Parcell'air

A l’occasion de l’ouverture du guide « utiliser les données du cadastre » de la section guides et documentation de data.gouv.fr annoncé sur un fil de discussion du GeoRezo, il nous parait intéressant de faire le point sur les différents sites qui proposent de l’information quant à l’utilisation des données cadastrales.

guides.data.gouv.fr

Ce guide « utiliser les données du cadastre » présente les informations les plus récentes concernant les usages du cadastre, la manipulation de ces données, une FAQ, ainsi que de nombreux liens.

Sur ce blog, nous avions présenté, en début d’année 2022, des ressources proposées par le GIRTEC (Groupement d’Intérêt public pour la Reconstitution des Titres de propriétés En Corse). Malheureusement, ces ressources ne sont plus accessibles.

Il y a également de nombreuses discussions sur le sujet « cadastre » sur le GeoRezo, en faisant une recherche avec le mot clé « MAJIC ». En particulier ce fil de discussion très riche sur les documents de filiation informatisés des parcelles, qui permettent de consulter l’historique des parcelles cadastrales. (https://georezo.net/forum/viewtopic.php?id=109284&hl=dfi). Un nouveau sujet vient d’être ouvert également sur le cadastre pour suivre les mises en ligne des millésimes du plan et annonçant la mise en ligne du millésime 2023 (https://georezo.net/forum/viewtopic.php?pid=364312#p364312).

cadastre.data.gouv.fr

Le site cadastre.data.gouv.fr est consacré à l’ouverture des données cadastrales, une carte présente l’avancement de la numérisation et indique qu’il reste (encore) 30 communes à numériser en France. Il permet de télécharger les données aux formats d’origine EDIGEO et DXF et, sur une autre page, aux formats aujourd’hui plus adaptés aux différents SIG geoJSON et shape. Sur ces 2 pages, le téléchargement des données par département, commune, ou EPCI est extrêmement simple et offre un accès vers les données de millésimes précédents. On trouve, sur la page de chargement des données EDIGEO, un lien vers la documentation complète du standard EDIGEO, qui date de 2013.

cadastre.gouv.fr

Que de chemin parcouru ! bien loin de la première interface https://www.cadastre.gouv.fr qui permettait d’accéder à la carte cadastrale. Mais cette carte est toujours en fonction, avec des mises à jour qui datent de 2022 ! Cette plateforme est d’ailleurs la seule qui propose des webservices cartographiques  qui exploitent directement les données de la DGFiP (uniquement en WMS).

Une autre ressource de la DGFiP propose de mettre en valeur la Représentation Parcellaire Cadastrale Unique (RPCU), mais la carte de la page d’accueil n’est pas à jour, puisque les données existent pour 4 départements (35, 45, 92 et 94).

datafoncier.cerema.fr/fichiers-fonciers

Enfin, citons les pages consacrées aux fichiers fonciers. Les fichiers fonciers sont aujourd’hui au centre de tout un écosystème développé par le CEREMA, complétés par les données DVF, LOVAC, … Des formations sont organisées, il est possible de s’abonner à la lettre d’information, solliciter un accompagnement, interpeller directement par mail les équipes.

Les fichiers fonciers constituent en quelque sorte un produit dérivé des données graphiques cadastrales, enrichies de traitements réalisés à partir principalement des données MAJIC.

La  documentation sur les fichiers fonciers est très complète avec, par exemple, la fiche sur Les propriétés bâties (local / pev / bâtiment) qui approfondit des notions abordées dans les onglets analyse de ce présent blog. Elle apporte de nombreuses informations utiles, avec des explications sur les principales variables ; variables que l’on retrouve dans les données sources, celles de la matrice cadastrale MAJIC, par exemple sur [ccthp] correspondant à l’occupation du local d’habitation, issue de la table PEV/BATI 21.

Terminons ce tour d’horizon avec des ressources moins officielles et publiques :

• Par exemple : https://www.sogefi-sig.com/la-donnee-ge … -a-macron/
  Ou : https://www.geofoncier.fr qui propose, pour son accès gratuit, un catalogue d’une vingtaine de couches sur l’urbanisme, le marché immobilier, l’agriculture ou les PPR.
• Et, même si le présent blog n’est plus tenu à jour comme dans ses plus belles années (2009-2015), il reste une référence, encore régulièrement consultée. Merci Jean-Michel pour tous ces apports  !

N’hésitez pas à vous manifester auprès de l’association GeoRezo si vous souhaitez enrichir et animer ce GéoBlog.

Article rédigé avec l’aide de Bruno et de toutes les ressources du GeoRezo.

ATTENTION : en ce début décembre 2023, ces ressources ne sont plus accessibles.

De nombreuses ressources ont été mises en ligne au cours de l’année 2021 concernant le cadastre et les données foncières par le GIRTEC

Le Groupement d’Intérêt public pour la Reconstitution des titres de propriétés En Corse a été créé par la loi du 23 juin 2006 portant réforme des successions, avec l’objectif d’aider à la résorption du “désordre foncier en Corse“. C’est une situation particulière qui découle d’un régime fiscal dérogatoire qui a laissé beaucoup de successions non abouties, avec des biens apparaissant dans la matrice cadastrale au nom de personnes souvent décédées depuis de nombreuses années.

Le GIRTEC travaille tout particulièrement avec les notaires pour aider à la reconstitution des titres de propriété. Depuis 2017 il a également une mission de service public plus globale visant à rassembler les éléments nécessaires à l’identification des propriétaires des biens fonciers et immobiliers.

Présentation du GIRTEC : https://girtec.atlassian.net/wiki/spaces/LFFP/pages/513933313/Le+GIRTEC

C’est donc pour aider à la reconstitution des titres de propriété en Corse que le GIRTEC a créé un Système d’information sur les données foncières de la Corse.  Il met maintenant à disposition une documentation et des outils très utiles à l’analyse urbaine et foncière.

Sans volonté d’exhaustivité, on y trouve :

• Des pages plutôt orientées juridique concernant le système foncier, ses acteurs, la chaîne de propriété, …
  • Le système foncier : Le système foncier – Base de Connaissances du GIRTEC – Confluence (atlassian.net)
  • Le biens à l’abandon : Les biens à l’abandon – Base de Connaissances du GIRTEC – Confluence (atlassian.net)
• Des pages plus techniques concernant :
  • Le modèle conceptuel des données cadastrale majic
  • La caractérisation du bâti correspondant à une description fine des notions de bâtiment, local, copro, …
  • Des ressources SQL avec des exemples de requêtes permettant de calculer la tache urbaine ou d’intégrer les documents de filiation informatisé qui permet de construire l’historique des parcelles.
  • Et un renvoi vers le dépôt où l’on trouve l’intégrateur édigeo dans une base postgis

Ces pages ouvertes à tout un chacun mais plutôt orientées collectivités et adeptes tech et géomatique ont été construites et sont hébergées par la plateforme collaborative dénommée “confluence” développée par atlassian.

Pour conclure je reprends les mots de Christophe Vergon “Vous trouverez ici les premières ressources que nous partageons […]. Ce site est en cours de construction … soyez indulgents

Merci Christophe et Tumasgiu (pour ceux que l’on connait bien au GeoRezo)

Le blog Parcell’air présente une série de pages consacrés à l’analyse cadastrale mais avant d’en arriver là que faut il se rappeller ?

Une donnée fiscale

Premier aspect à garder en tête en permanence : le cadastre est une donnée à caractère fiscal, cette finalité détermine la qualité de renseignement de la matrice. Ainsi les natures de culture sont d’autant mieux remplies qu’elles ont un impact au niveau fiscal, par voie de dégrèvement par exemple comme les plantations de chênes truffiers dans certaines communes.

Une donnée complexe

La matrice cadastrale est composée d’une série de fichiers volumineux à la structure complexe qui nécessite un système de base de données. Plusieurs modèles d’organisation de ces données cohabitent car il n’existe pas de modèle officiel. Ces intégrations différentes selon les outils expliquent les différences de noms de champs. Nous conserverons ici dans notre description les noms de champs d’origine utilisés par la DGFIP.

Des données personnelles

Les fichiers MAJIC contiennent de nombreuses données personnelles et relèvent d’une déclaration CNIL. Leur usage peut nécessiter de se rappeler les règles du secret et de l’analyse statistique.

Jointure graphique

Le lien avec la partie graphique se fait par un code à créer, appelé clé parcellaire ou « IDU », par concaténation de plusieurs champs et notamment le code département (CCODEP), commune (CCOCOM), et parcellaire (DNUPLA). L’ensemble constitue un code à 14 caractères du type : 040104000AB0123.

La propriété

Les droits de propriété sont complexes, ils sont décomposés dans CCODRO : propriétaires, nu-propriétaires, usufruitiers, … Chaque bien peut être rattaché à un ou plusieurs propriétaires (DDENOM),  notamment en cas d’indivision c’est à dire plusieurs personnes propriétaires du même bien. Selon les analyses que l’on souhaite faire on peut étudier l’ensemble des propriétaires (jusqu’à 6 décrits) ou bien cibler sur celui qui reçoit l’avis d’imposition (DNUPRO=001). Ce lien se fait autant au niveau de la parcelle que du bâti, notamment en cas de copropriété : le sol appartient à la copro, les logements à une série de propriétaires.
Rappelons enfin que les propriétés publiques sont par nature mal renseignées car elles ne sont pas assujetties aux impôts fonciers. Et que le cadastre ne décrit pas ce qui relève du domaine public non cadastré, comme c’est souvent le cas des édifices religieux d’avant 1905.

Le bâti

Il n’y a pas de relation directe entre un bâti à l’intérieur d’une parcelle et les données cadastrales. Les descriptions sont à l’échelle de la parcelle;  il n’est pas possible de savoir à quel partie de la parcelle et du, ou des, bâtis sont attachées les descriptions.
Plus compliqué encore, dans le cas d’une propriété ou copropriété construite sur plusieurs parcelles, les données liées au logement sont décrites dans une seule de ces parcelles. C’est ce que l’on appelle la parcelle de référence (PARCR).  Plus d’explications (techniques) sur cette page du wiki : http://georezo.net/wiki/main/cadastre/pci_majic/pci_majic_modal/parcelles_de_reference.
En matière de bâti les fichiers décrivent d’abord le local et ensuite ses différentes « parties d’évaluation » ou « PEV » qui sont la base du calcul de l’impôt. En règle générale les informations contenues dans les fichiers PEV sont les plus fiables car les plus directement liés au prélèvement de l’impôt. Par exemple le champ vacance à ce niveau est plus fiable que celui présent dans la table local. Les données concernant le logement sont beaucoup plus fiables que celles portant sur les activités économiques.

Le parcellaire

Là encore rien n’est simple ! Les parcelles peuvent être découpées en subdivision fiscale (un peu comme les PEV pour le bâti) pour lesquelles chacune aura une information sur une ou plusieurs nature de culture. Toujours en gardant en tête notre préambule sur l’origine fiscale des données de la matrice, celles ci ne sont véritablement fiables que si elles sont liées à une taxation et si leur mise à jour constitue un enjeu. En dehors des Terrains à Bâtir (TAB) et des vignes l’intérêt est donc très relatif …

Et après ?

Une fois que l’on a bien enregistré toutes ces informations préalables, l’étape suivante est de comprendre la structure des données suivant l’outil utilisé. Les principales relations sont décrites dans nos pages analyses.
Quelques règles méthodologiques sont bonnes à suivre :

• pour une utilisation à grande échelle, îlots et quartiers, il est souhaitable de procéder à des contrôles terrains et avec des collègues ayant une bonne connaissance du contexte local.
• pour une utilisation à petite ou moyenne échelle, notamment pour des agrégats à l’échelle communale, il est utile de procéder à des rapprochements avec d’autres sources de données comme par exemple les données FILOCOM. Données qui sur le fond proviennent de la même source mais font l’objet d’un certain nombre de redressements.

Et puis on peut également garder en mémoire tous les avantages de ces données :

• une couverture nationale
• une mise à jour annuelle
• un lien avec un support graphique pertinent au 1/2000 ème

Rendez vous dans les pages du wiki sur vos belles exploitations de la matrice cadastrale. Vous pouvez également regarder les fiches publiées fin 2013 avec des exemples de traitement de la matrice cadastrale pour la mesure de la consommation d’espace.

Ces informations ont déjà été relayées sur de nombreux sites, les forums de GeoRezo notamment, mais il nous a paru important de les rappeler et les expliciter.

Les règles d’utilisation des données cadastrales faisaient depuis plusieurs années l’objet de nombreuses remarques et frustrations de la part des utilisateurs :

• d’une part elles étaient et sont toujours soumises à un certain nombre de déclarations CNIL qui ne sont pas toujours adaptées au développement des usages comme par exemple les nombreux portails intercommunaux à disposition des communes membres,
• toujours côté web, la CNIL était réticente à la mise en ligne des numéros de parcelles ou des adresses, considérées comme des informations à caractère personnel.

Plus

Cet immeuble est probablement inscrit dans une copropriété.

Dans la matrice cadastrale, les renseignements d’une copropriété sont enregistrés sur un seule parcelle : généralement le plus petit numéro et également la plus petite en surface. Donc souvent, la parcelle qui possède les informations sur une copropriété est une parcelle non bâtie , par exemple un simple délaissé de voirie.

Le lien avec les autres parcelles de la copropriété se fait à travers la notion de « parcelle de référence » contenue dans le fichier « PDL » ou « parties de lot » sous la forme d’une relation 1-n : une parcelle de référence pour plusieurs parcelles de la copropriété. Dans cet exemple de 13 hectares il n’y a pas moins de 26 parcelles rattachées à une minuscule parcelle de référence.

Pour faire une bonne analyse spatiale il est donc souhaitable de reconstruire une couche d’analyse parcellaire agrégée à la parcelle de référence. C’est-à-dire que pour les copropriétés le contour cadastral d’origine est remplacé par un polygone englobant toutes les parcelles de la copro et créé autour de cette notion de parcelle de référence (fonction combiner).

Ensuite il est logique de rattacher à ce nouveau support les informations de la matrice cadastrale. Sans ce travail préalable, on est conduit à donner une image faussée de la densité de logements, concentrée sur une seule parcelle, souvent vide, plutôt que sur une emprise représentative des copropriétés.

Autre réponse possible à la question : ce peut être un batiment public !

Seuls sont répertoriés dans MAJIC III, les locaux imposés ou susceptibles de l’être, à la Taxe Foncière, la contribution économique territoriale (CET, qui remplace la TP depuis 2010) ou la taxe d’habitation.

Un bâtiment public (une mairie, un gymnase collectif, une école…) n’est pas soumis à ces taxes, et de ce fait n’est même pas identifié dans MAJIC III.  Par contre si ce bâtiment abrite un logement (de fonction par exemple), celui-ci est soumis à la TH, et sera donc identifié et décrit dans MAJIC III.

Cette analyse des copropriétés s’inscrit dans les réflexions d’un programme local de l’habitat, projet autour du thème du logement, généralement porté par des intercommunalités.

La connaissance du parc des copropriétés permet d’évaluer s’il convient de lancer des actions spécifiques : travail avec les syndics, réactivation de la copropriété, définition de travaux, mobilisation de financements, …

• Pour repérer ces copropriétés, je ne me suis pas appuyée sur le nom “copropriété” (champ DDENOM de la matrice) mais sur la description du local pour savoir s’il était découpé en lots (GPDL<>0).

• Ensuite j’ai comptabilisé le nombre de logement à la parcelle tel que décrit dans le wiki pour le comptage des logements à la maille.
• J’ai concentré cette première analyse sur les copropriétés verticales, c’est-à-dire les immeubles, en retenant les logements classés en appartements (AP).

Les deux premiers tris introduisent, bien sur, des biais car le champ GPDL est quelquefois mal renseigné et c’est aussi le cas pour le champs distinguant maisons et appartements.

Dans un deuxième temps, j’ai construit des indicateurs me permettant d’évaluer les principales caractéristiques de ces copropriétés et notamment d’estimer s’il y a des indices de dégradation.

Extrait du schéma relationnel du cadastre

J’ai retenu 4 indicateurs : part du locatif, part de la vacance, date de construction, part d’acquisitions récentes.

La part du locatif et des logements vacants est assez simple à extraire à partir du champs CCTHP(1) du fichier partie d’évaluation ou PEV.

(1) Part de la vacance extrait du champ CCTHP de la PEV.

Les données du champ “occupation” sont à prendre en compte avec les réserves suivantes :

• ce champ n’est pas alimenté de manière régulière.,
• une première saisie est faite par les Services du Cadastre lors de la création du logement dans la base,
• au fil des années cette donnée fait l’objet d’une importation à partir du champ équivalent dans le fichier TH,mais cette importation n’est pas régulière. De plus l’import ne vise pas toutes les valeurs possibles du champ “occupation” disponible dans le fichier TH : seules les valeurs P, V, L sont importées.

Le fichier FILOCOM redresse en partie ces éléments à partir du fichier de la TH, mais l’accés au fichier FILOCOM détaillé est impossible.

La date d’acquisition est extraite du champs JDATAT dans la table local. La date de construction, extraite du même fichier, s’appelle JANNAT, et j’ai pris la date la plus élevée apparaissant pour chaque copropriété car il arrive souvent que le champ ne soit pas rempli, dans ce cas la valeur minimum fait apparaitre zéro. Selon la thématique abordée, par exemple pour la consommation d’espace, il peut être préférable de retenir la date la plus ancienne en excluant les valeurs égales à zéro. (insérer image des principaux champs utilisés pour les traitements de la matrice cadastrale en matière de logements).

A la fin du travail, et pour vérifier mon traitement, j’ai comparé mes volumes avec ceux des données FILOCOM : comme pour le nombre total de logements, il y a des différences mais je reste dans les mêmes ordres de grandeur : mon parc de copropriétés représente près d’un tiers de mon parc de logements.

Ce traitement a été vérifié avec des connaissances terrain :

• il apparait quelques oublis où le champs GPDL n’était pas bien rempli mais ça parait marginal,
• pour ce qui concerne la vacance dans ces immeubles, il s’avère difficile de vérifier sur le terrain, notamment à travers les boites aux lettres car, dans les immeubles où le taux de rotation parait important, et entre deux occupations, les étiquettes restent sur les boites aux lettres.

Sur quoi peut déboucher un tel repérage ?

• sur l’enrichissement de diagnostics de quartiers avec d’autres données du type propriétés publiques et atlas du parc locatif social,
• sur la mise en place d’une observation ciblée sur les copropriétés,
• sur la mise en évidence de phénomènes spécifiques, par exemple le suivi des programmes réalisés depuis dix ans à l’aide des incitations fiscales et qui comprennent une part très importante de logements locatifs et quelquefois déjà des phénomènes de vacance.

La parution du bilan annuel de la cada est l’occasion de se rappeler qu’il existe des règles d’utilisation du cadastre.

lire la suite

Un espace dédié au Cadastre existe dans le wiki.

Des fiches méthodologiques sont en cours de réalisation concernant la mise en oeuvre et l’exploitation à des fins d’analyse des données MAJIC III et du PCI.
lire la suite

Une copropriété de 13 hectares

27 parcelles,
13 hectares,
404 logements dont 226 appartements et le reste en maisons individuelles,
une seule et même copropriété !
Qui dit mieux ?

Voici une nouvelle rubrique que nous inaugurons. Il s’agit de retracer les discussions en cours dans les différents forums du géorezo au sujet du cadastre et de vous inviter à y apporter vos contributions :

lire la suite