Présentation d’un projet Open Source que j’ai réalisé. C’est une application Web qui permet de géolocaliser les IRIS de l’Insee par rapport à une adresse et de visualiser les résultats.

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Photo by Tim de Groot on Unsplash

Définition IRIS, kézako ?

Un IRIS est un découpage infra-communal, c’est-à-dire plus fin qu’une commune, et qui regroupe un certain nombre de données homogènes en fonction du type d’IRIS. Il y a trois types :

  • habitat
  • activité
  • divers

Les données que l’on trouve sortent du recensement de l’Insee et peuvent être les suivantes : population, emploi, logement, etc.

Tous les ans, ces données sont mises à jour par l’Insee avec quelques mois de délai par rapport aux données de recensement par commune. Les dernières données actuelles ont été mises à jour en octobre 2018 pour le census 2015.

Sur cette page on retrouve toutes les données liées au recensement 2015 : population, ménage, logement, diplome et formation, emploi, etc. Pour accéder aux données à l’IRIS, c’est la dernière colonne nommée Bases infracommunales.

Besoin

Connaitre son IRIS à partir d’une adresse

L’Insee donne effectivement des données attachées à chaque IRIS mais on ne peut pas y retrouver son adresse. Un bon moyen de résoudre se problème, c’est de connaitre la localisation d’une adresse spécifique puis de trouver l’IRIS qui la contient.

Grâce à PostgreSQL et PostGIS, il est possible d’exécuter des requête spatiales pour facilement répondre à ce problème.

Autre problème : comment connaitre la localisation de toutes les adresses ? Grâve à l’Open Data et au projet BAN de data.gouv.fr pour Base Adresse Nationale, vous pouvez récupérer la localisation de n’importe quelle adresse.

L’application Pyris

L’application Pyris dont le code source est disponible sur Github ou Pypi permet d’enrober tout ça dans une interface Web simple.

  1. recherche d’une adresse
  2. localisation de l’IRIS qui contient l’adresse
  3. récupération de données stats attachées à l’IRIS

Quelques graphiques permettent d’afficher la répartition de la population par âge et par sexe, le taux d’emploi ou l’année des biens immobiliers.

Avec quoi

Voici rapidement la pile de technos utilisées :

  • Python 3
  • Flask & Flask-Restplus
  • PostgreSQL / PostGIS
  • Bootstrap & Highcharts.js pour la partie front

Exemple

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Pyris Web app