Modèle · prévision
Le vivier prédictif
Tous les maires ne parrainent pas. À partir de ce qu'on sait de leur commune — sa taille, sa densité, son revenu, la façon dont elle vote — et de ce qui s'est réellement passé en 2022, on estime la probabilité qu'un maire parraine un candidat. Un modèle simple, transparent, et honnête sur ses limites.
0,588
AUC en backtest (sur 6 921 communes jamais vues à l'entraînement). 0,5 = hasard, 1 = parfait.
25 %
des communes ont réellement parrainé en 2022 — le point de départ que le modèle cherche à affiner.
Ce qui pousse un maire à parrainer
Le modèle est interprétable : chaque facteur a un poids qu'on publie. Un « rapport de cotes » (odds ratio) supérieur à 1 augmente la probabilité de parrainer, inférieur à 1 la diminue.
Les communes urbaines et les maires clairement étiquetés politiquement parrainent davantage ; le revenu ne joue quasiment pas. Cohérent avec l'étude « La France qui parraine ».
La géographie du vivier
En moyenne, dans quels départements les maires sont-ils les plus susceptibles de parrainer ? La propension est la plus forte dans les territoires urbains et l'Île-de-France, la plus faible dans la France rurale — l'inverse du volume du vivier, qui, lui, est rural.
Tous les départements (vue liste)
| Département | Propension moyenne |
|---|---|
| Paris 75 | 60,5 % |
| Seine-Saint-Denis 93 | 60 % |
| Val-De-Marne 94 | 56,4 % |
| Hauts-De-Seine 92 | 54,5 % |
| Mayotte 976 | 52 % |
| Saint-Pierre-Et-Miquelon 975 | 47,7 % |
| Martinique 972 | 46 % |
| Guadeloupe 971 | 45,3 % |
| La Réunion 974 | 43,1 % |
| Guyane 973 | 41,4 % |
| Nouvelle-Calédonie 988 | 39,5 % |
| Polynésie Française 987 | 38 % |
| Essonne 91 | 33,3 % |
| Val-D'Oise 95 | 33,3 % |
| Bouches-Du-Rhône 13 | 32,9 % |
| Haute-Corse 2b | 30,8 % |
| Yvelines 78 | 29,4 % |
| Rhône 69 | 28,7 % |
| Nord 59 | 28,2 % |
| Alpes-Maritimes 06 | 28,2 % |
| Var 83 | 28 % |
| Corse-Du-Sud 2a | 28 % |
| Loire-Atlantique 44 | 27,6 % |
| Pyrénées-Orientales 66 | 27,5 % |
| Ariège 09 | 26,7 % |
| Hautes-Pyrénées 65 | 26,1 % |
| Hérault 34 | 26 % |
| Haute-Garonne 31 | 25,9 % |
| Seine-Et-Marne 77 | 25,8 % |
| Vaucluse 84 | 25,8 % |
| Drôme 26 | 25,7 % |
| Aude 11 | 25,6 % |
| Ille-Et-Vilaine 35 | 25,5 % |
| Finistère 29 | 25,4 % |
| Loire 42 | 25,3 % |
| Haute-Loire 43 | 25,2 % |
| Lozère 48 | 25,1 % |
| Haute-Marne 52 | 25,1 % |
| Pas-De-Calais 62 | 25,1 % |
| Alpes-De-Haute-Provence 04 | 25,1 % |
| Cantal 15 | 25 % |
| Jura 39 | 24,9 % |
| Meurthe-Et-Moselle 54 | 24,9 % |
| Isère 38 | 24,8 % |
| Meuse 55 | 24,8 % |
| Pyrénées-Atlantiques 64 | 24,8 % |
| Ardennes 08 | 24,8 % |
| Lot 46 | 24,7 % |
| Moselle 57 | 24,7 % |
| Puy-De-Dôme 63 | 24,7 % |
| Gers 32 | 24,6 % |
| Savoie 73 | 24,6 % |
| Corrèze 19 | 24,5 % |
| Côte-D'Or 21 | 24,5 % |
| Creuse 23 | 24,5 % |
| Gironde 33 | 24,4 % |
| Vosges 88 | 24,4 % |
| Hautes-Alpes 05 | 24,3 % |
| Calvados 14 | 24,2 % |
| Gard 30 | 24,2 % |
| Morbihan 56 | 24,2 % |
| Haute-Vienne 87 | 24,2 % |
| Ardèche 07 | 24,2 % |
| Côtes-D'Armor 22 | 24,1 % |
| Doubs 25 | 24,1 % |
| Indre-Et-Loire 37 | 24 % |
| Nièvre 58 | 24 % |
| Haute-Saône 70 | 24 % |
| Bas-Rhin 67 | 23,9 % |
| Tarn 81 | 23,9 % |
| Haut-Rhin 68 | 23,8 % |
| Seine-Maritime 76 | 23,8 % |
| Territoire De Belfort 90 | 23,8 % |
| Saône-Et-Loire 71 | 23,7 % |
| Aveyron 12 | 23,6 % |
| Landes 40 | 23,6 % |
| Maine-Et-Loire 49 | 23,6 % |
| Orne 61 | 23,6 % |
| Haute-Savoie 74 | 23,6 % |
| Aube 10 | 23,5 % |
| Vendée 85 | 23,5 % |
| Aisne 02 | 23,4 % |
| Charente 16 | 23,3 % |
| Loiret 45 | 23,3 % |
| Manche 50 | 23,3 % |
| Vienne 86 | 23,3 % |
| Dordogne 24 | 23,2 % |
| Indre 36 | 23,2 % |
| Mayenne 53 | 23,2 % |
| Allier 03 | 23,2 % |
| Cher 18 | 23,1 % |
| Marne 51 | 23,1 % |
| Yonne 89 | 23,1 % |
| Ain 01 | 23,1 % |
| Charente-Maritime 17 | 23 % |
| Deux-Sèvres 79 | 23 % |
| Somme 80 | 22,9 % |
| Tarn-Et-Garonne 82 | 22,9 % |
| Lot-Et-Garonne 47 | 22,8 % |
| Eure-Et-Loir 28 | 22,7 % |
| Sarthe 72 | 22,7 % |
| Loir-Et-Cher 41 | 22,6 % |
| Oise 60 | 22,5 % |
| Eure 27 | 22,3 % |
Moyenne par département de la probabilité prédite qu'un maire parraine (modèle SOCIO-5). Métropole sur la carte ; l'outre-mer est dans la liste.
Le vivier accessible, candidat par candidat (2027)
En croisant la propension de chaque commune avec l'affinité politique entre le maire et la famille du candidat, on obtient un indice relatif de vivier accessible. Règle d'or : on part de la nuance du maire, jamais du vote de la commune — parrainer n'est pas voter.
Indice relatif (100 = vivier le plus accessible). Les familles de gouvernement (centre, droite) ont le vivier de maires le plus large ; les extrêmes dépendent davantage de la base neutre des petites communes — leur vivier est plus rural.
« D'où viennent ses signatures ? »
Pour trois profils, les départements qui pèsent le plus dans leur vivier accessible, et le portrait du maire-type qui les parrainerait.
PHILIPPE Édouard Centre
Maire-type : 73.6 % de communes rurales, revenu médian ~26 306 €.
- Pas-De-Calais 2.5 %
- Nord 2.5 %
- Moselle 2 %
- Aisne 1.9 %
- Seine-Maritime 1.9 %
LE PEN Marine Extrême droite
Maire-type : 80.4 % de communes rurales, revenu médian ~26 351 €.
- Pas-De-Calais 2.4 %
- Moselle 2.1 %
- Nord 2.1 %
- Aisne 2.1 %
- Côte-D'Or 2 %
FAURE Olivier Gauche
Maire-type : 78.6 % de communes rurales, revenu médian ~25 933 €.
- Pas-De-Calais 3 %
- Nord 2.5 %
- Seine-Maritime 2.1 %
- Aisne 2.1 %
- Somme 2 %
Part du vivier accessible concentrée dans chaque département (top 5).
Ce que ce modèle est — et n'est pas
- Ce n'est pas un sondage ni une prédiction de vote : c'est une estimation de propension à parrainer, au sens de la méthode.
- C'est un modèle modeste et transparent. Même en ajoutant le profil individuel des maires (âge, sexe, catégorie socio-professionnelle : on découvre qu'un maire agriculteur parraine moins), le pouvoir prédictif reste limité (AUC 0,588) : on publie ce chiffre plutôt que de le cacher.
- La déclinaison par candidat ci-dessus est un scénario fondé sur des hypothèses d'affinité explicites (familles placées sur un axe gauche-droite), pas une prévision du nombre de signatures.
Source : parrainages 2022 (Conseil constitutionnel), INSEE (FiLoSoFi, densité), législatives 2024 (Ministère de l'Intérieur). Modèle : régression logistique L2, backtest sur 20 % de communes non vues.