Fiche N°12 – DVF pour l’observation

1/12/2017 | Analyser les données

La fiche en bref

Les données DVF peuvent être utilisées à des fins d’observation des marchés immobiliers et fonciers. Elles permettent de faire apparaître des tendances globales sur un territoire. La plupart des études concerne des analyses de volumes et de prix des mutations. Certaines structures ont utilisé les données DVF dans le cadre d’observatoires, sur le logement ou encore sur les copropriétés.

DVF a de nombreux atouts en matière d’observation, notamment sa fiabilité et son exhaustivité. Il y a néanmoins certaines limites et précautions d’usages à prendre en compte.

Plusieurs études de cas présentées ici permettent de visualiser l’éventail des potentialités d’usages de DVF en matière d’observation. Pour certains usages, les données DVF doivent être croisées avec d’autres informations afin de produire des analyses pertinentes.

La cartographie

La donnée DVF est pleinement exploitée en réalisant des analyses spatiales à l’aide de SIG.

Le logement

Les marchés immobiliers les plus faciles à observer sont ceux des appartements et des maisons.

La synergie

Des observatoires existent sur de nombreux territoires. Ils rassemblent souvent plusieurs structures qui travaillent ensemble.

12.1 Les atouts de DVF pour l'observation

Plusieurs points forts de la base de données DVF, utilisée à des fins d’observation foncière et immobilière, sont à souligner :

  • L’exhaustivité de la base
  • La fiabilité des données concernant les biens bâtis
  • Le croisement possible avec d’autres référentiels de données
  • La possibilité de géolocaliser les mutations grâce aux références cadastrales
  • L’opportunité de réaliser une typologie des biens pour l’immobilier bâti
  • La gratuité de la donnée
À NOTER
Les données DVF permettent d’observer à la fois les espaces urbains et les espaces ruraux. Cela permet une vision complète des territoires.
12.2 Les usages de DVF en matière d'observation

12.2.1 Les pratiques partagées

DVF est utilisée par de nombreux acteurs pour réaliser des études d’observation en matière d’immobilier ou de foncier. Des analyses sont produites par des structures pour leur propre compte. D’autres entités se sont associées au sein d’observatoires partenariaux pour mutualiser leurs efforts d’analyse sur un territoire. Ils rassemblent différentes structures autour d’objectifs d’analyses et d’études partagés.

L’observation permise par DVF concerne deux domaines majeurs :

  • Le foncier, sur des territoires urbains ou ruraux
  • L’immobilier, et en particulier le logement

Les analyses réalisées grâce à DVF peuvent être statiques ou dynamiques : elles peuvent dresser un état des lieux à un instant T ou rendre compte d’une évolution.

FOCUS – quelques observatoires ayant mobilisé DVF

 L’AUDAP (Agence d’Urbanisme Atlantique et Pyrénées) est membre de l’Observatoire 64 (www.observatoire-64.org), un observatoire partenarial sur les Pyrénées-Atlantiques, qui travaille sur de nombreuses thématiques, notamment l’immobilier. Les données DVF sont ainsi utilisées pour de l’observation, en faveur d’une meilleure connaissance du territoire.

Le Conseil départemental de la Dordogne dispose d’un Observatoire Départemental de l’Habitat (ODH) qui produit une publication avec des indicateurs sur l’habitat, l’évolution des transactions immobilières, la répartition des mutations (ventes, échanges, VEFA) ainsi que l’évolution dans le temps. La répartition des mutations (appartement, maison, bâti/non bâti) intéresse les communes et les EPCI. Parmi les informations données aux acteurs, une différenciation est effectuée entre les prix moyens de la communauté de communes puis entre les communes majeures et les autres communes. Cela permet par exemple de mesurer les répercussions de l’augmentation du prix du foncier sur une commune centrale avec la dévitalisation du centre et le développement des autres communes.

DVF est un outil pour entrer en dialogue avec les partenaires dans un espace de neutralité. Ainsi, DVF est utilisée au sein de l’Observatoire Régional du Foncier (ORF) d’Ile-de-France pour étudier comment les prix évoluent au fil des transactions. Cela permet d’analyser les jeux d’acteurs, et de faire une véritable évaluation des politiques publiques. L’idée, à travers l’ORF, est de faire travailler divers organismes en réseau. Des cartographies à l’échelle de la commune sont produites, ainsi que des données à des échelles compatibles avec le respect du secret statistique.

L’observatoire des espaces NAFU (Naturels Agricoles, Forestiers et Urbains) assure le suivi de l’utilisation des sols en Aquitaine et s’intéresse à la consommation de l’espace régional, plus particulièrement aux mutations entre les différents usages. Cette initiative régionale (Etat / Région) lancée en 2012 répond à une volonté de constituer un outil d’aide à la décision pour la mise en œuvre de politiques visant une occupation équilibrée du territoire. Dans le cadre de l’observatoire NAFU, un travail fin sur les données DVF est engagé, avec un croisement des données MAJIC, PLU numérisé, occupation du sol, etc.

12.2.2 Des exemples concrets

La plupart des études réalisées sur la base des données DVF porte sur les volumes de mutations et les prix. Des portraits de territoires sont ainsi dressés.

Les périmètres des études varient, de la région au quartier en passant par les nombreuses études à l’échelle communale ou intercommunale.

Les observations réalisées à partir de données DVF visent souvent à appréhender les tendances des marchés sur le territoire étudié.

La Communauté d’agglomération Lannion-Trégor, composée de 38 communes, travaille à l’élaboration de fiches synthèses sur les priximmobiliers sur chaque commune grâce aux données DVF. L’objectif visé par la fourniture de ces études aux communes est à la fois de les sensibiliser aux prix et de leur permettre d’adapter leurs stratégies d’urbanisme à la réalité. Une étude test (dont un extrait est présenté ci-contre) a été réalisée sur le centre-ville de Lannion.

Dans le cadre de l’Opération Grand Centre-Ville, l’EPF PACA a réalisé, en mai 2014, grâce aux données DVF, une étude sur 4 arrondissements (13001, 13003, 13005, 13006) soit 16 quartiers de Marseille.  Il s’agissait de comparer les prix/m² par quartier et de constater les évolutions sur 5 ans (2009-2013).

12.2.3 Les indicateurs les mieux adaptés

Prix par bien ou prix au m² ?

L’ensemble des marchés peut être observé en utilisant le prix unitaire. Il faut noter néanmoins un grand intérêt à produire d’autres indicateurs spécifiques :

  • terrains à vocation naturelle, agricole ou de loisir : €/ha
  • terrains à bâtir (maison individuelle) : €
  • terrains à bâtir (immeuble collectif, immeuble de bureaux, bâtiment d’activités…) : €/m² de surface plancher constructible, sinon €/m² de terrain
  • maisons ou appartements : €/pièce ou €/m² de surface habitable
  • espaces de bureaux ou bâtiment d’activités : €/m² de surface aménageable
Nombre de ventes

Le volume de transactions est exprimé en valeur, grâce au décompte du nombre de mutations présentées dans DVF.

Moyenne ou médiane

Pour agréger les données et en extraire des statistiques, deux méthodes sont couramment utilisées : la moyenne et la médiane. La deuxième, plus complexe à mettre en œuvre, est plus réaliste lorsque le marché étudié est hétérogène.

Surface

La surface est souvent utilisée dans les études basées sur DVF. Elle s’exprime en m².

Pourcentage d’évolution

Contrairement aux études statiques, les études d’évolutions nécessitent d’exprimer des pourcentages de diminution ou d’augmentation du volume de transactions ou de leur prix par rapport à une temporalité de référence.

12.2.4 Les modes de représentation

Deux modes de représentation majeurs sont privilégiés pour les études d’observation des marchés immobiliers et fonciers : les graphiques et les cartographies.

Extrait de la note de conjoncture n°6 de janvier 2015 de l’ORF Ile-de-France qui présente les volumes des marchés bâtis et non bâtis sur la base des données DVF.

Représentation graphique sous forme d’escargot

Graphique extrait d’une présentation de l’EPF Nord – Pas de Calais à l’atelier des méthodologies du foncier de juin 2013 qui rend compte des cycles des prix des logements selon les prix en € constant base 100 rapportés au nombre de transactions sur 7 ans.

Cette représentation graphique traduit les différences de perception entre euros constants ou euros courants sur un même escargot avec le prix sous forme d’indice comparable avec la représentation nationale de l’indice des notaires Insee.

Cartographie dynamique

Outre la production de cartes statiques publiées sur différents supports, la spatialisation des données DVF permet également de créer des représentations interactives via un portail web.

C’est la démarche que mène l’AURG (Agence d’Urbanisme de la Région Grenobloise) concernant le dispositif de veille et de suivi des copropriétés dans la métropole grenobloise. L’application web sécurisée permet d’afficher et de spatialiser les copropriétés, de consulter leurs caractéristiques à l’aide de datavisualisations et d’effectuer des recherches multicritères.

Une piste abordée : le carroyage

Il peut être intéressant d’envisager un carroyage des données DVF. Ce concept de pixellisation a du sens sur les grands territoires. Le carroyage fait fi des limites administratives. Il permet d’éviter également le problème du secret statistique.

L’ADEUP a a utilisé les données DVF pour réaliser une expérimentation sur les projets urbains à Brest. L’agglomération de Brest a été découpée en carreaux de 4 hectares (200m x 200m) et les marchés de chaque carreau ont été qualifiés via le SIG.

12.2.5 Quelques perspectives

a. Illustrations sur l’étalement urbain

Un groupe de travail local réunissant la Région Aquitaine, le Conseil départemental de la Gironde et Bordeaux Métropole a travaillé sur une présentation, dans le cadre d’une journée thématique, visant à éclairer le phénomène d’étalement urbain par la connaissance des marchés fonciers.

DVF a permis d’analyser le marché immobilier : nombre et évolutions des mutations / dispositions / biens par type de marché, valeur d’acquisition par rapport à la localisation du bien, surface consommée par rapport à la localisation et type d’acquéreurs avec les articles CGI.

Illustrations présentées lors de cette journée

b. L’observation des copropriétés

En l’associant avec d’autres informations, DVF permet d’observer les copropriétés. Plusieurs structures se sont ainsi lancées dans des observatoires des copropriétés en intégrant DVF comme indicateur de valorisation foncière et immobilière.

Face à la nécessité de disposer d’un inventaire exhaustif et géolocalisé du parc et de détecter d’éventuelles situations de fragilité, l’AURG (Agence d’Urbanisme de la Région Grenobloise) développe un observatoire visant à décrire, à l’échelle du bâtiment, les principales caractéristiques des copropriétés.

Cette démarche s’appuie sur un large croisement de bases de données relatives à la structure et l’occupation du parc, les caractéristiques de marché via DVF et les différentes interventions menées dans le cadre des dispositifs publics (OPAH, Campagne Mur/Mur, etc.).

Dans le cadre de son Observatoire de l’habitat, l’Agence d’Urbanisme du Pays de Brest (ADEUPa) a travaillé sur les copropriétés en croisant DVF avec d’autres sources de données comme celles de la Société Publique Locale Eaux du Ponant qui renseignent sur l’identité des syndics professionnels. Le service d’eau peut aussi connaitre les impayés pour identifier les copropriétés en déshérence. Seules les copropriétés de plus de 20 logements sont prises en compte. L’ensemble des données a été transformé en une série d’indicateurs pour décrire la copropriété et estimer son état potentiel. Il s’agit de qualifier le taux de rotation dans chaque copropriété et les évolutions de prix. Cela permet d’identifier les copropriétés précaires grâce à la taxe d’habitation (exonération). Afin de faciliter la représentation cartographique des copropriétés, une couleur a été attribuée en fonction de la note obtenue.

À NOTER
L’ADEUP a a déclaré ce traitement à la CNIL qui a validé la démarche. L’agence a ainsi pu engager le travail et envisager sa diffusion.
c. Le croisement des données DVF avec les données INSEE

Il est intéressant de croiser les données DVF avec les informations démographiques car l’évolution des transactions foncières et immobilières est intrinsèquement liée à l’évolution de la population. Les corrélations sont très instructives et peuvent permettre d’apporter une dimension prospective aux analyses.

L’EPF Nord – Pas de Calais a conventionné avec les six agences de développement et d’urbanisme de la région pour développer le volet segmentation des marchés fonciers et l’observation foncière en mettant à disposition les données retraitées DVF (en sus l’âge du bâti et la géolocalisation). L’Agence d’Urbanisme et de Développement de la Région de Saint-Omer a croisé des données sur la construction de logements avec des données sur le solde migratoire.

Dans le cadre de l’Observatoire Départemental de l’Habitat, le Conseil départemental de la Dordogne considère que le type de bien vendu obtenu grâce à DVF est un indicateur par rapport aux besoins de la population. Le Département combine une connaissance sur la configuration des ménages et une connaissance sur les typologies de logements en termes de taille. Il est intéressant, pour envisager de futures constructions, de savoir quels biens sont les plus demandés par rapport à l’évolution de la population. Par exemple, le Département compare l’évolution de la typologie de ménages par rapport à l’évolution du parc de logements HLM.

Le Département de l’Ain a procédé à une comparaison du taux de variation annuel de la population et du prix au m² des ventes d’appartements, issu des données DVF.

 

À SAVOIR
Un logement est un bâti défini du point de vue de son utilisation. C’est un local utilisé pour l’habitation.
L’habitat est un ensemble de faits géographiques relatifs à la résidence de l’homme (forme, emplacement, groupement des maisons, etc.). A l’inverse de la notion de logement, il serait possible de concevoir un habitat dénué de toute assise matérielle, de tout bâti, de tout aménagement.
Le logement étant le bien physique et l’habitat étant une utilisation, la base DVF permet spécifiquement de connaître les marchés des logements.
12.3 Précautions d'usage

12.3.1 Ecarter les données non représentatives et les valeurs aberrantes

Il convient d’écarter (sans supprimer) les mutations avec un prix de 0€, les mutations à l’euro symbolique et les valeurs aberrantes, trop faibles ou trop élevées.

Il est parfois nécessaire également d’isoler les mutations « atypiques » (plusieurs communes, etc.). Un premier tri sur les parcelles qui sont sur différentes communes permet de les qualifier pour ne pas les prendre en compte dans les calculs (mutations multi-communes).

12.3.2 Fiabiliser et secrétiser selon les échelles et les volumes traités

Chaque échelle de traitement, large ou resserrée, comporte des contraintes particulières.

Lorsque le traitement des données s’effectue sur un périmètre réduit, le volume de données est moindre, ce qui peut engendrer un problème de seuil statistique. L’historisation, consistant à prendre en compte des données de différents millésimes successifs, permet, sur des petits territoires, de pallier cette problématique.

La DGFiP n’impose pas de seuil. Parmi les producteurs d’informations, l’INSEE a pour habitude de ne pas produire d’indicateur en-deçà de 10 références. Dans la sphère des données immobilières, la société PERVAL interdit à ses utilisateurs de produire des données représentant moins de 6 références.

Les échelles fines posent des questions au regard du secret statistique car les mutations peuvent alors plus facilement être identifiées.

Pour des traitements sur des échelles larges, le problème est celui de la vérification de la fiabilité des données car l’ampleur du territoire ne permet pas de contrôle systématique. Les entités qui gèrent des échelles très larges font parfois appel à des partenaires plus proches du terrain, comme les communes.

12.3.3 Préférer l’analyse des mutations

La base de données DVF peut être restituée sous forme de disposition ou de mutation.

Si la première permet d’affiner le montant d’une transaction, le découpage d’une mutation en plusieurs transactions peut être théorique (ou fiscalement plus intéressante pour l’acheteur ou pour le vendeur). La représentativité de cette décomposition du prix global n’est donc pas toujours assurée.

C’est pourquoi il reste préférable de s’appuyer sur le montant total de la transaction, ce qui revient à privilégier les statistiques établies sur les mutations, et non sur les dispositions.

Voir Fiche N°7 – Précautions techniques

12.4 Limites de DVF pour l'observation et solutions associées

Périmètre géographique

  • Les données DVF ne sont délivrées que pour la zone de compétence et cela pose problème pour certaines structures pour lesquelles la zone de compétence ne permet pas une analyse à une échelle pertinente
  • Vers une solution : des échanges de données valorisées se mettent en oeuvre au niveau local

Antériorité

  • La livraison des données DVF est limitée à une antériorité de 5 ans, ce qui est trop court pour certains usages d’observation qui se placent dans le long terme
  • Vers une solution : il convient de conserver précieusement les fichiers

Retards de publication

  • Les retards de saisie du service de publicité foncière (anciennement conservation des hypothèques) impliquent des écarts de données pour une même année entre des fichiers récupérés à des moments distincts
  • Vers une solution : l’interface de commande des données DVF permet de télécharger 5 millésimes, ce qui semble suffisant pour bénéficier des mises à jour

Segmentation difficile

  • La typologie des biens et les segmentations de marchés sont difficiles pour certaines catégories comme la distinction neuf/ancien, le foncier économique et le non bâti
  • Vers une solution : croiser DVF avec d’autres bases comme les fichiers fonciers (MAJIC), les données SIRET, les MOS, les documents d’urbanisme, etc.

Vendeurs et acquéreurs

  • DVF ne donne pas d’information pour qualifier les vendeurs et acquéreurs.
  • Vers une solution : les articles CGI permettent d’identifier certains acteurs ; il est également possible de croiser DVF avec les fichiers fonciers (MAJIC)

Articles CGI

  • Tous les articles CGI ne sont pas renseignés pour le moment dans DVF. Cela dit, c’est un champ très fiable lorsqu’il est renseigné.
  • Vers une solution : le croisement de données complémentaires permet d’enrichir DVF lorsque des informations sont manquantes

Coordination et harmonisation

  • Si DVF offre la potentialité d’un référentiel commun, cela suppose un accord préalable sur la terminologie, notamment pour la segmentation des biens, mais également une coordination régionale et nationale des méthodes et filtres utilisés pour le traitement des données
  • Vers une solution : des groupes de travail régionaux se mettent en place pour se faire le relais du Groupe national en local

Démarches juridiques

  • Pour certains usages, la protection des données personnelles impose des démarches auprès de la CNIL
  • Vers une solution : se renseigner au préalable sur les démarches et anticiper

Ressources

  • Si l’accès aux données DVF est gratuit, leur traitement nécessite des compétences spécifiques et du temps ainsi que des ressources techniques
  • Vers une solution : créer des synergies locales, appui du Groupe national DVF

DVF seule présente un certain nombre de limites. Il est donc nécessaire d’envisager le croisement de DVF avec d’autres sources d’informations afin de réaliser des observations complètes et pertinentes. La Fiche N°6 – DVF dans l’écosystème des données fournit des indications sur les autres bases disponibles.