TrustyData

app.trustydata/trustydataVersion 1.6.0

French address quality, geocoding, routing, company lookup & catchment stats (BAN, INSEE, OSM).

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Claude Code

claude mcp add --transport http trustydata https://mcp.trustydata.app/mcp

Claude Desktop and claude.ai

1
2
3

Settings > Connectors > Add custom connector
Name: trustydata
Remote MCP server URL: https://mcp.trustydata.app/mcp

Cursor

{
  "mcpServers": {
    "trustydata": {
      "url": "https://mcp.trustydata.app/mcp"
    }
  }
}

VS Code

code --add-mcp '{"name":"trustydata","type":"http","url":"https://mcp.trustydata.app/mcp"}'

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Tools

11 tools

Tools of TrustyData
	Description		Read-only	Idempotent	Open world
`compute_route`Calcule un itinéraire complet entre une origine et une destination sur le réseau France (OpenStreetMap), au choix en voiture, à pied ou à vélo : distance, durée, étapes de navigation en français, boîte englobante et géométrie encodée (polyline6). Mode de déplacement : `car` (voiture, défaut), `walking` (à pied) ou `cycling` (à vélo). Les valeurs du contrat d'API (`auto`, `pieton`, `velo`) sont acceptées telles quelles. Les consignes suivent le mode — « Conduisez… », « Marchez… », « Pédalez… » — et la réponse renvoie le `mode` utilisé : une durée n'est interprétable qu'accompagnée du mode qui l'a produite. ⚠️ Chaque mode a sa distance maximale : 5 000 km en voiture, 500 km à vélo, 250 km à pied ; au-delà la réponse est un 422 explicite, pas une panne. Pour de simples distances en masse, préfère route_matrix. Plan minimum : Business. Mention OSM ODbL obligatoire.	Calcule un itinéraire complet entre une origine et une destination sur le réseau France (OpenStreetMap), au choix en voiture, à pied ou à vélo : distance, durée, étapes de navigation en français, boîte englobante et géométrie encodée (polyline6). Mode de déplacement : `car` (voiture, défaut), `walking` (à pied) ou `cycling` (à vélo). Les valeurs du contrat d'API (`auto`, `pieton`, `velo`) sont acceptées telles quelles. Les consignes suivent le mode — « Conduisez… », « Marchez… », « Pédalez… » — et la réponse renvoie le `mode` utilisé : une durée n'est interprétable qu'accompagnée du mode qui l'a produite. ⚠️ Chaque mode a sa distance maximale : 5 000 km en voiture, 500 km à vélo, 250 km à pied ; au-delà la réponse est un 422 explicite, pas une panne. Pour de simples distances en masse, préfère route_matrix. Plan minimum : Business. Mention OSM ODbL obligatoire.	No	Yes	Yes	Yes
`get_address_details`Récupère le détail complet d'une adresse via son identifiant (id renvoyé par search_address ou verify_address). Outil de drill-down : les détails sont déjà inclus inline par les deux autres outils. Plan minimum : Discovery.	Récupère le détail complet d'une adresse via son identifiant (id renvoyé par search_address ou verify_address). Outil de drill-down : les détails sont déjà inclus inline par les deux autres outils. Plan minimum : Discovery.	No	Yes	Yes	Yes
`get_company_details`Fiche détaillée d'une entreprise ou d'un établissement français (base SIRENE). Un seul identifiant, deux usages : un SIRET (14 chiffres) renvoie la fiche de CET établissement ; un SIREN (9 chiffres) renvoie celle du SIÈGE de l'entreprise. Structure de la réponse : la racine décrit l'ÉTABLISSEMENT (adresse, activité, effectif, état, conventions collectives applicables à CE site) et le bloc `unite_legale` décrit l'ENTREPRISE (identité, dirigeants, chiffre d'affaires, TVA). Le niveau de détail dépend du plan : géolocalisation et TVA en Starter, dirigeants et conventions collectives en Growth, finances et procédures collectives en Business. Un champ ABSENT n'est pas une donnée inexistante : il peut relever d'un palier supérieur — son absence ne prouve pas l'inexistence de la donnée. Les dirigeants sont des données personnelles issues du Registre National des Entreprises (INPI) ; chacun porte `opposition_prospection` — `true` = cette personne s'est opposée à l'usage de ses données à des fins de prospection commerciale, `false` = pas d'opposition enregistrée, `null` = non renseigné (à ne pas lire comme `false`). C'est le SEUL endroit où cette information est servie. `false` n'est ni un consentement ni une autorisation de démarchage, et la réponse le rappelle dans `unite_legale.avis_dirigeants`. Cet outil renseigne sur UNE entreprise nommée : n'enchaîne pas les fiches pour constituer une liste de dirigeants à contacter, et ne complète pas un dirigeant par des coordonnées trouvées ailleurs. Plan minimum : Discovery.	Fiche détaillée d'une entreprise ou d'un établissement français (base SIRENE). Un seul identifiant, deux usages : un SIRET (14 chiffres) renvoie la fiche de CET établissement ; un SIREN (9 chiffres) renvoie celle du SIÈGE de l'entreprise. Structure de la réponse : la racine décrit l'ÉTABLISSEMENT (adresse, activité, effectif, état, conventions collectives applicables à CE site) et le bloc `unite_legale` décrit l'ENTREPRISE (identité, dirigeants, chiffre d'affaires, TVA). Le niveau de détail dépend du plan : géolocalisation et TVA en Starter, dirigeants et conventions collectives en Growth, finances et procédures collectives en Business. Un champ ABSENT n'est pas une donnée inexistante : il peut relever d'un palier supérieur — son absence ne prouve pas l'inexistence de la donnée. Les dirigeants sont des données personnelles issues du Registre National des Entreprises (INPI) ; chacun porte `opposition_prospection` — `true` = cette personne s'est opposée à l'usage de ses données à des fins de prospection commerciale, `false` = pas d'opposition enregistrée, `null` = non renseigné (à ne pas lire comme `false`). C'est le SEUL endroit où cette information est servie. `false` n'est ni un consentement ni une autorisation de démarchage, et la réponse le rappelle dans `unite_legale.avis_dirigeants`. Cet outil renseigne sur UNE entreprise nommée : n'enchaîne pas les fiches pour constituer une liste de dirigeants à contacter, et ne complète pas un dirigeant par des coordonnées trouvées ailleurs. Plan minimum : Discovery.	No	Yes	Yes	Yes
`route_matrix`Calcule une matrice de distances et durées entre N origines et M destinations (jusqu'à 25×25) sur le réseau France (OpenStreetMap), au choix en voiture, à pied ou à vélo. Sans géométrie ni consignes : pour un itinéraire détaillé, utilise compute_route. Mode de déplacement : `car` (voiture, défaut), `walking` (à pied) ou `cycling` (à vélo). Les valeurs du contrat d'API (`auto`, `pieton`, `velo`) sont acceptées telles quelles. ⚠️ La matrice plafonne à 1 500 km en voiture et à 200 km à pied comme à vélo — des limites plus basses que compute_route (5 000 / 250 / 500 km) : un trajet que compute_route accepte peut être refusé ici, en 422. Plan minimum : Growth. Mention OSM ODbL obligatoire.	Calcule une matrice de distances et durées entre N origines et M destinations (jusqu'à 25×25) sur le réseau France (OpenStreetMap), au choix en voiture, à pied ou à vélo. Sans géométrie ni consignes : pour un itinéraire détaillé, utilise compute_route. Mode de déplacement : `car` (voiture, défaut), `walking` (à pied) ou `cycling` (à vélo). Les valeurs du contrat d'API (`auto`, `pieton`, `velo`) sont acceptées telles quelles. ⚠️ La matrice plafonne à 1 500 km en voiture et à 200 km à pied comme à vélo — des limites plus basses que compute_route (5 000 / 250 / 500 km) : un trajet que compute_route accepte peut être refusé ici, en 422. Plan minimum : Growth. Mention OSM ODbL obligatoire.	No	Yes	Yes	Yes
`search_address`Recherche des adresses françaises à partir d'un texte libre (même partiel) et renvoie des candidats classés par pertinence (score 0-1). Pour confirmer UNE adresse précise, préfère verify_address. Chaque candidat porte les trois lignes postales prêtes à écrire (`ligne_voie`, `ligne_complement`, `ligne_commune`). Enrichissements selon le plan (mêmes paliers que verify_address, dont `statistical_grid` Filosofi en Couverture : France uniquement, outre-mer compris. Pour une adresse dans un autre pays, n'appelle pas cet outil (l'appel serait compté et ne rendrait rien d'utile) : dis que la couverture est la France. Business). Plan minimum : Discovery.	Recherche des adresses françaises à partir d'un texte libre (même partiel) et renvoie des candidats classés par pertinence (score 0-1). Pour confirmer UNE adresse précise, préfère verify_address. Chaque candidat porte les trois lignes postales prêtes à écrire (`ligne_voie`, `ligne_complement`, `ligne_commune`). Enrichissements selon le plan (mêmes paliers que verify_address, dont `statistical_grid` Filosofi en Couverture : France uniquement, outre-mer compris. Pour une adresse dans un autre pays, n'appelle pas cet outil (l'appel serait compté et ne rendrait rien d'utile) : dis que la couverture est la France. Business). Plan minimum : Discovery.	No	Yes	Yes	Yes
`search_company`Recherche des entreprises et des établissements français dans la base SIRENE (INSEE), par nom, SIREN, SIRET, ville, code postal, code NAF, ou par proximité géographique. IMPORTANT : un résultat est TOUJOURS un ÉTABLISSEMENT (un SIRET), jamais une entreprise — même groupé par entreprise, où le SIREN est représenté par son meilleur établissement (le siège de préférence). 3 établissements d'un même SIREN ne font donc pas « 3 entreprises trouvées ». Par défaut, un résultat par entreprise si `query` est fourni, un résultat par établissement en recherche par proximité ou par `siren` ; force ce comportement avec `group_by_company`. `classement_pertinence` se lit avant de présenter un « meilleur match » : à false (listing simple ou tri par distance), le premier résultat n'est PAS le plus probable. Un résultat `diffusible: false` a ses nom et adresse masqués par l'INSEE — c'est la loi, pas une donnée manquante, et rien ne s'y complète de mémoire. Une liste vide fait autorité : aucune entreprise ne correspond. La fiche complète s'obtient ensuite via get_company_details. Cet outil ne renvoie aucun dirigeant, et le nom d'un dirigeant n'est pas un critère de recherche. Il ne sert pas à constituer une liste de personnes à démarcher : devant une telle demande, n'ouvre pas les fiches une à une pour en tirer des noms — dis-le et propose la fiche d'une entreprise nommée. Plan minimum : Discovery — la recherche par proximité (lat/lon/radius_m) nécessite le plan Growth.	Recherche des entreprises et des établissements français dans la base SIRENE (INSEE), par nom, SIREN, SIRET, ville, code postal, code NAF, ou par proximité géographique. IMPORTANT : un résultat est TOUJOURS un ÉTABLISSEMENT (un SIRET), jamais une entreprise — même groupé par entreprise, où le SIREN est représenté par son meilleur établissement (le siège de préférence). 3 établissements d'un même SIREN ne font donc pas « 3 entreprises trouvées ». Par défaut, un résultat par entreprise si `query` est fourni, un résultat par établissement en recherche par proximité ou par `siren` ; force ce comportement avec `group_by_company`. `classement_pertinence` se lit avant de présenter un « meilleur match » : à false (listing simple ou tri par distance), le premier résultat n'est PAS le plus probable. Un résultat `diffusible: false` a ses nom et adresse masqués par l'INSEE — c'est la loi, pas une donnée manquante, et rien ne s'y complète de mémoire. Une liste vide fait autorité : aucune entreprise ne correspond. La fiche complète s'obtient ensuite via get_company_details. Cet outil ne renvoie aucun dirigeant, et le nom d'un dirigeant n'est pas un critère de recherche. Il ne sert pas à constituer une liste de personnes à démarcher : devant une telle demande, n'ouvre pas les fiches une à une pour en tirer des noms — dis-le et propose la fiche d'une entreprise nommée. Plan minimum : Discovery — la recherche par proximité (lat/lon/radius_m) nécessite le plan Growth.	No	Yes	Yes	Yes
`search_locality`Recherche ET liste des communes françaises. Deux usages : (1) retrouver une commune précise par nom, code postal ou code INSEE (renseigne `query`) ; (2) LISTER/FILTRER les communes d'un département ou d'une région, avec une fourchette de population optionnelle — `query` est alors inutile. Exemple : « communes du Pas-de-Calais de plus de 100 000 habitants » → department_code=["62"], population_min=100000. Préfère `department_code` (ex. "62") au nom ; les noms de département sont normalisés automatiquement ("Pas-de-Calais", "Val-d'Oise"… sont acceptés). Renvoie code INSEE, code postal, population et — selon le plan/details — altitude, densité, surface, département et région. Plan minimum : Discovery.	Recherche ET liste des communes françaises. Deux usages : (1) retrouver une commune précise par nom, code postal ou code INSEE (renseigne `query`) ; (2) LISTER/FILTRER les communes d'un département ou d'une région, avec une fourchette de population optionnelle — `query` est alors inutile. Exemple : « communes du Pas-de-Calais de plus de 100 000 habitants » → department_code=["62"], population_min=100000. Préfère `department_code` (ex. "62") au nom ; les noms de département sont normalisés automatiquement ("Pas-de-Calais", "Val-d'Oise"… sont acceptés). Renvoie code INSEE, code postal, population et — selon le plan/details — altitude, densité, surface, département et région. Plan minimum : Discovery.	No	Yes	Yes	Yes
`search_nearby`Recherche les adresses du référentiel officiel (BAN) situées dans un rayon de `radius_m` mètres (1 à 50 000) autour d'un point central, triées par distance croissante. Le point central est SOIT une adresse libre (`address`), SOIT un couple `lat`+`lon` WGS84 — jamais les deux. Une adresse libre est résolue comme verify_address et renvoyée dans `point_central.adresse_resolue`. Chaque résultat porte `distance_m` (mètres, à vol d'oiseau) et les enrichissements du plan (mêmes paliers que verify_address, dont `statistical_grid` Filosofi en Business). Pagination : passer `offset=pagination.next_offset` pour charger la page suivante (null = fin de parcours) ; `pagination.total_estime` est une estimation ; si `pagination.tronque` vaut true, le cap de 5000 adresses est atteint — réduire le rayon pour l'exhaustivité. Plan minimum : Growth.	Recherche les adresses du référentiel officiel (BAN) situées dans un rayon de `radius_m` mètres (1 à 50 000) autour d'un point central, triées par distance croissante. Le point central est SOIT une adresse libre (`address`), SOIT un couple `lat`+`lon` WGS84 — jamais les deux. Une adresse libre est résolue comme verify_address et renvoyée dans `point_central.adresse_resolue`. Chaque résultat porte `distance_m` (mètres, à vol d'oiseau) et les enrichissements du plan (mêmes paliers que verify_address, dont `statistical_grid` Filosofi en Business). Pagination : passer `offset=pagination.next_offset` pour charger la page suivante (null = fin de parcours) ; `pagination.total_estime` est une estimation ; si `pagination.tronque` vaut true, le cap de 5000 adresses est atteint — réduire le rayon pour l'exhaustivité. Plan minimum : Growth.	No	Yes	Yes	Yes
`verify_address`Vérifie et normalise une adresse française contre le référentiel géographique officiel (BAN). Renvoie un verdict (match_exact, match_probable, aucun_match) et l'adresse canonique, déjà découpée en trois lignes postales prêtes à écrire (`ligne_voie`, `ligne_complement`, `ligne_commune`) — à utiliser telles quelles plutôt que de recomposer l'adresse. Selon le plan : coordonnées GPS + Lambert 93 (Starter+), code IRIS (Growth+), statistiques INSEE Filosofi du carreau 200 m dans `statistical_grid` : population, répartition par tranches d'âge (0-3 à 80+), ménages, pauvreté, niveau de vie, époque de construction des logements Couverture : France uniquement, outre-mer compris. Pour une adresse dans un autre pays, n'appelle pas cet outil (l'appel serait compté et ne rendrait rien d'utile) : dis que la couverture est la France. (Business). Plan minimum : Discovery. Une adresse par appel.	Vérifie et normalise une adresse française contre le référentiel géographique officiel (BAN). Renvoie un verdict (match_exact, match_probable, aucun_match) et l'adresse canonique, déjà découpée en trois lignes postales prêtes à écrire (`ligne_voie`, `ligne_complement`, `ligne_commune`) — à utiliser telles quelles plutôt que de recomposer l'adresse. Selon le plan : coordonnées GPS + Lambert 93 (Starter+), code IRIS (Growth+), statistiques INSEE Filosofi du carreau 200 m dans `statistical_grid` : population, répartition par tranches d'âge (0-3 à 80+), ménages, pauvreté, niveau de vie, époque de construction des logements Couverture : France uniquement, outre-mer compris. Pour une adresse dans un autre pays, n'appelle pas cet outil (l'appel serait compté et ne rendrait rien d'utile) : dis que la couverture est la France. (Business). Plan minimum : Discovery. Une adresse par appel.	No	Yes	Yes	Yes
`zone_compare`Compare de 2 à 10 zones de chalandise en un seul appel et mesure leur cannibalisation. Pour chaque zone, rend exactement ce que `zone_stats` rend (`population`, `menages`, `niveau_de_vie_moyen`, `ages`, `sexe`, `menages_profil`, `logements`, `csp`, `potentiel_depense`, `immobilier`, `activites`, `defaillances`, `carreaux`, `source`, `attribution` — voir cet outil pour le sens de chaque bloc), plus `id` et `exclusif` : la population, les ménages et le potentiel que la zone est SEULE à couvrir, calculés comme « la zone moins l'union de toutes les autres » — jamais « total moins les paires », qui à trois zones et plus retrancherait deux fois un triple recouvrement ; `exclusif.part_population` en pour cent de la population de la zone. Entre zones : `chevauchements`, une entrée par paire qui se recouvre (population, ménages et potentiel comptés deux fois ; une paire disjointe n'apparaît pas), et `classement`, tous les identifiants triés sur `rank_by` décroissant : `population` (défaut), `exclusive_population`, `theoretical_potential` ou `exclusive_potential` — ces deux derniers exigent `coefficient`. Chaque élément de `zones` se décrit comme sur `zone_stats` : un centre (`address`, un nom de commune suffit, OU `lat`+`lon` WGS84, jamais les deux) et UNE portée, soit `minutes` (1 à 30) avec `mode` `car` (défaut), `walking` ou `cycling` et, en voiture, `traffic` `free` (défaut) ou `peak` (heure de pointe du matin, vitesses modélisées, pas de trafic temps réel — refusé à pied et à vélo, et pouvant répondre « indisponible » si la plateforme ne l'a pas encore ouvert), soit `radius_km` (1 à 50) à vol d'oiseau ; plus un `id` optionnel (1 à 40 caractères, lettres, chiffres, `_`, `-`, unique dans l'appel) repris dans la réponse, le classement et les erreurs — sans `id`, la position à partir de 1. `reference` : `france` (défaut) ou `department` — UN réglage pour TROIS blocs : l'`indice` de chaque poste CSP, celui de chaque poste d'`activites` et celui de `defaillances` sont alors r	Compare de 2 à 10 zones de chalandise en un seul appel et mesure leur cannibalisation. Pour chaque zone, rend exactement ce que `zone_stats` rend (`population`, `menages`, `niveau_de_vie_moyen`, `ages`, `sexe`, `menages_profil`, `logements`, `csp`, `potentiel_depense`, `immobilier`, `activites`, `defaillances`, `carreaux`, `source`, `attribution` — voir cet outil pour le sens de chaque bloc), plus `id` et `exclusif` : la population, les ménages et le potentiel que la zone est SEULE à couvrir, calculés comme « la zone moins l'union de toutes les autres » — jamais « total moins les paires », qui à trois zones et plus retrancherait deux fois un triple recouvrement ; `exclusif.part_population` en pour cent de la population de la zone. Entre zones : `chevauchements`, une entrée par paire qui se recouvre (population, ménages et potentiel comptés deux fois ; une paire disjointe n'apparaît pas), et `classement`, tous les identifiants triés sur `rank_by` décroissant : `population` (défaut), `exclusive_population`, `theoretical_potential` ou `exclusive_potential` — ces deux derniers exigent `coefficient`. Chaque élément de `zones` se décrit comme sur `zone_stats` : un centre (`address`, un nom de commune suffit, OU `lat`+`lon` WGS84, jamais les deux) et UNE portée, soit `minutes` (1 à 30) avec `mode` `car` (défaut), `walking` ou `cycling` et, en voiture, `traffic` `free` (défaut) ou `peak` (heure de pointe du matin, vitesses modélisées, pas de trafic temps réel — refusé à pied et à vélo, et pouvant répondre « indisponible » si la plateforme ne l'a pas encore ouvert), soit `radius_km` (1 à 50) à vol d'oiseau ; plus un `id` optionnel (1 à 40 caractères, lettres, chiffres, `_`, `-`, unique dans l'appel) repris dans la réponse, le classement et les erreurs — sans `id`, la position à partir de 1. `reference` : `france` (défaut) ou `department` — UN réglage pour TROIS blocs : l'`indice` de chaque poste CSP, celui de chaque poste d'`activites` et celui de `defaillances` sont alors r	No	Yes	Yes	Yes
`zone_stats`Rend ce que l'INSEE sait de ceux qui habitent une zone de chalandise : `population`, `menages`, `menages_pauvres` (sous le seuil de pauvreté), `niveau_de_vie_moyen` (euros par personne et par an — une moyenne, jamais une médiane), `iris_couverts` (quartiers IRIS touchés), `surface_km2`, et `carreaux` {total, estimes}. Les chiffres sont des sommes des carreaux INSEE Filosofi de 200 m pondérées par la part de chaque carreau dans la zone ; `carreaux.estimes` compte ceux que l'INSEE a imputés au titre du secret statistique — c'est la norme du fichier (souvent la majorité hors des villes denses), pas un défaut de la zone. Depuis la plateforme 1.11, la réponse porte aussi le PROFIL de la zone, en trois blocs de `{effectif, part}` : `ages` (onze tranches INSEE `0_3` … `80_plus` et `inconnu`, parts rapportées à `population`), `menages_profil` (personnes seules, 5 personnes et plus, propriétaires, monoparentaux, en collectif, en maison, parts rapportées à `menages`, plus `surface_moyenne_m2`) et `logements` (`total`, cinq périodes de construction et `sociaux`, parts rapportées à `logements.total`). Les parts sont en pourcentage au dixième, calculées avant arrondi ; les effectifs sont arrondis séparément, leur somme peut différer du total de quelques unités. Depuis la plateforme 1.16, le bloc `sexe` donne `hommes` et `femmes` en `{effectif, part}` plus `population_recensement` — les parts sont rapportées à `population_recensement` (hommes + femmes, la population du recensement répartie sur la zone), pas à `population` : les deux diffèrent de quelques pour cent, c'est normal (ménages ordinaires 2021 contre population totale 2022). C'est une estimation : le sexe n'est diffusé qu'à l'IRIS et réparti sur les carreaux au prorata de leur population ; les limites sont celles de `csp.fiabilite`. Depuis la plateforme 1.12, le bloc `csp` donne les huit catégories socioprofessionnelles des 15 ans et plus (agriculteurs, artisans_commercants, cadres, professions_intermediaires, employes,	Rend ce que l'INSEE sait de ceux qui habitent une zone de chalandise : `population`, `menages`, `menages_pauvres` (sous le seuil de pauvreté), `niveau_de_vie_moyen` (euros par personne et par an — une moyenne, jamais une médiane), `iris_couverts` (quartiers IRIS touchés), `surface_km2`, et `carreaux` {total, estimes}. Les chiffres sont des sommes des carreaux INSEE Filosofi de 200 m pondérées par la part de chaque carreau dans la zone ; `carreaux.estimes` compte ceux que l'INSEE a imputés au titre du secret statistique — c'est la norme du fichier (souvent la majorité hors des villes denses), pas un défaut de la zone. Depuis la plateforme 1.11, la réponse porte aussi le PROFIL de la zone, en trois blocs de `{effectif, part}` : `ages` (onze tranches INSEE `0_3` … `80_plus` et `inconnu`, parts rapportées à `population`), `menages_profil` (personnes seules, 5 personnes et plus, propriétaires, monoparentaux, en collectif, en maison, parts rapportées à `menages`, plus `surface_moyenne_m2`) et `logements` (`total`, cinq périodes de construction et `sociaux`, parts rapportées à `logements.total`). Les parts sont en pourcentage au dixième, calculées avant arrondi ; les effectifs sont arrondis séparément, leur somme peut différer du total de quelques unités. Depuis la plateforme 1.16, le bloc `sexe` donne `hommes` et `femmes` en `{effectif, part}` plus `population_recensement` — les parts sont rapportées à `population_recensement` (hommes + femmes, la population du recensement répartie sur la zone), pas à `population` : les deux diffèrent de quelques pour cent, c'est normal (ménages ordinaires 2021 contre population totale 2022). C'est une estimation : le sexe n'est diffusé qu'à l'IRIS et réparti sur les carreaux au prorata de leur population ; les limites sont celles de `csp.fiabilite`. Depuis la plateforme 1.12, le bloc `csp` donne les huit catégories socioprofessionnelles des 15 ans et plus (agriculteurs, artisans_commercants, cadres, professions_intermediaires, employes,	No	Yes	Yes	Yes

Details

Registry status: Active
Published: Oct 27, 2026
Updated: Oct 27, 2026
Website: https://trustydata.fr/⁠ (opens in a new tab)
Repository: https://github.com/htristram/trustydata-mcp-server⁠ (opens in a new tab)
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GDPR: Not declared

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