Publié le 20/09/2020 par Mathieu Boisseau | Mis à jour le : 18/04/2024 | 3 min de lecture
Sujets : Data, Démographie, Prédictif
Hélène Ivanoff
Anticiper les évolutions démographiques des territoires pour de meilleures décisions, par Hélène Ivanoff (co-fondatrice de Spindata)
Les entreprises et organismes institutionnels doivent périodiquement anticiper les évolutions socio-démographiques, que ce soit pour adapter le réseau commercial, pour prévoir les infrastructures, ou encore pour détecter de nouveaux besoins. Les projections socio-démographiques, détaillées et locales, notamment au niveau infra-communal, constituent une estimation des évolutions démographiques des territoires. Elles permettent de prendre les meilleures décisions en s’appuyant sur des données très fines.
1. Pourquoi avoir recours aux projections socio-démographiques ?
À partir des recensements de la population et des données issues des organismes fiscaux et sociaux, l’INSEE diffuse, en open data et à différents niveaux géographiques, un grand nombre de données socio-démographiques et ayant trait aux revenus des ménages. Mais, au niveau local – c’est-à-dire à l’échelle des territoires comme les communes ou à l’échelle infra-communale comme l’IRIS -, ces données sont en général disponibles avec plusieurs années de retard. Les projections socio-démographiques permettent de disposer d’estimations concernant les 2 ou 3 dernières années, et bien sûr les années futures. Elles permettent également de réaliser des estimations locales sur des données croisées : par exemple, la répartition par IRIS des ménages par nombre de véhicules au foyer et par tranches d’âge. Enfin, cette démarche de modélisation permet aussi d’estimer des données non disponibles à l’INSEE pour des raisons de secret statistique, comme la répartition des ménages par tranches de revenus.
2. Des données très fines pour de meilleures décisions
Depuis 20 ans, Spindata a développé une expertise unique dans le traitement et la modélisation des données géolocalisées INSEE. En croisant différentes sources – disponibles à différentes échelles, données des années passées, projections nationales de populations, base de données du recensement 2016 – et à l’aide du machine learning, Spindata modélise toute donnée concernant le nombre de ménages et la population, au départemental, communal, l’IRIS ou même au carreau, le niveau le plus fin. Ces projections ad hoc sont en phase avec les projections nationales de l’INSEE à l’horizon 2070, et apportent, sur chaque territoire, des informations prospectives pertinentes.
Nicolas Cuartero (directeur de projets Articque) : « Notre partenariat avec Spindata est durable et efficace »
« Le partenariat qui s’est noué entre Articque et Spindata est fructueux à plus d’un titre :
– d’une part, Articque apporte une vision cartographique plus claire et plus lisible qu’un simple fichier Excel et la possibilité d’intégrer dans les modèles prédictifs de Spindata des distances : zones d’accès, temps de trajet, accessibilité, zones de chalandise et de cannibalisation…
– d’autre part, la précision des données fournies par Spindata (à la maille carreau), ainsi que leurs projections, sont d’une grande valeur ajoutée par rapport à la data classique disponible en open source. La modélisation statistique de Spindata est une compétence qui augmente encore la qualité de notre outil Cartes & Données.
Mais surtout, le partenariat Articque/Spindata sert in fine l’intérêt et les analyses de nos clients communs ! »
3. Des bénéfices pour de nombreux secteurs d’activité
Les projections de populations sont essentielles pour décider de l’implantation d’un point de vente, pour faire évoluer les offres au niveau local ou pour optimiser une organisation commerciale. À titre d’exemple :
● Pour un constructeur auto : les projections de populations, par tranches d’âge, sexe et composition de la famille, en entrée des cartes Articque, permettent de revoir le maillage commercial, à l’horizon des 5 ans, au niveau régional ou national.
● Pour le secteur bancaire : les projections des ménages selon le revenu, le statut d’occupation du logement, le nombre de voitures…. Ces données croisées avec les tranches d’âge ou le nombre de personnes au foyer sont intégrées dans le système d’information et permettent d’anticiper les besoins.
● Pour le secteur des loisirs : les projections permettent de disposer de données actualisées sur les familles et de décider du type d’offres.
Mathieu Boisseau
J’ai rejoint Articque comme webmarketeur afin de créer des contenus dédiés au monde de la cartographie statistique.