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    • Un marché concentré à Paris
    • Visualisation infra-communale
    • Activité et fréquentation, saisonnalité

Zoom sur les communes les plus fréquentées

Après une présentation des principales communes où se concentre le marché Airbnb (top5, top10, etc.), des focus communaux proposent des visualisations fines (pas de grille de 200 mètres) des indicateurs-clés pour les 30 communes qui enregistrent le plus de nuitées réservées en Île-de-France sur la période 2016-2022. Il s’agit des vingt arrondissements parisiens, de huit communes du voisinage immédiat de Paris (Boulogne-Billancourt, Clichy, Courbevoie, Levallois-Perret, Montreuil, Saint-Denis, Saint-Ouen-sur-Seine, Vincennes) et de deux communes d’intérêt touristique majeur pour la région : Versailles et Serris (Parc Disneyland). Pour chacune de ces communes sont aussi proposés des graphiques qui restituent les pics d’activité saisonnière.

Focus communes

Un marché concentré à Paris

Plus d’un quart des nuitées réservées entre 2016 et 2022 (soit près de 13 millions) l’ont été dans cinq arrondissements parisiens. La capitale à elle seule concentre les deux tiers des visites, soit trois fois plus que les 80 communes suivantes. Il s’agit donc d’un marché très concentré, mais dont les tendances récentes montrent une diffusion vers les petite et grande couronnes.

Visualisation infra-communale

Comprendre ces visualisations

Sur les cartes ci-dessous, les annonces Airbnb sont représentées par des figurés ponctuels rouges. Leur précision relève d’une centaine de mètres (floutage généré par Airbnb). Les carreaux correspondent à la plus petite résolution de la grille régulière disponible en France (200 mètres de côté). L’intérêt de l’usage de cette grille régulière est double :

  • Utiliser une même maille territoriale : l’ensemble des représentations cartographiques sont comparables ;
  • Apparier deux bases de données : celle d’AirDNA pour les données portant sur Airbnb et celle de l’INSEE pour les statistiques de logements.

Sur les cartes ci-dessous, 9 indicateurs clés sont représentés pour les 30 communes les plus fréquentées sur la période 2016-2022 : les 20 arrondissements parisiens et 10 autres communes d’Île-de-France.

À ces cartes sont associés des graphiques qui permettent de positionner la commune sélectionnée (courbe bleue) par rapport à plusieurs contextes géographiques de référence : Paris (courbe rouge foncé), Métrople du Grand Paris hors Paris (courbe rouge) et reste de l’Île-de-France (courbe orange).

viewof com = Inputs.select(coms, {label: "Commune :", value: "Paris 1er Arrondissement"})
viewof ind = Inputs.radio(indic, {label: "Indicateur :", value: "Nombre d'annonces actives"})
viewof annee = Inputs.range([2016,2022], {label: "Année :", value: 2022, step: 1})
Cas particulier : Serris

Dans la sélection ci-dessus, Serris regroupe les 3 communes autour de Disneyland (avec Chessy et Montévrain).

nom_figs = transpose(nomfigs)
img = nom_figs.filter(d => d.NOM === com & d.Indicateur === ind & d.year === annee)
html`<img src="${img[0].chemin}" width="700"/>`
comp = transpose(compar)
img_compar = comp.filter(d => d.NOM == com & d.Indicateur == ind)
html`<img src="${img_compar[0].compar}" width="700" height="400"/>`

Activité et fréquentation, saisonnalité

Comprendre ces visualisations

Pour l’ensemble de la période d’analyse couverte (2015-2022), les graphiques ci-dessous restituent l’évolution de trois indicateurs par mois (axe des abscisses) et par année (couleur des courbes).

On constate ainsi que le taux d’occupation dans le 1er arrondissement est plus fort en 2022 que pour toutes les autres années, et ce quels que soient les mois analysés (en dehors de janvier-février 2020, dont le niveau n’a pas été rattrapé depuis). On remarque aussi pour cet arrondissement que le taux d’occupation est pour toutes les années plus élevé en juin. Ce phénomène est comparable dans beaucoup d’autres arrondissements et communes.

viewof comss = Inputs.select(coms, {label: "Commune :", value: "Paris 1er Arrondissement"})
viewof indicc = Inputs.radio(inds, {label: "Indicateur :", value: "Taux d'occupation"})
saisonnalite = transpose(saison)
img_saison = saisonnalite.filter(d => d.com === comss & d.ind === indicc)
html`<img src="${img_saison[0].chemin}" width="780" height="500"/>`