En synthèse

Avec 533 millions de nuitées vendues en 2025 et près de 8 millions d’annonces actives — face à 17,5 millions de chambres d’hôtel — Airbnb rivalise désormais avec l’hôtellerie traditionnelle et progresse dix fois plus vite (location courte durée à 9 % par an contre 1 %). Cette étude s’appuie sur l’analyse de 941 148 annonces individuelles actives¹ réparties sur 76 villes de 31 pays (40 en Europe, 24 en Amérique du Nord). Elle interroge huit dimensions :

Portrait — où se concentrent annonces et hôtes ?
Prix, structure, activité — quels niveaux tarifaires, quelle offre, quel revenu hôte ?
Professionnalisation — multi-loueurs, super-professionnels, concentration au sommet ?
Pression résidentielle — densité d’annonces par habitant en zone dense ?
Concurrence — Airbnb face à l’hôtellerie en prix, capacité, géographie ?
Régulation — quels leviers effectifs, quels horizons à 2030 ?
Qualité perçue — que disent les notes des voyageurs ?
Typologie — quelles familles de marchés se dégagent ?

Ce que montre l’analyse. Le « partage entre particuliers » a vécu : 63 % de l’offre est gérée par des multi-loueurs² et 14 % des hôtes en captent la moitié. À Tokyo, Singapour ou Hong Kong, plus de 85 % des annonces sont aux mains de professionnels, contre moins de 20 % à Copenhague ou Oslo. Côté prix, la médiane du logement entier (165 €/nuit) rejoint désormais le tarif d’une chambre d’hôtel, effaçant l’avantage tarifaire historique d’Airbnb. La pression résidentielle frappe d’abord les villes touristiques moyennes — le Pays Basque, Venise et Florence approchent ou dépassent 40 annonces pour 1 000 habitants en zone dense — plutôt que les mégapoles. Face à cela, les villes activent des leviers distincts : enregistrement, plafond de nuitées, interdiction (Barcelone d’ici 2028), transparence imposée (Règlement UE 2024/1028). Cinq familles de marchés se dégagent de la typologie finale.

Synthèse exécutive

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# Blueprint KPI v4 (260719) : titre court, sous-titre prix viré, +densité monde 10k hab (CSV pays),
# revenu = moyenne monde estimée, tooltips ville ET pays (bouton "détail"). formatC = pas de backslash.
cty <- tryCatch(read.csv(file.path(DATA_EXTERNAL, "bnb-inside-study-full-country.csv"),
                         encoding = "UTF-8", stringsAsFactors = FALSE), error = function(e) NULL)
world_10k <- if (!is.null(cty)) {
  cd <- cty[cty$listings_per_10k_hab > 0, ]; cd$pop <- cd$n_listings / cd$listings_per_10k_hab * 1e4
  round(sum(cd$n_listings) / sum(cd$pop) * 1e4, 1)
} else 13.7
v_priv <- round(median(kpi$px_private_med,   na.rm = TRUE))
v_pp   <- round(median(kpi$px_entire_pp_med, na.rm = TRUE))
v_rev  <- round(mean(kpi$act_revenu_med,     na.rm = TRUE))   # moyenne monde estimée
ev_multi <- round(weighted.mean(kpi$cr_offre_1plus, kpi$vol_n_ann, na.rm = TRUE) -
                  weighted.mean(kpi$cr_offre_1plus_25, kpi$vol_n_ann, na.rm = TRUE), 1)

# binders locaux (data-bound) vers le moteur générique kpi_tip_top_bottom() du canonical jcn-rpt-kpi.R.
# kpi_tiles_synth / kcat / kpi_evo sont désormais dans jcn-rpt-kpi.R (déjà sourcé).
tip <- function(col, u = "%", pal = "#6aa9d6", big = FALSE, dg = 1)
  kpi_tip_top_bottom(kpi, col, "city_fr", pal, u, big, dg, 8, "Top 8 villes", "Bottom 8 villes")
tip_cty <- function(col, u = "", pal = "#ca5800") {
  if (is.null(cty)) return("")
  kpi_tip_top_bottom(cd, col, "country", pal, u, FALSE, 1, 8, "Top 8 pays", "Bottom 8 pays")
}

kpi_row(
  kpi_tiles_synth(kcat("globe-americas", "Périmètre analyse · 06 2026"), list(
    list(value = aa$n_total_km, label = sprintf("<strong>annonces</strong> actives&nbsp;&nbsp;%s", kpi_evo(aa$v_ann_evol))),
    list(value = aa$n_hosts_km, label = sprintf("<strong>hôtes</strong> actifs&nbsp;&nbsp;%s", kpi_evo(aa$v_host_evol))),
    list(value = sprintf("%d", aa$n_villes), label = sprintf("villes · %d pays", aa$n_pays)),
    list(value = sprintf("%d&nbsp;%%", aa$v_couverture_pct), label = "de l'offre mondiale")
  )),
  kpi_tiles_synth(kcat("buildings", "Professionnalisation"), list(
    list(value = sprintf("%s&nbsp;%%", aa$v_hosts50), label = sprintf("des hôtes détiennent <strong>50 %%</strong> de l'offre&nbsp;&nbsp;%s", tip("cr_hosts_offre50_pct", "%", "#8c4a5a"))),
    list(value = sprintf("%d&nbsp;%%", aa$v_multi), label = sprintf("de l'offre en multi-loueurs&nbsp;&nbsp;%s&nbsp;%s", kpi_evo(ev_multi, "pt", ref = NULL), tip("cr_offre_1plus", "%", "#1696d2"))),
    list(value = sprintf("%d&nbsp;%%", aa$v_entire), label = sprintf("logements entiers&nbsp;&nbsp;%s&nbsp;%s", kpi_evo(aa$v_entire_evol, "pt", ref = NULL), tip("str_entire_pct", "%", "#55b748")))
  )),
  kpi_tiles_synth(kcat("currency-euro", "Prix médian / nuit et revenu"), list(
    list(value = sprintf("%s&nbsp;€", aa$v_prix_med), label = sprintf("logement entier <em style='color:#9a9a9a;font-size:.86em'>· %s €/pers</em>&nbsp;&nbsp;%s", v_pp, tip("px_entire_med", " €", "#8c6a3f", dg = 0))),
    list(value = sprintf("%s&nbsp;€", v_priv), label = sprintf("chambre privée&nbsp;&nbsp;%s", tip("px_private_med", " €", "#8c6a3f", dg = 0))),
    list(value = sprintf("%s&nbsp;€", .fn(v_rev)), label = sprintf("revenu estimé / an&nbsp;&nbsp;%s", tip("act_revenu_med", " €", "#8c6a3f", big = TRUE)))
  )),
  kpi_tiles_synth(kcat("house-door", "Pression résidentielle"), list(
    list(value = sprintf("%s", aa$v_pression_med),
         label = sprintf("annonces / 1 000 hab. zone dense&nbsp;&nbsp;%s", tip("prs_listings_1000hab_dense", "‰", "#ca5800"))),
    list(value = sprintf("%s", formatC(world_10k, format = "f", digits = 1, decimal.mark = ",")),
         label = sprintf("annonces / 10 000 hab. — monde 224 pays&nbsp;&nbsp;%s", tip_cty("listings_per_10k_hab")))
  ))
)

Périmètre analyse · 06 2026

941 K annonces actives ▲ +2,9 % / juin 2025

456 K hôtes actifs ▼ -0,3 % / juin 2025

76 villes · 31 pays

11 % de l'offre mondiale

Professionnalisation

14 % des hôtes détiennent 50 % de l'offre

Top 8 villes

Copenhague45,3%

Oslo42,7%

Amsterdam41,9%

Biarr.-Anglet-Bayon.35,6%

Stockholm33,0%

Munich31,5%

Victoria28,2%

Bordeaux27,9%

Bottom 8 villes

Boston6,9%

Madrid6,6%

Bangkok6,3%

Zurich5,8%

Barcelone5,4%

Nashville5,1%

Singapour4,4%

Hong Kong2,8%

63 % de l'offre en multi-loueurs ▲ +1,1 pt

Top 8 villes

Tokyo91,8%

Taipei89,9%

Singapour85,8%

Bangkok85,6%

Hong Kong84,8%

Barcelone83,9%

Porto81,7%

Prague80,5%

Bottom 8 villes

Paris41,4%

Bordeaux40,4%

Munich37,7%

Stockholm32,3%

Biarr.-Anglet-Bayon.31,2%

Amsterdam20,3%

Oslo18,9%

Copenhague12,2%

78 % logements entiers ▲ +0,4 pt

Top 8 villes

Thessalonique97,1%

Athènes93,4%

Nashville92,7%

Copenhague92,6%

Riga92,1%

Budapest91,3%

Biarr.-Anglet-Bayon.91,2%

Asheville91,0%

Bottom 8 villes

Munich66,1%

San Francisco63,5%

Ottawa61,2%

Naples60,3%

Dublin57,9%

New York56,5%

Singapour40,8%

Hong Kong37,8%

Prix médian / nuit et revenu

165 € logement entier · 44 €/pers

Top 8 villes

Amsterdam331 €

Édimbourg322 €

San Diego307 €

Boston287 €

Londres276 €

Seattle270 €

Dublin262 €

Nashville260 €

Bottom 8 villes

Ottawa100 €

Budapest94 €

Riga84 €

Rio de Janeiro82 €

Taipei78 €

Thessalonique75 €

Istanbul71 €

Bangkok46 €

77 € chambre privée

Top 8 villes

Amsterdam172 €

Nashville156 €

La Nouvelle-Orléans154 €

Édimbourg142 €

San Francisco139 €

Paris137 €

Venise117 €

Victoria117 €

Bottom 8 villes

Mexico48 €

Istanbul48 €

Ottawa48 €

Riga43 €

Taipei39 €

Hong Kong38 €

Montréal37 €

Bangkok37 €

7 359 € revenu estimé / an

Top 8 villes

Édimbourg22 848 €

Nashville21 149 €

San Diego20 212 €

Seattle15 806 €

Asheville14 374 €

Portland14 273 €

Chicago14 013 €

Denver13 926 €

Bottom 8 villes

Rio de Janeiro1 637 €

Naples1 200 €

Bangkok289 €

Los Angeles0 €

New York0 €

Istanbul0 €

Hong Kong0 €

Singapour0 €

Pression résidentielle

6,7 annonces / 1 000 hab. zone dense

Top 8 villes

Biarr.-Anglet-Bayon.53,4‰

Venise45,7‰

Florence40,9‰

Paris26,0‰

Copenhague22,8‰

Athènes22,3‰

Milan21,3‰

Asheville20,3‰

Bottom 8 villes

Bangkok2,5‰

New York2,4‰

Chicago2,4‰

Fort Worth2,0‰

Istanbul1,8‰

Ottawa1,8‰

Hong Kong1,1‰

Singapour0,5‰

13,7 annonces / 10 000 hab. — monde 224 pays

Top 8 pays

Saint Barthélemy1534,5

Saint Martin725,2

U.S. Virgin Islands616,5

Croatia376,6

Monaco361,3

Guadeloupe318,7

Aruba308,0

Turks and Caicos Islands285,2

Bottom 8 pays

Bangladesh0,1

Dem. Rep. Congo0,1

Iraq0,1

Angola0,1

Mali0,1

Somalia0,1

Libya0,1

Central African Republic0,1

Métriques clés par région

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# Databar continentale sous les 4 KPI (helper rapport + évol 25->26 + réf monde pointillée).
# Palette = CD_COLS_SYNTH (_helpers-monde-srpt.R) — partagée avec les small multiples du rapport.
SYNTH_CD_COLS <- CD_COLS_SYNTH
plot_cd_bars_agg(
  c("vol_n_ann", "cr_offre_1plus", "str_entire_pct", "prs_listings_1000hab_dense"),
  ncol_wrap = 4,
  evol = c("vol_n_ann_vevol_2526", "cr_offre_1plus_vdifp_2526",
           "str_entire_pct_vdifp_2526", "prs_listings_1000hab_dense_vevol_2526"),
  palette = SYNTH_CD_COLS,
  world_ref = c(vol_n_ann = NA,
                cr_offre_1plus = as.numeric(kpi_world$cr_offre_1plus),
                str_entire_pct = as.numeric(kpi_world$str_entire_pct),
                prs_listings_1000hab_dense = as.numeric(kpi_world$prs_listings_1000hab_dense)),
  strip_labels = c("Annonces actives", "% multi-loueurs", "% logements entiers", "Annonces / 1 000 hab.
en zone dense"),
  evol_below = TRUE, bar_width = 0.72, grid_x = FALSE, alpha = 0.82,
  strip_size = 10.5, lab_size = 2.8, dec = c(1, 1, 0, 1))

Par continent (nos données) — évolution 2025→2026 : bordeaux = hausse, bleu = baisse · pointillé « monde » = moyenne mondiale. Source : Inside Airbnb, juin 2026.

Le panel — 941 K annonces actives dans 76 villes de 31 pays, soit 12,5 % du stock mondial recensé par Inside Airbnb — dessine un marché devenu européen, professionnalisé et concentré : l’Europe capte 53 % de l’offre du panel, l’Amérique du Nord 19 %. Huit messages en résument la lecture, du portrait des volumes à la typologie.

Un marché d’abord européen, concentré sur une poignée de métropoles

Londres approche 70 000 annonces et Paris 60 000, quand le bas du panel — Genève, Bergame — reste sous 2 000. L’Europe du Sud-Est (Florence, Lisbonne, Athènes, Barcelone) forme le plus gros volume cumulé, devant une Europe de l’Ouest portée par les deux capitales. Le panel a gagné 2,9 % d’annonces en un an, mais cette croissance vient d’ailleurs : l’Asie progresse de 20,5 % et l’Amérique latine de 14,1 %, tandis que les deux Europes reculent — 0,7 % au Sud-Est, 3,6 % à l’Ouest-Nord. Le centre de gravité du marché commence à quitter le continent qui l’a fait naître.

Le logement entier a supplanté le partage entre particuliers

78 % de l’offre mondiale est en logement entier, et la part progresse encore (0,4 point en un an). 10 villes dépassent 90 % — Thessalonique, Athènes et Budapest en tête, où le patrimoine bascule vers l’investissement touristique pur. Le parc reste dominé par les studios et petits appartements : 3 à 4 personnes, 1 à 2 chambres en médiane.

L’économie collaborative est devenue une industrie

63 % des annonces sont gérées par des multi-loueurs et 14 % des hôtes captent la moitié de l’offre — une concentration comparable aux pays les plus inégalitaires, et l’écart se creuse encore : la part multi-loueurs gagne 1,1 point en un an. 8 villes dépassent 80 % d’offre multi-loueurs — Porto, Prague, Barcelone et les métropoles asiatiques — quand 3 seulement, Copenhague, Oslo et Amsterdam, restent sous 30 %. Le revenu se joue moins sur le prix que sur l’occupation : Édimbourg dépasse 22 848 €/an grâce à un calendrier saturé.

La pression résidentielle frappe les villes moyennes touristiques

La densité médiane atteint 6,7 annonces pour 1 000 habitants en zone dense, mais 15 villes dépassent 15 ‰ — plus du double de la médiane — et 3 d’entre elles, le Pays Basque, Venise et Florence, franchissent 40 ‰, soit près d’une annonce pour 25 habitants. Les mégalopoles asiatiques (Tokyo, Bangkok, Singapour) restent sous 3 ‰ : leur densité de population dilue la pression rapportée aux habitants.

Airbnb a rejoint l’hôtellerie, en volume comme en prix

Le prix médian d’un logement entier s’établit à 165 €/nuit, désormais proche du tarif d’une chambre d’hôtel : l’avantage tarifaire historique s’est effacé (prix moyen Airbnb 166 USD contre 159 USD pour l’hôtellerie américaine en 2024). L’offre de location courte durée croît dix fois plus vite que le parc hôtelier, et des opérateurs hybrides — Blueground, Sonder — brouillent la frontière entre les deux modèles.

La régulation 2024-2025 rebat les cartes

New York a effacé 90 % de ses annonces, Amsterdam a réduit son parc de 54 %, Barcelone vise l’interdiction totale en 2028 et le Règlement européen 2024/1028 impose la transparence dès 2026. Mais l’offre se déplace plus qu’elle ne disparaît : bascule vers les séjours longs à New York, expansion continue dans les marchés émergents peu encadrés (Buenos Aires, Riyad).

La note des voyageurs ne départage plus les marchés — sauf là où l’offre s’est concentrée

64 des 76 villes dépassent 4,8 sur 5, et seulement 0,24 point sépare la mieux notée de la moins bien notée. Cette compression vers le haut prive la note de tout pouvoir discriminant pour le voyageur. Un signal résiste pourtant : les villes où les gros opérateurs captent l’essentiel de l’offre notent systématiquement plus bas, tandis que la satisfaction sur le rapport qualité-prix suit la présence de superhôtes. La professionnalisation gagne en volume ce qu’elle concède en jugement.

Cinq familles de marchés se dégagent de la typologie

La classification (6 variables actives, 5 clusters, silhouette 0,38) répartit les 76 villes en cinq familles de poids très inégaux. Les deux premières concentrent les deux tiers du panel : les marchés à superhôtes très actifs (26 villes — Tokyo, Athènes, Florence) et le tourisme patrimonial court-terme (25 — Londres, Paris, Rio de Janeiro). Viennent ensuite les grandes métropoles régulées (14 — Mexico, Bangkok, Istanbul), les amateurs Europe Ouest-Nord (8 — Copenhague, Oslo) et, à part, 3 mégalopoles à offre contrainte — New York, Hong Kong, Singapour, où la régulation et le bâti étranglent l’offre. La fracture majeure n’est ni nord-sud ni est-ouest : elle oppose les marchés pilotés par des professionnels très actifs aux marchés restés entre les mains d’amateurs encadrés.

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clu_df <- data.frame(city_fr = indiv_df$individu,
                     cluster = as.integer(indiv_df$cluster),
                     stringsAsFactors = FALSE)
clu_df$cluster_name <- factor(cluster_names[clu_df$cluster], levels = cluster_names)

clu_map <- kpi |>
  dplyr::select(city_fr, lat, lon, vol_n_ann) |>
  dplyr::inner_join(clu_df, by = "city_fr") |>
  dplyr::filter(!is.na(lat) & !is.na(lon))

CLU_COLS <- setNames(c("#fdbf11", "#1696d2", "#55b748", "#ec008b", "#5c5859"),
                     cluster_names)

p_clu <- build_world_map(clu_map,
  size_col = "vol_n_ann",
  color_var = "cluster_name", color_levels = cluster_names, palette = CLU_COLS,
  title = "Cinq familles de marchés Airbnb - partition mondiale",
  subtitle = sprintf("%d villes - couleur = cluster ACP-HCPC - taille = annonces actives", nrow(clu_map)),
  legend_nrow = 2)   # 2 rangs : les 5 noms de clusters sont coupés sur une seule ligne
render_girafe(p_clu, width_svg = 9, height_svg = 5.4)

Source : Inside Airbnb juin 2026 - Typologie ACP-HCPC sur 6 indicateurs actifs (snapshot rpt-pbnb-acpnbk-monde) - Projection Robinson.

Ce qu’il faut retenir

Airbnb n’est plus une plateforme de partage mais un secteur d’hébergement professionnalisé et concentré, dont le poids local dépend moins du volume brut que de la place qu’il occupe dans le parc résidentiel des destinations touristiques. La régulation 2024-2025 ouvre une période de recomposition : durcissement dans les villes-musées européennes et nord-américaines, expansion continue dans les marchés émergents peu encadrés. Le rapport complet décline ces constats sur huit axes — du portrait des volumes à la typologie finale.

Notes de bas de page

Données Inside Airbnb, snapshot juin 2026 — annonces actives après nettoyage (prix renseigné, disponibilité supérieure à 0, hors hôtels).↩︎
Multi-loueur = hôte gérant au moins deux annonces actives simultanément.↩︎