Cette page explique les principes de conception du score, les données utilisées, les choix méthodologiques et leurs limites.
Le problème
La sécurité du quartier est l'un des critères les plus déterminants dans le choix d'un logement. Pourtant, contrairement à la surface d'un bien ou à son DPE, c'est un critère qui reste difficile à évaluer objectivement au moment de consulter une annonce.
La difficulté
Chaque année, le Ministère de l'Intérieur (SSMSI) publie les statistiques officielles de la délinquance enregistrée par la police et la gendarmerie. Un excellent point de départ. Cependant, elles ne sont disponibles qu'à l'échelle de la commune (Montpellier, par exemple), bien souvent trop large pour refléter la réalité vécue au sein des différents quartiers par les habitants. De plus, ces statistiques restent brutes et donc difficiles à interpréter : 1555 faits de violences physiques hors cadre familial, est-ce beaucoup ou pas ?
La solution
Directement présenté là où la question se pose : les annonces immobilières.
Ancrage théorique
La criminalité ne se distribue pas au hasard dans l'espace. La recherche en criminologie explique cette distribution par deux grandes logiques :
Un panel de variables associées à la distribution spatiale des crimes est identifié à partir de la littérature criminologique. Puis, leurs corrélations avec les données de crimes du SSMSI à l'échelle communale sont vérifiées empiriquement pour ne garder que les plus pertinentes.
Chaque type de crime suit une logique spatiale différente : des cambriolages et des agressions sexuelles ne se distribuent pas de la même façon. C'est pourquoi un modèle statistique distinct est ajusté pour chaque crime. Ces modèles permettent d'établir une relation entre le comptage réel des crimes et les proxies à l'échelle des communes.
Contrairement aux comptages des crimes du SSMSI, les proxies sont connus à l'échelle des quartiers. Les relations proxies-crimes apprises par les modèles sur les communes sont donc appliquées aux quartiers afin d'obtenir à cette échelle une estimation du comptage des crimes.
Les crimes suivent une distribution très asymétrique, c'est pourquoi les taux sont convertis en score via une transformation log-linéaire à deux ancres : les 3e et 97e percentiles. Ainsi, les quartiers sans crime ou parmi les 3% les moins exposés obtiennent une note de 10/10, tandis que le top 3% des quartiers avec le plus de crimes obtiennent 1/10.
Les notes de chaque crime sont agrégées selon 4 thématiques : les atteintes aux personnes, au cadre de vie, aux logements et aux véhicules. Ces 4 thématiques sont ensuite moyennées pour former un score global. Chaque crime et chaque thématique n'a pas le même poids selon l'impact physique et psychologique qu'il génère. Par exemple, les atteintes aux personnes comptent bien plus que les atteintes aux véhicules.
Les scores de chaque quartier sont comparés aux quartiers de même niveau de densité (urbain dense, urbain intermédiaire ou rural) et appartenant à la même zone d'emploi. L'indicateur informe alors si le quartier est dans la moyenne, mieux ou moins bien noté que les quartiers similaires du secteur.
Des taux, pas des comptages bruts
Pour rendre les zones comparables entre elles, quelle que soit leur taille.
Un lissage pour les petites zones
Pour qu'un fait isolé ne fasse pas exploser artificiellement le taux de criminalité d'un petit quartier.
Une population réellement présente
Pour ne pas pénaliser à tort les zones à forte fréquentation où la population exposée est nettement supérieure au nombre d'habitants.
Aucune donnée déclarative, d'IA ou issue des réseaux sociaux n'entre dans le calcul du score. Le score est mis à jour chaque année, au rythme de la publication des statistiques de la délinquance par le SSMSI.
Ministère de l'Intérieur (SSMSI)
Délinquance enregistrée par la police et la gendarmerie
Insee
5 sources
Recensement de la population (démographie, ménages, logement, diplômes, emploi)
Données calculées à partir des enquêtes annuelles 2019-2024 et des répertoires des immeubles localisés 2021-2022
Revenus, pauvreté et niveau de vie (Filosofi)
Millésime 2022 non diffusé en raison d'une qualité statistique insuffisante des sources
Grille de densité
Population carroyée issue du RP 2021 (enquêtes annuelles 2018-2023 et répertoires des immeubles localisés 2020-2021)
Base Permanente des Équipements
Zones d'emploi
IGN
2 sources
Découpage IRIS
BD TOPO (bâti)
Oak Ridge National Laboratory
Landscan Mosaic (population ambiante)
OpenStreetMap
Points d'intérêt et occupation des sols
Données réutilisées et retraitées par Mavilà, sous licence : Ministère de l'Intérieur (SSMSI), Insee et IGN, Licence Ouverte 2.0 (Etalab) ; LandScan Mosaic © Oak Ridge National Laboratory, licence Creative Commons BY 4.0 ; © les contributeurs d'OpenStreetMap, licence ODbL.
Parmi tous les crimes publiés par le SSMSI, 11 ont été retenus pour leur impact réel sur les habitants d'un quartier.
Chaque quartier reçoit un score global et 4 sous-scores thématiques de 1 à 10 en fonction du taux de crimes, étalonnés à l'échelle de la France métropolitaine. Ils sont donc directement comparables d'une adresse à l'autre, où qu'elle soit en France.
Taux de crimes
1 - 2 Très élevée
3 - 4 Élevée
5 - 6 Modérée
7 - 8 Faible
9 - 10 Très faible
Contrairement à une répartition artificielle en tranches égales, notre échelle respecte la distribution réelle de la criminalité sur le territoire français avec un niveau de risque majoritairement faible.
Inférieur à la moyenne des quartiers similaires du secteur
Dans la moyenne des quartiers similaires du secteur
Supérieur à la moyenne des quartiers similaires du secteur
Un score fiable est aussi un score honnête sur ses propres limites. Voici les précautions d'usage à garder en tête.
Notre méthodologie repose sur une modélisation statistique. Elle fait par essence des approximations et peut donc ne pas toujours refléter parfaitement la réalité, même si nous nous efforçons de maximiser sa précision et sa fiabilité. Il s'agit d'un repère supplémentaire qui ne remplace pas une visite ou l'expérience personnelle d'un quartier.
Le score mesure la criminalité réellement enregistrée, pas le sentiment d'insécurité. Ces deux dimensions ne sont pas toujours corrélées (Putrik et al., 2019). Un quartier avec un taux de criminalité faible peut générer une forte inquiétude en raison d'un environnement physique dégradé, tandis qu'un quartier avec une criminalité plus élevée peut être perçu comme sûr par des résidents qui y ont développé leurs repères. Il est donc tout à fait possible d'avoir un ressenti différent du score affiché.
Les données de délinquance du SSMSI sont soumises au biais de présence policière. Les communes où les forces de l'ordre sont très actives enregistrent par essence plus d'infractions, sans pour autant signifier que la criminalité y est plus élevée.
Sur les quartiers à faibles effectifs, les taux sont instables par nature : une seule infraction de plus ou de moins peut suffire à faire varier le score de plusieurs points. Le lissage que nous appliquons atténue ce phénomène, mais ne le supprime pas entièrement dans les cas extrêmes. Nous avons donc choisi de ne pas afficher de score pour les quartiers comptant moins de 50 habitants ou logements, plutôt que de publier un chiffre peu fiable. Ce cas ne concerne que 0,2 % des adresses en France métropolitaine.
Les données de délinquance sont actualisées chaque année. Les autres jeux de données mobilisés ne suivent pas exactement le même calendrier de publication et s'appuient parfois sur des années de référence différentes. Une limite acceptable, car les structures sociales et urbaines évoluent lentement d'une année sur l'autre.
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