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Construire des indicateurs d’attractivité territoriale à partir de Sirene : guide expert pour une mesure agile

L’attractivité territoriale est devenue un enjeu stratégique pour les collectivités locales et les acteurs économiques en quête de performance et de croissance durable. Comprendre pourquoi et comment un territoire attire entreprises, talents et investissements nécessite un référentiel solide, fondé sur des données fiables et actualisées. Le répertoire Sirene, qui recense en quasi-temps réel l’ensemble des établissements et entreprises françaises, offre une source inégalée de granularité et de fraîcheur pour construire des indicateurs robustes. Cet article propose une démarche méthodique, depuis la définition conceptuelle de l’attractivité jusqu’à la création d’un indice composite opérationnel, en s’appuyant exclusivement sur Sirene.

Au fil de ce guide, nous exposerons les dimensions classiques et émergentes de l’attractivité territoriale, en nous appuyant sur les travaux de Stimson et al. (2006), l’approche de Richard Florida et les courants néo-Schumpéteriens qui mettent l’innovation au cœur de la croissance. Nous identifierons les variables Sirene les plus pertinentes – tant structurelles que dynamiques ou sectorielles – puis détaillerons les techniques d’extraction, de nettoyage et de structuration des données. Enfin, nous aborderons la normalisation, la pondération, la validation et un cas pratique complet pour la région Nouvelle-Aquitaine.

Notre objectif n’est pas de proposer une simple liste d’indicateurs, mais de guider le lecteur pas à pas dans la construction d’un outil agile, capable d’évoluer avec les besoins et de s’intégrer à des tableaux de bord décisionnels. Chaque étape est illustrée par des exemples concrets, des chiffres et des recommandations techniques pour assurer une mise en œuvre rapide et fiable. À l’issue de cette lecture, vous disposerez d’une méthodologie éprouvée pour piloter l’attractivité de votre territoire avec une précision inédite.

Définir l’attractivité territoriale et poser le cadre conceptuel

Origines et acceptions de l’attractivité territoriale

L’attractivité territoriale puise ses racines dans plusieurs courants de pensée économique et géographique. Dès la fin du XXe siècle, Stimson et al. (2006) définissent l’attractivité comme « la capacité d’un espace à attirer et retenir des ressources productives ». À cette définition théorique s’ajoute la notion de « creative class » promue par Richard Florida, qui insiste sur l’importance des facteurs culturels et créatifs dans le développement urbain. Les néo-Schumpéteriens, quant à eux, soulignent le rôle des dynamiques entrepreneuriales et de l’innovation dans la constitution de clusters de haut niveau. Cette hybridation des approches permet de considérer l’attractivité non seulement sous l’angle économique, mais aussi social et environnemental.

Au plan économique, on mesure traditionnellement les créations d’emplois, le nombre d’entreprises et le solde migratoire d’entreprises. Sur le plan social, la démographie, le revenu médian des ménages et les indicateurs de qualité de vie – parcs, équipements culturels, services de santé – entrent en jeu. Enfin, la dimension environnementale évalue la qualité de l’air, la densité d’espaces verts et l’impact carbone des activités. Chacune de ces dimensions est couplée à des indicateurs spécifiques. Par exemple, comparer la création d’emplois annuels à un indice de satisfaction résidentielle peut révéler des décalages instructifs quant aux fragilités ou à la maturité d’un marché local.

Limites des approches et indices existants

Les indicateurs publics tels que ceux publiés par l’INSEE (solde migratoire, revenus fiscaux, taux de chômage) constituent une base solide mais présentent des limites importantes. Leur principal défaut est de manquer de granulosité horaire et spatiale : les mises à jour sont souvent annuelles alors que les dynamiques entrepreneuriales évoluent en continu. De plus, les statistiques fiscales locales peuvent masquer des mutations rapides, notamment dans des zones où l’économie informelle ou artisanale joue un rôle clé. Enfin, ces approches délaissent fréquemment la dimension sectorielle et l’hétérogénéité des entreprises, qu’il s’agisse de leur taille ou de leur spécialisation.

Or, pour piloter finement l’attractivité, il est crucial de capter les flux d’entreprises en quasi-temps réel, de distinguer les créations des cessations et d’analyser la répartition sectorielle. C’est précisément le rôle que peut jouer Sirene, dont la mise à jour mensuelle voire hebdomadaire rend possible une réactivité inédite. En se fondant sur ces données, on peut élaborer un indice agile, complémentaire aux statistiques traditionnelles, qui reflète plus fidèlement les dynamiques à l’œuvre sur un territoire.

Sélection des variables Sirene pertinentes pour mesurer l’attractivité

Variables structurelles

Les variables structurelles constituent l’ossature de votre analyse. Il s’agit d’abord de mesurer la densité d’activités : en divisant le nombre total d’établissements ou d’entreprises par la surface du territoire (en km²), on obtient un indicateur de concentration économique. Par exemple, la métropole de Lyon comptait fin 2023 plus de 250 établissements par km², contre moins de 30 dans certains cantons ruraux de Nouvelle-Aquitaine. Cette densité donne une première idée de la vitalité du tissu local.

Ensuite, la répartition des tailles d’entreprise (micro‐entreprises, TPE, PME, ETI, grandes entreprises) permet d’anticiper la capacité d’innovation et de résilience du territoire. Un écosystème dominé par les TPE peut être flexible mais plus vulnérable aux chocs exogènes. Enfin, la répartition sectorielle, construite à partir des codes NAF de premier niveau, met en évidence les spécialisations dominantes : industrie, services, construction, agriculture, etc. L’analyse croisée de ces trois variables donne un diagnostic structurel solide, préalable à toute mesure d’attractivité plus fine.

Variables dynamiques

Pour saisir les évolutions récentes, les variables dynamiques sont indispensables. Le taux de création nette, calculé comme la différence entre le nombre de créations et de cessations d’établissements sur les 12 derniers mois glissants, rapportée à la population, révèle l’attractivité entrepreneuriale du territoire. En 2022, l’aire urbaine de Toulouse affichait un taux de création nette de +1,8 %, tandis que certaines zones périurbaines peinaient à atteindre +0,3 %.

L’évolution du nombre d’employés déclarés dans Sirene constitue un second indicateur clé. Elle reflète l’expansion ou la contraction de la masse salariale locale. Par exemple, entre 2019 et 2023, la région Bretagne a connu une hausse de +4,5 % du nombre d’emplois déclarés, signe d’une attractivité renforcée pour les entreprises bretonnes. Enfin, la part des établissements « innovants » – définis ici par les codes NAF renvoyant aux activités de R&D ou aux startups – permet de mesurer la vitalité du tissu innovant. Sur Paris intra-muros, ces établissements représentaient près de 8 % de l’ensemble fin 2023, contre moins de 2 % dans la moyenne nationale.

Variables de spécialisation et de diversification

Deux indicateurs issus de la théorie de la localisation et de la diversification économique enrichissent encore l’analyse. L’indice de localisation spatiale (Location Quotient – LQ) compare la part d’un secteur dans le territoire à sa part dans la référence nationale. Un LQ supérieur à 1 indique une spécialisation, inférieur à 1 un déficit relatif. Par exemple, la filière agroalimentaire en Pays de la Loire bénéficie d’un LQ de 1,35, signe d’une surreprésentation forte.

Pour mesurer la diversification, l’indice de Herfindahl – somme des carrés des parts de marché de chaque secteur – s’avère pertinent. Un territoire très concentré sur un ou deux secteurs affichera un index élevé, tandis qu’une économie diversifiée aura un score faible. Cette mesure révèle les risques liés à une dépendance sectorielle excessive. Enfin, l’appariement de Sirene avec des données complémentaires, telles que les labels French Tech, les statuts JEI ou les budgets R&D issus d’autres bases publiques, permet de renforcer la détection des secteurs d’excellence.

Extraire et préparer les données Sirene

Accès aux données via l’API ou fichiers téléchargeables

L’accès aux données Sirene peut se faire via l’API REST ou par téléchargement de jeux de données complets. Pour l’API, on commence généralement par s’authentifier avec une clé fournie par l’INSEE, puis on effectue des requêtes filtrées par code postal, code NAF ou statut « actif ». Il est impératif de gérer la pagination : l’API limite souvent le nombre de résultats par appel à 1000 enregistrements. Un bon ratio consiste à combiner plusieurs critères dans une même requête pour éviter des allers-retours multiples et optimiser le temps de récupération.

En cas de volumes très importants, il peut être préférable de télécharger mensuellement les fichiers CSV ou JSON publiés sur data.gouv.fr. Ceux-ci regroupent la base complète de tous les établissements et entreprises, actualisée chaque mois. Le traitement en local via des scripts Python ou R permet de gérer efficacement des dizaines de millions de lignes, tout en conservant un historique complet des évolutions.

Nettoyage et enrichissement des données

Une fois les données brutes récupérées, plusieurs opérations de nettoyage s’imposent. La standardisation des adresses garantit la cohérence des localisations et facilite le geocoding, notamment via l’API Géoportail. Harmoniser les codes NAF implique de les aligner sur la même version (référentiel v2008 ou v2020), puis d’agréger les sous‐niveaux pour garantir la comparabilité. Les doublons, détectés généralement par la répétition des numéros SIREN ou SIRET, sont ensuite traités : soit fusionnés, soit écartés en fonction du contexte.

L’enrichissement peut inclure des attributs externes : données de population (INSEE), labels d’innovation (BPI, French Tech), densité de bureaux ou de zones d’activités économique (CA Région). Cette phase permet de construire des tables analytiques prêtes à l’emploi, avec des variables nettoyées et des géométries fiables pour la cartographie.

Structuration en bases analytiques

Pour piloter l’analyse, on crée un modèle de données composé de trois tables principales : « Établissements », « Entreprises » et « Mouvements ». La table des établissements contient les informations statiques (adresse, NAF, taille), la table des entreprises regroupe les SIREN et les attributs globaux (effectif total, secteur principal), et la table des mouvements historise les créations et cessations avec un horodatage précis.

Les jointures temporelles entre ces tables permettent de suivre les flux sur des périodes définies, de reconstituer des séries chronologiques et de calculer les variables dynamiques. Les exports vers des formats analytiques (CSV, Parquet) facilitent l’intégration dans des outils comme QGIS pour la cartographie ou Tableau pour le reporting interactif.

Construire des indicateurs élémentaires

Indicateur de création nette d’établissements

La création nette est formalisée par la formule : (Nombre de créations sur 12 mois – Nombre de cessations sur 12 mois) / population du territoire. Par exemple, sur la période 2019–2022, l’aire urbaine de Nantes a enregistré 13 500 créations et 9 800 cessations, pour une population de 970 000 habitants, soit un taux de création nette de (13 500 – 9 800)/970 000 ≈ 0,0037, soit +0,37 % annuel. Le même calcul appliqué à Bordeaux (population 800 000) donne +0,56 %, révélant une attractivité entrepreneuriale plus marquée.

Visuellement, on représente ces données par des courbes temporelles, superposant plusieurs territoires pour en faciliter la comparaison. La visualisation met en exergue les périodes de retournement (par exemple, ralentissement en 2020 lié à la crise sanitaire) et les phases de rebond rapide.

Densité et répartition spatiale

Calculer la densité brute d’établissements (établissements totaux / km²) offre un premier aperçu de l’aridité ou de la saturation du tissu économique. Dans un deuxième temps, on réalise une cartographie par grille (par exemple 1 km × 1 km) ou par IRIS (unités géographiques de l’INSEE) pour identifier les « points chauds » et les zones de friches économiques. Un heatmap révèle où les investissements sont concentrés et où des efforts de développement de zones d’activités pourraient être prioritaires.

Dans la région Grand Est, une carte par grille a permis de détecter des zones périurbaines à forte densité d’artisanat, jusque-là mal prises en compte dans les schémas de développement économique, et d’affiner la stratégie de déploiement des pépinières d’entreprises.

Spécialisation sectorielle

L’indice de Location Quotient (LQ) se calcule pour chaque secteur prioritaire : LQ = (emploi secteur X dans le territoire / emploi total dans le territoire) / (emploi secteur X dans la référence nationale / emploi total national). Un LQ de 1,2 pour l’industrie chimique en Normandie indique une concentration sectorielle de +20 % par rapport à la moyenne nationale. On peut représenter ces valeurs dans des heatmaps sectorielles ou des tableaux croisés dynamiques pour dégager les filières clés et les potentiels de développement.

L’interprétation distingue les secteurs « clés », à forte valeur ajoutée ou à effet d’entraînement, des secteurs « matériels », plus traditionnels ou cycliques. Cette analyse oriente les choix d’implantation, d’incitations fiscales ou d’investissements dans les infrastructures.

Indicateur d’innovation et jeunes entreprises

On définit les établissements innovants comme ceux ayant une activité R&D (codes NAF partie R), ou bénéficiant du statut JEI (jeune entreprise innovante), et créés il y a moins de trois ans. Le ratio startups / total entreprises mesure la jeunesse et la capacité d’invention du tissu local. À Lyon, ce ratio atteignait 6,2 % fin 2023, tandis qu’il plafonnait à 2,8 % dans la moyenne des métropoles régionales.

En suivant l’évolution YOY, on détecte les tendances de croissance de l’innovation territoriale. Un focus sur deux métropoles « French Tech » – Toulouse et Bordeaux – montre une progression annuelle moyenne de +12 % du nombre de startups sirenées, soutenue par des politiques d’incitation ciblées et un financement public-privé.

Normaliser et agréger – vers un indice composite d’attractivité

Techniques de normalisation

Pour rendre comparables des variables aux unités et aux plages très différentes, on utilise la standardisation (z-score) ou la normalisation Min–Max (scoring 0–100). La standardisation centre et réduit chaque variable, tandis que le min–max borne les valeurs entre 0 et 1 (ou 0 à 100). Il est essentiel de traiter les valeurs extrêmes et les outliers – par exemple, remplacer les scores au-delà du 95e percentile par la valeur du 95e percentile afin d’éviter une distorsion de l’indice final. Un exemple de table de normalisation présente chaque variable initiale, sa moyenne, son écart-type, ses min/max, puis la valeur standardisée.

Choix et méthodes de pondération

La pondération des indicateurs peut se faire par expertise métier, à l’issue d’ateliers avec les collectivités et les parties prenantes, ou par méthodes statistiques telles que l’analyse en composantes principales (ACP). L’ACP permet de dégager les axes factoriels expliquant la variance totale, puis d’attribuer des poids à chaque variable en fonction de leur contribution. Avant pondération, il est recommandé de dresser une matrice de corrélation pour identifier et écarter les variables redondantes, assurant ainsi que l’indice composite ne double pas l’effet d’une même dimension.

Agrégation en indice synthétique

Une fois normalisées et pondérées, les variables sont agrégées selon une formule telle que la somme pondérée ou la moyenne géométrique. Par exemple, I = ∑i wi × vi, où wi est le poids attribué à la variable vi. Un calcul réalisé sous Excel ou via un script R permet de tester différentes méthodes d’agrégation et d’observer leur impact sur la distribution des scores. Le résultat se traduit par un score final, gradué : élevé (> 75/100) pour un territoire très attractif, moyen (50–75) ou faible (< 50).

Validation, comparaison et calibrage

Validation statistique

Pour valider l’indice composite, on calcule sa corrélation avec des indicateurs externes de référence : PIB par habitant, solde migratoire, revenus fiscaux locaux. Un coefficient de corrélation de +0,78 entre l’indice et le PIB/hab indique une bonne cohérence macroéconomique. On réalise également des tests de robustesse en variant les pondérations : si une modification de ±10 % du poids d’une variable modifie significativement le classement des territoires, cela signale une sensibilité excessive à cette dimension.

Calibrage temporel

Le calibrage temporel repose sur des backtests sur cinq ans : on remonte la base Sirene, on recalcule l’indice pour chaque année et on observe la stabilité des scores. À partir de ces analyses, on peut ajuster périodiquement les pondérations ou les variables retenues pour tenir compte des évolutions structurelles (ex. émergence de nouvelles filières). Une actualisation semestrielle ou annuelle assure que l’indice reste pertinent face aux mutations économiques et démographiques.

Comparaison avec indices existants

Le benchmark implique de confronter l’indice Sirene à ceux de l’INSEE (Géographie économique) ou à l’Index « attractivité des régions ». Une analyse SWOT met en lumière les forces (granulosité, réactivité), les faiblesses (biais Sirene, non-prise en compte de l’économie informelle), les opportunités (couplage avec d’autres sources) et les menaces (changements réglementaires, érosion de la qualité des déclarations). Ce diagnostic permet de positionner l’indice dans l’écosystème des outils de décision.

Cas pratique détaillé : nouvelle-aquitaine

Extraction et préparation des données régionales

Pour la Nouvelle-Aquitaine, on interroge l’API Sirene avec les codes postaux 16, 33, 40, 47, 64, 79, 86, 87. Le téléchargement mensuel complet fournit environ 600 000 établissements à traiter. Après standardisation des adresses et géocodage via Géoportail, on harmonise les NAF, élimine les doublons et crée les tables « Établissements », « Entreprises » et « Mouvements ». L’enrichissement par population municipale et données de labels innovants (French Tech Bordeaux, Biarritz) affûte l’analyse.

Calcul des indicateurs bruts et normés

Sur ces données, on calcule la densité d’établissements par km² pour chaque département : de 80/km² en Charente à 180/km² en Gironde. Le taux de création nette sur 12 mois glissants varie de +0,22 % en Dordogne à +0,68 % en Landes. Les LQ pour la filière tech révèlent une forte spécialisation en Gironde (LQ = 1,4), tandis que l’agroalimentaire domine en Lot-et-Garonne (LQ = 1,3). Après normalisation, ces variables sont prêtes pour l’agrégation.

Construction de l’indice composite

Avec les acteurs locaux (CCI, conseil régional), on co-élabore une matrice de pondération accordant 30 % au dynamisme entrepreneurial, 25 % à la densité, 20 % à l’innovation, 15 % à la diversification et 10 % aux effets de spécialisation. L’indice final s’étale de 32 (Charente) à 78 (Gironde). La représentation cartographique interactive sous QGIS, exportée vers Tableau Public, permet aux décideurs de visualiser en un coup d’œil les forces et les faiblesses territoriales : points d’alerte dans les zones rurales, corridors de croissance le long de la côte.

Analyse et recommandations

L’analyse met en exergue la vitalité des TPE innovantes autour de Bordeaux et Biarritz, où le ratio startups/total dépasse 7 %. À l’inverse, certaines zones rurales, notamment en Dordogne et en Creuse, souffrent d’une désertification industrielle et d’un taux de création nette inférieur à 0,25 %. Pour ces territoires, il est recommandé de développer des espaces de coworking pour stimuler l’entrepreneuriat local, de renforcer les liaisons ferroviaires pour fluidifier la mobilité et d’instituer un fonds d’amorçage dédié aux projets agro-écologiques.

Intégration opérationnelle et suivi continu

Tableaux de bord dynamiques

Les indicateurs doivent être intégrés dans des plateformes de BI telles que Power BI, Tableau ou Qlik Sense pour garantir leur pérennité. Des alertes automatiques peuvent être paramétrées : par exemple, signaler tout territoire dont le taux de création nette chute sous –10 % YOY. Les rapports dynamiques, mis à jour mensuellement, facilitent le suivi en temps réel par les services économiques et adaptent les politiques publiques aux situations émergentes.

Diffusion et partage

Pour maximiser l’impact, la publication des résultats en Open Data sur un portail collaboratif encourage la participation des citoyens et des acteurs privés. La mise à disposition d’une API interne permet aux services de la collectivité de récupérer quotidiennement les scores et de les intégrer dans leurs propres outils. Ce partage fluide contribue à créer un écosystème décisionnel plus réactif et transparent.

Mise en place d’un cycle de vie

Un comité de pilotage, réunissant élus, Insee local, CCI et experts techniques, se réunit trimestriellement pour réviser les pondérations, ajuster les variables et valider les évolutions méthodologiques. Un calendrier semestriel de révision assure la cohérence de l’indice avec les réalités économiques. Cette gouvernance mixte public-privé garantit l’adhésion et l’appropriation de l’outil par l’ensemble des parties prenantes.

Perspectives pour enrichir et pérenniser l’indice d’attractivité

Malgré sa robustesse, l’indice fondé sur Sirene présente des limites : retards d’enregistrement, auto-déclarations incomplètes et absence des micro-créations non immatriculées (auto-entrepreneurs). Pour pallier ces biais, il convient de coupler Sirene avec des données fiscales locales, des études de mobilité (flux TER, covoiturage) et des enquêtes de satisfaction résidentielles. L’intégration de données qualitatives, via des baromètres ou enquêtes périodiques, enrichira la compréhension des facteurs d’attachement au territoire.

L’avenir de cet indice passe aussi par l’usage de l’intelligence artificielle et du machine learning pour prédire les tendances d’attractivité, identifier les signaux faibles et adapter en temps réel les politiques de développement. Enfin, l’ouverture de partenariats publics-privés, notamment avec des plateformes de geodata et des opérateurs d’infrastructure, permettra d’élargir la palette de variables (mobilité, qualité des réseaux, transition énergétique) et d’évoluer vers un véritable « score 360° », intégrant dimensions socio-démographiques, environnementales et économiques. Cette vision holistique soutiendra les stratégies territoriales de demain, alliant performance et résilience.

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