Last data update: 18 sept. 2026, 23:48
Last compile: 18 sept. 2026, 23:49
Figure 1 : concentration spatiale et ségrégation du parc social
Code
fig1 |>
mutate(unite_urbaine = fct_reorder(unite_urbaine, concentration_parc_social)) |>
ggplot(aes(x = unite_urbaine, y = concentration_parc_social)) +
geom_col(fill = "#1B3F8B") +
coord_flip() +
theme_minimal(base_size = 9) +
labs(x = NULL, y = "Indice de dissimilarité (%)",
title = "Concentration spatiale du parc social",
subtitle = "grandes agglomérations, 2022") +
theme(panel.grid.minor = element_blank(), panel.grid.major.y = element_blank())
Code
fig1 |>
ggplot(aes(x = part_logements_sociaux, y = segregation_totale)) +
geom_point(color = "#1B3F8B", size = 2) +
ggrepel::geom_text_repel(aes(label = unite_urbaine), size = 2.8, max.overlaps = 15) +
theme_minimal(base_size = 11) +
labs(x = "Part de logements sociaux (%)", y = "Indice d'entropie (ségrégation totale)",
title = "Ségrégation résidentielle et part de logements sociaux",
subtitle = "grandes agglomérations, 2022") +
theme(panel.grid.minor = element_blank())
Figure 2 : distribution des niveaux de vie, parc social vs. parc privé
Code
fig2 |>
pivot_longer(-decile, names_to = "parc", values_to = "niveau_vie") |>
mutate(parc = recode(parc, parc_social = "Parc social", parc_prive = "Parc privé")) |>
ggplot(aes(x = decile, y = niveau_vie, color = parc, group = parc)) +
geom_line(linewidth = 1) +
geom_point() +
scale_color_manual(values = c("Parc social" = "#1B3F8B", "Parc privé" = "#E8737A"), name = NULL) +
theme_minimal(base_size = 11) +
labs(x = NULL, y = "€ par an",
title = "Distribution des niveaux de vie des ménages",
subtitle = "parc social vs. parc privé, 2022") +
theme(legend.position = "bottom", axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
panel.grid.minor = element_blank())
Figure 3 : niveau de vie médian et part de logements sociaux par quartier
Code
fig3 |>
select(cinquieme, niveau_vie_median_social, niveau_vie_median_prive) |>
pivot_longer(-cinquieme, names_to = "parc", values_to = "niveau_vie") |>
mutate(parc = recode(parc, niveau_vie_median_social = "Parc social",
niveau_vie_median_prive = "Parc privé")) |>
ggplot(aes(x = cinquieme, y = niveau_vie, fill = parc)) +
geom_col(position = "dodge") +
scale_fill_manual(values = c("Parc social" = "#1B3F8B", "Parc privé" = "#E8737A"), name = NULL) +
theme_minimal(base_size = 10) +
labs(x = NULL, y = "€ par an",
title = "Niveau de vie médian selon le cinquième de niveau de vie de l'IRIS",
subtitle = "quartiers classés selon le niveau de vie médian du parc privé, 2022") +
theme(legend.position = "bottom", axis.text.x = element_text(angle = 20, hjust = 1),
panel.grid.minor = element_blank())
Code
fig3 |>
ggplot(aes(x = cinquieme, y = part_logements_sociaux)) +
geom_col(fill = "#1B3F8B") +
theme_minimal(base_size = 10) +
labs(x = NULL, y = "%",
title = "Part de logements sociaux selon le cinquième de niveau de vie de l'IRIS",
subtitle = "2022") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 20, hjust = 1), panel.grid.minor = element_blank())
Figure 5 : écart de niveau de vie à l’entrée dans un logement social
Code
fig5 |>
select(cinquieme, ecart_composition_parc, ecart_selection_demandeurs) |>
pivot_longer(-cinquieme, names_to = "composante", values_to = "valeur") |>
mutate(composante = recode(composante, ecart_composition_parc = "Composition du parc",
ecart_selection_demandeurs = "Sélection et autosélection des demandeurs")) |>
ggplot(aes(x = cinquieme, y = valeur, fill = composante)) +
geom_col() +
geom_point(data = fig5, aes(x = cinquieme, y = ecart_total), inherit.aes = FALSE, shape = 18, size = 3) +
scale_fill_manual(values = c("Composition du parc" = "#1B3F8B",
"Sélection et autosélection des demandeurs" = "#E8737A"), name = NULL) +
theme_minimal(base_size = 10) +
labs(x = NULL, y = "Points de %",
title = "Écart de niveau de vie à l'entrée dans un logement social",
subtitle = "par rapport aux quartiers les plus modestes, 2018-2022 (losange : écart total)") +
theme(legend.position = "bottom", axis.text.x = element_text(angle = 20, hjust = 1),
panel.grid.minor = element_blank())
Figure 6 : réduction de l’indice de ségrégation résidentielle
Code
fig6 |>
mutate(unite_urbaine = fct_reorder(unite_urbaine, reduction_segregation)) |>
select(unite_urbaine, dont_composante_locale, reduction_segregation) |>
mutate(reste = reduction_segregation - dont_composante_locale) |>
select(-reduction_segregation) |>
pivot_longer(-unite_urbaine, names_to = "composante", values_to = "valeur") |>
mutate(composante = recode(composante, dont_composante_locale = "Composante locale (mixité au sein des IRIS)",
reste = "Reste (répartition entre IRIS)")) |>
ggplot(aes(x = unite_urbaine, y = valeur, fill = composante)) +
geom_col() +
coord_flip() +
scale_fill_manual(values = c("Composante locale (mixité au sein des IRIS)" = "#1B3F8B",
"Reste (répartition entre IRIS)" = "#8FA8D8"), name = NULL) +
theme_minimal(base_size = 9) +
labs(x = NULL, y = "%",
title = "Réduction de l'indice de ségrégation résidentielle",
subtitle = "sous une répartition homogène des ménages dans le parc social existant, 2022") +
theme(legend.position = "bottom", panel.grid.minor = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_blank())