Observatoire Immobilier

Contexte

Le but est de reproduire des études sur le marché immobilier à partir de données accessibles publiquement, puis d'analyser les politiques publiques et les évolutions à anticiper à partir d'indicateurs comparables dans le temps.

Problématique

Permettre de rendre compte de l'évolution du marché du logement en France et de comprendre et suivre les études analysant ce marché, ainsi que les politiques publiques sur le sujet, en se basant sur des données compréhensibles et accessibles par chacun.

Solution

Combinaison d'un site statique React, de pipelines Python pour produire des couches raw/bronze/silver/gold, d'une publication sur R2 et d'un Data Explorer capable de lire des previews locales et de requêter des Parquet distants via DuckDB-Wasm. Cela permet d'articuler des données de marché immobilier et de revenus territoriaux hétérogènes, avec des contraintes méthodologiques fortes selon les sources, les années et les géographies disponibles.

Choix techniques

L'architecture a été pensée pour éviter un backend serveur permanent, peu pertinent ici au regard du besoin et des coûts d'exploitation. Les pages et indicateurs courants reposent sur des fichiers JSON versionnés, simples à publier et à mettre en cache dans un site statique, tandis que les artefacts Parquet distants servent les jeux plus lourds et les requêtes exploratoires. Ce couple, complété par des pipelines Python, Cloudflare R2 et DuckDB-Wasm dans le navigateur, permet de garder une expérience interactive tout en restant sur une infrastructure légère et peu coûteuse.

• R.01
  Déploiement sur GitHub Pages
• R.02
  Page Data Explorer avec requêtes FiLoSoFi côté navigateur
• R.03
  Pipeline structuré par dataset et par année