Pourquoi les données immobilières sont souvent mal interprétées
Les données immobilières, en particulier celles issues des annonces, occupent une place centrale dans l’analyse du marché résidentiel de Casablanca. Leur accessibilité et leur volume donnent l’impression d’une représentation exhaustive du marché. Cette impression est trompeuse.
Les données visibles ne constituent pas une photographie neutre du marché, mais le résultat de mécanismes de publication, de sélection et de circulation de l’information.
Données d’annonces et marché réel : deux périmètres distincts
Les annonces immobilières décrivent un sous-ensemble du marché résidentiel : celui des logements mis en visibilité à un moment donné. Elles capturent principalement les segments caractérisés par une rotation plus élevée ou par une standardisation des typologies.
L’analyse du dataset utilisé pour Casablanca montre que certaines zones et certains types de logements sont structurellement plus visibles que d’autres, indépendamment de leur poids réel dans le parc résidentiel.
Biais de visibilité et effets de structure
Les plateformes d’annonces privilégient des formats comparables, des catégories standardisées et des biens répondant à des critères de recherche explicites. Ce filtrage produit un biais de visibilité qui influence directement l’interprétation des données.
Les logements occupés de manière durable, intégrés à des réseaux informels ou peu renouvelés apparaissent rarement, ce qui crée un décalage entre données observées et usages résidentiels effectifs.
Confusion entre volumes observés et dynamiques structurelles
Une erreur fréquente consiste à interpréter les volumes d’annonces comme des indicateurs directs de tension, d’attractivité ou de dynamisme résidentiel. Or, un volume élevé peut refléter une forte mobilité ou une standardisation de l’offre, sans traduire une transformation structurelle du marché.
À l’inverse, une faible visibilité dans les données ne signifie pas une absence d’activité résidentielle, mais peut indiquer une stabilité des usages.
Échelle d’analyse et effets d’agrégation
L’interprétation des données dépend fortement de l’échelle retenue. Agrégées à l’échelle de la ville, les données tendent à lisser les contrastes entre sous-marchés. À une échelle plus fine, elles peuvent au contraire amplifier des phénomènes locaux sans en restituer le contexte.
Le dataset montre que les distributions spatiales changent sensiblement selon le périmètre d’analyse, soulignant la nécessité de définir des frontières analytiques explicites.
Lire les données comme des indices, non comme des vérités
Dans une approche méthodologique rigoureuse, les données immobilières doivent être lues comme des indices partiels du fonctionnement résidentiel. Elles permettent d’identifier des patterns visibles, mais ne suffisent pas à expliquer les logiques profondes du marché.
À Casablanca, cette lecture critique des données constitue une condition essentielle pour éviter les généralisations excessives et les interprétations erronées.