France · Données ouvertes

Tableau de bord exploratoire — 35 000 communes, 13 sources publiques, 49 indicateurs croisables

Que sait-on d’une commune française ? Population, votes, prix de l’immobilier, qualité de l’air, désert médical, dettes municipales, empreinte carbone, flux quotidiens domicile-travail, surfaces bio, accidents de la route — toutes ces informations existent en open data, mais éparpillées sur dix portails et treize formats différents.

Ce tableau de bord les rassemble pour les 35 000 communes et permet de les croiser. Cliquez sur une commune, voyez son profil sur les 49 indicateurs. Cherchez les corrélations entre variables. Comparez 96 départements d’un coup d’œil.

35 000
communes
13
sources data.gouv
49
indicateurs
16
paires bivariées
12
thématiques

Comment lire ce dashboard

  1. Une page = une thématique. Choisissez un sujet dans la grille ci-dessous (élections, immobilier, santé, etc.). Chaque page affiche une carte cliquable et un panneau de détail pour la commune sélectionnée.
  2. Cliquez sur une commune pour faire apparaître ses indicateurs à droite. Sur certaines pages (Démographie, Sécurité, Immobilier, Mobilité…), un sélecteur d’indicateur change ce qui est cartographié en restant sur la même carte.
  3. Pour croiser deux variables entre elles, utilisez 🔀 Carte bivariée (palette 3×3 terciles) ou 📈 Explorer (heatmap des 49×49 paires + scatter).
  4. Pour voir une commune sur tous ses axes, utilisez 🕸️ Profil radar — 8 dimensions normalisées en rang centile national.
  5. Pour comparer 96 départements, utilisez 🗂️ Small multiples — chaque tuile = un département coloré par sa médiane.

Thématiques par commune

12 pages cartographiques, chacune avec un panneau cliquable et 5 cartouches DROM. Pour chaque thématique : couverture, source, snapshot.

🗳️ Législatives 2024

Famille gagnante par commune au tour décisif, marge, abstention. T1 fallback pour les ~6 000 communes décidées au 1er tour.

Min. Intérieur · 35 000 communes

🏛️ Municipales 2026

T1 + T2 combinés. Famille politique de la liste élue, marge, abstention. Stroke orange pour les communes décidées au T1.

Min. Intérieur · ~3 300 communes ≥ 1 000 hab.

🏠 Immobilier

Prix médian m² par commune, appartements et maisons. Évolution 2021-2024 sur le panneau commune.

DVF Etalab · 655 000 ventes

🌬️ Qualité de l'air

Indice ATMO moyen 30 jours sur 5 polluants (NO₂, O₃, PM₁₀, PM₂.₅). EPCI expandés là où la maille AASQA est intercommunale.

Atmo France · WFS

🚨 Sécurité

8 indicateurs SSMSI ‰ habitants : cambriolages, vols, violences, dégradations, trafic stup… + accidents corporels BAAC.

SSMSI 2025 · BAAC 2024

💶 Finances communales

Recettes, charges, dette, CAF en €/habitant. Taux des 3 taxes locales (habitation, foncier bâti, non-bâti).

DGFiP · comptes 2024

⚕️ Désert médical

APL 5 professions : médecins (+ ≤65 ans), infirmières, sages-femmes, dentistes, kinés. Espérance de vie INSEE par commune.

DREES · INSEE · 2023-2024

📊 Revenus

Revenu médian disponible, déciles D1/D9, indice de Gini, part des prestations / activité, % ménages imposés.

INSEE · FiLoSoFi 2021

👥 Démographie & social

Population recensement, typologie INSEE 6 niveaux (rural → grand centre urbain), taux de chômage DEFM A+B+C.

INSEE · DARES

🔥 Énergie · carbone

Empreinte carbone par habitant en approche consommation (EXIOBASE × CITEPA). Médiane FR ≈ 7,9 tCO₂eq/hab/an.

RARE · CITEPA · 2018

🚗 Mobilité

Flux domicile-travail : modes (voiture/TC/vélo/marche), part d'emploi local, top destination, Sankey des 100 plus gros flux.

INSEE · MOBPRO 2019

🌱 Agriculture bio

Surfaces certifiées AB + en conversion, nombre d'exploitations bio, nombre d'opérateurs (production + transformation + distribution).

Agence Bio · 2024

Analyses croisées

Quatre vues pour explorer les liens entre indicateurs plutôt qu’un sujet à la fois. Du tactique (deux variables côte à côte) au stratégique (49 variables d’un coup).

Avertissements importants

Ce dashboard est descriptif, pas causal

Toute corrélation observée est une association au niveau communal. Elle ne dit rien de la causalité, ni du comportement individuel.

  • Biais écologique (Robinson, 1950) : si les communes où le vote RN est élevé ont aussi des prix m² faibles, on ne peut pas en déduire que les électeurs RN paient leur logement moins cher.
  • Confondant urbain/rural : la densité de population est corrélée à presque toutes les variables (prix, vote, pollution, services, mobilité). La stratification par typologie INSEE 6 niveaux permet d’en isoler une partie ; sur l’Explorer, le scatter offre un filtre par strate.
  • Snapshots décalés : les sources n’ont pas la même date — MOBPRO 2019, FiLoSoFi 2021, APL 2023, DGFiP 2024, Législatives 2024, Atmo 30j glissants, Carbone 2018, SSMSI 2025, Municipales 2026. Les croisements impliquent une comparaison “dernière observation contre dernière observation”.
  • Secret statistique : SSMSI, DVF, FiLoSoFi appliquent un seuil minimal (n=5 par défaut). Les très petites communes apparaissent en gris (“non publié”).

Méthodologie

Code source, scripts de prep et règles de build sont versionnés. Les ~12 scripts R (scripts/01_… à scripts/16_…) sont rerun-ables : Rscript scripts/05_merge_and_explore.R reconstruit commune_merged.parquet. Le rendu Quarto est statique et déployable sur GitHub Pages.