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Big Data immobilier : comprendre ce que les algorithmes voient
DVF, BAN, ADEME, INSEE, Géorisques : derrière chaque estimation moderne, des millions de points de données croisés en temps réel.
« Big Data » a longtemps été un buzzword. En immobilier, c'est devenu une réalité opérationnelle. Voici les jeux de données qui alimentent les algorithmes modernes.
Les sources principales
- DVF (DGFiP) — toutes les transactions notariées, géolocalisées,
- BAN — la Base Adresse Nationale, géocodage officiel,
- Cadastre (IGN) — parcelles, contenances, références,
- ADEME — DPE et performance énergétique,
- Géorisques — risques naturels, sismicité, argiles,
- INSEE — démographie, revenus, dynamisme communal,
- Cerema/ANIL — carte des loyers indicatifs.
Croiser ces données : le vrai défi
Un prix au m² isolé ne dit pas grand-chose. La même valeur prend un sens différent selon la tension locative, le DPE moyen du secteur, le volume de transactions, la présence de risques. C'est le croisement qui crée l'intelligence.
L'enjeu de la qualité
Les données ouvertes ont des défauts : ventes multi-lots dans DVF, géocodages imprécis, données ADEME parfois manquantes. Un bon algorithme nettoie, filtre, pondère.