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Taux de logements vacants (2024)

Mise à jour le 10/06/2025 Source

Part des logements du parc privé vacants depuis plus de 2 ans dans les villes ACV en 2024.

Disponibilité des mailles

Nationale

Régionale

Départementale

Intercommunalité

Communale

France

Territoire	Valeur
National	244	Pas de liste	Régions

Taux de logements vacants (2024)

Ville	Taux
Abbeville	4.9
Abymes	16.4
Agde	1.4
Agen	6.1
Ajaccio	3.6
Albi	3.2
Alençon	6.0
Alès	4.8
Ambérieu-en-Bugey	3.4
Angoulême	3.9
Annemasse	4.0
Annonay	8.0
Argentan	3.5
Arles	4.0
Arpajon	2.1
Arpajon-sur-Cère	2.1
Arras	3.8
Aubenas	7.8
Auch	4.5
Aurillac	4.3
Autun	7.9
Auxerre	3.9
Avignon	5.0
Avon	2.7
Bagnols-sur-Cèze	4.4
Bar-le-Duc	10.6
Basse-Terre	18.0
Bastia	4.4
Bayonne	2.9
Beaumont-sur-Oise	3.2
Beauvais	3.2
Belfort	5.8
Bergerac	4.4
Besançon	4.6
Blois	2.8
Boulogne-sur-Mer	7.4
Bourg-de-Péage	2.9
Bourg-en-Bresse	5.2
Bourges	4.3
Bourgoin-Jallieu	2.3
Bressuire	2.2
Briançon	2.5
Brignoles	4.3
Brive-la-Gaillarde	3.4
Bruay-la-Buissière	6.1
Brétigny-sur-Orge	1.1
Béthune	3.7
Béziers	6.3
Cahors	6.6
Calais	3.6
Cambrai	6.2
Carcassonne	5.5
Carpentras	5.7
Castelsarrasin	4.3
Castres	4.3
Cavaillon	4.0
Cayenne	14.8
Chalon-sur-Saône	5.5
Chambéry	2.6
Charleville-Mézières	4.8
Chartres	3.2
Chaumont	4.1
Cherbourg-en-Cotentin	2.4
Chinon	5.3
Cholet	1.3
Châlons-en-Champagne	5.0
Château-Thierry	5.5
Châteaubriant	3.3
Châteaudun	5.7
Châteauroux	4.3
Châtellerault	5.0
Cognac	4.2
Colmar	3.1
Compiègne	4.2
Corbeil-Essonnes	2.4
Cosne-Cours-sur-Loire	9.1
Coulommiers	3.9
Creil	5.2
Creusot	7.1
Dax	3.4
Dembeni	36.3
Denain	8.5
Dieppe	5.0
Digne-les-Bains	6.1
Dole	3.5
Douai	6.5
Draguignan	1.7
Dreux	7.6
Dunkerque	3.7
Dzaoudzi	21.2
Figeac	5.4
Flers	7.2
Flèche	3.6
Foix	4.8
Fontainebleau	5.6
Fontenay-le-Comte	3.9
Forbach	5.7
Fort-de-France	12.9
Fougères	4.2
Frontignan	1.9
Fécamp	2.6
Gap	2.6
Gien	6.4
Gonesse	2.0
Grasse	1.6
Guebwiller	3.5
Guéret	7.2
Haguenau	2.8
Hazebrouck	2.2
Issoire	4.6
Issoudun	7.7
Lamentin	9.6
Lannion	2.7
Laon	4.4
Laval	3.1
Lens	8.3
Libourne	4.3
Limay	2.3
Limoges	4.1
Lisieux	4.5
Liévin	4.2
Longwy	5.6
Lons-le-Saunier	6.8
Lorient	2.5
Lourdes	6.6
Louviers	4.9
Lunel	2.8
Lunéville	7.7
Mamoudzou	23.5
Manosque	5.2
Mantes-la-Jolie	3.7
Marmande	4.0
Maubeuge	4.8
Mazamet	7.1
Meaux	3.1
Melun	3.7
Mende	4.6
Meulan-en-Yvelines	2.3
Millau	5.7
Mont-de-Marsan	3.1
Montargis	7.3
Montauban	3.0
Montbrison	4.7
Montbéliard	6.5
Montceau-les-Mines	7.1
Montereau-Fault-Yonne	6.0
Montluçon	9.5
Montélimar	4.9
Morlaix	5.5
Moulins	9.3
Mureaux	1.7
Mâcon	4.3
Narbonne	4.3
Nemours	5.7
Nevers	8.7
Niort	3.3
Nogent-le-Rotrou	5.0
Oyonnax	7.8
Pamandzi	25.0
Pamiers	5.2
Pau	3.6
Perpignan	5.7
Persan	2.6
Pithiviers	6.1
Pointe-à-Pitre	22.3
Poissy	1.3
Poitiers	3.0
Pontivy	4.9
Pontoise	2.8
Port	3.7
Privas	8.1
Puy-en-Velay	6.9
Périgueux	5.3
Quimper	3.5
Redon	3.8
Revel	2.5
Riom	4.9
Roanne	6.4
Roche-sur-Yon	1.2
Rochefort	3.2
Rodez	3.4
Romans-sur-Isère	2.9
Romorantin-Lanthenay	4.2
Rumilly	3.1
Sablé-sur-Sarthe	6.4
Saint-André	3.1
Saint-Avold	4.9
Saint-Brieuc	3.5
Saint-Dizier	5.3
Saint-Dié-des-Vosges	6.0
Saint-Gaudens	7.4
Saint-Joseph	3.9
Saint-Laurent-du-Maroni	8.9
Saint-Louis	3.8
Saint-Lô	4.1
Saint-Malo	1.6
Saint-Michel-sur-Orge	1.0
Saint-Nazaire	1.3
Saint-Omer	5.7
Saint-Pierre	3.6
Saint-Quentin	5.4
Saintes	3.5
Sarrebourg	5.6
Sarreguemines	5.3
Sartrouville	1.5
Saumur	4.3
Saverne	3.8
Sedan	8.7
Senlis	2.5
Sens	4.9
Sin-le-Noble	2.8
Soissons	4.4
Sète	3.0
Sélestat	3.5
Tarare	6.8
Tarascon	4.6
Tarbes	8.7
Thiers	17.5
Thionville	4.1
Tonneins	4.1
Toul	6.7
Trappes	1.1
Troyes	8.9
Tulle	12.8
Valence	2.7
Valenciennes	6.3
Vannes	1.6
Verdun	6.4
Vernon	3.9
Vesoul	4.7
Vichy	7.4
Vienne	4.9
Vierzon	8.7
Villefranche-de-Rouergue	11.4
Villeneuve-sur-Lot	5.2
Vire Normandie	4.1
Vitry-le-François	8.4
Vitré	2.1
Voiron	2.2
Épernay	6.9
Épinal	5.1
Étampes	3.4
Évreux	6.9
Évry-Courcouronnes	1.9

Localisation

Légende :

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Formule de calcul SQL

                SELECT
  commune.nccenr,
  commune.tncc,
  CAST(CAST(nb_logements_vacants AS REAL) / CAST(nb_logements AS REAL) * 100 AS DECIMAL(4, 1)) AS taux
FROM logements_vacants
JOIN commune
  ON commune.insee_com = logements_vacants.insee_com
ORDER BY
  nccenr

Format des données

                  {
  "type": "array",
  "items": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "nccenr": {
        "title": "Ville",
        "type": "string"
      },
      "tncc": {
        "type": "integer"
      },
      "taux": {
        "title": "Taux",
        "anyOf": [
          {
            "type": "number"
          },
          {
            "type": "null"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

Ces assistants sont là pour vous aider en générant les morceaux de code à utiliser

1- Générer la définition du jeu de données

Créer le fichier acv.datasets.yml avec le contenu ci-dessous


profile: tabular-data-package-catalog
resources:
- path : "https://fichiers.donnees.incubateur.anct.gouv.fr/data-packages/acv/datapackage.json"
    name: "acv"
    resources:
        - name: "acv.csv"

Compléter le fichier acv.datasets.yml avec le contenu ci-dessous (si nécessaire)


- path : "https://fichiers.donnees.incubateur.anct.gouv.fr/data-packages/acv/datapackage.json"
    name: "acv"
    resources:
        - name: "acv.csv"

2- Générer la définition de l'indicateur

Créer le fichier acv.indicateurs.yml avec le contenu ci-dessous


profile: indicateurs-catalog
resources:
- path: https://servitu.donnees.incubateur.anct.gouv.fr/graphql
    resources:
    - - identifiant: "logements_vacants"

Compléter le fichier acv.indicateurs.yml avec le contenu ci-dessous (si nécessaire)

- identifiant: "logements_vacants"

Vous pouvez copier-coller le code généré dans le fichier .mdx des fiches correspondantes. Attention le code généré est une proposition, il peut être nécessaire de l'adapter. Pour avoir plus d'informations pour adapter et compléter cette proposition, consultez le guide utilisateur.