 38 - - 38 10 23 59 - - - 18 16 36 29 49 - - 49 6 15 77 Océanie 2000 8 305 23 38 4 45 13 -0.42 0.06 26 3 55 16 -0.45 0.11 75 8 13 4 -0.29 -0.09 Océanie 2000 - - - 5 19 14 9 - - - 1 19 7 2 - - - 16 16 38 30 2017 11 534 23 30 4 52 14 18 3 62 17 70 9 19 2 2017 - - - 4 12 14 8 - - - 1 12 7 2 - - - 14 11 40 28 Afrique subsaharienne 2000 645 007 31 23 15 29 32 0.45 -0.74 17 9 32 43 0.29 -0.80 37 29 24 10 0.45 -0.23 Afrique subsaharienne 2000 15 15 - - 28 3 7 14 14 - - 24 <1 1 17 17 - - 39 8 20 2017 1 022 664 40 31 18 31 20 22 9 40 29 44 32 18 6 2017 18 18 - - 31 10 8 18 18 - - 27 3 1 20 20 - - 38 22 17 AUTRES REGROUPEMENTS RÉGIONAUX AUTRES REGROUPEMENTS RÉGIONAUX Pays les moins avancés 2000 664 805 25 22 10 33 35 0.72 -1.00 16 6 34 43 0.68 -1.08 39 21 30 11 0.47 -0.39 Pays les moins avancés 2000 - - - - 24 5 3 11 11 - - 20 2 <1 - - - - 37 14 9 2017 1 002 486 33 34 15 32 18 28 9 38 25 47 28 21 4 2017 - - - - 34 12 4 21 21 - <1 30 6 <1 - - - - 43 22 9 Pays en développement sans littoral 2000 335 283 27 34 7 22 37 0.41 -1.07 24 4 24 48 0.47 -1.32 60 17 17 7 0.05 -0.23 Pays en développement sans littoral 2000 - - - 5 28 3 10 - - - <1 25 2 1 - - - 18 37 7 33 2017 503 550 30 41 11 30 19 32 6 36 26 61 22 15 3 2017 - - - 5 36 7 9 - - - <1 33 4 <1 - - - 14 42 13 27 Petits États insulaires en développement 2000 56 534 57 66 8 15 11 0.17 -0.20 44 7 27 22 0.12 -0.35 82 9 6 2 0.03 -0.02 Petits États insulaires en développement 2000 - - - 14 25 18 30 - - - 2 33 13 6 23 - - 23 19 23 49 2017 69 024 62 69 9 15 7 46 7 31 16 83 10 5 2 2017 - - - 16 22 25 30 - - - 2 30 18 6 - - - 25 17 30 45 MONDE 2000 6 145 007 47 56 5 17 21 1.02 -0.74 36 4 24 36 1.37 -1.06 79 8 8 5 0.35 -0.20 MONDE 2000 28 9 - 19 15 14 32 22 17 - 5 21 12 7 36 - - 36 10 16 62 2017 7 550 262 55 74 8 9 9 59 7 16 18 85 9 4 1 2017 45 14 - 31 21 20 41 43 30 - 12 31 21 15 47 - - 47 13 19 63 138 PROGRÈS EN MATIÈRE D’EAU, D’ASSAINISSEMENT ET D’HYGIÈNE DES MÉNAGES : 2000-2017 / RÉDUIRE LES INÉGALITÉS RELATIVES AUX SERVICES DE BASE Annexe 9 : Estimations régionales et mondiales relatives à l’hygiène RÉGION An né e Po pu la tio n (e n m ill ie rs ) % e n m ili eu u rb ai n NIVEAU NATIONAL MILIEU RURAL MILIEU URBAIN D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n D e ba se Li m ité (s an s e au o u sa ns sa vo n) Au cu ne in st al la tio n RÉGIONS ODD Australie et Nouvelle-Zélande 2017 29 156 86 - - - - - - - - - Asie centrale et Asie du Sud 2017 1 939 824 36 58 37 4 47 47 6 78 19 3 Asie de l’Est et Asie du Sud-Est 2017 2 296 945 58 - - - - - - - - - Europe et Amérique du Nord 2017 1 103 282 77 - - - - - - - - - Amérique latine et Caraïbes 2017 645 593 80 - - - 59 22 19 - - - Afrique du Nord et Asie de l’Ouest 2017 501 263 62 77 12 11 64 17 19 - - - Océanie 2017 11 534 23 - - - - - - - - - Afrique subsaharienne 2017 1 022 664 40 25 34 41 17 38 45 38 28 34 AUTRES REGROUPEMENTS RÉGIONAUX Pays les moins avancés 2017 1 002 486 33 28 36 36 22 39 39 40 29 31 Pays en développement sans littoral 2017 503 550 30 34 36 30 25 40 35 55 25 19 Petits États insulaires en développement 2017 69 024 62 51 28 20 33 38 29 63 22 15 MONDE 2017 7 550 262 55 60 22 18 45 31 23 - - - Progrès en matière d’eau, d’assainissement et d’hygiène des ménages 2000-2017 : gros plan sur les inégalités ISBN: 978-92-806-5037-2 © Fonds des Nations Unies pour l’enfance (UNICEF) et Organisation mondiale de la Santé (OMS), 2019 Tous droits réservés. La reproduction de tout ou partie de cette publication est sujette à autorisation. Veuillez adresser votre demande d’autorisation à l’adresse suivante : UNICEF, Division de la communication, 3 United Nations Plaza, New York 10017, États-Unis (e-mail : nyhqdoc.permit@unicef.org). Pour citer ce document : Progrès en matière d’eau, d’assainissement et d’hygiène des ménages 2000-2017. Gros plan sur les inégalités. New York, Fonds des Nations Unies pour l’enfance (UNICEF) et Organisation mondiale de la Santé (OMS), 2019. Photographies : Couverture : © UNICEF/UN0282190/Pirozzi ; table des matières : © UNICEF/UN0290924/Llaurado ; Quatrième de couverture : © UNICEF/UN073097/Dicko ; p. 6 : © UNICEF/UNI189314/Gilbertson VII ; p. 13 : © UNICEF/UN0304111/ Arcos ; p. 16 : © UNICEF/UN0271298/Tremeau ; p. 19 : © UNICEF/UN0267916/Akhbar Latif ; p. 23 : © UNICEF/UN011915/ Singh ; p. 24 : © UNICEF/UN0199491/Noorani ; p. 27 : © UNICEF/UN057870/Chudeau ; p. 30 : © UNICEF/UN052143 Brazier ; p. 33 : © UNICEF/UNI79561/Sampson ; p. 36 : © UNICEF/UN0291768/Frank Dejongh ; p. 41 : © UNICEF/UN0268445/ Brown ; p. 43 : © UNICEF/UN0215371/Vishwanathan ; p. 46 : © UNICEF/UN0260388/Cherry ; p. 53 : © UNICEF/UNI189338/ Gilbertson VII Photo ; p. 59 : © UNICEF/UN048103/Nader ; p. 62 : © UNICEF/UN0267936/Akhbar Latif ; p. 66 : © UNICEF/ UN047279/Bradley ; p. 71 : © UNICEF/UN0139474/Prinsloo ; p. 73 : © UNICEF/UN0306322/Abdul ; p. 79 : © UNICEF/ UNI187091/Noorani ; p. 80 : © UNICEF/UN0267929/Akhbar Latif ; p. 85 : © UNICEF/UN0211984/Noorani. Limite de responsabilité : Les appellations employées dans la présente publication et la présentation des données qui y figurent n’impliquent de la part de l’OMS ou de l’UNICEF aucune prise de position quant au statut juridique des pays, territoires, villes ou zones, ou de leurs autorités, ni quant au tracé de leurs frontières ou limites. Les lignes en pointillés ou tirets sur les cartes représentent des frontières approximatives dont le tracé peut ne pas avoir fait l’objet d’un accord définitif. La mention de firmes et de produits commerciaux ne signifie pas que ces firmes et produits commerciaux soient agréés ou recommandés par l’OMS ou l’UNICEF de préférence à d’autres de nature analogue. Sauf erreur ou omission, une majuscule initiale indique qu’il s’agit d’un nom déposé. Les chiffres cités dans ce rapport correspondent à des estimations du Programme commun OMS/UNICEF de suivi de l’approvisionnement en eau, de l’assainissement et de l’hygiène (https://washdata.org) établies pour garantir leur compatibilité. Il ne s’agit donc pas nécessairement des statistiques officielles des pays, zones ou territoires concernés, lesquelles peuvent être fondées sur d’autres méthodes rigoureuses. L’OMS et l’UNICEF ont pris toutes les précautions raisonnables pour vérifier les informations contenues dans la présente publication. Toutefois, le contenu publié est diffusé sans aucune garantie expresse ou implicite. La responsabilité de son interprétation et de son utilisation incombe au lecteur. En aucun cas, l’OMS ou l’UNICEF ne sauraient être tenus responsables des préjudices subis du fait de son utilisation. Édition (version anglaise) : Richard Steele. Conception graphique, Mise en page et réalisation : Cecilia Silva Venturini. Printed in Switzerland. PUBLICATIONS D’ONU-EAU PRÉVUES EN 2019 • Update of UN-Water Policy Brief on Water and Climate Change (Mise à jour de la politique générale d’ONU-Eau concernant l’eau et le changement climatique) • UN-Water Policy Brief on the Water Conventions (Note de politique générale d’ONU-Eau sur les conventions relatives à l’eau) Rapports d’ONU-Eau Pour plus d’information sur les rapports ONU-Eau consultez www.unwater.org/publications Rapport de situation du Programme commun OMS/UNICEF de suivi de l’approvisionnement en eau, de l’assainissement et de l’hygiène (JMP) ONU-Eau coordonne les efforts des entités des Nations Unies et des organisations internationales qui œuvrent à la résolution des problèmes d’eau et d’assainissement. Ce faisant, ONU-Eau souhaite améliorer le soutien apporté aux États membres dans leurs efforts d’application des accords internationaux sur l’eau et l’assainissement. Les publications d’ONU-Eau se basent sur l’expérience et l’expertise des membres et partenaires d’ONU-Eau. Rapport de synthèse 2018 sur l’objectif de développement durable 6 relatif à l’eau et à l’assainissement Le rapport de synthèse 2018 sur l’ODD 6 relatif à l’eau et à l’assainissement a été publié en juin 2018, en vue du Forum politique de haut niveau pour le développement durable, au cours duquel les États membres ont effectué un examen approfondi de l’ODD 6. En présentant la position commune du système des Nations Unies, le rapport donne des orientations pour comprendre les progrès mondiaux accomplis vers la réalisation de l’ODD 6 et ses interdépendances avec d’autres objectifs et cibles. Rapports sur les indicateurs de l’objectif de développement durable 6 Cette série de rapports présente les avancées enregistrées vers la réalisation des cibles fixées par l’ODD 6, en s’appuyant sur les indicateurs mondiaux des ODD. Les rapports sont fondés sur des données nationales, compilées et vérifiées par les organismes des Nations Unies, garants de la fiabilité de chaque indicateur. Analyse et évaluation mondiales d’ONU-Eau sur l’assainissement et l’eau potable (GLAAS) L’initiative GLAAS est mise en œuvre par l’Organisation mondiale de la Santé (OMS) au nom d’ONU-Eau. Elle fait le point sur les cadres politiques, les dispositifs institutionnels, les ressources humaines et les flux financiers nationaux et internationaux qui soutiennent l’approvisionnement en eau potable et l’assainissement à travers le monde. L’initiative GLAAS apporte une contribution essentielle aux activités du partenariat Assainissement et eau pour tous (SWA). Rapport mondial des Nations Unies sur la mise en valeur des ressources en eau Publié par l’UNESCO au nom d’ONU-Eau, ce rapport annuel se présente comme la réponse cohérente et intégrée du système des Nations Unies aux problématiques et aux nouveaux défis liés à l’eau douce. Le thème du rapport est aligné sur celui de la Journée mondiale de l’eau (22 mars) et change chaque année. Notes d’orientation et documents d’analyse Les notes d’orientation d’ONU-Eau fournissent des orientations stratégiques brèves et informatives sur les problèmes les plus urgents liés à l’eau douce en s’appuyant sur l’expertise de chaque organisme du système des Nations Unies. Les documents d’analyse examinent les problèmes émergents et peuvent servir de base à un approfondissement des recherches et à de futures discussions et orientations stratégiques. Ce rapport rattaché à ONU-Eau présente les résultats du suivi mondial des progrès accomplis visant l’accès à des services d’approvisionnement en eau potable sûrs et abordables et à des services d’assainissement et d’hygiène adéquats et équitables. Ce suivi s’appuie sur les résultats d’enquêtes auprès des ménages et de recensements généralement fournis par les bureaux nationaux de statistique selon des critères internationaux et repose de plus en plus sur des ensembles nationaux de données administratives et réglementaires. • UN-Water Analytical Brief on Water E™ciency (Dossier d’analyse d’ONU-Eau sur l’économie d’eau) 2017: • 5,3 milliards de personnes avaient recours à des services gérés en toute sécurité. 1,4 milliard de personnes supplémentaires utilisaient au moins des services de base. • 206 millions avaient recours à des services limités, 435 millions à des points d’eau non améliorés et 144 millions à des sources d’eaux de surface. • Huit personnes sur dix ne disposant même pas d’un accès à des services de base vivaient en zone rurale. Près de la moitié d’entre elles vivait dans les pays les moins avancés. • Sur les 90 pays qui possédaient des données ventilées, 24 présentaient une couverture des services de base d’approvisionnement en eau au moins deux fois supérieure pour le quintile des plus riches que pour celui des plus pauvres. • 80 pays présentant une couverture des services de base d’approvisionnement en eau supérieure à 99 % et un pays sur trois affichant une couverture inférieure à 99 % étaient en bonne voie pour atteindre une couverture « quasi universelle » d’ici à 2030. EAU DE BOISSON 2017: • 3,4 milliards de personnes avaient recours à des services gérés en toute sécurité. 2,2 milliards de personnes supplémentaires utilisaient au moins des services de base. • 627 millions de personnes avaient recours à des services limités, 701 millions utilisaient des installations non améliorées et 673 millions pratiquaient encore la défécation en plein air. • Sept personnes sur dix n’ayant même pas accès à des services de base vivaient en zone rurale. Un tiers d’entre elles vivait dans les pays les moins avancés. • Sur les 90 pays qui disposaient de données ventilées, 48 présentaient une couverture des services de base au moins deux fois plus étendue pour le quintile des plus riches que pour celui des plus pauvres. • 51 pays affichaient une couverture des services de base d’assainissement supérieure à 99 %. Un pays sur quatre présentant une couverture inférieure à 99 % était en bonne voie pour atteindre une couverture « quasi universelle » à l’horizon 2030. • Moins d’un pays sur trois lourdement touchés par la défécation en plein air et présentant un taux supérieur à 5 % était en bonne voie pour l’éliminer presque totalement (< 1 %) d’ici à 2030. ASSAINISSEMENT 2017: • 60 % de la population mondiale disposait d’installations de base à domicile destinées au lavage des mains avec de l’eau et du savon. • 78 pays (et trois des huit régions ODD), représentant 52 % de la population mondiale, disposaient d’estimations sur les installations de base destinées au lavage des mains. Un grand nombre de pays à revenu élevé ne disposaient que de peu de données sur l’hygiène. • 3 milliards de personnes étaient encore privées d’installations de base à domicile destinées au lavage des mains : 1,6 milliard d’individus disposaient d’installations limitées non équipées d’eau ou de savon et 1,4 milliard ne disposaient d’aucune installation. • Près des trois quarts de la population des pays les moins avancés ne disposaient d’aucune installation destinée au lavage des mains avec de l’eau et du savon. • Sur les 82 pays qui disposaient de données ventilées, 51 présentaient une couverture des installations de base destinées au lavage des mains au moins deux fois plus étendue pour le quintile des plus riches que pour celui des plus pauvres. HYGIÈNE ISBN 978-924-251-623-4 Progrès en m atière d’eau, d’assainissem ent et d’hygiène des m énages 2000-2017 : G ros plan sur les inégalités Gros plan sur les inégalités Progrès en matière d’eau, d’assainissement et d’hygiène des ménages I 2000-2017