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2019
925

Une aubaine pour les géographes ? Intérêts des fichiers open DVF sur les transactions foncières et immobilières et précautions d’usage

The Big day for geographers? Opportunities and precautions of open DVF datafiles to work on property market
Laure Casanova Enault, Guilhem Boulay et Mathieu Coulon

Résumés

Le fichier DVF (« Demande de Valeurs Foncières ») est produit par la DGFIP et propose pour l’intégralité des transactions foncières et immobilières en France des informations désagrégées sur les biens mutés, leurs conditions de vente et leurs acquéreurs. Depuis le 24 avril 2019, des versions simplifiées de DVF sont librement ouvertes au téléchargement. Il convient néanmoins d’utiliser ces fichiers avec précaution, la disparition de certaines variables originellement présentes dans les fichiers DGFIP limitant fortement leur utilisation pour la recherche académique. Finalement, il apparaît que la mise en ligne des données favorise plus l’estimation immobilière privée que les chercheurs.

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Texte intégral

  • 1 Demande de Valeurs Foncières (DVF)
  • 2 La Directive est intégrée aux articles L.127-1 à L.127-10 du Code de l’Environnement https://www.le (...)
  • 3 Décret n° 2018-1350 du 28 décembre 2018 relatif à la publication sous forme électronique des inform (...)

1Attendu depuis plusieurs années par la communauté des non ayants droit (chercheurs et structures privées notamment), l’open access à la base de données DVF1 a été acté le 24 avril dernier. Exhaustives, gratuites et réputées fiables, ces données sur les transactions foncières et immobilières étaient convoitées jusque-là par de nombreux observateurs de marché (Boulay et al., 2012). La DGFiP, qui en est l’organisme producteur, souscrit ainsi au mouvement de l’open data en France (Chignard S., 2012) encouragé par l’Europe depuis la Directive INSPIRE2 en apportant sa contribution aux portails data.gouv.fr et app.dvf.etalab.fr. Faisant suite au décret du 28 décembre 20183, cette mise en ligne de données de la DGFIP est aussi l’aboutissement d’un ensemble de réflexions/négociations avec la CNIL et au sein des services centraux de l’Etat, engagées dès 2015 à l’occasion de la préparation de la loi sur la République Numérique.

2Si l’on peut a priori légitimement se réjouir d’une telle initiative, les fichiers en open access ne sont toutefois par tout à fait équivalents (en termes de niveaux de renseignement, d’intégrité référentielle et d’interopérabilité) à ceux diffusés jusqu’alors par la DGFiP à ses ayants droit. Quelles sont au juste les possibilités d’utilisation de ces données mises en ligne pour traiter des problématiques de la géographie urbaine, économique et sociale ?

3Après avoir rappelé la structuration générale du marché de la donnée foncière-immobilière antérieure au mouvement d’open data, nous interrogerons les changements induits par la mise en ligne de versions dégradées de DVF avant de questionner les usages qui peuvent en être faits.

DVF DGFIP : la source de référence pour l’observation des marchés fonciers-immobiliers

4Jusqu’au 24 avril dernier, deux principales sources de données étaient utilisées pour étudier les marchés fonciers-immobiliers : les fichiers de données DVF, produits par la DGFIP et les fichiers PERVAL/BIEN (respectivement pour la province et l’Île-de-France), produits par la société des notaires Min.Not. Tous deux sont bâtis à partir d’une même et unique source, l’acte notarié. Un précédent travail sur les conditions de production de ces fichiers a montré que leurs structurations différaient : ils reflètent à la fois l’influence de deux activités métier et de deux conceptions des marchés fonciers-immobiliers (Casanova et al., 2017).

  • 4 On entend par « bien muté » tout logement ou terrain échangé sur le marché dans le cadre d’une muta (...)
  • 5 On trouvera le catalogue des variables réalisé par le GnDVF à l’adresse suivante : https://www.grou (...)

5La mission première de la DGFiP consiste avant tout à tenir à jour le registre de la propriété pour prélever l’impôt. Ainsi, le fichier DVF regroupe indistinctement tous les segments de marché et recense, pour une même transaction foncière-immobilière, autant de lignes que de biens mutés4 (figure 1). Par exemple, l’achat conjoint par un même acquéreur d’un terrain, d’une maison et d’une dépendance occupera trois lignes du fichier qui, réunies, constitueront une transaction foncière-immobilière. Cette transaction multilignes sera décrite par le prix global de la vente, la surface et la localisation de chacun des biens, le régime fiscal appliqué à l’acquéreur (marchand de biens, office HLM, particulier etc.)5. Il en va de même dans le cas des ventes monolignes (vente d’un seul appartement par exemple).

Figure 1. Structuration schématisée du fichier DVF autour de transactions mono- et multi- lignes

Figure 1. Structuration schématisée du fichier DVF autour de transactions mono- et multi- lignes
  • 6 Pour pallier le manque de maniabilité de la version DGFIP de DVF, notamment en termes de gestion de (...)

6Les fichiers PERVAL/BIEN, restructurés en transactions monolignes uniquement et pré-segmentés (fichiers distincts pour les appartements, les maisons, les garages, les vignobles, etc.) sont plus intuitifs. Leur maniabilité indéniable découle cependant d’une hypothèse lourde : pour les notaires, chaque transaction foncière-immobilière est réductible à la vente d’un bien principal auquel s’ajoutent éventuellement des biens annexes. En d’autres termes, une transaction multilignes dans DVF (par exemple la vente conjointe d’un appartement et d’une cave), sera présentée dans BIEN/PERVAL non pas sous la forme de deux lignes mais d’une seule correspondant au bien principal (l’appartement en l’occurrence) tandis que la cave sera considérée comme un attribut de ce bien (la ligne  « transaction d’appartement » sera complétée par une colonne qui signalera la présence de la cave)6.

7L’hypothèse du bien principal mise en œuvre dans BIEN/PERVAL est d’autant plus lourde que les transactions multilignes sont très fréquentes dans la réalité. A titre d’illustration, nous avions montré à partir des bases DVF de la DGFiP qu’elles représentaient 48% du total des transactions dans l’aire urbaine d’Avignon (hors communes du Gard) en 2014 (ibid.).

8Par ailleurs, les différences de structuration des fichiers ont de profondes implications en matière d’observation des marchés pour toutes les transactions qui s’écartent du profil standard (c’est-à-dire de la vente d’un bien seul ou de la vente d’un bien principal avec des annexes). En effet, nombre de transactions mêlent des biens relevant de plusieurs segments (vente d’une maison et d’un local d’activité) ou mêlent plusieurs biens du même segment (vente en bloc d’appartements par exemple). Ce sont des cas de figure fréquents qui engagent des complications statistiques notamment pour la construction de références de prix (ibid.). Ces différences de structuration des fichiers sont de nature à reléguer au second plan les problèmes d’exhaustivité et de complétude des données, pourtant les plus discutés par les experts.

9Le duopole (fichiers de la DGFIP / fichiers des notaires) a été ébranlé par l’introduction de nouvelles versions des données DVF en open access. Ce nouvel écosystème de la donnée foncière-immobilière nous engage à réinterroger les conditions et les précautions d’utilisation de ces fichiers.

La non équivalence des données entre la version DGFiP et les versions open access de DVF

  • 7 Cf Guide enrichi du GnDVF, 2019

10A partir de la base DVF de la DGFiP, deux bases de données ont été produites en open access : l’une se présente sous la forme d’un fichier texte téléchargeable depuis le portail data.gouv.fr, l’autre est téléchargeable en fichier texte à l’échelle de la section cadastrale depuis l’application app.dvf.etalab.gouv.fr. Là encore, plus qu’une question de différence de taux de renseignement liée à la non publication sur internet de plusieurs champs7, ce sont bien les différences de structuration entre les trois versions des fichiers DVF (le fichier DGFIP, la version data.gouv.fr et la version app.dvf.etalab.fr) qui permettent de conclure à leur non équivalence.

Structuration des fichiers et potentiels d’utilisation des versions open access de DVF

  • 8 Une disposition juridique correspond à une mutation considérée comme homogène en matière de fiscali (...)

11Ces différences de structuration découlent de l’unité de référence utilisée pour décrire les flux du marché foncier-immobilier (tableau 1). Au préalable, précisons la distinction entre les notions de transaction et de mutation : la transaction correspond à la totalité du ou des biens fonciers-immobiliers achetés le même jour par un acquéreur tandis que la mutation renvoie à une partie (appelée disposition juridique8) de cette transaction.

Tableau 1 : Définition de l’unité de référence dans chacune des versions de DVF

DVF - DGFiP

DVF - data.gouv.fr

DVF - app.dvf.etalab.fr

Référence à la transaction foncière-immobilière

oui

non

non

Identifiant de transaction

Unique

[Référence document + Code service]

N/A

Remplacé par un identifiant de mutation construit à partir de la disposition (numéro automatiquement attribué)

12Ces différences de structuration des trois fichiers limitent leurs possibilités d’utilisation (tableau 2).

Tableau 2 : Possibilités d’utilisation des fichiers DVF pour le calcul d’indicateurs de marché

DVF - base d’origine

DVF - data.gouv.fr

DVF - app.dvf.etalab.fr

Références de prix

Transactions monolignes

Oui

Oui

Oui

Transactions multilignes

Oui (avec hypothèses)

non

Oui (avec hypothèses et lorsque tous les biens vendus dans la disposition sont localisés dans la même section cadastrale ou lorsque l’on a téléchargé toutes les sections, cf. section suivante)

Volumes

Des transactions

Oui

Non

Non

Des biens vendus

Oui

Oui

Oui

Quelles précautions prendre pour calculer des références de prix ?

  • 9 Le prix de vente est consigné dans la variable « Valeur Foncière » qui renvoie à la valeur vénale à (...)
  • 10 Il existe deux catégories de transactions multilignes selon qu’elles relèvent d’une ou de plusieurs (...)

13La disparition de la référence à la transaction dans les versions de DVF en open access a d’importantes conséquences sur le calcul des références de prix9 des transactions multilignes et multidispositions10. En effet, l’unique méthode fiable consiste à regrouper les prix répliqués dans chacune des lignes d’une même transaction et/ou de sommer les prix des différentes lignes de chacune des dispositions juridiques qui la composent. La présence de ces deux types de transactions foncières-immobilières au sein d’un même fichier rend incontournable une étape préalable de transformation des données en amont de tout calcul de référence de prix (cf. Figure 2).

Figure 2 : Les étapes à tout calcul rigoureux de prix/m² d’une transaction multiligne et multidisposition

Structuration d’une transaction multilignes et multidispositions dans DVF (version DGFiP) :

Structuration d’une transaction multilignes et multidispositions dans DVF (version DGFiP) :

Trois étapes nécessaires de traitement des informations :

Trois étapes nécessaires de traitement des informations :
  • 11 Le calcul de référence de prix dans DVF DGFIP pour des transactions multilignes repose sur l’hypoth (...)

14Facilement réalisables dans la version DGFIP de DVF11, ces étapes ne peuvent pas être réalisées en toute rigueur dans les versions en open access data.gouv.fr et app.dvf.etalab.fr (pour des raisons propres à chacune). L’impossibilité d’identifier les transactions dans DVF data.gouv.fr et d’affilier les mutations aux transactions dans l’app.dvf.etalab.fr rend effectivement impossible la systématisation de cette opération dans les versions de DVF en open access.

15En effet, en ce qui concerne la version data.gouv.fr, l’absence d’identifiant de transaction fait courir le risque de mésinterprétation de lignes qui se suivraient et qui présenteraient des prix et des dates de transaction similaires. Dans ces conditions, il est strictement impossible de distinguer les deux cas de figure suivants :

  • Les lignes appartiennent à la même transaction

  • Les lignes correspondent à des ventes simultanées au même prix (par exemple plusieurs appartements d’un même immeuble achetés par différents acheteurs, au même prix, le même jour)

16Au cas par cas, la discrimination entre ces deux cas de figure est certes possible pour toute personne qui détiendrait la version DGFIP mais détenir l’accès à une base fermée pour pouvoir exploiter en toute rigueur une base en open access constitue un frein certain à l’ouverture des données… !

17En ce qui concerne la version app.dvf.etalab.fr, l’absence d’identifiant de transaction est palliée par la construction d’un identifiant de mutation (unique pour une même disposition de transaction). Ce dernier est répliqué potentiellement dans plusieurs sections cadastrales sans qu’il soit possible de connaître ses différentes localisations (figures 3a et 3b). L’application mentionne qu’une partie des biens de la transaction ne se trouve pas dans la section sans pour autant préciser dans laquelle (cf. cercles rouges sur les captures d’écran). En effet, Les 2 744 437€ de la figure 3 représentent le montant d’une transaction de 15 biens localisés dans plusieurs sections (8 dans la section DN et 7 dans la section DL).

Figures 3a et 3b : Captures d’écrans d’une disposition de transaction localisée dans plusieurs sections (DVF version app.dvf.etalab.fr)

Figures 3a et 3b : Captures d’écrans d’une disposition de transaction localisée dans plusieurs sections (DVF version app.dvf.etalab.fr)
  • 12 Sauf à télécharger les fichiers correspondant à toutes les sections cadastrales relevant d’un même (...)

18Ainsi, dans le cas d’une disposition de transaction qui combinerait des biens sis dans plusieurs sections cadastrales, la structuration des données empêche de mener en toute rigueur les étapes de traitement des prix et présente le risque d’une surestimation des prix locaux12. Par exemple, un travail sur le marché immobilier local (figure 4) qui se bornerait à l’étude de quelques communes ou de quelques sections d’une commune pourrait potentiellement laisser de côté des mutations de biens immobiliers sis ailleurs (cf. ligne surlignée en rouge dans la figure 4). (Le téléchargement de données pour la seule section fictive BC aboutirait à considérer que le prix moyen d’un bien immobilier y est de 127 500€ (300 000 + 210 000)/4 = 127 500€) alors que l’étude des fichiers DGFiP montre que les 300 000 € devraient en fait être ventilés sur les trois biens qui composent la première disposition de la transaction ID1, amenant ainsi à un prix moyen de 77 500 € déduit du calcul suivant : ((300 000/3) + 210 000)/4 = 77 500€).

Figure 4 : Schéma simplifié d’une disposition de transaction localisée dans deux sections cadastrales

Figure 4 : Schéma simplifié d’une disposition de transaction localisée dans deux sections cadastrales

19Ce biais potentiel de surestimation des prix locaux est directement dépendant du choix d’abandonner la référence à la transaction foncière-immobilière comme unité de référence de cette version des fichiers DVF en open access, et les cas de figure comme celui que nous avons développé plus haut ne sont pas aberrants : en milieu urbain dense, le maillage sectionnal est serré et les probabilités de compter des ventes à cheval sur plusieurs sections sont importantes, tandis que le relativement faible volume de ventes augmentera d’autant les effets de ces biais sur la moyenne.

Comment limiter les erreurs possibles d’évaluation des volumes de ventes ?

  • 13 Nous avons montré plus haut qu’il était risqué de se fonder sur l’hypothèse que toutes lignes consé (...)

20Concernant les volumes, une différence claire existe là encore entre les possibilités offertes par le fichier DVF DGFIP et ses versions en open access. La première différence concerne l’impossibilité de dénombrer les transactions dans la version data.gouv13 comme dans l’app.dvf.etalab.fr. La seconde différence concerne le dénombrement des biens mutés qui est susceptible d’être biaisé par la présence de biens mutés sis sur une parcelle dont le terrain contient plusieurs types de mises en culture (vergers, vignes, sols divers etc.). Dans ce cas de figure, les fichiers DVF, quelle que soit la version, répliquent le bien muté en autant de lignes qu’il y a de types de cultures recensés sur la parcelle. La présence conjointe de l’identifiant du bâtiment (« id local » dans le fichier) et de l’identifiant de la parcelle dans la version DGFIP permet d’estimer au plus juste le nombre de biens mutés. En revanche, les versions en open access, qui n’incluent pas l’identifiant du bâtiment, ne permettent pas de supprimer ces doublons. A titre d’exemple, à l’échelle du Vaucluse en 2015, on relève un différentiel de 698 biens immobiliers, soit 9,6% de surestimation des volumes dans les fichiers en open access (7966 biens dénombrés) par rapport au dénombrement réalisé dans la version DGFIP (7268 appartements et maisons vendus dans le département en 2015). Il est certes possible de réduire l’erreur mais il n’en reste pas moins que celle-ci est aléatoire et inconnue. En recréant des proxy d’identifiants de bâtiment par la concaténation de plusieurs champs discriminants (nature du bien, date de mutation, prix, surface, nombre de pièces, numéro de parcelle), il est possible d’améliorer l’estimation des volumes. Dans le cas du Vaucluse, l’écart de volumes n’est plus que de 89 biens avec cette méthode (7179 biens immobiliers identifiés dans les fichiers open access), ce qui représente 1,2% d’erreur.

Dvf open access et traitement des problématiques géographiques

21De manière schématique, les géographes qui mobilisent les données sur les marchés fonciers-immobiliers s’inscrivent dans trois types de questionnements. Le premier considère les données de marché comme des révélateurs de la valorisation différenciée de l’espace : les différentiels de prix, les mécanismes d’enchères ou la durée d’écoulement des stocks sont alors au centre des problématiques. Le deuxième type de questionnements considère plutôt les mécanismes des marchés fonciers-immobiliers comme des déterminants de la production urbaine ou de la stratification sociale de l’espace. Les travaux sur la gentrification ou sur l’offre de « produits immobiliers » sont alors typiques de cette approche comme, du reste, ceux sur les cycles de dévalorisation des copropriétés dégradées par exemple. Enfin, beaucoup de géographes font des marchés fonciers-immobiliers des proxy data utiles à la caractérisation des changements dans l’occupation des sols ou des évolutions de la morphologie urbaine. Ils s’intéressent alors à la localisation et à la typologie des biens mutés, aux mécanismes de production du foncier constructible ou aux cycles de destruction/reconstruction.

22Concrètement, ces trois familles de problématiques s’appuient sur la construction et l’exploitation d’indicateurs dont la qualité est évaluable à l’aune de trois critères : la finesse de l’échelle (parcelle cadastrale si possible), le niveau de désagrégation (transaction si possible) et l’interopérabilité avec d’autres jeux de données. Si ces critères sont remplis par la version DGFIP des fichiers DVF, les versions en open access restreignent clairement (pour des raisons propres à chacune) les possibilités de création et d’utilisation d’indicateurs de qualité (Tableau 3).

Tableau 3 : Usages possibles des fichiers DVF en open access

DVF - base d’origine

DVF – versions en open access

Références de prix

Oui

Sous hypothèses, pour un échantillon

Volume des transactions

Oui

Non

Volume des biens mutés

Oui

Oui avec marge d’erreur

Surface des biens

Oui

Oui

Informations sur les acquéreurs

Oui

Non

Types de biens / cultures

Oui

Oui

Interopérabilité avec les fichiers cadastraux

Oui

Non

23D’un point de vue technique, la dégradation des fichiers DVF librement disponibles tient avant tout à la disparition des identifiants de transaction et à l’absence de clés de jointure avec d’autres fichiers (notamment « l’identifiant local » qui permettrait de lier les biens mutés aux fichiers MAJIC). On pourrait certes avancer des hypothèses en lien avec la protection des données personnelles pour expliquer cet état de fait. Cette explication nous semble néanmoins de peu de poids : il est en effet toujours possible de consulter n’importe quel acte notarié non anonyme dans les services de la publicité foncière (SPF) des DDFIP. De même, la mise en ligne d’informations désagrégées et visualisables sur une interface cartographique telle que l’app.dvf.etalab.fr permettent tout à fait de s’enquérir du prix d’achat ou de vente de telle ou telle maison de la rue d’en face. En revanche, l’hypothèse d’une réorientation des objectifs de DVF au gré de sa mise en ligne semble bien mieux fondée.

24En effet, et schématiquement, le duopole préexistant à l’ouverture des fichiers DVF permettait de mener relativement facilement trois programmes de recherche académique : la caractérisation suivie des types de propriétaires et de leurs logiques grâce à DVF, l’analyse hédonique des marchés fonciers-immobiliers grâce à Perval et enfin l’étude de la variation spatio-temporelle des prix avec DVF ou Perval indistinctement. Or la disparition des identifiants de transaction, de locaux cadastraux et des articles CGI dans les versions de DVF en open access rendent impossible la première, tandis que le faible nombre de variables qualifiant les biens résidentiels bloque concrètement toute analyse hédonique des marchés immobiliers à l’aide des fichiers DVF disponibles en ligne. En revanche, le suivi localisé des prix de vente et l’estimation grossière des prix des biens sont facilités par la mise en ligne des données. Cette facilitation de l’estimation peut certes profiter au grand public14 mais les grands bénéficiaires de l’ouverture des données sont avant tout les entreprises du secteur (florissant depuis une douzaine d’années) de la « proptech ». Ces startups ont développé de puissants outils d’estimation en ligne des biens immobiliers (désignés par le terme d’AVM, pour Automated Valuation Model). Pour fonctionner, ces modèles ont besoin de beaucoup de données en entrée15 afin notamment de nourrir l’interpolation spatiale des prix et de fournir des cartographies d’estimations de prix immobiliers16 à fine échelle et pour une grande couverture spatiale. Il y a quelques années, lors d’une campagne d’entretiens auprès des startups de la proptech, le fondateur d’un site d’estimation immobilière en ligne nous avait d’ailleurs fait part du souhait, partagé dans le secteur, d’avoir accès à plus de données de transactions en entrée. Les fichiers notaires étant très chers d’accès, il affirmait « C’qui changerait le modèle, c’est que les bases des impôts soient complètement ouvertes et qu’on ait l’historique des ventes bien par bien » (entretien DG et fondateur d’une startup de la proptech, Paris, 25/05/2016). Il n’est d’ailleurs pas anodin que le jour même de la mise en ligne des versions dégradées de DVF, la DGFIP et Etalab aient organisé un hackathon destiné à « valoriser » les fichiers17. Le lendemain de l’ouverture des fichiers DVF, le site meilleursagents.com mettait en ligne une application de visualisation des données Etalab18 tandis qu’en moins d’un mois, des bureaux d’études spécialisés dans la production d’information pour la filière immobilière présentaient leur savoir-faire sur ces données19. Pour autant, les principes méthodologiques qui fondent ces outils restent protégés au motif de la préservation du secret industriel. Cette situation fait écho aux récents travaux de Sadowsky (2019) qui, à l’heure de l’open et du big data, enjoint à accorder une grande attention aux conditions de fabrication de la donnée (« data manufacturing »).

Conclusion : l’Etat facilitateur du marché immobilier ?

25Les fichiers DVF disponibles en open access limitent donc les possibilités de traitement des problématiques géographiques. Les principales limitations concernent la caractérisation des acquéreurs et l’analyse des prix de marché, lesquels ne peuvent être calculés en toute rigueur que pour le segment des monoventes, soit un échantillon de transactions non représentatif de l’ensemble du marché. La disparition des identifiants de local et de transaction mettent en effet en péril l’intégrité référentielle des données et forcent à se fonder sur des hypothèses parfois risquées.

  • 20 Une large littérature s’est développée ces dernières années analysant les différentes facettes du m (...)

26D’un point de vue politique et économique, on peut émettre l’hypothèse que ces faiblesses seraient inséparables d’une redéfinition du rôle de l’Etat : l’intégrité référentielle des données DGFIP tient avant tout aux missions régaliennes de suivi de la propriété et de prélèvement de l’impôt. La « simplification » des données mises à disposition relèverait en revanche de nouvelles missions : faciliter le réemploi des données afin d'une part de favoriser la création de valeur ajoutée (European commission, 2015; Zuiderwijk et al., 2016) et d'autre part créer les conditions d’un fonctionnement plus concurrentiel des marchés –notamment en luttant contre l’opacité (Shiller, 2012)-, l’hypothèse étant que les retombées de ce nouveau système d’information « profiteraient » aux particuliers. Reste à vérifier la réalisation effective de ces « profits » et leur nature. En effet, des analyses (Attard, 2015, Bates, 2014) sur les politiques d’open data menées par les institutions publiques20 appellent à notre vigilance sur le risque d’une association systématique entre le mouvement d’open data et sa mise au service de l’intérêt général. Ainsi, il sera nécessaire d’observer avec attention quels usages seront effectivement faits de ces données, par qui et avec quels effets en termes de régulation des marchés. De même, il sera nécessaire d’observer ce que le 24 avril 2019 aura comme incidence sur l’accès au fichier DVF DGFIP. La restructuration des services de la DGFIP (avec pour corollaire la diminution du nombre d’agents), les réformes fiscales annoncées, tout comme l’abandon par des structures publiques des fichiers DGFIP au profit des fichiers en open access font craindre pour le maintien de l’accès à cette source et donc, pour des usages de DVF différents de l’estimation immobilière.

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Bibliographie

Attard J., Orlandi F., Scerri S., Auer S., 2015, "A systematic review of open government data initiatives", Government Information Quarterly, No.32 399–418

Bates J., 2014, "The strategic importance of information policy for the contemporary neoliberal state: The case of Open Government Data in the United Kingdom", Government Information Quarterly, No.31, 388–395

Boulay G., Buhot C., Fournier J.-L., 2012, "Les chercheurs exclus de l’open data ? Appel à signatures lancé à la communauté de la recherche", Cybergeo : European Journal of Geography [En ligne], Débats, Le libre accès dans la recherche, http://journals.openedition.org/cybergeo/25520

Casanova L., Boulay G., Gérard Y. et Yahi L., 2017, "Deux bases de données, aucune référence de prix. Comment observer les prix immobiliers en France avec Dvf et Perval ?", Revue d’Économie Régionale & Urbaine, No.4, 711-732

Chignard S., 2012, Open data. Comprendre l’ouverture des données publiques, Paris, FYP, 191 p.

Coulondre A., 2018. "Ouvrir la boîte noire des marchés du logement," Post-Print hal-01838393, HAL. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01838393/

Coulondre A., 2017, "Le potentiel des données DVF dans l’analyse des marchés immobiliers locaux : le cas d’une typologie des micro-marchés du logement à Bordeaux Métropole," Working Papers hal-01658515, HAL. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01658515/document

European commission, 2015, Creating value through open data. Study on the Impact of Re-use of Public Data Resources, Report, 112 p. URL: https://www.europeandataportal.eu/sites/default/files/edp_creating_value_through_open_data_0.pdf

GnDVF, 2015, Guide d’accompagnement DVF, Rapport. URL : http://www.groupe-dvf.fr/wp-content/uploads/2018/10/DVF-GuideAccompagnement_2017-12-01.pdf

GnDVF, 2019, Guide d'accompagnement DVF enrichi, URL : https://www.groupe-dvf.fr/les-nouvelles-fiches-du-guide-gndvf-sont-en-ligne/

JORF n°0302 du 30 décembre 2018, texte n° 81. Décret n°2018-1350 du 28 décembre 2018 relatif à la publication sous forme électronique des informations portant sur les valeurs foncières déclarées à l'occasion des mutations immobilières, https://www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do?cidTexte=JORFTEXT000037884472&categorieLien=id

Ordonnance n° 2010-1232 du 21 octobre 2010 portant diverses dispositions d'adaptation au droit de l'Union européenne en matière d'environnement, https://www.legifrance.gouv.fr/affichCodeArticle.do?cidTexte=LEGITEXT000006074220&idArticle=LEGIARTI000022936256&dateTexte=&categorieLien=cid

Juillard C., 2019, Le tournant numérique des données immobilières :permanences et mutations, Rapport, http://www.i-read.io/etudes.html

Sadowsky J, 2019, « When data is capital: datification, accumulation, and extraction » Big data & Society, nNo.1, 1-12

Shiller R. J., 2012, The subprime solution : how today's global financial crisis happened, and what to do about it, Princeton (N.J.) ; Woodstock : Princeton University Press, 196 p.

Zuiderwijk A., Janssen M., Van de Kaa G., Poulis K., 2016, “The wicked problem of commercial value creation in open data ecosystems: Policy guidelines for governments”, Information Polity, No.21, 223–236

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Notes

1 Demande de Valeurs Foncières (DVF)

2 La Directive est intégrée aux articles L.127-1 à L.127-10 du Code de l’Environnement https://www.legifrance.gouv.fr/affichCodeArticle.do?cidTexte=LEGITEXT000006074220&idArticle=LEGIARTI000022936256&dateTexte=&categorieLien=cid

3 Décret n° 2018-1350 du 28 décembre 2018 relatif à la publication sous forme électronique des informations portant sur les valeurs foncières déclarées à l'occasion des mutations immobilières https://www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do?cidTexte=JORFTEXT000037884472&categorieLien=id

4 On entend par « bien muté » tout logement ou terrain échangé sur le marché dans le cadre d’une mutation à titre onéreux, à l’occasion de laquelle le prix (appelé « valeur foncière » dans les fichiers) est consigné dans DVF.

5 On trouvera le catalogue des variables réalisé par le GnDVF à l’adresse suivante : https://www.groupe-dvf.fr/vademecum-fiche-n1-quest-ce-que-dvf/

6 Pour pallier le manque de maniabilité de la version DGFIP de DVF, notamment en termes de gestion des multilignes, le CEREMA a élaboré un module gratuit de pré-segmentation : DVF+.

7 Cf Guide enrichi du GnDVF, 2019

8 Une disposition juridique correspond à une mutation considérée comme homogène en matière de fiscalité et de droit par le notaire qui authentifie la transaction. Une transaction peut ainsi être composée d’une seule ou de plusieurs dispositions.

9 Le prix de vente est consigné dans la variable « Valeur Foncière » qui renvoie à la valeur vénale à laquelle le bien a été vendu, hors frais de notaires et hors taxes de mutation.

10 Il existe deux catégories de transactions multilignes selon qu’elles relèvent d’une ou de plusieurs dispositions juridiques. Bien que l’on manque de métadonnées et d’un travail qualitatif pour identifier clairement ce qui détermine le nombre de dispositions (Ibid), il n’en est pas moins qu’il convient d’accorder la plus grande importance à cette variable pour distinguer les transactions (cf. infra).

11 Le calcul de référence de prix dans DVF DGFIP pour des transactions multilignes repose sur l’hypothèse d’une équivalence de valeur de mètres carré entre des biens potentiellement hétérogènes et potentiellement situés en différents lieux. L’exemple cité dans l’encart renvoie à 1237 euros du mètre carré pour la vente de deux appartements et d’une dépendance. Le calcul est proportionnel à la valeur de la surface respective des biens : il s’agit d’une approximation du prix réel de vente du bien, lequel ne peut pas être connu à partir de ce fichier.

12 Sauf à télécharger les fichiers correspondant à toutes les sections cadastrales relevant d’un même secteur d’une DGFIP (à titre d’exemple, le Vaucluse compte 2636 sections pour deux secteurs).

13 Nous avons montré plus haut qu’il était risqué de se fonder sur l’hypothèse que toutes lignes consécutives similaires sur plusieurs critères (date de mutation, prix, etc.) composent une même transaction.

14 Les nouveaux outils, notamment l’interface cartographique de l’app.dvf.etalab.fr, sont bien plus intuitifs et faciles d’accès que la plateforme PATRIM (qui permet aux particuliers de consulter depuis leur espace personnel impots.gouv.fr les transactions foncières-immobilières proches de chez eux).

15 L’enjeu est d’estimer le plus justement la valeur de l’ensemble du parc de logements à partir des prix détenus sur les seuls biens échangés sur le marché, soit moins de 3% du parc sur l’année écoulée.

16 L’estimation des prix fonciers est moins développée. Sur ce segment, les start-up développent davantage une offre de service en matière d’outils d’aide à la prospection foncière et font de plus en plus pression en ce sens pour accéder aux données cadastrales détenues par la DGFIP.

17 https://www.collectivites-locales.gouv.fr/open-data-hackathon-sur-fichier-demande-valeurs-foncieres-dvf

18 https://www.meilleursagents.com/prix-immobilier/dvf/paris-75000/avenue-de-l-opera-229/32/

19 https://www.blog.explore.fr/decouvrez-le-prix-median-du-m%c2%b2-des-transactions-dappartements-dans-le-neuf-et-lancien/

20 Une large littérature s’est développée ces dernières années analysant les différentes facettes du mouvement d’Open Government Data (OGD) à travers le monde.

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Table des illustrations

Titre Figure 1. Structuration schématisée du fichier DVF autour de transactions mono- et multi- lignes
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/33602/img-1.png
Fichier image/png, 77k
Titre Structuration d’une transaction multilignes et multidispositions dans DVF (version DGFiP) :
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/33602/img-2.png
Fichier image/png, 35k
Titre Trois étapes nécessaires de traitement des informations :
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/33602/img-3.png
Fichier image/png, 143k
Titre Figures 3a et 3b : Captures d’écrans d’une disposition de transaction localisée dans plusieurs sections (DVF version app.dvf.etalab.fr)
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/33602/img-4.jpg
Fichier image/jpeg, 288k
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/33602/img-5.jpg
Fichier image/jpeg, 420k
Titre Figure 4 : Schéma simplifié d’une disposition de transaction localisée dans deux sections cadastrales
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/33602/img-6.png
Fichier image/png, 123k
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Pour citer cet article

Référence électronique

Laure Casanova Enault, Guilhem Boulay et Mathieu Coulon, « Une aubaine pour les géographes ? Intérêts des fichiers open DVF sur les transactions foncières et immobilières et précautions d’usage », Cybergeo : European Journal of Geography [En ligne], Science et Toile, document 925, mis en ligne le 03 décembre 2019, consulté le 12 décembre 2019. URL : http://journals.openedition.org/cybergeo/33602 ; DOI : 10.4000/cybergeo.33602

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Auteurs

Laure Casanova Enault

Maître de conférences
Avignon Université, UMR ESPACE 7300 CNRS, France
laure.casanova@univ-avignon.fr

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Guilhem Boulay

Maître de conférences
Avignon Université, UMR ESPACE 7300 CNRS, France
guilhem.boulay@univ-avignon.fr

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Mathieu Coulon

Ingénieur d’études
UMR ESPACE 7300 CNRS, France
mathieu.coulon@univ-avignon.fr

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