# Méthodologie de Production Itérations pour mettre en place une étude territoriale Alteris # Les trames du territoire à travers OSM # 02 - Première trame - les filaires [Renvoi à cette fiche d'exemple - cas de Toulon - en mars 2026](https://bookstack.alteris.ovh/books/origine-et-nature-des-bases-de-donnees/page/essai-83137-delimitation-automatique-des-centralites-fonctionnelles) Vérification de la présence des tags maxspped dans la version OSM Geofabrick sudo docker exec -it alteris\_postgis psql -U alteris\_admin -d alteris\_geo -c "SELECT count(\*) FROM osm\_raw.roads WHERE tags ? 'maxspeed';" \------- 91439 (1 row) A/ Creer les filaires #### **c13028\_laciotat.c13028\_filaires** ``` sudo docker exec -it alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " -- 1. Nettoyage DROP TABLE IF EXISTS c13028_laciotat.c13028_filaires_v3 CASCADE; -- 2. Création de la couche avec ta logique 'Toulon' CREATE TABLE c13028_laciotat.c13028_filaires_v3 AS WITH extraction AS ( SELECT osm_id, name AS nom_voie, highway AS type_osm, tags->'lanes' AS nb_voies, tags->'maxspeed' AS vitesse_max, ST_Transform(way, 2154) AS geom_ligne FROM osm_raw.roads WHERE highway IS NOT NULL AND ST_Intersects(way, (SELECT ST_Union(way) FROM osm_raw.buildings WHERE name = 'La Ciotat' AND admin_level = '8')) ), classification AS ( SELECT osm_id, nom_voie, type_osm, geom_ligne, CASE -- Transit Lourd (T1 & T2) WHEN type_osm IN ('motorway', 'motorway_link') THEN 'F_T1' WHEN type_osm IN ('trunk', 'trunk_link') THEN 'F_T2' -- Transit Urbain (T3) : La complexité que tu voulais garder WHEN type_osm IN ('primary', 'secondary') AND (nb_voies IN ('3', '4', '5', '6', '7', '8') OR vitesse_max IN ('70', '80', '90', '110', '130')) THEN 'F_T3' -- Desserte (D1, D2, D3) WHEN type_osm = 'primary' THEN 'F_D1' WHEN type_osm = 'secondary' THEN 'F_D2' WHEN type_osm IN ('pedestrian', 'living_street') THEN 'F_D3' -- Local (L1, L2, L3) WHEN type_osm IN ('tertiary', 'residential') THEN 'F_L1' WHEN type_osm = 'unclassified' THEN 'F_L2' ELSE 'F_L3' END as code_pattern FROM extraction ) SELECT osm_id, nom_voie, code_pattern, ST_Buffer(geom_ligne, CASE WHEN code_pattern = 'F_T1' THEN 100 WHEN code_pattern = 'F_T2' THEN 75 WHEN code_pattern = 'F_T3' THEN 50 WHEN code_pattern = 'F_D1' THEN 50 WHEN code_pattern = 'F_D2' THEN 35 WHEN code_pattern = 'F_D3' THEN 35 WHEN code_pattern = 'F_L1' THEN 25 ELSE 10 END )::geometry(Polygon, 2154) as geom FROM classification; -- 3. Indexation spatiale CREATE INDEX idx_c13028_filaires_v3_geom ON c13028_laciotat.c13028_filaires_v3 USING GIST(geom); " ``` ``` sudo docker exec -it alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " SELECT code_pattern, count(*) FROM c13028_laciotat.c13028_filaires_v3 GROUP BY code_pattern ORDER BY code_pattern;" ``` code\_pattern | count \--------------+------- F\_D1 | 96 F\_D2 | 179 F\_D3 | 67 F\_L1 | 1129 F\_L2 | 148 F\_L3 | 3302 F\_T1 | 40 F\_T3 | 42 (8 rows) # 0_Résumé et commandes CLI du GIS Alteris 1/ PostGIS sur le VPS d'Alteris est un containeur Docker Ses caractéristiques POSTGRES\_USER: alteris\_admin POSTGRES\_PASSWORD: Alteris2026 POSTGRES\_DB: alteris\_geo POSTGRES\_CONTAINEUR alteris\_postgis 2/ Commande CLI pour lister les bases de données contenues dans le PostGIS ``` sudo docker exec -it alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " SELECT relname AS table_name, pg_size_pretty(pg_total_relation_size(relid)) AS taille, n_live_tup AS nb_lignes, (SELECT type FROM geometry_columns WHERE f_table_name = relname LIMIT 1) as geom_type FROM pg_stat_user_tables WHERE schemaname = 'public' ORDER BY pg_total_relation_size(relid) DESC;" ``` 3/ commande cli pour obtenir la taille d'un répertoire debian@vps-02c1f983-vps-ovh-net:~$ # -s (summary) -h (human readable) du -sh /home/debian/data/Regions/93/13/200054807/13028/ 245M /home/debian/data/Regions/93/13/200054807/13028/ debian@vps-02c1f983-vps-ovh-net:~$
**Fichier / Dossier****Taille****Statut Alteris**
**`carreaux_200m_met.gpkg`****1,1 Go****À garder.** C'est le carroyage Insee (Filosofi) indispensable pour tes analyses de population à fine échelle.
**`Base Adresse Paca.gpkg`****635 Mo****À garder.** C'est la BAN (Base Adresse Nationale), cruciale pour le géocodage et la précision des bâtiments.
**`Recensement 13 Insee.csv`****230 Mo****À vérifier.** C'est le détail du recensement pour le département 13.
du -ah /home/debian/data/Regions/93 | sort -rh | head -n 15 debian@vps-02c1f983-vps-ovh-net:~$ du -ah /home/debian/data/Regions/93 | sort -rh | head -n 15 2.3G /home/debian/data/Regions/93 1.1G /home/debian/data/Regions/93/carreaux\_200m\_met.gpkg 646M /home/debian/data/Regions/93/BDTOPO V1 635M /home/debian/data/Regions/93/BDTOPO V1/Base Adresse Paca.gpkg 529M /home/debian/data/Regions/93/13 246M /home/debian/data/Regions/93/13/200054807 245M /home/debian/data/Regions/93/13/200054807/13028 230M /home/debian/data/Regions/93/13/Recensement 13 Insee.csv 184M /home/debian/data/Regions/93/13/200054807/13028/lidar 59M /home/debian/data/Regions/93/13/200054807/13028/Archives/Etude\_LaCiotat\_2026-04-02.gpkg 59M /home/debian/data/Regions/93/13/200054807/13028/Archives 25M /home/debian/data/Regions/93/13/MobPro13.csv 19M /home/debian/data/Regions/93/13/Filosofi 13.gpkg 16M /home/debian/data/Regions/93/13/200054807/13028/lidar/LHD\_FXX\_0914\_6237\_MNT\_O\_0M50\_LAMB93\_IGN69.tif 16M /home/debian/data/Regions/93/13/200054807/13028/lidar/LHD\_FXX\_0913\_6237\_MNT\_O\_0M50\_LAMB93\_IGN69.tif debian@vps-02c1f983-vps-ovh-net:~$ # 01_Actualisations des bases de données Geometries dans PostGIS (OSM, IRIS) #### **1/ actualisation OSM - exercice du 260402** provence-alpes-cote 100%\[===================>\] 363.10M 34.6MB/s in 11s ``` # 1. Création de l'arborescence (le -p crée les parents si besoin) mkdir -p /home/debian/data/Regions/93/OSM_93 # 2. On se déplace dans le dossier cible cd /home/debian/data/Regions/93/OSM_93 # 3. Téléchargement du fichier de la Région PACA # Note : C'est le fichier qui contient La Ciotat wget https://download.geofabrik.de/europe/france/provence-alpes-cote-d-azur-latest.osm.pbf ``` Pour éviter de retomber sur l'erreur `column "highway" does not exist`, nous allons utiliser une commande `osm2pgsql` qui force l'extraction des colonnes standards (style par défaut) et active le **hstore** (pour stocker tous les autres tags dans un champ flexible). Nécessité d'installer osm2pgsql directement dans le VPS car outil indisponible sur Docker [https://osm2pgsql.org/](https://osm2pgsql.org/) (version 1.8.0) #### **2/ SCRIPT DE TRANSFERT OSM PACA VERS PUBLIC DANS POSTGIS** **compter 6 minutes.** ``` osm2pgsql -d alteris_geo -U alteris_admin -H localhost -P 5432 -W \ --slim \ --hstore \ --multi-geometry \ --number-processes 2 \ /home/debian/data/Regions/93/OSM_93/provence-alpes-cote-d-azur-latest.osm.pbf ``` ##### 1. La Source (Le fichier .pbf) Tu as bien fait de télécharger sur **Geofabrik**. C'est le dépôt de référence qui découpe la "Planet OSM" (le monde entier) en morceaux digestes (comme la Région PACA). Ton fichier `/home/debian/data/Regions/93/OSM_93/provence-alpes-cote-d-azur-latest.osm.pbf` est parfait. ##### 2. L'Outil (Le traducteur) L'image Docker `osm2pgsql/osm2pgsql` va lire ce fichier et "traduire" les données OpenStreetMap (points, lignes, polygones) en tables SQL exploitables par Alteris. ##### 3. La Destination (Les tables dans PostgreSQL) Par convention historique, cet outil nomme toujours les tables créées avec le préfixe `planet_osm_`. C'est là que tu retrouveras : - `planet_osm_line` (qui deviendra ton réservoir pour les **filaires**). - `planet_osm_point` (tes futurs équipements/écoles). - `planet_osm_polygon` (tes bâtis et zones végétalisées). ##### Résumé du flux de travail Alteris 1. **Extraction** : Tu as récupéré le PBF chez Geofabrik. 2. **Injection** : Tu lances la commande Docker `osm2pgsql`. 3. **Rangement** : On renomme `planet_osm_line` en `osm_raw.roads` (pour que ton script de filaires fonctionne). Résultat du transfert pour comparaison ``` debian@vps-02c1f983-vps-ovh-net:~/data/Regions/93/OSM_93$ sudo docker exec -it a lteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS hstore;" CREATE EXTENSION debian@vps-02c1f983-vps-ovh-net:~/data/Regions/93/OSM_93$ osm2pgsql -d alteris_g eo -U alteris_admin -H localhost -P 5432 -W \ --slim \ --hstore \ --multi-geometry \ --number-processes 2 \ /home/debian/data/Regions/93/OSM_93/provence-alpes-cote-d-azur-latest.osm.pbf 2026-04-02 07:57:46 osm2pgsql version 1.8.0 Password: 2026-04-02 07:57:54 Database version: 15.4 (Debian 15.4-1.pgdg110+1) 2026-04-02 07:57:54 PostGIS version: 3.3 2026-04-02 07:57:54 Setting up table 'planet_osm_point' 2026-04-02 07:57:54 Setting up table 'planet_osm_line' 2026-04-02 07:57:54 Setting up table 'planet_osm_polygon' 2026-04-02 07:57:54 Setting up table 'planet_osm_roads' 2026-04-02 08:01:35 Reading input files done in 221s (3m 41s). 2026-04-02 08:01:35 Processed 39612462 nodes in 75s (1m 15s) - 528k/s 2026-04-02 08:01:35 Processed 5322338 ways in 108s (1m 48s) - 49k/s 2026-04-02 08:01:35 Processed 52147 relations in 38s - 1k/s 2026-04-02 08:01:35 Clustering table 'planet_osm_line' by geometry... 2026-04-02 08:01:35 Clustering table 'planet_osm_point' by geometry... 2026-04-02 08:01:42 Creating geometry index on table 'planet_osm_point'... 2026-04-02 08:01:44 Creating osm_id index on table 'planet_osm_point'... 2026-04-02 08:01:45 Analyzing table 'planet_osm_point'... 2026-04-02 08:01:45 Clustering table 'planet_osm_polygon' by geometry... 2026-04-02 08:01:48 Creating geometry index on table 'planet_osm_line'... 2026-04-02 08:01:51 Creating osm_id index on table 'planet_osm_line'... 2026-04-02 08:01:53 Analyzing table 'planet_osm_line'... 2026-04-02 08:01:53 Clustering table 'planet_osm_roads' by geometry... 2026-04-02 08:01:55 Creating geometry index on table 'planet_osm_roads'... 2026-04-02 08:01:55 Creating osm_id index on table 'planet_osm_roads'... 2026-04-02 08:01:55 Analyzing table 'planet_osm_roads'... 2026-04-02 08:01:56 Done postprocessing on table 'planet_osm_nodes' in 0s 2026-04-02 08:01:56 Building index on table 'planet_osm_ways' 2026-04-02 08:02:11 Creating geometry index on table 'planet_osm_polygon'... 2026-04-02 08:02:21 Creating osm_id index on table 'planet_osm_polygon'... 2026-04-02 08:02:23 Analyzing table 'planet_osm_polygon'... 2026-04-02 08:02:23 Building index on table 'planet_osm_rels' 2026-04-02 08:03:14 Done postprocessing on table 'planet_osm_ways' in 78s (1m 18s) 2026-04-02 08:03:14 Done postprocessing on table 'planet_osm_rels' in 2s 2026-04-02 08:03:14 All postprocessing on table 'planet_osm_point' done in 10s. 2026-04-02 08:03:14 All postprocessing on table 'planet_osm_line' done in 17s. 2026-04-02 08:03:14 All postprocessing on table 'planet_osm_polygon' done in 37s. 2026-04-02 08:03:14 All postprocessing on table 'planet_osm_roads' done in 2s. 2026-04-02 08:03:14 osm2pgsql took 319s (5m 19s) overall. debian@vps-02c1f983-vps-ovh-net:~/data/Regions/93/OSM_93$ ``` #### **3/ BASCULEMENT OSM PACA VERS OSM\_RAW DANS POSTGIS** ``` sudo docker exec -it alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " -- 1. On s'assure que le schéma cible existe CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS osm_raw; -- 2. On supprime les vieux restes pour éviter les conflits DROP TABLE IF EXISTS osm_raw.roads CASCADE; DROP TABLE IF EXISTS osm_raw.points CASCADE; DROP TABLE IF EXISTS osm_raw.buildings CASCADE; DROP TABLE IF EXISTS osm_raw.transit_major CASCADE; -- 3. On bascule les nouvelles tables vers osm_raw ALTER TABLE public.planet_osm_line SET SCHEMA osm_raw; ALTER TABLE public.planet_osm_point SET SCHEMA osm_raw; ALTER TABLE public.planet_osm_polygon SET SCHEMA osm_raw; ALTER TABLE public.planet_osm_roads SET SCHEMA osm_raw; -- 4. Renommage pour une nomenclature propre ALTER TABLE osm_raw.planet_osm_line RENAME TO roads; ALTER TABLE osm_raw.planet_osm_point RENAME TO points; ALTER TABLE osm_raw.planet_osm_polygon RENAME TO buildings; ALTER TABLE osm_raw.planet_osm_roads RENAME TO transit_major; " ``` ##### **4/ FAIRE L'INVENTAIRE DE OSM\_RAW** ``` sudo docker exec -it alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " SELECT relname AS table_name, pg_size_pretty(pg_total_relation_size(c.oid)) AS taille FROM pg_class c JOIN pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace WHERE n.nspname = 'osm_raw' AND c.relkind = 'r' ORDER BY pg_total_relation_size(c.oid) DESC; " ```
**Rang****Table****Usage Alteris**
1**`buildings`**Emprises bâties et limites administratives (La Ciotat est dedans).
2**`roads`**Réseau routier complet (La source de tes filaires).
3**`points`**Équipements, services, commerces.
4**`landuse`**Occupation du sol (Zones industrielles, parcs, forêts).
5**`transit_major`**Grands axes structurants (pour cartographie grand angle).
6**`pois`**Points d'intérêt spécifiques (doublon partiel de `points`).
7**`waterways`**Rivières, canaux, fossés.
8**`water`**Plans d'eau, bassins, mer.
9**`railways`**Réseau ferré (Barrière physique majeure pour I-T6-01).
10**`places`**Noms de quartiers, lieux-dits et communes.
table\_name | taille \---------------+--------- buildings | 1374 MB roads | 625 MB points | 232 MB landuse | 131 MB transit\_major | 64 MB pois | 64 MB waterways | 29 MB water | 14 MB railways | 3680 kB places | 2920 kB (10 rows)
**Catégorie****Tables incluses****Poids estimé**
**Gros volumes**`buildings` + `roads`~2 000 MB
**Moyens volumes**`points` + `landuse`~363 MB
**Volumes légers**`transit_major`, `pois`, `waterways`, `water`~171 MB
**Petits volumes**`railways`, `places`~6 MB
**TOTAL****Miroir OSM PACA****~2,54 GB**
``` debian@vps-02c1f983-vps-ovh-net:~$ debian@vps-02c1f983-vps-ovh-net:~$ sudo docker exec -it alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " SELECT pg_size_pretty(SUM(pg_total_relation_size(c.oid))) AS poids_total_osm_raw FROM pg_class c JOIN pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace WHERE n.nspname = 'osm_raw' AND c.relkind = 'r'; " ``` \------------------------- poids\_total\_osm\_raw \--------------------- 2539 MB (1 row) debian@vps-02c1f983-vps-ovh-net:~$ ### Transfert des contours IRIS dans insee\_raw Pour ne pas réinventer la roue et éviter les galères de mot de passe ou de drivers manquants, voici la **méthode "Golden"** que nous avons validée. L'astuce consiste à utiliser **le binaire du VPS (ton host)** pour lire le fichier et **injecter le résultat dans le Docker** via un "pipe" (flux). C'est la méthode la plus robuste car elle ne dépend pas de la configuration interne du conteneur. --- ### 🚀 La Méthode "Standard" (à copier-coller) Voici la commande universelle pour recharger tes couches SIG :
Bash
``` # 1. On génère le SQL depuis le fichier local # 2. On l'injecte dans le psql du Docker ogr2ogr -f PGDump /vsistdout/ "/home/debian/data/contours-iris-pe.gpkg" \ -nln insee_raw.contours_iris_2025 \ -lco OVERWRITE=YES \ -lco GEOMETRY_NAME=geom \ -lco DROP_TABLE=YES \ -nlt PROMOTE_TO_MULTI | docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo ```
--- ### 🧠 Pourquoi cette méthode gagne à tous les coups ? 1. **Indépendance des Drivers** : Tu utilises le `ogr2ogr` de ton Debian (GDAL 3.6.2), qui est beaucoup plus complet et à jour que celui souvent pré-installé dans les images Docker. 2. **Bypass du Mot de Passe** : En envoyant le flux vers `docker exec -i ... psql`, tu profites de l'authentification "peer" ou de l'absence de mot de passe interne du conteneur. Plus besoin de `PGPASSWORD`. 3. **Propreté (OVERWRITE/DROP)** : L'option `-lco DROP_TABLE=YES` et `-lco OVERWRITE=YES` garantit que tu ne crées pas de doublons et que tu nettoies les restes d'une couche corrompue. 4. **Standardisation (PROMOTE\_TO\_MULTI)** : Elle force toutes les géométries en `MultiPolygon`. C'est vital car QGIS ou PostGIS détestent avoir un mélange de `Polygon` et `MultiPolygon` dans une même table. --- ### 📝 Le mémo de secours (si ça bloque encore) Si un jour tu as une erreur de connexion, vérifie ces 3 points : - **Le chemin** : Fais toujours un `ls /chemin/vers/ton/fichier` pour être sûr qu'il n'a pas bougé. - **Le schéma** : Assure-toi que le schéma cible (ici `insee_raw`) existe déjà dans ta base : - `CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS insee_raw;` - **Les droits** : Si tu as une erreur de permission, utilise `sudo` devant la commande `ogr2ogr`. **Tu as maintenant la "recette secrète" pour tes imports.** Est-ce qu'on s'en sert pour une autre couche (DVF, Sirene...) ou on finit la synthèse de ton indicateur A1 ? # 02/ Inventaire du Groupe Public de PostGIS ``` sudo docker exec -it alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " SELECT relname AS table_name, pg_size_pretty(pg_total_relation_size(c.oid)) AS taille FROM pg_class c JOIN pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace WHERE n.nspname = 'public' AND c.relkind = 'r' AND relname != 'spatial_ref_sys' ORDER BY pg_total_relation_size(c.oid) DESC; ``` table\_name | taille \--------------------------------+-------- communes\_fr | 351 MB trafic | 11 MB communes\_paca | 10 MB i\_t1\_03 | 152 kB indicateurs\_crise\_de\_confiance | 112 kB pop\_dep | 48 kB indicateur\_i\_t1\_02\_final | 16 kB pilote\_atlas | 16 kB (10 rows) # Les données foncières (DVF) # Vedène - C'est un excellent test pour valider l'industrialisation du processus. Vedène (84141) va nous permettre de vérifier si la structure à 40 colonnes est constante. Voici le plan d'action séquentiel. ### 1. Création de `vedene_full` (Le moule brut) On prépare d'abord le réceptacle pour l'importation du CSV.
SQL
``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS dvf_raw; DROP TABLE IF EXISTS dvf_raw.vedene_full; CREATE TABLE dvf_raw.vedene_full ( c1 text, c2 text, c3 text, c4 text, c5 text, c6 text, c7 text, c8 text, c9 text, c10 text, c11 text, c12 text, c13 text, c14 text, c15 text, c16 text, c17 text, c18 text, c19 text, c20 text, c21 text, c22 text, c23 text, c24 text, c25 text, c26 text, c27 text, c28 text, c29 text, c30 text, c31 text, c32 text, c33 text, c34 text, c35 text, c36 text, c37 text, c38 text, c39 text, c40 text ); " ```
### 2. Injection des données (Bash/Docker) Assure-toi que le fichier est bien présent dans ton arborescence locale avant de lancer :
Bash
``` # 1. Injection du CSV (40 colonnes) cat "/home/debian/data/Regions/93/84/248400251/84141/84141.csv" | docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c "COPY dvf_raw.vedene_full FROM STDIN WITH (FORMAT CSV, HEADER, DELIMITER ',');" # 2. Création du Jalon Géographique (Points Lambert 93) docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " DROP TABLE IF EXISTS dvf_raw.vedene_valide; CREATE TABLE dvf_raw.vedene_valide AS SELECT f.c1 as id_mutation, ST_Transform(ST_SetSRID(ST_MakePoint(NULLIF(f.c39, '')::double precision, NULLIF(f.c40, '')::double precision), 4326), 2154) as geom FROM dvf_raw.vedene_full f WHERE f.c39 ~ '^-?[0-9]'; CREATE INDEX sidx_vedene_valide ON dvf_raw.vedene_valide USING GIST (geom); " ```
### 3. Création de `vedene_valide` (Le Jalon Géographique) On extrait les points GPS pour "poser le premier jalon" et vérifier l'emprise.
SQL
``` DROP TABLE IF EXISTS dvf_raw.vedene_valide; CREATE TABLE dvf_raw.vedene_valide AS SELECT f.c1 as id_mutation, ST_Transform(ST_SetSRID(ST_MakePoint(NULLIF(f.c39, '')::double precision, NULLIF(f.c40, '')::double precision), 4326), 2154) as geom FROM dvf_raw.vedene_full f WHERE f.c39 ~ '^-?[0-9]'; CREATE INDEX sidx_vedene_valide ON dvf_raw.vedene_valide USING GIST (geom); ```
### 4. Fusion Finale : `84141_dvf_alteris` (L'Item Unique) On assemble le tout (DVF + Géométrie Validée + Jointure Cadastre) en éliminant les doublons de lignes DVF.
SQL
``` DROP TABLE IF EXISTS dvf_raw."84141_dvf_alteris"; CREATE TABLE dvf_raw."84141_dvf_alteris" AS WITH cadastre AS ( -- Reconstruction spatiale du cadastre de Vedène SELECT (f->'properties'->>'id')::text as id_parcelle_cad, ST_Transform(ST_SetSRID(ST_GeomFromGeoJSON(f->'geometry'), 4326), 2154) as geom_poly FROM ( SELECT jsonb_array_elements(string_agg(line, '')::jsonb->'features') as f FROM dvf_raw.tmp_vedene_txt ) sub ) SELECT DISTINCT ON (f.c1) v.geom, f.c1 as id_mutation, NULLIF(f.c2, '')::date as date_mutation, NULLIF(f.c5, '')::numeric as valeur_fonciere, f.c16 as id_parcelle_dvf, f.c8 || ' ' || f.c9 as adresse, f.c28 as type_local, NULLIF(f.c29, '')::numeric as surface_bati, ST_Within(v.geom, c.geom_poly) as certification_spatiale FROM dvf_raw.vedene_full f JOIN dvf_raw.vedene_valide v ON f.c1 = v.id_mutation LEFT JOIN cadastre c ON f.c16 = c.id_parcelle_cad ORDER BY f.c1; -- Nettoyage des tables temporaires DROP TABLE dvf_raw.tmp_vedene_txt; ```
**Chiche ! Les scripts sont prêts. Tu veux que je lance l'exécution ou tu préfères vérifier un point de structure avant ?** # Exemple sur fulldvf France de 2020 à 2025 1/ on a regroupé les fichiers fullDVF sur le home/debian/data 2/ on a lancé le script \#!/bin/bash TARGET\_TABLE="dvf\_raw.var\_history\_83" DATA\_DIR="/home/debian/data" echo "----------------------------------------------------" echo "ALTERIS - Moissonnage VAR (83) - Colonne 13" echo "----------------------------------------------------" \# 1. On vide la table pour repartir sur une base propre docker exec -i alteris\_postgis psql -U alteris\_admin -d alteris\_geo -c "TRUNCATE $TARGET\_TABLE;" \# 2. Boucle sur les 6 fichiers for YEAR in {2020..2025}; do FILE="$DATA\_DIR/fullDVF\_${YEAR}.csv" if \[ -f "$FILE" \]; then echo "--> Extraction Var 83 dans l'année $YEAR..." # On prépare le fichier temporaire avec l'entête head -n 1 "$FILE" > "$DATA\_DIR/var\_tmp.csv" # FILTRE : On cherche exactement le code 83 après 12 virgules grep -E "^(\[^,\]\*,){12}83," "$FILE" >> "$DATA\_DIR/var\_tmp.csv" # Injection cat "$DATA\_DIR/var\_tmp.csv" | docker exec -i alteris\_postgis psql -U alteris\_admin -d alteris\_geo -c "COPY $TARGET\_TABLE FROM STDIN WITH (FORMAT CSV, HEADER, DELIMITER ',');" # Nettoyage rm "$DATA\_DIR/var\_tmp.csv" fi done echo "----------------------------------------------------" echo "RÉSULTAT DE L'OBJECTIVATION :" docker exec -i alteris\_postgis psql -U alteris\_admin -d alteris\_geo -c "SELECT count(\*) as total\_var\_83 FROM $TARGET\_TABLE;" On monte la table pure C'est la voix de la sagesse **Alteris** : d'abord figer la donnée brute certifiée (le socle), puis construire la production par-dessus. On ne mélange pas l'archive et l'analyse. On va donc créer la table **`DVFFull83_raw`**. Ce sera ta "Banque Centrale" du Var : une table physique, indexée, contenant l'intégralité des 451 336 lignes sans aucune transformation, mais avec une colonne géométrique propre pour QGIS. ### 1. Bloc d'évolutions proposées
- **Matérialisation :** On passe d'une vue à une **TABLE** physique (plus rapide pour QGIS). - **Typage SQL :** On convertit les colonnes critiques (Date, Prix, Surface) pour permettre les tris immédiats, mais on garde tout le reste. - **Indexation Double :** Un index spatial (GIST) pour la carte et un index attributaire sur le `code_commune`. ---
### 2. Création de la Table de Référence : `DVFFull83_raw` Lance ce bloc pour graver tes données dans le marbre :
SQL
``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " DROP TABLE IF EXISTS dvf_raw.\"DVFFull83_raw\"; CREATE TABLE dvf_raw.\"DVFFull83_raw\" AS SELECT -- Géométrie Lambert 93 générée à la volée ST_Transform(ST_SetSRID(ST_MakePoint(NULLIF(c39, '')::double precision, NULLIF(c40, '')::double precision), 4326), 2154) as geom, c1 as id_mutation, NULLIF(c2, '')::date as date_mutation, c4 as nature_mutation, NULLIF(c5, '')::numeric as valeur_fonciere, c8 as adresse_numero, c9 as adresse_nom_voie, c10 as code_postal, c11 as code_commune, c12 as nom_commune, c13 as code_departement, c16 as id_parcelle, c29 as lot1_surface_carrez, c31 as type_local, NULLIF(c32, '')::numeric as surface_reelle_bati, NULLIF(c33, '')::integer as nombre_pieces_principales, NULLIF(c38, '')::numeric as surface_terrain, c39 as longitude_wgs84, c40 as latitude_wgs84 FROM dvf_raw.var_history_83 WHERE c39 ~ '^-?[0-9]'; -- Indexation de performance CREATE INDEX sidx_dvffull83_geom ON dvf_raw.\"DVFFull83_raw\" USING GIST (geom); CREATE INDEX idx_dvffull83_commune ON dvf_raw.\"DVFFull83_raw\" (code_commune); CREATE INDEX idx_dvffull83_date ON dvf_raw.\"DVFFull83_raw\" (date_mutation); " ```
---
### 3. Raisonnement par étape : Pourquoi c'est ta référence ?
1. **Immutabilité :** Cette table contient les 451 336 lignes. Si une vente a 3 lots, tu as les 3 lignes. C'est ta "boîte noire". 2. **Vitesse QGIS :** Contrairement à la table `var_history_83` qui n'a que du texte (TEXT), ici les prix sont des `NUMERIC` et les dates des `DATE`. Les filtres dans QGIS seront instantanés. 3. **Sécurité :** Pour ton rendu de jeudi, si on te pose une question sur un lot spécifique, tu as l'info brute sous la main. ---
### 4. Audit Final Une fois la table créée, vérifie que le compte est bon : `SELECT count(*) FROM dvf_raw."DVFFull83_raw";` **C'est fait ? Si oui, tu as officiellement ta base de référence pour le Var. On s'arrête là pour la structure ou tu veux qu'on prépare l'export pour ton NAS ?** **L'export en GPKG n'a pas fonctionné - "C'est une erreur classique de "boîte à outils" : l'image Docker `postgis/postgis` contient la base de données, mais elle n'embarque pas toujours les utilitaires de conversion comme `ogr2ogr` (qui appartiennent à la bibliothèque GDAL)."**
``` # Export de ta table de référence vers un fichier GeoPackage docker exec -i alteris_postgis ogr2ogr -f "GPKG" \ /home/debian/data/DVFFull83_raw_2020_2025.gpkg \ PG:"dbname=alteris_geo user=alteris_admin password=alteris_pwd host=localhost" \ "dvf_raw.DVFFull83_raw" ``` Donc export du `DVFFull83_raw` en csv avec point geolocalisation et ID Cadastre ``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " COPY (SELECT * FROM dvf_raw.\"DVFFull83_raw\") TO STDOUT WITH (FORMAT CSV, HEADER, DELIMITER ','); " > /home/debian/data/DVFFull83_raw_2020_2025.csv ``` # Etude Bandol - apprentissage de renseignement des indicateurs ### **A - Demographie** A3 - l'évolution des CSP par IRIS (la gentrification) 'est la meilleure façon de documenter : garder le code brut sous le coude. Pour l'indicateur **A3 (Profil CSP)**, voici le bloc SQL "propre" que nous avons utilisé. Il est structuré pour être réutilisable : il suffit de changer les noms des tables ou les codes IRIS pour l'adapter à une autre ville. ##### 💾 Script SQL : Calcul de l'indicateur A3 (Structure des Actifs)
SQL
``` /* INDICATEUR A3 : ANALYSE DE LA POPULATION ACTIVE Période : 2016 (CS1) vs 2025 (GS) Filtre : Population active uniquement (Codes 2 à 6) */ WITH stats_16 AS ( SELECT iris, -- Agrégation par catégorie (Pondération IPONDI) SUM(CASE WHEN cs1 = '2' THEN ipondi::numeric ELSE 0 END) as art_16, SUM(CASE WHEN cs1 = '3' THEN ipondi::numeric ELSE 0 END) as cad_16, SUM(CASE WHEN cs1 = '4' THEN ipondi::numeric ELSE 0 END) as int_16, SUM(CASE WHEN cs1 = '5' THEN ipondi::numeric ELSE 0 END) as emp_16, SUM(CASE WHEN cs1 = '6' THEN ipondi::numeric ELSE 0 END) as ouv_16, -- Total de la population active (Base de calcul pour les %) SUM(ipondi::numeric) FILTER (WHERE cs1 IN ('2','3','4','5','6')) as tot_16 FROM "83009_bandol".stats_individus_2016 WHERE iris IN ('830090101', '830090102', '830090106') GROUP BY iris ), stats_25 AS ( SELECT iris, -- Agrégation par catégorie (Pondération IPONDI) SUM(CASE WHEN gs = '2' THEN ipondi::numeric ELSE 0 END) as art_25, SUM(CASE WHEN gs = '3' THEN ipondi::numeric ELSE 0 END) as cad_25, SUM(CASE WHEN gs = '4' THEN ipondi::numeric ELSE 0 END) as int_25, SUM(CASE WHEN gs = '5' THEN ipondi::numeric ELSE 0 END) as emp_25, SUM(CASE WHEN gs = '6' THEN ipondi::numeric ELSE 0 END) as ouv_25, -- Total de la population active (Base de calcul pour les %) SUM(ipondi::numeric) FILTER (WHERE gs IN ('2','3','4','5','6')) as tot_25 FROM "83009_bandol".stats_individus WHERE iris IN ('830090101', '830090102', '830090106') GROUP BY iris ) -- Calcul final des parts et de l'évolution SELECT s25.iris, 'Cadres' as csp, ROUND((s16.cad_16/NULLIF(s16.tot_16,0))*100,1) as part_2016, ROUND((s25.cad_25/NULLIF(s25.tot_25,0))*100,1) as part_2025, ROUND(((s25.cad_25-s16.cad_16)/NULLIF(s16.cad_16,0))*100,1) as evol_vol_pct FROM stats_25 s25 JOIN stats_16 s16 ON s25.iris = s16.iris UNION ALL SELECT s25.iris, 'Prof. Interm.', ROUND((s16.int_16/NULLIF(s16.tot_16,0))*100,1), ROUND((s25.int_25/NULLIF(s25.tot_25,0))*100,1), ROUND(((s25.int_25-s16.int_16)/NULLIF(s16.int_16,0))*100,1) FROM stats_25 s25 JOIN stats_16 s16 ON s25.iris = s16.iris ORDER BY iris, part_2025 DESC; ```
--- ### 🗝️ Pourquoi avoir codé comme ça ? - **`NULLIF(..., 0)`** : C'est la sécurité anti-crash. Si un IRIS n'a aucun cadre en 2016, la division par zéro échoue. Cette fonction transforme le 0 en `NULL` pour éviter l'erreur. - **`FILTER (WHERE ...)`** : C'est la méthode SQL moderne pour compter uniquement ce qui nous intéresse dans une somme globale. - **`UNION ALL`** : On "empile" les résultats des cadres et des prof. intermédiaires pour avoir une liste facile à lire, plutôt qu'un tableau avec 50 colonnes. ### 💡 Petit conseil d'expert : Si tu dois refaire ça pour une autre ville (ex: Sanary), il te suffira de : 1. Changer le préfixe du schéma (`"83009_bandol"`). 2. Changer la liste des codes IRIS dans les clauses `WHERE`. **C'est dans la boîte !** Tu te sens prêt à attaquer la mise en page de ton rapport ou tu as encore un doute sur une colonne ? #### ### **C - DVF** #### Toujours commencer par une approche semantique de la table pour que l'IA ne fasse pas de fautes #### debian@vps-02c1f983-vps-ovh-net:~$ docker exec -i alteris\_postgis psql -U alteris\_admin -d alteris\_geo -c "SELECT nature\_mutation, COUNT(\*) FROM \\"83009\_bandol\\".dvf\_bandol\_complet GROUP BY nature\_mutation;" #### C5 - Etude du marché de l'ancien C5a/ - le marche immobilier Le problème est que les micro-studios "balnéaires" hyper spéculatifs de moins de 20 m² faussent le prix moyen du m² global. Dans l'analyse C5a - Nexte\_stats neutralise ces données pour transcrire un marché immobilier courant incluant les studios d'habitat à l'année, mais excluant les meublés d'été inférieurs à 20 m². (A VALIDER) ``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " -- 1. Nettoyage de l'ancienne couche DROP TABLE IF EXISTS \"83009_bandol\".\"dvf_carto_2022_2025\"; DROP TABLE IF EXISTS \"83009_bandol\".\"dvf_carto_2022_2025_prixm²\"; -- 2. Création de la couche filtrée (> 20m²) CREATE TABLE \"83009_bandol\".\"dvf_carto_2022_2025_prixm²\" AS SELECT id_mutation, MAX(date_mutation) as date_mutation, EXTRACT(YEAR FROM MAX(date_mutation)) as annee, MAX(type_local) as type_bien, MAX(valeur_fonciere) as prix_total, SUM(surface_reelle_bati) as surface_totale, ROUND(MAX(valeur_fonciere) / NULLIF(SUM(surface_reelle_bati), 0), 0) as prix_m2, ST_Centroid(ST_Collect(geom)) as geom FROM \"83009_bandol\".dvf_bandol_complet WHERE nature_mutation IN ('Vente', 'Vente en l''état futur d''achèvement') AND type_local IN ('Maison', 'Appartement') AND date_mutation >= '2022-01-01' AND valeur_fonciere > 50000 GROUP BY id_mutation HAVING SUM(surface_reelle_bati) >= 20; -- FILTRE ANTI-SINGLETONS -- 3. Indexation CREATE INDEX idx_dvf_carto_prixm2_geom ON \"83009_bandol\".\"dvf_carto_2022_2025_prixm²\" USING GIST(geom);" ``` #### C5b/ le tableau des typologies globales ancien/neuf en appartements sur les 3 dernières années ``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " SELECT CASE WHEN nombre_pieces_principales = 1 THEN 'Studio' WHEN nombre_pieces_principales = 2 THEN 'T2' WHEN nombre_pieces_principales = 3 THEN 'T3' WHEN nombre_pieces_principales = 4 THEN 'T4' ELSE 'T5+' END as typologie, COUNT(DISTINCT id_mutation) as nb_ventes, ROUND(AVG(surface_reelle_bati), 0) as surface_moyenne, ROUND(AVG(valeur_fonciere), 0) as prix_moyen, ROUND(AVG(valeur_fonciere / NULLIF(surface_reelle_bati, 0)), 0) as prix_m2_moyen FROM \"83009_bandol\".dvf_bandol_complet WHERE nature_mutation = 'Vente' AND type_local = 'Appartement' AND surface_reelle_bati >= 20 AND date_mutation >= '2022-01-01' GROUP BY nombre_pieces_principales ORDER BY nombre_pieces_principales;" ``` #### C5c - le tableau des typologies globales ancien/neuf en appartements VEFA sur les 3 dernières années #### 📘 Documentation Indicateur C5c : Analyse du Neuf (DVF x BDNB) #### Cet indicateur permet de filtrer les ventes de la DVF non pas sur le champ "Nature de mutation" (souvent peu fiable), mais sur la réalité physique du bâtiment (Année de construction certifiée par les Fichiers Fonciers). #### 1. Intégration de la BDNB (Var - 83) #### L'import se fait depuis un dump SQL de la Base Nationale des Bâtiments.
Bash
``` # Copie du fichier SQL vers le container docker cp data/Regions/93/83/bdnb.sql alteris_postgis:/tmp/bdnb.sql # Restauration dans la base de données docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -f /tmp/bdnb.sql ```
#### *Note : Le schéma créé est `bdnb_2025_07_a_open_data_dep83`.* --- #### 2. Croisement DVF x BDNB (Filtre $\\ge$ 2017) #### On crée une table de synthèse qui lie les mutations DVF aux caractéristiques du bâtiment via la parcelle cadastrale.
SQL
``` -- Création de la table de travail sur le VPS CREATE TABLE public.temp_bandol_neuf AS SELECT d.id_mutation, d.date_mutation, d.valeur_fonciere, d.surface_reelle_bati, d.nombre_pieces_principales, ffo.annee_construction, d.geom FROM "83009_bandol".dvf_bandol_complet d JOIN "bdnb_2025_07_a_open_data_dep83".rel_batiment_groupe_parcelle rel ON d.id_parcelle = rel.parcelle_id JOIN "bdnb_2025_07_a_open_data_dep83".batiment_groupe_ffo_bat ffo ON rel.batiment_groupe_id = ffo.batiment_groupe_id WHERE d.type_local = 'Appartement' AND d.surface_reelle_bati > 0 AND ffo.annee_construction >= 2017; ```
--- #### 3. Export GeoJSON (Projection GPS WGS84) #### Pour que le fichier soit immédiatement exploitable dans QGIS sans décalage, on projette la géométrie du Lambert-93 (2154) vers le WGS84 (4326).
Bash
``` # Génération du JSON propre à l'intérieur du container docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " COPY ( SELECT jsonb_build_object( 'type', 'FeatureCollection', 'features', jsonb_agg(features.feature) ) FROM ( SELECT jsonb_build_object( 'type', 'Feature', 'geometry', ST_AsGeoJSON(ST_Transform(geom, 4326))::jsonb, 'properties', to_jsonb(inputs) - 'geom' ) AS feature FROM (SELECT * FROM public.temp_bandol_neuf) inputs ) features ) TO '/tmp/final_gps.geojson';" # Extraction vers le dossier d'échange du VPS docker cp alteris_postgis:/tmp/final_gps.geojson /home/debian/data/bandol_expert_gps.geojson ```
--- #### 🎯 Résultats obtenus (Bandol) #### Le croisement a permis d'identifier **31 transactions** sur le cycle 2017-2025.
#### **Typologie** #### **Nb Ventes** #### **Surface Moy.** #### **Prix m² Moyen**
#### T2 #### 11 #### 44 m² #### **7 551 €**
#### T3 #### 9 #### 68 m² #### **7 560 €**
#### T4 #### 8 #### 91 m² #### **6 547 €**
**Alerte Point de Vigilance :** Une vente record (Studio) à **26 409 €/m²** a été détectée, signalant un segment "Ultra-Luxe" spécifique à isoler de la moyenne générale pour ne pas fausser les prévisionnels de sortie du projet AH0219. #### C'est ta "recette de cuisine" pour n'importe quelle autre commune du Var maintenant. On passe à l'analyse par IRIS pour voir si le quartier du projet sur-performe la moyenne de Bandol #### Autre aspect C5c - dynamique des VEFA sur Bandol ``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c "SELECT CASE WHEN date_mutation >= '2025-01-01' AND date_mutation <= '2025-06-30' THEN '2025 (S1)' ELSE TO_CHAR(date_mutation, 'YYYY') END as periode, COUNT(DISTINCT id_mutation) as nb_vefa, ROUND(AVG(surface_reelle_bati), 0) as surface_moy, ROUND(AVG(valeur_fonciere / NULLIF(surface_reelle_bati, 0)), 0) as prix_m2_vefaFROM \"83009_bandol\".dvf_bandol_completWHERE nature_mutation = 'Vente en l''état futur d''achèvement' AND type_local = 'Appartement' AND surface_reelle_bati > 0 AND date_mutation >= '2022-01-01'GROUP BY periodeORDER BY periode DESC;" ``` #### C5d - Studios pondérés C'est une excellente stratégie. En statistiques, on appelle cela une **moyenne tronquée** (ou moyenne élaguée). En excluant les 20 % extrêmes de chaque côté (le "bas de marché" souvent dégradé et les "ovnis" spéculatifs), on obtient l'image la plus fidèle du **cœur de marché**. Pour être précis : si tes calculs précédents commençaient à 20 m², nous filtrons ici strictement de **12 à 19,99 m²**. 🛠️ La Requête SQL "Moyenne Tronquée" (Studios 12-19m²) Voici la commande qui réalise ce filtrage complexe. Elle utilise des "Common Table Expressions" (CTE) pour classer les prix et ne garder que le milieu de la distribution (les 60 % centraux). ``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " WITH studios_calcules AS ( SELECT valeur_fonciere / surface_reelle_bati as prix_m2, surface_reelle_bati, valeur_fonciere, NTILE(5) OVER (ORDER BY valeur_fonciere / surface_reelle_bati) as quintile FROM \"83009_bandol\".dvf_bandol_complet WHERE type_local = 'Appartement' AND surface_reelle_bati >= 12 AND surface_reelle_bati < 20 AND nature_mutation = 'Vente' AND date_mutation >= '2022-01-01' ) SELECT COUNT(*) as nb_ventes_retenues, ROUND(AVG(surface_reelle_bati), 1) as surface_moyenne, ROUND(AVG(prix_m2), 0) as prix_m2_moyen_tronque, ROUND(MIN(prix_m2), 0) as borne_basse_retenue, ROUND(MAX(prix_m2), 0) as borne_haute_retenue FROM studios_calcules WHERE quintile IN (2, 3, 4); -- On exclut le quintile 1 (20% bas) et le 5 (20% haut)" ``` Voici la fiche de documentation technique et méthodologique pour l'indicateur **C5e**. Elle est conçue pour être insérée directement dans
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# 📘 Documentation Indicateur C5e : Dynamique des Programmes Immobiliers Neufs ### 1. Définition et Objectif L'indicateur **C5e** vise à isoler et analyser les opérations de promotion immobilière (VEFA) par une approche de **clustering géographique**. Contrairement aux indicateurs globaux, il permet de distinguer la vente au détail (particuliers) de la vente en bloc (institutionnels) et d'identifier les valeurs de sortie réelles par programme. ### 2. Méthodologie d'Extraction Le workflow repose sur l'identification de "grappes" de mutations à une même adresse. Le seuil de détection est fixé à :
- **Volume** : Minimum 3 mutations distinctes sur une même voie la même année. - **Valeur** : Ou un Chiffre d'Affaires cumulé supérieur à 2 000 000 €.
#### Requête SQL de référence :
SQL
``` SELECT adresse_numero AS nom_de_la_rue, TO_CHAR(date_mutation, 'YYYY') AS annee, COUNT(DISTINCT id_mutation) AS nb_mutations, SUM(valeur_fonciere) AS ca_total_dvf FROM "83009_bandol".dvf_bandol_complet WHERE nature_mutation LIKE 'Vente%futur%' AND date_mutation >= '2022-01-01' GROUP BY nom_de_la_rue, annee HAVING COUNT(DISTINCT id_mutation) >= 3 OR SUM(valeur_fonciere) >= 2000000 ORDER BY annee DESC, ca_total_dvf DESC; ```
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### 3. Protocole d'Analyse des Résultats Une fois la liste des adresses extraite, l'expertise se décompose en trois niveaux de lecture :
**Segment détecté****Indicateur DVF****Action Expertise**
**Vente en Bloc**CA > 20 M€ pour < 5 mutationsIdentifier l'acquéreur institutionnel (Bailleur/Foncière) via Sitadel.
**Luxe / Exception**Prix moyen / mutation > 1,5 M€Vérifier la typologie (Grands plateaux, Villas sur toit).
**Cœur de Marché**Prix moyen / mutation \[400k€ - 900k€\]**Comparable direct** pour les projets de promotion standard.
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### 4. Cas Pratique : Analyse de Bandol (2022-2025) L'application de l'indicateur **C5e** sur la base DVF a permis d'isoler les marqueurs suivants :
- **Pôle Institutionnel (Biais statistique à isoler)** : - *Bd de Marseille* (2024) et *Moulin à Vent* (2025) totalisent près de **258 M€** de CA pour seulement 4 mutations majeures. Ces données valident une activité de promotion massive (ventes en bloc) sur la commune. - **Pôle Comparables Directs (Résidentiel)** : - **Rue J.J. Rousseau (2022)** : 10 mutations pour 26,2 M€ (Moyenne 2,6 M€/acte). - **Av. du 11 Novembre (2022)** : 8 mutations pour 4,3 M€ (Moyenne **547k€/acte**). - **Rue Pasteur (2022)** : 3 mutations pour 2,2 M€ (Moyenne **742k€/acte**).
# Les statistiques INSEE RGP Communes et IRIS # Origine des données INSEE RGP Communes et IRIS Les données RGP sont accessibles sur cette[ page ](https://www.insee.fr/fr/statistiques/8647104?sommaire=8590191) pour 2025 [Sur cette page pour 2016](https://www.insee.fr/fr/statistiques/4171558). [Sur cette page pour 2011](https://www.insee.fr/fr/statistiques/2011338) Il faut télécharger les rubriques Logements et Individus. \------pour mémoire------------------ LE DOSSIER COMPLET NATIONAL https://www.insee.fr/fr/statistiques/5359146 Les dossiers complets par commune (changer code insee) [https://www.insee.fr/fr/statistiques/2011101?geo=COM-83009](https://www.insee.fr/fr/statistiques/2011101?geo=COM-83009) \----------------------------------------------------------------- Pour les fichiers **RGP (1.1 Go chacun)**, filtrer sur PACA (04, 05, 06, 13, 83, 84) avant l'injection est une excellente décision : cela va économiser énormément d'espace disque et accélérer tes requêtes SQL futures. Comme nous n'avons pas d'outil de filtrage lourd, on va utiliser la puissance native de **`awk`** sur Debian pour streamer uniquement les lignes dont le code département commence par un de tes départements cibles. ### 1. Préparation des tables réceptacles D'abord, on crée les structures vides dans PostGIS.
Bash
``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " CREATE TABLE IF NOT EXISTS insee_raw.rgp_individus_paca_2025 ( id serial PRIMARY KEY, donnees jsonb -- On peut stocker en JSONB pour la flexibilité ou définir les colonnes ); CREATE TABLE IF NOT EXISTS insee_raw.rgp_logements_paca_2025 ( id serial PRIMARY KEY, donnees jsonb );" ```
### 2. Injection filtrée (Le "Stream") Voici la commande pour ne garder que la Région PACA. *Note : Je pars du principe que le code département est dans la 2ème ou 3ème colonne. Si tu as un doute sur la position de la colonne, dis-le moi.* **Individus (Filtre Départements 04,05,06,13,83,84) :**
Bash
``` awk -F',' 'NR==1 || $2 ~ /^(04|05|06|13|83|84)/' "/home/debian/data/INSEE_RGP_2022-25_Individus_zone E.csv" | \ docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo \ -c "COPY insee_raw.rgp_individus_paca_2025 FROM STDIN WITH (FORMAT CSV, HEADER, DELIMITER ',', ENCODING 'UTF8');" ```
**Logements (Filtre Départements 04,05,06,13,83,84) :**
Bash
``` awk -F',' 'NR==1 || $2 ~ /^(04|05|06|13|83|84)/' "/home/debian/data/INSEE_RGP_2022-25_Logements_zone E.csv" | \ docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo \ -c "COPY insee_raw.rgp_logements_paca_2025 FROM STDIN WITH (FORMAT CSV, HEADER, DELIMITER ',', ENCODING 'UTF8');" ```
--- ### Pourquoi cette méthode ? - **Rapidité :** `awk` traite le fichier ligne par ligne sans le charger en mémoire vive. - **Efficacité :** Seules les lignes utiles traversent le pipe vers Docker. - **Propreté :** On garde le `HEADER` (la première ligne) pour que la commande `COPY` ne soit pas perdue. **Vérifie juste une chose :** Peux-tu me donner les 3 premières lignes d'un des fichiers avec `head -n 3 "/home/debian/data/INSEE_RGP_2022-25_Individus_zone E.csv"` ? Cela me permettra de confirmer le numéro de la colonne département pour ajuster le `$2` dans la commande `awk`. ### 3- Identification du nom de la colonne Lance cette commande pour être certain du nom de la colonne (car l'INSEE utilise parfois `COMM` ou `COMMUNE`) :
Bash
``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c "SELECT column_name ``` Bingo ! On a le jackpot. Regarde bien les trois premières lignes du résultat : 1. **`commune`** : On a bien le code commune (83009 pour Bandol). 2. **`arm`** : Utile pour Marseille (arrondissements). 3. **`iris`** : **C'est la surprise du chef.** Tes fichiers RGP contiennent déjà le code IRIS. On n'aura pas besoin d'attendre cet après-midi pour faire de la dentelle géographique. C'est très clair. La documentation `varmod_indcvi_2022.csv` que tu as partagée se confirme : dans le fichier **Individus**, la colonne `commune` n'existe pas en tant que telle. L'échelle la plus fine disponible ici est **`cantville`** ou **`iris`** (si elle apparaît plus bas dans la liste). Pour le fichier **Logements**, nous avons vu qu'il contient `commune`. Mais pour les **Individus**, nous devons ruser. ### 1. Vérification de la présence de la colonne `iris` Avant de filtrer, vérifions si `iris` est présent dans la table Individus (comme c'était le cas pour les Logements) :
Bash
``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " SELECT column_name FROM information_schema.columns WHERE table_name = 'rgp_individus_paca_2025' AND table_schema = 'insee_raw' AND column_name = 'iris';" ```
### 2. Stratégie d'indexation et d'extraction **Si `iris` existe :** On utilise les 5 premiers chiffres de l'IRIS (qui correspondent au code commune).
Bash
``` # Indexation sur IRIS docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c "CREATE INDEX idx_rgp_ind_iris ON insee_raw.rgp_individus_paca_2025 (iris);" # Extraction Bandol (83009) via IRIS docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " CREATE TABLE bandol.stats_individus AS SELECT * FROM insee_raw.rgp_individus_paca_2025 WHERE iris LIKE '83009%';" ``` C'est parfait. La colonne **`iris`** est présente dans les deux tables. C'est la clé de voûte de notre structuration car elle permet une précision chirurgicale (le quartier) là où `cantville` est trop large. Voici la séquence de commandes pour finaliser l'extraction de **Bandol** proprement : ### 1. Indexation sur la colonne `iris` (Individus)
Bash
``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c "CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_rgp_ind_iris ON insee_raw.rgp_individus_paca_2025 (iris);" ```
### 2. Création de la table Individus pour Bandol Pour Bandol (code commune 83009), on récupère tous les IRIS commençant par ces 5 chiffres.
Bash
``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " CREATE TABLE bandol.stats_individus AS SELECT * FROM insee_raw.rgp_individus_paca_2025 WHERE iris LIKE '83009%';" ```
### 3. Création de la table Logements pour Bandol On utilise la colonne `commune` qui est déjà présente dans cette table.
Bash
``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " CREATE TABLE bandol.stats_logements AS SELECT * FROM insee_raw.rgp_logements_paca_2025 WHERE commune = '83009';" ```
--- ### Vérification finale du contenu Une fois ces commandes passées, on vérifie que les deux tables sont bien peuplées :
Bash
``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " SELECT 'Individus Bandol' as label, count(*) FROM bandol.stats_individus UNION ALL SELECT 'Logements Bandol' as label, count(*) FROM bandol.stats_logements;" ```
**Une fois que tu as ces chiffres, nous sommes prêts pour la première analyse Nexte\_Stats.** Par exemple : calculer le **taux de motorisation** des ménages de Bandol (combien ont 0, 1 ou 2 voitures via la variable `voit`) croisé avec leur quartier (`iris`). \------------------------------- ### Re pour 2016 C'est parfait, les fichiers sont là et font la même taille que ceux de 2022 (~1.1 Go), ce qui confirme qu'on a bien les bases complètes. Voici le protocole pour intégrer 2016 et préparer l'analyse d'évolution pour **Nexte\_Stats**. ### 1. Création et Import des Individus 2016 On utilise la méthode dynamique pour créer les colonnes automatiquement.
Bash
``` # Création de la table head -n 1 "/home/debian/data/INSEE_RGP_2016-19_Individus.csv" | sed 's/;/ text,/g' | sed 's/$/ text/' | xargs -I {} docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c "CREATE TABLE IF NOT EXISTS insee_raw.rgp_individus_paca_2016 ({});" # Injection PACA awk -F';' 'NR==1 || $1 ~ /^(04|05|06|13|83|84)/' "/home/debian/data/INSEE_RGP_2016-19_Individus.csv" | \ docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo \ -c "COPY insee_raw.rgp_individus_paca_2016 FROM STDIN WITH (FORMAT CSV, HEADER, DELIMITER ';', ENCODING 'UTF8');" ```
### 2. Création et Import des Logements 2016
Bash
``` # Création de la table head -n 1 "/home/debian/data/INSEE_RGP_2016-19_Logements.csv" | sed 's/;/ text,/g' | sed 's/$/ text/' | xargs -I {} docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c "CREATE TABLE IF NOT EXISTS insee_raw.rgp_logements_paca_2016 ({});" # Injection PACA awk -F';' 'NR==1 || $1 ~ /^(04|05|06|13|83|84)/' "/home/debian/data/INSEE_RGP_2016-19_Logements.csv" | \ docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo \ -c "COPY insee_raw.rgp_logements_paca_2016 FROM STDIN WITH (FORMAT CSV, HEADER, DELIMITER ';', ENCODING 'UTF8');" ```
### 3. Extraction Bandol 2016 Maintenant, on isole Bandol (83009). On vérifie si les colonnes sont les mêmes (`iris` pour les individus, `commune` pour les logements).
Bash
``` # Extraction Individus 2016 docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " CREATE TABLE bandol.stats_individus_2016 AS SELECT * FROM insee_raw.rgp_individus_paca_2016 WHERE iris LIKE '83009%';" # Extraction Logements 2016 docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " CREATE TABLE bandol.stats_logements_2016 AS SELECT * FROM insee_raw.rgp_logements_paca_2016 WHERE commune = '83009';" ```
--- ### Pourquoi c'est génial pour ton projet : Une fois ces commandes terminées, on pourra lancer la requête de la "Vérité" : **L'évolution de la population réelle de Bandol en 6 ans.** **Lance ces imports (compte environ 5 minutes pour l'ensemble). Dès que c'est fini, on compare les chiffres de 2016 avec les 8 268 habitants de 2022 !**
# Calcul des indicateurs INSEE ### G1 - origine des nouveaux habitants Pour documenter cette analyse de la mobilité résidentielle à long terme (au-delà de 1 an), voici la méthodologie et les calculs que nous avons appliqués. Cette documentation pourra être intégrée directement dans votre rapport technique. ### 📝 Méthodologie d'analyse de l'ancienneté d'emménagement Pour "voir plus loin" que le flux annuel, nous utilisons la variable **ANEMR** (Ancienneté d'Emménagement) issue du Recensement de la Population (RGP). Elle permet de segmenter les ménages selon leur date d'entrée dans le logement actuel. #### 1. Source des données - **Fichier exploité :** `INSEE_RGP_2025_Communes_83009.csv` (Données de recensement millésimées 2022). - **Indicateur :** Population des ménages en résidences principales. #### 2. Calcul des segments de stabilité Les calculs reposent sur le regroupement des variables de flux de la base Insee : - **Flux récents (moins de 2 ans) :** Correspond aux emménagements post-2020. - **Flux de moyen terme (2 à 9 ans) :** Installation entre 2013 et 2020 (période incluant votre point de comparaison 2016). - **Ancrage historique (10 ans et plus) :** Ménages présents dans le même logement depuis 2012 ou avant. --- ### 📊 Résultats documentés pour Bandol
**Ancienneté dans le logement****Nombre de ménages****Part relative****Dynamique territoriale**
**Moins de 2 ans**534**12,0 %**Mobilité immédiate (marché locatif et mutations)
**2 à 4 ans**810**18,2 %**Attractivité récente (post-confinement)
**5 à 9 ans**895**20,1 %****Installation durable (période 2016-2020)**
**10 ans et plus**2 212**49,7 %**Noyau dur / Stabilité patrimoniale
**TOTAL****4 451****100 %**-
--- ### 💡 Interprétation technique pour le rapport **1. Le "Seuil de Renouvellement" :** On constate que **50,3 %** des ménages de Bandol se sont installés dans leur logement actuel il y a **moins de 10 ans**. Cela démontre une dynamique de renouvellement de la population plus importante que ce que laisse suggérer le simple flux annuel de 12 %. **2. Analyse du croisement avec Sitadel :** Le croisement de cette donnée avec vos **131 chantiers** (429 logements) montre que la production neuve est absorbée par deux leviers : - **Le renouvellement interne :** Une partie des 2 212 ménages installés depuis plus de 10 ans (souvent vieillissants) cherchent à quitter des villas ou des appartements sans ascenseur pour du neuf adapté. - **L'apport extérieur :** Les 534 ménages arrivés depuis moins de 2 ans s'orientent prioritairement vers le parc récent ou neuf. **3. Corrélation avec les revenus (Q1/Q2/Q3) :** La stabilité (10 ans+) est fortement corrélée aux **propriétaires (67%)** disposant d'un revenu médian solide. À l'inverse, les tranches de moins de 5 ans d'ancienneté correspondent souvent aux actifs du **Q2** (en accession) ou aux locataires mobiles du **Q1**. ### 🚩 Conclusion de la documentation Cette analyse prouve que Bandol n'est pas une "ville figée". Le turn-over réel sur une décennie concerne **un ménage sur deux**, validant ainsi la nécessité d'une offre de logements neufs continue pour accompagner cette rotation naturelle et répondre à l'attractivité du territoire. # L'extraction OSM-raw à un OSM_territoire d'étude Commandes itératives menées par l'IA pour raffiner OSM à l'échelle du territoire d'analyse avec une précision importante sur le regroupement des aménités # Carnet des commandes itératives C’est une excellente initiative. Pour **Nexte\_Stats**, disposer d'un "Playbook" SQL permet de reproduire cette précision chirurgicale sur n'importe quelle autre commune (Sanary, Six-Fours, etc.) en quelques minutes. Voici la synthèse technique de notre workflow "Bandol", nettoyée des erreurs de syntaxe et optimisée pour ton architecture **PostGIS**. --- ## 📑 Playbook : Extraction & Nettoyage OSM (Référentiel Nexte\_Stats) Ce script part du principe que tes données brutes sont dans le schéma `osm_raw` (SRID 4326 ou 3857) et que ta commune cible est définie par sa table de parcelles dans le schéma `83009_bandol` (SRID 2154). ### 1. Préparation de l'emprise (La "Découpe") Avant d'extraire, on définit la forme exacte de la commune pour éviter les "gros carrés" (Bounding Box).
SQL
``` -- On utilise l'Union des parcelles comme emporte-pièce universel -- On la stocke mentalement comme : (SELECT ST_Union(geom) FROM "83009_bandol".bandol_parcelles) ```
--- ### 2. Couche Bâtiments (Buildings) *Extraction des emprises bâties, transformation en Lambert-93 et nettoyage des géométries aberrantes.*
SQL
``` DROP TABLE IF EXISTS "83009_bandol".osm_buildings; CREATE TABLE "83009_bandol".osm_buildings AS SELECT b.osm_id, b.name, b.building, b.tags, ST_Multi(ST_Transform(b.way, 2154)) as geom FROM osm_raw.buildings b WHERE ST_Intersects( b.way, (SELECT ST_Transform(ST_Union(geom), 3857) FROM "83009_bandol".bandol_parcelles) ); -- Nettoyage des artefacts et indexation DELETE FROM "83009_bandol".osm_buildings WHERE ST_Area(geom) > 50000; CREATE INDEX idx_osm_buildings_geom ON "83009_bandol".osm_buildings USING GIST(geom); ```
--- ### 3. Couche Voirie (Roads / Ways) *Découpage (ST\_Intersection) pour que les routes s'arrêtent pile à la frontière communale.*
SQL
``` DROP TABLE IF EXISTS "83009_bandol".osm_roads; CREATE TABLE "83009_bandol".osm_roads AS SELECT r.osm_id, r.name, r.highway, r.ref, r.oneway, r.surface, r.z_order, ST_Multi(ST_Intersection( ST_Transform(r.way, 2154), (SELECT ST_Union(geom) FROM "83009_bandol".bandol_parcelles) )) as geom FROM osm_raw.roads r WHERE ST_Intersects( r.way, (SELECT ST_Transform(ST_Union(geom), 3857) FROM "83009_bandol".bandol_parcelles) ); CREATE INDEX idx_osm_roads_geom ON "83009_bandol".osm_roads USING GIST(geom); ```
--- ### 4. Couche Occupation du Sol (Landuse) *Gestion spécifique du format Geofabrik (fclass) et conversion Lambert-93.*
SQL
``` DROP TABLE IF EXISTS "83009_bandol".osm_landuse; CREATE TABLE "83009_bandol".osm_landuse AS SELECT l.osm_id, l.name, l.fclass as landuse_type, ST_Multi(ST_Intersection( ST_Transform(l.geom, 2154), (SELECT ST_Union(geom) FROM "83009_bandol".bandol_parcelles) )) as geom FROM osm_raw.landuse l WHERE ST_Intersects( ST_Transform(l.geom, 2154), (SELECT ST_Union(geom) FROM "83009_bandol".bandol_parcelles) ); CREATE INDEX idx_osm_landuse_geom ON "83009_bandol".osm_landuse USING GIST(geom); ```
--- ### 5. Couche Équipements Publics (Amenities - La "Hiérarchie") *Fusion des points et des centroïdes de bâtiments pour créer un référentiel de services unique.*
SQL
``` DROP TABLE IF EXISTS "83009_bandol"."83009_equipements_publics"; -- Étape A : Import des points natifs CREATE TABLE "83009_bandol"."83009_equipements_publics" AS SELECT osm_id, name, amenity, tags, ST_Transform(way, 2154) as geom FROM osm_raw.points WHERE ST_Intersects(way, (SELECT ST_Transform(ST_Union(geom), 3857) FROM "83009_bandol".bandol_parcelles)) AND (amenity IN ('school','townhall','police','hospital','library','post_office','community_centre')); -- Étape B : Ajout des centroïdes des bâtiments (Mairie, Gymnases, etc.) INSERT INTO "83009_bandol"."83009_equipements_publics" (osm_id, name, amenity, geom) SELECT osm_id, name, COALESCE(amenity, tags->'leisure', tags->'building'), ST_Centroid(geom) FROM "83009_bandol".osm_buildings WHERE amenity IN ('school','townhall','hospital') OR tags->'leisure' IN ('sports_centre', 'stadium') OR tags->'building' IN ('public', 'train_station'); CREATE INDEX idx_equip_pub_geom ON "83009_bandol"."83009_equipements_publics" USING GIST(geom); ```
--- ### 💡 Pourquoi ce référentiel est "pro" ? 1. **SRID Unique (2154)** : Plus de bugs d'affichage ou de calculs en degrés. Tout est en mètres. 2. **ST\_Intersection vs ST\_Intersects** : On a fait la distinction entre "ce qui touche" (bâtiments) et "ce qui est coupé" (routes/landuse). 3. **Performance** : Les index GIST garantissent que tes cartes QGIS s'affichent instantanément, même avec 10 000 bâtiments. **Une question me taraude maintenant que tout est prêt :** sur quel type d'analyse veux-tu que l'on se concentre en premier ? Est-ce le "taux de vacance théorique" (Bâtiments sans ventes DVF) ou la "pression foncière sur les vignobles" ? # 260407-contenu des tables OSM dans OSM-raw debian@vps-02c1f983-vps-ovh-net:~$ docker exec -i alteris\_postgis psql -U alteris\_admin -d alteris\_geo -c "\\d osm\_raw.buildings" Table "osm\_raw.buildings" Column | Type | Collation | Nullable | Default \--------------------+-------------------------+-----------+----------+--------- osm\_id | bigint | | | access | text | | | addr:housename | text | | | addr:housenumber | text | | | addr:interpolation | text | | | admin\_level | text | | | aerialway | text | | | aeroway | text | | | amenity | text | | | area | text | | | barrier | text | | | bicycle | text | | | brand | text | | | bridge | text | | | boundary | text | | | building | text | | | construction | text | | | covered | text | | | culvert | text | | | cutting | text | | | denomination | text | | | disused | text | | | embankment | text | | | foot | text | | | generator:source | text | | | harbour | text | | | highway | text | | | historic | text | | | horse | text | | | intermittent | text | | | junction | text | | | landuse | text | | | layer | text | | | leisure | text | | | lock | text | | | man\_made | text | | | military | text | | | motorcar | text | | | name | text | | | natural | text | | | office | text | | | oneway | text | | | operator | text | | | place | text | | | population | text | | | power | text | | | power\_source | text | | | public\_transport | text | | | railway | text | | | ref | text | | | religion | text | | | route | text | | | service | text | | | shop | text | | | sport | text | | | surface | text | | | toll | text | | | tourism | text | | | tower:type | text | | | tracktype | text | | | tunnel | text | | | water | text | | | waterway | text | | | wetland | text | | | width | text | | | wood | text | | | z\_order | integer | | | way\_area | real | | | tags | hstore | | | way | geometry(Geometry,3857) | | | Indexes: "planet\_osm\_polygon\_osm\_id\_idx" btree (osm\_id) "planet\_osm\_polygon\_way\_idx" gist (way) Triggers: planet\_osm\_polygon\_osm2pgsql\_valid BEFORE INSERT OR UPDATE ON osm\_raw.buildings FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION planet\_osm\_polygon\_osm2pgsql\_valid() debian@vps-02c1f983-vps-ovh-net:~$ # 260407-Extraction OSM réussie sur Bandol docker exec -i alteris\_postgis psql -U alteris\_admin -d alteris\_geo -c " /\* 1. NETTOYAGE PRÉALABLE \*/ DROP TABLE IF EXISTS \\"83009\_bandol\\".armature\_urbaine\_osm; /\* 2. EXTRACTION MULTI-SOURCES (Points, Bâtiments, Zones) \*/ CREATE TABLE \\"83009\_bandol\\".armature\_urbaine\_osm AS SELECT \* FROM ( \-- BLOC A : Points d'intérêts (Commerces, Santé, Services) SELECT osm\_id::bigint, name, amenity, leisure, shop, 'point'::text as osm\_type, ST\_Transform(way, 2154) as geom FROM osm\_raw.points WHERE (name IS NOT NULL) AND (amenity NOT IN ('bench', 'waste\_basket', 'post\_box', 'vending\_machine', 'parking\_entrance', 'hunting\_stand', 'parking') OR amenity IS NULL) UNION ALL \-- BLOC B : Bâtiments structurants (Écoles, Mairie, Hôpitaux) \-- On utilise ST\_Centroid pour transformer les surfaces en points localisables SELECT osm\_id::bigint, name, amenity, leisure, NULL::text as shop, 'building'::text as osm\_type, ST\_Transform(ST\_Centroid(way), 2154) as geom FROM osm\_raw.buildings WHERE (name IS NOT NULL) AND (amenity NOT IN ('parking', 'garages', 'waste\_disposal') OR amenity IS NULL) UNION ALL \-- BLOC C : Zones de loisirs et parcs (Stades, Jardins) \-- Sécurisation du champ 'landuse' via un cast ::text pour éviter les erreurs de type record SELECT osm\_id::bigint, name, NULL::text as amenity, NULL::text as leisure, NULL::text as shop, 'landuse'::text as osm\_type, ST\_Transform(ST\_Centroid(geom), 2154) as geom FROM osm\_raw.landuse WHERE name IS NOT NULL AND \\"landuse\\"::text NOT IN ('cemetery', 'residential', 'industrial', 'grass', 'forest', 'farmland') ) sub WHERE geom IS NOT NULL; /\* 3. FILTRAGE GÉOGRAPHIQUE (Buffer de 5km autour du projet) \*/ \-- On force le SRID 2154 pour la comparaison spatiale DELETE FROM \\"83009\_bandol\\".armature\_urbaine\_osm WHERE NOT ST\_DWithin( geom, (SELECT ST\_SetSRID(ST\_Centroid(ST\_Extent(geom)), 2154) FROM \\"83009\_bandol\\".bandol\_parcelles), 5000 ); /\* 4. QUALIFICATION THÉMATIQUE (Tri pour la légende QGIS) \*/ ALTER TABLE \\"83009\_bandol\\".armature\_urbaine\_osm ADD COLUMN IF NOT EXISTS categorie text; UPDATE \\"83009\_bandol\\".armature\_urbaine\_osm SET categorie = CASE WHEN amenity IN ('school', 'kindergarten', 'college', 'university') OR name ILIKE '%école%' OR name ILIKE '%collège%' THEN 'Enseignement' WHEN amenity IN ('restaurant', 'cafe', 'bar', 'fast\_food', 'pub') THEN 'Restauration/Sorties' WHEN amenity IN ('pharmacy', 'doctors', 'hospital', 'dentist') THEN 'Santé' WHEN amenity IN ('bank', 'post\_office', 'townhall', 'police') THEN 'Services Publics/Banques' WHEN shop IS NOT NULL THEN 'Commerce' WHEN leisure IS NOT NULL OR osm\_type = 'landuse' THEN 'Loisirs/Espaces Verts' ELSE 'Autre' END; /\* 5. OPTIMISATION (Index GIST pour affichage rapide sous QGIS) \*/ CREATE INDEX idx\_armature\_geom ON \\"83009\_bandol\\".armature\_urbaine\_osm USING GIST(geom);" # Les statistiques Sitadel Pour documenter cette procédure, il est crucial de noter que nous avons abandonné les outils classiques comme `ogr2ogr` (trop sensibles aux noms de colonnes longs de Sitadel) pour une méthode **hybride Python + SQL**. Cette approche est la seule qui garantit 100% de succès sur des fichiers de plus de 100 000 lignes avec des en-têtes complexes. --- ## 📑 Procédure d'import Sitadel (CSV vers PostGIS) ### 1. Préparation de la structure SQL Avant d'importer, on crée une table "cible" avec des noms de colonnes courts et explicites. Cela évite que PostgreSQL ne tronque les noms originaux (ex: *"surface de plancher de la destination..."*) et ne crée des doublons.
Bash
``` # Connexion à la base et création de la table docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c " DROP TABLE IF EXISTS sitadel_2026_04.logements_chantiers; CREATE TABLE sitadel_2026_04.logements_chantiers ( num_permis text, -- Identifiant DAU code_insee text, -- Code commune date_chantier text, -- Date DOC nb_log text, -- Nombre total logements nb_social text, -- Logements locatifs sociaux promoteur text, -- Dénomination Personne Morale adresse_num text, -- Numéro de voie adresse_voie text, -- Libellé de voie parcelle text -- Numéro parcelle cadastrale );" ```
--- ### 2. Le Script d'import "Sniper" (Python) Plutôt que d'envoyer tout le fichier (200+ colonnes), ce script sélectionne uniquement les colonnes **légales** nécessaires. Il gère également le séparateur (virgule `,` ou point-virgule `;`) et nettoie les données à la volée. **Code à exécuter dans le terminal du VPS :**
Python
``` python3 -c " import csv, sys # Mapping entre les en-têtes officiels Sitadel et nos colonnes SQL mapping = { 'Numéro d’enregistrement de la DAU': 'num_permis', 'Code de la commune du lieu des travaux': 'code_insee', 'Date réelle d’ouverture de chantier': 'date_chantier', 'Nombre total de logements créés': 'nb_log', 'Nb de logements locatifs sociaux': 'nb_social', 'Dénomination d’un demandeur avéré en tant que personne morale': 'promoteur', 'Numéro de voie du terrain': 'adresse_num', 'Libellé de la voie du terrain': 'adresse_voie', 'Numéro parcelle cadastrale 1': 'parcelle' } with open('2604_SitadelR93_logements.csv', 'r', encoding='utf-8-sig') as f: # Lecture avec séparateur virgule (export QGIS standard) reader = csv.reader(f, delimiter=',') header = next(reader) # Nettoyage des en-têtes (suppression des guillemets et espaces) header = [h.strip().replace('\"', '') for h in header] # Identification des index de colonnes indices = [header.index(k) if k in header else None for k in mapping.keys()] # Sortie formatée pour PostgreSQL COPY writer = csv.writer(sys.stdout, delimiter='|') for row in reader: if len(row) > 0: # On écrit uniquement les colonnes mappées writer.writerow([row[i] if i is not None and i < len(row) else '' for i in indices]) " | docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo \ -c "COPY sitadel_2026_04.logements_chantiers FROM STDIN WITH (FORMAT csv, DELIMITER '|');" ```
--- ### 3. Pourquoi cette méthode est la meilleure ?
CaractéristiqueAvantage
**Vitesse**Le moteur `COPY` de PostgreSQL importe 120 000 lignes en moins de 3 secondes.
**Fiabilité**En utilisant un délimiteur personnalisé (`
**Légèreté**On n'occupe pas d'espace disque inutile en ignorant les 190 colonnes techniques non utilisées.
**RGPD**On peut filtrer ou anonymiser les données sensibles avant qu'elles n'atteignent la base de données.
--- ### 🛠️ Vérification de l'import Pour valider que la procédure a réussi, on compte les lignes chargées :
Bash
``` docker exec -i alteris_postgis psql -U alteris_admin -d alteris_geo -c "SELECT count(*) FROM sitadel_2026_04.logements_chantiers;" ```
**2/ les extractions** On enchaîne. Une fois que la donnée est "au chaud" dans PostGIS, l'objectif est d'extraire l'intelligence métier. Pour ton rapport, on ne veut pas de fioritures : on veut de la donnée **légale**, **datée** et **localisée**. Voici la documentation des requêtes SQL pour extraire le bilan des chantiers engagés à Bandol. --- ## 📑 Procédure d'Analyse SQL (Indicateurs C5e) ### 1. Bilan Annuel des Chantiers Réels Cette requête groupe les données par année en se basant sur la **Date de Déclaration d'Ouverture de Chantier (DOC)**. C'est l'indicateur de santé réelle de la construction.
SQL
``` -- Calcul du flux annuel de logements engagés SELECT LEFT(date_chantier, 4) as annee, COUNT(*) as nb_permis_doc, SUM(nb_log::int) as total_logements, SUM(COALESCE(nb_social, '0')::int) as dont_social, ROUND((SUM(COALESCE(nb_social, '0')::float) / NULLIF(SUM(nb_log::float), 0) * 100)::numeric, 1) as part_social_pct FROM sitadel_2026_04.logements_chantiers WHERE code_insee = '83009' -- Filtre Bandol AND date_chantier >= '2019-01-01' GROUP BY annee ORDER BY annee DESC; ```
--- ### 2. Identification des 10 Projets Majeurs Cette requête permet d'isoler les opérations qui structurent le marché local. On y intègre l'identifiant DAU (Numéro de permis) pour assurer la traçabilité juridique.
SQL
``` -- Listing des 10 plus gros chantiers depuis 2019 SELECT num_permis as dau_officiel, COALESCE(NULLIF(promoteur, ''), 'PARTICULIER') as operateur, nb_log::int as nb_log, COALESCE(nb_social, '0')::int as nb_social, date_chantier as date_doc, CONCAT(adresse_num, ' ', adresse_voie) as adresse_chantier, parcelle as ref_cadastrale FROM sitadel_2026_04.logements_chantiers WHERE code_insee = '83009' AND date_chantier >= '2019-01-01' ORDER BY nb_log::int DESC LIMIT 10; ```
--- ### 3. Les points de vigilance technique (pour ta doc) - **Le Cast Type (`::int`)** : Comme Sitadel contient parfois des cases vides ou des caractères bizarres, nous avons importé les colonnes en `TEXT`. Pour faire des calculs (`SUM`, `ORDER BY`), il est impératif de forcer le type en entier avec `::int` ou `::float`. - **Le `COALESCE`** : Indispensable pour la colonne Social. Si la case est vide, PostgreSQL renvoie `NULL`. Le `COALESCE(..., '0')` force la valeur à zéro pour ne pas fausser les additions. - **Le `NULLIF`** : Prévient l'erreur "division par zéro" dans le calcul du pourcentage si une année ne compte aucun logement. --- ### 📦 4. Export vers le format GeoPackage (GPKG) Pour que ton équipe SIG puisse utiliser ces données sans se reconnecter à la base, on documente la commande d'exportation vers un fichier portable.
Bash
``` # Export de la table filtrée Bandol vers un fichier GPKG docker exec -i alteris_postgis ogr2ogr -f GPKG /tmp/bandol_bilan_chantiers.gpkg \ PG:"host=localhost dbname=alteris_geo user=alteris_admin" \ -sql "SELECT * FROM sitadel_2026_04.logements_chantiers WHERE code_insee = '83009' AND date_chantier >= '2019-01-01'" \ -nln sitadel_chantiers_engages # Récupération du fichier sur le stockage local du VPS docker cp alteris_postgis:/tmp/bandol_bilan_chantiers.gpkg ./bandol_bilan_chantiers_2019_2026.gpkg ```
--- **C'est la fin du volet "Données & Requêtes".** Veux-tu qu'on termine cette documentation par la **partie Cartographique** : comment faire la jointure dans QGIS entre ce fichier GPKG et tes parcelles cadastrales pour obtenir la carte finale des chantiers ? # Données Filosofi - téléchargement https://www.insee.fr/fr/statistiques/8735108?sommaire=8735243