Logement — part des meublés dans le locatif privé en petite couronne, par IRIS

Données - INSEE

Auteur

François Geerolf

Code 
here::i_am("data/insee/logement-meubles-petite-couronne.qmd")
source(here::here("_rinit.R"))
invisible(Sys.setlocale("LC_TIME", "fr_FR.UTF-8"))
invisible(Sys.setenv(TZ = "Europe/Paris"))
# cd ~/iCloud/website/data/insee; /usr/local/bin/R -e 'quarto::quarto_render("logement-meubles-petite-couronne.qmd")'
# sh ~/iCloud/website/website_short.sh; open https://fgeerolf.com/data/insee/logement-meubles-petite-couronne.html
# Données : cd ~/iCloud/website/data/insee; Rscript --vanilla logement_meubles_iris.R

source(here::here("data", "insee", "_iris_meubles.R"))   # wkb2sfc(), iris_meubles_sf(), zones_meubles_sf()

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, message = FALSE, warning = FALSE,
                      fig.width = 8, fig.height = 7.5, dpi = 150)

deps <- c("75", "92", "93", "94")
noms_dep <- c(`75` = "Paris", `92` = "Hauts-de-Seine",
             `93` = "Seine-Saint-Denis", `94` = "Val-de-Marne")

iris_path <- here::here("data", "insee", "logement_meubles_iris.parquet")
iris_stats <- arrow::read_parquet(iris_path) |> dplyr::filter(DEP %in% deps)

iris_pc <- iris_meubles_sf(deps) |> dplyr::mutate(DEP = substr(COMMUNE, 1, 2))
zones_pc <- zones_meubles_sf(deps) |>
  dplyr::mutate(nom_zone = dplyr::if_else(
    DEP == "75", paste0(as.integer(substr(ZONE, 4, 5)), "e arr."), LIBCOM))

fill_meuble <- function(name = "Part\nmeublé") {
  scale_fill_viridis_c(option = "rocket", direction = -1, name = name,
                       labels = scales::percent, limits = c(0, NA))
}
theme_carte <- theme_void(base_size = 12) +
  theme(plot.title = element_text(face = "bold"),
        plot.subtitle = element_text(colour = "grey35"),
        legend.position = "right")

Last data update: 24 sept. 2026, 22:29

Last compile: 05 oct. 2026, 01:50

Même construction que pour Paris seul, étendue à la petite couronne : Paris (75), Hauts-de-Seine (92), Seine-Saint-Denis (93) et Val-de-Marne (94). Le recensement de la population identifie, pour chaque logement occupé à titre de résidence principale, un statut d’occupation détaillé (STOCD) qui distingue les logements loués vides non HLM (21) et loués meublés ou chambres d’hôtel (23). Le locatif privé est la somme des deux, et la part des meublés son poids dans cet ensemble :

\[ \text{part meublé} = \frac{\text{loué meublé}}{\text{loué vide non HLM} + \text{loué meublé}} \]

Source : fichier détail logement du recensement de la population 2021 (Insee), agrégé par IRIS (2685 IRIS avec au moins un logement locatif privé recensé).

Carte par IRIS

Le gradient est net : la part de meublés est la plus élevée au centre de Paris, décroît vers sa périphérie, puis chute nettement au-delà du périphérique.

Code 
iris_pc |>
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill = part_meuble), colour = NA) +
  fill_meuble() +
  labs(title = "Part des meublés dans le locatif privé, par IRIS",
       subtitle = "Petite couronne, recensement de la population 2021") +
  theme_carte

Carte interactive

Survol pour le détail par IRIS. Les IRIS grisés n’ont pas de logement locatif privé significatif recensé, ou une estimation jugée peu fiable (moins de 30 logements locatifs privés dans l’échantillon).

Code 
pal <- colorNumeric("rocket", domain = iris_pc$part_meuble, na.color = "#d9d9d9")

leaflet(iris_pc, options = leafletOptions(minZoom = 10)) |>
  meubles_basemap() |>
  addPolygons(
    fillColor = ~pal(part_meuble), fillOpacity = 0.8,
    color = "white", weight = 0.3,
    highlightOptions = highlightOptions(weight = 2, color = "#333", bringToFront = TRUE),
    label = ~sprintf("%s (%s), %s — %s", LIB_IRIS, CODE_IRIS, LIBCOM,
                     ifelse(is.na(part_meuble), "n.d.", scales::percent(part_meuble, 0.1))),
    popup = ~sprintf(
      "<b>%s</b><br>IRIS %s, %s<br>Part meublé : <b>%s</b><br>Logements locatifs privés recensés : %s",
      LIB_IRIS, CODE_IRIS, LIBCOM,
      ifelse(is.na(part_meuble), "n.d.", scales::percent(part_meuble, 0.1)),
      ifelse(is.na(n_locatif_prive), "n.d.", n_locatif_prive))
  ) |>
  addLegend("bottomright", pal = pal, values = ~part_meuble,
            title = "Part\nmeublé", opacity = 0.9)

Carte par arrondissement / commune

Paris est découpée par arrondissement, les trois autres départements par commune.

Code 
zones_pc |>
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill = part_meuble), colour = "white", linewidth = 0.15) +
  fill_meuble() +
  labs(title = "Part des meublés dans le locatif privé",
       subtitle = "Par arrondissement (Paris) ou commune (92, 93, 94) — RP 2021") +
  theme_carte

Carte interactive

Code 
pal_zone <- colorNumeric("rocket", domain = zones_pc$part_meuble, na.color = "#d9d9d9")

leaflet(zones_pc, options = leafletOptions(minZoom = 10)) |>
  meubles_basemap() |>
  addPolygons(
    fillColor = ~pal_zone(part_meuble), fillOpacity = 0.8,
    color = "white", weight = 1,
    highlightOptions = highlightOptions(weight = 2.5, color = "#333", bringToFront = TRUE),
    label = ~sprintf("%s — %s", nom_zone,
                     ifelse(is.na(part_meuble), "n.d.", scales::percent(part_meuble, 0.1))),
    popup = ~sprintf(
      "<b>%s</b><br>Part meublé : <b>%s</b><br>Logements locatifs privés recensés : %s",
      nom_zone, ifelse(is.na(part_meuble), "n.d.", scales::percent(part_meuble, 0.1)),
      ifelse(is.na(n_locatif_prive), "n.d.", n_locatif_prive))
  ) |>
  addLegend("bottomright", pal = pal_zone, values = ~part_meuble,
            title = "Part\nmeublé", opacity = 0.9)

Classement des arrondissements et communes

Code 
zones_pc |>
  sf::st_drop_geometry() |>
  dplyr::filter(!is.na(part_meuble)) |>
  dplyr::transmute(Département = noms_dep[DEP], Zone = nom_zone,
                   `Locatif privé` = n_locatif_prive,
                   `Part meublé` = part_meuble) |>
  dplyr::arrange(dplyr::desc(`Part meublé`)) |>
  dplyr::mutate(Rang = dplyr::row_number(), .before = 1) |>
  gt::gt() |>
  gt::fmt_percent(columns = `Part meublé`, decimals = 1) |>
  gt::fmt_number(columns = `Locatif privé`, decimals = 0) |>
  gt::data_color(columns = `Part meublé`, palette = "OrRd") |>
  gt::opt_interactive(use_search = TRUE, use_compact_mode = TRUE,
                      page_size_default = 15, page_size_values = c(10, 15, 25, 50)) |>
  gt::tab_footnote(gt::md(paste0(
    "Recensement de la population 2021 (Insee), fichier détail logement — ",
    "locatif privé = loué vide non HLM + loué meublé (`STOCD` 21 et 23)."))) |>
  gt::tab_options(table.width = "100%")
Recensement de la population 2021 (Insee), fichier détail logement — locatif privé = loué vide non HLM + loué meublé (STOCD 21 et 23).

Par département

Code 
iris_stats |>
  dplyr::group_by(DEP) |>
  dplyr::summarise(w_meuble = sum(w_meuble), w_locatif_prive = sum(w_locatif_prive),
                   n_locatif_prive = sum(n_locatif_prive), .groups = "drop") |>
  dplyr::mutate(part_meuble = w_meuble / w_locatif_prive,
               Département = paste0(noms_dep[DEP], " (", DEP, ")")) |>
  dplyr::arrange(dplyr::desc(part_meuble)) |>
  ggplot(aes(forcats::fct_reorder(Département, part_meuble), part_meuble)) +
  geom_col(fill = "#7a1f3d", width = 0.6) +
  geom_text(aes(label = scales::percent(part_meuble, 0.1)), hjust = -0.15, size = 3.5) +
  coord_flip(clip = "off") +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent, expand = expansion(mult = c(0, 0.18))) +
  labs(title = "Part des meublés dans le locatif privé, par département",
       subtitle = "Petite couronne, recensement de la population 2021", x = NULL, y = NULL) +
  theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(plot.title = element_text(face = "bold"),
        plot.subtitle = element_text(colour = "grey35"),
        panel.grid.major.y = element_blank())

Source & données

Code 
tibble::tibble(
  ` ` = c("Jeu de données", "Producteur", "Fichiers", "Géométries IRIS",
         "Géométries communes", "Mise à jour", "Observations"),
  `  ` = c(
    "[Logements ordinaires en 2021 — Fichier détail](https://www.insee.fr/fr/statistiques/8268903)",
    "Insee — Recensement de la population 2021",
    sprintf("`data/insee/logement_meubles_iris.parquet` (%s ko)",
            round(file.size(iris_path) / 1024)),
    "IGN, contours IRIS (Géoplateforme, WFS `data.geopf.fr`)",
    "IGN, Admin Express communes (Géoplateforme, WFS `data.geopf.fr`) + arrondissements de Paris (opendata.paris.fr)",
    format(as.Date(file.mtime(iris_path)), "%d %B %Y"),
    sprintf("%s IRIS, %s logements locatifs privés recensés au total",
            nrow(iris_stats), sum(iris_stats$n_locatif_prive))
  )
) |>
  gt::gt() |>
  gt::fmt_markdown(columns = `  `) |>
  gt::tab_options(table.width = "100%", column_labels.hidden = TRUE)
Jeu de données Logements ordinaires en 2021 — Fichier détail
Producteur Insee — Recensement de la population 2021
Fichiers data/insee/logement_meubles_iris.parquet (118 ko)
Géométries IRIS IGN, contours IRIS (Géoplateforme, WFS data.geopf.fr)
Géométries communes IGN, Admin Express communes (Géoplateforme, WFS data.geopf.fr) + arrondissements de Paris (opendata.paris.fr)
Mise à jour 24 septembre 2026
Observations 2685 IRIS, 455699 logements locatifs privés recensés au total