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1. Transactions immobilières — Demandes de valeurs foncières (DVF)

L'ensemble des transactions présentées dans l'onglet Ventes est issu de la base des demandes de valeurs foncières (DVF), publiée en open data par la Direction générale des Finances publiques (DGFiP) sur la plateforme data.gouv.fr. Cette base recense l'intégralité des mutations à titre onéreux enregistrées par les services de publicité foncière depuis le 1er janvier 2020. Les données couvrent l'ensemble du territoire métropolitain, à l'exception de l'Alsace-Moselle (régimes locaux d'Alsace et de Moselle) et de Mayotte, qui relèvent de régimes juridiques distincts.

Le traitement des données comprend plusieurs étapes. Chaque mutation brute peut contenir plusieurs lignes (lots), qui sont regroupées par identifiant de mutation (id_mutation) afin de reconstituer la transaction unitaire. Le type de bien principal est déterminé par une hiérarchie de priorité fixe : Maison > Appartement > Local industriel, commercial ou assimilé > Dépendance > Terrain > Inconnu. Seules les ventes comportant un prix au mètre carré compris entre 200 et 60 000 €/m² sont retenues, ce filtre permettant d'éliminer les erreurs de saisie et les opérations atypiques (viager, vente entre apparentés, etc.). Pour le calcul du prix au mètre carré, la surface prioritaire est la surface réelle bâtie ; à défaut, la surface Carrez du lot principal est utilisée.

La recherche géographique est réalisée par rayon Haversine autour des coordonnées de l'adresse sélectionnée. Afin de garantir la continuité des données aux frontières départementales, le module charge systématiquement le département cible ainsi que tous ses départements voisins, déterminés par une table d'adjacence exhaustive. Le pré-filtrage s'effectue par boîte englobante (bounding box majorée à 1,5×) avant le calcul exact de la distance orthodromique. Les données sont mises en cache localement au format Parquet par département et par année, éliminant les téléchargements répétés.

2. Diagnostic de performance énergétique (DPE)

Les informations énergétiques reposent sur deux sources complémentaires, interrogées selon une logique de cascade. La première source est la base ADEME « DPE logements existants » (data.ademe.fr), qui recense l'ensemble des diagnostics individuels déposés auprès de l'ADEME. Lorsqu'un ou plusieurs DPE sont disponibles pour la clef BAN (adresse normalisée) de l'immeuble considéré, le système calcule la distribution des étiquettes A à G sur les diagnostics actifs (dont la date de fin de validité est postérieure à la date de consultation), ainsi que la consommation d'énergie primaire médiane, le coût annuel médian et l'étiquette GES de chacun. La liste des diagnostics individuels est présentée triée par date décroissante, avec un lien direct vers la fiche publique de l'observatoire ADEME.

La seconde source est la base de données nationale des bâtiments (BDNB), produite par le Centre scientifique et technique du bâtiment (CSTB). Elle fournit des indicateurs agrégés à l'échelle du bâtiment (groupe de logements identifié par un identifiant BDNB unique) : consommation d'énergie primaire estimée, classe DPE majoritaire, émissions de gaz à effet de serre, données thermiques (type d'énergie de chauffage, isolations) et caractéristiques physiques (nombre de niveaux, hauteur moyenne, emprise au sol, matériaux de murs et de toiture). La valeur sentinelle d'année de construction à 1800 est traitée comme une absence d'information.

Pour les statistiques de répartition DPE présentées dans l'encart Répartition des DPE dans la zone, les données proviennent exclusivement de la base ADEME, filtrées par rayon géographique réel (distance Haversine) autour des coordonnées sélectionnées. Les grilles de référence par période de construction et par type de bien (commune et département) sont également issues de la base ADEME, agrégées au moment du démarrage du serveur et mises en cache en mémoire.

3. Base de données nationale des bâtiments (BDNB)

La BDNB est interrogée via l'API ouverte du CSTB (api.bdnb.io) sans clef d'authentification. L'identification du bâtiment s'effectue en deux temps : une première requête de géocodage est soumise avec la clef BAN (identifiant interopérable de l'adresse nationale) afin d'obtenir le batiment_groupe_id du bâtiment correspondant ; une seconde requête récupère l'ensemble des attributs du bâtiment, notamment les identifiants de parcelles cadastrales (l_parcelle_id, au format BDNB sur 14 caractères), les données de propriété et de copropriété (numéro d'immatriculation ANAH), ainsi que les identifiants de lots et d'adresses BAN rattachées. Un mécanisme de cache LRU (least recently used) à l'échelle de la session évite les doubles appels pour une même clef BAN.

4. Estimation des prix au mètre carré

Les prix estimés présentés dans l'encart correspondant sont calculés directement à partir des transactions DVF du rayon sélectionné. Pour chaque type de bien (appartement, maison), les indicateurs retenus sont le premier quartile (Q25), la médiane (Q50) et le troisième quartile (Q75) de la distribution des prix au mètre carré sur l'ensemble de la période disponible, ainsi que les mêmes indicateurs restreints à la seule dernière année de données. Lorsque la surface de l'immeuble est disponible via la BDNB, une estimation de valeur totale est calculée par multiplication du prix médian observé par cette surface. Ces estimations n'intègrent pas les caractéristiques intrinsèques du bien (étage, état, vue, luminosité) et constituent des ordres de grandeur statistiques.

5. Loyers pratiqués dans la commune

Les loyers de marché sont issus de la carte des loyers, produite par le ministère de la Transition écologique en partenariat avec l'ANIL et diffusée sur data.gouv.fr. Ce jeu de données résulte d'un modèle de régression hédonique ajusté sur les annonces immobilières issues des plateformes LeBonCoin et SeLoger. Le modèle fournit, pour trois catégories de biens (appartements 1–2 pièces, appartements 3 pièces et plus, maisons), un loyer prédit médian au mètre carré charges comprises, assorti d'un intervalle de prédiction à 95 % (bornes inférieure et supérieure). La granularité de la prédiction varie selon la densité d'observations locales : estimation directe à l'échelle de la commune lorsque le nombre d'annonces observées est suffisant (TYPPRED = "commune"), estimation à l'échelle de l'établissement public de coopération intercommunale (TYPPRED = "EPCI"), ou estimation par maille géographique plus large (TYPPRED = "maille"). Un indicateur de fiabilité qualitatif est calculé à partir du coefficient de détermination ajusté du modèle (R²), du niveau de prédiction et du nombre d'observations directes dans la commune. Lorsque la surface de l'immeuble est disponible, les loyers mensuels estimés sont obtenus par simple multiplication.

6. Encadrement des loyers

L'encadrement des loyers est applicable dans les zones tendues définies par décret. La seule zone actuellement couverte dans l'application est Paris (75 quartiers). Les données proviennent du jeu de données des loyers de référence publié par la Ville de Paris sur opendata.paris.fr, au format Parquet. L'identification du quartier parisien applicable se fait par intersection géospatiale des coordonnées de l'adresse avec les polygones des quartiers (Shapely). Pour chaque quartier, les loyers de référence, majorés et minorés sont présentés sous forme d'un tableau croisé par époque de construction et par nombre de pièces, pour les logements meublés et non meublés. D'autres territoires soumis à encadrement (Lyon, Bordeaux, Montpellier, Grenoble, Plaine Commune, Est Ensemble, Pays basque) n'ont pas encore été intégrés faute de jeux de données publics dans un format exploitable uniforme.

7. Données d'urbanisme — Plan local d'urbanisme (PLU)

Les informations d'urbanisme sont issues de deux sources complémentaires opérées par l'IGN et le ministère de la Transition écologique. La première est l'API Carto IGN (apicarto.ign.fr), accessible sans clef d'authentification. Elle est interrogée par géométrie GeoJSON Point (coordonnées WGS84) sur les couches suivantes : municipality (identité de la commune, statut RNU), document (type de document d'urbanisme en vigueur : PLU, PLUi, carte communale), zone-urba (zonage applicable au point considéré : type de zone, libellé court et long), prescription-surf et prescription-lin (prescriptions surfaciques et linéaires, dont le droit de préemption urbain identifié par les codes typepsc 07, 07b et 17), info-surf (informations réglementaires surfaciques) et assiette-sup-s (servitudes d'utilité publique surfaciques).

La seconde est l'API GPU (geoportail-urbanisme.gouv.fr), interrogée pour récupérer les métadonnées détaillées du document d'urbanisme en vigueur et la liste de ses fichiers PDF associés (règlement, plans graphiques, PADD, OAP, rapport de présentation, annexes). Les fichiers sont classés automatiquement par catégorie à partir de leur nom. Les URL directes de téléchargement sont construites à partir des identifiants GPU et des noms de fichiers. Pour les SCoT (schémas de cohérence territoriale), un cache mémoire de 24 heures est initialisé au démarrage du serveur à partir de la liste exhaustive des SCoT actifs publiés sur le GPU ; le SCoT applicable est identifié par intersection de la bounding box du document avec les coordonnées de l'adresse.

8. Autorisations d'urbanisme — Base Sitadel

Les permis de construire, déclarations préalables, permis d'aménager et permis de démolir sont issus de la base Sitadel, publiée mensuellement par le Service des données et études statistiques (SDES) du ministère de la Transition écologique sur la plateforme DiDo (data.statistiques.developpement-durable.gouv.fr). Les données couvrent l'ensemble des autorisations d'urbanisme enregistrées depuis 2013 sur le territoire métropolitain.

L'identification de la parcelle cadastrale de l'immeuble s'effectue à partir de l'identifiant de parcelle BDNB (14 caractères), dont la structure encodée se décompose ainsi : 5 caractères de code commune INSEE, 3 caractères de préfixe de section ignorés, 2 caractères de section cadastrale, 4 caractères de numéro de parcelle. Les valeurs section et numéro sont normalisées (suppression des zéros de tête) avant interrogation de l'API DiDo, dont la syntaxe de filtre est de la forme COLONNE=operateur:valeur. Afin de capturer les permis portant sur plusieurs parcelles (projet multi-lots), l'interrogation est réalisée sur les trois slots cadastraux de la base Sitadel (SEC_CADASTRE1/NUM_CADASTRE1, SEC_CADASTRE2/NUM_CADASTRE2, SEC_CADASTRE3/NUM_CADASTRE3) ; les doublons sont éliminés par déduplication sur le numéro de dossier (NUM_DAU). Ce chargement est réalisé à la demande uniquement, sur action explicite de l'utilisateur, en raison de la latence inhérente aux appels API.

9. Fiscalité locale

Les taux de fiscalité directe locale sont extraits du fichier REI (recensement des éléments d'imposition), publié par la DGFiP sur la plateforme data.economie.gouv.fr. La dernière année disponible est automatiquement détectée via l'API de facettage avant téléchargement, ce qui garantit la fraîcheur des données sans surcharge du serveur. Quatre taxes sont analysées : la taxe foncière sur les propriétés bâties (TFPB), la taxe foncière sur les propriétés non bâties (TFNB), la taxe d'habitation sur les résidences secondaires (THAB) et la taxe d'enlèvement des ordures ménagères (TEOM).

Pour chaque commune, le taux communal est positionné par rapport à la distribution départementale : un percentile est calculé par classement de la commune au sein de l'ensemble des communes du même département, et une moyenne départementale pondérée par le nombre de ménages est fournie à titre de référence. La comparaison avec les communes limitrophes est présentée dans un tableau déroulant ; les communes adjacentes sont déterminées par intersection géométrique des contours officiels (voir section 11).

10. Indicateurs socio-économiques

Les données de population, de logement, d'emploi et de revenus sont issues du dossier complet de l'INSEE, qui compile les résultats du recensement de la population (RP 2022) et du dispositif Filosofi (revenus localisés des ménages et des personnes, millésime 2021). Le fichier source (format CSV compressé, environ 200 Mo) est téléchargé une seule fois et allégé au chargement initial : seules les colonnes correspondant aux indicateurs utilisés par l'application sont conservées, ce qui réduit la taille du fichier en mémoire de plus de 95 %.

Les indicateurs dérivés sont calculés comme des ratios simples : taux de vacance (logements vacants / total logements), taux de propriétaires occupants (propriétaires occupants / résidences principales), taux de locataires HLM (locataires HLM / résidences principales), taux de chômage (chômeurs 15–64 ans / actifs 15–64 ans), part des diplômés du supérieur (titulaires d'un Bac+2 ou plus / population de 15 ans et plus non scolarisée). La comparaison avec les communes limitrophes s'effectue par appels API individuels à l'endpoint /api/insee/{code}, déclenchés à la demande au premier dépliage de l'accordéon.

11. Délinquance enregistrée

Les statistiques de délinquance enregistrée sont issues du jeu de données Crimes et délits enregistrés par les services de police et de gendarmerie, publié par le Service statistique ministériel de la sécurité intérieure (SSMSI) sur la plateforme data.gouv.fr. Ce fichier, mis à jour annuellement, recense, pour chaque commune et pour chaque catégorie d'infraction, le nombre de faits constatés ainsi que le taux pour mille habitants. Il distingue une vingtaine de familles d'infractions normalisées selon la nomenclature de l'état 4001, dont les coups et blessures volontaires, les violences sexuelles, les vols avec arme, les vols sans violence, les cambriolages de logements, les destructions et dégradations volontaires ou encore les escroqueries.

L'affichage présente, pour les principales catégories, le nombre de faits constatés sur les dernières années disponibles ainsi que le taux pour mille habitants. Il convient de rappeler que ces chiffres reflètent les faits portés à la connaissance des forces de l'ordre et non la délinquance réelle, nécessairement sous-estimée en raison des phénomènes de non-déclaration (violences sexuelles notamment). Ils ne constituent pas un indicateur de sécurité objective et doivent être interprétés avec prudence, en tenant compte de la structure démographique et économique de la commune.

12. Politique locale

Les résultats des élections municipales sont diffusés par le ministère de l'Intérieur sur la plateforme data.gouv.fr. Pour les communes de plus de mille habitants, le nom du maire en exercice et la date de début de mandat sont également fournis, issus du répertoire national des élus (RNE) publié par la Direction générale des collectivités locales (DGCL) sur data.gouv.fr. Ces informations ont une portée purement informative et ne constituent pas une source officielle d'état civil ou administratif.

13. Qualité de l'eau potable

Les données de qualité de l'eau potable sont issues du portail Hub'Eau – Qualité de l'eau potable, opéré par l'Office français de la biodiversité (OFB) en partenariat avec le ministère chargé de la Santé et les agences régionales de santé (ARS). Ce service expose l'API publique hubeau.eaufrance.fr/, accessible sans authentification, qui agrège les résultats des analyses réglementaires effectuées sur les unités de distribution (UDI) d'eau potable rattachées à chaque commune.

Chaque analyse est réalisée par un laboratoire agréé selon le programme de contrôle sanitaire défini par les ARS, conformément au code de la santé publique (articles R. 1321-1 et suivants). Les paramètres analysés couvrent notamment la microbiologie (coliformes, entérocoques), les nitrates, les pesticides, les métaux lourds, le pH et la turbidité. L'application interroge l'API pour récupérer les résultats des analyses les plus récentes disponibles pour la commune sélectionnée, en se limitant aux paramètres réglementés définis dans les arrêtés ministériels applicables. La conformité affichée (« conforme », « non conforme », « restriction en cours ») est directement celle transmise par l'ARS compétente via l'API et ne fait l'objet d'aucun retraitement de notre part.

14. Qualité de l'air

L'indice de qualité de l'air affiché est l'indice ATMO, calculé et diffusé par les associations agréées de surveillance de la qualité de l'air (AASQA), fédérées au sein du réseau Atmo France. L'API publique geodata.airparif.fr (pour l'Île-de-France) et les API régionales équivalentes exposent, pour chaque commune identifiée par son code INSEE, l'indice du jour (J) et une prévision pour le lendemain (J+1) selon la nomenclature réglementaire en vigueur depuis janvier 2021 (arrêté du 10 juillet 2020). L'accès est libre, sans clef d'authentification, sous licence ODbL.

L'indice ATMO est calculé comme le maximum des sous-indices des quatre polluants réglementés : le dioxyde d'azote (NO₂), l'ozone (O₃), les particules fines de diamètre inférieur à 10 µm (PM₁₀) et les particules fines de diamètre inférieur à 2,5 µm (PM₂,₅). Chaque sous-indice est calculé à partir des concentrations mesurées aux stations de surveillance selon une grille de valeurs-seuils définie par l'arrêté. L'indice global prend une valeur entière de 1 (« Bon ») à 6 (« Extrêmement mauvais »). L'application interroge l'API à chaque recherche et met le résultat en cache pour douze heures afin de limiter les appels. En cas d'indisponibilité du service ou d'absence de données pour la commune considérée, le bloc n'est pas affiché.

15. Climat local

Le bloc climatique restitue des normales et statistiques climatologiques calculées à partir des données d'observation de Météo France, issues du portail public meteo.data.gouv.fr (jeu de données « Données climatologiques de base – Normales », licence ouverte Etalab 2.0). Les valeurs présentées sont calculées sur une fenêtre mobile de dix ans à partir des postes climatologiques de référence les plus proches de la commune, identifiés par recherche de proximité géographique. Lorsque plusieurs postes contribuent, les séries sont interpolées par pondération inverse à la distance (IDW) avant agrégation.

Les indicateurs affichés sont les suivants. Les températures mensuelles représentent la moyenne des températures moyennes journalières pour chaque mois de la période. Les précipitations mensuelles représentent le cumul moyen de précipitations en millimètres par mois sur la période. Le total annuel de précipitations est la somme des moyennes mensuelles ; il est comparé à la moyenne nationale des précipitations annuelles tous postes confondus sur la même période, et l'écart relatif est exprimé en pourcentage. Le nombre de jours d'ensoleillement correspond au nombre moyen de jours par an présentant une durée d'insolation supérieure à six heures. Le nombre de jours de gel correspond au nombre moyen de jours par an pour lesquels la température minimale est inférieure à 0 °C.

16. Contiguïté communale

La liste des communes limitrophes utilisée dans les comparaisons fiscales et socio-économiques est calculée par intersection géométrique des contours communaux officiels. Les contours sont téléchargés depuis l'API géographique de l'État (geo.api.gouv.fr) département par département au premier démarrage du serveur (~100 requêtes), puis les adjacences sont calculées localement à l'aide de la bibliothèque Shapely : deux communes sont considérées limitrophes si l'intersection de leurs polygones est non vide et de dimension supérieure à zéro (c'est-à-dire qu'elles partagent un segment de frontière, non un simple point). Un index spatial en grille de 0,5° est utilisé pour accélérer le calcul en limitant le nombre de paires à tester. Le résultat est sérialisé dans un cache JSON local rechargé instantanément aux démarrages suivants.

17. Risques naturels et technologiques

L'encart Géorisques fournit un lien direct vers le rapport d'état des risques réglementaire produit par le service Géorisques du ministère de la Transition écologique (georisques.gouv.fr). Ce rapport, généré dynamiquement pour toute coordonnée géographique du territoire métropolitain et ultramarin, couvre les plans de prévention des risques naturels et technologiques (PPR), le zonage sismique, le potentiel radon, les installations classées pour la protection de l'environnement (ICPE), les sites et sols pollués (bases Basol et Basias), ainsi que les arrêtés de reconnaissance de l'état de catastrophe naturelle. L'application génère l'URL du rapport à partir des coordonnées GPS de l'adresse sélectionnée et l'expose sous forme de lien externe ; aucune donnée Géorisques n'est stockée ni traitée côté serveur.

18. Transports en commun et services de proximité (OpenStreetMap)

Les données de transports en commun et de services de proximité sont issues d'OpenStreetMap (OSM), base de données géographique collaborative diffusée sous licence ODbL (open database licence). Elles sont téléchargées via l'API Overpass (overpass-api.de), qui permet d'interroger l'ensemble du graphe OSM par requêtes filtrées sur des balises (tags) et des boîtes englobantes géographiques. Le téléchargement est organisé département par département, à partir d'une table de 96 boîtes englobantes couvrant la France métropolitaine et les DOM. Pour chaque département, une requête Overpass est soumise avec un délai intercalaire de deux secondes afin de respecter les limites de débit du service public. En cas de réponse HTTP 429 (too many requests), un mécanisme de relance exponentielle est appliqué (30, 60, puis 90 secondes d'attente). Trois tentatives sont effectuées avant abandon.

Les résultats sont archivés dans une base SQLite locale (osm_france.db), organisée en deux tables : transports (arrêts de transports en commun) et services (équipements de proximité). Un mécanisme de fraîcheur (TTL de trente jours) permet de détecter les caches périmés et de déclencher automatiquement un re-téléchargement au démarrage du serveur, sans bloquer le traitement des requêtes entrantes (asyncio.create_task). Pour les transports, les nœuds OSM collectés correspondent aux balises suivantes : highway=bus_stop, railway=station, railway=subway_entrance, railway=tram_stop, railway=halt, public_transport=stop_position, public_transport=platform et station=subway. Chaque arrêt est classifié en cinq catégories : métro (subway), RER et train (train), tramway (tram), bus (bus) et autre (other), selon une hiérarchie de règles appliquée sur les balises railway, station, subway, tram, highway, public_transport et sur le champ network (présence des mots-clés « métro », « RER », « Transilien »). Les doublons géographiques (même coordonnée à 5 décimales près) sont éliminés lors de l'import. Pour les services de proximité, les nœuds et polygones OSM sont interrogés sur les balises amenity suivantes : kindergarten, school, college, university, police, townhall, fire_station, hospital et clinic, regroupées en cinq catégories d'affichage : école, Police / gendarmerie, mairie, pompiers, hôpital / CHU. Pour les polygones (ways), la position retenue est le centre de la boîte englobante fourni par Overpass (out center).

Les requêtes géographiques en temps réel sont effectuées par double pré-filtrage : une première sélection par boîte englobante (delta latitude et longitude calculés à partir du rayon en mètres) réduit le volume lu en base, puis un calcul de distance Haversine exact élimine les points situés hors du rayon. Le rayon retenu pour les couches de transports et de services est le maximum entre le rayon DVF sélectionné par l'utilisateur et un kilomètre, afin d'assurer une couverture minimale même pour les petits rayons.

19. Architecture technique et gestion des données

Le back-end est développé en Python avec le framework FastAPI (Uvicorn). Les données volumineuses sont mises en cache localement : DVF au format Parquet compressé par département et par année (bibliothèque PyArrow), DPE ADEME au format Parquet ZSTD par département, loyers ANIL au format CSV, fiscalité locale au format CSV, contiguïté communale au format JSON. Les appels aux API externes sont exécutés de manière asynchrone (asyncio) et les données pré-chargées au démarrage du serveur pour garantir des temps de réponse sub-secondaires sur les requêtes fréquentes. Les coordonnées géographiques sont exprimées en WGS84 (EPSG 4326) ; les données ADEME en projection Lambert-93 (EPSG 2154) sont converties à la volée par la bibliothèque PyProj.

Le front-end est une application monopage (SPA) en HTML/CSS/JavaScript vanilla, sans framework. La cartographie est rendue par Leaflet.js avec le fond de carte CartoDB Voyager ; le clustering des marqueurs utilise la bibliothèque Leaflet.MarkerCluster. Les graphiques sont produits par Chart.js. Toutes les données publiques utilisées sont diffusées sous licence ouverte (licence ouverte Etalab ou équivalent).

Avertissement

Les résultats présentés constituent des estimations statistiques fondées sur des données publiques et ne sauraient se substituer à une expertise professionnelle. Les prix au mètre carré peuvent être influencés par des caractéristiques non observables (étage, état général, vue, luminosité, charges de copropriété). Les données DPE de niveau communal ou départemental représentent des médianes de référence et non des diagnostics individuels. La fiscalité locale peut varier en cours d'année fiscale. L'utilisateur est invité à confronter ces résultats avec l'avis d'un professionnel de l'immobilier, d'un diagnostiqueur certifié ou, le cas échéant, d'un notaire.