Cette étude présente plusieurs limites, bien que la méthode employée ici vise à être la plus rigoureuse possible. Cette dernière reste tout d’abord discutable, notamment concernant la décomposition de la vacance qui reste une approche intéressante. En premier lieu, il y a un problème de conformité entre la période de base de notre étude (2019) et celle de Filocom concernant la vacance de moins d’un an (2017). Ceci n’implique probablement pas un écart majeur, mais il doit être mentionné. En second lieu, l’hypothèse de décomposition de la vacance se heurte à la période selon laquelle la vacance est considérée comme rotationnelle ou structurelle. En effet, il existe des divergences quant à la durée de la vacance retenue. Une étude d’Elioth (2023) concernant les trajectoires de logements à 2050 considère la vacance comme structurelle à plus de trois mois. Une étude de l’université Toulouse-Jean-Jaurès (2016) sur la vacance de logements qualifie de « court terme » la vacance de moins de six mois. Une autre analyse de l’Agence d’urbanisme Brest-Bretagne rejoint l’hypothèse émise ici et confirme que les logements provisoirement inoccupés le restent généralement moins d’un an (ADEUPa, 2022). Néanmoins d’autres acteurs telles l’Agence d’urbanisme et de développement durable Lorraine Nord (AGAPE, 2019) et l’Agence d’urbanisme de Caen-Métropole (AUCAME, 2014) suggèrent un horizon plus large de deux et trois ans respectivement. Cette disparité pourrait potentiellement impliquer un biais de sous-estimation ou de surestimation du taux de vacance rotationnelle calculé ici, et donc du besoin résultant du prélèvement du stock de logements lié à l’évolution de la vacance.
Ensuite, tout comme le référencement de la vacance dans le temps, la disponibilité et la fiabilité des données actuelles concernant la construction et la démolition rendent difficile la proposition d’une méthode fiable pour la mesure du renouvellement naturel du parc et ce, d’autant plus à l’échelle communale. Néanmoins, la solution reposant sur la récupération des travaux de Jacquot (2012) peut être débattue. Étant donné qu’ils ont été publiés il y a plus de dix ans, il y a un risque qu’ils ne soient plus d’actualité.
Par ailleurs, des difficultés quant à une approche statistique du mal-logement subsistent. En effet, comme l’ont évoqué Méjan-Vaucher et Robert de la Fondation Abbé Pierre (2012), d’importantes « zones d’ombre » demeurent, empêchant d’appréhender le phénomène du mal-logement dans sa globalité. En effet, certaines situations, telles que celles des personnes vivant dans des squats ou des bidonvilles, restent complexes à recenser, ce qui implique un biais de sous-estimation des besoins non satisfaits à résorber. De plus, les ratios utilisés afin de convertir le nombre de personnes privées de logement personnel en nombre de ménages permettent d’affiner ce besoin, mais ils restent approximatifs.
En outre, concernant l’estimation des besoins de la population hors ménage, le simple raisonnement quantitatif ne permet pas de prendre en compte le déficit déjà présent. En effet, dans cette étude, un besoin lié aux prisonniers est exprimé mais il est largement sous-estimé car il ne prend pas en compte le surpeuplement carcéral actuel. En 2022, l’Observatoire international des prisons (OIP) recensait un taux d’occupation de 118 % avec 71 669 prisonniers pour 60 715 places.
Enfin, les trois dernières composantes citées sont calculées à l’échelle nationale. Or, des disparités territoriales existent et peuvent avoir de forts impacts sur l’évaluation des besoins à des échelles plus petites. Il en est de même pour le taux de vacance rotationnelle calculé.