Qu'est-ce qu'un code IRIS ?
L'IRIS (Îlot Regroupé pour l'Indication Statistique) est le découpage infra-communal de l'INSEE. Chaque commune de plus de 10 000 habitants est découpée en zones IRIS de 1 800 à 5 000 habitants. C'est la maille la plus fine pour accéder aux statistiques démographiques et socio-économiques en France.
Un code IRIS est composé de 9 chiffres : les 5 premiers correspondent au code commune INSEE, les 4 suivants identifient l'IRIS au sein de la commune. Par exemple, 751010101 désigne un IRIS du 1er arrondissement de Paris.
Pourquoi utiliser le code IRIS ?
Le code IRIS est la clé d'entrée vers un ensemble riche de données INSEE :
- Population : nombre d'habitants, répartition par âge et sexe
- Revenus : revenu médian, taux de pauvreté, inégalités
- Logement : part de propriétaires/locataires, logements sociaux, surface moyenne
- Emploi : taux de chômage, catégories socioprofessionnelles
Ces données sont essentielles pour le géomarketing, le scoring de risque (assurance, banque) et la planification territoriale.
Le défi technique
Obtenir le code IRIS d'une adresse nécessite normalement :
- Géocoder l'adresse (obtenir latitude/longitude)
- Charger les contours IRIS (fichiers shapefile de l'INSEE, ~300 Mo)
- Effectuer une intersection géographique (point dans polygone)
Cela implique des bibliothèques SIG comme GeoPandas ou Shapely, et une infrastructure capable de traiter ces données spatiales.
La solution simple : une seule requête API
L'API TrustyData effectue toutes ces opérations en un seul appel. Voici comment obtenir le code IRIS d'une adresse en Python :
import requests
def obtenir_iris(adresse: str) -> dict:
"""Retourne le code IRIS et les données associées pour une adresse."""
response = requests.get(
"https://api.trustydata.fr/v1/address/verify",
params={"q": adresse, "limit": 1},
headers={"Authorization": "Bearer VOTRE_CLE_API"},
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
return {
"adresse": data.get("label"),
"code_iris": data.get("iris_code"),
"type_iris": data.get("iris_type"),
"commune": data.get("city"),
"code_insee": data.get("citycode"),
}
resultat = obtenir_iris("10 rue de la paix 75002 paris")
print(f"Code IRIS : {resultat['code_iris']}")
print(f"Type IRIS : {resultat['type_iris']}")
Prêt à intégrer l'API TrustyData ?
Découvrir les plans →Enrichir avec les données socio-démographiques
Avec le plan Business, l'API retourne également les données du carroyage INSEE 200m associé à l'adresse :
def enrichir_adresse(adresse: str) -> dict:
"""Retourne l'adresse enrichie avec IRIS + données socio-démo."""
response = requests.get(
"https://api.trustydata.fr/v1/address/verify",
params={"q": adresse, "limit": 1},
headers={"Authorization": "Bearer VOTRE_CLE_API"},
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
return {
"adresse": data.get("label"),
"code_iris": data.get("iris_code"),
"population": data.get("population"),
"revenu_median": data.get("median_income"),
"densite": data.get("density"),
}
Cas d'usage concrets
Scoring géographique (assurance / banque)
Enrichissez vos modèles de risque en croisant l'adresse du client avec les indicateurs socio-économiques de sa zone IRIS. Un taux de sinistralité peut varier du simple au triple selon la zone.
Ciblage marketing (retail)
Identifiez les zones IRIS avec le profil socio-démographique correspondant à votre cible. Optimisez vos campagnes de prospection en concentrant vos efforts sur les zones à plus fort potentiel.
Études d'implantation
Avant d'ouvrir un nouveau point de vente, analysez la population, les revenus et la densité de la zone IRIS pour valider le potentiel commercial.
Conclusion
Le code IRIS est un outil puissant pour toute analyse géographique fine en France. Grâce à l'API TrustyData, obtenir le code IRIS d'une adresse se résume à un seul appel API — sans infrastructure SIG, sans fichiers shapefile à maintenir.
Le géocodage IRIS est disponible à partir du plan Growth (79€/mois). Les données socio-démographiques complètes sont accessibles avec le plan Business.