Montreal Housing Intelligence

Île de Montréal Island of Montreal

Où un premier acheteur peut-il encore acheter ? Where can a first-time buyer still buy?

Une plateforme analytique qui relie le marché publié, les revenus du recensement et les taux hypothécaires, pour répondre à une question qu'un prix médian ne tranche pas : qui peut réellement acheter, et où. An analytics platform that joins published market data, census incomes and mortgage rates to answer a question a median price cannot settle: who can actually buy, and where.

Sources publiquesPublic sources
4 éditeurspublishers
Secteurs de recensementCensus tracts
541
Tests automatisésAutomated tests
495
CollecteData collection
hebdoweekly

Explorez le marché, secteur par secteur Explore the market, sector by sector

Choisissez un type de propriété, ciblez le quartier qui vous intéresse, remontez les trimestres un à un. Le rapport répond pour l'endroit qui compte pour vous, pas pour une moyenne de l'île. Pick a property type, zoom in on the neighbourhood you care about, step back through the quarters one by one. The report answers for the place that matters to you, not for an island-wide average.

Rapport en cours de publication Report being published

Le lien de publication Power BI n'est pas encore branché sur cette page. The Power BI publish link is not yet wired into this page.

Source : APCIQ par le système Centris. Chiffres de marché utilisés dans un cadre non commercial. Aucun chiffre n'est redistribué sous forme de données. Market figures used for a non-commercial purpose. No figure is redistributed as data.

Ce que les données disent What the data says

Chaque chiffre ci-dessous est une part, un compte, un taux ou une variation, jamais un prix. C'est une règle de gouvernance des données, tenue par un contrôle automatique : les chiffres de marché appartiennent à l'APCIQ et ne quittent jamais la base. Every figure below is a share, a count, a rate or a change, never a price. That is a data-governance rule, enforced by an automated check: the market figures belong to APCIQ and never leave the database.

99,2 %

Une personne seule est exclue presque partout A single person is shut out almost everywhere

En 2026 T2, une personne seule au revenu médian de son quartier ne peut pas acheter le condo médian de son secteur dans 99,2 % des 512 secteurs de recensement évalués — mise de fonds minimale, aucun autre capital. Pour un couple, la part accessible est de 78,1 %. In 2026 Q2, a single person on their neighbourhood's median income cannot buy their sector's median condominium in 99.2 % of the 512 census tracts evaluated — minimum down payment, no other capital. For a couple, 78.1 % of tracts remain within reach.

Lecture exacte : on compare deux médianes par secteur, jamais une population — ce n'est pas « 99,2 % des Montréalais ». Le seuil retenu ne porte que le logement ; taxe foncière et frais de condo le durciraient encore. Read precisely: this compares two medians per tract, never a population — it is not "99.2 % of Montrealers". The threshold covers housing alone; property tax and condo fees would tighten it further.

¾

Les trois quarts de l'effondrement apparent sont un revenu gelé Three quarters of the apparent collapse is a frozen income

Le seul revenu publié sous le niveau métropolitain est celui du recensement de 2021, pour l'année 2020. Lu tel quel, l'accessibilité d'un condo pour un couple passe de 93,2 % à 35,0 % entre 2019 T2 et 2026 T2. Ramenée en dollars de chaque trimestre par l'IPC de Montréal, elle passe de 92,5 % à 78,1 %. Ce revenu indexé est théorique : il suppose que les revenus ont suivi l'inflation. The only income published below the metropolitan level is the 2021 census, for income year 2020. Read as is, condominium affordability for a couple falls from 93.2 % to 35.0 % between 2019 Q2 and 2026 Q2. Restated into dollars of each quarter by the Montréal CPI, it falls from 92.5 % to 78.1 %. That indexed income is theoretical: it assumes incomes kept pace with inflation.

La dégradation est réelle — la rupture de 2022 T2 survit au retraitement, à −9,6 points en un trimestre — mais l'essentiel de la chute brute est six ans d'inflation appliqués aux prix et pas aux revenus. The deterioration is real — the 2022 Q2 break survives the restatement, at −9.6 points in a single quarter — but most of the raw fall is six years of inflation applied to prices and not to incomes.

−4,5 %

Le ratio prix/revenu aurait raconté l'inverse The price-to-income ratio would have told the opposite story

Pour un couple qui vise un condo, entre 2021 T4 et 2023 T4, le taux de qualification passe de 5,25 % à 7,59 %. Le ratio prix/revenu médian s'améliore de 4,5 % pendant que la part de secteurs à portée tombe de 82,8 % à 56,3 %. For a couple looking at a condominium, between 2021 Q4 and 2023 Q4, the qualifying rate goes from 5.25 % to 7.59 %. The median price-to-income ratio improves by 4.5 % while the share of tracts within reach falls from 82.8 % to 56.3 %.

Un ratio est une division : il ne contient aucun taux d'intérêt. C'est pourquoi la carte du rapport colore le manque à gagner en dollars, qui passe par le taux, et non le ratio. A ratio is a division: it contains no interest rate. That is why the report's map colours the income shortfall in dollars, which passes through the rate, rather than the ratio.

58,4 %

Une moyenne par secteur cache la réponse A sector average hides the answer

L'APCIQ publie des prix pour 18 secteurs, mais les revenus varient à l'intérieur de chacun : 58,4 % de la variance du revenu médian se trouve à l'intérieur d'un secteur, pas entre les secteurs. Le modèle calcule donc au grain du secteur de recensement, pas du secteur de marché. APCIQ publishes prices for 18 sectors, but incomes vary within them: 58.4 % of the variance in tract median income sits inside a sector, not between sectors. The model therefore computes at census-tract grain, not market-sector grain.

Conséquence mesurée en 2026 T2, pour un couple qui vise un condo : à prix identique, le verdict d'accessibilité change d'un secteur de recensement à l'autre dans 14 des 17 secteurs de marché ayant un prix publié. Measured consequence, in 2026 Q2 for a couple looking at a condominium: at identical price, the affordability verdict changes from one census tract to another in 14 of the 17 market sectors that have a published price.

Comment c'est construit How it is built

Chaque indicateur affiché est recalculé depuis la base par un script indépendant, puis confronté à l'écran : ce que vous lisez a été vérifié par deux chemins différents. Every displayed indicator is recomputed from the database by an independent script, then checked against the screen: what you read has been verified along two different paths.

1

IngestionIngestion

Python. API de la Banque du Canada et de Statistique Canada, portail ouvert de la Ville, et 29 rapports PDF lus sans intervention humaine. Chaque pipeline est rejouable sans créer de doublon. Python. Bank of Canada and Statistics Canada APIs, the City's open data portal, and 29 PDF reports parsed with no human intervention. Every pipeline replays without creating duplicates.

2

Base de donnéesDatabase

PostgreSQL et PostGIS dans Docker, sur un serveur privé. 31 tables en trois couches : brut, intermédiaire, marts. PostgreSQL and PostGIS in Docker on a private server. 31 tables across three layers: raw, staging, marts.

3

TransformationTransformation

dbt Core. 321 tests sur les modèles, plus 174 tests Python. Un test échoue quand une hypothèse cesse d'être vraie, pas seulement quand le code plante. dbt Core. 321 tests on the models, plus 174 Python tests. A test fails when an assumption stops holding, not only when code crashes.

4

OrchestrationOrchestration

n8n, hebdomadaire et sans surveillance, environ trois minutes. Toute exécution en échec déclenche une alerte immédiate : le pipeline rend compte de lui-même, il ne se contente pas de tourner. n8n, weekly and unattended, about three minutes. Any failed run raises an immediate alert: the pipeline reports on itself rather than merely running.

5

RestitutionReporting

Power BI. Modèle en étoile de 17 tables, 4 pages, 3 cartes, et un script qui calcule depuis la base ce que chaque indicateur doit afficher. Power BI. A 17-table star schema, 4 pages, 3 maps, and a script that computes from the database what every indicator must display.

Python PostgreSQL PostGIS dbt Core Docker n8n Power BI DAX Git

La méthode complète, les hypothèses et les 21 limites documentées sont publiées dans le dépôt : chaque chiffre affiché peut être remonté jusqu'à sa source et jusqu'au calcul qui l'a produit. The full method, the assumptions and the 21 documented limitations are published in the repository: every figure on screen can be traced back to its source and to the calculation that produced it.

Voir le code sur GitHub See the code on GitHub

À propos About

Portrait illustré de Sébastien Oger, dessin au trait noir et blanc.

Sébastien Oger

Responsable Qualité · ISO/IEC 17025 · Data Analytics & Power Platform

Je conduis des systèmes de management de la qualité en environnement accrédité : méthodes validées, traçabilité, amélioration continue. Certifié Power BI (PL-300), je construis la partie données de ce métier — modélisation, SQL, Python, automatisation. I run quality management systems in an accredited environment: validated methods, traceability, continuous improvement. Power BI certified (PL-300), I am building the data side of that craft — modelling, SQL, Python, automation.

Ce projet est ce que produit cette double appartenance : un système analytique conduit comme une méthode de laboratoire. Chaque contrôle y est éprouvé contre un défaut connu avant qu'on lui fasse confiance, et chaque écart d'une source est documenté plutôt que lissé. This project is what that combination produces: an analytics system run like a laboratory method. Every control is tested against a known defect before being trusted, and every discrepancy in a source is documented rather than smoothed over.

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