2.2. Traitement de l’information

Compte tenu de la spécificité de la source d’information, les marchés alimentaires ont fait l’objet d’un traitement particulier. La périodicité du marché ainsi que le nombre d’exposants et son extension spatiale a permis de représenter chaque marché comme un objet linéaire caractérisé par un nombre moyen d’exposants par unité de temps. Ainsi un marché hebdomadaire de soixante exposants représente un équivalent de 10 commerces « à temps plein » (considérant qu’un commerce ouvre classiquement six jours par semaine).

L’analyse spatiale consiste alors à évaluer les deux indicateurs, la quantité de commerces disponibles et la diversité des commerces de proximité pour chaque bâtiment. La quantité de commerces et de services correspond au comptage du nombre d’établissement dans la zone de voisinage étudiée. La diversité correspond au nombre de grands types d’activités commerciales ou de services disponibles dans la zone de voisinage (alimentation de détail, alimentation générale, commerces et services non alimentaires, marchés alimentaires). Enfin, un indicateur de synthèse a été construit par la somme du poids relatif du nombre de commerce sur la valeur maximale et du poids relatif du nombre d’activités sur le nombre maximal d’activités possibles. Le tableau IV.6. présente les paramètres principaux des unités de voisinage.

Tableau IV.6. Commerces et services de proximité, paramètres principaux des unités de voisinage (Nb de … par unité de voisinage de 100 mètres)
Variables Minimum Maximum Moyenne Ecart type
Charcuterie 0 3 0.14 0.41
Cuisson de produits de boulangerie 0 4 0.11 0.36
Boulangerie et boulangerie-pâtisserie 0 5 0.39 0.70
Pâtisserie 0 4 0.15 0.42
Commerce de détail de produits surgelés 0 1 0.02 0.13
Commerce de détail de fruits et légumes 0 7 0.04 0.24
Commerce de détail de viandes et produits à base de viande 0 9 0.27 0.70
Commerce de détail de poissons, crustacés et mollusques 0 2 0.02 0.15
Commerce de détail de pain, pâtisserie et confiserie 0 4 0.07 0.30
Commerce de détail de boissons 0 3 0.10 0.35
Commerce de détail de produits laitiers 0 3 0.04 0.20
Commerces de détail alimentaires spécialisés divers 0 6 0.12 0.40
Commerce d'alimentation générale 0 8 0.50 0.94
Supérette 0 2 0.06 0.24
Supermarché 0 3 0.04 0.21
Magasin populaire 0 1 0.00 0.05
Variables Minimum Maximum Moyenne Ecart type
Commerce de détail de tabac 0 3 0.07 0.27
Commerce de détail de produits pharmaceutiques 0 5 0.34 0.62
Commerce de détail de livres, journaux et papeterie 0 11 0.57 1.21
Commerce de détail de fleurs 0 5 0.24 0.58
Réparation de chaussures et d'articles en cuir 0 3 0.12 0.35
Poste nationale 0 2 0.05 0.23
Banque 0 13 0.28 0.91
Banque mutualiste 0 6 0.14 0.50
Caisse d'épargne 0 2 0.05 0.23
Pratique médicale 0 48 2.13 4.13
Pratique dentaire 0 16 0.65 1.45
Activité des auxiliaires médicaux 0 25 2.01 3.12
Laboratoire d'analyses médicales 0 3 0.06 0.28
Blanchisserie - teinturerie de détail 0 4 0.29 0.61
Coiffure 0 13 1.09 1.72
Soins de beauté 0 8 0.31 0.80
Marché alimentaire ou mixte 0 134 2.03 12.91
Total commerces d’alimentation de détail 0 36 1.47 2.47
Total commerces d’alimentation générale 0 8 0.59 1.04
Total commerces et services non alimentaires 0 91 8.40 11.33
Total sans marchés 0 94 10.46 13.67
Total avec marchés 0 176 12.49 20.38

Sources : Fichier SIRENE, INSEE, 2003. Ville de Lyon, 2002.

Au regard des paramètres présentés ci-dessus, il apparaît clairement que l’importance des commerces de proximité est une variable discriminante. La forte valeur des écarts type par rapport à la moyenne traduit, pour l’ensemble des critères, une forte dispersion des données. Les marchés alimentaires ont une distribution statistique particulièrement hétérogène (min = 0, max = 134, = 2.03, = 12.91) ce qui implique des disparités très fortes du phénomène.

La diversité a été évaluée par comptage du nombre de types d’activités différents dans chaque zone d’étude. Chacun des quatre types de commerces et de services (alimentation de détail, alimentation générale, non-alimentaire et marché) a été distingué pour qualifier la diversité des unités de voisinage, alors répartie sur une échelle de 1 à 4 (« diversité 1 » correspondant à un type unique de commerces disponible sur le territoire à « diversité 4 » correspondant à la présence des quatre types de commerces) afin d’attribuer à chacun des bâtiments un indice de diversité commerciale.

À partir de ces deux indicateurs simples, un indicateur de synthèse de qualité de l’offre de commerce de proximité a été constitué par l’addition du poids relatif du commerce (poids local sur poids maximal) et d’un taux de diversité (diversité locale sur diversité maximale). Cet indicateur reflète à la fois l’importance quantitative de l’offre commerciale et sa diversité.

Comme le montre la figure suivante, le traitement consiste alors à évaluer les propriétés commerciales du territoire dans un rayon de 100 mètres autour de l’objet de référence, à savoir le bâti cadastral et d’affecter à cet objet la valeur résultant à la fois du comptage des commerces et de leur diversité.

Figure IV.7. Exemple du traitement spatial des données commerciales
Figure IV.7. Exemple du traitement spatial des données commerciales

© BARBARINO-SAULNIER Natalia, 2004.

Pour cet exemple, nous recensons 6 établissements de commerces et de services de proximité au voisinage du bâtiment considéré, pour un maximum possible de 176 sur l’ensemble de la zone d’étude. Par contre, seul un type d’activité sur les quatre envisageables est représenté, soit 25% du maximum possible. L’indice de synthèse est donc calculé de la manière suivante : 6/176 X 100 + ¼ X 100, soit 28,41. L’analyse des potentialités commerciales des territoires de la ville de Lyon s’appuie ainsi sur cette construction d’indicateurs.