Le blog SIG & URBA

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.

Le SIG, je l’explique souvent comme une carte avec des informations associées. Des fois, c’est aussi l’inverse : ce sont plutôt des informations que l’on peut « géolocaliser » ou rattacher par exemple à la commune. Mais le couplage des deux dimensions dans une même interface accessible n’est pas toujours simple.

Le stage conduit de mars à octobre 2020 au Grand Avignon a réellement permis de valoriser les données et « l’Atlas Immo » existant, en y couplant une troisième dimension c’est à dire l’interconnexion avec d’autres bases de données.

C’est un stagiaire de mastère SILAT de Montpellier qui est venu renforcer le service Habitat-PLH en lien avec le service SIG. Tancredi s’est très vite intégré, a parfaitement cerné les enjeux de la démarche, découvert les outils utilisés, et exploité ceux-ci au mieux, principalement postgre et géo.

Au départ il y avait une « couche » SIG dénommée « Atlas Immo » et ayant l’ambition de suivre les projets et la promotion immobilière dans un contexte de marché de l’habitat peu actif. Construite depuis 2008, passée d’un outil à l’autre, d’un format à l’autre, mise à jour avec peu de temps alloué.

L’objet du stage était donc de « nettoyer » cette couche, d’en améliorer la structure et l’ergonomie, en s’inspirant d’autres exemples. De ce côté là, il a été difficile de trouver des initiatives équivalentes à la fois dans le contenu et les moyens disponibles.

Au final, ce qui est véritablement le résultat le plus intéressant de ce travail a été l’interconnectivité mise en place avec d’autres sources d’informations :

• l’instruction des permis, application du droit des sols ou ADS dans notre jargon,
• le suivi des raccordements à l’assainissement collectif, Participation pour le Financement de l’Assainissement Collectif ou PFAC,
• l’exploitation des données majic du cadastre pour préciser l’occupation des logements,
• et, enfin, les données sur les ventes immobilières au travers des données PERVAL.

Extrait du schéma des données

Cette mise en relation des informations permet à la fois d’améliorer la qualité de la saisie en vérifiant les informations contenues dans les autres bases mais également de valoriser les données collectées depuis de nombreuses années, telles que les données sur les ventes, sous la forme de statistiques.

Dans la même carte, les informations sont à la fois accessibles à l’opération mais également sous forme de fiches récapitulatives et statistiques à la commune. On a donc :

• une représentation cartographique et des analyses associées comme par exemple les opérations abouties ou pas,
• des informations qui permettent de suivre l’évolution des projets tels que les permis successifs et le nombre de logements prévus ou bien la part du logement social ainsi que des commentaires qui permettent de suivre les contacts pris avec les porteurs de projet ou l’avancement des travaux,
• et des informations et statistiques associées associées à la parcelle.

Sur le même modèle, un travail est en cours pour les autres thèmes de l’observatoire de l’habitat intégrés dans la « carte Habitat » :

• L’Atlas LLS; c’est à dire Logement Locatif Social, avec des liens avec les informations contenues dans le fichier RPLS, Répertoire des logements locatifs des bailleurs sociaux, à la fois sous forme d’informations détaillées et sous forme de statistiques attachées à chaque programme.
• L’Atlas Copro avec l’intégration des statistiques d’occupation construite depuis 2009 et de données dynamiques là encore à partir des données cadastrales en cours.

Finalement, ces 6 mois n’ont vraiment pas souffert du contexte confiné et très largement télétravaillé : connexion à distance et interconnexion étaient les maître-mots de la période ! Merci Tancredi et Jérome !

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 ?

Christian Quest, acteur engagé dans l’opendata et actuellement à Etalab, une mission interministérielle qui coordonne la politique d’ouverture et de partage des données publiques (« open data ») met à disposition depuis début décembre son travail de géocodage des données RPLS.

« RPLS » est un  répertoire des logements locatifs des bailleurs sociaux. Mis en place au 1er janvier 2011 en prolongement du fichier précédemment appelé EPLS, il est alimenté par les informations transmises par les bailleurs sociaux. Ce fichier est désormais mis à disposition en opendata : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/repertoire-des-logements-locatifs-des-bailleurs-sociaux-rpls/

Gardez toutefois en tête que ce fichier ne couvre pas l’intégralité des logements sociaux. Vous pouvez vous reporter aux informations détaillées fournies sur le site observation et statistiques du CGEDD, rubrique logement social : http://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/logement-construction/i/logement-social.html

En plus de cet accès facilité à ces données très importantes pour les acteurs de l’habitat, en particulier les intercommunalités porteuses d’un Programme Local de l’Habitat, Christian Quest a fait un travail de géocodage. C’est à dire une localisation de chaque ligne d’information à l’adresse. Ce géocodage est fait à partir de la BAN, base adresse nationale, et de la BANO, la version développée dans le cadre d’openstreetmap.

Ce fichier décrit plus de 4,8 millions de logements avec les informations standard du RPLS : surface, nombre de pièces, date de construction, date de mise en location dans le secteur social,
etc… Deux années sont disponibles : 2016 et 2017. Elles sont ici : http://212.47.238.202/geo_rpls/

Il est attendu des utilisateurs leurs retours sur ce travail de géocodage.
 
Services habitat : n’hésitez pas à charger les données, à les intégrer dans votre SIG, et à participer à la discussion ouverte sur le forum données du GeoRezo en nous faisant part de vos retours utilisateurs : https://georezo.net/forum/viewtopic.php?id=108740
 

Le réseau Habitat-Logement d’IDEAL Connaissance publie en ce début d’année le guide « retours d’expérience sur les observatoires de l’habitat et premiers outils méthodologiques ».
Ce document vient conclure une série de quatre rencontres tenues entre mars et octobre 2012, qui ont rassemblé entre 30 et 40 participants autour des sujets suivants :

• L’observatoire de l’habitat, définition, objectifs, données à utiliser
• Les données et indicateurs
• Communiquer et partager ses résultats

Ce groupe de travail observatoires s’est attaché à répondre aux nombreuses questions postées à ce sujet sur le forum du réseau Habitat-Logement.
Il était composé de nombreux chargés d’étude PLH mais également de personnes de l’Etat : DREAL, CETE, Ministère. Les échelons communaux et départementaux étaient représentés mais la majorité était intercommunale. Plus

Le portail DGFIP, 1ère étape vers les données DVF

Rappelons d’abord ce que sont ces données qui portent un nom peu évocateur !

Les données DVF correspondent à la liste et au descriptif des mutations immobilières enregistrées par ce que l’on appelle traditionnellement le service des hypothèques.

Quel est l’intérêt de ces données ?

Cette base de données fournit des éléments de connaissance des marchés fonciers et immobiliers : volumes, prix, localisation. Ces données sont extrêmement utiles notamment pour la conduite des politiques de l’habitat dans le cadre des PLH, programmes locaux de l’habitat. Plus

Le marché de la thermographie aérienne est en pleine effervescence. De nombreux territoires s’y sont engagés ces dernières années.
Au delà de l’outil technique ce qui est intéressant c’est le développement des actions d’accompagnement. Plus