Otelo est ouvert aux collectivités locales, aux services déconcentrés de l’Etat, aux organismes publics et parapublics (agences d’urbanisme, établissements publics fonciers, etc.), aux bureaux d’études, dans le cadre d’une mission pour le compte d’une collectivité nécessitant une estimation des besoins en logements. Pour ces derniers acteurs, l'ouverture se fera dans un second temps.

La procédure d'accès est gérée sur la plateforme "Démarches Simplifiées". La marche à suivre est détaillée sur la page Otelo : https://otelo.developpement-durable.gouv.fr/

L'ajout de nouveaux utilisateurs se fait également par un dépot de dossier sur "Démarches Simplifiées".

Non pas encore, mais vous pouvez demander à un collègue, via le rappel des paramètres, de visualiser les choix fait par l’autre utilisateur de façon synthétique et donc les reproduire. Cette option fait partie des développements que nous souhaiterions mettre en place.

Certains bassins d'habitat peuvent être à cheval sur plusieurs régions. Dans ce cas, les utilisateurs ont accès à l'entiereté du bassin en question afin d'éviter d'avoir à tronquer les résultats.

Un symbole est ajouté à côté des EPCI comprenant moins de 50 000 habitants. En effet, pour ces derniers, la projection proposée n’est pas directement issue d’Omphale ; elle est calculée à partir de la projection du bassin d’habitat, celle-ci étant ventilée au prorata du poids de l’EPCI dans le bassin d’habitat, en termes de nombre de ménages en 2013. Cette répartition correspond à l’hypothèse d’un taux de croissance du nombre de ménages homogène dans l’ensemble des EPCI composant le bassin d’habitat.

Oui, vous pouvez visualiser et télécharger les données sources à l'échelle bassin d'habitat ou EPCI, à partir de la rubrique située dans le menu supérieur de l'outil, sur la gauche.

La première composante du besoin total en logements correspond aux ménages qui vivent déjà sur le territoire mais sont non-logés ou mal-logés. Dans Otelo, on appelle cette composante le besoin en stock.

Le besoin en flux correspond aux besoins induits par la croissance du nombre de ménages, l'évolution du nombre de résidences secondaires et de logements vacants, et au rythme de renouvellement du parc (destructions/restructuration).

Les projections de nombre de ménages proposées par Otelo sont établies à partir du modèle Omphale, produit par l’Insee. Il permet d’obtenir des projections de population sur la période 2013-2050 à partir de scénarios qui reposent sur différentes hypothèses de natalité, de mortalité et de migration. Ces projections de population sont ensuite transformées en projections de nombre de ménages à l’aide d’une méthode conçue en partenariat par la DHUP, l’Insee et le SDES selon plusieurs scénarios de décohabitation.

Les projections proposées par Otelo sont établies à partir du modèle Omphale, produit par l’Insee (Plus de détails ici). Il permet d’obtenir des projections de population sur la période 2013-2050 établies selon des scénarios qui reposent sur différentes hypothèses de natalité, de mortalité et de migration. Trois scénarios ont été retenus pour Otelo : central, population haute et population basse.

Ces projections de population sont ensuite transformées en projections de nombre de ménages à l’aide d’une méthode conçue en partenariat par la DHUP, l’Insee et le SDES, selon plusieurs scénarios de décohabitation. Elles reposent sur la prolongation des tendances de décohabitation observées sur la période 1990-2013, qui permettent d’obtenir une clé de répartition de la population par type de ménages à l’horizon 2050. Les scénarios proposés portent sur le rythme de convergence des modes de cohabitation vers la cible établie pour 2050 au cours de la période 2013-2030.

Quatre scénarios sont proposés dans Otelo :

• Tendanciel : maintien du rythme observé par le passé ;
• Accélération : convergence vers la cible plus rapide que par le passé ;
• Décélération : convergence moins rapide que par le passé ;
• Maintien : maintien de la répartition de la population projetée par type de ménages au cours de la période 2013-2030.

Les scénarios proposés correspondent à des associations entre scénario démographique et scénario de décohabitation. Ainsi, le scénario Population : central / Ménages : tendanciel correspond au scénario de projection de population central d’Omphale, associé au scénario de décohabitation dit tendanciel. C’est le scénario proposé par défaut dans Otelo.

L'échelle optimale d'évaluation du besoin en logement, c'est l'aire de marché du logement, c'est-à-dire un territoire fonctionnel sur lequel on optimise la rencontre entre l'offre et la demande. Si Otelo permet d'évaluer les besoins en logement à une échelle plus fine, celle de l'EPCI, il faut toutefois veiller à mener la réflexion à une échelle plus large pour éviter que la réflexion sur un EPCI ne prenne pas en compte les besoins émanant d'un EPCI voisins et inversement.

S’il existe de nombreux zonages administratifs (SCoT) ou d’études (zones d’emploi, aires urbaines, bassins de vie de l’Insee) qui cherchent tous à appréhender la même notion de « bassin », aucun ne s’est révélé adapté à tous les usages d’Otelo. Il est donc apparu nécessaire de constituer une maille de travail propre à l’outil. Pour concilier cohérence méthodologique et opérationnalité de l’outil, le choix a été fait de travailler à partir de regroupements d’EPCI afin de faciliter la déclinaison du besoin global estimé pour le bassin vers l’échelle où sont mises en œuvre les politiques locales de l’habitat. C'est ainsi que les bassins d’habitat sont un maillage du territoire conçu spécifiquement pour Otelo par regroupements d’EPCI. La France Métropolitaine compte un peu moins de 300 « bassins d’habitat » dont la population moyenne est d’environ 220.000 habitants.

Les bassins d'habitat sont des regroupements d'EPCI. Ces regroupements ont été mené avec l'aide des services déconcentrés de l' Etat (DREAL, DDT) dans le but de fournir un maillage du territoire répondant à deux principaux objectifs :

• Être une zone cohérente d'approximation des marchés de l'habitat. En d'autres termes les bassins d'habitat doivent représenter les zones au sein desquelles les ménages font leur choix résidentiel.
• Compter au minimum 50 000 habitants afin de pouvoir disposer des projections de population de l'Insee.

Il s'agit de la géographie administrative au 1er janvier 2019.

Otelo vous permet d’estimer un volume de mal-logement qui alimente le besoin en stock. Sa prise en compte dans le besoin en logement final se fait à travers un horizon de résorption qui correspond au nombre d’années que l’on estime nécessaire pour répondre au mal-logement à un rythme annuel constant. Par défaut, il est de 20 ans. Dans ce cas, pour un mal-logement estimé à 1000, le besoin annuel en stock sera de 1000/20=50 logements par an.

Cet horizon de résorption est à définir au début du paramétrage du besoin en stock, à l’étape de paramétrage du bassin d’habitat.

Pour chaque évaluation, il est nécessaire de définir à quel horizon on souhaite projeter les besoins en logement. Le volume du besoin en logement qui sera issu d’Otelo sera en effet associé à cet horizon, par défaut fixé à 6 ans mais paramétrable entre 1 et 18 ans.

Le début de la période de projection dans Otelo est 2017. Pour travailler sur une évaluation à 2025, il est donc nécessaire de choisir une période de projection de 8 ans. Cet horizon est à définir sur la page de résultat d’Otelo, en haut à gauche. Lorsqu’il est modifié, les résultats s’actualisent immédiatement.

Ces deux horizons peuvent interagir de différentes manières :

• Si on choisit un horizon de résorption égal à l’horizon de projection, alors le besoin annuel en nouveaux logements sera constant sur la période et le besoin actuel lié au mal-logement sera complètement résorbé à l’issue de la période de projection.
• Si on choisit un horizon de résorption plus élevé que l’horizon de projection, alors le besoin annuel en nouveaux logements sera constant mais le besoin actuel ne sera que partiellement résorbé à l’issue de la période de projection.
• Si on choisit un horizon de résorption plus faible que l’horizon de projection, alors que le besoin annuel en nouveaux logements prendra une valeur différente avant et après l’horizon de résorption. Il sera moindre une fois l’horizon de résorption atteint car il ne s’agira plus que de répondre au besoin en flux. Toutefois, pour simplifier l’interprétation des résultats dans Otelo, lorsque l’horizon de résorption est fixé à une valeur inférieure à l’horizon de projection, cette distinction entre deux niveaux de besoins avant et après l’horizon de résorption est gommé et le besoin à l’horizon de projection est lissé sur cette période. Concrètement, on ramène alors l’horizon de résorption à l’horizon de projection, de manière à pouvoir communiquer sur un volume de besoin annuel.

Le taux de vacance à définir correspond au taux de vacance cible, à l'horizon de projection. Si on fait l'hypothèse que le taux de vacance va augmenter à l'avenir, alors ces logements ne pourront pas être utilisés comme résidence principale ou résidence secondaire. Il conviendra donc de construire davantage pour répondre aux demandes des ménages. A l'inverse, si je fais l'hypothèse que le taux de vacance va se réduire, alors cela représente un volume accru de logements du parc utilisés et la construction de logements nécessaire pour répondre à la demande sera plus limitée.

Cet encadré alerte l’utilisateur sur un écart entre le choix fait en matière de projection démographique à l’échelle bassin d’habitat et le paramétrage retenu à l’échelle EPCI.

En effet, Otelo indique dans l’encadré rouge de cette page l’écart éventuel entre le nombre de ménages à l’horizon de projection selon le paramétrage bassin d’habitat et le nombre de ménages à l’horizon de projection selon le paramétrage à l’EPCI.

Il est recommandé de limiter au maximum cet écart pour conserver une cohérence entre la vision à l’échelle du bassin d’habitat et le passage à l’échelle EPCI.

Exemple : à partir d’un scénario de projection démographique choisi à l’échelle du bassin et décliné automatiquement dans Otelo, l’utilisateur a choisi une croissance démographique plus soutenue pour la CC du Territoire Nord Picardie (120 ménages/an contre 107 dans le paramétrage défini au niveau du bassin d’habitat, cf. écran ci-dessus). Pour garder une cohérence entre ce paramétrage spécifique à l’EPCI et les choix réalisés à l’étape du paramétrage bassin d’habitat, il serait nécessaire de revoir à la baisse la croissance démographique de tout ou partie des autres EPCI du bassin. En l’absence d’une telle correction, Otelo attire l’attention de l’évaluateur sur un écart de 76 ménages entre le paramétrage retenu à l’EPCI et le paramétrage à l’échelle du bassin sur la période de 6 ans.

Cet écart est différent car il représente l’écart entre le besoin obtenu suite aux paramétrages spécifiques appliqués à l’échelle EPCI (projections démographiques, taux de vacance et de résidences secondaires cibles, taux annuel de restructuration et de disparition) et le besoin qui aurait été obtenu en conservant pour tous les EPCI le paramétrage appliqué à l’échelle du bassin d’habitat. Cet écart est donné à titre indicatif, pour visualiser comment le paramétrage à l’échelle EPCI a impacté globalement le besoin en logement à l’échelle du bassin. A l’échelle du bassin d’habitat, il est touetefois recommandé aux utilisateurs de limiter au maximum cet écart, de manière à rendre leur paramétrage à l’EPCI cohérent avec celui qu’ils ont défini à l’échelle du bassin d’habitat.

Les restructurations correspondent aux créations de nouveaux logements au sein du parc existant, à travers la division de logement ou de changements d’usages (par exemple la transformation de locaux d’activité en logements). Le taux de restructuration correspond au volume de logements créés par ces phénomènes de restructuration, rapporté à l’ensemble du parc. Par défaut, Otelo vous propose de reconduire le taux annuel mesuré entre 2011 et 2017. Plus ce taux est élevé, moins le besoin en nouveaux logements sera important. A l’inverse, des logements peuvent disparaître à travers des fusions ou des changements d’usage, ils sont pris en compte dans le paramétrage suivant relatif au taux de disparition.

Le taux annuel de disparition correspond à la proportion du parc de logements qui a disparu durant une année. Cela peut correspondre à des logements démolis ou à des logements disparus du fait de fusions ou de changements d’usage (par exemple la transformation d’un logement en local d’activité). Par défaut, Otelo vous propose de reconduire le taux annuel mesuré entre 2011 et 2017. Plus ce taux est élevé, plus le besoin en nouveaux logements sera important.

Certaines situations de mal-logement n’impliquent pas nécessairement un besoin en nouveaux logements, dans la mesure où une partie des logements concernés peut être réallouée à d’autres ménages. C'est le cas pour la sur-occupation (un logement aujourd'hui sur-occupé peut être occupé demain par un ménage de plus petite taille) et l'inadéquation financière (un logement dont le loyer est jugé trop élevé au regard des ressources du ménage peut être demain occupé par un ménages aux ressources supérieures). L'utilisateur doit définir, pour ces deux composantes du besoin en stock, cette part de logements réalloués. Plus elle sera élevée, plus le besoin en logement cette composante sera faible. Par défaut, elle est de 50%.

L'outil prévoit une correction de ces doublons en estimant le nombre de ménages en situation de cumul. Toutefois, la seule base de données permettant de le faire actuellement est l’Enquête Nationale Logement (ENL), dont l’échantillonnage ne permet qu’une analyse nationale, voire régionale en Île-de-France. Otelo applique donc dans tous les territoires de province une même proportion de doublons sur tous les territoires. De même, l’ensemble de l’Île-de-France est traitée de ce point de vue de manière homogène.

En effet, sur un même bassin d'habitat, les deux parcours donnent des résultats différents, et ce même si on applique le même paramétrage au bassin d'habitat dans le parcours bassin d'habitat et aux EPCI de ce bassin dans le parcours EPCI. L'écart porte sur le besoin en flux (le besoin en stock est quant à lui identique). Plus précisément, l'écart porte sur le nombre de logements nécessaires à l'horizon de projection choisi. En effet, en règle générale, à paramétrage identique, le nombre de logements nécessaires à l'horizon de projection i calculé à l'échelle du bassin n'est pas égal à la somme du nombre de logements nécessaires à l'horizon de projection i calculé à l'échelle de chaque EPCI. L'exemple fictif suivant permet d'illustrer les raisons de l'écart. On considère un bassin d'habitat composé de deux EPCI dont les caractéristiques sont les suivantes en début de période.

	Résidences principales en 2017	Logements vacants en 2017	Residences secondaires en 2017	Taux de vacance 2017	Taux de résidences secondaires 2017
EPCI 1	280	8	15	2,9 %	5,4 %
EPCI 2	1500	150	360	10,0 %	24,0 %
Bassin	1780	158	375	8,9 %	21,1 %

On fait l'hypothèse d'un maintien des taux de vacance et de résidences secondaires de 2017 à l'horizon de projection. On fait également des hypothèses en matière d'évolution du nombre de ménages rapportées dans le tableau ci-dessous.

	Résidences principales 2023	Taux de vacance 2023	Taux de résidences secondaires 2023	Logements vacants 2023	Résidences secondaires 2023
EPCI 1	300	2,9 %	5,4 %	9	18
EPCI 2	1400	10,0 %	24,0 %	212	509

Ces hypothèses à l'échelle EPCI conduisent à l'échelle du bassin d'habitat à nombre de logements vacants en 2023 de 149 et à un nombre de résidences secondaires de 352. Or, l'application d'un hypothèse de stabilité des taux de vacance et de résidences secondaires entre 2017 et 2023 à l'échelle du bassin conduit aux résultats suivants :

	Résidences principales 2023	Taux de vacance 2023	Taux de résidences secondaires 2023	Logements vacants 2023	Résidences secondaires 2023
Bassin	1700	8,9 %	21,1 %	151	358

On constate un écart : l'hypothèse de stabilité des taux à l'échelle EPCI et bassin d'habitat ne conduit pas à des volumes équivalents de logements vacants et de résidences secondaires. Cela conduit à un écart sur le nombre de logements nécessaires à l'horizon 2023, visibles sur le tableau ci-dessous.

	Logements necessaires 2023
EPCI 1	327
EPCI 2	2121
Bassin (en faisant la somme des résultats obtenus pour chaque EPCI)	2448
Bassin (en appliquant le calcul à l'échelle du bassin d'habitat)	2427