• 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.

• 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).

• 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.

• 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.

• 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.

• 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).

• 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.

• 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€).

• 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.

• 14 Les nouveaux outils, notamment l’interface cartographique de l’app.dvf.etalab.fr, sont bien plus in (...)
• 15 L’enjeu est d’estimer le plus justement la valeur de l’ensemble du parc de logements à partir des p (...)
• 16 L’estimation des prix fonciers est moins développée. Sur ce segment, les start-up développent davan (...)
• 17 https://www.collectivites-locales.gouv.fr/open-data-hackathon-sur-fichier-demande-valeurs-foncieres (...)
• 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 (...)

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 »).

• 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.