La crise de l'accessibilité au logement au Canada présente des disparités spatiales marquées entre les provinces, les régions métropolitaines de recensement (RMR) et les subdivisions de recensement (SDR). La documentation existante du Programme de statistiques sur le logement au Canada (PSLC) s'appuie sur des agrégats/régressions standard, sans tenir compte de la dépendance spatiale entre les SSC voisines, de l'imbrication hiérarchique (propriété→SSC→CMM→province) et des relations entre les microdonnées des propriétaires. Cette recherche applique les modèles BYM2 via INLA aux données du PSLC, en définissant l'accessibilité comme le rapport entre le prix et les revenus (PIR : valeur du bien immobilier/revenu du ménage) et en tenant compte de la propriété par des investisseurs, des primo-accédants et des caractéristiques sociodémographiques. Les a priori autorégressifs conditionnels BYM2 permettent de saisir les dépendances spatiales, tandis que les effets à plusieurs niveaux quantifient les zones dynamiques, les zones en déclin et les changements survenus avant et après la COVID. Les mesures WAIC/LOO valident la supériorité du modèle par rapport aux références non spatiales. L'étude fournit des informations stratégiques interprétables et un tableau de bord interactif R Shiny d'aide à la décision pour l'exploration et la visualisation des politiques.