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Présidentielle 2017. Les votes des grandes villes au microscope

Si la présidentielle 2017 a vu de nombreux commentateurs opposer les électeurs des périphéries et des grandes métropoles, ces dernières sont en réalité loin de former des espaces homogènes. En observant une dizaine de grandes villes à l’échelle très fine des bureaux de vote, ce dossier souligne combien les variations spatiales du vote s’articulent à la géographie des inégalités.

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Aux lendemains du premier tour de l’élection présidentielle a fleuri dans les colonnes des journaux, sur les plateaux de télévision ou sur les ondes des radios un schème explicatif binaire opposant « deux France », l’une favorable à Emmanuel Macron et l’autre à Marine Le Pen. Ce clivage a été formulé en des termes assez différents, avec des variations rhétoriques autour de l’idée de « fractures » (Jaillet et Vanier 2015). Quels que soient les mots utilisés, il intrique des divisions qui séparent des mondes sociaux et des césures qui traversent des espaces géographiques : la « France d’en haut » contre la « France périphérique » pour Christophe Guilluy (2014, 2016) ; la France des gagnants (de la mondialisation) contre celle des perdants ; celle de l’optimisme contre celle du pessimisme ; ou encore celle des valeurs « universalistes » contre celle des valeurs « ethnocentristes » (Chiche et al. 2000). Dans les analyses postélectorales qu’ils développent depuis une dizaine d’années, c’est dans des termes analogues qu’Hervé Le Bras et Jacques Lévy décrivent la France des « villes contre le périurbain » comme celle de « l’ouverture au monde » contre celle de la « fermeture » [1]. On retrouve finalement l’opposition étymologique – ancienne et déjà dénoncée (Brunet et al. 1992) – entre les habitants des villes, qui seraient urbains au sens de policés, et les ruraux, parfois vus comme rustiques, voire rustres.

Dans certaines de ses formulations, cette opposition binaire repose sur des formes de normativité, qui manifestent notamment les craintes des élites face aux classes populaires (Collovald 2004) et traduisent un urbano-centrisme (Ripoll et Rivière 2007) que l’on peut voir comme une expression de la dimension spatiale du mépris de classe. Au contraire, recentrer l’analyse sur les effets électoraux et politiques des inégalités sociales et de leur intériorisation semble plus productif que de décréter de manière surplombante (et depuis les secteurs centraux des métropoles) qui, parmi les électeurs, sont ceux qui sont « optimistes », « ouverts » ou « universalistes ». Dire cela ne revient, bien sûr, pas à nier le fait que la géographie des votes est structurée par des contrastes entre les centres urbains et les espaces qui en sont les plus éloignés – les cartes du second tour le montrent, d’ailleurs, de manière nette. L’ampleur des écarts entre les distributions géographiques des résultats de M. Le Pen et E. Macron au premier tour a toutefois été relativisée (Gilli 2017). Il a surtout été rappelé que ces écarts expriment avant tout des contrastes sociologiques – en matière d’âge, de catégories socioprofessionnelles, de revenus, etc. – et donc que « toutes les grandes villes françaises ne se ressemblent pas » (Sawicki 2017).

Métropolitiques a déjà pris part au travail de déconstruction critique de ces discours, en soulignant notamment la diversité des configurations sociales et des alignements électoraux des habitants des secteurs pavillonnaires urbains (Cartier et al. 2012), des espaces périurbains (Girard 2011, 2012 ; Lambert 2012 ; Girard et Rivière 2013) et des mondes ruraux (Vignon 2012 ; Challier 2017). C’est pourquoi, à la différence des précédents dossiers consacrés à l’élection présidentielle de 2012 (Collet, Gilbert et Girard 2012) puis aux enjeux des scrutins municipaux de 2014 (Bellanger, Desage et Rivière 2014), les articles de ce nouveau dossier thématique portent tous sur des villes-centres [2] situées en haut de la hiérarchie urbaine française. Les grandes villes françaises sont encore parfois présentées comme des ensembles homogènes tant au plan sociologique (elles seraient uniformément appropriées par les classes moyennes et supérieures) que politique (elles seraient des arènes électorales favorables aux formations politiques écologistes et de centre-gauche). Les clivages sociaux y semblent parfois résumés à des oppositions sociogéographiques simplistes entre les « bobos » des hypercentres piétons, les « jeunes » des banlieues populaires de grands ensembles et les « petits blancs » des pavillons péricentraux. Or, dépasser ces clivages implique de pouvoir observer les dynamiques électorales et leurs fondements sociologiques de manière fine.

Régler la focale d’analyse au plus près : l’échelle du bureau de vote

À l’issue du premier scrutin présidentiel où l’extrême droite accédait au second tour, en 2002, Hervé Le Bras comparait l’impression procurée par la finesse des résultats cartographiés au niveau communal à « la découverte du microscope, du télescope ou du scanner » (Le Bras 2002). De ce point de vue, une nouvelle étape a été franchie avec l’accès progressif aux résultats électoraux à l’échelle la plus fine : celle des 70 000 bureaux de vote français, dont la diffusion est assurée par la presse [3]. Pour plonger le regard au niveau intra-urbain, c’est ce niveau d’analyse qui a été choisi dans le cadre de ce dossier, qui renoue ainsi avec des travaux parus occasionnellement dans l’histoire des études électorales françaises (par exemple : Goguel 1951 ; Ranger 1977 ; Bon et Cheylan 1988). Travailler à ce niveau d’analyse constitue un lourd défi méthodologique qui explique pour partie le faible nombre de travaux ayant tenté de le relever (Girault 2000). Face à ces contraintes techniques, le programme de recherche CARTELEC (Beauguitte et Colange 2013) a constitué un levier important dans la diffusion des recherches à cette échelle d’analyse. Depuis quelques années, le recours à l’échelle du bureau de vote s’est ainsi multiplié du côté de la géographie (Russo et Beauguitte 2012 ; Rivière 2012, 2014, 2016 ; Beauguitte et Lambert 2015) comme du côté de la science politique (Audemard et Gouard 2016).

Ce dossier s’inscrit dans la continuité de ce dialogue interdisciplinaire. Des cartographies des résultats du premier tour de l’élection présidentielle de 2017 ont ainsi été construites pour chaque ville étudiée, puis mises en relation avec les résultats du scrutin présidentiel précédent et, surtout, avec les données sociodémographiques de la population résidant dans ces bureaux de vote (annexe 1). Au-delà de la cartographie telle qu’on la retrouve dans la presse, cette approche méthodologique permet de resituer politiquement les résultats de cette élection présidentielle, mais surtout de les éclairer sociologiquement. Ces cartes ont, en effet, été mises à disposition de chercheur·e·s en sociologie et en science politique spécialistes de chacune des villes explorées, qui, pour paraphraser Jacques Lévy, ont été invités à proposer « un discours informé par la cartographie » (Lévy 2007) et à construire une analyse à chaud des résultats en se fondant sur un outil (la carte) qui fonde l’identité d’une discipline (la géographie) qui n’est pas la leur. Les articles donnent ainsi à lire un dialogue fécond entre les cartes proposées et les orientations thématiques de ces chercheur·e·s.

Réaffirmer le poids des « variables lourdes »

Le recours à l’échelle d’analyse la plus fine et la structuration de l’offre électorale très contrastée à l’occasion du premier tour (avec notamment quatre candidats réalisant des scores assez voisins) ont permis d’établir des résultats assez spectaculaires au plan statistique. À l’image des cartes qui révèlent, quartier par quartier, la manière dont l’organisation spatiale des votes épouse la sociologie urbaine, l’histoire, et la géographie des inégalités propres à chaque contexte urbain, les corrélations statistiques établies confirment, s’il en est encore besoin, l’actualité des « variables lourdes » de la sociologie électorale, à commencer par le statut socioprofessionnel. Si ces relations statistiques doivent être interprétées avec prudence au regard du risque d’« erreur écologique » [4], ce danger apparaît néanmoins limité en raison de l’échelle d’analyse très fine utilisée ici, mais aussi du niveau atteint par certaines corrélations. Plus fondamentalement, le risque de surinterprétation est contrôlé par l’approche contextuelle des corrélations statistiques observées (Braconnier 2010), qui consiste à prêter une attention particulière, informée par la connaissance empirique du contexte local, à l’encastrement social des préférences électorales.

Une élection présidentielle constitue un moment d’actualisation dans les urnes des positions et des trajectoires sociales de chacun, à commencer par le fait de se tenir éloigné de l’institution électorale. C’est ce que démontrent les corrélations très fortes et positives, dans toutes les villes au sommaire de ce dossier, entre l’abstention et la présence d’habitants situés en bas des hiérarchies scolaires, socioprofessionnelles et résidentielles. Alors que, selon le vainqueur de ce scrutin, l’heure serait au dépassement du clivage gauche–droite, les positionnements politiques respectifs de Jean‑Luc Mélenchon et de François Fillon ont, au contraire, établi la prégnance de ce clivage dans l’organisation spatiale des votes intra-urbains. Au-delà de l’obsession médiatique sur le vote FN des classes populaires (Mauger et Pelletier 2017), on ne peut qu’inviter les lecteurs à observer, par exemple, les corrélations entre le vote pour le candidat Les Républicains (comme pour celui d’En marche) et la présence des artisans-commerçants ou chefs d’entreprises, des cadres et professions intellectuelles supérieures, ou des professions libérales (indépendants et employeurs). De Paris à Marseille, de Nantes à Lyon, de Lille à Montpellier, de Besançon à Bordeaux, ces corrélations rappellent utilement ce que les préférences électorales doivent à l’appartenance sociale et comment certains groupes sociaux, comme l’illustrent les scores du candidat LR dans les beaux quartiers des différentes villes-centres étudiées, peuvent se muer en classe mobilisée pour défendre leurs intérêts dans les urnes.

Des configurations électorales variables d’une ville à l’autre

La lecture de l’ensemble des articles du dossier permet aussi d’observer que ces corrélations varient d’une ville à l’autre, voire au sein des arrondissements d’une même ville, comme le montre, par exemple, le cas marseillais. Cette variabilité inter-villes peut s’expliquer par plusieurs facteurs complémentaires. L’intensité et les formes que prennent la ségrégation sociale dans un contexte urbain donné peuvent ainsi peser dans les résultats, en particulier parce que la mesure de ces corrélations est fondée sur des données agrégées. L’orientation et la spécialisation de l’économie urbaine et régionale, qui déterminent la structuration de l’emploi, peuvent également jouer. C’est en particulier le cas dans des moments d’accélération des mutations économiques, comme avec la crise traversée par l’usine de Whirlpool d’Amiens, qui aura constitué une scène particulière de cette campagne. L’histoire électorale locale (et les jeux d’acteurs actuels, comme le montre le cas niçois) doivent enfin être convoqués pour comprendre ces corrélations. Il est à ce titre frappant de constater à quel point l’implantation spatiale et le niveau des scores de J.‑L. Mélenchon constituent, par une sorte de retour de l’histoire, des formes de réactivation des bastions urbains d’un PCF prépondérant jusque dans les années 1970‑1980.

C’est dans cet esprit que ce dossier propose d’observer au microscope une dizaine de grandes villes françaises (graphique 1), depuis le haut de la hiérarchie urbaine (Paris, Marseille ou Lyon) jusqu’à des « grandes villes moyennes » (comme Avignon ou Besançon) [5]. Ces villes appartiennent à des ensembles régionaux différents qui s’inscrivent dans des contextes sociohistoriques et politiques singuliers : une large façade atlantique (Nantes et Bordeaux) ; les marges de l’ancien Midi rouge (Montpellier) ; l’espace méditerranéen (Marseille, Nice, Avignon) ; le sillon rhodanien (Lyon, Grenoble), la France du Nord et de l’Est (Lille, Besançon).

Graphique 1. Les profils électoraux des villes du dossier

Au sommaire de ce dossier :

Au sommet de la hiérarchie urbaine

Les grandes métropoles dynamiques, laboratoires de recomposition des gauches

Les villes de la France industrielle du Nord et de l’Est

Les villes du Sud, laboratoires de recomposition des droites ?


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Annexe 1. Le cadre méthodologique de ce dossier

Les analyses proposées par les auteurs de ce dossier sont appuyées sur des cartes réalisées par Christophe Batardy (ingénieur d’études CNRS – UMR ESO) à l’échelle des bureaux de vote des villes au sommaire du dossier [6]. Les fonds de carte des bureaux de l’ensemble de ces villes ont été réunis grâce au travail d’actualisation de la base de données CARTELEC mené par Céline Colange (ingénieure de recherche CNRS – UMR IDEES). En complément de ces cartes, les auteurs ont pu mobiliser une matrice des corrélations statistiques entre les comportements électoraux au premier tour du scrutin présidentiel de 2017, les votes observés au premier tour de la présidentielle de 2012 (de manière à pouvoir resituer politiquement les résultats), et quelques variables socioéconomiques diffusées par l’INSEE (de manière à pouvoir éclairer sociologiquement les résultats). Le problème d’inadéquation entre ces trois fonds de carte (découpage des bureaux en 2017, tracé des bureaux en 2012, périmètre des IRIS de l’INSEE en 2014) a été résolu par la ventilation de l’ensemble des données dans la maille spatiale des bureaux millésimés 2017, en s’inspirant de travaux développés dans le cadre de l’ANR CARTELEC (Beauguitte et Colange 2013) [7]. La production des matériaux cartographiques et statistiques a été coordonnée par Jean Rivière.


Bibliographie

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Pour citer cet article :

Christophe Batardy & Emmanuel Bellanger & Pierre Gilbert & Jean Rivière, « Présidentielle 2017. Les votes des grandes villes au microscope », Métropolitiques, 9 mai 2017. URL : https://metropolitiques.eu/Presidentielle-2017-Les-votes-des-grandes-villes-au-microscope.html

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