diff --git a/data-raw/chargement_aom_epci.R b/data-raw/chargement_aom_epci.R
index ce66d9fe4c2024703991da0f810aa0e525756cb2..4a154ce006e15a4ecd309527fe0548dd97a2e9c7 100644
--- a/data-raw/chargement_aom_epci.R
+++ b/data-raw/chargement_aom_epci.R
@@ -2,9 +2,10 @@
 # chargement_aom_epci
 
 # chargement des autorités organisatrices de la mobilité (AOM) à partir du site Banatic
-# https://www.banatic.interieur.gouv.fr/V5/fichiers-en-telechargement/fichiers-telech.php# dans fichiers en télechargement, fichier "France"-"compétence des groupements"
-# fichier excel , transformé en csv
-# données au 01/04/2022
+# https://www.banatic.interieur.gouv.fr/V5/fichiers-en-telechargement/fichiers-telech.php
+# dans Archives, prendre la dernière année, type d'archive: "périmetre des groupements", 
+# échelon "France"-télécharger le tableau csv
+# données au 01/04/2024
 # valeur des codes de compétence disponibles sur 
 # https://www.banatic.interieur.gouv.fr/V5/ressources/documents/document_reference/Banatic_Metadonnees2019.xlsx
 # le code correspondant aux AOM est le C4530 "Organisation de la mobilité, au sens des articles L.1231-1 et suivants du code des transports"
@@ -23,12 +24,15 @@ library(dplyr)
 library(COGiter)
 library(DBI)
 library(RPostgreSQL)
+library(datalibaba)
+library(googlesheets4)
 
 rm(list = ls())
 
 
 # chargement des données --------
-aom <- read.csv2("extdata/AOM_Compétences des groupements - France entière.csv",
+# aom <- read.csv2("extdata/AOM_Compétences des groupements - France entière.csv",
+aom <- read.csv2("extdata/aom_Périmètre_des_groupements_en_2024.csv",
                  dec='.', 
                  header = TRUE, 
                  sep=";",
@@ -44,13 +48,14 @@ epci_interreg <- epci %>%
   mutate(EPCI=as.character(EPCI))%>% 
   pull(EPCI)
 
-date = 2022
+date = 2024
 
 aom <- aom %>%
   mutate(N..SIREN = as.character(N..SIREN)) %>%
   filter(C4530 == 1 , N..SIREN %in% epci_interreg)%>%
   rename(epci = N..SIREN) %>% 
   select("epci") %>%
+  unique() %>% 
   mutate(date = make_date(date,04,01), AOM ="TRUE") %>% 
   mutate(epci = fct_expand(epci, epci_interreg)) %>%  
   complete(epci,date,fill = list(AOM = "FALSE"))
diff --git a/data-raw/chargement_combustible_principal_rp.R b/data-raw/chargement_combustible_principal_rp.R
index d4e514f7015b9db2c58e60350e8725705fd497d5..56ca5b813d6bfd7a910b4bcf9c7bf22863567f04 100644
--- a/data-raw/chargement_combustible_principal_rp.R
+++ b/data-raw/chargement_combustible_principal_rp.R
@@ -20,6 +20,9 @@
 # https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/7631446/TD_PRINC30M_2020_csv.zip
 # paru le 27/06/2023
 
+# 2021 --> https://www.insee.fr/fr/statistiques/8202355?sommaire=8202874
+# https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/8202355/TD_PRINC30M_2021_csv.zip
+# paru le 27/06/2024
 
 # librairies ----------
 library(tidyverse)
@@ -32,19 +35,19 @@ rm(list = ls())
 
 # chargement data et calcul -------
 
-download.file(url = "https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/7631446/TD_PRINC30M_2020_csv.zip", 
-              destfile = "extdata/BTT_TD_PRINC30M_2020.zip")
-unzip("extdata/BTT_TD_PRINC30M_2020.zip", overwrite = TRUE, exdir = "extdata")
-BTT_TD_PRINC30M_2020 <- read.csv2("extdata/TD_PRINC30M_2020.csv",
+download.file(url = "https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/8202355/TD_PRINC30M_2021_csv.zip", 
+              destfile = "extdata/BTT_TD_PRINC30M_2021.zip")
+unzip("extdata/BTT_TD_PRINC30M_2021.zip", overwrite = TRUE, exdir = "extdata")
+BTT_TD_PRINC30M_2021 <- read.csv2("extdata/TD_PRINC30M_2021.csv",
                                   dec='.', 
                                   header = TRUE, 
                                   sep=";", 
                                   stringsAsFactors = FALSE,
                                   encoding = "UTF-8")
 
-date = 2020
+date = 2021
 
-combustible_2020 <- BTT_TD_PRINC30M_2020 %>%
+combustible_2021 <- BTT_TD_PRINC30M_2021 %>%
   filter(NIVGEO == "COM") %>%
   select (-NIVGEO , -LIBGEO) %>%
   group_by(CODGEO, CMBL, TYPLR) %>%
@@ -81,7 +84,7 @@ combustible_old <- importer_data(db = "datamart",
                                  schema = "portrait_territoires",
                                  table = "source_combustible_principal_rp") # 2017
 
-combustible <- bind_rows(combustible_old, combustible)
+combustible <- bind_rows(combustible_old, combustible_2021)
 
 
 # versement dans le sgbd/datamart.portrait_territoires et metadonnées -------------
diff --git a/data-raw/chargement_copro_fragiles.R b/data-raw/chargement_copro_fragiles.R
index f9d57f23e53c7bdda66d7ce757734ad64f15942e..e457f339566381dd414363e277fc710cd3ea77be 100644
--- a/data-raw/chargement_copro_fragiles.R
+++ b/data-raw/chargement_copro_fragiles.R
@@ -1,5 +1,7 @@
 
 # chargement_copro_fragiles
+# mis à jour dans le sgbd par administrateur de données jusque été 2024. Projet arrété ensuite
+# données pouvant être récupérées auprès de SIAL/dph
 
 # librairies --------
 library(dplyr)
@@ -17,8 +19,8 @@ X = 5
 
 # mise à jour dans le SGBD 2e trimestre 2022
 # date = 2022
-# mise à jour dans le SGBD 2e trimestre 2023
-date = 2023
+# mise à jour dans le SGBD 2e trimestre 2024
+date = 2024
 
 # liste des communes de la région et des EPCI limitrophes
 source("R/levels_facteurs_com.R")
diff --git a/data-raw/chargement_etat_civil.R b/data-raw/chargement_etat_civil.R
index 4ce57d6b8777e145cc3fd2bf9af2ff743f200347..f8cc495b8b2c46a7cbb3f6e80f7b7a6a985d4fbe 100644
--- a/data-raw/chargement_etat_civil.R
+++ b/data-raw/chargement_etat_civil.R
@@ -15,37 +15,36 @@ rm(list=ls())
 
 
 #données Etat Civil issues du site de l'INSEE
-# fichiers :  naissances 2014 à 2021 : https://insee.fr/fr/statistiques/1893255
+# fichiers :  naissances 2014 à 2023 : https://insee.fr/fr/statistiques/1893255
 # décés 2014 à 2022 : https://insee.fr/fr/statistiques/1893253
 # sélection des fichiers sur https://insee.fr/fr/statistiques ???
 
 
 # paramètres ----------
-mil <- 2022
+mil <- 2023
 
 
 # chargement --------------
-etat_civil_naissances <- read_excel(paste0("extdata/base_naissances_",mil,".xlsx"),sheet=1, skip=5) %>% 
+etat_civil_naissances <- read_excel(paste0("extdata/base_naissances_",mil,".xlsx"),sheet=2, skip=3) %>% 
   set_standard_names() 
-etat_civil_deces <- read_excel(paste0("extdata/base_deces_",mil,".xlsx"),sheet=1, skip=5) %>% 
+etat_civil_deces <- read_excel(paste0("extdata/base_deces_",mil,".xlsx"),sheet=2, skip=3) %>% 
   set_standard_names() 
 
 
 # calcul ---------
 etat_civil_naissances <- etat_civil_naissances %>%
-  gather(date,valeur,5:ncol(etat_civil_naissances))%>%
+  rename(depcom=1) %>%
+  gather(date,valeur,3:ncol(etat_civil_naissances))%>%
   mutate(variable="nb_naissances") %>% 
-  select(c(depcom=codgeo,date,variable,valeur))
-etat_civil_naissances$date <- str_replace(etat_civil_naissances$date,"naisd","20")
-etat_civil_naissances <- etat_civil_naissances %>%
-  mutate_if(is.character, as.factor)
+  select(c(depcom,date,variable,valeur))
+etat_civil_naissances$date <- str_replace(etat_civil_naissances$date,"var_","")
 
 etat_civil_deces <- etat_civil_deces %>%
-  gather(date,valeur,5:ncol(etat_civil_deces))%>%
+  rename(depcom=1) %>% 
+  gather(date,valeur,3:ncol(etat_civil_deces))%>%
   mutate(variable="nb_deces") %>% 
-  select(c(depcom=codgeo,date,variable,valeur))
-etat_civil_deces$date <- str_replace(etat_civil_deces$date,"decesd","20")
-etat_civil_deces <- etat_civil_deces
+  select(c(depcom,date,variable,valeur))
+etat_civil_deces$date <- str_replace(etat_civil_deces$date,"var_","")
 
 etat_civil<- bind_rows(etat_civil_naissances,etat_civil_deces)%>%
   complete(depcom,date,variable,fill = list(valeur =0)) %>%
@@ -53,6 +52,14 @@ etat_civil<- bind_rows(etat_civil_naissances,etat_civil_deces)%>%
   mutate_if(is.character, as.factor) %>% 
   pivot_wider(names_from = variable,values_from = valeur)
 
+# suppression des lignes de metadonnees
+etat_civil<- etat_civil %>% 
+  mutate(depcom = as.character(depcom)) %>% 
+  mutate(meta = nchar(depcom)) %>% 
+  filter (meta < 6) %>% 
+  select(-meta) %>% 
+  mutate_if(is.character, as.factor)
+
 
 # # versement dans le sgbd/datamart.portrait_territoires -------------
 # drv <- dbDriver("PostgreSQL")
diff --git a/data-raw/chargement_mode_transport_dom_travail.R b/data-raw/chargement_mode_transport_dom_travail.R
index 82979fccc1375b60618f507d178dceb8c831f1fa..aec8253e64125e937b814ba1d69c9aa2a0430e98 100644
--- a/data-raw/chargement_mode_transport_dom_travail.R
+++ b/data-raw/chargement_mode_transport_dom_travail.R
@@ -12,18 +12,18 @@ rm(list = ls())
 
 
 # paramètre --------- 
-date = 2020
+date = 2021
 
 
 # chargement data ------------
 
-# chargement des données : https://www.insee.fr/fr/statistiques/7632973?sommaire=7632977
+# chargement des données : https://www.insee.fr/fr/statistiques/8200836?sommaire=8205947&q=D%C3%A9placement+domicile%2Ftravail+en+2021
 # fichier BTT_TD_NAV2B  
 # NAV2 – Population active de 15 ans ou plus ayant un emploi par sexe, lieu de travail (géographie urbaine)
 # et moyen de transport (Paru le : 27/06/2023)
 
 racine_nom_fich <- paste0("extdata/TD_NAV2B_", date)
-download.file(url = "https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/7632973/TD_NAV2B_2020_csv.zip", 
+download.file(url = "https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/8200836/TD_NAV2B_2021_csv.zip", 
               destfile = paste0(racine_nom_fich, ".zip"))
 unzip(paste0(racine_nom_fich, ".zip"), overwrite = TRUE, exdir = "extdata")
 
diff --git a/data-raw/chargement_ptz.R b/data-raw/chargement_ptz.R
index ecfb27eaaa192712bc263f9cc5c05501849701af..f67798a21390dade95502e1df34543e0b916a84f 100644
--- a/data-raw/chargement_ptz.R
+++ b/data-raw/chargement_ptz.R
@@ -36,10 +36,7 @@ ptz<-rbind(
   cbind(aggregate(valeur~depcom+date,ptz[ptz$variable>100 & ptz$variable<200,],sum),variable="nb_ptz.individuel"),
   cbind(aggregate(valeur~depcom+date,ptz[ptz$variable>200,],sum),variable="nb_ptz.collectif"),
   cbind(aggregate(valeur~depcom+date,ptz[substr(ptz$variable,2,2)==1,],sum),variable="nb_ptz.ancien"),
-  cbind(aggregate(valeur~depcom+date,ptz[substr(ptz$variable,2,2)==2,],sum),variable="nb_ptz.neuf"),
-  cbind(aggregate(valeur~depcom+date,ptz[substr(ptz$variable,3,3)==2,],sum),variable="nb_ptz.locataire_autre"),
-  cbind(aggregate(valeur~depcom+date,ptz[substr(ptz$variable,3,3)==3,],sum),variable="nb_ptz.proprietaire_ou_autre"),
-  cbind(aggregate(valeur~depcom+date,ptz[substr(ptz$variable,3,3)==1,],sum),variable="nb_ptz.locataire_hlm")) %>%
+  cbind(aggregate(valeur~depcom+date,ptz[substr(ptz$variable,2,2)==2,],sum),variable="nb_ptz.neuf")) %>%
   # filter(date>=2008)%>% 
   mutate(date=make_date(date,12,31))%>% 
   mutate_if(is.character,as.factor) %>% 
diff --git a/data-raw/chargement_statut_occupation_des_rp.R b/data-raw/chargement_statut_occupation_des_rp.R
index 55565e0e24eaa39a4737cc70d0f65f9d4db74a0a..215dff58ca0ffe4234415735e42cede138ed0438 100644
--- a/data-raw/chargement_statut_occupation_des_rp.R
+++ b/data-raw/chargement_statut_occupation_des_rp.R
@@ -1,8 +1,8 @@
 # chargement_lgt_rp_insee
 
-# 2020 --> https://www.insee.fr/fr/statistiques/7631446?sommaire=7631713
-# https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/7631446/TD_PRINC2_2020_csv.zip
-# paru le 27/06/2023
+# 2021 --> https://www.insee.fr/fr/statistiques/8202355?sommaire=8202874
+# https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/8202355/TD_PRINC2_2021_csv.zip
+# paru le 27/06/2024
 
 
 # librairies ----------
@@ -15,22 +15,22 @@ library(dplyr)
 rm(list = ls())
 
 # chargement data -------
-download.file(url = "https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/7631446/TD_PRINC2_2020_csv.zip",
-              destfile = "extdata/TD_PRINC2_2020_csv.zip")
-unzip("extdata/TD_PRINC2_2020_csv.zip", overwrite = TRUE, exdir = "extdata")
+download.file(url = "https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/8202355/TD_PRINC2_2021_csv.zip",
+              destfile = "extdata/TD_PRINC2_2021_csv.zip")
+unzip("extdata/TD_PRINC2_2021_csv.zip", overwrite = TRUE, exdir = "extdata")
 
 
 # chargement data annees precedentes -------
-load("extdata/statut_occupation_des_rp.RData")
-# statut_occupation_des_rp <- importer_data(db = "datamart",
-#                                  schema = "portrait_territoires",
-#                                  table = "source_statut_occupation_des_rp")
+# load("extdata/statut_occupation_des_rp.RData")
+statut_occupation_des_rp <- importer_data(db = "datamart",
+                                 schema = "portrait_territoires",
+                                 table = "source_statut_occupation_des_rp")
 statut_occupation_des_rp_old <- statut_occupation_des_rp
 rm(statut_occupation_des_rp)
 
 # chargement du nouveau millésime
 
-millesime = 2020
+millesime = 2021
 
 # path <- paste0("extdata/BTT_TD_PRINC2_",millesime,".txt") #pour les années jusque 2016
 # path <- paste0("extdata/BTT_TD_PRINC2_",millesime,".csv") #pour les années 2017 à 2019