API d'estimation immobilière basée sur les ventes DVF

Ce que fait une API d'estimation immobilière (et ce qu'elle ne fait pas)

Un outil d'avis de valeur, un simulateur pour un site d'agence ou un module de pré-analyse pour un courtier ont tous besoin de la même matière première : des ventes réelles proches du bien et une référence de prix pour le secteur. En France, la source publique de référence est le fichier des Demandes de valeurs foncières (DVF), présenté en détail dans notre article qu'est-ce que le DVF.

Immo API expose ces ventes DVF en REST et via un serveur MCP. Elle ne vend pas un prix estimé tout fait : elle renvoie les comparables et les statistiques à partir desquels vous construisez votre estimation. Ce choix garde la méthode sous votre contrôle (rayon, période, type de bien, ajustements) et rend chaque chiffre traçable jusqu'aux ventes sources.

• Comparables : les ventes DVF dans un rayon autour d'un point, avec la distance, la surface réelle bâtie, le type de bien et la valeur foncière.
• Marché local : prix médian, P25, P75 et prix au m² médian pour une commune ou un code postal.
• Recherche filtrée : les mutations par commune, code postal, type de bien, année et fourchette de prix, avec pagination.

Comment estimer un bien avec les endpoints DVF

Le flux le plus courant tient en quatre étapes. Vous géocodez le bien, vous récupérez les comparables, vous situez le secteur avec les statistiques, puis votre modèle produit la fourchette.

1. Récupérer les comparables autour du bien

GET /api/mutations/nearby accepte lat et lng, ou un code_postal qui sert à calculer un centre. Le rayon radius est en kilomètres (défaut 5, minimum 0.1, maximum 50), et limit va jusqu'à 100 résultats. Exemple copié de la documentation de l'API :

curl "https://immoapi.app/api/mutations/nearby?lat=48.8566&lng=2.3522&radius=1&type_local=Appartement" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

{
  "count": 18,
  "radius_km": 1,
  "center": { "lat": 48.8566, "lng": 2.3522 },
  "data": [
    {
      "date_mutation": "2024-02-20",
      "valeur_fonciere": "520000.00",
      "commune": "Paris 1er Arrondissement",
      "code_postal": "75001",
      "type_local": "Appartement",
      "surface_reelle_bati": 55,
      "longitude": "2.3470",
      "latitude": "48.8580",
      "distance_km": 0.12
    }
  ]
}

2. Situer le bien dans son marché

GET /api/stats agrège les ventes d'une commune ou d'un code postal. Les statistiques portent sur les ventes uniquement, dédupliquées par mutation, et le prix au m² médian est calculé sur les ventes résidentielles mono-lot. La documentation recommande la médiane plutôt que la moyenne, plus sensible aux valeurs extrêmes.

curl "https://immoapi.app/api/stats?code_postal=75001" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

{
  "total_mutations": 2222,
  "prix_moyen": 1779393,
  "prix_median": 525000,
  "prix_p25": 256749,
  "prix_p75": 1112375,
  "prix_min": 1500,
  "prix_max": 171972528,
  "prix_m2_median": 12727,
  "surface_moyenne": 57
}

3. Calculer l'estimation dans votre code

Vous filtrez les comparables (même type de bien, surface proche, ventes récentes), vous calculez leur prix au m², puis vous l'appliquez à la surface du bien en le confrontant à l'intervalle P25 à P75 du secteur. La méthode pas à pas, avec du code Python, est détaillée dans notre guide estimer un prix immobilier par la méthode des comparables. Pour aller vers un modèle statistique, voir IA et estimation immobilière avec le DVF.

Cas d'usage d'une API d'estimation immobilière

• Proptech et portails : afficher une fourchette de prix et les ventes récentes du quartier sur une fiche de bien ou dans un simulateur.
• Outils pour agents immobiliers : préparer un avis de valeur avec des comparables sourcés, que l'agent complète ensuite par sa visite.
• Banques et courtiers : contrôler la cohérence d'un prix d'achat avec le prix au m² médian du secteur.
• Agents IA : via le serveur MCP, les outils search_nearby_mutations et get_market_stats donnent à un assistant les mêmes comparables et statistiques que l'API REST.

Fichiers DVF bruts ou API : que faut-il construire ?

Les fichiers DVF sont publics et gratuits sur data.gouv.fr. Les exploiter pour une estimation demande pourtant un vrai pipeline de données, à maintenir à chaque publication (voir le calendrier de mise à jour DVF).

Limites d'une estimation fondée sur le DVF

• Le DVF décrit la vente (date, valeur foncière, type de bien, surface réelle bâtie, nombre de pièces, localisation), pas l'état du bien, l'étage ou les prestations. Ces ajustements restent à votre charge.
• La surface du DVF est la surface réelle bâtie, différente de la surface Carrez : voir surface Carrez et surface réelle bâtie.
• Les ventes du Bas-Rhin, du Haut-Rhin et de la Moselle ne figurent pas dans le DVF (régime du livre foncier) : voir DVF en Alsace-Moselle.
• Les données sont publiées par vagues, avec un décalage par rapport à la date de vente. Une estimation DVF reflète donc le marché récent, pas la semaine en cours.

FAQ : API d'estimation immobilière