Introduction aux Demandes de Valeurs Foncières
Les Demandes de Valeurs Foncières (DVF) constituent l'une des bases de données les plus importantes du paysage immobilier français. Publiées en open data depuis avril 2019 par la Direction Générale des Finances Publiques (DGFiP), ces données recensent l'ensemble des transactions immobilières réalisées sur le territoire français, à l'exception de l'Alsace, de la Moselle et de Mayotte.
Que vous soyez un professionnel de l'immobilier, un développeur, un data analyst ou simplement un particulier souhaitant estimer la valeur d'un bien, comprendre le DVF est essentiel. Ce guide complet vous explique tout ce que vous devez savoir.
En 2024, la base DVF contient plus de 25 millions de mutations enregistrées depuis 2014, couvrant l'intégralité de la France métropolitaine (hors Alsace-Moselle) et les DOM (hors Mayotte). Cela représente environ 2,5 millions de nouvelles transactions ajoutées chaque année, ce qui en fait l'une des bases de données immobilières ouvertes les plus volumineuses d'Europe.
Historique et contexte du DVF
Avant l'ouverture des données
Avant 2019, les données de transactions immobilières étaient accessibles uniquement de manière restreinte. Les notaires disposaient de leurs propres bases (notamment via les bases BIEN et PERVAL), mais ces informations restaient payantes et difficiles d'accès pour le grand public. L'accès aux données BIEN, par exemple, pouvait coûter plusieurs milliers d'euros par an pour un professionnel, et les particuliers n'y avaient tout simplement pas accès.
La loi pour une République numérique de 2016 (loi n° 2016-1321 du 7 octobre 2016) a posé les bases de l'ouverture de ces données, reconnaissant l'importance de la transparence dans le marché immobilier français. Cette loi a instauré le principe d'ouverture par défaut des données publiques, ce qui a directement conduit à la publication du DVF.
L'ouverture en 2019
C'est en avril 2019 que la DGFiP a officiellement publié les données DVF en open data sur la plateforme data.gouv.fr. Cette décision historique a permis à l'ensemble des acteurs du marché d'accéder gratuitement aux informations sur les transactions immobilières. Les données remontent jusqu'à 2014, offrant ainsi un historique conséquent pour l'analyse.
Parallèlement, Etalab a développé l'application Explore DVF, une interface cartographique permettant de visualiser les transactions directement sur une carte. Cet outil a rendu les données accessibles même aux non-techniciens, contribuant à démocratiser l'information immobilière.
Évolutions récentes
Depuis son lancement, le DVF a connu plusieurs améliorations significatives :
- Mise à jour semestrielle des données (avril et octobre)
- Amélioration de la qualité et de la complétude des enregistrements
- Création de la version géolocalisée « DVF+ » par le Cerema, qui enrichit chaque transaction avec des coordonnées GPS précises
- Développement d'API comme Immo API pour faciliter l'accès programmatique
- Intégration progressive des données dans les outils officiels comme Patrim (service de l'administration fiscale)
Que contient le DVF ?
Chaque enregistrement dans la base DVF correspond à une mutation immobilière et contient de nombreuses informations structurées. Les fichiers bruts, disponibles au format CSV sur data.gouv.fr, contiennent plus de 40 colonnes par enregistrement.
Informations sur la transaction
- Date de mutation : la date à laquelle la transaction a été enregistrée au service de publicité foncière
- Nature de la mutation : vente, vente en l'état futur d'achèvement (VEFA), échange, adjudication, expropriation
- Valeur foncière : le prix de la transaction en euros, tel que déclaré dans l'acte notarié
- Nombre de lots : dans le cas d'une copropriété, le nombre de lots concernés par la transaction
A titre d'exemple, en 2024 à Paris, le prix médian d'un appartement se situait autour de 10 250 euros/m2, avec des écarts considérables selon les arrondissements : de 8 500 euros/m2 dans le 19e à plus de 14 000 euros/m2 dans le 6e arrondissement.
Informations sur le bien
- Type de bien : maison, appartement, terrain, dépendance, local industriel ou commercial
- Surface réelle bâtie : la superficie en mètres carrés (surface Carrez pour les copropriétés)
- Nombre de pièces principales
- Surface du terrain : pour les maisons et terrains
Attention : la surface renseignée dans le DVF est la surface réelle bâtie, qui peut différer de la surface habitable (loi Boutin) ou de la surface Carrez. Pour les appartements en copropriété, c'est généralement la surface Carrez qui est indiquée, mais cela n'est pas garanti dans tous les cas.
Informations de localisation
- Adresse complète : numéro, type de voie, nom de voie
- Code postal et commune
- Code départemental
- Section et numéro de parcelle cadastrale
- Coordonnées géographiques (dans la version DVF+ du Cerema)
La version DVF+ ajoute notamment la géolocalisation précise de chaque bien en s'appuyant sur le référentiel cadastral et la Base Adresse Nationale (BAN). Cette géolocalisation est indispensable pour les analyses spatiales fines, comme l'étude de l'impact de la proximité d'une station de métro sur les prix.
Les cas d'usage du DVF
Estimation immobilière
Le cas d'usage le plus courant est l'estimation de la valeur d'un bien immobilier. En analysant les transactions récentes dans un quartier donné, il est possible d'obtenir une estimation fiable du prix au mètre carré. De nombreux sites d'estimation, y compris le service officiel « Patrim » de l'administration fiscale, s'appuient sur ces données.
Par exemple, pour estimer un appartement de 60 m2 dans le 11e arrondissement de Paris, on peut rechercher les ventes d'appartements de 50 à 70 m2 dans un rayon de 500 mètres sur les 12 derniers mois. Avec l'endpoint /v1/mutations/nearby d'Immo API, cette recherche se fait en une seule requête et renvoie les transactions comparables avec leur prix au m2.
Analyse de marché
Les professionnels de l'immobilier utilisent le DVF pour comprendre les dynamiques du marché : évolution des prix, volumes de transactions, tendances par type de bien ou par zone géographique. Par exemple, les données DVF permettent de constater qu'entre 2020 et 2024, les prix des maisons en périphérie des grandes métropoles ont augmenté de 15 à 25 %, tandis que les prix des appartements parisiens ont reculé de 5 à 8 %. Pour en savoir plus sur ce sujet, consultez notre article sur les prix immobiliers et les données ouvertes.
Développement d'applications
Les développeurs exploitent le DVF pour créer des applications innovantes : cartes interactives, outils de comparaison, tableaux de bord analytiques. Grâce à des API de transactions immobilières, l'intégration de ces données dans des applications tierces est simplifiée. L'endpoint /v1/stats d'Immo API fournit directement des statistiques agrégées (prix médian, moyen, volume de transactions) sans avoir à effectuer les calculs côté client.
Recherche et études
Les chercheurs, urbanistes et collectivités territoriales utilisent le DVF pour des études sur le logement, l'aménagement du territoire et les politiques publiques. Ces données permettent d'objectiver les débats sur la hausse des prix ou la spéculation immobilière. Des laboratoires universitaires comme le LIEPP de Sciences Po ou l'INED exploitent régulièrement le DVF pour publier des études sur la ségrégation résidentielle, l'accès au logement ou l'impact des politiques de zonage.
Investissement locatif
Les investisseurs immobiliers croisent les données DVF avec les loyers de marché pour calculer des rendements locatifs bruts par zone géographique. En combinant le prix d'achat médian (issu du DVF) avec les loyers moyens (issus d'autres sources), il est possible d'identifier les zones offrant les meilleurs rendements. Par exemple, certaines villes moyennes comme Saint-Étienne ou Mulhouse affichent des rendements bruts supérieurs à 8 %, contre 3 à 4 % à Paris.
Limites et précautions
Malgré sa richesse, le DVF présente certaines limites qu'il convient de connaître :
- Couverture géographique : l'Alsace (Bas-Rhin et Haut-Rhin), la Moselle et Mayotte ne sont pas couvertes en raison du régime foncier particulier de ces territoires (le livre foncier hérité du droit allemand s'applique en Alsace-Moselle)
- Décalage temporel : les données sont publiées avec un décalage de 6 mois environ par rapport aux transactions réelles. Une vente signée en janvier ne sera donc visible dans le DVF qu'à partir de juillet au plus tôt
- Mutations complexes : certaines transactions portant sur plusieurs biens (par exemple un appartement vendu avec une cave et un parking) peuvent rendre l'interprétation du prix au mètre carré délicate, car la valeur foncière couvre l'ensemble des lots
- Absence d'informations qualitatives : l'état du bien, les travaux réalisés, la présence d'un ascenseur, l'étage ou l'exposition ne figurent pas dans les données
- Pas de distinction neuf/ancien : hors VEFA, il n'est pas toujours possible de distinguer un bien neuf d'un bien ancien
- Transactions familiales : les ventes entre membres d'une même famille, souvent réalisées à un prix inférieur au marché, sont incluses dans la base et peuvent biaiser les moyennes
Pour atténuer ces biais, il est recommandé d'utiliser la médiane plutôt que la moyenne, d'exclure les transactions dont le prix au m2 est inférieur à 500 euros ou supérieur à 25 000 euros, et de travailler sur des échantillons suffisamment larges (au moins 30 transactions pour un indicateur fiable).
Comment accéder aux données DVF ?
Plusieurs moyens permettent d'accéder aux données DVF :
- Téléchargement direct : les fichiers CSV sont disponibles sur le site data.gouv.fr. Attention, les fichiers pèsent plusieurs gigaoctets et nécessitent un traitement préalable (nettoyage, dédoublonnage, parsing des types)
- Application Explore : le site app.dvf.etalab.gouv.fr propose une interface de consultation cartographique, idéale pour une exploration ponctuelle mais inadaptée pour un usage programmatique
- DVF+ du Cerema : la version enrichie et géolocalisée est disponible sur datafoncier.cerema.fr
- Immo API : notre API REST permet un accès programmatique simple et rapide aux données, avec filtrage par localisation, période et type de bien, et des réponses au format JSON prêtes à l'emploi
Pour les développeurs souhaitant intégrer ces données dans leurs projets, nous recommandons l'utilisation d'Immo API qui propose un plan Starter à 29 euros/mois (1 000 requêtes/jour) et un plan Pro à 49 euros/mois (requêtes illimitées). Consultez notre guide développeur pour démarrer rapidement.
Conclusion
Le DVF est une ressource inestimable pour quiconque s'intéresse au marché immobilier français. Sa mise à disposition en open data a démocratisé l'accès à l'information sur les transactions immobilières, permettant une plus grande transparence du marché. Que vous souhaitiez estimer un bien, analyser un marché local ou développer une application, les données DVF sont un point de départ incontournable.
Gardez toutefois à l'esprit les limites évoquées dans cet article : le DVF ne remplace pas une expertise locale, et les données doivent toujours être interprétées avec prudence, en tenant compte du contexte de chaque transaction. Croisez systématiquement les données DVF avec d'autres sources (cadastre, INSEE, annonces immobilières) pour obtenir une vision complète du marché.
N'hésitez pas à explorer notre documentation API pour découvrir comment accéder facilement à ces données de manière programmatique.