Datasets:
dataset_info:
features:
- name: doc_id
dtype: string
- name: types
dtype: string
- name: name
dtype: string
- name: mission_description
dtype: string
- name: addresses
dtype: string
- name: phone_numbers
dtype: string
- name: mails
dtype: string
- name: urls
dtype: string
- name: social_medias
dtype: string
- name: mobile_applications
dtype: string
- name: opening_hours
dtype: string
- name: contact_forms
list: string
- name: additional_information
dtype: string
- name: modification_date
dtype: string
- name: siret
dtype: string
- name: siren
dtype: string
- name: people_in_charge
dtype: string
- name: organizational_chart
dtype: string
- name: hierarchy
dtype: string
- name: directory_url
dtype: string
- name: source_file
dtype: string
splits:
- name: train
num_bytes: 78884378
num_examples: 86419
download_size: 22306981
dataset_size: 78884378
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
language:
- fr
tags:
- france
- collectivites-territoriales
- administration-locale
- annuaire
- service-public
- open-data
- government
- etalab
pretty_name: Référentiel des administrations locales – version structurée
license: etalab-2.0
🇫🇷 Référentiel des administrations locales – Version structurée
Ce dataset regroupe l’Annuaire de l’administration – Base de données locales, qui recense l’ensemble des administrations et services publics locaux français :
- collectivités territoriales,
- services municipaux,
- services départementaux et régionaux,
- établissements publics locaux,
- structures administratives de proximité.
Les données sont issues des sources open data officielles publiées sur data.gouv.fr et accessibles via le site institutionnel lannuaire.service-public.fr.
La structure de ce dataset est inspirée du French Local Administrations Directory Dataset, qui propose une version chunkée et vectorisée pour la recherche sémantique.
Le présent dataset conserve une structuration exhaustive et fidèle aux données sources, sans génération d’embeddings, afin de permettre des usages analytiques, cartographiques et institutionnels.
🗂️ Contenu du dataset
Le dataset est fourni au format Parquet et contient un unique split train.
Chaque ligne correspond à une entité administrative locale, identifiée et décrite à travers :
- ses missions,
- ses coordonnées,
- ses responsables,
- ses relations hiérarchiques ou fonctionnelles,
- ses informations institutionnelles.
📊 Schéma des données
| Champ | Type | Description |
|---|---|---|
doc_id |
string |
Identifiant unique de l’entité administrative |
types |
string |
Type(s) d’administration ou de service |
name |
string |
Nom officiel de l’entité |
mission_description |
string |
Description des missions |
addresses |
string |
Adresses postales (structure sérialisée) |
phone_numbers |
string |
Numéros de téléphone |
mails |
string |
Adresses électroniques |
urls |
string |
Liens web associés |
social_medias |
string |
Comptes sur les réseaux sociaux |
mobile_applications |
string |
Applications mobiles associées |
opening_hours |
string |
Horaires d’ouverture |
contact_forms |
string |
Liens vers formulaires de contact |
additional_information |
string |
Informations complémentaires |
modification_date |
string |
Date de dernière mise à jour |
siret |
string |
Numéro SIRET |
siren |
string |
Numéro SIREN |
people_in_charge |
string |
Responsables et agents en charge |
organizational_chart |
string |
Informations d’organigramme |
hierarchy |
string |
Liens hiérarchiques ou fonctionnels |
directory_url |
string |
URL de la fiche officielle Service-Public |
source_file |
string |
Fichier source d’origine |
⚠️ Les champs complexes (adresses, responsables, hiérarchie) sont stockés sous forme sérialisée afin de préserver la richesse structurelle des données sources.
🛠️ Méthodologie de constitution
1. 📥 Extraction des données
Les données proviennent de la Base de données locales de l’annuaire de l’administration, maintenue par la DILA et diffusée via Service-Public.fr.
Les fichiers sources ont été :
- extraits,
- nettoyés,
- normalisés,
- puis consolidés dans un schéma tabulaire homogène.
Les métadonnées, informations de contact et descriptions institutionnelles sont conservées sans perte sémantique.
2. 🏘️ Structuration des administrations locales
Chaque entité locale est décrite selon plusieurs axes :
- institutionnel (statut, rattachement, identifiants),
- fonctionnel (missions, périmètre d’action),
- opérationnel (coordonnées, horaires, canaux de contact),
- organisationnel (responsables, organigramme, hiérarchie).
Cette structuration permet une exploitation directe pour :
- la cartographie territoriale des services publics,
- l’analyse de l’action publique locale,
- l’orientation des usagers vers les bons services.
3. 🧾 Absence volontaire d’embeddings
Contrairement à la version orientée recherche sémantique :
- aucun champ synthétique de type
chunk_textn’est généré, - aucun embedding n’est calculé.
Ce choix permet :
- une réutilisation neutre et pérenne des données,
- des traitements statistiques et géographiques,
- une vectorisation ultérieure adaptée à des besoins ciblés.
🔗 Lien avec le dataset de référence vectorisé
Ce dataset est conceptuellement lié au dataset suivant :
French Local Administrations Directory Dataset – version chunkée et vectorisée
https://huggingface.co/datasets/AgentPublic/local-administrations-directory
Comparaison synthétique :
| Version vectorisée | Présente version |
|---|---|
| Texte synthétique | Données exhaustives |
| Embeddings BGE-M3 | Aucun embedding |
| Recherche sémantique | Analyse territoriale |
| Usage RAG / IA | Usage institutionnel |
Les deux versions peuvent être combinées dans des pipelines avancés (cartographie + recherche sémantique).
📚 Sources & Licence
🔗 Sources
📄 Licence
Licence Ouverte Etalab 2.0
Les données sont librement réutilisables, sous réserve de mention de la source et de la licence.
📌 Cas d’usage
Ce dataset est particulièrement adapté pour :
- les annuaires territoriaux de services publics,
- les outils d’orientation citoyenne,
- la cartographie administrative locale,
- l’analyse des politiques publiques territoriales,
- les projets d’IA appliqués aux services publics locaux.