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Les quartiers de Trappes

12 quartiers · prix au m² médian d'après les ventes immobilières récentes (DVF 2026). Survolez la carte, cliquez sur un quartier pour son détail.

Quartier le plus cher
Boissière
3 446 €/m²
Le plus abordable
Sand Pergaud Verlaine
1 967 €/m²
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Basculez entre « Prix » (du plus clair au plus foncé = plus cher) et « Profil social » (du vert = quartiers favorisés au rouge = quartiers populaires). Contours © IGN (IRIS agrégés) · prix © DGFiP (DVF) · profil socio-éco © INSEE/FDep + ANCT.

Classement par prix au m²

QuartierMédian /m²Profil socialVentes
Boissière3 446 €Mixte4.6/10105
Macé ZAC Trappes Élancourt3 331 €Très fragile1.1/10⚑ Quartier prioritaire48
Centre Est et Village3 179 €Plutôt favorisé6.3/10148
Centre Ouest3 083 €Plutôt favorisé5.6/10203
Commune Lagrange2 947 €Très fragile0.9/10⚑ Quartier prioritaire161
Van Gogh Montaigne France Ravel2 847 €Fragile2.3/10⚑ Quartier prioritaire62
Cité Nouvelle Barbusse2 797 €Très fragile1.9/10⚑ Quartier prioritaire68
Carco Marot de Lurçat à Renoir2 787 €Fragile3.1/10⚑ Quartier prioritaire53
Wallon Vedrines2 710 €Très fragile0.7/10⚑ Quartier prioritaire60
Camus Cocteau2 313 €Fragile2.2/1083
Sand Pergaud Verlaine1 967 €Fragile2.6/10⚑ Quartier prioritaire46
Langevin Thorez FargeTrès fragile1.0/10⚑ Quartier prioritaire

⚠️ Le score social mesure la défavorisation socio-économique (revenu, chômage, catégories socio-professionnelles, diplômes) — comme les autres scores du site, 10 = le mieux, 0 = le moins bien. Ce n'est en aucun cas un indicateur de délinquance ou d'insécurité. Aucune donnée de criminalité par quartier n'existe en open data en France (le ministère de l'Intérieur ne publie qu'à l'échelle de la commune). Source : indice de défavorisation FDep (Rey et al.) + quartiers prioritaires (ANCT). Millésime des données socio-économiques antérieur, mais la structure sociale des quartiers évolue lentement.

Grands quartiers (INSEE), regroupant les IRIS d'environ 2 000 habitants. Prix maison / appartement affichés seulement au-delà de 5 ventes du type, pour éviter les valeurs non significatives.