Statistiques de consultation pour l'année 2020
Utilisant les données GeoHisto et des GeoIDs.
Archive des niveaux et des zones 2017 (msgpack)
Aménageurs, collectivités, producteurs de données : [retrouvez ici la documentation complète pour référencer les points de recharge de vos stations](https://doc.transport.data.gouv.fr/producteurs/infrastructures-de-recharge-de-vehicules-electriques-irve). ## Contexte Dans le but de constituer un répertoire national des Infrastructures de recharge pour véhicules électriques (IRVE), ouvert et accessible à tous, les aménageurs, installateurs et opérateurs porteurs d’un projet d’installation d’IRVE doivent, au fur et à mesure de la mise en service des stations de recharge, publier sur la plateforme data.gouv.fr les données statiques relatives à la localisation et aux caractéristiques techniques de ces installations selon les modalités définies dans l’[arrêté du 4 mai 2021](https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000043475441). L'équipe data.gouv.fr consolide l'ensemble des jeux de données produits par les différents acteurs dans un fichier consolidé. Celui-ci a pour objectif d'être le plus exhaustif possible et ambitionne de regrouper l'ensemble des points de recharges en France. Le [Point d'Accès National](https://transport.data.gouv.fr/) propose aussi en version Beta une [consolidation des données statiques](https://www.data.gouv.fr/datasets/beta-base-nationale-des-points-de-recharge-pour-vehicules-electriques-en-france-irve). L'objectif est que sous peu cette consolidation devienne la nouvelle Base Nationale des données IRVE. ## Versions Une nouvelle version du [schéma de données](https://schema.data.gouv.fr/etalab/schema-irve-statique/latest.html) a été publiée le 17 octobre 2022 (v2.1.0). Elle simplifie la version 2.0.3 en rendant certains champs facultatifs. La version v1.0.3 du schéma n'est plus consolidée mais reste historisée dans ce jeu de données. ## Consolidation Pour que vos données soient intégrées à la Base Nationale consolidée, vous devez au préalable [produire](https://doc.transport.data.gouv.fr/producteurs/infrastructures-de-recharge-de-vehicules-electriques-irve/produire-ses-donnees) et [publier](https://doc.transport.data.gouv.fr/producteurs/infrastructures-de-recharge-de-vehicules-electriques-irve/publier-ses-donnees-sur-data.gouv.fr) votre propre jeu de données conformément au schéma de données. Le processus de consolidation est consultable [ici](https://github.com/datagouv/datagouvfr_data_pipelines/tree/main/schema/scripts/schemas_consolidation) (NB : il concerne l'ensemble des schémas de données, pas seulement le [schéma IRVE](https://schema.data.gouv.fr/etalab/schema-irve-statique/latest.html), bien que celui-ci ait un traitement supplémentaire). Si vous ne trouvez pas vos données dans la base consolidée, c'est qu'elles contiennent probablement des erreurs par rapport au schéma attendu. Pour disposer du rapport d'erreur, vous pouvez utiliser l'outil [Validata](https://validata.fr/table-schema?schema_name=schema-datagouvfr.etalab%2Fschema-irve-statique). Pour plus d'information sur le process de la production des données à leur consolidation, rendez-vous [ici](https://doc.transport.data.gouv.fr/producteurs/infrastructures-de-recharge-de-vehicules-electriques-irve) ![De la production de vos données à leur consolidation dans la base nationale](https://3621920706-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-LYbYk9lnsDJecXtCHYd-887967055%2Fuploads%2FuXx8uuq34Xu5oHFr1Js0%2Fimage.png?alt=media\&token=92ff2df0-df5c-4810-a764-15e8a2a4d546 "entrez le titre de l'image ici")
Base nationale des IRVE (Infrastructures de Recharge pour Véhicules Électriques)
Query 5 - High-value datasets distributions (FR)
Arrondissements municipaux 2019 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Personnes décédées entre 1970 et mars 2026 (format csv) (créé à partir des [fichiers de l'INSEE](https://www.data.gouv.fr/datasets/5de8f397634f4164071119c5/))
Personnes décédées entre 1970 et mars 2026 (format csv)
Communes 2025 en date du 2025-01-08 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2023 1000m (format GeoJSON)
Départements 2021 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Statistiques sur les données [DVF](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/demandes-de-valeurs-foncieres/), visualisables sur le site [explore.data.gouv.fr/immobilier](https://explore.data.gouv.fr/immobilier). Les fichiers contiennent le nombre de ventes, la moyenne et la médiane des prix au m². - Statistiques totales DVF : statistiques par échelle géographique, sur les 10 semestres disponibles. - Statistiques mensuelles DVF : statistiques par échelle géographique et par mois. ## Description du traitement Le [code](https://github.com/etalab/datagouvfr_data_pipelines/tree/main/data_processing/dvf) permet de générer des statistiques à partir des [données des demandes de valeurs foncières](https://files.data.gouv.fr/geo-dvf/latest/csv/), agrégées à différentes échelles, et leur évolution dans le temps (au mois). Le choix a été fait de calculer les indicateurs suivants, mensuellement et sur la totalité de la période disponible (10 semestres) : * nombre de mutations * moyenne des prix au m² * médiane des prix au m² * répartition des prix de ventes par tranches pour chaque type de bien parmi : * maisons * appartements * maisons + appartements * locaux commerciaux et pour chaque échelle parmi : * nation * département * EPCI * commune * section cadastrale Les données source contiennent les types de mutations suivants : vente, vente en l’état futur d’achèvement, vente de terrain à bâtir, adjudication, expropriation et échange. Nous avons fait le choix de ne garder que les ventes, ventes en l'état futur d'achèvement et adjudications pour les statistiques*. Par ailleurs, dans un souci de simplicité, nous avons fait le choix de ne garder que les mutations qui concernent un seul bien (hors dépendance)*. Notre cheminement est le suivant : 1. pour une mutation qui inclurait des biens de plusieurs types (par exemple une maison + un local commercial), il n'est pas possible de reconstituer la part de la valeur foncière attribuée à chacun des biens inclus. 2. pour une mutation qui inclurait plusieurs biens d'un même type (par exemple X appartements), la valeur totale de la mutation n'est pas forcément égale à X fois la valeur d'un appartement, notamment dans le cas où les biens sont très différents (surface, travaux à réaliser, étage, etc.). Nous avions dans un premier temps gardé ces biens en calculant le prix au m² de la mutation en considérant les biens de la mutation comme un seul bien d'une surface à la somme des surfaces des biens, mais cette méthode, qui ne concernait finalement qu'une quantité marginale de biens, ne nous a pas convaincus pour la version finale. Le prix au m² est ensuite calculé en divisant la valeur foncière de la mutation par la surface du bâti du bien concerné. Nous excluons finalement les mutations pour lesquelles nous n'avons pas pu calculer le prix au m², ainsi que celles dont le prix au m² est supérieur à 100k€ (choix arbitraire)*. Nous n'avons pas intégré d'autres restrictions sur les valeurs aberrantes afin de conserver la fidélité aux données d'origine et de faire remonter de potentielles anomalies. L'affichage de la médiane sur le site réduit l'impact des valeurs aberrantes sur les échelles de couleurs. _* : Les filtres mentionnés sont appliqués pour le calcul des statistiques, mais toutes les mutations des fichiers source sont bien affichées sur l'application au niveau des parcelles._
Consolidation de la v0.5.0 du schéma - 20260419
Données mise à disposition spécifiquement pour le hackathon co-organisé par la DINUM et Météo-France le 8 et 9 avril 2024. Plusieurs lots de données : #### 1) Extrait ponctuel du pack de données "Données climatologiques de base" Ces données sont également récupérables individuellement [sur meteo.data.gouv.fr](https://meteo.data.gouv.fr/datasets?topic=6571f26dc009674feb726be9) #### 2) Extrait ponctuel du pack de données "Données climatologiques de référence pour le changement climatique" Ces données sont également récupérables individuellement [sur meteo.data.gouv.fr](https://meteo.data.gouv.fr/datasets?topic=6571f2db0273fc306408f265) #### 3) Historique de runs de modèles AROME et ARPEGE Historique de runs en février et mars 2024. Le dernier run des modèles ARPEGE et AROME est également récupérable [sur meteo.data.gouv.fr](https://meteo.data.gouv.fr/datasets?topic=65e0c82c2da27c1dff5fa66f) #### 4) Données de prévision d'ensemble des modèles AROME et ARPEGE. Données spécifiquement mises à disposition pour le hackathon. Voir les fichiers de documentations de ce jeu de donnée. #### 5) Données MétéoNet MeteoNet est un ensemble de données météorologiques développé et mis à disposition par METEO FRANCE, le service météorologique national français. L'objectif de ce jeu de données est de fournir un ensemble de données simple et prêt à utiliser pour les Data Scientists qui souhaitent s’essayer aux données météorologiques. [Plus d'informations sur le site dédié](https://meteonet.umr-cnrm.fr/)
Données dédiées au hackathon Météo-France du 8 et 9 avril 2024
Consolidation de la dernière version à date du schéma (v0.1.1) - 20260419
A l'occasion de la publication de la [circulaire n°6264/SG du 27 avril 2021 relative à la politique publique de la donnée, des algorithmes et des codes sources](https://www.legifrance.gouv.fr/circulaire/id/45162?dateSignature=&init=true&page=1&query=*&searchField=ALL&tab_selection=circ), la DINUM publie un tableau permettant de suivre et de rendre compte de l’ouverture des données, codes sources et API publics, pour l’ensemble des ministères, inscrite dans leurs feuilles de route, tel que prévu par l’engagement 6 du CITP du 5 février 2021.
Tableau de suivi des ouvertures de données, codes sources et API publics
Départements 2021 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Documentation sur la consolidation - 20260419
RNA Waldec au 06 mars 2026 (format csv) (créé à partir des [fichiers du Ministère de l'intérieur](https://www.data.gouv.fr/datasets/58e53811c751df03df38f42d/))
Données Waldec au 06 mars 2026 (format csv)
EPCI 2021 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Caractéristiques et localisation des stations de recharge de véhicules électriques sur le territoire de [à compléter] **attention: ce fichier est diffusé à titre d'exemple pour la constitution du répertoire national, il ne contient pas de données**
Communes associées/déléguées 2023 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2019 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Ce jeu de données concerne le **découpage administratif français** (Hexagone, DROM, COM), au format **JSON**. Il ne contient pas de géométries (voir plus bas). ## **Contenu du jeu de données** Le jeu de données couvre les principales entités administratives françaises : Données concernant le découpage administratif français (hexagone, DROM, COM), au format JSON. Elles sont relatives aux: * **Communes** * **Arrondissements** * **Départements** * **Régions** * **EPCI (à fiscalité propre)** * **EPT (Etablissements Publics Territoriaux)**, sans fiscalité propre (disponible depuis 2023) ## **Accès aux données** Les données sont disponibles : * en JSON * via [un package NPM](https://www.npmjs.com/package/@etalab/decoupage-administratif) compatible avec Node.js Il est aussi possible de consommer les données via Node sous forme de [package NPM](https://www.npmjs.com/package/@etalab/decoupage-administratif) Celles-ci sont utilisées notamment par [l'API Découpage Administratif](https://www.data.gouv.fr/en/dataservices/api-decoupage-administratif-api-geo/) ## **Données géographiques** Ce jeu de données **ne contient pas de données spatiales** (de type GeoJSON). Pour obtenir les contours géographiques, veuillez consulter le jeu de données **Contours administratifs**. ## **Sources officielles** * **[Code officiel géographique (COG)](https://insee.fr/fr/information/2560452)** [– INSEE](https://insee.fr/fr/information/2560452) * **[Liste des EPCI à fiscalité propre](https://www.collectivites-locales.gouv.fr/files/Accueil/DESL/2025/epcicom2025-2.xlsx)** [– DGCL](https://www.collectivites-locales.gouv.fr/files/Accueil/DESL/2025/epcicom2025-2.xlsx) ([url exacte](https://www.collectivites-locales.gouv.fr/files/Accueil/DESL/2025/epcicom2025-2.xlsx)) * **[Liste des EPT (2023)](https://www.insee.fr/fr/information/2510634)** [– DGCL](https://www.insee.fr/fr/information/2510634) ([url exacte](https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/2510634/ept_au_01-01-2023.xlsx)) * **[Population légale](https://www.insee.fr/fr/statistiques/8290591?sommaire=8290669)** [– INSEE](https://www.insee.fr/fr/statistiques/8290591?sommaire=8290669) * y compris : [Mayotte (données 2017)](https://www.insee.fr/fr/statistiques/3291775?sommaire=2120838), [collectivités d’outre-mer (COM)](https://www.insee.fr/fr/statistiques/8290593?sommaire=8290669) * **[Codes postaux](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/base-officielle-des-codes-postaux/)** [– La Poste](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/base-officielle-des-codes-postaux/) * **Correspondances communes / SIREN / INSEE** * Établies à partir des données DGCL, en remplacement de la source BANATIC utilisée auparavant * Des cas particuliers ont été pris en compte, notamment pour certaines communes insulaires non rattachées à un EPCI #
Départements 2023 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Ceci est un jeu de données généré automatiquement par data.gouv.fr. Il regroupe les données qui respectent le schéma etalab/schema-impact-service-public-numerique, par version du schéma. La fiche présentant le schéma et ses caractéristiques est disponible sur <https://schema.data.gouv.fr/etalab/schema-impact-service-public-numerique/latest.html> ### Qu'est-ce qu'un schéma ? Les schémas de données permettent de décrire des modèles de données : quels sont les différents champs, comment sont représentées les données, quelles sont les valeurs possibles, etc. Vous pouvez retrouver l'ensemble des schémas au référentiel sur le site schema.data.gouv.fr ### Comment sont produites ces données ? Ces données sont produites à partir des ressources publiées sur le site [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) par différents producteurs. data.gouv.fr détecte automatiquement les ressources qui obéissent à un schéma et concatène l'ensemble des données en un seul fichier, par version de schéma. Ces fichiers consolidés permettent aux réutilisateurs de manipuler un seul fichier plutôt qu'une multitude de ressources et contribue ainsi à améliorer la qualité de l'open data. ### Comment intégrer mes données dans ces fichiers consolidés ? Si vous êtes producteurs de données et que vous ne retrouvez pas vos données dans ces fichiers consolidés, c'est probablement parce que votre ressource sur [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) n'est pas conforme au schéma. Vous pouvez vérifier la conformité de votre ressource via l'outil <https://publier.etalab.studio/upload?schema=etalab/schema-impact-service-public-numerique> En cas de problème persistant, vous pouvez contacter le support data.gouv [lien vers <https://support.data.gouv.fr/>]. ### Comment produire des données conformes ? Un certain nombre d'outils existent pour accompagner les producteurs de données. Vous pouvez notamment vous connecter sur le site <https://publier.etalab.studio/select?schema=etalab/schema-impact-service-public-numerique> pour pouvoir saisir vos données selon trois modes : * upload de fichier existant * saisie via formulaire * saisie via tableur
Fichiers consolidés des données respectant le schéma "Impact d’un service public numérique"
Départements 2019 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Ce jeu de données contient **les principaux contours administratifs** selon différents niveaux de généralisation de la France métropolitaine, des départements et régions d’Outre-mer (DROM) et des communes et des collectivités d’Outre-mer (COM). Il est disponible au format **GeoJSON** et **GeoJSON compressé** (en format gz). Ce jeu de données est utilisé par l’[API Découpage Administratif](https://www.data.gouv.fr/en/dataservices/api-decoupage-administratif-api-geo/)**.** ### Contenu du jeu de données Ce jeu de données contient les types de contours suivants : * les communes (arrondissements municipaux de Paris, Marseille et Lyon inclus) ; * les communes associées ou déléguées ; * les EPCI ; * les départements ; * les régions ; * les mairies A noter : la position des mairies est issue du produit d'AdminExpress de l'IGN sauf * Quand une commune est "morte pour la France" alors on utilise la position du mémorial car il n'y a pas de mairie. * Quand, pour les COM, on ne dispose pas de la position (utilisation du centroïde à la place). ### Usages Selon les usages, le niveau de généralisation à retenir est différent. Si vous avez des besoins avec peu de précision (déterminer des points dans des contours, etc.), il est possible d’utiliser des données fortement généralisées (légères, rapides à télécharger et à afficher dans une interface web). Si vous avez des besoins avec beaucoup de précision, il est recommandé d’utiliser des fichiers avec une faible généralisation. Les niveaux de généralisation disponibles sont : * 1000m (moins précis) * 100m * 50m * 5m (plus précis) ### Source de données Le jeu de données a été constitué à partir : * [du produit Admin Express de l’IGN](https://geoservices.ign.fr/adminexpress) * des données OpenStreetMap (OSM) pour les communes et zonages couvrant les COM, à l’exception des Îles de la Polynésie française (données « [Géographie administrative de la Polynésie française](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/geographie-administrative-de-la-polynesie-francaise/) ») et de la Nouvelle Calédonie (données « [Limites de provinces et des communes de Nouvelle-Calédonie](https://georep-dtsi-sgt.opendata.arcgis.com/datasets/dtsi-sgt::limites-administratives-terrestres-1/about?layer=0) »).
Ces jeux de données contiennent certaines informations sur les entreprises françaises disponibles dans [l'Annuaire des Entreprises](https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/) et dans son [API de Recherche](https://api.gouv.fr/les-api/api-recherche-entreprises). Les données proviennent de plusieurs [sources de données](https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/donnees/sources), soit à la maille de l’unité légale (siren) soit à la maille de l’établissement (siret). L’équipe data.gouv.fr publie ces jeux de données afin de simplifier la jointure entre les différents jeux de données publics utilisant le SIREN ou le SIRET. **Attention**, il ne s'agit pas ici d'une fusion de tous ces jeux de données. - Unité légale : - Base Sirene : - SIREN - SIRET du siège - Date de mise a jour des données dans la base sirene - État administratif (ACTIVE/CESSÉE) - Statut de diffusion (OUI/NON) - Nombre d’établissements - Entreprise individuelle (OUI/NON) - Association (OUI/NON et numéro RNA) - Champ calculé à partir des données de la base Sirene : - Nom complet affiché sur Annuaire des Entreprises - Autre sources : - Date de mise à jour des données dans le Registre National des Entreprises - Déclaration Egapro - Récépissé de licence d’entrepreneur de spectacle - ESS - Organisme de formation - Qualiopi - Entreprise Inclusive / SIAE - Pour les collectivités territoriales - Code commune - Elus - Liste de toutes les Conventions Collectives - Etablissement : - Base Sirene : - SIRET - SIREN de l’unité légale - Siège social (OUI/NON) - État administratif (ACTIF/FERMÉ) - Statut de diffusion (OUI/NON) - Champs calculés à partir de la Base Adresse Nationale et des champs d’adresse de la base Sirene : - Adresse - Coordonnées GPS (latitude, longitude) - Autre sources : - FINESS - BIO - Convention collective - Reconnue Garant de l’Environnement - UAI **Géolocalisation** Les coordonnées GPS ne sont pas calculés de la même manière que les coordonnées Lambert publiées par l’Insee dans la [base Sirene](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/base-sirene-des-entreprises-et-de-leurs-etablissements-siren-siret/). La plupart des numéros Siret utilisent le géocodage (latitude/longitude) provenant de la base SIRENE [géocodée par data.gouv](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/base-sirene-des-etablissements-siret-geolocalisee-avec-la-base-dadresse-nationale-ban/). Cependant, pour ceux modifiés après le début du mois en cours, la géolocalisation est directement extraite de la base SIRENE, en convertissant les coordonnées Lambert en coordonnées GPS. **Fréquence de publication** Ces données sont mises à jour quotidiennement. Ce jeu de données représente un extrait partiel des informations utilisées par l'Annuaire. D'autres évolutions sont prévues pour ces fichiers, avec l'intégration de nouveaux champs.
Données des entreprises utilisées dans l'Annuaire des Entreprises
La plateforme data.gouv.fr est le portail unique interministériel destiné à rassembler et à mettre à disposition librement l’ensemble des informations publiques de l’État, de ses établissements publics administratifs, des collectivités territoriales et des personnes de droit public ou de droit privé chargées d’une mission de service public. Ce jeu de données contient les informations relatives à l’ensemble du catalogue de données de data.gouv.fr: - **La liste des jeux de données publiés sur data.gouv.fr** : pour chaque jeu de données publié, il est notamment indiqué son numéro d’identification, son titre, son url, son rattachement à une organisation (quand il existe), sa description, sa fréquence de mise à jour, sa licence associée, sa couverture temporelle et spatiale, ses dates de création et de dernière mise à jour, son statut de publication (privé ou public), ses tags attribués et quelques indicateurs d’audience. - **La liste des ressources publiées sur data.gouv.fr** : pour chaque ressource publiée, il est notamment indiqué son rattachement à un jeu de données, son titre, sa description, son url, son type, son format, sa taille, ses dates de création et de dernière mise à jour et son nombre de téléchargement. - **La liste des API publiées sur data.gouv.fr** : pour chaque API publiée, il est notamment indiqué son identification, son titre, sa description, les liens utiles vers l'API (documentation technique et métier, racine, etc.), ses dates de création et de dernière mise à jour et les jeux de données dont elle sert les données. - **La liste des réutilisations publiées sur data.gouv.fr** : pour chaque réutilisation publiée, il est notamment indiqué son numéro d’identification, son titre, son url, son type, sa description, son rattachement à une organisation, ses dates de création et de dernière mise à jour, ses tags attribués, son rattachement au jeu de données réutilisé et quelques indicateurs d’audience. - **La liste des organisations créées sur data.gouv.fr** : pour chaque organisation créée, il est notamment indiqué son identification, son nom, son url, sa description, son logo, ses dates de création et de dernière modification et quelques indicateurs d’audience. - **La liste des moissoneurs sur data.gouv.fr** : pour chaque moissonneur, il est notamment indiqué son status (validé ou en attente), le nom de l'organisation et la technologie concernée. - **La liste des tags créés sur data.gouv.fr** : pour chaque tag créé est indiqué le nombre de fois où il a été attribué à un jeu de données et à une réutilisation. - **La liste des discussions ouvertes sur data.gouv.fr** : pour chaque discussion ouverte, il est notamment indiqué son numéro d’identification, le nom de son utilisateur lié, son titre, son nombre de messages, le contenu de ses messages, ses dates de création et de fermeture. Les données sont collectées à partir d’un script qui extrait automatiquement les données de la base. Elles sont publiées en licence ouverte et sont mises à jour de manière hebdomadaire.
Dans le cadre de la transparence des marchés publics, la Direction Générale des Finances Publiques (DGFiP) du Ministère des Finances a proposé à tous les acheteurs collectivités locales, établissements publics locaux et établissements publics de santé, soumis à la comptabilité publique et gérés dans Hélios, de faire remonter leurs données essentielles de la commande publique via le [PES Marché](https://www.collectivites-locales.gouv.fr/protocole-dechange-standard-pes-0), afin de faciliter leur centralisation sur data.gouv.fr. Nous avons transformé les données collectées par la DGFiP pour les rendre accessibles à tous et toutes en accord avec [les formats XML et JSON](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/referentiel-de-donnees-marches-publics/) réglementaires définis par [l'arrêté du 14 avril 2017](https://www.legifrance.gouv.fr/eli/arrete/2017/4/14/ECFM1637256A/jo/texte) et modifiés par [l'arrêté du 27 juillet 2018]((https://www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do?cidTexte=JORFTEXT000037282994&dateTexte=&categorieLien=id). Le script de transformation est disponible sur [le dépôt Github dédié](https://github.com/etalab/format-commande-publique/tree/dgfip/scripts). Vous ne trouverez pas dans ce jeu de données les données sur les marchés de l'État : elles seront publiées par l'AIFE via d'autres jeux de données sur data.gouv.fr. **A préciser** que ce jeu de données présenté de manière consolidée pour le PES, mais également classé par SIRET, ne sera plus disponible pour les marchés notifiés à compter du 1er janvier 2024. Ces marchés feront en l’effet d’un dépôt quotidiens de 10 fichiers qui seront déposés sur cet espace puis reversés dans un fichier unique de tous les marchés publics conclus en France sur https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-essentielles-de-la-commande-publique-donnees-enrichies/ et disponible également sur https://data.economie.gouv.fr/explore/dataset/decp_augmente/ conformément aux dispositions des arrêtés n°ECOM2235715A du 22/12/2022 relatif aux « données essentielles des marchés publics » et n°ECOM2235716A du 22/12/2022 relatif aux « données essentielles des contrats de concession ». Pour davantage de détails sur le dispositif de remontée des données essentielles de la commande publique vers data.gouv.fr, nous vous invitons à lire [notre article](https://www.data.gouv.fr/fr/posts/le-point-sur-les-donnees-essentielles-de-la-commande-publique/) consacré au sujet.
Données essentielles de la commande publique transmises via le PES Marché
Statistiques sur 5 ans sur les données DVF (dernière modification : 2025-10-22 15:25:46.440864)
EPCI 2024 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2022 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Consolidation de la v2.3.1 du schéma - 20260419
Consolidation de la dernière version à date du schéma (v0.5.0) - 20260419
Communes 2019 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Résultats généraux des élections agrégés au niveau des bureaux de votes, créés à partir des données du Ministère de l'Intérieur, au format parquet (dernière modification : 2026-04-05)
Régions 2019 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Query 9.1 – High-value datasets licenses - APIs
Départements 2024 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Statistiques mensuelles sur les données DVF (dernière modification : 2025-10-22 15:25:46.321521)
Communes associées/déléguées 2024 50m (format GeoJSON)
Communes associées/déléguées 2022 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2022 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Statistiques de consultation pour l'année 2025
Statistiques de consultation pour l'année 2017
EPCI 2021 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2022 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
EPCI 2024 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2025 1000m (format GeoJSON)
Communes 2018 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2018 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2024 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Arrondissements municipaux 2019 100m (format GeoJSON)
Format ICS (calendrier), 20 ans dans le passé, 5 ans dans le futur
Communes associées/déléguées 2025 5m (format GeoJSON)
Consolidation de la v0.1.2 du schéma - 20260419
Schéma au format TableSchema conforme à l'arrêté du 12 janvier 2017 relatif aux données concernant la localisation géographique et les caractéristiques techniques des stations et des points de recharge pour véhicules électriques . Pour savoir comment utiliser ce schéma, [rendez-vous ici](https://github.com/etalab/schema.data.gouv.fr#comment-valider-un-fichier).
Schéma de validation d'un fichier CSV IRVE
EPCI 2022 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2025 50m (format GeoJSON)
Données communes dont communes associées/déléguées et arrondissements municipaux 2025
DVF janvier 2020 - décembre 2025 - fichier unique
Extrait ponctuel de données de prévision d'ensemble AROME / ARPEGE
Régions 2023 100m (format GeoJSON compressé GZ)
L'API permet de requêter les différentes parcelles cadastre à la maille communales.
Exemple de réutilisation des données pmtiles sur une page html
Communes 2022 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Le plan cadastral est le découpage du territoire français en unités de surfaces permettant le calcul de certains impôts. Chaque commune est subdivisée en sections, elles-mêmes subdivisées en feuilles (ou planches). Une feuille cadastrale comporte des parcelles, qui peuvent supporter des bâtiments. #### Différence par rapport au PCI Vecteur Contrairement au [Plan Cadastral Informatisé](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/58e5924b88ee3802ca255566/) au format EDIGÉO qui est un ensemble de 600 000 feuilles cadastrales avec de nombreux éléments liés à la fiscalité ou à l'habillage du plan, cette version retravaillée par Etalab se concentre sur le découpage parcellaire et sur les bâtiments. Les différentes couches d'information géographique sont constituées par juxtaposition des feuilles, sans correction. Ces données incluaient aussi le [référentiel cadastral géré par l'Eurométropole de Strasbourg](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/5e6ad06d06e3e742367168cc). Ce dernier a été entièrement intégré dans PCI vecteur et n'est plus intégré depuis le 1er septembre 2025. Malgré le fait que le contenu de PCI soit maintenant la source unique, elle conserve l'avantage d'être disponible directement dans des formats de données géographiques usuels, ce qui rend son utilisation plus simple. #### Couverture L'ensemble des communes de France sont couvertes par le PCI Vecteur (depuis le 1er septembre 2025). Historiquement, les plans des autres communes non présentes étaient disponibles sous forme d'images, via le PCI Image. Les collectivités d'outre-mer de Saint-Martin et de Saint-Barthélémy sont présentes et historiquement intégrées dans le département de la Guadeloupe (971). #### Couches de données * subdivisions\_fiscales (beta) * parcelles * lieux\_dits * feuilles * sections * prefixes\_sections (beta) * communes * batiments #### Fichiers Les données sont actuellement disponibles aux formats [GeoJSON](http://geojson.org/) et [Shapefile](https://fr.wikipedia.org/wiki/Shapefile). Le téléchargement se fait par couche, et au choix __par département__, __par epci__, __par commune__ ou France entière (pour certaines couches).
Parmi les questions posées : - Vous estimez que vos compétences techniques en manipulation de données sont ? - Avez-vous été formé-e à manipuler des données ? - La manipulation de données fait-elle partie de votre activité professionnelle ? - Connaissez-vous et/ou utilisez-vous d'autres sites qui proposent des données en open data ? Si oui, lesquels ? - Avez-vous des remarques, des questions, des commentaires, que vous aimeriez nous communiquer, pour améliorer data.gouv.fr, ou pour une autre raison ? Les réponses sont catégorisées en plusieurs catégories de problématiques.
Mairies 2024 (format GeoJSON compressé GZ)
EPCI 2025 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Query 9.3 – High-value datasets licenses - The licences used by catalogue
Communes 2025 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2024 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2025 en date du 2025-01-08 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2025 en date du 2025-01-08 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Ceci est un jeu de données généré automatiquement par data.gouv.fr. Il regroupe les données qui respectent le schéma etalab/schema-vehicules-faibles-emissions-renouvellement-parc, par version du schéma. La fiche présentant le schéma et ses caractéristiques est disponible sur <https://schema.data.gouv.fr/etalab/schema-vehicules-faibles-emissions-renouvellement-parc/latest.html> ### Qu'est-ce qu'un schéma ? Les schémas de données permettent de décrire des modèles de données : quels sont les différents champs, comment sont représentées les données, quelles sont les valeurs possibles, etc. Vous pouvez retrouver l'ensemble des schémas au référentiel sur le site schema.data.gouv.fr ### Comment sont produites ces données ? Ces données sont produites à partir des ressources publiées sur le site [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) par différents producteurs. Etalab détecte automatiquement les ressources qui obéissent à un schéma et concatène l'ensemble des données en un seul fichier, par version de schéma. Ces fichiers consolidés permettent aux réutilisateurs de manipuler un seul fichier plutôt qu'une multitude de ressources et contribue ainsi à améliorer la qualité de l'open data. ### Comment intégrer mes données dans ces fichiers consolidés ? Si vous êtes producteurs de données et que vous ne retrouvez pas vos données dans ces fichiers consolidés, c'est probablement parce que votre ressource sur [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) n'est pas conforme au schéma. Vous pouvez vérifier la conformité de votre ressource via l'outil <https://publier.etalab.studio/fr/upload?schema=etalab/schema-vehicules-faibles-emissions-renouvellement-parc> En cas de problème persistant, vous pouvez contacter [le support data.gouv](https://support.data.gouv.fr/). ### Comment produire des données conformes ? Un certain nombre d'outils existent pour accompagner les producteurs de données. Vous pouvez notamment vous connecter sur le site <https://publier.etalab.studio/select?schema=etalab/schema-vehicules-faibles-emissions-renouvellement-parc> pour pouvoir saisir vos données selon trois modes : * upload de fichier existant * saisie via formulaire * saisie via tableur
Fichiers consolidés des données respectant le schéma "Part des véhicules à faibles émissions dans le renouvellement d'un parc"
Régions 2023 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Ce jeu de données présente les indicateurs d'impact de la plateforme data.gouv.fr. La mission de data.gouv.fr est d'assurer la mise à disposition de données ouvertes de qualité pour favoriser la transparence et l'efficacité de l'action publique tout en facilitant la création de nouveaux services. Ces indicateurs visent à suivre dans quelle mesure data.gouv.fr répond à ses objectifs. **Objectif 1 : data.gouv.fr favorise la découvrabilité des données ouvertes** Il s'agit ici de mesurer dans quelle mesure les utilisateurs trouvent les données dont ils ont besoin. **Indicateur : pourcentage des utilisateurs ayant répondu positivement à la question "Avez-vous trouvé ce que vous cherchiez ?".** **Objectif 2 : data.gouv.fr favorise la qualité des données ouvertes** Il s'agit ici de mesurer si data.gouv.fr permet facilement de publier et de référencer des données de qualité. **Indicateur : score de qualité moyen des 1000 jeux de données les plus vues de la plateforme.** **Objectif 3 : data.gouv.fr favorise la réutilisation des données ouvertes** Il s'agit ici de mesurer dans quelle mesure data.gouv.fr facilite les interactions entre producteurs et réutilisateurs de données. **Indicateur : délai moyen pour une réponse "légitime" aux discussions relatives aux jeux de données (légitime : réponse par un membre de l'organisation qui publie le jeu de données ou par un membre de l'équipe data.gouv.fr.)** **Objectif 4 : data.gouv.fr facilite l'accès à l'information des jeux de données les plus importants** Il s'agit de mesurer dans quelle mesure data.gouv.fr participe à l'accès à l'information. **Indicateur : nombre de jeux de données du top 100 associés à une réutilisation "de qualité" (les réutilisations de qualité sont un choix éditorial de l'équipe data.gouv.fr.**) ## Format des données Ce jeu de données respecte le schéma de données "impact d'un service public numérique" ayant pour objet d'assurer une publication harmonieuse des statistiques d'impact des services publics numériques. Son utilisation permet de comparer et centraliser les données issues de produits différents, afin de faciliter leur compréhension et leur réutilisation. [En savoir plus](https://schema.data.gouv.fr/etalab/schema-impact-service-public-numerique/0.3.0/) ### Description des colonnes - **`administration_rattachement`** : dministration à laquelle le service public numérique est rattaché. - **`nom_service_public_numerique`** : nom du service public numérique - **`indicateur`** : Intitulé de l’indicateur. - **`valeur`** : **aleur de l’indicateur, arrêtée à la date indiquée dans le champ 'date'. - **`unite_mesure`** : unité de l’indicateur - **`est_cible` :** Indique si la valeur est une valeur cible (projetée à une date future) ou si c’est une valeur réelle (mesurée à une date passée). - **`type_indicateur`** : type d'indicateur (usage ou impact). - **`frequence_monitoring`** : fréquence à laquelle l’indicateur est consulté et utilisé par le service. - **`date`** : date à laquelle l’indicateur a été mesuré, ou à laquelle la valeur cible est souhaitée s’il s’agit d’une cible. - **`est_periode`** : booléen indiquant si la mesure est faite sur une période (true) ou si c’est un stock (false). - **`date_debut`** : date du début de la période de mesure, si l’indicateur porte sur un laps de temps. - **`est_automatise`** : précise si la collecte des données est automatisée (true) ou manuelle (false). - **`source_collecte`** : précise comment la collecte est réalisée : script, enquête, collecte manuelle... - **`code_insee`** : si l'indicateur est calculé à une certaine échelle géographique, précise le code INSEE de cette échelle. - **`dataviz_wish`** : indication pour les producteurs de visualisation du type de dataviz approprié pour cet indicateur. - **`commentaires`** : précise les limites et biais connus et justifier le choix de l’indicateur malgré ses limites.
Consolidation de la v0.1.1 du schéma - 20260419
EPCI 2023 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2022 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Régions 2025 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Personnes décédées entre 1970 et mars 2026 (format parquet) (créé à partir des [fichiers de l'INSEE](https://www.data.gouv.fr/datasets/5de8f397634f4164071119c5/))
Personnes décédées entre 1970 et mars 2026 (format parquet)
Résultats des élections par candidat agrégés au niveau des bureaux de votes, créés à partir des données du Ministère de l'Intérieur, au format csv (dernière modification : 2026-04-05)
Query 4.1 – High-value datasets - original id
Dictionnaire des nuances politiques, généré à partir des archives ouvertes du Ministère de l'Intérieur (https://www.archives-resultats-elections.interieur.gouv.fr/). Le fichier n'est pas exhaustif.
Dictionnaire des nuances politiques (2025)
Régions 2023 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Enquête usager menée via un bandeau sur data.gouv.fr en 2020 pour mieux connaitre les usages, les attentes et frustrations des usagers de la plateforme. Parmi les questions posées : - Vous estimez que vos compétences techniques en manipulation de données sont ? - Avez-vous été formé-e à manipuler des données ? - La manipulation de données fait-elle partie de votre activité professionnelle ? - Connaissez-vous et/ou utilisez-vous d’autres sites qui proposent des données en open data ? Si oui, lesquels ? - Avez-vous des remarques, des questions, des commentaires, que vous aimeriez nous communiquer, pour améliorer data.gouv.fr, ou pour une autre raison ? Les réponses sont catégorisées en plusieurs catégories de problématiques.
Communes 2021 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2025 50m (format GeoJSON compressé GZ)
### Éléments de contexte Suite à la publication du jeu de données [Bureau de vote et adresses de leurs électeurs](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/bureaux-de-vote-et-adresses-de-leurs-electeurs/) [par l'INSEE](https://www.data.gouv.fr/fr/organizations/institut-national-de-la-statistique-et-des-etudes-economiques-insee/) issu du REU (Répertoire Electoral Unique), [le département Etalab](https://www.etalab.gouv.fr/) et l'équipe data.gouv.fr ont travaillé sur la génération de contours des bureaux de vote à partir de ces données. Comme indiqué dans [la note de blog de l'INSEE](https://blog.insee.fr/a-vote-a-chaque-bureau-de-vote-ses-electeurs/) : > *Cette base des adresses géolocalisées permet d’approcher les « aires » ou « contours » de bureaux de vote, qui correspondent à la zone géographique regroupant l’ensemble des adresses des électeurs d’un même bureau de vote.* ### Précautions d’usage La génération de ces contours est donc une approche, **qui comporte des imprécisions** en raison de la nature même des données (le REU est constitué d'adresses affiliées à un bureau de vote mais n'est pas en soit une définition de contours géographiques) et de la méthode utilisée. Elle est mise à disposition par l'équipe data.gouv.fr pour favoriser la réutilisation des données sources de l'INSEE mais **n'a pas vocation à faire autorité**. Des méthodes différentes pourront créer des tracés / interpolations possibles différents, car la donnée source n'implique pas leur unicité. ### Méthodologie [Le code source](https://github.com/etalab/bureau-vote/) permettant la génération de ces contours est disponible sur Github. Ceux-ci sont calculés à partir de la méthode des [Diagrammes de Voronoi](https://fr.wikipedia.org/wiki/Diagramme_de_Vorono%C3%AF) appliqués sur les adresses et calqués sur les contours des communes françaises. Ce code est perfectible et toute contribution est la bienvenue (via une issue Github sur le dépôt du code source). ### Format des données Les données sont proposées au format Geojson (format de données géospatiales couramment utilisé pour représenter et échanger des informations géographiques) et Pmtiles (format de tuiles cartographiques optimisé pour le stockage et la diffusion de données cartographiques géospatiales). L'utilisation des données au format pmtiles permet de facilement sourcer les contours depuis une page web sans avoir à charger d'un coup l'ensemble de la base (le chargement ne se fait que localement en fonction de la position et du niveau de zoom d'un utilisateur). Un exemple est proposé avec la publication d'un fichier html dans la documentation de ce jeu de donnée. ### Mises à jour Il n'est pas prévu de mettre à jour ce jeu de données. La méthode est reproductible avec des données plus récentes publiées par l'INSEE.
Proposition de contours des bureaux de vote
Equipements matériels lourds (créé à partir des [fichiers du Ministère des Solidarités et de la santé](https://www.data.gouv.fr/datasets/5369956ba3a729239d2046ff/)) (dernière mise à jour le 13-03-2026)
Equipements matériels lourds au 13-03-2026
Consolidation de la dernière version à date du schéma (v0.1.2) - 20260419
EPCI 2018 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2022 1000m (format GeoJSON)
Départements 2023 50m (format GeoJSON compressé GZ)
La DINUM pilote la politique publique d'ouverture des données publiques des administrations de l’Etat et de ses établissements publics. Elle a réalisé la Licence Ouverte pour faciliter la réutilisation libre et gratuite de ces informations publiques, telles que définies par l’article 10 de la loi n°78-753 du 17 juillet 1978. Dans le cadre de leurs missions de service public, les administrations produisent ou reçoivent des informations publiques qui peuvent être réutilisées par toute personne physique ou morale à d’autres fins que celles de la mission de service public. Ne sont pas des informations publiques au sens de la loi du 17 juillet 1978 les informations contenues dans des documents dont la communication ne constitue pas un droit (en application de la loi du 17 juillet 1978 ou d’autres dispositions législatives, sauf si ces informations font l’objet d’une diffusion publique), celles contenues dans des documents produits ou reçus par les administrations dans l’exercice d’une mission de service public à caractère industriel ou commercial, et celles contenues dans des documents sur lesquels des tiers détiennent des droits de propriété intellectuelle. Ne sont également pas des informations publiques susceptibles d’être réutilisées celles qui contiennent des données à caractère personnel, sauf lorsque les personnes intéressées y ont consenti, ou lorsqu’elles ont fait l’objet d’une anonymisation par l’administration, ou lorsqu’une disposition légale ou réglementaire le permet (dans ces trois cas, la réutilisation est subordonnée au respect de la loi n°78-17 du 6 janvier 1978). Cette licence est une version 1.0 de la Licence Ouverte. La DINUM se réserve la faculté de proposer de nouvelles versions de la Licence Ouverte. Cependant, les réutilisateurs pourront continuer à réutiliser les informations disponibles sous cette licence s’ils le souhaitent.
EPCI 2023 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2025 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
EPCI 2025 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Archive des niveaux et des zones 2019 (json)
Arrondissements municipaux 2019 1000m (format GeoJSON)
Régions 2024 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2021 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2024 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Query 7 – High-value datasets APIs with key information
Données communes dont communes associées/déléguées et arrondissements municipaux 2019
Communes associées/déléguées 2024 5m (format GeoJSON)
Consolidation de la dernière version à date du schéma (v0.1.0) - 20260419
EPCI 2021 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Entités juridiques (créé à partir des [fichiers du Ministère des Solidarités et de la santé](https://www.data.gouv.fr/datasets/5369956ba3a729239d2046fc/)) (dernière mise à jour le 13-03-2026)
Equipements sociaux et médico-sociaux (créé à partir des [fichiers du Ministère des Solidarités et de la santé](https://www.data.gouv.fr/datasets/5369956ca3a729239d204701/)) (dernière mise à jour le 13-03-2026)
Equipements sociaux et médico-sociaux au 13-03-2026
Régions 2025 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2019 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2023 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
L'ensemble des données essentielles de la commande publique remontées via le PES Marché, regroupées dans un fichier.
Données essentielles du PES marché consolidées
Cette archive contient le fichier json contenant toutes les zones
Cette archive contient le fichier msgpack contenant toutes les zones
Archive des niveaux et des zones (msgpack)
Arrondissements municipaux 2019 50m (format GeoJSON)
A partir des [fichiers du RNA](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/repertoire-national-des-associations/) publiés mensuellement par [Ministère de l'intérieur](https://www.data.gouv.fr/fr/organizations/ministere-de-linterieur/), l'équipe de data.gouv.fr propose une nouvelle façon d'accéder aux données, sous la forme d'un seul fichier agrégé, pour les données Import et Waldec. Vous pouvez retrouver la documentation ainsi que l'ensemble des précautions liées aux données dans la description du jeu de données d'origine. Pour toute question concernant le contenu des données, nous vous invitons à [poser vos questions sur le jeu de données source](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/repertoire-national-des-associations/#/discussions). Les données sont identiques aux données sources. Les données sont mises à jour automatiquement lorsque les données sources le sont, et le [code de mise à jour est ouvert](https://github.com/datagouv/datagouvfr_data_pipelines/tree/main/data_processing/rna). Les données sont disponibles aux formats csv et parquet.
Extrait ponctuel du pack de données “Données climatologiques de référence pour le changement climatique”
Données historiques de runs AROME et ARPEGE (février et mars 2024)
Géozones (pays uniquement) créées à partir du [Référentiel des pays et des territoires](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/64959ecae2bdc5448631a59c/)
Consolidation de la v0.1.3 du schéma - 20260419
Régions 2019 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Enquête usager menée via un bandeau et les réseaux sociaux de data.gouv.fr en décembre 2024 pour mieux connaitre les usages, les attentes et frustrations des usagers de la plateforme. *Qui sont-ils ? Qu’y font-ils ? Qu’attendent-ils de la plateforme ?* Notre enquête annuelle nous permet chaque année de répondre à ces questions et de mesurer les évolutions dans le temps. Mené de décembre 2024 à début janvier 2025, cette enquête a permis de collecter plus de 600 réponses, dont les résultats sont également exposés dans un article. Parmi les questions posées : * Quel rôle vous décrit le mieux ? * Dans quelle type de structure évoluez-vous ? * Comment évaluez-vous vos compétences en traitement de données ? * Quels outils relatifs aux données utilisez-vous ? * Sur une échelle de 1 à 10, à quel point recommanderiez-vous data.gouv.fr ? Par raison de confidentialité les réponses libres ne sont pas publiées.
Réponses à l'enquête annuelle 2024 des usagers de data.gouv.fr
Communes associées/déléguées 2023 5m (format GeoJSON)
Communes associées/déléguées 2022 50m (format GeoJSON)
Créé à partir de la plateforme https://petitions.assemblee-nationale.fr/
EPCI 2018 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Query 3 – High-value datasets per country
Listes des questions : * Le plus souvent vous êtes sur data.gouv.fr pour ? * Quel rôle vous décrit le mieux ? * Dans quel cadre utilisez-vous data.gouv.fr ? * Dans quelle type de structure évoluez-vous ? * A quelle fréquence allez-vous sur data.gouv.fr ? * Disposez-vous d'un compte sur data.gouv.fr ? * Êtes-vous membre d’une organisation sur data.gouv.fr ? * "Comment évaluez-vous vos compétences en traitement de données ? * "Quels outils relatif aux données utilisez-vous ? * Sur une échelle de 1 à 10, à quel point recommanderiez-vous data.gouv.fr ?
Query 4.2 – High-value datasets with key metadata
EPCI 2019 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Régions 2022 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Régions 2018 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2024 100m (format GeoJSON compressé GZ)
A l'occasion du 1er avril, data.gouv.fr s'est donné pour mission de [Rickroll](https://fr.wikipedia.org/wiki/Rickroll) un nombre important d'usagers. Dans un souci de transparence, les indicateurs relatifs à cette mission sont publiés ici en open data sous forme de fichier CSV. Les données sont issues de [stats.data.gouv.fr](https://stats.data.gouv.fr/index.php?module=CoreHome&action=index&idSite=109&period=range&date=previous30#?idSite=109&period=day&date=2021-04-01&segment=&category=General_Actions&subcategory=General_Outlinks).
Nombre de personnes rickrollées sur data.gouv.fr
Query 8 – High-value datasets legal information (access rights, licenses, and rights) (FR)
Données départementales au format GeoJSON
Communes 2023 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2025 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Données communes dont communes associées/déléguées et arrondissements municipaux 2021
Statistiques de consultation pour l'année 2018
Documentation sur les données cadastre publiées par l'équipe data.gouv.fr
Communes associées/déléguées 2022 1000m (format GeoJSON)
Statistiques de consultation pour l'année 2015
Communes 2022 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2024 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Régions 2019 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2018 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2023 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Query 7 – High-value datasets APIs with key information (FR)
Dans le cadre de nos différentes missions (conception et mise en œuvre de la politique publique de la donnée, accompagnement des producteurs de données et des réutilisateurs, etc.), nous avons entrepris de travailler sur ces questions et d’approfondir la mesure d’impact de l’open data. Le présent document de travail réunit l’ensemble des analyses et des enseignements collectés à date. Une première partie s’intéresse à la définition des termes “impact” et “réutilisation” avec la revue de différents cadres méthodologiques (partie I). Il s’agit ensuite d’analyser les usages des données à travers le prisme des réutilisateurs de données (partie II) et des producteurs de données (partie III) avant de dresser un panorama de ces usages (partie IV). La conclusion présentera des recommandations et des perspectives, notamment pour la plateforme nationale de données publiques data.gouv.fr.
La mesure de l'impact par l'usage - 2022
Le catalogue des schémas de données de schema.data.gouv.fr, qui rassemble tous les standards publics de production de données référencés sur la plateforme. Il est possible de retrouver toutes les ressources associées à un schéma spécifique en filtrant les jeux de données, par exemple [ici](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/?schema=etalab%2Fschema-irve-statique).
Départements 2023 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Arrondissements municipaux 2019 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Régions 2023 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Régions 2022 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Régions 2022 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2023 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
> /!\ la structure des données a évolué en janvier 2026 Ce jeu de données contient deux fichiers créés à partir des fichiers contenant les résultats des élections, publiés par le Ministère de l'Intérieur et des Outre-mer : - Résultats généraux (general-results.csv) : contient les chiffres de participation, de votes blancs et nuls, par bureau de vote, pour chaque élection. - Résultats par candidat (candidats-results.csv) : contient les résultats des votes pour chaque candidat par bureau de vote. La colonne id_election contient l'information de l'élection concernée (année, type, tour), par exemple : 2022_pres_t1 pour le premier tour de l'élection présidentielle de 2022. Les deux tables sont rapprochables par les colonnes id_election et id_brut_miom. Ces données sont également rapprochables du [Répertoire électoral unique](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/bureaux-de-vote-et-adresses-de-leurs-electeurs/) publié par l'INSEE. Les jointures se font par l'intermédiaire de la [table de conversion des identifiants des bureaux de vote (table-bv-reu.csv)](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/bureaux-de-vote-et-adresses-de-leurs-electeurs/). Le code permettant de mettre à jour ce jeu de données est ouvert et disponible [ici](https://github.com/datagouv/datagouvfr_data_pipelines/tree/main/data_processing/elections). ### Sources des données agrégées - [Municipales 2026 T2](https://www.data.gouv.fr/datasets/elections-municipales-2026-resultats-du-second-tour) - [Municipales 2026 T1](https://www.data.gouv.fr/datasets/elections-municipales-2026-resultats-du-premier-tour) - [Législatives 2024 T2](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-legislatives-des-30-juin-et-7-juillet-2024-resultats-definitifs-du-2nd-tour/) - [Législatives 2024 T1](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-legislatives-des-30-juin-et-7-juillet-2024-resultats-definitifs-du-1er-tour/) - [Européennes 2024](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/resultats-des-elections-europeennes-du-9-juin-2024/) - [Législatives 2022 T2](https://www.data.gouv.fr/datasets/elections-legislatives-des-12-et-19-juin-2022-resultats-definitifs-du-second-tour) - [Législatives 2022 T1](https://www.data.gouv.fr/datasets/elections-legislatives-des-12-et-19-juin-2022-resultats-definitifs-du-premier-tour) - [Présidentielle 2022 T2](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/election-presidentielle-des-10-et-24-avril-2022-resultats-definitifs-du-2nd-tour/) - [Présidentielle 2022 T1](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/election-presidentielle-des-10-et-24-avril-2022-resultats-definitifs-du-1er-tour/) - [Régionales 2021 T2](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-regionales-2021-resultats-du-2eme-tour/) - [Régionales 2021 T1](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-regionales-2021-resultats-du-1er-tour-1/) - [Départementales 2021 T2](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-departementales-2021-resultats-du-2eme-tour/) - [Départementales 2021 T1](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-departementales-2021-resultats-du-1er-tour/) - [Municipales 2020 T2](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/municipales-2020-resultats-2nd-tour/) - [Municipales 2020 T1](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-municipales-2020-resultats-1er-tour/) - [Européennes 2019](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/resultats-des-elections-europeennes-2019/) - [Législatives 2017 T2](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-legislatives-des-11-et-18-juin-2017-resultats-du-2nd-tour-par-bureaux-de-vote/) - [Législatives 2017 T1](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-legislatives-des-11-et-18-juin-2017-resultats-par-bureaux-de-vote-du-1er-tour/) - [Présidentielle 2017 T2](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/election-presidentielle-des-23-avril-et-7-mai-2017-resultats-definitifs-du-2nd-tour-par-bureaux-de-vote/) - [Présidentielle 2017 T1](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/election-presidentielle-des-23-avril-et-7-mai-2017-resultats-definitifs-du-1er-tour-par-bureaux-de-vote/) - [Départementales 2015](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-departementales-2015-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Régionales 2015 T2](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-regionales-2015-et-des-assemblees-de-corse-de-guyane-et-de-martinique-resultats-par-bureaux-de-vote-tour-2/) - [Régionales 2015 T1](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-regionales-2015-et-des-assemblees-de-corse-de-guyane-et-de-martinique-resultats-par-bureaux-de-vote-tour-1/) - [Européennes 2014](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-europeennes-2014-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Municipales 2014](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-municipales-2014-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Législatives 2012](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-legislatives-2012-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Présidentielle 2012](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/election-presidentielle-2012-resultats-par-bureaux-de-vote-1/) - [Cantonales 2011](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-cantonales-2011-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Régionales 2010](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-regionales-2010-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Européennes 2009](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-europeennes-2009-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Cantonales 2008](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-cantonales-2008-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Municipales 2008](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-municipales-2008-communes-de-plus-de-3-500-habitants-resultats-par-bureaux-de-vote-1/) (uniquement les communes de plus de 3500 habitants ; votes blancs et nuls réunis dans la colonne `Nuls`) - [Législatives 2007](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-legislatives-2007-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Présidentielle 2007](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/election-presidentielle-2007-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Européennes 2004](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-europeennes-2004-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Régionales 2004](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-regionales-2004-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Cantonales 2004](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-cantonales-2004-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Législatives 2002](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-legislatives-2002-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Présidentielle 2002](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/election-presidentielle-2002-resultats-par-bureaux-de-vote/) - [Cantonales 2001](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-cantonales-2001-resultats-par-bureaux-de-vote/) - ~~[Municipales 2001](https://www.data.gouv.fr/datasets/elections-municipales-2001-resultats-572156)~~ (pas de données au niveau bureau de vote) - [Européennes 1999](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-europeennes-1999-resultats-par-bureaux-de-vote/)
Query 5 – High-value datasets distributions
Documentation des champs du fichier des unités légales.
Statistiques de consultation pour l'année 2026
Schéma de données associé au fichier _Résultats par candidat_.
EPCI 2019 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Ceci est un jeu de données généré automatiquement par data.gouv.fr. Il regroupe les données qui respectent le schéma datagouv/schema-declaration-biens-reemploi-reutilisation-recycle, par version du schéma. La fiche présentant le schéma et ses caractéristiques est disponible sur <https://schema.data.gouv.fr/datagouv/schema-declaration-biens-reemploi-reutilisation-recycle/latest.html> ### Qu'est-ce qu'un schéma ? Les schémas de données permettent de décrire des modèles de données : quels sont les différents champs, comment sont représentées les données, quelles sont les valeurs possibles, etc. Vous pouvez retrouver l'ensemble des schémas au référentiel sur le site schema.data.gouv.fr ### Comment sont produites ces données ? Ces données sont produites à partir des ressources publiées sur le site [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) par différents producteurs. data.gouv.fr détecte automatiquement les ressources qui obéissent à un schéma et concatène l'ensemble des données en un seul fichier, par version de schéma. Ces fichiers consolidés permettent aux réutilisateurs de manipuler un seul fichier plutôt qu'une multitude de ressources et contribue ainsi à améliorer la qualité de l'open data. ### Comment intégrer mes données dans ces fichiers consolidés ? Si vous êtes producteurs de données et que vous ne retrouvez pas vos données dans ces fichiers consolidés, c'est probablement parce que votre ressource sur [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) n'est pas conforme au schéma. Vous pouvez vérifier la conformité de votre ressource via l'outil <https://publier.etalab.studio/fr/select?schema=datagouv%2Fschema-declaration-biens-reemploi-reutilisation-recycle> En cas de problème persistant, vous pouvez contacter le support data.gouv \[lien vers <https://support.data.gouv.fr/>]. ### Comment produire des données conformes ? Un certain nombre d'outils existent pour accompagner les producteurs de données. Vous pouvez notamment vous connecter sur le site <https://publier.etalab.studio/fr/select?schema=datagouv%2Fschema-declaration-biens-reemploi-reutilisation-recycle> pour pouvoir saisir vos données selon trois modes : * upload de fichier existant * saisie via formulaire * saisie via tableur
Fichiers consolidés des déclarations d'acquisitions de produits issus du réemploi, de la réutilisation ou intégrant des matières recyclées
Départements 2022 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Consolidation de la v0.1.0 du schéma - 20260419
Ces fichiers correspondent aux statistiques journalières de consultation du site data.gouv.fr découpée par années. Les données proviennent de stats.data.gouv.fr et sont compilées à la fin de chaque année. ⚠️ A partir de 2020, les statistiques du site et de l'API sont désormais séparées. Ce jeu de données concerne uniquement le site à partir de 2020. Les données avant 2020 et à partir de 2020 ne sont pas comparables. [La documentation des différentes colonnes est disponible ici.](https://developer.matomo.org/api-reference/reporting-api#api-response-metric-definitions)
Statistiques de consultation de data.gouv.fr
Communes 2025 en date du 2025-01-08 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Données communes dont communes associées/déléguées et arrondissements municipaux 2023
Métadonnées des champs des fichiers CSV et Parquet. Ils ont le même schéma
Description des champs des fichiers DFI agrégés CSV ou Parquet
Mairies 2025 (format GeoJSON compressé GZ)
Ce jeu de données contient toutes les adresses extraites des fichiers du cadastre (plan et fichier des parcelles bâties). Il est produit par la mission Etalab, par retraitement des données extraites, dans le cadre de la confection de la Base Adresse Nationale (BAN), dont il constitue une source primaire. #### Présentation Le fichier des parcelles bâties de la DGFiP contient la liste des locaux répertoriés pour les besoins de la fiscalité locale, lesquels sont associés à des parcelles cadastrales, et éventuellement à des adresses réelles ou fictives. Le plan cadastral informatisé contient la géométrie des parcelles cadastrales, et éventuellement des positions de numéros de voie, attachées à ces parcelles. Il contient aussi des noms de lieux, représentés de manière graphique. Ce jeu de données est le résultat de l'exploitation complexe de ces fichiers. Il est présenté sous la forme d'adresses unitaires, qualifiée grâce plusieurs jeux de données sources explicités ci-dessous. Attention les adresses associées exclusivement à de lieux ne faisant pas partie de l'assiette de la fiscalité locale ne sont pas présentes dans ce fichier (certains lieux publics notamment). #### Quelques chiffres * 24,1 millions d'adresses supposées réelles ou fictives * dont 24,0 millions d'adresses géo-référencées * dont 22,7 millions d'adresses utiles (habitation, commerce, tourisme, industrie…) * dont 20,2 millions d'adresses supposées réelles Si l'on souhaite cumuler les critères ci-dessus, on arrive à **19,5 millions d'adresses**. #### Fréquence de mise à jour Ce jeu de données est produit à chaque mise à jour majeure d'une de ses sources, ou de ses algorithmes. - Chaque mise à jour (trimestrielle) du plan cadastral permet une amélioration des noms de voies et des positions des adresses. - Chaque mise à jour (annuelle) du fichier MAJIC permet d'augmenter le nombre d'adresses (nouvelles construction, nouvelles adresses connues des services fiscaux). - Chaque mise à jour du fichier FANTOIR (trimestrielle) permet une amélioration des noms de voies et des identifiants. #### Couverture Ce jeu de données couvre la France métropolitaine, ainsi que les départements et régions d'outremer, Saint-Martin et Saint-Barthelemy. ⚠ Il n'a pas l'ambition d'être exhaustif. Seules les communes dont le plan cadastral est vectoriel disposent d'adresses géo-positionnées. Les quelques communes manquantes seront ajoutées par la suite. Les collectivités d'outre-mer de Saint-Martin et de Saint-Barthelemy sont présentes et historiquement intégrées dans le département de la Guadeloupe (971). #### Lexique * Adresse fictive ou pseudo-adresse : adresse ayant été attribuée arbitrairement par les services des Finances Publiques pour des raisons techniques * Destination principale d'une adresse : utilisation principale des locaux qui composent cette adresse (parmi habitation, commerce, industrie, tourisme, équipement, dépendance, chantier, inconnue) * Adresse utile : adresse associée à des locaux pertinents (habitation, commerce, industrie, tourisme) #### Distributions disponibles Ces fichiers sont disponibles sous 3 formes : - CSV (uniquement les adresses utiles, compatible BAL 1.1) - GeoJSON (uniquement les adresses utiles, et avec une position) - NDJSON (données complètes, y compris résultats intermédiaires, essentiellement pour une utilisation avancée) #### Schéma des données [Lien externe](https://github.com/etalab/adresses-cadastre/blob/master/SCHEMAS.md) #### Code source Le code source permettant de produire le jeu de données est disponible sur [GitHub](https://github.com/etalab/adresses-cadastre). Bien que sous licence MIT, il ne peut pas être utilisé sans le fichier MAJIC, qui n'est pas ouvert. Nous réfléchissons à introduire une étape intermédiaire qui permettra à chacun de rejouer l'essentiel du script, et donc d'y contribuer. #### Sources - [Cadastre (Etalab)](https://cadastre.data.gouv.fr/datasets/cadastre-etalab) - [Plan Cadastral Informatisé](https://cadastre.data.gouv.fr/datasets/plan-cadastral-informatise) - [Code Officiel Géographique](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/58c984b088ee386cdb1261f3/) - [Fichier FANTOIR des voies et lieux-dits](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/53699580a3a729239d204738/) - Fichier MAJIC (matrice cadastrale, sous secret fiscal)
Régions 2021 5m (format GeoJSON compressé GZ)
**Ce fichier est proposé à titre d'exemple** Ce fichier est un exemple valide répondant aux spécifications du schéma SDIRVE. La liste des champs est disponible [sur la page dédié du schéma de données](https://schema.data.gouv.fr/etalab/schema-sdirve/latest/documentation.html).
[Fichier exemple] Schéma directeur des Infrastructures de recharges pour véhicules électriques
EPCI 2019 50m (format GeoJSON compressé GZ)
**Description** A partir des fichiers des documents de filiation informatisés (DFI) produits par la DGFIP, l'équipe de data.gouv.fr propose une nouvelle façon d'accéder aux données, sous la forme d'un seul fichier agrégé. Vous pouvez retrouver la documentation ainsi que l'ensemble des précautions liées aux données dans la description du jeu de données d'origine. Pour toute question concernant le contenu des données, nous vous invitons à poser vos questions sur le jeu de données source. Les données sont identiques aux données sources, hormis : * la suppression de la colonne "nom du géomètre" qui est anonymisée, est toujours la même et donc n'a pas d'utilité * la colonne "type de ligne" qui est supprimée car nous avons aplatie la donnée pour que chaque ligne soit renseignée avec une parcelle mère (colonne `parcelle_mere`) et fille (colonne `parcelle_fille`) pour faciliter la réutilisation. De ce fait, la colonne "type de ligne" n'est plus nécessaire * l'ajout des colonnes `parcelle_mere` et `parcelle_fille`. Dans la majorité des cas, ces colonnes sont renseignées avec une parcelle contenant un identifiant long du type `323190000A0133` pour faciliter la jointure avec d'autres bases comme les données Etalab Cadastre. Vous pouvez simplifier ce code aux 6 derniers caractères si vous ne voulez que la section (2 caractères) et le numéro (4 caractères). Dans les autres cas, vous pouvez rencontrer 2 valeurs soit `EDNC` pour "Extraction du domaine non cadastré" et `PDP` pour "Passage au domaine public" qui sont plus explicites qu'une valeur vide. L'identifiant utilisé pour `parcelle_mere` et `parcelle_fille` est une clé composite (une clé constituée de plusieurs clés) où : * les 2 premiers caractères sont la lettre ou numéro de section préfixé de 0 si un seul caractère. Ainsi A deviens 0A * les 4 derniers caractères sont le numéro de parcelle dans la section préfixé de 0 si nécessaire 133 devenant ainsi 0133 Les données sont mises à jour automatiquement lorsque les données sources le sont, et le code de mise à jour est ouvert. Les données sont disponibles aux formats csv et parquet. Les colonnes de ces fichiers sont décrites dans le fichier de documentation.
Agrégation des fichiers de Documents de filiation informatisés (DFI) des parcelles
Statistiques de consultation pour l'année 2021
Ce jeu de données recense les pétitions citoyennes déposées sur la plateforme officielle [petitions.assemblee-nationale.fr](https://petitions.assemblee-nationale.fr/initiatives), mise en place par l'Assemblée Nationale. Chaque ligne correspond à une pétition déposée, qu'elle ait atteint ou non le seuil nécessaire pour examen. Le jeu permet de suivre les propositions citoyennes, leur statut, leur nombre de soutiens, ainsi que les suites données par la commission parlementaire compétente. Les données sont mises à jour tous les lundis matins à partir de la plateforme source. Le code source pour la récupération des données est ouvert et disponible [ici](https://github.com/datagouv/datagouvfr_data_pipelines/tree/main/data_processing/assemblee_nationale/petitions).
EPCI 2025 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Dans le cadre de ses missions, l’équipe de data.gouv.fr contribue aux réflexions sur la mesure de l’impact de l’open data. Les résultats de ces travaux orientent nos actions et sont valorisés, notamment à travers des publications. Voici quelques exemples d'articles illustrant ces réflexions : - [Quel suivi des usages des données ouvertes ?](https://www.data.gouv.fr/fr/posts/quel-suivi-des-usages-des-donnees-ouvertes/) - [Comment l'administration utilise les données publiques : l'exemple des Startups d'État](https://www.data.gouv.fr/fr/posts/comment-les-donnees-de-transport-contribuent-a-ameliorer-la-mobilite-et-laction-publique/) - [Comment les données de transport contribuent à améliorer la mobilité et l'action publique](https://www.data.gouv.fr/fr/posts/comment-les-donnees-de-transport-contribuent-a-ameliorer-la-mobilite-et-laction-publique/) - [Comment l’open data devient un outil de formation essentiel dans l’enseignement supérieur](https://www.data.gouv.fr/fr/posts/comment-lopen-data-devient-un-outil-de-formation-essentiel-dans-lenseignement-superieur/) - [Nos réflexions sur les réutilisations des données ouvertes](https://www.data.gouv.fr/fr/posts/nos-reflexions-sur-les-reutilisations-des-donnees-ouvertes/) Vous pouvez trouvez ici une compilation de ces travaux en études.
Données communes dont communes associées/déléguées et arrondissements municipaux 2022
Arrondissements municipaux 2019 5m (format GeoJSON)
Régions 2021 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Ce jeu de données rassemble des exports de métadonnées relatifs aux jeux de données identifiés comme étant de forte valeur (high value datasets - HVD), dans le cadre des obligations de rapportage auprès des instances européennes. ## **Origine et mise à jour des métadonnées** Les métadonnées sont directement issues des fiches de données de [data.europa.eu](https://data.europa.eu/), qui moissonne régulièrement le catalogue [data.gouv.fr](https://www.data.gouv.fr/). Les fichiers proposés correspondent à des requêtes SPARQL ciblant spécifiquement le catalogue français : `<http://data.europa.eu/88u/catalogue/plateforme-ouverte-des-donnees-publiques-francaises>`. Leur actualisation dépend donc de la fréquence de mise à jour du catalogue de data.europa.eu. L’ensemble des ressources est accessible en prévisualisation et peut être exploré librement. ## **Références et outils associés** Les requêtes utilisées sont conformes aux directives présentées dans [la documentation officielle](https://dataeuropa.gitlab.io/data-provider-manual/hvd/Reporting_guidelines_for_HVDs/). Un outil de test et de visualisation des rapports est également mis à disposition par la Commission européenne : [Outil de rapportage HVD](https://data.europa.eu/apps/hvd-reporting-tool/reports.html). ## **Pour aller plus loin** * [En savoir plus sur les données de forte valeur](https://www.data.gouv.fr/posts/re-decouvrez-et-exploitez-les-donnees-de-forte-valeur/) * [Modalités de rapportage](https://guides.data.gouv.fr/autres-ressources-utiles/donnees-de-forte-valeur-modalites-de-rapportage) * [Suivi des ouvertures](https://ouverture.data.gouv.fr/donnees_de_forte_valeur.html)
Données pour le rapportage des données de forte valeur (HVD)
EPCI 2024 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2018 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2022 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2025 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Format CSV, 20 ans dans le passé, 5 ans dans le futur
Créé à partir de la plateforme https://petitions.senat.fr/
Communes 2025 en date du 2025-01-08 100m (format GeoJSON)
Ce jeu de données recense les pétitions citoyennes déposées sur la plateforme officielle [petitions.senat.fr](https://petitions.senat.fr/initiatives), mise en place par le Sénat. Chaque ligne correspond à une pétition déposée, qu'elle ait atteint ou non le seuil nécessaire pour examen. Le jeu permet de suivre les propositions citoyennes, leur statut, leur nombre de soutiens, ainsi que les suites données. Les données sont mises à jour tous les lundis matins à partir de la plateforme source. Le code source pour la récupération des données est ouvert et disponible [ici](https://github.com/datagouv/datagouvfr_data_pipelines/tree/main/data_processing/senat/petitions).
Documents de filiation informatisés (DFI) des parcelles, , situation janvier 2026 (format csv) (créé à partir des [fichiers des Documents de filiation informatisés (DFI) des parcelles](https://www.data.gouv.fr/datasets/documents-de-filiation-informatises-dfi-des-parcelles/))
Documents de filiation informatisés (DFI) des parcelles, situation janvier 2026 (format csv)
Schéma de données associé au fichier _Résultats généraux_.
Communes 2021 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2025 5m (format GeoJSON compressé GZ)
RNA Import au 07 avril 2026 (format csv) (créé à partir des [fichiers du Ministère de l'intérieur](https://www.data.gouv.fr/datasets/58e53811c751df03df38f42d/))
Données Import au 07 avril 2026 (format csv)
EPCI 2025 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2019 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2021 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
EPCI 2024 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Ceci est un jeu de données généré automatiquement par data.gouv.fr. Il regroupe les données qui respectent le schéma etalab/schema-indice-reparabilite, par version du schéma. La fiche présentant le schéma et ses caractéristiques est disponible sur <https://schema.data.gouv.fr/etalab/schema-indice-reparabilite/latest.html> ### Qu'est-ce qu'un schéma ? Les schémas de données permettent de décrire des modèles de données : quels sont les différents champs, comment sont représentées les données, quelles sont les valeurs possibles, etc. Vous pouvez retrouver l'ensemble des schémas au référentiel sur le site schema.data.gouv.fr ### Comment sont produites ces données ? Ces données sont produites à partir des ressources publiées sur le site [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) par différents producteurs. data.gouv.fr détecte automatiquement les ressources qui obéissent à un schéma et concatène l'ensemble des données en un seul fichier, par version de schéma. Ces fichiers consolidés permettent aux réutilisateurs de manipuler un seul fichier plutôt qu'une multitude de ressources et contribue ainsi à améliorer la qualité de l'open data. ### Comment intégrer mes données dans ces fichiers consolidés ? Si vous êtes producteurs de données et que vous ne retrouvez pas vos données dans ces fichiers consolidés, c'est probablement parce que votre ressource sur [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) n'est pas conforme au schéma. Vous pouvez vérifier la conformité de votre ressource via l'outil <https://publier.etalab.studio/upload?schema=etalab/schema-indice-reparabilite> En cas de problème persistant, vous pouvez contacter le support data.gouv [lien vers <https://support.data.gouv.fr/>]. ### Comment produire des données conformes ? Un certain nombre d'outils existent pour accompagner les producteurs de données. Vous pouvez notamment vous connecter sur le site <https://publier.etalab.studio/select?schema=etalab/schema-indice-reparabilite> pour pouvoir saisir vos données selon trois modes : * upload de fichier existant * saisie via formulaire * saisie via tableur
Fichiers consolidés des données respectant le schéma "Indice de réparabilité"
Communes 2021 (format GeoJSON compressé GZ)
Géozones créées à partir du [fichier de l'INSEE](https://rdf.insee.fr/geo/index.html)
Statistiques de consultation pour l'année 2014
Query 8 – High-value datasets legal information (access rights, licenses, and rights)
Départements 2024 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
EPCI 2019 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Ce jeu de données est dérivé du jeu de données [Demandes de valeurs foncières](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/5c4ae55a634f4117716d5656/) diffusé par la DGFiP. Il propose un format alternatif, **normalisé** et **enrichi**. ### Améliorations par rapport aux fichiers bruts * **CSV avec séparateur virgule et encodage UTF-8** * Mise à jour avec les **données de référence** les plus récentes (**COG 2020**, **PCI 2020**) * Renommage des colonnes pour un traitement informatique plus facile * Suppression des colonnes non fournies dans la diffusion DVF * Jointure avec les tables fournies en documentation * Normalisation des valeurs décimales (point comme séparateur décimal) * Normalisation des codes postaux (5 caractères) * Normalisation des **codes INSEE** * Libellés de communes riches (accentués) * Normalisation des codes voie (FANTOIR) (4 caractères) * Création d'un **identifiant de parcelle** compatible avec les fichiers cadastraux proposés par Etalab * Date de mutation au **format ISO-8601** * Géocodage latitude/longitude à la parcelle en **coordonnées WGS-84** * Fourniture des fichiers au **département** ou à la **commune** ### Schéma Pour la description étendue de la signification des champs, nous vous recommandons de consulter la [notice officielle](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/d573456c-76eb-4276-b91c-e6b9c89d6656). * `id_mutation` : Identifiant de mutation (non stable, sert à grouper les lignes) * `date_mutation` : Date de la mutation au format ISO-8601 (YYYY-MM-DD) * `numero_disposition` : Numéro de disposition * `nature_mutation` : Nature de la mutation * `valeur_fonciere` : Valeur foncière (séparateur décimal = point) * `adresse_numero` : Numéro de l'adresse * `adresse_suffixe` : Suffixe du numéro de l'adresse (B, T, Q) * `adresse_code_voie` : Code FANTOIR de la voie (4 caractères) * `adresse_nom_voie` : Nom de la voie de l'adresse * `code_postal` : Code postal (5 caractères) * `code_commune` : Code commune INSEE (5 caractères) * `nom_commune` : Nom de la commune (accentué) * `ancien_code_commune` : Ancien code commune INSEE (si différent lors de la mutation) * `ancien_nom_commune` : Ancien nom de la commune (si différent lors de la mutation) * `code_departement` : Code département INSEE (2 ou 3 caractères) * `id_parcelle` : Identifiant de parcelle (14 caractères) * `ancien_id_parcelle` : Ancien identifiant de parcelle (si différent lors de la mutation) * `numero_volume` : Numéro de volume * `lot_1_numero` : Numéro du lot 1 * `lot_1_surface_carrez` : Surface Carrez du lot 1 * `lot_2_numero` : Numéro du lot 2 * `lot_2_surface_carrez` : Surface Carrez du lot 2 * `lot_3_numero` : Numéro du lot 3 * `lot_3_surface_carrez` : Surface Carrez du lot 3 * `lot_4_numero` : Numéro du lot 4 * `lot_4_surface_carrez` : Surface Carrez du lot 4 * `lot_5_numero` : Numéro du lot 5 * `lot_5_surface_carrez` : Surface Carrez du lot 5 * `nombre_lots` : Nombre de lots * `code_type_local` : Code de type de local * `type_local` : Libellé du type de local * `surface_reelle_bati` : Surface réelle du bâti * `nombre_pieces_principales` : Nombre de pièces principales * `code_nature_culture` : Code de nature de culture * `nature_culture` : Libellé de nature de culture * `code_nature_culture_speciale` : Code de nature de culture spéciale * `nature_culture_speciale` : Libellé de nature de culture spéciale * `surface_terrain` : Surface du terrain * `longitude` : Longitude du centre de la parcelle concernée (WGS-84) * `latitude` : Latitude du centre de la parcelle concernée (WGS-84) ### Remarque relative au géocodage Ce premier géocodage a été réalisé à partir de l'identifiant de parcelle cadastrale, par jointure avec le fichier des \[parcelles cadastrales]. À ce stade c'est le millésime du 1er juillet 2021 qui a été utilisé. Plusieurs lignes n'ont pas pu être géocodées par l'identifiant de parcelle n'est pas présent dans le millésime considéré. Cela peut provenir de deux raisons : soit on est dans une commune qui ne dispose pas d'un cadastre vectoriel, soit la parcelle considérée a été remaniée, et il sera possible à moyen terme de lui affecter des coordonnées. ### Code source [Lien vers le dépôt de code source du script permettant de produire ces fichiers](https://github.com/etalab/dvf) (licence MIT) ### Historique 24/04/2019 : première livraison 25/04/2019 : rétablissement du numéro de disposition + corrections diverses ([détails](https://github.com/etalab/dvf/releases/tag/v1.0.1)) 26/04/2019 : création de l'identifiant de mutation + corrections diverses ([détails](https://github.com/etalab/dvf/releases/tag/v1.1.0)) 27/04/2019 : alignement sur le COG 2019 + corrections diverses ([détails](https://github.com/etalab/dvf/releases/tag/v1.2.0)) 31/10/2019 : nouvelles données DVF d'octobre 2019 + corrections diverses ([détails](https://github.com/etalab/dvf/releases/tag/v1.3.0)) 16/04/2020 : nouvelles données DVF d'avril 2020 08/11/2020 : nouvelles données DVF d'octobre 2020 10/04/2021 : nouvelles données DVF d'avril 2021 26/10/2021 : nouvelles données DVF d'octobre 2021 13/04/2022 : nouvelles données DVF d'avril 2022 26/10/2022 : nouvelles données DVF d'octobre 2022 10/04/2023 : nouvelles données DVF d'avril 2023 13/10/2023 : nouvelles données DVF d'octobre 2023 17/04/2024 : nouvelles données DVF d'avril 2024 11/10/2024 : nouvelles données DVF d'octobre 2024 14/04/2025 : nouvelles données DVF d'avril 2025 22/09/2025 : nouvelles données DVF d'octobre 2025
Demandes de valeurs foncières géolocalisées
Communes 2023 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Ce jeu de données liste des exemples d'exploitation [des données de forte valeur](https://ouverture.data.gouv.fr/donnees_de_forte_valeur.html). Ces données proviennent d'une extraction dans [le catalogue de data.gouv.fr](https://ouverture.data.gouv.fr/donnees_de_forte_valeur.htmlhttps://www.data.gouv.fr/fr/datasets/catalogue-des-donnees-de-data-gouv-fr/), réalisée en date du 22 janvier 2025. La liste est non exhaustive et a vocation à être complétée à l'aide du référencement d'autres réutilisations de données de forte valeur sur la plateforme data.gouv.fr.
Exemples d'exploitation des données de forte valeur
*L'API des données tabulaires de data.gouv.fr* *** # Présentation L'API tabulaire est une API REST permettant de requêter par API l'ensemble des données tabulaires référencées sur la plateforme data.gouv.fr. Elle permet de récupérer la description générale ainsi que l'ensemble du contenu de la donnée au format JSON ou via un export CSV ou JSON. L'API permet uniquement la lecture et seule la méthode `GET` est supportée. L'API est aujourd'hui en version beta. ## Périmètre Les fichiers tabulaires aujourd'hui supportés pour la mise à disposition par API tabulaire sont les formats suivants avec les limites de taille associées par défaut : | Format | Taille maximale | | :------ | :-------------- | | csv | 100 Mo | | csv.gz | 100 Mo | | xls | 50 Mo | | xlsx | 12.5 Mo | | parquet | 50 Mo | A partir du moment où une donnée est référencée sur data.gouv.fr et correspond aux critères de format et de taille, elle est automatiquement intégrée sur l'API tabulaire dans les quelques minutes qui suivent. Dans le cas d'un ou plusieurs fichiers non accessibles sur API tabulaire, vous pouvez [nous contacter](https://support.data.gouv.fr/) pour enquêter. Il est aussi possible de faire la demande pour l'ajout d'une exception pour forcer le traitement d'un fichier qui dépasserait la limite de taille. # Documentation 💡 Un fichier est aussi appelé **ressource** sur data.gouv.fr. Un unique jeu de données peut être composé de plusieurs ressources. L'URL de base de l'API tabulaire est <https://tabular-api.data.gouv.fr/api>. Sa documentation technique générale est <https://tabular-api.data.gouv.fr/api/doc>. ## Accéder à une ressource par API tabulaire Pour requêter une ressource par API tabulaire, il vous faudra trouver son identifiant de ressource `rid`. Depuis un navigateur, rendez-vous sur la page du jeu de données d'intérêt sur [data.gouv.fr](https://www.data.gouv.fr/). L'identifiant de la ressource est indiqué dans l'onglet **Métadonnées** du détail **de la ressource** au sein de la page du jeu de données. Par exemple, la [ressource csv des films sortis en salle](https://www.data.gouv.fr/datasets/liste-des-visas-dexploitations-cinematographiques-delivres-de-1945-a-2025?resource_id=1c5075ec-7ce1-49cb-ab89-94f507812daf) publiée par le CNC a pour identifiant `1c5075ec-7ce1-49cb-ab89-94f507812daf`. ![Capture d'écran de l'onglet métadonnées d'une ressource sur data.gouv.fr](https://dev-static.data.gouv.fr/resources/un-jeu-de-donnees-avec-une-description-en-markdown/20240927-134206/capture-decran-du-2024-09-27-15-38-52.png "entrez le titre de l'image ici") A partir de cette ressource, vous pouvez accéder à `https://tabular-api.data.gouv.fr/api/resources/<rid>/` qui est le point d'accès à la ressource sur API tabulaire. Dans le cas des films sortis en salle, vous pouvez : * accéder à <https://tabular-api.data.gouv.fr/api/resources/1c5075ec-7ce1-49cb-ab89-94f507812daf/> directement dans le navigateur * faire une requête curl dans un terminal : ```shell curl -X GET "https://tabular-api.data.gouv.fr/api/resources/1c5075ec-7ce1-49cb-ab89-94f507812daf/"` ``` ```json { "created_at": "2023-08-30T05:29:19.869302+02:00", "url": "https://static.data.gouv.fr/resources/liste-des-visas-dexploitations-cinematographiques-delivres-de-1945-a-2020/20220902-104322/liste-des-films-sortis-dans-les-salles-de-cinema-en-france-de-1945-a-2020.csv", "links": [ { "href": "https://tabular-api.data.gouv.fr/api/resources/1c5075ec-7ce1-49cb-ab89-94f507812daf/profile/", "type": "GET", "rel": "profile" }, { "href": "https://tabular-api.data.gouv.fr/api/resources/1c5075ec-7ce1-49cb-ab89-94f507812daf/data/", "type": "GET", "rel": "data" }, { "href": "https://tabular-api.data.gouv.fr/api/resources/1c5075ec-7ce1-49cb-ab89-94f507812daf/swagger/", "type": "GET", "rel": "swagger" } ] } ``` Trois liens sont alors référencés pour chaque ressource : * `/profile/` : qui retourne la description générale des lignes et colonnes de la donnée tabulaire (générée à partir [d'un autre package que nous maintenons](https://github.com/datagouv/csv-detective?tab=readme-ov-file#output)) * `/data/` : qui retourne la donnée en tant que telle, paginée et avec des paramètres de filtres et de tris documentés plus bas * `/swagger/` : qui retourne la documentation technique de l'accès à la ressource, avec notamment les possibilités de tris et de filtres sur la route `/data/` ### Le profil d'une ressource Route : `/api/resources/<rid>/profile/` ```shell curl -X GET "https://tabular-api.data.gouv.fr/api/resources/1c5075ec-7ce1-49cb-ab89-94f507812daf/profile/"` ``` ```json { "profile": { "header": [ "id", "score", "decompte", "is_true", "birth", "liste" ] }, "...": "..." } ``` Le profil `profile` d'une ressource contient premièrement la liste des en-têtes du fichier tabulaire (dit `header`). On a ensuite la description des colonnes `columns` de la ressource : * le type python `python_type` (`string` pour une chaîne de caractères, `int` pour un entier, ...) * le format métier `format` (`siren` ou `code_commune_insee` par exemple) * avec pour chaque un `score` de confiance sur la détection du format Pour chaque colonne on retrouve ensuite dans `profile` les descriptions statistiques suivantes : * les `tops` qui sont les 10 valeurs les plus récurrentes pour la colonne * le `nb_distinct` pour le nombre distinct de valeurs dans la colonne * le `nb_missing_values` pour le nombre de lignes qui n'ont pas de valeur pour cette colonne On a en plus des informations de description du fichier tabulaire original : * pour les csv : `encoding` pour l'encodage utilisé, `separator` pour le séparateur des colonnes (ex : `";"`) * pour les fichiers excel : `engine` pour le type de fichier reconnu (xls, xlsx), `sheet_name` pour la page dont sont extraites les données ### La donnée par API Route : `/api/resources/<rid>/data/` ```shell curl -X GET "https://tabular-api.data.gouv.fr/api/resources/1c5075ec-7ce1-49cb-ab89-94f507812daf/data/"` ``` ```json { "data": [ { "__id": 1, "Titre de l'œuvre": "À bout de nerfs", "Réalisateur": "Pierre Seguin", "Producteur": "Gem Productions", "Nationalité": "France", "Date de sortieau cinéma": "1988", "Format": "Court-métrage", "N° de visa d'exploitation": "67623", "Localisation du dossier de visa d'exploitation": "Archives nationales" }, ... ], "links": { "profile": "http://localhost:8005/api/resources/1c5075ec-7ce1-49cb-ab89-94f507812daf/profile/", "swagger": "http://localhost:8005/api/resources/1c5075ec-7ce1-49cb-ab89-94f507812daf/swagger/", "next": "http://localhost:8005/api/resources/1c5075ec-7ce1-49cb-ab89-94f507812daf/data/?page=2&page_size=20", "prev": null }, "meta": { "page": 1, "page_size": 20, "total": 87110 } } ``` On peut ensuite accéder à la donnée par API de manière paginée avec des fonctionnalités de filtres et de tri. Pour récupérer la première page dans l'ordre du fichier original, il suffit de se rendre sur `/data/`. Le retour contient 3 clés : * `data` : la donnée brute sous la forme d'une liste de lignes. Chaque ligne est un dictionnaire avec `nom_de_la_colonne : valeur`. * `links` : les liens utiles relatifs à cette donnée. Les liens `prev` et `next` permettent de paginer rapidement sur la page précédente ou suivante. * `meta` : les valeurs générales que sont `page` (le numéro de la pge en cours, 1 par défaut), `page_size` (le nombre d'éléments par page, 20 par défaut) et `total` (le nombre total de lignes dans la ressource). La pagination de la donnée est possible avec les paramètres `page` et `page_size` qui permet de récupérer une page donnée avec un nombre d'éléments spécifique. Les liens `next` et `prev` présentés dans la section `links` facilitent cette pagination. Cette route peut être requêtée avec les opérateurs suivants en paramètre de la requête filtrer et trier le résultat (remplacer `column_name` par le nom de la colonne, en respectant la casse): ``` # trier par colonne (ascendant ou descendant) column_name__sort=asc column_name__sort=desc # valeur exacte column_name__exact=value # diffère column_name__differs=value # est `null` column_name__isnull # n'est pas `null` column_name__isnotnull # contient (pour les chaînes de caractère) column_name__contains=value # ne contient pas (pour les chaînes de caractère) column_name__notcontains=value # dans (valeur dans une liste) column_name__in=value1,value2,value3 # pas dans (valeur dans une liste) column_name__notin=value1,value2,value3 # inférieur à column_name__less=value # supérieur à column_name__greater=value # strictement inférieur à column_name__strictly_less=value # strictement supérieur à column_name__strictly_greater=value ``` Sur le fichier des films sortis en salle, on a par exemple la possibilité de filtrer par producteur avec le paramètre `Producteur__exact=`. On peut aussi trier les résultats, par exemple via `Date de sortieau cinéma__sort=`. En combinant ces paramètres, on peut ainsi récupérer les derniers films de 20th Century Fox avec la requête suivante : <https://tabular-api.data.gouv.fr/api/resources/1c5075ec-7ce1-49cb-ab89-94f507812daf/data/?Production__exact=20th%20Century%20Fox&Date__sort=desc>. ### La documentation de l'API pour la ressource Pour chaque ressource, une documentation technique est disponible sur la route `/api/resources/<rid>/swagger/`. Elle précise les différents filtres et tris possibles propre à la ressource selon les colonnes. Il est possible de visualiser le swagger de manière plus lisible en passant par un interpréteur (par exemple <https://editor.swagger.io/>). ## Limites d'utilisation Si vous pensez avoir un usage massif d'API tabulaire, nous vous invitons à tenir compte du rate-limiting via le header. Il est aujourd'hui limité à 100 appels par seconde. ## Contact N'hésitez pas à utiliser l'espace discussion en bas de cette page ou à nous contacter via [le formulaire de contact](https://support.data.gouv.fr/).
Départements 2018 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Archive 2019 (contours de pays uniquement)
Ceci est un jeu de données généré automatiquement par datagouv. Il regroupe les données qui respectent le schéma etalab/indice-durabilite-lave-linge, par version du schéma. La fiche présentant le schéma et ses caractéristiques est disponible sur <https://schema.data.gouv.fr/etalab/indice-durabilite-lave-linge/latest.html> ### Qu'est-ce qu'un schéma ? Les schémas de données permettent de décrire des modèles de données : quels sont les différents champs, comment sont représentées les données, quelles sont les valeurs possibles, etc. Vous pouvez retrouver l'ensemble des schémas sur le site schema.data.gouv.fr ### Comment sont produites ces données ? Ces données sont produites à partir des ressources publiées sur le site [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) par différents producteurs. datagouv détecte automatiquement les ressources qui obéissent à un schéma et concatène l'ensemble des données en un seul fichier, par version de schéma. Ces fichiers consolidés permettent aux réutilisateurs de manipuler un seul fichier plutôt qu'une multitude de ressources et contribue ainsi à améliorer la qualité de l'open data. ### Comment intégrer mes données dans ces fichiers consolidés ? Si vous êtes producteurs de données et que vous ne retrouvez pas vos données dans ces fichiers consolidés, c'est probablement parce que votre ressource sur [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) n'est pas conforme au schéma. Vous pouvez vérifier la conformité de votre ressource via l'outil [https://publier.etalab.studio/upload?schema=etalab/indice-durabilite-lave-linge](https://publier.etalab.studio/fr/select?schema=etalab%2Findice-durabilite-lave-linge) En cas de problème persistant, vous pouvez contacter le support data.gouv \[lien vers <https://support.data.gouv.fr/>]. ### Comment produire des données conformes ? Un certain nombre d'outils existent pour accompagner les producteurs de données. Vous pouvez notamment vous connecter sur le site [https://publier.etalab.studio/select?schema=etalab/indice-durabilite-lave-linge](https://publier.etalab.studio/fr/select?schema=etalab%2Findice-durabilite-lave-linge) pour pouvoir saisir vos données selon trois modes : * upload de fichier existant * saisie via formulaire * saisie via tableur
Fichiers consolidés des données respectant le schéma "Indice de durabilité - Lave-linge"
> Aménageurs, collectivités, producteurs de données : [retrouvez ici la documentation complète pour référencer vos bornes](https://doc.transport.data.gouv.fr/producteurs/infrastructures-de-recharge-de-vehicules-electriques-irve). **Ce fichier est proposé à titre d'exemple** Dans le but de constituer un répertoire national des IRVE, ouvert et accessible à tous, les collectivités porteuses d'un projet d'installation d'IRVE doivent, au fur et à mesure de la mise en service des stations, transmettre systématiquement, sous forme de tableau mis à jour, à la plateforme ouverte des données publiques ([www.data.gouv.fr](http://www.data.gouv.fr)) statiques relatives aux caractéristiques des installations. La liste des champs est disponible [sur la page dédiée du schéma de données](https://schema.data.gouv.fr/etalab/schema-irve/latest/documentation.html). Le fichier doit être encodé en **UTF-8** et utiliser la **virgule** comme séparateur de colonnes. Aucune valeur ne peut contenir le caractère « virgule » choisi comme séparateur. L'**en-tête de colonne** sur la première ligne est obligatoire. Tous les champs sont obligatoires ; si la donnée n'est pas disponible, la colonne doit être présente et vide. **Nom du fichier** : `IRVE_nom.csv` avec `nom` étant le nom de l'aménageur ou le nom commercial du réseau, par exemple _IRVE\_SDExx.csv_ ou _IRVE\_reseaucharge.csv_. Les **mises à jour** sont effectuées à partir du fichier communiqué précédemment et en reprennent, en les modifiant le cas échéant, les données qui y figurent déjà. Le format de ce fichier est fixé par [Arrêté du 4 mai 2021 relatif aux données concernant la localisation géographique et les caractéristiques techniques des stations et des points de recharge pour véhicules électriques](https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000043475441). Un **schéma** permettant de valider la conformité du fichier est mise à disposition parmi les ressources de ce jeu de données.
[Fichier exemple] Stations de recharge de véhicules électriques
EPCI 2023 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Régions 2024 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Régions 2025 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Régions 2019 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Régions 2024 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
A partir des [fichiers des personnes décédées](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/5de8f397634f4164071119c5/) produits par [l'INSEE](https://www.data.gouv.fr/fr/organizations/institut-national-de-la-statistique-et-des-etudes-economiques-insee/), l'équipe de data.gouv.fr propose une nouvelle façon d'accéder aux données, sous la forme d'un seul fichier agrégé. Vous pouvez retrouver la documentation ainsi que l'ensemble des précautions liées aux données dans la description du jeu de données d'origine. Pour toute question concernant le contenu des données, nous vous invitons à [poser vos questions sur le jeu de données source](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/5de8f397634f4164071119c5/#/discussions). Les données sont identiques aux données sources, hormis : - les quelques lignes dans lesquelles la structure n'a pas permis de reconstituer les colonnes correctement (une seule ligne actuellement) - la colonne `fichier_origine`, qui indique de quel fichier source la ligne est issue - la colonne `opposition`, qui indique si la ligne en question a [fait l'objet d'une opposition](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/5de8f397634f4164071119c5/#/resources/7bcdfa57-dc50-43a8-beb6-6c76537e7057) Les données sont mises à jour automatiquement lorsque les données sources le sont, et le [code de mise à jour est ouvert](https://github.com/datagouv/datagouvfr_data_pipelines/tree/main/data_processing/insee/deces). Les données sont disponibles aux formats csv et parquet. Les colonnes de ces fichiers sont décrites dans le fichier de documentation.
Agrégation des fichiers des personnes décédées
EPCI 2021 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Régions 2022 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Arrondissements municipaux 2019 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Documents de filiation informatisés (DFI) des parcelles, , situation janvier 2026 (format parquet) (créé à partir des [fichiers des Documents de filiation informatisés (DFI) des parcelles](https://www.data.gouv.fr/datasets/documents-de-filiation-informatises-dfi-des-parcelles/))
Documents de filiation informatisés (DFI) des parcelles, situation janvier 2026 (format parquet)
Départements 2023 1000m (format GeoJSON)
Départements 2021 50m (format GeoJSON compressé GZ)
En France, les jours fériés sont définis par le code du travail. Vous pouvez découvrir plus de détails sur les jours fériés français sur [service-public.fr](https://www.service-public.fr/particuliers/vosdroits/F2405). ## Données disponibles Les exports sont disponibles au format CSV, JSON et ICS. Les URLs sont stables. Les exports comportent les jours fériés : * jusqu'à 20 ans dans le passé et 5 ans dans le futur par rapport à l'année courante pour les formats CSV et JSON ; * jusqu'à 5 ans dans le passé et 5 ans dans le futur par rapport à l'année courante pour le format ICS (utile pour les calendriers). | Zone | Format CSV | Format JSON | Format ICS (calendrier) | | ------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Métropole** | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries_metropole.csv) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/json/metropole.json) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/ics/jours_feries_metropole.ics) | | **Toutes zones** | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries.csv) | - | - | | Alsace-Moselle | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries_alsace-moselle.csv) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/json/alsace-moselle.json) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/ics/jours_feries_alsace-moselle.ics) | | Guadeloupe | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries_guadeloupe.csv) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/json/guadeloupe.json) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/ics/jours_feries_guadeloupe.ics) | | Guyane | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries_guyane.csv) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/json/guyane.json) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/ics/jours_feries_guyane.ics) | | La Réunion | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries_la-reunion.csv) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/json/la-reunion.json) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/ics/jours_feries_la-reunion.ics) | | Martinique | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries_martinique.csv) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/json/martinique.json) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/ics/jours_feries_martinique.ics) | | Mayotte | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries_mayotte.csv) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/json/mayotte.json) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/ics/jours_feries_mayotte.ics) | | Nouvelle-Calédonie | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries_nouvelle-caledonie.csv) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/json/nouvelle-caledonie.json) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/ics/jours_feries_nouvelle-caledonie.ics) | | Polynésie Française | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries_polynesie-francaise.csv) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/json/polynesie-francaise.json) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/ics/jours_feries_polynesie-francaise.ics) | | Saint-Barthélémy | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries_saint-barthelemy.csv) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/json/saint-barthelemy.json) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/ics/jours_feries_saint-barthelemy.ics) | | Saint-Martin | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries_saint-martin.csv) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/json/saint-martin.json) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/ics/jours_feries_saint-martin.ics) | | Saint-Pierre-et-Miquelon | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries_saint-pierre-et-miquelon.csv) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/json/saint-pierre-et-miquelon.json) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/ics/jours_feries_saint-pierre-et-miquelon.ics) | | Wallis-et-Futuna | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/csv/jours_feries_wallis-et-futuna.csv) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/json/wallis-et-futuna.json) | [Fichier](https://etalab.github.io/jours-feries-france-data/ics/jours_feries_wallis-et-futuna.ics) | ## Développeurs Vous pouvez utiliser des outils à votre disposition pour d'autres besoins : * [La librairie Python](https://github.com/etalab/jours-feries-france) utilisée pour générer ces exports * [Une API JSON](https://calendrier.api.gouv.fr/jours-feries/) ## Sources La liste des jours fériés est définie dans le code du travail. Certaines commémorations locales ou professionnelles sont également des jours fériés, parmi lesquelles : * Saint-Éloi (reconnu jour férié par certaines conventions collectives dans la métallurgie) ; * Sainte-Barbe (pour les salariés travaillant dans les mines) ; * Mi-carême dans certains DOM. Ces fêtes locales ou professionnelles ne sont pas disponibles dans ces données. * [Code du travail : articles L3133-1 à L3133-3](https://www.legifrance.gouv.fr/affichCode.do?idSectionTA=LEGISCTA000033008129\&cidTexte=LEGITEXT000006072050) * [Code du travail - Article L3422-2](https://www.legifrance.gouv.fr/affichCodeArticle.do?idArticle=LEGIARTI000035902463\&cidTexte=LEGITEXT000006072050)
Statistiques de consultation pour l'année 2023
Query 4.2 - High-value dataset with key metadata (FR)
Communes 2021 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2022 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Mairies 2023 (format GeoJSON compressé GZ)
Dictionnaire des libellés des nuances politiques extraites de la Circulaire relative à l’attribution des nuances aux candidats aux élections municipales, communautaires, métropolitaines de Lyon et d’arrondissements des 15 et 22 mars 2026 (<https://www.legifrance.gouv.fr/circulaire/id/45645>)
Dictionnaire des nuances politiques (circulaire INTP2602966C de février 2026)
Régions 2021 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Statistiques de consultation pour l'année 2024
RNA Import au 07 avril 2026 (format parquet) (créé à partir des [fichiers du Ministère de l'intérieur](https://www.data.gouv.fr/datasets/58e53811c751df03df38f42d/))
Données Import au 07 avril 2026 (format parquet)
Documentation sur la prévision d'ensemble AROME
Statistiques de consultation pour l'année 2019
Etablissements (créé à partir des [fichiers du Ministère des Solidarités et de la santé](https://www.data.gouv.fr/datasets/53699569a3a729239d2046eb/)) (dernière mise à jour le 13-03-2026)
Résultats généraux des élections agrégés au niveau des bureaux de votes, créés à partir des données du Ministère de l'Intérieur, au format csv (dernière modification : 2026-04-05)
Départements 2025 1000m (format GeoJSON)
Communes associées/déléguées 2025 100m (format GeoJSON)
Départements 2024 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2018 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Statistiques de consultation pour l'année 2022
Départements 2021 1000m (format GeoJSON)
Communes associées/déléguées 2025 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2024 100m (format GeoJSON)
Départements 2019 5m (format GeoJSON compressé GZ)
EPCI 2022 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Query 9.2 – High-value datasets Distribution licenses (bulk downloads)
Communes 2025 en date du 2025-01-08 50m (format GeoJSON)
Ceci est un jeu de données généré automatiquement par datagouv. Il regroupe les données qui respectent le schéma etalab/indice-durabilite-televiseur, par version du schéma. La fiche présentant le schéma et ses caractéristiques est disponible sur <https://schema.data.gouv.fr/etalab/indice-durabilite-televiseur/latest.html> ### Qu'est-ce qu'un schéma ? Les schémas de données permettent de décrire des modèles de données : quels sont les différents champs, comment sont représentées les données, quelles sont les valeurs possibles, etc. Vous pouvez retrouver l'ensemble des schémas sur le site schema.data.gouv.fr ### Comment sont produites ces données ? Ces données sont produites à partir des ressources publiées sur le site [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) par différents producteurs. Etalab détecte automatiquement les ressources qui obéissent à un schéma et concatène l'ensemble des données en un seul fichier, par version de schéma. Ces fichiers consolidés permettent aux réutilisateurs de manipuler un seul fichier plutôt qu'une multitude de ressources et contribue ainsi à améliorer la qualité de l'open data. ### Comment intégrer mes données dans ces fichiers consolidés ? Si vous êtes producteurs de données et que vous ne retrouvez pas vos données dans ces fichiers consolidés, c'est probablement parce que votre ressource sur [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) n'est pas conforme au schéma. Vous pouvez vérifier la conformité de votre ressource via l'outil <https://publier.etalab.studio/upload?schema=etalab/indice-durabilite-televiseur> En cas de problème persistant, vous pouvez contacter le support data.gouv \[lien vers <https://support.data.gouv.fr/>]. ### Comment produire des données conformes ? Un certain nombre d'outils existent pour accompagner les producteurs de données. Vous pouvez notamment vous connecter sur le site <https://publier.etalab.studio/select?schema=etalab/indice-durabilite-televiseur> pour pouvoir saisir vos données selon trois modes : * upload de fichier existant * saisie via formulaire * saisie via tableur
Fichiers consolidés des données respectant le schéma "Indice de durabilité - Téléviseur"
Résultats des élections par candidat agrégés au niveau des bureaux de votes, créés à partir des données du Ministère de l'Intérieur, au format parquet (dernière modification : 2026-04-05)
A partir des jeux de données Finess publiés mensuellement par [Ministère de la Santé](https://www.data.gouv.fr/organizations/ministere-des-solidarites-et-de-la-sante/), l'équipe de data.gouv.fr propose une nouvelle façon d'accéder aux données, sous la forme de fichiers uniques et restructurés. Vous pouvez retrouver la documentation ainsi que l'ensemble des précautions liées aux données dans les descriptions des jeux de données d'origine. Pour toute question concernant le contenu des données, nous vous invitons à poser vos questions sur les jeux de données sources. Les données sont identiques aux données d'origine, seule la structure est retravaillée. Les données sont mises à jour automatiquement lorsque les données sources le sont, et le [code de mise à jour est ouvert](https://github.com/datagouv/datagouvfr_data_pipelines/tree/main/data_processing/sante/finess). Les données sont disponibles aux formats csv et parquet (cf l'onglet "Téléchargement" des ressources). Les jeux de données sources sont : - [établissements](https://www.data.gouv.fr/datasets/finess-extraction-du-fichier-des-etablissements/) - [entités juridiques](https://www.data.gouv.fr/datasets/finess-extraction-des-entites-juridiques/) - [autorisations d'activités de soin](https://www.data.gouv.fr/datasets/finess-extraction-des-autorisations-dactivites-de-soins/) - [équipements sociaux et médico-sociaux](https://www.data.gouv.fr/datasets/finess-extraction-des-equipements-sociaux-et-medico-sociaux/) - [équipements matériels lourds](https://www.data.gouv.fr/datasets/finess-extraction-des-equipements-materiels-lourds/) - [disciplines d'enseignement](https://www.data.gouv.fr/datasets/finess-extraction-des-disciplines-denseignement/)
**Ce jeu de données est un jeu de données transitoire mis à disposition pendant la maintenance de l’application Alim’confiance.** **Il permet de consulter les dernières données disponibles produites par le Ministère de l'Agriculture et de l'Alimentation (données du 06/05/2025).** Voir le jeu de données officiel (en maintenance) : <https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/resultats-des-controles-officiels-sanitaires-dispositif-dinformation-alimconfiance/> En savoir plus : <https://agriculture.gouv.fr/alimconfiance-les-resultats-des-controles-sanitaires-accessibles-tous>
Résultats des contrôles officiels sanitaires : dispositif d'information « Alim’confiance » - export temporaire
Communes associées/déléguées 2022 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Archive des niveaux et des zones 2019 (msgpack)
Autorisations d'activités de soin (créé à partir des [fichiers du Ministère des Solidarités et de la santé](https://www.data.gouv.fr/datasets/5369956aa3a729239d2046f7/)) (dernière mise à jour le 13-03-2026)
Autorisations d'activités de soin au 13-03-2026
EPCI 2022 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2025 en date du 2025-01-08 5m (format GeoJSON)
Communes 2025 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Régions 2018 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2023 100m (format GeoJSON)
EPCI 2022 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Code source permettant la génération des données
Communes 2019 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2025 1000m (format GeoJSON compressé GZ)
Consolidation de la dernière version à date du schéma (v2.3.1) - 20260419
Communes associées/déléguées 2025 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2023 50m (format GeoJSON)
Communes associées/déléguées 2025 100m (format GeoJSON compressé GZ)
EPCI 2023 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Données communes dont communes associées/déléguées et arrondissements municipaux 2024
Départements 2022 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2019 1000m (format GeoJSON)
Communes 2023 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2024 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2019 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2023 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Consolidation de la dernière version à date du schéma (v0.1.3) - 20260419
Archive des niveaux et des zones 2017 (json)
- Cette étude est en Anglais - In this paper, we present the observations and lessons gathered on Open Data Impact on four major types of open data impact, as identified by the Open Data Maturity Report (ODM): ● Governmental impact; ● Social impact; ● Economic impact; ● Environmental impact. We proposes a methodology that, while presenting limitations, allows for a better understanding of the impact of open data. It is based on examining four levels at which data use is assessed: 1. The raw data itself: visits to dataset pages, downloads, etc.; 2. Direct uses of the data: the number and nature of reuses of datasets; 3. Indirect uses of the data: use of reuses; 4. Externalities: broader social and economic impacts.
Départements 2023 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Archive 2017 (contours de pays uniquement)
Communes 2025 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Départements 2024 1000m (format GeoJSON)
Référentiel géospatial et administratif simple. Ce jeu de données est construit à partir du Code Officiel Géographique de l'INSEE, disponible via leur [interface SparQL](https://rdf.insee.fr/sparql/). ## Modèle Il y a deux types d'objets: * les niveaux * les zones ### Zones Le fichier `Zones {année} (json)` est construit à partir des données extraites du COG, et contient, pour toutes les échelles géographiques, les informations suivantes : * uri : URI de l'entité dans le graphe RDF de l'INSEE (exemple : "<http://id.insee.fr/geo/arrondissement/6eeefa75-7352-48ee-884f-64783b8ca290>"), * nom : nom de l'entité (exemple : "Lyon"), * codeINSEE : code INSEE de l'entité (exemple : "691"), * nomSansArticle : nom sans article de l'éntité (exemple : "Lyon"), * codeArticle : code de l'article de l'entité (exemple : "0"), * type : type de l'entité (exemple : "Arrondissement"), * is\_deleted : booléen indiquant si l'entité a été administrativement supprimée (exemple : true), * level : niveau d'échelle de l'entité (exemple : "fr:arrondissement"), * \_id : identifiant complet utilisé par data.gouv.fr (exemple : "fr:arrondissement:691") Le fichier `Zones pays uniquement {année} (json)` est un échantillon du fichier global `Zones {année} (json)` qui ne contient que les pays. ### Niveaux/Levels Le fichier contient les différents niveaux d'échelles possible, avec les informations suivantes : * id : niveau d'échelle de l'entité, qui correspond au champ `level` du fichire Zones (exemple : "fr:region"), * label : appellation du niveau d'échelle (exemple : "French region"), * admin\_level : code du niveau d'échelle (exemple : 40), * parents : niveau(x) d'échelle directement supérieur(s) (exemple : \["country"]) ## Construction Ce jeu de données est construit à partir du COG de l'INSEE via un script python disponible [ici](https://github.com/etalab/datagouvfr_data_pipelines/tree/main/data_processing/geozones). ## Historique * **30/04/2015** : première version * **15/04/2016** : ajout des URL des blasons/drapeaux ainsi qu'un export utilisant [msgpack](http://msgpack.org/) afin de réduire la taille de l'archive générée * **19/04/2016** : version de correction fournissant un découpage plus fin des formes des communes * **09/06/2016** : version de correction ajoutant les parents pour les communes de Corse/DROM-COM et calculant la population pour les districts * **15/06/2017** : version incluant les données issues de [GeoHisto](https://github.com/etalab/geohisto) et utilisant des [GeoIDs](https://github.com/etalab/geoids), intègre les données 2017 (COG, OSM). * **28/08/2017** : Ajout de l'historique des EPCIs issue de [GeoHisto](https://github.com/etalab/geohisto). * **08/05/2019** : Passage au COG 2019, correction de bugs, ajout de la clé `geonames`, passage à Wikidata, les cantons et les iris ne sont plus exportés * **30/11/2023** : Les données sont issues du COG de l'INSEE à partir de leur interface SparQL ## Archives ### Niveaux/Levels Ils permettent de modéliser les différents niveaux connus du référentiel et leur relations théoriques. Leur nom est traductible. ### Zones Une zone est l'association d'un identifiant unique à polygone géographique, un niveau et un nom. Il a moins un code unique pour le niveau. Il peut avoir plusieurs identifiants connus, qui ne sont pas nécessairement uniques. Le nom est optionnellement traductible (*ex:* Union européenne, Monde) Les attributs suivant sont exportés dans le GeoJSON: * **id** : Un identifiant unique suivant la spécification [GeoID](https://github.com/etalab/geoids) * **code** : L'identifiant unique pour une date donnée de la zone pour son niveau * **level** : L'identifiant du niveau de rattachement * **name** : Le nom d'affichage de la zone en anglais *(peut-être traduit)* * **population** : La population approximative/estimée *(optionnel)* * **area** : L'aire estimée/approximative en km2 *(optionnel)* * **wikidata** : Le noeud Wikidata associé *(optionnel)* * **wikipedia** : Une référence vers Wikipedia *(optionnel)* * **dbpedia** : Une référence vers DBPedia *(optionnel)* * **flag** : Une référence vers le drapeau DBPedia *(optionnel)* * **blazon** : Une référence vers le blazon DBPedia *(optionnel)* * **keys** : un dictionnaire des différents code connus pour cette zone * **parents** : une liste non-ordonnée des identifiants des différents parents connus * **ancestors** : la liste des éventuels ancêtres * **successors** : la liste des éventuels successeurs * **validity**: une période de validité (objet ayant les attributs `start`/`end`) *(optionnel)* ## Construction Ce jeu de données est construit avec l'outil [GeoZones](https://www.data.gouv.fr/fr/reuses/geozones/) dont le code est [publié sur Github](https://github.com/etalab/geozones). Vous pouvez retrouver le [détail des spécificités françaises](https://github.com/etalab/geozones/blob/master/LISEZMOI.md) sur le dépôt. ## Améliorations futures possibles ### Champs * Poids global = f(population, area, level) ### Livrables * Différentes précisions * JSON localisés (en anglais seulement pour l'instant) * Traductions en JSON (comme alternative dur format PO/MO actuel) * Statistiques des niveaux (nombre de zones, couverture des attributs...)
Communes associées/déléguées 2024 1000m (format GeoJSON)
Régions 2024 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Documentation des champs du fichier des établissements.
Régions 2025 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Arrondissements municipaux 2019 50m (format GeoJSON compressé GZ)
EPCI 2018 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Tableau en février 2025 à consulter en direct sur ouverture.data.gouv.fr.
Régions 2021 50m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2025 en date du 2025-01-08 1000m (format GeoJSON)
Communes 2024 50m (format GeoJSON compressé GZ)
RNA Waldec au 06 mars 2026 (format parquet) (créé à partir des [fichiers du Ministère de l'intérieur](https://www.data.gouv.fr/datasets/58e53811c751df03df38f42d/))
Données Waldec au 06 mars 2026 (format parquet)
Régions 2018 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Communes 2024 5m (format GeoJSON compressé GZ)
Disciplines d'enseignement (créé à partir des [fichiers du Ministère des Solidarités et de la santé](https://www.data.gouv.fr/datasets/5369956aa3a729239d2046f9/)) (dernière mise à jour le 13-03-2026)
Disciplines d'enseignement au 13-03-2026
Extrait ponctuel du pack de données “Données climatologiques de base”
Départements 2024 100m (format GeoJSON compressé GZ)
Mairies 2022 (format GeoJSON compressé GZ)
Communes associées/déléguées 2022 5m (format GeoJSON)
Statistiques de consultation pour l'année 2016
Communes 2022 (format GeoJSON compressé GZ)
Catalogue des schémas de données (2026-04-20)
Communes associées/déléguées 2022 100m (format GeoJSON)
Documentation sur la prévision d'ensemble ARPEGE