Vous étiez plus de 150 inscrits au Webinaire de présentation des évolutions et nouveautés d’IMOPE 2026 ce mardi 2 juin 2026. Retour en vidéo sur ce temps de présentation, d’échanges et sur votre participation active.
Vidéo
Chapitrage du webinaire :
Introduction
1/ Mise à jour structurelle : référentiels & data
a/ Amélioration de l’appariement avec le RNB
b/ Amélioration de l’identification des logements sociaux
c/ Amélioration de l’identification des copropriétés
d/ Mise à jour des différentes sources de données : RGA
e/ Mise à jour des différentes sources de données : données climatiques prospectives
f/ Mise à jour des différentes sources de données : DPE
2/ Mise à jour des modèles prédictifs
a/ Mise à jour du modèle DPE
b/ Modèle d’estimation des prix
c/ Modèle d’estimation des caractéristiques socio-démographique (EMMA)
3/ Nouveautés à venir
a/ IMOPE DROM
b/ Mise à jour continue
c/ Jumeau numérique
3/ Comment accéder à nos données
a/ Livraison de données
b/ Extraction sur mesure
c/ Géoplateforme l’ONB+
d/ API
Questions / réponses
Conclusion
Contexte du webinaire
Chaque année, nous réalisons une grande mise à jour de notre base IMOPE (en parallèle de mises à jour intermédiaires de moindre ampleur). Nous vous proposons dans ce webinaire ce revenir sur l’ensemble des nouveautés et évolutions du millésime 2026 d’IMOPE.
Principales nouveautés
Amélioration du Référentiel National des Bâtiments (RNB)
Le taux de couverture des adresses associées au RNB progresse fortement grâce à de nouvelles méthodes d’appariement : appariements sémantiques, appariements spatiaux et croisement avec différentes autres sources de données nous permettent de compléter les données issues des fichiers fonciers.
Amélioration de l’identification des logements sociaux
Les méthodes d’identification du parc social ont été renforcées en s’appuyant davantage sur les fichiers fonciers. Le croisement avec le RPLS permet de confirmer le nombre de logements sociaux disponibles à l’adresse.
Mise à jour des données de risques climatiques
Retrait-gonflement des argiles
La nouvelle version des données de zonage des risque de retrait gonflement des argiles a été intégrée au sein de la base IMOPE.
Canicule et sécheresse
La méthodologie a été revue afin de vous proposer un indicateur de nombre de jour où la température dépasse 35°C et un indicateur de nombre de jours avec un indice d’humidité des sols inférieur à 0,4%. Un scénario de référence est proposé ainsi que le scénario tendantiel à trois horizons temporel : 2030, 2050 et 2100
Mise à jour des données DPE
Les données DPE issues de l’ADEME sont actualisées et intègrent les nouveaux DPE publiés (soit plus de 2 millions de DPE). Les évolutions réglementaires sont également prises en compte (DPE des petites surface, évolution des facteurs de conversion).
Les DPE de l’ADEME ne sont pas « juste » intégrés au sein de la base : nous réalisons un travail de correction et de fiabilisation en particulier des identifiants BAN (Base Adresse National) et donc du lien entre le DPE et l’adresse.
Évolution du modèle de prédiction des DPE
La principale avancée du millésime 2026 concerne les modèles de prédiction des DPE. Nous utilisons désormais une combinaison de trois approches :
- modèle KNN (plus proches voisins), modèle historique de prévision des DPE ;
- modèle de krigeage ;
- réseaux de neurones.
Cette architecture hybride permet d’améliorer la précision globale et en particulier sur les étiquettes les plus utilisées dans les études opérationnelles pour l’identification des passoires énergétique et la détection des logements performants.
Cette nouvelle architecture permet un gain de 6 à 10 points de performance selon les territoire, une fiabilité moyenne supérieure à 56 % sur l’étiquette exacte et une fiabilité de 88 % à ±1 étiquette.
Prédiction de la valeur immobilière
Le modèle « Prix » a également été renforcé. Outre l’actualisation des anciennes transactions immobilière à la valeur actuelle, il permet d’estimer la valeur de biens n’ayant jamais fait l’objet d’une vente depuis 2014 (hors Alsace Moselle). Cette estimation s’appuie sur une sélection de caractéristiques du logement ainsi que sur une étude fine de sous-marchés immobiliers locaux et ce afin de mieux refléter les spécificités territoriales.
Nouveautés à venir
- Extension aux territoires ultramarins : prochainement IMOPE couvrira 5 territoires ultra-marins : Guadeloupe ; Martinique ; Guyane ; La Réunion et Mayotte. Les données seront accessibles via l’ensemble des services d’URBS.
- Mise à jour continue des données : depuis mi-2025, nous commençons à intégrer des mises à jour de certaines sources de données en cours d’année. L’objectif est de se rapprocher du pas de temps réel d’actualisation de ces sources. Nous envisageons des mises à jour plus fréquentes pour les DPE, DVF, la base SITADEL ou encore le RNB.
- Intégration des données 3D : au cours de l’années 2026 sera lancée la phase pilote d’une nouvelle application laquelle permettra la visualisation des bâtiments en 3D. Cette application exploite les données LIDAR et propose une représentation des bâtiments et de la végétation. Il est envisagé de permettre l’export vers des formats compatibles jumeaux numériques et SIG 3D.
Comment accéder à nos données ?
4 modalités cumulables permettent d’accéder à nos données. Nous les détaillons ci-dessous.
1. Livraison de la base de données
Urbs peut fournir directement la base IMOPE sur un périmètre défini (commune, département, région, France entière). Cette modalité est particulièrement adaptée aux organisations disposant d’équipes data internes capable de retraiter les données.
2. Extraction de données sur mesure
Les utilisateurs peuvent commander des extractions ciblées selon des critères spécifiques : copropriétés, passoires énergétiques, logements vacants, bâtiments à rénover, portefeuilles immobiliers… Les données peuvent également être appariées avec des bases internes ou CRM.
3. Via l’Observatoire National des Bâtiments (ONB+)
L’ONB+ vous permet d’interagir avec la base de données IMOPE de manière fluide au travers de diverses fonctionnalités : consultation cartographique, ciblage multicritères ; analyse territoriale. L’outil permet également d’exporter les données et de les réutiliser dans vos outils métiers.
L’application est en constante évolution. Nous veillons à optimiser ses performances, nous développons de nouvelles fonctionnalités comme l’intégration de la génération d’ERP, et cherchons à faciliter le parcours utilisateur. Très prochainement une version pensée exclusivement pour les mobiles viendra enrichir l’expérience utilisateurs.
4. API IMOPE
L’API permet d’intégrer directement les données IMOPE dans les outils métiers. Nous avons récemment ajouté trois nouvelles clés d’entrée : RNB, SIRET, Matricules des copropriétés. Elles s’ajoutent aux clés existantes : Adresse, BAN ID, Identifiant cadastral et coordonnées.
Cette modalité est destinée aux acteurs souhaitant automatiser l’enrichissement de leurs applications et processus métier.
Intéressé par nos offres ?
Vos questions
De nombreuses questions ont été posées au cours du webinaire. Nous les avons récapitulées, et avons complété les réponses apportées lors des échanges oraux.
Questions sur les nouveautés
Est-il possible de choisir différents scénarios climatiques sur une adresse dans l’outil ?
Les données issues des scénarios DRIAS, notamment celles relatives à l’évolution de la sécheresse des sols et au nombre de jours dépassant 35 °C, sont accessibles depuis le tableau de bord d’une adresse.
Dans l’onglet Risques, l’utilisateur peut consulter les risques naturels et technologiques, tels que :
- le retrait-gonflement des argiles ;
- les inondations ;
- les installations classées pour l’environnement ;
- les plans de prévention des risques.
Un onglet Risques futurs permet également de visualiser des indicateurs prospectifs, notamment le nombre de jours au-dessus de 35 °C à différents horizons temporels (2030, 2050, etc.), accompagnés d’une jauge de risque. Un seul scénario est modélisé dans la base de donnée : nous considérons le modèle climatique « CNRM-ALADIN63 » piloté par CNRM-CERFACS-CNRM-CM5. Le scénario tendanciel est présenté par rapport à une situation de référence en 2020 et à trois horizons temporel (2030, 2050, 2100).
Pour aller plus loin : Canicule et sécheresse
Questions sur les modèles DPE
Les modèles ne sont pas entraînés à l’échelle nationale, mais région par région. Chaque région fait donc l’objet d’une analyse spécifique de ses performances. La variabilité observée entre les régions peut s’expliquer par trois facteurs principaux :
-
La diversité des typologies de bâti. Certaines régions présentent un parc immobilier relativement homogène, tandis que d’autres regroupent des typologies très variées. Par exemple, l’Auvergne-Rhône-Alpes combine des territoires aux caractéristiques constructives et altimétriques très différentes.
-
Le volume de DPE disponibles. La quantité de DPE varie selon les territoires. Les zones les plus attractives connaissent davantage de ventes et de locations, ce qui génère plus de DPE et améliore la capacité d’apprentissage des modèles.
-
La qualité des données d’apprentissage. La fiabilité des bases de données n’est pas identique partout. Certains territoires disposent de données globalement plus fiables que d’autres. L’objectif est de réduire progressivement les écarts de performance entre les régions.
L’auditabilité répond au besoin de certains utilisateurs, notamment des acteurs bancaires, de démontrer auprès de leurs régulateurs la qualité des modèles qu’ils utilisent. Il ne suffit plus d’affirmer qu’un modèle est performant : il faut pouvoir démontrer sa méthodologie, son protocole de conception, ses étapes d’analyse et de fiabilisation.
L’objectif est donc de fournir tous les éléments nécessaires pour permettre l’audit des méthodes et des modèles, ainsi que la preuve de leur validation par des tiers, notamment par des pairs scientifiques.
Pour aller plus loin :
Les indicateurs sont calculés à l’échelle de l’adresse.
Qu’il s’agisse de données prédites ou modélisées à partir de sources réelles, chaque adresse dispose de son propre niveau de détail. Lorsqu’il existe des transactions, les informations sont disponibles pour chaque adresse concernée.
Cette approche permet d’obtenir un niveau d’analyse très fin, y compris à l’intérieur d’un même bâtiment. Les données peuvent ensuite être agrégées à d’autres niveaux, comme celui du bâtiment ou de la copropriété.
Fiabilité des données
Les bases de données sources comportent des lacunes et présentent des niveaux de fiabilité variables.
L’un des objectifs d’URBS est de documenter l’origine des données, leurs modalités de collecte ainsi que leurs indicateurs de qualité. Certaines informations, comme les années de construction, proviennent historiquement de déclarations et sont désormais de plus en plus alimentées par les remontées liées aux transactions immobilières.
Chaque donnée dispose d’un indicateur de fiabilité. Les bases de données s’améliorent à chaque itération et le travail se poursuit avec des partenaires afin d’intégrer de nouvelles sources, notamment des données propriétaires ou de terrain.
Au-delà de la fiabilité, certaines bases sont également incomplètes. Des méthodes prédictives ont donc été développées pour compléter les informations manquantes.
Des dispositions particulières existent pour les fichiers fonciers 2025 et sur les données occupation : Occupation et vacance.
Questions autour du RNB
Lors des travaux autour du Référentiel National des Bâtiments, il était envisagé qu’un identifiant soit créé dès la réception du permis de construire par la commune. L’attribution d’un identifiant nécessite toutefois également l’existence d’un objet géographique permettant de rattacher le bâtiment au référentiel.
Par ailleurs, le RNB évolue continuellement. Des bâtiments initialement identifiés comme distincts peuvent être regroupés après vérification sur le terrain, et inversement. Ces modifications sont fréquentes et devraient continuer à se produire.
Cette question fait actuellement l’objet de travaux, notamment dans le cadre de la mise à jour continue du référentiel.
Lorsqu’un bâtiment est fusionné ou divisé, il est nécessaire de gérer correctement les données associées. Le RNB conserve des liens de parenté entre les identifiants, permettant de retracer les fusions et les divisions.
La base de données IMOPE établit également des liens entre différents objets : adresses, parcelles, identifiants RNB, copropriétés, logements sociaux, etc. Cette approche permet de recalculer et de réattribuer les données lorsque des modifications interviennent dans les référentiels officiels.
Grâce à cette structure multi-objets, les indicateurs peuvent être recalculés afin de maintenir le meilleur niveau de fiabilité possible.
Accès aux données
La mutualisation consiste à permettre à une structure d’acquérir les données ou les outils pour l’ensemble d’un territoire, puis de les mettre à disposition des autres acteurs locaux. Cette approche concerne principalement les acteurs publics. Elle vise à faciliter l’accès aux données, même pour les collectivités disposant de moyens financiers ou techniques plus limités.
Par exemple, un département peut acquérir une base de données à l’échelle départementale et la mettre gratuitement à disposition des EPCI de son territoire.
Cette mutualisation favorise également des méthodes d’analyse homogènes entre différents types de territoires