Voilà un article pour décrire un travail conduit à partir des données de la matrice cadastrale et recueillir des avis et idées sur des traitements différents .
Cette analyse des copropriétés s’inscrit dans les réflexions d’un programme local de l’habitat, projet autour du thème du logement, généralement porté par des intercommunalités.
La connaissance du parc des copropriétés permet d’évaluer s’il convient de lancer des actions spécifiques : travail avec les syndics, réactivation de la copropriété, définition de travaux, mobilisation de financements, …
- Pour repérer ces copropriétés, je ne me suis pas appuyée sur le nom “copropriété” (champ DDENOM de la matrice) mais sur la description du local pour savoir s’il était découpé en lots (GPDL<>0).
- Ensuite j’ai comptabilisé le nombre de logement à la parcelle tel que décrit dans le wiki pour le comptage des logements à la maille.
- J’ai concentré cette première analyse sur les copropriétés verticales, c’est-à-dire les immeubles, en retenant les logements classés en appartements (AP).
Les deux premiers tris introduisent, bien sur, des biais car le champ GPDL est quelquefois mal renseigné et c’est aussi le cas pour le champs distinguant maisons et appartements.
Pour consolider ce type d’analyse, il conviendrait probablement d’étudier comment redresser les principales erreurs, à l’image du travail fait dans le cadre du fichier FILOCOM.
Dans un deuxième temps, j’ai construit des indicateurs me permettant d’évaluer les principales caractéristiques de ces copropriétés et notamment d’estimer s’il y a des indices de dégradation.
 Extrait du schéma relationnel du cadastre |
J’ai retenu 4 indicateurs :
- part du locatif,
- part de la vacance,
- date de construction,
- part d’acquisitions récentes.
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La part du locatif et des logements vacants est assez simple à extraire à partir du champs CCTHP(1) du fichier partie d’évaluation ou PEV.
(1) Part de la vacance extrait du champ CCTHP de la PEV.
Les données du champ “occupation” sont à prendre en compte avec les réserves suivantes :
- ce champ n’est pas alimenté de manière régulière.,
- une première saisie est faite par les Services du Cadastre lors de la création du logement dans la base,
- au fil des années cette donnée fait l’objet d’une importation à partir du champ équivalent dans le fichier TH,mais cette importation n’est pas régulière. De plus l’import ne vise pas toutes les valeurs possibles du champ “occupation” disponible dans le fichier TH : seules les valeurs P, V, L sont importées.
Le fichier FILOCOM redresse en partie ces éléments à partir du fichier de la TH, mais l’accés au fichier FILOCOM détaillé est impossible.
La date d’acquisition est extraite du champs JDATAT dans la table local. La date de construction, extraite du même fichier, s’appelle JANNAT, et j’ai pris la date la plus élevée apparaissant pour chaque copropriété car il arrive souvent que le champ ne soit pas rempli, dans ce cas la valeur minimum fait apparaitre zéro. Selon la thématique abordée, par exemple pour la consommation d’espace, il peut être préférable de retenir la date la plus ancienne en excluant les valeurs égales à zéro. (insérer image des principaux champs utilisés pour les traitements de la matrice cadastrale en matière de logements).
A la fin du travail, et pour vérifier mon traitement, j’ai comparé mes volumes avec ceux des données FILOCOM : comme pour le nombre total de logements, il y a des différences mais je reste dans les mêmes ordres de grandeur : mon parc de copropriétés représente près d’un tiers de mon parc de logements.
Ce traitement a été vérifié avec des connaissances terrain :
- il apparait quelques oublis où le champs GPDL n’était pas bien rempli mais ça parait marginal,
- pour ce qui concerne la vacance dans ces immeubles, il s’avère difficile de vérifier sur le terrain, notamment à travers les boites aux lettres car, dans les immeubles où le taux de rotation parait important, et entre deux occupations, les étiquettes restent sur les boites aux lettres.
Sur quoi peut déboucher un tel repérage ?
- sur l’enrichissement de diagnostics de quartiers avec d’autres données du type propriétés publiques et atlas du parc locatif social,
- sur la mise en place d’une observation ciblée sur les copropriétés,
- sur la mise en évidence de phénomènes spécifiques, par exemple le suivi des programmes réalisés depuis dix ans à l’aide des incitations fiscales et qui comprennent une part très importante de logements locatifs et quelquefois déjà des phénomènes de vacance.
Article rédigé par Aline avec l’aide de Jean-Michel
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