Data-Gouv-FR/carte-des-loyers-indicateurs-de-loyers-dannonce-par-commune-en-2022
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--- license: other language: - fr tags: - data-gouv - donnees-publiques-francaises - parquet - csv - open-data pretty_name: " 'Carte des loyers' - Indicateurs de loyers d'annonce par commune en 2022" configs: - config_name: indicateurs-de-loyer-maison data_files: - split: train path: data/indicateurs-de-loyer-maison.parquet - config_name: indicateurs-de-loyer-appartement-de-3-pieces-et-plus data_files: - split: train path: data/indicateurs-de-loyer-appartement-de-3-pieces-et-plus.parquet - config_name: indicateurs-de-loyer-appartement-de-1-ou-2-pieces data_files: - split: train path: data/indicateurs-de-loyer-appartement-de-1-ou-2-pieces.parquet - config_name: indicateurs-de-loyer-appartement data_files: - split: train path: data/indicateurs-de-loyer-appartement.parquet --- # "Carte des loyers" - Indicateurs de loyers d'annonce par commune en 2022 ## Source - Source officielle : https://www.data.gouv.fr/datasets/carte-des-loyers-indicateurs-de-loyers-dannonce-par-commune-en-2022 - Identifiant du jeu de données data.gouv.fr : `639c7cf4969f3318338df9a8` - Slug data.gouv.fr : `carte-des-loyers-indicateurs-de-loyers-dannonce-par-commune-en-2022` - Licence indiquée dans les métadonnées data.gouv.fr : lov2 ## Structure Hugging Face - Un jeu de données data.gouv.fr = un dépôt Hugging Face - Une ressource tabulaire d’origine = un sous-ensemble/configuration Hugging Face - Chaque sous-ensemble/configuration contient un split nommé `train` ## Sous-ensembles - `indicateurs-de-loyer-maison` → `data/indicateurs-de-loyer-maison.parquet` - `indicateurs-de-loyer-appartement-de-3-pieces-et-plus` → `data/indicateurs-de-loyer-appartement-de-3-pieces-et-plus.parquet` - `indicateurs-de-loyer-appartement-de-1-ou-2-pieces` → `data/indicateurs-de-loyer-appartement-de-1-ou-2-pieces.parquet` - `indicateurs-de-loyer-appartement` → `data/indicateurs-de-loyer-appartement.parquet` ## Utilisation ```python from datasets import load_dataset # Choisir un sous-ensemble/configuration : ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/carte-des-loyers-indicateurs-de-loyers-dannonce-par-commune-en-2022", "indicateurs-de-loyer-maison") print(ds["train"]) ``` ## Description originale **Une version plus récente de ces indicateurs est consultable sur cette page :** **<https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/carte-des-loyers-indicateurs-de-loyers-dannonce-par-commune-en-2025/> Du fait d'évolutions du maillage communal, les versions successives des indicateurs ne peuvent pas être comparées de manière globale pour fournir des informations sur l'évolution des loyers.** **Contexte du projet** La connaissance du niveau des loyers est importante pour garantir le bon fonctionnement du marché locatif et la conduite des politiques nationales et locales de l’habitat. La Direction Générale de l’Aménagement, du Logement et de la Nature (DGALN) a lancé en 2018 le projet de « carte des loyers » en s’associant d’une part à une équipe de recherche en économie d’Agrosup Dijon et de l’Institut national de la recherche en agronomique (INRAE), et d’autre part à SeLoger et leboncoin. En 2020, le projet a été repris par l’Agence Nationale pour l’Information sur le Logement (ANIL), qui a publié en 2022 une nouvelle version de la carte. Ce partenariat innovant a permis de reconstituer une base de données avec plus de 7 millions d’annonces locatives. A partir de ces données, l’équipe de recherche et l’ANIL ont développé une méthodologie d’estimation d’indicateurs, à l’échelle communale, du loyer (charges comprises) par m² pour les appartements et maisons. Ces indicateurs expérimentaux sont mis en ligne afin d’être utilisables par tous : services de l’Etat, collectivités territoriales, professionnels de l’immobiliers, particuliers bailleurs et locataires. A partir de 2022, les cartes sont actualisées et publiées tous les ans par l’ANIL. Ce projet fournit une information complémentaire à celle offerte par les Observatoires Locaux des Loyers (OLL), déployés depuis 2013 et renforcés depuis 2018 par la loi Elan. Aujourd’hui, ce réseau associatif d’une trentaine d’OLL publie chaque année des informations précises sur les loyers pratiqués dans une cinquantaine d’agglomérations françaises. **Présentation du jeu de données** Les données diffusées sont des indicateurs de loyers d’annonces, à l’échelle de la commune. Le champ couvert est la France entière, hors Mayotte. La géographie des communes est celle en vigueur au 1er janvier 2022. Les indicateurs de loyers sont calculés grâce à l’utilisation des données d’annonces parues sur les plateformes de leboncoin et du Groupe SeLoger sur la période -2018 - 2022. Les indicateurs de loyers sont fournis charges comprises pour des biens types loués vides et mis en location au 3ème trimestre 2022 avec les caractéristiques de référence suivantes : * Pour un appartement (toutes typologies confondues) : surface de 52 m² et surface moyenne par pièce de 22,2 m² * Pour appartement type T1-T2 : surface de 37 m² et surface moyenne par pièce de 22,9 m² * Pour appartement type T3 et plus : surface de 72 m² et surface moyenne par pièce de 21,2 m² * Pour une maison : surface de 92 m² et surface moyenne par pièce de 22,3 m² **Conditions d’utilisation des données** Ces indicateurs sont utilisables librement, sous réserve de mentionner la source sous la forme suivante : « Estimations ANIL, à partir des données du Groupe SeLoger et de leboncoin ». **Précautions d’emploi** Les indicateurs de loyers sont calculés sur des biens non meublés et charges comprises, sur des données d’annonces.. Les données ont été dédoublonnées mais sans pouvoir s’appuyer sur des photos et des caractéristiques très discriminantes. La méthode de maillage implique, pour les communes n’ayant aucun logement mis en location via une annonce sur au moins un des 2 sites sur la période considérée, quel’indicateur de loyer est celui estimé pour une maille plus grande comprenant des communes voisines présentant des caractéristiques similaires. **Les utilisateurs sont invités à considérer avec prudence les indicateurs de loyer dans les communes où le coefficient de détermination (R2) est inférieur à 0,5, le nombre d’observations dans la commune est inférieur à 30 ou l’intervalle de prédiction est très large.** \*\*Par ailleurs, par rapport à la version précédente des indicateurs publiée en 2020, cette nouvelle carte ne permet pas de mesurer des évolutions de loyer, du fait de différences dans le maillage communal et d’évolutions de la méthodologie. \*\*
This dataset is part of the Carte des loyers (Rent Map) project, providing advertisement rent indicators for French municipalities (excluding Mayotte) in 2022. The project originated from the Carte des loyers initiative launched in 2018 by the French Directorate General for Planning, Housing, and Nature (DGALN), in collaboration with research teams from Agrosup Dijon and INRAE, as well as SeLoger and leboncoin, collecting over 7 million rental advertisements. In 2020, the project was taken over by the French National Agency for Housing Information (ANIL), which released a new version of the map in 2022. Data is calculated based on advertisement data from the leboncoin and SeLoger Group platforms between 2018 and 2022, providing municipal-level indicators of rent per square meter (including charges) for apartments and houses. Indicators refer to vacant properties rented in the third quarter of 2022, with reference characteristics including: apartments (all types) area of 52 m² and average area per room of 22.2 m²; T1-T2 apartments area of 37 m² and average area per room of 22.9 m²; T3 and above apartments area of 72 m² and average area per room of 21.2 m²; houses area of 92 m² and average area per room of 22.3 m². Data is freely usable, provided the source is cited as ANIL estimates, based on data from SeLoger Group and leboncoin. Usage precautions include: indicators are calculated on non-furnished properties with charges included, based on advertisement data; data has been deduplicated but without relying on photos and highly discriminatory features; for municipalities with no rental advertisements on either site during the period, indicators are estimated for a larger grid including neighboring municipalities with similar characteristics; users are advised to exercise caution with indicators where the coefficient of determination (R2) is below 0.5, the number of observations in the municipality is less than 30, or the prediction interval is very wide; compared to the 2020 version, this new map does not allow for measuring rent evolution due to changes in municipal grid and methodology.
