Villes de Mali avec latitude & longitude – Téléchargez en Excel, CSV, SQL, JSON, XML
Dernière mise à jour : 08 février 2026.
Voici un échantillon sélectionné de 100 villes clés de Mali, incluant des données essentielles telles que la latitude, la longitude, la région administrative et d'autres attributs utiles.
Cet aperçu est extrait de notre base de données complète, qui comprend un total de 15296 localisations géographiques dans tout le pays.
Que vous travailliez sur de la cartographie, de l’analyse de données ou du développement d’applications, nos données sont disponibles pour un usage personnel ou commercial.
Tous les formats sont téléchargeables : Excel (.xlsx), CSV, SQL, JSON et XML.
Capitale mise en avant : La capitale officielle de Mali est Bamako.
| Geoname_ID | City | Alternate_Name | Country_Code | Region | Sub_region | Latitude | Longitude | Elevation | Population | Timezone | Fcode_Name |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2450325 | Tamadafé | ML | Kayes | 14.6651 | -9.4427 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2458131 | Dyawékabougou | ML | Koulikoro | 14.3158 | -8.4884 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2460351 | Banzana | ML | 10.53333 | -7.25 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||||
| 2451850 | Sambaladio | Samaladio,Sambaladio | ML | Mopti | 14.82833 | -1.9537 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2459606 | Brahimabougou | ML | Koulikoro | 15.32891 | -8.28147 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2455727 | Kangona | Kangona,Kankona,Konkona | ML | Ségou | 13.57596 | -5.6792 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 6880621 | Mindia | Midjan | ML | Ségou | Segou | 13.58956 | -5.82069 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |
| 6759895 | Aïn el Anz | ML | Kayes | 15.61402 | -9.32967 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2594235 | Chèla | ML | Koulikoro | 12.79852 | -7.81185 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2455339 | Kérouané | ML | Kayes | 14.09904 | -11.64276 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2454316 | Kouroukourou | ML | Koulikoro | 15.23348 | -8.689 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2454305 | Kourouma | Kourouma | ML | Ségou | 14.6576 | -6.0068 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2456774 | Guessiné | Guesine,Guessine,Guessiné,Guésiné | ML | Kayes | 15.06134 | -9.17912 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2457046 | Gongoné | ML | Kayes | 14.3398 | -9.5883 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2448771 | Tianséla | ML | Koulikoro | 12.9282 | -7.1391 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2594565 | Tambalé | ML | Koulikoro | 12.52019 | -8.89777 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2452169 | Oussoubi | ML | Ségou | 13.3392 | -5.70699 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2594706 | Mandiguibougou | ML | Koulikoro | 12.98634 | -8.21101 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2452386 | Oro Mourou | ML | Tombouctou | 16.00684 | -2.82776 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2449952 | Tèndé | ML | Tombouctou | 16.13178 | -3.82007 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6798718 | Sanana | ML | Sikasso | 11.08284 | -7.98233 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6910665 | Fougan | ML | Ségou | 13.2891 | -6.8273 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2457156 | Gafaro-Dibé | Gafaro-Dibe,Gafaro-Dibé,Garafaro Dibe,Garafaro Dibé | ML | Kayes | 14.7023 | -11.5859 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2458173 | Diako | Diako,Dyako,Jakɔ | ML | Sikasso | 12.18186 | -7.2404 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2460208 | Béguéné | Baguini,Begene,Beguene,Béguéné,Bégéné | ML | Ségou | Baroueli | 12.72449 | -6.50311 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |
| 2454382 | Kouralé | Kourale,Kouralé | ML | Ségou | Baroueli | 12.74977 | -6.46686 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |
| 6880689 | Kouroumaka | ML | Ségou | Segou | 13.4823 | -5.56368 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2450900 | Sobé | Sabe,Sabé,Sobe,Sobé | ML | Mopti | 15.3829 | -4.1988 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2448982 | Torosso | ML | Sikasso | 12.317 | -4.9451 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2448684 | Walidiaora | ML | Kayes | 15.32186 | -10.77231 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2453355 | Monsona | ML | Kayes | 14.1703 | -11.5238 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2459410 | Daman | Daman,Danian | ML | Koulikoro | 12.24172 | -7.80719 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 6910318 | Farakouna | ML | Sikasso | 11.22678 | -6.42063 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2461320 | Adyanabangou | ML | Tombouctou | 16.06919 | -3.88421 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6764703 | Velingara | ML | Mopti | 14.44212 | -4.63632 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2460065 | Bilé Dembéré | ML | Mopti | 14.95892 | -4.38766 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6867189 | Pouralou | ML | Mopti | 14.3837 | -3.5462 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6687349 | Kerbé-Kouna | ML | Mopti | 15.4536 | -4.4376 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2448559 | Ouonian | Ouegnan,Ouenian,Ouonian,Ouénian,Wonian,Wuɲan | ML | Koulikoro | 13.23631 | -7.31893 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2459795 | Bougoula | ML | 10.78333 | -6.91667 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||||
| 2458599 | Djéli-Mahé | Djel Mael,Djeli Mael,Djeli-Mahe,Djéli-Mahé | ML | Kayes | 15.40735 | -10.58666 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2453994 | Madina | ML | Kayes | 14.30429 | -9.1811 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2457319 | Foulanguédou | ML | Kayes | 14.4226 | -9.9526 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2452374 | Ouagay | ML | Gao | 17.04015 | -1.34389 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2455311 | Khabou Kaméra | ML | Kayes | 14.72921 | -12.0913 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2456875 | Gourili Ayéré | ML | Kayes | 15.32345 | -9.64187 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2452450 | Nyola | Niola,Nyola | ML | Koulikoro | 12.1763 | -6.9478 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 6880786 | Sama | ML | Ségou | 13.09835 | -5.13697 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2448525 | Yalankoro | ML | Mopti | 13.6184 | -3.7852 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2593984 | Kokoun | ML | Koulikoro | 12.25864 | -7.67009 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2455626 | Karéa | ML | 13.13333 | -9.45 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||||
| 6881040 | Dombia | ML | Mopti | 15.4015 | -3.7982 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6910174 | Donfanani | ML | Sikasso | 11.04889 | -6.78214 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2456730 | Djinina | Djinina,Ginina | ML | Koulikoro | 12.84554 | -8.33293 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 6880212 | Dokourouna | ML | Ségou | 13.8821 | -5.8938 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6912235 | Talikélé | ML | Kayes | 13.159 | -9.5356 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2593886 | Bourala | ML | Sikasso | 12.12626 | -7.35548 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6874976 | Otékana | ML | Mopti | 13.998 | -3.3891 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 12214048 | Tlani | ML | Ségou | Baroueli | 12.81216 | -6.40559 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2455474 | Kéléya | Keleya,Kéléya | ML | Sikasso | 11.82771 | -7.78783 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2455845 | Kamaka-Débéré | ML | Mopti | 14.77001 | -4.68317 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6782336 | Tijti | ML | Koulikoro | 15.36547 | -7.29248 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2450787 | Sonoko | Senongo,Sonango,Sonoko,Sonongo | ML | Ségou | Segou | 13.80284 | -6.65271 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |
| 6880757 | Bodani | ML | Ségou | Bla | 13.24919 | -5.32705 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2456852 | Grigui | ML | 12.08333 | -9.85 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||||
| 6906885 | Koulabougou | ML | Koulikoro | 13.15418 | -7.46312 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2458289 | Doukonan | ML | Sikasso | 12.2188 | -5.25433 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2459806 | Bougoudalé | ML | 11.25 | -8.45 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||||
| 6867099 | Tan | ML | Mopti | 14.2066 | -3.9997 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2454015 | Madibaya | Madibahia,Madibaya | ML | Kayes | 13.9546 | -10.7538 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2594183 | Ntènèfèkabougou | ML | Koulikoro | 12.65486 | -7.15832 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2459355 | Dangéli | Dangeli,Dangueli,Danguéli,Dangéli | ML | Koulikoro | 15.14854 | -8.06331 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 6875184 | Bramabougou | ML | Sikasso | 11.27239 | -5.3135 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2455456 | Kinmparana | Kemparana,Kimpanana,Kimparala,Kimparana,Kinmparana | ML | Ségou | 12.84217 | -4.9245 | 6014 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 6875097 | Banbadougou | ML | Sikasso | 11.42695 | -5.54859 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6764138 | Diougui-Maoundé | ML | Mopti | 14.69399 | -4.7302 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6826698 | Séribadianbougou | ML | Sikasso | 11.44994 | -7.91276 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6910140 | Sokourala | ML | Sikasso | 11.54138 | -6.88241 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6875854 | Yomi | ML | Mopti | 13.9601 | -4.3694 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2448570 | Wolomé | Ouoloni,Wolome,Wolomé | ML | Koulikoro | 12.5012 | -6.7581 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 6866742 | Nenndé | ML | Mopti | 14.62957 | -3.18103 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2460739 | Bagayobougou | ML | Sikasso | 11.9778 | -7.75264 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6910902 | Dramanika Ouèrè | ML | Ségou | Segou | 13.3349 | -6.08514 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2449621 | Tina | Tina | ML | Ségou | 14.3017 | -6.1161 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 12519569 | Kare | ML | Mopti | Tenenkou Cercle | 14.7324 | -5.2223 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 6910268 | Sondio | ML | Sikasso | 11.56785 | -6.44505 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2451408 | Sélé | ML | 11.81667 | -8.46667 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||||
| 2459912 | Bonkouma | Bangouna,Bankouma,Bonkouma | ML | Ségou | 13.358 | -4.97 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2454925 | Kolokoura | Kolongoura | ML | Ségou | Cercle de Niono | 14.13615 | -6.13064 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |
| 2450952 | Sirkama | ML | 12.56667 | -9.03333 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||||
| 6880764 | Flassokala | ML | Ségou | 13.15653 | -5.28884 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2451426 | Sékokoto | Segokoto,Sekokoto,Ségokoto,Sékokoto | ML | Kayes | 13.86956 | -11.57195 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2456761 | Guia | ML | Tombouctou | 16.04222 | -3.67211 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2454038 | Loupourou | ML | Kayes | 14.43539 | -11.29259 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2460366 | Bantahama | ML | Kayes | 14.1797 | -10.8352 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2451860 | Sama-Foulala | Sama-Foulala,Samaflala | ML | Ségou | 13.3822 | -6.5113 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2450714 | Sorotabougou | Sorontabougou,Sorotabougou | ML | Kayes | 13.0027 | -9.0158 | 0 | Africa/Bamako | populated place | ||
| 2451806 | Sambaguidé | ML | Kayes | 13.9825 | -10.284 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 6861888 | Piniétesso | ML | Ségou | 12.7638 | -5.0474 | 0 | Africa/Bamako | populated place | |||
| 2451274 | Sialo | ML | Ségou | 13.1996 | -4.4866 | 0 | Africa/Bamako | populated place |
Mali : Tracer le rythme cardiaque du Sahel
Un pays façonné par le sable, la rivière et les routes
Le Mali n’est pas simplement une terre—c’est de la géographie en mouvement. Des dunes balayées par les vents du Sahara au nord aux rives irriguées du fleuve Niger au sud, cette nation d’Afrique de l’Ouest est un manuel de contrastes. Mais pour un géographe, le Mali est bien plus qu’un paysage physique. C’est un système spatial, maintenu ensemble par la logique régionale, les réseaux humains et la profondeur historique.
Comprendre le Mali, c’est reconnaître comment ses villes relient le passé au présent—comment Gao et Tombouctou murmurent encore les routes commerciales dans des configurations spatiales modernes, et comment des capitales régionales comme Sikasso et Kayes ancrent le développement, commerce, et gouvernance dans un territoire qui défie l’instinct de tout cartographe.
Pourtant, malgré toute cette richesse, les données structurées et fiables au niveau de la ville sur le Mali restent insaisissables. C’est l’écart que j’ai passé des mois à combler—en créant un ensemble de données détaillées et soigneusement vérifiées qui donne enfin au Mali la clarté spatiale qu’il mérite.
Reconstruire le squelette administratif du Mali
Le cadre administratif du Mali est fondamental pour tout type d’analyse nationale. Le pays est divisé en régions, qui sont ensuite divisées en cercles (départements), et enfin en communes. Malheureusement, de nombreux ensembles de données existants simplifient ou omettent entièrement cette hiérarchie, rendant la planification et la prise de décision inutilement difficiles.
Ce nouveau jeu de données résout cela. Chaque ville et village au Mali est cartographié selon sa région et son département, reflétant la structure utilisée dans la gouvernance officielle. Qu’il s’agisse d’évaluer les besoins de développement à Mopti ou de suivre les flux migratoires via Koulikoro, ces données sont alignées sur la façon dont le Mali est réellement organisé et administré.
Coordonne en tant qu’ancrage dans un paysage changeant
Au Mali, où des régions entières peuvent passer des plaines d’inondation saisonnières à la poussière aride en quelques mois, la précision géographique n’est pas facultative—c’est essentiel. Chaque entrée dans ce jeu de données est liée à des coordonnées de latitude et de longitude précises, permettant une géolocalisation précise pour les logiciels de cartographie, les applications mobiles et la logistique sur le terrain.
Cela est particulièrement vital au Sahel, où le travail humanitaire, la planification agricole et les opérations de sécurité dépendent d’une précision extrême. Les villes ne sont pas simplement des marqueurs—elles sont des réalités opérationnelles, et cet ensemble de données les traite comme telles.
Pourquoi Excel rend les données vraiment utilisables
Parmi tous les formats disponibles—CSV, SQL, JSON, XML — c’est Excel (.xlsx) qui ouvre le plus de portes. J’ai récemment ajouté le support Excel car, pour de nombreux professionnels, il reste l’outil le plus polyvalent et immédiat. Il relie les disciplines : les décideurs l’utilisent pour les tableaux de bord, les chercheurs pour le tri et le filtrage, les ONG pour les plans de déploiement sur le terrain.
Le fichier Excel est propre, bien structuré et organisé de manière intuitive. Vous pouvez trier par région, groupe par département ou même créer des tableaux croisés dynamiques pour suivre la croissance urbaine ou la couverture des services. Il est prêt à l’emploi dès la sortie de la boîte—aucune correction de mise en forme requise.
Ce que le jeu de données fournit
* Un inventaire complet des villes et villages du Mali
* Classification par régions et départements officiels
* Données de géolocalisation (latitude et longitude) pour chaque entrée
* Exporté dans Excel (.xlsx), ainsi que les formats CSV, SQL, JSON et XML
Pourquoi des données spatiales précises au Mali comptent maintenant
Le Mali fait face à d’énormes défis : volatilité climatique, instabilité régionale et disparités de développement. Mais aucun de ceux-ci ne peut être abordé efficacement sans savoir où les choses se trouvent. Où vivent les gens ? Quels départements sont mal desservis ? À quelle distance se trouve un poste de santé du centre urbain le plus proche ?
Ces questions ne trouvent pas de réponse dans les cartes sur les murs. Ils obtiennent une réponse grâce aux données—des données réelles, construites avec soin, structurées avec clarté et livrées dans des formats qui invitent à l’utilisation.
Au-delà des cartes, vers la compréhension
Il y a quelque chose d’extraordinaire à cartographier un pays comme le Mali. Chaque ville entrée dans cet ensemble de données ressemblait à un moment de récupération—une restauration du lieu, de la pertinence, de la structure. Bamako peut dominer les gros titres, mais c’est la vaste constellation de petites villes—de Nioro du Sahel à Koutiala — qui forme la grille vivante du pays.
Cet ensemble de données est pour eux. Et avec Excel qui montre la voie, il n’a jamais été aussi facile à utiliser, explorer et agir. Parce que le Mali n’a pas besoin de plus d’abstractions—il a besoin d’outils qui illuminent sa réalité. C’est l’un d’eux.
