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.
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.
🏛️ Municipales 2026
T1 + T2 combinés. Famille politique de la liste élue, marge, abstention. Stroke orange pour les communes décidées au T1.
🏠 Immobilier
Prix médian m² par commune, appartements et maisons. Évolution 2021-2024 sur le panneau commune.
🌬️ 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.
🚨 Sécurité
8 indicateurs SSMSI ‰ habitants : cambriolages, vols, violences, dégradations, trafic stup… + accidents corporels BAAC.
💶 Finances communales
Recettes, charges, dette, CAF en €/habitant. Taux des 3 taxes locales (habitation, foncier bâti, non-bâti).
⚕️ Désert médical
APL 5 professions : médecins (+ ≤65 ans), infirmières, sages-femmes, dentistes, kinés. Espérance de vie INSEE par commune.
📊 Revenus
Revenu médian disponible, déciles D1/D9, indice de Gini, part des prestations / activité, % ménages imposés.
👥 Démographie & social
Population recensement, typologie INSEE 6 niveaux (rural → grand centre urbain), taux de chômage DEFM A+B+C.
🔥 Énergie · carbone
Empreinte carbone par habitant en approche consommation (EXIOBASE × CITEPA). Médiane FR ≈ 7,9 tCO₂eq/hab/an.
🚗 Mobilité
Flux domicile-travail : modes (voiture/TC/vélo/marche), part d'emploi local, top destination, Sankey des 100 plus gros flux.
🌱 Agriculture bio
Surfaces certifiées AB + en conversion, nombre d'exploitations bio, nombre d'opérateurs (production + transformation + distribution).
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).
🔀 Carte bivariée
Croisez deux variables (49 disponibles) en terciles × terciles. Palette Stevens 3×3, 9 classes. Idéal pour démêler "X et Y vont-ils ensemble géographiquement ?"
📈 Explorer
Heatmap Spearman 49×49 + top 25 corrélations inter-thématiques (les tautologies intra-groupe sont exclues) + scatter interactif X/Y avec courbe LOESS.
🕸️ Profil commune
Radar 8 dimensions normalisées en rang centile national. La "forme" du polygone révèle le profil-type : grande ville aisée, rural périurbain, banlieue ouvrière.
🗂️ Small multiples départements
96 tuiles, chacune un département coloré par sa médiane communale. Toggle 9 indicateurs, tri valeur ou code. Vue d'ensemble nationale sans carte.
Avertissements importants
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
- 📚 Sources de données détaillées — pour chaque source : ID data.gouv.fr, URL de téléchargement, format, snapshot, couverture commune.
- ⚙️ Décisions méthodologiques — filtres DVF, mapping nuances → familles politiques, agrégation PLM, traitement DROM, stratification densité.
- ⚠️ Note sur les corrélations — biais écologique, stratification, Spearman vs Pearson, lecture du bivariate choropleth.
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.
Comment lire ce dashboard