La source Inside Airbnb

Cette planche repose sur une exploitation inédite de la base Inside Airbnb à l’échelle du territoire français. Dans un contexte de forte opacité de l’accès aux données de locations de courte durée (LCD), qui persiste malgré les progrès accomplis sous la pression de la règlementation européenne, le projet Inside Airbnb est l’initiative non commerciale de collecte des données par web scraping la plus utilisée par les chercheurs et chercheuses. Ce projet associatif affiche librement via son site web les données pour une centaine de grandes villes dans le monde (en France, les trois communes-centres de Paris, Lyon et Bordeaux ainsi que la Communauté d’Agglomération du Pays Basque). Il s’est aussi ouvert depuis peu à la diffusion ou à la vente de jeux de données pour de plus vastes couvertures spatiales, avec des archives pluri-annuelles. Les annonces y sont renseignées par une trentaine de variables qui décrivent le bien mis en location et l’hôte hébergeur. Elles sont localisées à l’adresse (floutée par Airbnb à hauteur de plus ou moins 150 mètres), sur une période allant de 2018 à 2025 (trois collectes en avril 2018, janvier 2020, novembre 2021, puis collecte trimestrielle à partir de mai 2022).

En plus de sa richesse thématique, spatiale et temporelle, cette base se distingue par une importante transparence méthodologique. Elle présente néanmoins deux limites principales : d’une part, elle sous-estime le stock de locations de courte durée, du fait notamment du rythme trimestriel de collecte et d’une focalisation sur l’entreprise Airbnb. Cette dernière reste néanmoins l’acteur dominant du marché, représentant selon les estimations de 75 % à 90 % du marché, et de plus en plus de LCD sont mises en ligne simultanément sur plusieurs plateformes. D’autre part, certaines variables clés sont absentes de la base : c’est le cas notamment du nombre de jours de réservations, qui peut toutefois être estimé à partir du nombre de commentaires laissés à la suite des séjours (voir tableau 1).

À partir de ces données massives (10 millions de lignes pour 15 années étudiées), plusieurs traitements préalables ont été réalisés. Nous avons entre autres sélectionné les annonces dites « actives », qui ont fait l’objet d’au moins un jour de réservation au cours de l’année écoulée ou d’un jour de disponibilité dans l’année à venir, afin d’écarter de l’analyse les annonces dormantes, archivées sur la plateforme sans possibilité de réservation. De plus, seules les annonces renvoyant au parc résidentiel ont été retenues (suppression des chambres d’hôtels, gîtes, yourtes…).

Identifier des locations Airbnb de type « commercial »

Les meublés de tourisme (ou locations de courte durée, terme privilégié dans cette planche) sont des prestations d’hébergement réalisées dans des logements de différents types (villa, appartement, studio meublé…), loués à l’usage exclusif d’une clientèle de passage, qui y effectue un séjour d’une journée, d’une semaine ou d’un mois, et qui n’y élit pas domicile (voir article D. 324-1 du Code de tourisme). Parmi ces LCD, celles de type « commercial » peuvent être identifiées comme correspondant aux logements qui ne peuvent pas être occupés par des habitants à l’année, par opposition aux LCD occasionnelles proposées dans les résidences principales pour quelques jours ou quelques semaines. Cette catégorie « commerciale » peut renvoyer à deux situations principales : soit des logements appartenant à des propriétaires bailleurs (ménages ou entreprises, généralement multipropriétaires) qui les louent plusieurs mois de l’année à des occupants temporaires (au moins 2 à 4 mois selon les définitions choisies), soit des résidences secondaires occupées alternativement par leur propriétaire ou, en l’absence de ces derniers, par des occupants temporaires. Nous avons ici considéré que les LCD commerciales correspondaient aux logements entiers loués 4 mois ou plus dans l’année écoulée et/ou gérés par des hôtes possédant au moins 3 annonces ou plus sur la plateforme (Tableau 1).

Tableau 1. Part de logements entiers et d’annonces Airbnb de type commercial (en rose) parmi l’ensemble des locations actives, mai 2025

Comme indiqué plus haut, le nombre de nuitées réservées n’est pas issu directement d’Inside Airbnb, mais d’une estimation basée sur un modèle d’occupation des locations qui prend en compte le nombre de commentaires laissés par les visiteurs (disponible dans Inside Airbnb), la probabilité de laisser un commentaire sur la plateforme lors d’un séjour ainsi que la durée moyenne de ces séjours. Ce modèle couramment utilisé dans des contextes métropolitains a été ici calibré pour l’ensemble de la France à l’aide des données expérimentales d’Eurostat sur l’hébergement de courte durée, agrégées au niveau des principales plateformes numériques (Airbnb, Booking, Expedia et Tripadvisor) et diffusées à l’échelle des NUTS2 (pour la France, les anciennes régions).

La professionnalisation de l’activité vue à travers les annonces gérées par les conciergeries et agences immobilières

En mai 2025, les annonces correspondant à des logements entiers (868 917 locations, sans les chambres privées ou partagées) sont gérées par 562 694 comptes d’hôtes aux profils très hétérogènes (particuliers louant directement leur résidence principale ou secondaire, agences ou conciergeries gérant des locations pour le compte de propriétaires, sociétés d’investissement immobilier…). Dans plus de 8 cas sur 10, ces hôtes ne proposent qu’une seule location (figure 5). Mais les autres hôtes, associés à deux annonces ou plus, gèrent plus de la moitié de l’offre. Parmi ces derniers, ceux qui proposent plus de 100 locations détiennent 7,1 % de l’offre en 2025 (4,5 % en 2018). Cette forte concentration témoigne notamment de la structuration d’un marché de l’emploi autour de l’économie de plateforme, avec des intermédiaires prenant en charge une grande partie des tâches de location (remise des clés et nettoyage, création de l’annonce, tarification dynamique, ou encore plus récemment accompagnement administratif pour les autorisations de changement d’usage). Afin d’identifier les agences et conciergeries gérant de grands portefeuilles de LCD, nous nous sommes appuyés sur l’analyse croisée du nom et de l’identifiant Airbnb des hôtes et n’avons retenu que les noms d’entreprises directement identifiables (marques connues, mention du terme « agence » ou « conciergerie »), pour les comptes gérant plus de 100 LCD. Comme le nom est déclaré librement (avec parfois des prénoms pour des entreprises), sans plus d’information sur le statut des hôtes, il s’agit d’une estimation, à titre indicatif. Parmi les entreprises identifiées, 54 gèrent des portefeuilles de plus de 100 annonces et concentrent 17,5 % du total des LCD commerciales. La répartition de leurs annonces reflète des stratégies d’implantation variées (figure 6) : Maeva, marque du groupe Pierre et Vacances – Center parcs, gère un parc important de villégiatures dans les Alpes, héritage de l’implantation ancienne du groupe dans les stations de ski de haute montagne. Cocoonr, start-up implantée initialement à Rennes et dans plusieurs secteurs balnéaires proches, privilégie une extension vers les marchés métropolitains (Toulouse, Bordeaux, Paris…), tout en commençant à investir le marché de la montagne, sans doute en prévision des Jeux d’hiver de 2030.

Figure 5. Une concentration croissante des annonces Airbnb de logements entiers parmi les hôtes multiloueurs (avr. 2018- mai 2025)

Source : Inside Airbnb, 2025.

Lecture : En mai 2025, 16,6 % des hôtes de logements entiers détiennent chacun au moins deux annonces ou plus. Les annonces gérées par ces hôtes multiloueurs représentent 45,3 % du total de LCD en logements entiers (contre 38,8 % en janvier 2018).

Figure 6. Répartition des annonces Airbnb commerciales gérées par quelques grandes agences et conciergeries (mai 2025) : des stratégies d’implantation variées

Source : Inside Airbnb, 2025.

Les EPCI, maillage d’analyse privilégié à l’échelle nationale

L’analyse proposée s’appuie sur le maillage des 1254 EPCI (Établissements Publics de Coopération Intercommunale) de France hexagonale et des DROM, ainsi que sur les 4 îles mono-communales (îles d’Yeu, de Bréhat, de Sein et d’Ouessant). Le choix de cet échelon intercommunal est motivé par le rôle de plus en plus prégnant des intercommunalités dans la mise en œuvre de politiques locales du logement et de l’habitat. C’est aussi souvent à cet échelon que se mettent en place des systèmes de veille territoriale des marchés immobiliers. De plus, ce maillage relativement large semble bien adapté à l’appréhension nationale d’un phénomène caractérisé par de petits effectifs statistiques dans de nombreuses communes des espaces de faible densité. On limite ainsi le nombre de mailles comportant trop peu de locations pour se prêter à des mesures d’évolution (123 EPCI comptant moins de 10 locations Airbnb commerciales en mai 2022 sont ainsi écartés de l’analyse). Parfois, néanmoins, le choix de l’EPCI conduit à une perte d’information non négligeable, notamment dans plusieurs EPCI littorales de grande taille (à l’image de la Communauté d’Agglomération du Pays Basque), où les contrastes sont particulièrement marqués entre communes littorales sous forte tension immobilière et communes rétro-littorales moins affectées. Le croisement avec d’autres échelles d’analyse de résolution plus fine (communes ici) permet de compenser cette limite dans les quelques zooms proposés (figure 4).

Le zonage en espaces urbains et ruraux proposé au niveau communal permet d’analyser la diffusion spatiale du parc de locations meublées touristiques au croisement de critères de hiérarchie urbaine et de types d’espaces (pôles urbains ou couronnes périurbaines ou espaces hors attraction urbaine). Il est construit à partir du regroupement des catégories détaillées de la nomenclature des Aires d’Attraction des Villes (AAV) de l’INSEE. Les villes petites et moyennes et les zones rurales (hors attraction urbaine), qu’elles soient ou non situées dans des zones touristiques, rassemblent plus de la moitié des locations Airbnb commerciales (54 %) contre 41 % de l’ensemble des logements (tableau 2).

Tableau 2. Répartition des logements (2021), des annonces Airbnb, totales et commerciales (mai 2025), par type d’espace (%)

La pression des LCD commerciales sur le parc de logements a été évaluée au niveau des EPCI et des communes en faisant le rapport entre le nombre de LCD commerciales en mai 2025 et le total de logements en 2021 (RGP INSEE, 2024). La variable d’abordabilité des loyers est quant à elle construite à partir de deux sources : les indicateurs de loyers diffusés par l’ANIL (Agence Nationale pour l’Information sur le Logement) à partir du traitement de données d’annonces parues sur les plateformes Leboncoin et SeLoger en 2025. Pour estimer un loyer relatif au niveau de vie des habitants à l’échelle des EPCI, le niveau moyen des loyers a été rapporté aux revenus des habitants en 2021 (source : INSEE, niveau de vie calculé d’après le revenu annuel des ménages après impôts et prestations sociales).