DVF par adresse : ce que la donnée officielle permet vraiment de retrouver

Vous souhaitez connaître la valeur de votre bien immobilier ? La base DVF est produite par la DGFiP, diffusée par Etalab, et son unité de lecture n’est pas l’adresse postale mais la parcelle cadastrale.

Le contenu ci-dessous reprend donc la chaîne de production officielle, les cas où la donnée manque ou trompe, et la lecture d’une fiche DVF champ par champ.

Peut-on vraiment chercher une vente DVF par adresse ?

Une adresse postale est-elle une clé d’entrée dans la base ? Non, l’application officielle d’Etalab fonctionne par emboîtement : on choisit un département, puis une commune, puis une section cadastrale, et les parcelles concernées par au moins une mutation s’affichent en bleu.

On clique sur une parcelle bleue pour obtenir la liste des mutations, avec la date, la valeur foncière et les dispositions. Aucun champ « adresse » n’est proposé, pour une raison simple : la source d’origine est le service de la publicité foncière et ses identifiants cadastraux, pas le libellé postal. Les colonnes d’adresse existent bien dans les fichiers, mais elles sont renseignées de façon partielle et parfois absentes.

Pourquoi trouve-t-on autant d’outils « DVF par adresse » ? Parce que des réutilisateurs géocodent l’adresse avec la Base Adresse Nationale, en déduisent des coordonnées, puis rattachent ces coordonnées à une parcelle du plan cadastral.

C’est une pratique légitime, prévue par la logique d’open data, mais elle n’ajoute aucune donnée : un outil tiers ne détient jamais plus que ce que la DGFiP publie. Ne vous fiez donc pas à une interface qui promet davantage que ce que la base contient réellement.

La loi interdit-elle certaines présentations de la donnée ? Oui, et c’est un point que les pages concurrentes passent sous silence. Le décret encadrant la publication impose que la réutilisation ne permette pas la réidentification des personnes concernées et ne permette pas l’indexation des données par les moteurs de recherche en ligne.

D’où vient la donnée : DGFiP, Etalab, IGN, BAN et le délai de publication

Qui produit réellement ce que vous consultez ? Quatre acteurs, et aucun n’est interchangeable.

1. La DGFiP (direction générale des Finances publiques) produit la base. Les données sont issues des actes notariés et des informations cadastrales, saisies dans les services de la publicité foncière. C’est elle, et elle seule, qui peut corriger une valeur erronée, via le bureau GF-3B.
2. Etalab, département de la DINUM, met en œuvre la diffusion : les fichiers bruts sont publiés sur data.gouv.fr depuis le 24 avril 2019, et l’application de visualisation est passée de app.dvf.etalab.gouv.fr à explore.data.gouv.fr/immobilier.
3. L’IGN, opérateur public de l’information géographique, fournit le plan cadastral, c’est-à-dire la géométrie des parcelles, sans lequel la jointure entre une transaction et un point sur la carte serait impossible.
4. La Base Adresse Nationale (BAN), coproduite par l’État et les communes, apporte le géocodage : c’est elle qui transforme « 12 rue X » en coordonnées exploitables. Elle est accessible sur adresse.data.gouv.fr.

Le cadre juridique, lui, tient en trois textes : la loi du 10 août 2018 pour un État au service d’une société de confiance, l’article L. 112-A du livre des procédures fiscales qui codifie la diffusion, et le décret du 28 décembre 2018 qui dresse la liste des informations publiées et fixe les conditions de diffusion. La licence appliquée est la Licence Ouverte / Open Licence 2.0. C’est cette exigence de transparence qui a créé ce que l’on appelle aujourd’hui les Demandes de valeurs foncières (DVF) telles qu’on les consulte.

Pourquoi le délai de publication rend-il toute lecture fragile ? Parce que les fichiers sont remplacés deux fois par an, fin avril et fin octobre, et que chaque mise à jour supprime puis remplace la totalité des fichiers précédents. La mise à jour d’avril ajoute des données allant jusqu’à fin décembre de l’année passée, celle d’octobre jusqu’à fin juin de l’année en cours.

De nouvelles transactions peuvent être ajoutées dans tous les millésimes, selon la date réelle de mutation. Dernier millésime intégré à ce jour : 2025, lors de la mise à jour du 7 avril 2026. Conséquence pratique : la remontée des données DVF peut être lente, et une partie des transactions de l’année n-1, voire de n-2 à n-4, peut encore manquer. Ne concluez donc jamais « il ne s’est rien vendu » à partir d’une absence d’affichage.

La méthode fiable : partir de la commune puis resserrer autour de l’adresse

Faut-il commencer par la commune ? Oui, systématiquement : une recherche dans DVF à l’échelle de la commune est la seule entrée fiable, et toute tentative de partir directement d’une adresse aboutit au mieux à un géocodage approximatif. La séquence qui ne trompe pas se déroule en six temps.

1. Identifier le code commune, et non le code postal. Exemple classique : le code commune du 14e arrondissement de Paris est 75114, pas 75014. Une recherche dans DVF à partir de l’adresse mène souvent à l’échec pour cette seule raison.
2. Ouvrir la carte DVF officielle, choisir le département, la commune, puis la section cadastrale ; le fond de carte image satellite aide à se repérer.
3. Repérer les parcelles bleues, celles qui portent au moins une mutation, et cliquer pour lister les transactions.
4. Géocoder votre adresse via la BAN pour obtenir sa longitude et sa latitude, puis rechercher ces coordonnées dans les fichiers bruts afin de retrouver la parcelle correspondante.
5. Télécharger les fichiers de données DVF du ou des millésimes utiles, pour contrôler sur la ligne brute ce que l’interface résume.
6. Comparer, à la fin seulement, avec des ventes de même nature et de même type de local.

Pourquoi la section cadastrale est-elle le vrai niveau de lecture ? Parce que la jointure entre transactions et plan se fait sur l’identifiant de parcelle.

Deux incidents classiques en découlent : une parcelle mal renseignée ou renumérotée peut faire disparaître de la carte des transactions qui existent bel et bien dans le fichier brut ; et dans une commune nouvelle, les sections cadastrales ont été renommées sans que les données antérieures soient reprises, ce qui fait perdre toutes les transactions antérieures à la fusion sur une partie du territoire. Dans ces deux cas, la donnée brute reste votre meilleure chance.

Lire une fiche DVF champ par champ : date, nature, prix, surface, lots

Que contient réellement une ligne du fichier ? Les fichiers sont livrés au format .txt, séparés par des barres verticales, lisibles par un tableur. Chaque ligne décrit un local au sein d’une mutation, et les colonnes principales se lisent ainsi.

Champ	Ce qu’il dit	Le piège
id_mutation	Identifiant de l’acte	Plusieurs lignes partagent le même identifiant : ne comptez jamais les lignes, comptez les actes.
date_mutation	Date de l’acte notarié	Ce n’est pas la date de publication en open data.
numero_disposition	Rang de la disposition dans l’acte	Sert à distinguer des biens vendus dans un même acte.
nature_mutation	Vente, vente en l’état futur d’achèvement, adjudication, échange, expropriation…	Une adjudication ou une VEFA ne se compare pas à une vente de gré à gré.
valeur_fonciere	Prix net vendeur, hors frais d’agence et de notaire, TVA incluse, mobilier exclu	Le montant est global à la mutation, pas au local.
adresse_numero, adresse_suffixe, adresse_nom_voie	Adresse du bien	Renseignement partiel, parfois vide.
code_postal, code_commune, nom_commune	Localisation administrative	Le code commune est la clé, le code postal n’en est pas une.
ancien_code_commune, ancien_nom_commune	Traçabilité des fusions	Indispensable pour retrouver une vente antérieure à une fusion.
numero_volume	Volume de copropriété	Présent seulement quand la copropriété est constituée en volumes.
lot1_numero à lot5_numero, lot1_surface_carrez à lot5_surface_carrez	Détail des lots et surfaces Carrez	Au-delà de cinq lots, le détail est tronqué.
nombre_lots	Nombre réel de lots de la mutation	Peut dépasser 5 : le prix affiché n’est alors pas celui d’un seul logement.
code_type_local, type_local	1 maison, 2 appartement, 3 dépendance, 4 local industriel et commercial	Une dépendance ou un garage n’est pas un logement.
surface_reelle_bati	Surface bâtie réelle	Ce n’est pas la surface Carrez ; elle peut être vide.
nombre_pieces_principales	Nombre de pièces principales	Indicatif, jamais une garantie contractuelle.
nature_culture, surface_terrain	Nature et surface de la parcelle	Souvent vide en copropriété ; peut dominer le prix en zone rurale.
longitude, latitude	Position du point rattaché à la parcelle	Centroïde de parcelle, ce n’est pas l’entrée de l’immeuble.

Comment éviter les contresens les plus fréquents ? D’abord, un champ vide n’est pas un zéro : une surface absente rend tout calcul de prix au m² faux, et non « faible ».

Ne lisez jamais le prix de vente indiqué dans DVF comme un prix courant : c’est un prix daté, celui d’un acte précis, sans réactualisation.

Vérifiez systématiquement que nombre_lots vaut 1 avant d’attribuer un montant à un logement. C’est tout l’objet de la section suivante.

Les mutations multi-lots : pourquoi une adresse peut afficher un prix trompeur

Pourquoi une vente à 1 200 000 € peut-elle ne rien dire de l’appartement voisin ? Parce que valeur_fonciere est renseignée à l’échelle de l’acte, et non à l’échelle du lot.

Quand un immeuble entier change de main, la base produit une ligne par local (appartements, caves, parkings, dépendances), toutes avec le même id_mutation et la même valeur foncière globale.

Un lecteur pressé, ou un outil qui agrège sans filtre, affichera donc « 1 200 000 € » pour un studio de 25 m². Le chiffre est exact au sens du fichier, et parfaitement trompeur pour qui cherche un prix de logement.

Comment trier soi-même les bonnes lignes ? Quatre vérifications, dans cet ordre.

1. Regrouper les lignes par id_mutation et compter les id_mutation distincts : c’est le nombre réel de ventes.
2. Lire nombre_lots : au-delà de 1, le prix global doit être rapporté à l’ensemble des lots, et cette répartition n’est pas fournie par la base.
3. Examiner type_local et surface_reelle_bati pour ne conserver que le local comparable au vôtre.
4. Écarter les valeurs de nature_mutation non comparables : une vente en l’état futur d’achèvement peut ne couvrir qu’une fraction du prix réellement payé, étalé dans le temps.

Les limites de DVF : délais, zones exclues et données manquantes

Pourquoi certaines ventes peuvent-elles manquer de la base ? Les documents officiels DVF ne décrivent aucun filtrage des mutations par k-anonymat. Ils documentent en revanche plusieurs limites précises : la publication porte sur les cinq dernières années, elle exclut l’Alsace, la Moselle et Mayotte, et une mutation n’apparaît qu’après son enregistrement par le service de la publicité foncière.

Le millésime le plus récent est donc souvent incomplet ; une vente peut n’apparaître qu’à une mise à jour ultérieure. Une absence dans DVF ne suffit pas à conclure qu’aucune vente n’a eu lieu.

Pourquoi les zones rurales affichent-elles si peu de lignes ? Parce que la fenêtre de publication se limite aux transactions des cinq dernières années ; dans un village où il se vend deux maisons par an, cela représente déjà un volume minuscule.

Ajoutez que le prix d’une vente rurale inclut souvent du foncier agricole ou de la nature_culture, ce qui rend le prix au m² bâti trompeur. Un chiffre isolé n’est pas un marché : sans plusieurs comparables, mieux vaut renoncer à une fourchette que d’en inventer une.

Pourquoi l’Alsace-Moselle et Mayotte sont-elles absentes ? Parce que la DGFiP ne dispose pas des mutations du Bas-Rhin, du Haut-Rhin, de la Moselle et de Mayotte. En Alsace-Moselle, les données relèvent du Livre foncier, en application du droit local, et ne sont pas ouvertes.

Aucun outil tiers ne peut donc reconstituer ce que le producteur lui-même ne publie pas : pour ces départements, il faut passer par le service de la publicité foncière compétent, et non par une interface qui prétendra combler le vide. Ajoutez à cela les communes dont le cadastre n’est pas vectorisé et les fusions communales mal reprises, et vous obtenez la liste honnête des angles morts.

Obtenir une fourchette de prix à partir d’une adresse

Comment transformer des lignes DVF en fourchette crédible ? À partir d’une adresse, jamais d’un seul chiffre. La démarche qui tient debout se déroule ainsi.

1. Géocoder l’adresse via la BAN et relever le code commune ainsi que la parcelle correspondante.
2. Extraire toutes les mutations de la commune sur les cinq années publiées.
3. Filtrer sur un type_local identique au bien étudié.
4. Restreindre la surface_reelle_bati à une marge d’environ 20 % autour de la surface du bien, à ajuster selon le nombre et la qualité des comparables.
5. Exclure les mutations multi-lots (nombre_lots supérieur à 1) et les natures non comparables, comme l’adjudication, la VEFA ou l’expropriation.
6. Réunir 5 comparables si possible, sans descendre sous 3 ; en dessous, élargir progressivement au quartier, puis à la commune.
7. Calculer une médiane et un intervalle, jamais une moyenne, qu’un seul prix atypique suffit à déplacer.
8. Garder en tête la nature du document : une valeur foncière est un historique, pas une estimation de la valeur vénale d’aujourd’hui.

Quelles précautions prendre avec les outils tiers ? Ne vous fiez pas au prix au m² affiché par une carte interactive qui n’expose ni ses filtres, ni la date de son dernier millésime, ni sa source.