Cyril Gervais | Blog data & tourisme

API Meublés : la plateforme qui centralise les données des meublés de tourisme

Mon, 13 Apr 2026 00:00:00 GMT

L’API Meublés vient d’être lancée. On en parle surtout pour ce qu’elle va permettre : unifier l’identification des hébergements, mieux piloter les politiques publiques, contrôler les infractions, permettre de comprendre et potentiellement réguler le marché du logement…

C’est vrai. C’est même son objectif principal.

Mais derrière ce dispositif réglementaire, il y a quelque chose d’intéressant pour ceux qui travaillent sur l’observation touristique territoriale : un accès inédit à des données granulaires sur l’offre réelle en meublés de tourisme. Des données qui n’existaient pas, du moins pas sous cette forme centralisée.

Alors, est-ce qu’on peut vraiment en tirer quelque chose pour aider au pilotage des politiques touristiques ? Oui, mais pas sans effort.

C’est quoi exactement l’API Meublés ?

L’API Meublés est une plateforme nationale créée par deux décrets publiés au Journal officiel le 20 mars 2026¹. Elle agit comme un guichet unique centralisateur entre les intermédiaires de location de meublés (appelés IDM) : Airbnb, Booking, Abritel… et les communes et EPCI.

L’idée n’est pas nouvelle : une première expérimentation avait déjà été menée dès 2022 avec les principales plateformes et quelques mairies pilotes (Paris, Strasbourg, Annecy, Lyon, Saint-Malo, La Rochelle, Honfleur et Soustons)².

Le dispositif s’inscrit dans un cadre législatif progressif :

Le règlement européen STR (Short-Term Rental) d’avril 2024³ a posé le cadre harmonisé européen,
l’article 43 de la loi SREN de mai 2024⁴ a fourni la base légale nationale du guichet unique et permis de lancer la version beta,
et la loi Le Meur-Echaniz de novembre 2024⁵ est venue compléter ce cadre en prévoyant la généralisation obligatoire de l’enregistrement à l’ensemble du territoire.

Avant ce dispositif, si une commune voulait savoir combien de nuits avait été loué tel meublé sur Airbnb dans l’année, elle devait envoyer une demande à Airbnb, une autre à Booking, une autre à chaque plateforme active sur son territoire. De leur côté, les plateformes recevaient des dizaines de demandes provenant d’entités différentes, sans forcément savoir si elles avaient juridiquement le droit d’accéder à ces données.

Airbnb propose bien un accès à certains nombres d’informations via sa plateforme P.A.N.D.A. (Portail d’Accès National aux Données Airbnb), mais, même si elle a le mérite d’exister, elle ne recense, comme son nom l’indique, que les logements loués sur Airbnb et n’est donc pas aussi exhaustif que souhaité. De plus, l’angle donné aux datas diffusées pourrait faire penser plus à une initiative de communication qu’à un véritable outil de pilotage des politiques locales.

Comment fonctionne l’API Meublés ?

Le flux de l’API Meublés fonctionne de la manière suivante :

La commune ou l’EPCI s’inscrit sur la plateforme.
Cette inscription déclenche l’obligation légale pour les IDM de transmettre leurs données. Ils peuvent le faire via l’API ou par dépôt de fichiers CSV.
Les données arrivent dans l’application, sont harmonisées et croisées grâce un numéro d’enregistrement unique, le NER (voir ci-dessous).
La collectivité accède aux données via une interface de visualisation.

Schéma du fonctionnement de l'API Meublés - Source : DGE, présentation officielle octobre 2025

Le NER : la clé du système

Le NER est le numéro unique attribué à chaque meublé de tourisme lors de son enregistrement. C’est la pièce centrale du dispositif : sans lui, impossible de croiser les données des différentes plateformes avec le registre communal.

Aujourd’hui dans la version beta, c’est encore chaque commune qui délivre son NER, avec des formats non standardisés qui varient d’une mairie à l’autre. C’est le principal point de friction actuel.

À partir du 4ème trimestre 2026, avec la version finale de l’application, un téléservice national délivrera automatiquement les NER selon un format harmonisé : trigramme FRA + code INSEE + partie aléatoire. Tous les anciens numéros deviendront invalides. Les loueurs devront en redemander un, même pour ceux qui en avaient déjà un. Le nombre de meublés concernés par l’obligation d’enregistrement passera alors de 350 000 à 1,2 million⁶.

Ce que les collectivités vont pouvoir consulter

Pour chaque meublé enregistré sur leur territoire, les communes et EPCI accéderont aux données transmises par les IDM :

Le NER
L’URL de l’annonce sur la ou les plateformes
L’adresse précise du meublé
Le nombre de jours loués par mois

Ces données sont transmises par les IDM selon deux rythmes définis par la loi : mensuellement pour les grandes plateformes et trimestriellement pour les micro-entreprises et petites plateformes, c’est-à-dire celles ayant moins de 4250 référencements mensuels en moyenne sur le trimestre précédent (selon les indications données lors du webinaire de la Direction générale des Entreprises de mars 2026)⁷.

Ces données sont complétées, si la commune le souhaite, par son propre registre d’enregistrement, ce qui permet de faire apparaître d’éventuelles incohérences : une adresse déclarée en mairie qui ne correspond pas à l’adresse de l’annonce, un meublé déclaré résidence principale qui cumule plus de 120 nuits de location dans l’année par exemple.

Au-delà des données obligatoires, les IDM peuvent également transmettre des données facultatives s’ils en disposent : identité du propriétaire (nom, Siret, adresse), caractéristiques du bien (résidence principale ou non, accessibilité handicap, nombre de pièces et de lits), ou encore une mise à jour automatique si le meublé n’est plus proposé à la location. Ces données facultatives sont potentiellement les plus riches analytiquement mais leur présence dépendra du bon vouloir et de la faculté de chaque plateforme.

Une limite temporelle à connaître : les collectivités n’ont accès qu’aux données de l’année en cours et de l’année civile précédente. Pas d’historique plus ancien pour les données détaillées par meublé.

L’application propose aussi des visualisations : chiffres clés, quelques graphiques, une cartographie, mise à jour une fois par semaine.

Ce que le grand public va pouvoir consulter

Le décret 2026-196¹ précise les cinq indicateurs disponibles en open data pour chaque zone géographique :

Nombre de jours loués.
Nombre de meublés ayant fait l’objet d’au moins une location.
Nombre de communes concernées.
Nombre de meublés constituant la résidence principale du loueur.
Nombre de meublés ne constituant pas la résidence principale.

À noter : Les statistiques agrégées accessibles au grand public seront disponibles au niveau national, régional et départemental. Les données communales fines restent réservées aux seules autorités compétentes inscrites afin de prévenir du risque d’identification des loueurs, notamment dans les petites communes. Ces données publiques couvriront une fenêtre de quatre ans : l’année en cours et les trois années précédentes.

Portail grand public de l'API Meublés le 13/04/2026.

Ce qu’on ne pourra pas (encore) faire :

- La taxe de séjour reste hors scope

L’API Meublés ne permet pas de suivre les paiements de taxe de séjour. Il existe un dispositif parallèle (FARITAS, piloté par la DGFiP) qui expérimente la centralisation des déclarations de taxe de séjour jusqu’à fin 2026, mais les deux ne sont pas connectés et aucun rapprochement n’est prévu à ce stade.

Une plateforme ne peut pas invoquer le fait d’avoir déjà transmis ses données de taxe de séjour pour refuser de transmettre ses données d’activité via l’API, ce sont bien deux obligations légales indépendantes.

Cela dit, les données de taxe de séjour transmises deux fois par an par les plateformes aux collectivités constituent une source de recroisement intéressante pour les collectivités : elles contiennent pour chaque hébergement la date de début du séjour, l’adresse, le nombre de personnes, le nombre de nuitées, le prix par nuitée et le montant de taxe perçue ainsi que le numéro d’enregistrement dans les communes qui l’appliquent⁸.

Attention cependant à la subtilité comptable : la nuitée ne se calcule pas de la même façon dans les deux dispositifs. Pour la taxe de séjour, elle se compte par personne (un appartement loué 2 nuits à 3 personnes = 6 nuitées). Pour l’API Meublés, elle se compte par hébergement (= 2 jours).

- L’accès est réservé aux communes et aux EPCI

Pas aux départements ni aux régions, pas aux agences de développement touristique, pas aux observatoires, pas aux prestataires privés. Les collectivités peuvent exporter les données et en faire ce qu’elles veulent (dans le respect du RGPD) mais restent responsables du traitement.

- La version finale est repoussée au 4ème trimestre 2026, voire début 2027

Elle était initialement prévue pour mai 2026. D’après la DGE, le délai s’explique par la complexité du processus : la version finale doit notamment être interopérable avec l’application européenne issue du règlement STR, dont le “prototype technique” n’est pas encore terminé, ce qui empêche de finaliser le dispositif et de recueillir l’avis de la CNIL. Enfin, une période de tolérance de plusieurs mois est prévue pour permettre aux 1,2 million de loueurs concernés de s’enregistrer. Le déploiement effectif et complet sera donc plutôt début 2027⁹.

Le vrai angle pour les acteurs du tourisme

L’API Meublés n’a pas été pensée pour l’observation touristique. Elle a été pensée avant tout pour réguler et contrôler, détecter les infractions et piloter les politiques locales du logement.

Mais les données qu’elle génère ont une valeur analytique importante pour les acteurs du tourisme.

Pour la première fois, toutes les données d’activité de tous les IDM actifs sur un territoire arrivent au même endroit, harmonisées, croisées via le NER, permettant notamment de :

Mesurer le poids réel des meublés dans l’offre d’hébergement touristique d’un territoire (en complément des hôtels, campings, résidences classées).
Analyser la saisonnalité effective, combien de nuits réellement louées, mois par mois, pour chaque type de bien.
Cartographier la distribution spatiale de l’offre à l’adresse précise, pas seulement à la commune.
Distinguer résidences principales et secondaires dans la structure de l’offre.
Distinguer la location professionnelle et occasionnelle.
Détecter les déséquilibres territoriaux entre offre touristique et parc de logements disponibles.

Et si les plateformes jouent le jeu de transmettre certaines données facultatives, on pourrait croiser des informations supplémentaires pour affiner les analyses : le niveau de classement, le nombre de pièces et de lits…. Autant de données qui figurent dans le dispositif mais dont la présence reste à la discrétion de chaque IDM.

L’API Meublés ne sera d’ailleurs qu’une source parmi d’autres à exploiter. Le Ministère chargé du Logement en liste plusieurs dans son Guide Pratique 2025 : les données de taxe de séjour comme nous l’avons vu précédemment, les données Eurostat sur les locations de courte durée publiées depuis 2021, les enquêtes DGE/INSEE sur la demande touristique, les données des observatoires locaux, ou encore les données issues de scraping.

Rien de tout ça ne sort automatiquement de l’interface prévue par l’application. Les visualisations intégrées semblent se limiter à quelques graphiques et une carte mise à jour hebdomadairement. Pour aller plus loin, il faudra exporter, retraiter, croiser avec d’autres sources.

C’est là que l’écart apparaît entre ce que la donnée pourrait offrir et ce que les collectivités peuvent en faire seules pour aller au-delà du périmètre initial.

Une mine de données pour le tourisme… encore faut-il pouvoir les exploiter

C’est le paradoxe du dispositif : les données les plus utiles pour l’observation touristique seront détenues par des acteurs dont ce n’est pas la vocation première, et hors de portée de ceux dont c’est pourtant le rôle.

Le Code du tourisme confie à Atout France la mission légale “d’observer les phénomènes touristiques, mettre en place des données chiffrées fiables […] produire des études sur l’offre et la demande dans les filières et les territoires touristiques”.¹⁰

À l’échelon départemental, les CDT/ADT ont historiquement intégré l’observation touristique dans leurs missions. Ces acteurs ont le mandat, les outils et l’expertise pour exploiter des données sur les meublés. Mais l’API Meublés ne leur donne aucun accès direct.

La loi qui crée la donnée et la loi qui confie la mission d’observation ne se parlent pas.

Du côté des collectivités, la réalité est souvent plus simple : l’outil sera utilisé pour ce pour quoi il a été conçu, vérifier les infractions, valider les NER, éventuellement produire un rapport annuel.

Peu de communes ont en interne des personnels capables de croiser ces données avec les statistiques de fréquentation, les données de classement hôtelier ou les flux de taxe de séjour.

Pour les acteurs du tourisme, le premier travail va donc consister à nouer une convention d’échange de données avec les collectivités inscrites.

Une commune ou un EPCI qui exporte ses données et mandate un prestataire pour les analyser dans le respect du RGPD c’est légalement possible, c’est techniquement faisable, mais ça suppose une volonté politique locale de valoriser ces données au-delà du strict contrôle réglementaire.

Ce cadre juridique est d’ailleurs explicitement prévu. Le Guide Pratique 2025 de la réglementation des meublés de tourisme, précise que ces données “peuvent être exploitées pour les finalités inscrites dans la loi (contrôle du respect de la réglementation), mais également à des fins statistiques ou de recherche”, y compris lorsque la commune les met “à disposition de tiers”.

La commune reste responsable du traitement et doit garantir l’anonymisation avant toute communication publique, mais la porte est ouverte à une utilisation plus large et qui pourrait s’avérer utile aux politiques et acteurs touristiques.

En résumé

L’API Meublés est un outil réglementaire avant tout. Son lancement en version beta concerne aujourd’hui 195 communes listées sur le portail grand public.

Sa généralisation est prévue pour fin 2026 : selon France Urbaine, environ 29 000 communes¹¹ accueillant des meublés de tourisme sont potentiellement concernées par la nouvelle réglementation.

Pour les acteurs du tourisme, l’information à retenir est qu’une source de donnée nouvelle et fiable va exister sur les meublés. Elle sera détenue par les communes et les EPCI. Et ces collectivités n’ont pas forcément les ressources en interne pour en extraire autre chose qu’un outil de contrôle réglementaire. La donnée existera. La question est de savoir qui va s’en saisir.

Décret n° 2026-196 du 19 mars 2026 – Légifrance et Décret n° 2026-197 du 19 mars 2026 – Légifrance ↩ ↩²
Présentation officielle de l’API Meublés – DGE/AFIGESE, octobre 2025 ↩
Règlement (UE) 2024/1028 du 11 avril 2024 sur les locations de courte durée – EUR-Lex ↩
Loi n° 2024-449 - Article 43 du 21 mai 2024 visant à sécuriser et à réguler l’espace numérique – Légifrance ↩
Loi n° 2024-1039 du 19 novembre 2024 visant à renforcer les outils de régulation des meublés de tourisme – Légifrance ↩
Convention de délégation de gestion DGE/DINUM, octobre 2025 – Bulletin officiel des actes administratifs du Ministère de l’Économie ↩
Webinaire DGE – Présentation API Meublés aux représentants des intermédiaires de meublés, mars 2026 – YouTube ↩
Guide Pratique 2025 de la réglementation des meublés de tourisme – Ministère de l’Écologie ↩
Webinaire DGE – Présentation API Meublés aux associations d’élus et communes, mars 2026 – YouTube ↩
Article L141-2 du Code du tourisme – Légifrance ↩
Meublés de tourisme : loi Echaniz-Le Meur, premiers retours d’application et premières difficultés ↩

SmoothCSV - Enfin un logiciel qui aime vraiment vos fichiers CSV

Fri, 06 Mar 2026 00:00:00 GMT

Vous en avez marre d’utiliser des fichiers CSV illisibles et mal formatés avec des logiciels qui ne sont pas bien adaptés pour leur lecture (coucou Excel 👋) .

Pourtant vous retrouvez probablement ce format un peu partout : exports depuis vos logiciels métiers, sur les données téléchargées depuis data.gouv.fr, les exports de votre service compta, sauvegardes de bases de données…

Le CSV, un format simple… que personne ne lit bien

Le CSV existe depuis les années 1970, bien avant Excel (1985) ou même les PC grand public. Il était utilisé sur les premiers ordinateurs centraux (mainframes) pour échanger des données. Il n’a pas ou peu évolué depuis.

A la base le format CSV (Comma-Separated Values, soit Valeurs séparées par des virgules) est un format universel, léger, idéal pour stocker des données tabulaires (sous forme de tableau). Comme son nom l’indique, son fonctionnement repose sur un principe simple: ordonner l’information grâce à des séparateurs, généralement des virgules donc, mais aussi parfois des points-virgule, et même tout autre caractère de votre choix, même si ce n’est pas courant.

Ainsi, chaque information est correctement structurée, interopérable dans de nombreux logiciels même s’il n’existe pas de référentiel précis sur le format CSV.

Là où ça se complique, c’est à l’ouverture. Sur Windows, le logiciel configuré par défaut pour ouvrir les fichiers CSV est souvent Excel. Or, Excel gère mal ce format nativement : il faut passer par l’assistant d’importation pour définir le séparateur, l’encodage, le type des colonnes… Sans parler des temps de chargement sur les gros fichiers, ou des problèmes d’encodage qui transforment vos accents en caractères bizarres.

Il existe d’ailleurs quelques fails épiques sur le désamour entre les fichiers CSV et Excel. En 2020, des chercheurs en génomique ont dû renommer des gènes humains parce qu’Excel les convertissait automatiquement en dates (par exemple le gène SEPT2 devenait 2-Sep). Le problème était si fréquent dans les publications scientifiques qu’ils ont dû changer la nomenclature officielle plutôt que de se battre contre Excel.

Je vous présente la solution à vos allergies au CSV : SmoothCSV !

Les fonctionnalités de SmoothCSV

SmoothCSV est un éditeur CSV dédié, gratuit, disponible sur Windows, Mac et Linux. Il a été conçu spécifiquement pour lire, éditer et analyser des fichiers CSV sans les compromis des tableurs généralistes.

Ouverture rapide : selon son développeur SmoothCSV est 12x plus rapide qu’Excel pour traiter les fichiers CSV.
Détection automatique du séparateur et de l’encodage (UTF-8, Latin-1, etc…).
Des outils intégrés efficaces et accessibles en un clic : trier, fusionner, séparer des colonnes, mettre en majuscules, minuscules, supprimer les doublons.
Accès aux fonctionnalités rapides via une palette de commandes (Ctrl + Maj + P / ⌘ Cmd + Shift + P).
Console SQL intégrée pour requêter directement vos données sans avoir à importer le fichier dans une base.

SmoothCSV dispose de nombreux outils qui vont vous faciliter la vie

Utilisation de la console SQL de SmoothCSV

C’est là que SmoothCSV se distingue vraiment. Plutôt que de bidouiller des filtres dans un tableur, vous pouvez écrire des requêtes SQL directement sur votre fichier CSV, comme si c’était une table de base de données.

Cas d’usage concret

Pour l’exemple, nous utilisons un jeu de données sur les résidences de tourisme en Ile-de-France disponible sur data.gouv.fr. Nous souhaitons obtenir les 10 communes qui ont le plus de résidences de tourisme et la capacité d’accueil totale.

A partir du panneau de requête SQL de SmoothCSV, on interroge le fichier comme on le ferait dans une base classique. Seule différence le nom de la table est le nom du fichier.

Concrètement, cela donne :

SELECT
commune,
COUNT(*) AS nb_residences,
SUM(capacite_d_accueil_personnes) AS capacite_totale
FROM "@file:c:\residences-de-tourisme-classees-en-ile-de-france.csv"
GROUP BY commune
ORDER BY nb_residences DESC
LIMIT 10;

Si vous souhaitez faire le test, pensez à éditer la ligne FROM "@file:c:\residences-de-tourisme-classees-en-ile-de-france.csv" avec l’emplacement réel de votre fichier (clic-droit, “Copier le nom de table” dans SmoothCSV).

On obtient ainsi les statistiques demandées sous forme d’un tableau, prêt à être utilisé ou exporté :

Exemple de requête SQL dans SmoothCSV

En résumé

Si vous êtes un utilisateur régulier de fichiers CSV, SmoothCSV mérite toute sa place dans votre boite à outils. Voila, s’il en fallait, une raison supplémentaire de dire au-revoir à Excel !

L’outil est développé par kohii, un passionné qui travaille sur SmoothCSV sur son temps libre.

💾 SmoothCSV est gratuit et disponible sur Windows, Mac et Linux

Parmi les outils alternatifs pour lire les fichiers CSV (et bien plus), on peut également citer :

Data Wrangler : une extension VSCode développée par Microsoft, également très pratique au quotidien pour visualiser des dataframes.
Pandas (Python) : pour ceux qui souhaites vraiment mettre les mains dans le cambouis, la bibliothèque de référence pour manipuler et analyser des données en Python.
DuckDB ou MotherDuck : pour gérer de gros volumes de données, avec une reconnaissance native des fichiers CSV.

Cyril Gervais | Blog data & tourisme

API Meublés : la plateforme qui centralise les données des meublés de tourisme

C’est quoi exactement l’API Meublés ?

Comment fonctionne l’API Meublés ?

Le NER : la clé du système

Ce que les collectivités vont pouvoir consulter

Ce que le grand public va pouvoir consulter

Ce qu’on ne pourra pas (encore) faire :

- La taxe de séjour reste hors scope

- L’accès est réservé aux communes et aux EPCI

- La version finale est repoussée au 4ème trimestre 2026, voire début 2027

Le vrai angle pour les acteurs du tourisme

Une mine de données pour le tourisme… encore faut-il pouvoir les exploiter

En résumé

Footnotes

SmoothCSV - Enfin un logiciel qui aime vraiment vos fichiers CSV

Le CSV, un format simple… que personne ne lit bien

Je vous présente la solution à vos allergies au CSV : SmoothCSV !

Les fonctionnalités de SmoothCSV

Utilisation de la console SQL de SmoothCSV

Cas d’usage concret

En résumé

Parmi les outils alternatifs pour lire les fichiers CSV (et bien plus), on peut également citer :