Comment lire ces données

Cette page explique d'où sortent les chiffres de l'étude et jusqu'où s'en servir. C'est la page de référence de mesure du site : chaque valeur y est rattachée au fichier qui la produit, et les autres pages y renvoient pour la dérivation.

Le seuil d'indiscernabilité : 41 rangs et 9 points#

D'où sortent ces traits : une simulation de Monte-Carlo sur 5 000 tirages qui fait varier les poids (tirage de Dirichlet centré sur chaque profil, à l'intérieur de chacune des deux notes : le partage 85 % climat, 15 % vie sur place reste fixe) et les valeurs (bruit gaussien calibré sur la confiance déclarée de chaque donnée — une donnée en confiance faible est perturbée six fois plus qu'une donnée en confiance haute).

À profil et horizon fixés, l'intervalle de rang [p5 ; p95] d'un département a une largeur médiane d'environ 41 rangs ; l'écart de score correspondant est d'environ 9 points. C'est le seuil que le site retient. Remesuré après le passage aux deux notes, il vaut 38 rangs (de 2 à 61 selon les départements) et 9,6 points : le site garde 41 et 9, un peu plus prudent sur les rangs.

Les décimales publiées dans les fichiers servent à reproduire le calcul, jamais à indiquer une précision. Deux décimales de score n'ont aucun sens décisionnel.

Ces bornes de rang sont des quantiles, donc fractionnaires : un p95 vaut 64,1. Partout où le site les énonce en toutes lettres — l'infobulle de la jauge de rang, sur les fiches, la carte, « Ma liste » et l'accueil —, une borne fractionnaire s'écrit au rang entier le plus proche (« entre le 7e et le 64e ») : un ordinal fractionnaire n'existe pas en français. Le dessin, lui, place la barre à la valeur exacte, et les fichiers la portent telle quelle.

Deux niveaux : classer, mesurer#

Le classement s'arrête au département : les 96 sont classés, de 2026 à 2076. Un territoire, lui, porte les grandeurs relevées chez lui — eau distribuée, radon, aléas, distances — et aucun rang. La section suivante dit pourquoi, et c'est un résultat de mesure.

Pourquoi il n'existe pas de score de territoire#

Le classement s'arrête au département. Il n'existe ni note, ni rang, ni palier de territoire qui le résume, et le site n'en fabrique aucun. C'est écrit ici, une fois : les autres pages renvoient à cette section plutôt que de le répéter.

Ce n'est pas une prudence de rédaction, c'est un résultat de mesure. La question a été instruite jusqu'au bout : à défaut d'un rang fin, des paliers grossiers seraient-ils publiables — moitiés, tiers, quartiles ? Sur 3 000 tirages et 1 169 territoires, le découpage le plus fin qui atteigne les deux tiers de territoires stables à 80 % — c'est-à-dire qui retombent dans le même palier dans au moins 80 % des tirages — est celui en moitiés — deux paliers —, et il n'y arrive qu'à 67,3 % ; il tombe à 57,2 % sous l'hypothèse de bruit la plus réaliste, et il échoue sur un des quatre profils avant même qu'on majore le bruit. À ce grossissement, le palier ne dit d'ailleurs plus rien d'autre que le département : 87,7 % des paliers sont identiques à ceux du modèle où le palier d'un territoire est simplement celui de son département, et 95,4 % chez les territoires stables. Là où c'est assez fin pour être utile, ce n'est pas stable ; là où c'est stable, ce n'est plus territorial. Ce résultat porte sur un score à 69,8 % départemental. Les tiers de la carte des territoires sont autre chose : une position parmi les seules valeurs mesurées chez eux dans un thème, sans part du département, avec le seuil propre à ce thème (la place d'un territoire).

Ce qu'il reste à faire est plus utile qu'un palier, et c'est tout le site : le rang du département sert à écarter des régions ; ensuite, chaque territoire porte les grandeurs relevées chez lui — eau distribuée, radon, aléas, distances aux services, bâti, prix — lues une par une avec leur seuil nommé, leur couverture et leur date, et comparables côte à côte dans Ma liste.

Trois départements sur 96 seulement sont robustes#

C'est le seul résultat véritablement solide de l'étude.

Sur les 5 000 tirages, 3 départements seulement figurent parmi les 20 premiers dans au moins 80 % des tirages — Mayenne, Orne, Marne —, toutes pondérations et tous horizons confondus. Les 93 autres changent de position selon le tirage au point que leur rang ne se laisse pas fixer.

Le choix de pondération pèse bien moins que l'incertitude des données#

C'est un résultat contre-intuitif : choisir entre plusieurs profils de pondération change peu de chose au regard du bruit.

À profil et horizon fixés, le bruit produit déjà 38 rangs d'amplitude médiane. En agrégeant les quatre profils et les trois horizons, on passe à 43 rangs. Autrement dit : la divergence entre les profils n'ajoute qu'environ 5 rangs à un bruit qui en fait déjà 38 — plus de sept fois moins.

C'est pourquoi le site ne classe que sous une pondération, équilibré : en offrir plusieurs afficherait un choix que le bruit ne permet pas de lire.

Maille et pondération sont des paramètres de modèle#

C'est la critique structurelle la plus profonde qui vise ce travail, et elle porte sur tous les chiffres agrégés à la maille départementale.

Une moyenne pondérée par la population et une médiane communale ne sont pas deux approximations du même nombre. Ce sont les réponses à deux questions différentes.

• Une moyenne pondérée par la population répond à : que vit un habitant tiré au hasard dans ce département ? La réponse décrit un citadin, parce que la population est concentrée dans les villes.
• Une médiane communale répond à : que vaut cette commune-là ? La réponse décrit un village.

L'écart est massif là où la population est concentrée. Sur la distance d'accès à une université :

La conséquence pratique est nette : une recommandation à la maille communale peut tenir quand la recommandation départementale correspondante tombe. Une commune située près du pôle urbain bénéficie de l'accès du pôle, pas de la médiane départementale. Lire un chiffre départemental sans savoir comment il a été agrégé, c'est lui prêter une portée qu'il n'a pas.

Dix-sept indicateurs sur soixante-douze sont en confiance faible#

17 indicateurs sont en confiance faible sur la totalité des 96 départements. C'est un point de vigilance systémique, et non le défaut d'un indicateur particulier.

Le raisonnement qui le rend important : un indicateur qui couvre les 96 départements en place nécessairement un en tête. Si la confiance de cet indicateur est faible, cette première place n'est pas un résultat.

Ces indicateurs sont pondérés à la baisse et perturbés six fois plus que les données solides dans l'analyse de sensibilité. Ni l'un ni l'autre ne transforme une donnée faible en donnée fiable.

La validation externe : modérée, mais authentique#

L'objection la plus sérieuse que l'on puisse adresser à un indice composite est de n'avoir jamais été confronté à des données observées. Cette confrontation existe ici, et les grandeurs qu'elle met en regard sont dans les fichiers téléchargeables de ce site.

Deux indicateurs sont des données observées et non des projections : la surmortalité caniculaire constatée (SAN_SURMORT) et la densité d'arrêtés de catastrophe naturelle 2000-2025 (EXT_CATNAT). Ils sont dans le modèle : les corréler au score complet serait tautologique. Le score a donc été recalculé en les excluant, puis confronté à l'observé.

L'écart de circularité est faible : 0,043 et 0,015. La corrélation ne vient donc pas de ce que l'indicateur figure dans le score — elle est réelle. Le cas le plus propre est EXT_CATNAT, seul indicateur pleinement observé et en confiance haute, avec un écart de circularité de 0,015.

Un seul indicateur reproduit presque tout le classement#

Le test de parcimonie donne un résultat dérangeant qui mérite d'être connu de qui lit le classement : un seul indicateur brut, non pondéré, reproduit le classement à ρ ≈ 0,73 (mesure d'août 2026, sur le classement d'avant les deux notes).

L'essentiel du signal tient donc dans un petit nombre de dimensions, dont la sécheresse du sol. L'appareil des 72 indicateurs et des pondérations ajoute de la nuance et de la traçabilité, mais il ne crée pas l'essentiel du résultat.

En résumé — comment se servir de ces chiffres#

• Lire les groupes, pas les rangs. Un écart de moins de 41 rangs ou de 9 points ne distingue pas deux départements.
• Chercher d'abord les trois départements robustes. Ce sont les seuls dont la position résiste au tirage.
• Regarder la confiance de l'indicateur avant de retenir une première place. Dix-sept indicateurs sur 72 ne peuvent pas fonder un classement de tête.
• Vérifier la maille. Un chiffre départemental pondéré par la population décrit un citadin ; pour un village, c'est la maille communale qui informe.
• Ne pas attendre du classement qu'il départage deux voisins. Il est fait pour écarter des régions et pour poser les bonnes questions sur celles qui restent.
• Une fois les régions écartées, changer de nature de chiffre. Ce qui instruit un choix n'est plus un rang mais une mesure relevée sur le territoire — eau, radon, aléas, distances —, lue une par une avec sa couverture et sa statistique. Elles ne se combinent en aucun score, et aucune ne remplace la vérification à l'adresse.