Le blog SIG & URBA

Tous les métiers reposent aujourd’hui sur des applications, et donc des données. Les urbanistes n’en conçoivent que rarement mais ils en utilisent un grand nombre : par exemple en consultant le cadastre ou en utilisant des données extraites de différentes bases de données comme des éléments issus des permis.

Dans certains cas, et notamment pour certaines données SIG ce sont simplement des « couches », c’est à dire des données que l’on superpose les unes aux autres. Mais, de plus en plus, les informations saisies ou consultées sont intégrées et ensuite extraites de systèmes de gestion de base de données, ou SGBD.

Quel est l’intérêt de ces données organisées ?

• optimiser le stockage des données pour limiter éventuellement son poids et sécuriser cette donnée
• éviter la redondance des données et donc les saisies équivalentes à plusieurs endroits
• faciliter les mises à jour des données de référence, par exemple modifier un prix unitaire à un seul endroit
• et faciliter les diverses exploitations, statistiques en particulier.

Il existe plusieurs manières d’organiser ces données.

Je n’en citerai que 3 :

• hiérarchique : qui correspond souvent à l’organisation des pages web avec une page principale (mère) et des pages secondaires qui déclinent cette page principale (enfant)
• relationnelle : qui est l’organisation majoritaire pour organiser toutes les données métiers, et que nous allons expliciter plus en détail.
• en étoile : pour des analyses dites décisionnelles, qui correspond à un mode d’organisation facilitant les traitements statistiques à grande échelle.

Retenez que le mode d’organisation dépend de la donnée traitée mais également des usages attendus. Des statistiques, principalement fournies à l’échelle communale et intégrées annuellement, ne nécessitent pas la même organisation que des informations saisies pour instruire un dossier de subvention : dans le premier cas le principal lien entre toutes les tables est le code commune INSEE, dans le second cas il existera des liens plus complexes entre le dossier de subvention et les différentes phases comptables.

La méthode, notamment pour un modèle relationnel, consiste à dessiner un « modèle de donnée » c’est à dire une organisation de celles-ci sous forme de schéma :

• modèle conceptuel dans un premier temps qui présente les principales relations nécessaires pour répondre aux besoins,
• logique ensuite, en allant plus loin dans l’organisation des données, les différentes relations et tous les éléments sous-jacents utiles
• et enfin, physique, c’est à dire complètement adapté à l’outil final : format de la base de donnée et outil d’exploitation. En effet, selon le/les logiciels utilisés l’organisation ne sera pas la même. On peut visualiser ça avec certains formats SIG qui permettent la combinaison de différentes géométries (exemple du format Tab) ou d’autres qui ne le permettent pas comme le Shape.
  

  Modèle de donnée DDU

Quelques éléments de terminologie

Les termes utilisés sont importants pour bien comprendre les principes d’organisation des bases de données. Ils sont également nombreux et souvent équivalents, dépendant du domaine d’origine et des outils utilisés.

 

Identifiant unique, UID, IDU, clé primaire … atomique

Cette notion est importante. Il est conseillé, dans une base de données, de bien désigner chaque ligne d’information par un identificateur unique de manière à bien qualifier et distinguer chaque élément et de faciliter le tri et le filtrage des informations. Cela permet également de remonter à un utilisateur ou à une entité spécifique du système très facilement.
https://actualiteinformatique.fr/internet-of-things-iot/lidentifiant-unique-uid

 

Table, fichier

Dans un système relationnel, et quel que soit le « SGBD » utilisé, (Oracle, My SQL, PostGre, …), les différentes informations sont stockées dans des tables. Ces tables correspondent en quelque sorte aux différentes feuilles d’un tableur.

 

Entités, enregistrements, lignes, tuples

Les différents enregistrements d’une table correspondent à des lignes d’information cohérentes. Par exemple la liste des différents zonages dessinés dans un PLU avec ses informations associées.

 

Champs, variables, colonnes, attributs

Ce sont en quelque sorte les informations élémentaires. Par exemple, pour un enregistrement dans une table listant les communes l’information sur le code INSEE.

 

Domaines, listes de valeurs

Ce sont des éléments, stockés en règle générale dans des fichiers, utilisés pour saisir certaines informations de manière accompagnée et normée. Par exemple, ce peut être la liste des communes de manière à proposer celles correspondant au territoire d’intervention.

 

Pour aller + loin :

Vocabulaire base de données : https://fr.wikibooks.org/wiki/Les_bases_de_donn%C3%A9es/Le_vocabulaire_de_base_des_BDD

Wikipédia : https://fr.wikipedia.org/wiki/Base_de_donn%C3%A9es

Entité : https://www.base-de-donnees.com/entite/

Modèle relationnel/multidimensionnel (étoile) : https://maximilienandile.github.io/2016/10/12/Base-de-donnees-comprendre-les-differences-entre-le-modele-relationnel-et-le-modele-multidimensionnel/

Différents niveaux de modèle : https://louisvandevelde.be/index.php?dos=my&fic=meris

Commission règles et qualité du CNIG : http://cnig.gouv.fr/commission-regles-qualite-r21391.html

Qualité raisonnée

Dernière notion importante en matière de base de données, celle de qualité. Celle-ci est essentielle, y compris pour l’utilisateur final :

• Par exemple s’il existe plusieurs orthographes pour les noms de communes, la recherche pourra être incomplète.
• De la même manière si une information n’est pas bien classifiée, il sera difficile de produire des analyses pertinentes. Je pense là aux classifications d’occupation du sol qui posent la question du mélange entre morphologie du bâti et usage réel ? exemple d’une maison utilisée comme atelier artisanal
• On parle aussi de qualité en ce qui concerne les éléments géométriques, un sujet largement porté par le CEREMA et en lien avec la qualification des données, notion qui renvoit à sa description et son catalogage.

Néanmoins, comme dans tout domaine, le principe de réalité conduit à parfois relativiser la tendance à la normalisation qualitative. En effet, comme l’évoque Tetranos dans ses présentations sur la qualité :

• la qualité s’apprécie au regard d’un besoin
• ce besoin peut être différent d’un acteur à l’autre
• la modélisation est toujours un parti pris de représentation de la réalité (carto versus terrain) et de ses informations associées
• des adaptations sont parfois nécessaire suivant les caractéristiques du Système de Gestion de Base de Données, c’est pour ça que l’on décline le modèle de base, conceptuel, jusqu’au modèle physique, adapté aux outils.

Il peut donc être utile de dessiner un modèle, une organisation des données, moins contraint que ce que le concepteur imaginerait au départ. Les règles doivent répondre à des besoins et des utilisateurs et ne pas imposer des contraintes par simple orthodoxie informatique.

Qui n’a pas eu des formulaires à remplir avec des informations « obligatoires » qui ne nous paraissaient pas du tout essentielles au sujet ? Ou le dossier qui doit être complet pour passer à l’étape d’instruction avec des informations finalement pas si importantes et qui peuvent être demandées plus tard ? Il faut, en fait, trouver le juste milieu entre les contraintes qui assurent la « solidité » de la base et l’intérêt pour l’utilisateur.

Grand merci à Tétranos pour ses apports et à Elise pour sa relecture et ses questionnements

La Table Unifiée du Parcellaire est une des composantes des Fichiers Fonciers. Rappelons que les Fichiers Fonciers « décrivent de manière détaillée le foncier, les locaux ainsi que les différents droits de propriété qui leur sont liés. Ils sont aujourd’hui devenus essentiels dans de nombreux domaines d’étude tels que l’occupation du sol, l’aménagement, le logement, le risque et l’énergie. Ils sont construits par le CEREMA à partir des fichiers MAJIC de la DGFIP.

La TUP est fournie sous forme de point, placé au centroïde, mais surtout de polygone. C’est une table géographique constituée de tous les champs caractéristiques des Fichiers Fonciers : logh et ses dérivés donnant les caractéristiques et le nombre de logements d’habitation, des informations sur l’occupation des logements, leur niveau d’entretien, le type de propriétaire privé ou personne morale, l’année de construction, les différentes surfaces agricoles ou naturelles, …

C’est la géométrie de la TUP qui est véritablement intéressante. Elle rejoint le principe de la parcelle de référence telle que décrit ici :
https://georezo.net/wiki/main/cadastre/pci_majic/pci_majic_modal/parcelles_de_reference.

C’est un traitement qui permet de regrouper les parcelles qui correspondent à un même ensemble bâti, notamment les copropriétés, et surtout de faire coïncider l’emprise de représentation aux données MAJIC associées. En effet, les données de la matrice cadastrale, dans le cas d’une copropriété, sont rattachées à une seule parcelle, alors que le contour de l’ensemble de la copropriété est beaucoup plus large.

La fiche méthodologique rédigée par le CEREMA, concernant la construction de la TUP, explique bien tous les choix méthodologiques (https://datafoncier.cerema.fr/sites/datafoncier/files/inline-files/notice_tup.pdf)
Je résumerai cette méthodologie par :

• la priorité données aux propriétés divisées en lots multiparcellaires, PDLMP, et regroupées autour du champs parcelle de référence PARCREF (avec notamment DNUPLAR, CCOSECR de la table BATI 00),
• ensuite les unités foncières sur la base d’un même compte propriétaire dans le fichier des parcelles BATI 00,
• et enfin les parcelles simples pour lesquelles les informations logement contenues dans MAJIC correspondent bien aux contours d’une seule parcelle.

Cet agrégation est, en milieu urbain, plus pertinente que la notion d’unité foncière comme présenté dans cet exemple avec l’Unité Foncière à gauche et la TUP à droite.

L’Unité Foncière résulte de l’union géométrique des parcelles cadastrales relevant d’un même compte propriétaire communal contigües spatialement. Dans cet exemple, la copropriété est traversée par de l’espace non cadastré relevant du domaine public. La TUP fait une agrégation plus globale correspondant bien à l’emprise de toute la copropriété.

En utilisant la TUP, sous forme de polygone, avec les nombreuses données fournies dans la table, les calculs de densité et de répartition géographique pourront s’appuyer sur la bonne emprise. A elle seule, elle permettra de faire une série d’analyse à la bonne échelle, en particulier les densités de logement à l’hectare,  un terme de comparaison très utile en matière d’analyse et de planification urbaine.

La journée nationale des données foncières, organisée par la DGALN et le CEREMA, s’est déroulée le 20 juin 2022 au Ministère de la transition écologique  à La Défense (https://www.cerema.fr/fr/evenements/journee-nationale-donnees-foncieres)

Avec ce retour en présentiel, couplé à une version en  visio le matin, cette rencontre a changé de nom, pour couvrir un champs plus large que les fichiers fonciers, avec également les données DVF, LOVAC et RFP.

FF : fichiers fonciers

DVF : Demande de valeurs foncières et sa version améliorée DV3F

LOVAC : Données sur l’occupation et la vacance des logements

RFP : Référentiel Foncier (présumé) Public

Frédéric Lasseron,  responsable du secteur connaissance et mobilisation du foncier au Cerema Hauts-de-France, a introduit la journée en dessinant clairement les perspectives de travail sur toutes ces données :

• Une ouverture de plus en plus large avec des données opendata appelées à s’élargir
• Une modernisation de la distribution à travers la procédure en ligne « démarches simplifiées »  et une procédure encore facilitée pour renouveler une demande de moins d’un an.
• Le développement d’API à l’image de l’API open MAJIC ou de la micro API DVF testée en 2019
• Plus de formats d’exports proposés pour faciliter les réutilisations

La matinée était consacrée à la description des données, de leur évolution récente, et du dispositif d’accompagnement, avec des informations et nouveautés :

• la mise à plat de certaines variables de type logh,
• la géolocalisation à l’adresse via la BAN,
• une évolution dans la structure des PEV pour bien distinguer les dépendances avec un id pour chacune d’elles,
• l’incitation à développer les analyses à partir de la couche des « TUP », regroupement de parcelles qui correspond à l’échelle de saisie des données MAJIC,
• le développement de chiffres de cadrage qui permettent d’avoir des éléments comparatifs avec les analyses locales,
• la production de nouveaux indicateurs DV3F en affinant les périodes de construction et typologies de bien,
• le développement d’une cartographie des prix des marchés immobiliers sur la période 2019-2021,
• un nouveau millésime du RFP prévu à l’automne sur la base du millésime 2021 des Fichiers fonciers,
• une future publication des données sur le foncier public à l’automne sur la base du millésime 2021,
• Le développement d’outils tel que cartoviz, un outil de cartographie des données sur la vacance des logements
• L’interconnectivité de toutes ces bases avec par exemple les données LOVAC enrichies avec DVF ou Urbansimul  qui combine fichiers fonciers, PLU, LOVAC, friches, …

Suite à cette présentation détaillée, une table ronde s’est tenue sur le thème des usages actuels des données foncières et des exploitations à l’avenir. Les supports de présentation sont disponibles sur : https://datafoncier.cerema.fr/actualites/retour-sur-la-journee-nationale-des-donnees-foncieres

L’après-midi était consacrée à 3 ateliers successifs avec un choix très large, allant de l’indice expérimental des prix de l’immobilier commercial  à l’observation des copropriétés.

Une belle journée donc ! pour être à jour des évolutions et pour s’enrichir d’exemples et d’expériences.

Pour suivre toutes les informations concernant les données foncières n’hésitez pas à vous abonner en bas de la page https://datafoncier.cerema.fr/ et, si nécessaire, à contacter directement la plateforme à travers l’adresse datafoncier@cerema.fr.

Merci pour la relecture de Pat et Bruno et les compléments apportés par le CEREMA.

La loi 3Ds, anciennement 4D, relative à la différenciation, la décentralisation, la déconcentration et portant diverses mesures de simplification de l’action publique locale à été publiée  le 21 février 2022. Elle comporte un volet relatif à l’adressage.

Elle remet clairement les communes au début du processus de dénomination des voies et lieux-dits et du processus d’adressage en leur demandant de publier des données numériques pour contribuer à la Base Adresse Nationale; BAN, qui fait partie du Service Public des Données de référence.

Les différents acteurs sont dans l’attente d’un décret en Conseil d’État qui va préciser les modalités d’application avec de fortes attentes concernant la mise en application du principe du “dites-le nous une fois” qui permettrait un allégement des charges qui pèsent actuellement sur les communes.

Une nouveauté introduite par cette loi : la possibilité dorénavant offerte aux communes d’imposer une dénomination sur les voies privées ouvertes à la circulation. Il est à noter également que l’adressage devient dorénavant obligatoire pour toutes les communes, même celles de moins de 2000 habitants.

Cette évolution est l’aboutissement d’une forte mobilisation des collectivités et des acteurs publics  de l’information géographique portée successivement par l’AITF, l’AFIGESE et l’AMF puis par la DINUM, l’ANCT,  l’IGN et la DGCL.

Elle est facilitée par le déploiement de l’outil mes-adresses et le blog associé, à destination à la fois des petites collectivités et de celles plus organisées en matière de SIG et de bases de données spatialisées.

L’AFIGéO, de son côté, impliquée sur cette thématique depuis une dizaine d’années, a piloté, en 2021, un groupe de travail à ce sujet et publié, début 2022, un rapport de synthèse de ses travaux “La Base Adresse Nationale vers un véritable commun”. Un titre qui montre combien l’adresse est aujourd’hui considérée comme un référentiel essentiel en matière d’information géographique et d’action à la fois publique comme privée.

Ce rapport donne des pistes sur la standardisation d’un modèle BAN et les évolutions techniques nécessaires pour répondre aux attentes des utilisateurs.  On y retrouve les mots clés qui guident aujourd’hui ce type de démarche :  gouvernance, usages, généralisation, diffusion, donnée ouverte et gratuite, standard(isation) et/ou sémantique, ontologie ou modèle.

Pour aller plus loin :
https://www.cohesion-territoires.gouv.fr/adoption-definitive-de-la-loi-3ds-relative-la-differenciation-la-decentralisation-la
https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/article_jo/JORFARTI000045197622
https://blog.georezo.net/sigurba/2021/02/09/ladresse-sur-la-bonne-voie/
https://adresse.data.gouv.fr/blog/mes-adresses-ameliore-votre-experience-utilisateur
https://www.afigeo.asso.fr/publication-la-base-adresse-nationale-vers-un-veritable-commun/
https://georezo.net/forum/viewtopic.php?id=96710&p=7

Merci à tous les contributeurs et relecteurs : Maël, Romain, Jérome, Christian, Bruno.

En effet, les données de valeurs foncières « DVF » ne peuvent être utilisées « telles quelles » ou « à plat », sinon les traitements font ressortir des données fausses et des répétitions. En faisant simple : comme les données cadastrales, les données foncières en brut présentent autant de lignes répétées que de locaux principaux et secondaires et de parcelles faisant l’objet d’une même disposition.

Grace au Groupe National DVF, constitué depuis 2012 dans la lignée des travaux précédemment engagés dans le cadre de l’ADEF, cette difficulté peut être oubliée. Ces travaux ont permis d’organiser le traitement des données au travers d’une version améliorée de DVF appelée DVF+ portée par le CEREMA.

DVF+

La version opendata de DVF+ reprend l’ensemble des champs présents dans la donnée source « DVF version opendata « et permet :

• de géolocaliser les transactions à la parcelle
• de structurer DVF selon un modèle de données partagé en 12 tables principales et de caractériser les biens, ce qui est indispensable pour procéder à des analyses foncières et immobilières pertinentes : il s’agit de ne pas mélanger indistinctement des choux et des carottes, et plus globalement le neuf et l’ancien car les volumes et les prix ne sont pas comparables, …

Du fait de la disparition des champs d’identification de la mutation et du local dans la donnée open-data, des identifiants fictifs ont été reconstitués à la place des identifiants réels. DVF+ open-data est téléchargeable gratuitement sous différents formats :

• Fichiers SQL pour intégration de l’ensemble des données DVF dans une base de données PostgreSQL/Postgis structurée dans le modèle DVF+ (17 tables + données brutes DVF). L’intégration dans la base postgres se fait à l’aide de l’application AppDVF, mise à disposition elle aussi gratuitement
• Fichiers simples 1 ligne – 1 mutation, directement utilisables en format SIG Geopackage (.gpkg), ou en format tableur (.csv). Dans ces 2 formats, chaque ligne correspond aux informations d’une vente, avec une géométrie associée dans la version SIG.

Le modèle DVF+ est donc constitué de 12 tables et de 5 tables annexes :

• Parmi elles, la table « mutation » est centrale car elle contient les éléments de prix (la fameuse « valeur foncière ») et synthétise en une ligne les éléments caractéristiques de la vente (champs calculés par le Cerema).
• Pour une analyse plus fine, il conviendra de requêter sur les autres tables du modèle renseignant sur le détail des dispositions. Deux tables détaillent notamment le ou les locaux au sens fiscal du terme, et la ou les parcelles concernées par la transaction.

DV3F

La donnée DVF ou DVF+ reste cependant insuffisante pour analyser la complexité du marché foncier et immobilier. La valeur d’un bien se construit en effet en grande partie sur ses caractéristiques propres (nombre de pièces, année de construction, nature détaillée des locaux…) et sur le contexte de la vente (informations sur l’acquéreur et le vendeur, informations sur la destination du bien après la vente…).

Pour pallier à ce constat, le Cerema expérimente depuis 2015 un nouveau modèle de données : DV3F, qui croise la donnée DVF et les Fichiers Fonciers (retraitement des données MAJIC qu’il produit annuellement). Reprenant la même structure que DVF+, le modèle DV3F est plus riche (13 tables principales et 7 tables annexes dans le format v4 actuel) et concentre lui aussi sur les informations essentielles d’une vente sur la table mutation (130 variables + géolocalisation à la parcelle).

Par ses nombreuses variables, il permet d’affiner la description physique des biens objets de la vente (année de construction notamment), propose une typologie de ces biens (celle du GnDVF) et apporte des informations sur le type de propriétaire avant/après (typologie, raison sociale des personnes morales…).

Pour cette base enrichie la donnée n’est pas ouverte à tous. Ce format est disponible depuis 2020 à l’ensemble des ayants-droits des Fichiers Fonciers (essentiellement les collectivités publiques).

En résumé :

[DGFiP] DVF opendata, 07/2015 à 06/2020, 1 fichier texte France entière par année, mise à jour semestrielle (avril/octobre) : une version « brute » et volumineuse difficile à utiliser ; https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/demandes-de-valeurs-foncieres/

[Etalab] DVF géolocalisé et normalisé, 01/2014 à 06/2020, 1 fichier csv par année et par commune, mise à jour semestrielle : géolocalisation (lat/lon) des parcelles mais toujours présence de doublons : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/demandes-de-valeurs-foncieres-geolocalisees/

[Cerema] DVF+ opendata, 01/2014 à 06/2020, 1 fichier par département, mise à jour semestrielle : une version structurée en format SQL ou « à plat » aux formats csv et shp : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/dvf-open-data/

[Cerema] DV3F format v4, janvier 2010 à décembre 2019 : une donnée structurée et enrichie à intégrer dans une base postgres/postgis, accessible aux ayants-droits : https://datafoncier.cerema.fr/donnees/donnee-dv3f

Et, en bonus, clé en main pour des recherches ponctuelles, la carte proposée par Etalab, s’appuyant sur la version DVF géolocalisée : https://app.dvf.etalab.gouv.fr/

Ces apports en données et en méthode sont complétés par toute une série de guides et tuto. En effet, l’accès apparemment facile à ces données ne doit pas faire oublier un certain nombre de principes à respecter :

• Celui du secret statistique avec des analyses à baser en toute logique sur au moins 11 valeurs.
• Extraire les ventes particulières. En l’occurrence un filtre a été créé pour repérer et exclure les biens rares ou des conditions de vente spécifique.
• Baser ses analyses sur des biens simples plutôt que sur des mutations complexes, mélangeant plusieurs logements ou plusieurs types de locaux.
• Et tenir compte des indications données dans la mutation sur la qualité de l’information : les terrains à bâtir sont potentiellement sous estimés et la construction neuve est également difficile à caractériser, en particulier les VEFA.

Pour aller + loin :

Le site du Groupe national DVF, présentant la donnée DVF et ses usages : https://www.groupe-dvf.fr/

Le tuto complet en version web : http://doc-datafoncier.cerema.fr/dv3f/tuto/

Toutes les ressources Dv3F : https://datafoncier.cerema.fr/ressources/donnee-dv3f

Et encore :

https://datafoncier.cerema.fr/donnees/autres-donnees-foncieres/dvfplus-open-data
https://georezo.net/forum/viewtopic.php?id=98688&p=2
https://www.oramaritima.fr/wp-content/uploads/2019/11/3-DV3F_Cerema_27sept2019.pdf
Débat sur le modèle : Forum GeoRezo / DVF : l’intégration facile proposée par le Cerema
Discussion sur l’accès aux données et la version opendata : Forum GeoRezo / DVF (Données de Valeurs Foncières) publiées en Opendata

Article rédigé avec les enrichissements de Julien Place et la lecture attentive d’Antoine et Bruno, merci à eux.

Voilà un chantier démarré depuis de nombreuses années et avec des enjeux certains, à la fois économiques et pour les services d’urgence.  Ce blog l’évoquait déjà à l’occasion d’un guide de l’adressage publié par le CDIG du Var en octobre 2011 ! 

Les avancées législatives récentes poussent à produire des données libres de référence (loi pour une République Numérique de 2016) et les données voies-adresses sont concernées en tant que données socle, données de référence. Sous la pression de la communauté OSM, qui avait déjà bien fait avancer le sujet en créant une base enrichie par les données du cadastre, la base adresse nationale ouverte, une initiative rassemblant l’IGN, La Poste, ETALAB et OSM a permis de relancer un projet de Base Adresse Nationale en 2015.

Mais en matière d’adresse, le générateur officiel ne peut pas être une communauté d’utilisateur. Ce sont les communes, de plus de 2 000 habitants, qui ont la charge et l’obligation de délivrer les adresses. C’est pourquoi l’orientation actuelle autour de la Base Adresse Locale met les collectivités au cœur de la démarche.

Le groupe de travail SIG topo de l’AITF, association des ingénieurs territoriaux de France, s’est attelé à la tâche depuis de nombreuses années et a publié en 2016 le modèle de données de la BAL, Base Adresse Locale. Il s’agit d’un modèle simple associant les informations indispensables à des coordonnées géographiques. Ce modèle de données vient d’être mis à jour et publié en décembre 2020. La bal version1.2 intègre les évolutions demandées par les producteurs et les réutilisateurs de données adresse et notamment la prise en compte des communes déléguées liées aux fusion de communes, largement favorisées depuis 2015. Cette version intègre notamment une notion de parcelles desservies et traite le multilinguisme.

Elle est trés clairement décrite dans le document mis à disposition sur les pages ressources du groupe de travail, avec des éléments concernant également les bonnes pratiques : https://aitf-sig-topo.github.io/voies-adresses/.

Au delà de la normalisation enclenchée par la diffusion d’un modèle de donnée, l’objectif est de construire une base nationale d’adresses officielles en agrégeant des données produites par nos 35 000 communes pour ensuite faciliter les réutilisations par le plus grand nombre.

Un outil, disponible simplement sur internet, vient d’être mis en place pour faciliter cette démarche accessible à l’adresse suivant : https://mes-adresses.data.gouv.fr/. Il permet à la fois une saisie directe en particulier pour les petites communes ou bien l’import d’une base adresse communale sous forme de fichier csv. Des guides sont associés concernant l’éditeur ou les bonnes pratiques en matière d’adressage. Les témoignages de plus en plus nombreux montrent à la fois la facilité de la démarche et servent d’exemples comme celui de la Communauté d’Agglomération du Pays Basque. Cette expérimentation va jusqu’au bout de la démarche en mettant à disposition des communes un document type pour délibérer sur un tableau de voie global à transmettre au cadastre.

A noter que l’outil mes-adresses.data.gouv.fr n’intègre pas encore le format bal v1.2 mais « ça va venir », une précision apportée par un contributeur d’Etalab sur le fil de discussion du GeoRezo concernant le projet BAN.

Le portail ouvert par Etalab est appuyé par une startup d’Etat lancée par l’ANCT, Agence Nationale de Cohésion des Territoires. La startup d’Etat vise à assister les communes dans l’exercice de leur compétence de création des voies et de leur numérotation et permettra d’en promouvoir le recours puisqu’il n’existe à ce jour pas d’obligation réglementaire de faire un plan d’adressage complet pour les communes de moins de 2000 habitants. Celle-ci cherche d’ailleurs  (en écriture dite inclusive) « un•e business développeur•se » afin d’accompagner la montée en puissance des Bases Adresses Locales sur le territoire. Il s’agit de stimuler, encourager et appuyer la création et la diffusion des Bases Adresses Locales par les collectivités.

Une conjonction de bonnes pratiques et de bonnes volontés qui devrait permettre des avancées réelles vers la constitution d’une base adresse non plus locale mais nationale, et complète, sur tout le territoire.

Pour aller plus loin :

Le guide de l’adressage de 2011 : https://amf83.fr/wp-content/uploads/2013/02/adressage2011-1.pdf

Ressources du CNIG : http://cnig.gouv.fr/?p=24578

La page ressources du groupe de travail de l’AITF sur la base adresse : https://aitf-sig-topo.github.io/voies-adresses/

Discussion GeoRezo concernant le projet BAN :  https://georezo.net/forum/viewtopic.php?pid=339669#p339669

Mes adresses : https://mes-adresses.data.gouv.fr/, https://adresse.data.gouv.fr/bases-locales

Merci pour la lecture attentive de Bruno et Mael

La crise sanitaire que nous traversons nous donne l’occasion de lire, de découvrir, de s’enrichir. Et il faut dire que côté data et carto ça ne chôme pas !

Depuis le début on assiste à une multiplication de tableaux de bords statistiques et cartographiques.

• Tous les éditeurs s’y essayent, ESRI en tête avec un tableau de bord français et un espace ressource.
• Santé public France intègre quant à elle de nombreuses données sur sa plateforme statistique  Géodes, appuyée sur Geoclip, éditeur récemment rentré dans le giron de Cyril group où l’on trouve aussi business geographic.
• On trouve des représentations particulièrement jolies comme celle de Nicolas Lambert dont toute la démarche est décrite sur le blog neocarto.
• Et dans ce panorama il ne faut pas oublier toutes les infographies réalisées par les journaux. J’aime particulièrement celles du Monde dans la rubrique « Les décodeurs« .

La clé, les données

Ces représentations s’appuient sur un socle de plus en plus large de données, accessibles, et majoritairement ouvertes.

Mondialement, ce sont les données mises en place par l’université Johns-Hopkins qui sont le plus utilisées. Le tableau de bord de l’université Johns-Hopkins utilise le dashboard d’ESRI, comme l’OMS et de nombreux organismes et collectivités.

Derrière ces données, il y a beaucoup de travail comme le relate l’article de sciences et avenir ou du Parisien. En effet, les sources de données se multiplient, mais pour établir un tableau de bord il faut les mettre dans l’ordre, on pointe ici du doigt toute la complexité de la big et de l’open data.

Côté français aussi les données sont disponibles. On les retrouve consolidées par OpenCOVID19-fr, une organisation informelle qui publie ses données sur data.gouv.fr ou à travers le tableau de bord édité par Etalab sur a base des données consolidées de Santé Publique France.

Des cartes pour respecter la règle

Des cartes viennent également en aide aux citoyens. Notamment celles qui permettent de visualiser le périmètre de 1 km autour de son domicile. Le géoportail explique comment calculer ce buffer en version grand public. Et les différentes versions permettent de rentrer dans le débat entre le calcul à vol d’oiseau ou en fonction des distances liées à la voirie environnante. La carte d’isigeo combine les 2 représentations mais aussi un tableau de bord. Ce débat est évoqué sur le site « Arrêt sur image« , un journal indépendant de critique des médias que je viens de découvrir grâce à Bruno : le texte de loi évoque clairement un rayon d’1 km.

Cette profusion est parfaitement décrite par Françoise sur Decryptageo avec un titre tout à fait à propos : Un kilomètre à pied… ça use les applis.

Des sites pour consommer local

La dernière vague concerne les cartes permettant de localiser les magasins ouverts et les lieux de vente de produits locaux.

On a là plutôt des sites de communication, mis en place pour soutenir l’économie locale, comme la plateforme qui relie producteurs et consommateurs en Bretagne ou le site mis en place par la Ville d’Avignon. Les collectivités se mobilisent. Le Grand Poitiers présente carte et jeu de données sur les commerces ouverts, une bonne occasion de vulgariser l’ouverture des données et le rôle des collectivités dans ce grand mouvement.

On trouve aussi « proxisur« , un projet né en italie au début du confinement à Reggio Emilia. La carte s’appuie sur Woosmap, un partenaire google.La gazette des communes a zoomé sur ce phénomène avec le titre « L’open-data au service des citoyens confinés« .

Le maître-mot, dans ce contexte, est « citoyen » et « participatif ». Pour moi, c’est la carte construite par la communauté française openstreetmap qui respecte le mieux ces deux mots. Le nom du site correspond parfaitement à la cible : « ça reste ouvert » et il est très facile de contribuer tout autant sur un ordinateur que sur un mobile. Un blog a même été ouvert en accompagnement qui permet de découvrir l’avancée internationale de ce beau projet !

Mais en tout cas #on reste encore un moment à la maison !

Toute cette diversité est extrêmement intéressante.
Dommage qu’elle participe à cette overdose d’info autour du corona virus.

Article rédigé par AlineC avec les idées de Jean-Michel, Bénedicte, Bruno et plusieurs liens relayés sur le GeoRezo

Je ne résiste pas à l’envie d’écrire un petit billet sur la sortie en opendata de DVF, le fichier des valeurs foncières. Les sites et publi SIG, urbanisme et immobilier s’en sont déjà fait l’écho.

Même les journaux comme ouest france ou le figaro immo s’en sont emparés.
La présentation qui en est faite très concrètement dans l’article du figaro montre bien tout l’intérêt de la donnée. Un autre article rappelle également les nombreuses autres sources et notamment les analyses issues des données des notaires. C’est un bon panorama de tout qui peut être utilisé en la matière.

Ces articles et les commentaires qui les accompagnent font aussi ressortir les limites de ces données : pour bien les utiliser il faut d’abord bien les comprendre. A ce sujet il est important de se référer à toute la documentation accessible sur le site du groupe national DVF :

« Le Groupe national DVF est né début 2014, de la volonté et de l’enthousiasme d’un noyau de personnes. Après la disparition, fin 2013, de l’association des études foncières (ADEF), elles ont voulu poursuivre le travail engagé en mars 2009 avec le Ministère des Finances. »
Le site présente en détail les données DVF au travers d’un guide d’accompagnement. Il constitue la référence en la matière. Précisons que les données décrites sur le guide sont plus complètes que celles fournies en opendata, anonymisation et protection des données personnelles oblige !

L’app dvf est toute simple mais pratique. Je l’apprécie d’autant plus que j’ai déjà intégré des données DVF et je connais la complexité de la donnée.

Comment chercher ?

• La recherche se fait par commune et par section.
• Ensuite vous voyez apparaitre en bleu les parcelles ayant donné lieu à une transaction sur les 5 dernières années, c’est à dire depuis le 1er janvier 2014.
• En cliquant sur ces parcelles vous avez le détail de la transaction : son prix, le type de vente (maison, appartement, sols, …).
• Vous pouvez ensuite vous déplacer de section en section en cliquant simplement sur la section voisine.
• Enfin, vous pouvez télécharger les données par section mais elles seront relativement difficiles à lire : pour faire simple il y a autant de lignes que de « dispositions » et de parcelles contenues dans un acte. Ce qui explique que la même valeur se trouve répétée sur plusieurs lignes. Vous pouvez vous référer à la notice publiée sur le lien cadastre.data.gouv.fr.

Les données sont aussi téléchargeables, par année, sur https://cadastre.data.gouv.fr/dvf.

Consultation d’une vente à caractère agricole

A mon avis, en utilisant ces informations il faut garder en tête un certain nombre de principes et repères :

• ce sont des données liées à l’enregistrement foncier, sont contenues toutes les ventes dites à titre onéreux,
• la date mentionnée est celle de l’enregistrement, cette date peut être différente pour les composantes d’une même vente à cheval sur 2 départements,
• quand il s’agit d’immeubles et donc de copropriété on ne peut pas savoir quel appartement c’est exactement,
• toujours pour une copropriété la parcelle sur laquelle se trouvent les références est une des parcelles de l’ensemble et peut être assez loin de l’emplacement réel du bien, notamment dans le cas d »une copropriété horizontale, qui regroupe des maisons individuelles.

Exemple d’une copropriété comprenant maisons et appartements

Bonne découverte !

Et merci à tous ceux qui œuvrent pour l’opendata !

Pour aller plus loin :

La base accessible en opendata : https://cadastre.data.gouv.fr/dvf

L’app pour consulter DVF : https://app.dvf.etalab.gouv.fr/

Le groupe national DVF : https://www.groupe-dvf.fr/

La discussion sur le GeoRezo, DVF diffusé en opendata : https://georezo.net/forum/viewtopic.php?id=115503

Article sur le blog Etalab : https://www.etalab.gouv.fr/bercy-libere-15-millions-de-transactions-immobilieres-en-ouvrant-la-base-des-demandes-de-valeurs-foncieres

Le figaro immo : Il sera bientôt plus facile d’estimer précisément son bien immobilier

Le figaro immo : Découvrez le prix des biens vendus depuis 5 ans dans votre quartier

Le figaro immo, 5 choses sur patrim

Le figaro immo : Comment décrypter les prix de l’immobilier ?

Le standard 2017 introduit un certain nombre de précisions en matière de prescriptions, notamment à l’aide des sous-codes.

Il remanie certaines prescriptions et en particulier il supprime le code 11 qui avait été l’objet de nombreux débats.

En 2014 Arnauld apportait des précisions à ce sujet dans le fil de discussion dédié. Il y précisait que :

• L’occurrence 11 des prescriptions concerne les limitations particulières d’implantation des constructions comme les alignements ou les marges de recul
• L’occurrence 15 concerne les règles d’implantation des constructions par rapport aux voies, emprises publiques et limites séparatives.

Il était souvent difficile de distinguer clairement les deux codes et de ce fait nous avions alors établi que le code 11 était plus général et qu’il convenait d’y saisir tout ce qui n’allait pas dans le 15 …

Finalement, maintenant, tout se retrouve dans le code 15 avec une série de sous-codes qui seront peut-être plus faciles à distinguer :

• Implantation des constructions par rapport aux voies et aux emprises publiques
• Implantation des constructions par rapport aux limites séparatives latérales
• Implantation des constructions par rapport aux limites des fonds de parcelles
• Implantation alternative des constructions

Ces sous-codes font référence à 3 articles L151-17 et L151-18 et R151-39 dernier alinéa. Ils sont détaillés page 28 du standard.

Toujours en matière d’implantation des constructions, on trouve aussi les codes : 38 pour l’emprise au sol, 39 pour les règles de hauteur, et 40 pour les règles de volumétrie.

v2017 suite …

La dernière révision dite mineure traite des annulations partielles, un casse-tête tout autant pour les urbanistes que pour les géomaticiens.

L’encart inséré page 36 du standard détaille la démarche à suivre :

• L’attribut ETAT de la table DOC_URBA prend la valeur 08 (« Partiellement annulé »).
• Le répertoire 0_Procedure contient le jugement d’annulation partielle sous la forme <INSEE ou SIREN>_jugement_<DATAPPRO>.pdf.
• Ce jugement est anonymisé.
• Lorsque l’annulation partielle impacte le règlement graphique, son périmètre est numérisé avec le code d’information 98-00. Le zonage reste inchangé : ni re-numérisation, trou ou remplacement par le zonage du document d’urbanisme dans son état précédent.
• La date d’approbation est inchangée : elle ne devient pas celle du jugement d’annulation partielle.

C’est une solution simple qui évite la consolidation du document. Sur le périmètre faisant l’objet de l’annulation, le règlement applicable est celui de la version précédente du document d’urbanisme, auquel se référeront donc les services instructeurs.

D’où l’importance de bien conserver les différentes versions des documents d’urbanisme comme rappelé page 18 : « Tout changement apporté à un PLU crée une nouvelle version de ce document qui vient remplacer la précédente. Chaque version antérieure sera conservée et stockée avant toute modification dans un répertoire dédié à l’archivage des anciennes versions ».

Article rédigé avec l’aide d’Arnauld et Alexandra

La commission données du CNIG a validé le 14 décembre 2017 une révision des géostandard PLU, plan local d’urbanisme, et CC, carte communale. Ce géostandard millésimé 2017 apporte de nombreux changement par rapport à la version précédente de 2014.

Pour ma part je ressortirais les principaux éléments suivants :

• La version 2017 intègre le code de l’urbanisme recodifié en 2015. Elle enregistre la fin des POS qui ne sont donc plus mentionnés dans le géostandard.
• Elle simplifie la présentation des règles d’urbanisme en préférant un renvoi vers les documents publiés par le ministère et le club PLUi.
• Elle détaille la numérotation des prescriptions et informations en développant des sous-codes. Ceux-ci répondent à une demande récurrente et permettront en particulier de répondre à des besoins de symbologie fine en particulier pour les PSMV.
• Elle précise des éléments d’organisation des dossiers et en particulier explicite le contenu du dossier où sont enregistrés les délibérations et les jugements dans le répertoire 0_procedure.
  Le sommaire récapitule ici l’ensemble des procédures partielles avec leurs dates d’approbation, y compris la dernière date d’élaboration ou de révision générale, servant de base au document actuel.

Cette version « 2017 » vient d’être complétée par une  révision, cette-fois ci mineure, référencée « v2017b » et comprenant les améliorations suivantes :

• Pour les PLU intercommunaux disposant de plans de secteurs, le standard détaille les règles de nommage des règlements de secteurs et des règlements d’orientations d’aménagement et de programmation (OAP) par secteur ;
• Toujours concernant les PLU intercommunaux disposant d’un programme d’orientations et d’actions (POA) tenant lieu de programme local de l’habitat (PLH) ou de plan de déplacements urbains (PDU), les fichiers PLH et PDU sont remplacés par un unique fichier POA.pdf dans le répertoire 6_POA. Cette modification est destinée à correspondre rigoureusement au code de l’urbanisme (Article L123-1).
• Concernant les annulations partielles, un encart récapitulatif page 36 précise la démarche à retenir, sur laquelle nous reviendrons dans un prochain article.

Pour ceux qui travaillent depuis longtemps avec ces géostandards je ne peux que vous conseiller de regarder en détail la liste des modifications intervenues au fil du temps. Le détail est récapitulé dans ce document : http://cnig.gouv.fr/wp-content/uploads/2018/12/181003_Suivi_%C3%A9volutions_standard_PLU_CC.pdf.

Tous les documents et ressources concernant les Géostandards de Dématérialisation des Documents d’Urbanisme sont là :  http://cnig.gouv.fr/?page_id=2732.

Nous l’avons vu dans notre article précédent : Géorisques est la plateforme qui permet d’accéder aux informations liées à la prévention des risques.

Celles-ci sont visualisables dans la carte interactive : www.georisques.gouv.fr/cartes-interactives#/.

Si le flux ATOM proposé regroupe les différents types de risques à l’échelle départementale, il est possible de les visualiser séparément en déployant le catalogue Géorisques dans l’onglet de choix des couches ou en cliquant sur « afficher des couches supplémentaires ».

Ensuite déployez ; Plan de Prévention des Risques (PPR) / PPR Naturels – Zonage / Zonage réglementaire des PPR Feu de forêt. C’est fait !

Ce billet reprend les éléments de la discussion sur les PPRIf initiée sur le forum données, en intégrant les précisions apportées par nos collègues des services de l’Etat, Marc et Guillaume.En matière de risque, il existe principalement 2 sources de données disponibles à partir de cette page : www.georisques.gouv.fr/plans-de-prevention-des-risques-naturels-mise-jour.

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1/ La base GASPAR

Cette base est téléchargeable au format CSV par région ou à l’échelle France entière. C’est ici : http://www.georisques.gouv.fr/dossiers/telechargement/gaspar.

GASPAR signifie Gestion ASsistée des Procédures Administratives relatives aux Risques. Elle enregistre l’état d’avancement des procédures de prévention des risques, un peu comme la base SUDOCUH concernant l’avancement des documents d’urbanisme. Elle est renseignée par les services de l’État en charge de la prévention des risques de manière régulière. Sur cette même page vous trouverez les typologies d’aléas et le dictionnaire des données

Cette base est par ailleurs consolidée par l’Observatoire National des Risques Naturels, ONRN, à l’échelle communale et annuellement. Elle est présentée sous forme de carte ici avec chacun des indicateurs téléchargeables : http://www.onrn.fr/site/rubriques/indicateurs/cartographie.html. Précisons que l’ONRN est une structure regroupant Etat et assurances.

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2/ Les données détaillées et cartographiques

Les données SIG sont accessibles sous forme de flux départementaux également sur Géorisques. Elles sont ici : http://www.georisques.gouv.fr/dossiers/telechargement/ppr. Pour la région que j’ai consultée j’ai trouvé des données au format shape sous différentes projections : WGS 84, RGF 93, et ETRS 89.

Elles regroupent les différents types de plans de prévention des risques, PPR naturels et technologiques, sous forme de données SIG standardisées comportant les périmètres, les zonages, les aléas et les enjeux. Elles sont alimentées par les DDT(M), DREAL et DEAL.

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Perspectives

Les données SIG ne couvrent pas encore tout le territoire. La page dédiée au téléchargement distingue clairement les données départementales d’ores et déjà standardisées et les données héritées de l’ancienne plateforme Cartorisque disponibles sur les autres départements; celles-ci étant antérieures à 2013.

Les services de l’État ont l’objectif de fournir une couverture plus exhaustive accompagnée de mises à jour plus rapides. Pour 2019, il est prévu d’intégrer la base ONRN dans Géorisques.

Pour vos questions et info’s sur les « prescriptions nationales de numérisation » rendez-vous toujours sur notre fil dédié du forum géomatique : https://georezo.net/forum/viewtopic.php?id=73022&p=1

Concernant le GPU plus particulièrement un fil de discussion commence à être suivi : https://georezo.net/forum/viewtopic.php?id=106449. Notez cependant qu’il ne remplace pas l’assistance directe mise en place au travers du GPU.

Depuis 2005

Elles ont démarré en 2005 avec la création du groupe de travail PLU/SUP présidé par Dominique Caillaud, dont le secrétariat était assuré par Jean Denégre avec l’appui du CERTU. Les deux premières années ont débouché sur des recommandations dont la majorité sont toujours d’actualité : unicité du référentiel parcellaire, guide de bonnes pratiques, catalogue des SUP, modèle de données, site internet … Plus