Accueil › Classements › Dette en hausse, population en baisse
Croisement OFGL + INSEE

Dette en hausse, population en baisse

Communes dont la dette progresse sur cinq ans tandis que la dynamique démographique INSEE récente est négative. Les périodes ne coïncident pas exactement et le croisement n’implique aucun lien de causalité.

Classement principal plus lisible

Les ratios sont sensibles aux très petites populations. Le classement canonique applique un seuil par défaut lorsque cela améliore la comparaison. Vous pouvez afficher les données brutes avec « Toutes les populations ».

10communes prises en compte
Les URL filtrées restent en noindex,follow avec une URL canonique vers le classement principal. Les périodes financières et démographiques ne coïncident pas exactement.
#CommunePopulationDette sur 5 ansÉvolution population
1Issy-les-MoulineauxHauts-de-Seine68 375381,8 %-0,2 %INSEE · 2023
2Neuilly-sur-SeineHauts-de-Seine60 169169,8 %-0,2 %INSEE · 2023
3Évry-CourcouronnesEssonne67 04168,0 %-0,3 %INSEE · 2023
4Boulogne-BillancourtHauts-de-Seine121 39167,8 %-0,1 %INSEE · 2023
5ParisParis2 129 25747,7 %-0,6 %INSEE · 2023
6Cherbourg-en-CotentinManche80 14225,8 %-0,2 %INSEE · 2023
7ArgenteuilVal-d'Oise107 56320,8 %-0,6 %INSEE · 2023
8Villeneuve-d'AscqNord62 93614,8 %-0,1 %INSEE · 2023
9NancyMeurthe-et-Moselle105 79213,5 %-0,1 %INSEE · 2023
10OrléansLoiret118 8164,1 %0,0 %INSEE · 2023

Comment lire ce classement ?

Ce classement croise deux trajectoires descriptives : finances communales et évolution démographique. Il sert à repérer des profils à explorer et ne permet pas, à lui seul, d’établir une relation de cause à effet.

Comprendre les seuils, sources, millésimes et limites des classements →

Classements associés

Tous les classements
Blog

Les 3 derniers articles publiés

Tous les articles
données des villes en open data
22/09/2026

Open data : comment les données publiques peuvent faciliter la vie des étudiants

L’open data transforme des données publiques parfois complexes en services pratiques pour les étudiants. Menus des restaurants universitaires, transports, logements, bibliothèques ou équipements peuvent être exploités dans des cartes, moteurs de recherche et applications. Des services comme Campus Resto réutilisent ainsi les données ouvertes du CNOUS pour rendre les informations sur les restos U plus accessibles. Ces usages montrent comment les données publiques peuvent simplifier la vie quotidienne, à condition de rester attentif à leur actualisation.