Méthodologie & Open Data

1. Philosophie de la plateforme

L'objectif de Guide Salaire est d'offrir un outil d'aide à la décision objectif pour les travailleurs, les étudiants, les candidats et les personnes souhaitant se relocaliser. Pour éviter les avis subjectifs et les biais déclaratifs (les fameux "sondages" souvent imprécis), toutes nos analyses reposent exclusivement sur des croisements de bases de données publiques (Open Data) fournies par les institutions de l'État français et l'analyse en temps réel du marché de l'emploi.

2. Les Sources Officielles (Open Data)

En conformité avec la Licence Ouverte v2.0 (Etalab), notre algorithme s'alimente et réutilise les données publiques mises à disposition par les producteurs gouvernementaux suivants sur la plateforme data.gouv.fr :

• Salaires du Marché (Temps Réel) : Données issues de l'analyse en continu des annonces publiées sur France Travail (anciennement Pôle Emploi).
• Insertion Professionnelle (InserSup) : Dispositif officiel piloté par le Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche (MESR). Cette base croise les données de diplomation avec les Déclarations Sociales Nominatives (DSN) transmises à l'URSSAF. (Dernier millésime de données traité : campagne 2023/2024).
• Salaires et Emplois (Macro-économie) : Données produites par l'INSEE (Institut National de la Statistique et des Études Économiques).
• Secteur Public : Décrets officiels publiés au Journal Officiel de la République Française (JORF) (Direction de l'information légale et administrative).
• Immobilier et Loyers : Base de données de l'Observatoire des Territoires et du Ministère de la Transition écologique (Carte des loyers).
• Infrastructures et Commodités : Extractions de la Base Permanente des Équipements (BPE) produite par l'INSEE.
• Sécurité : Données statistiques du SSMSI (Service Statistique Ministériel de la Sécurité Intérieure - Ministère de l'Intérieur).

3. Algorithme des Salaires (Données France Travail)

Pour calculer le salaire d'un métier avec la plus grande fiabilité possible, notre script d'analyse parcourt la base de données de France Travail et applique les garde-fous statistiques suivants :

• Exclusion des valeurs aberrantes (Outliers) : Les annonces comportant des erreurs de saisie par les recruteurs (ex: des salaires de 200 000€ pour un emploi non-cadre, ou en dessous du SMIC légal) sont automatiquement exclues. Nous ne conservons que les offres dont le revenu brut annuel est mathématiquement cohérent.
• La Médiane plutôt que la Moyenne : La moyenne peut être artificiellement gonflée par quelques salaires très élevés. Pour contrer ce biais, nous calculons et affichons toujours le salaire médian. Cela signifie que 50% des offres proposent plus, et 50% proposent moins. C'est l'indicateur le plus honnête pour un candidat.
• Seuil de fiabilité : Afin d'éviter les statistiques fragiles, notre algorithme impose un minimum de 15 offres d'emploi actives pour valider une donnée nationale, et 5 offres minimum pour publier un salaire localisé dans une ville spécifique.
• Analyse sémantique : Notre outil extrait également la part de contrats en CDI, le taux d'ouverture aux profils débutants, et le niveau de pénurie de candidats déclaré par l'employeur (qui détermine si un métier est "en tension").

4. Analyse des Débouchés Étudiants (Données InserSup)

Pour notre portail dédié aux salaires après l'obtention d'un Master, nous traitons de façon algorithmique des millions de lignes de données gouvernementales. Afin de fournir une information claire et exploitable aux futurs étudiants, nous appliquons un retraitement rigoureux :

• Focus sur la maturité (30 mois) : L'insertion immédiate après l'école est souvent biaisée par des CDD courts ou des stages prolongés. C'est pourquoi notre algorithme n'utilise que les salaires et les taux de CDI constatés 30 mois après l'obtention du diplôme. Le chiffre affiché est le salaire net médian en équivalent temps plein (EQTP).
• Nettoyage du bruit statistique : Conformément aux directives de la CNIL, l'État masque les données (marquées "nd") lorsque les effectifs d'une promotion sont inférieurs à 20 personnes (pour préserver l'anonymat). Notre système nettoie ces données vides et agrège les différents semestres pour obtenir une moyenne annuelle robuste.
• Analyse des biais et de l'Alternance : Le croisement des variables nous permet d'isoler mathématiquement des dynamiques sociales majeures : la différence de salaire d'embauche entre ceux ayant fait de l'apprentissage vs filière classique, ainsi que la mise en lumière factuelle de l'écart de salaire entre les hommes et les femmes à diplôme égal.

5. Formules de calcul des Indicateurs Financiers

Le "Reste à vivre"

Le reste à vivre affiché sur nos fiches villes est un indicateur mathématique brut. Il permet de comparer facilement le coût de la vie d'une métropole à l'autre.

*Note : Ce calcul n'inclut pas vos impôts à la source, l'assurance habitation, les charges d'énergie ni vos dépenses alimentaires. Il s'agit d'un "Reste à vivre post-loyer".

Le Salaire Minimum Recommandé (Règle des 33%)

Pour garantir la solvabilité d'un dossier de location auprès des agences immobilières françaises, nous appliquons la règle stricte du taux d'effort maximal (33%).

6. Le "Palmarès des Villes" (Calcul des Scores)

Pour attribuer une note sur 10 à une ville (radar chart), notre algorithme ne donne pas de note arbitraire. Nous utilisons un système statistique de quantiles (déciles).

Nous divisons le nombre d'infrastructures par la population de la commune (pour obtenir une densité par habitant). Ensuite, l'algorithme classe la ville parmi les 500 plus grandes villes de France. Si une ville obtient "10/10" en Santé, cela signifie simplement qu'elle fait partie des 10% des villes françaises les mieux dotées en médecins par rapport à sa population.

• Score Pouvoir d'Achat : Basé sur le classement du Reste à vivre estimé.
• Score Dynamisme : Densité de restaurants, cinémas, bibliothèques, théâtres et salles de sport par habitant.
• Score Santé : Densité de médecins généralistes, dentistes et pharmacies par habitant (mesure le risque de désert médical).
• Score Famille : Densité d'écoles maternelles/primaires et de crèches (EAJE) par habitant.
• Score Sécurité : Inversement proportionnel au cumul des taux d'infractions (plus le taux de criminalité est bas, plus la note s'approche de 10).

7. Avertissement Légal & Clause de non-responsabilité