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)

/* 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;

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🗝️ 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.

# 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.

-- 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).

# 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 

📘 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 :

Requête SQL de référence :

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;

3. Protocole d'Analyse des Résultats

Une fois la liste des adresses extraite, l'expertise se décompose en trois niveaux de lecture :

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 :