Base IMOPE & Services Data — U.R.B.S
U.R.B.S› Services Data› IMOPE
Base nationale — Millésime 2026
La seule base de données bâtimentaire nationale brevetée — depuis 2018


IMOPE —
La base de données de confiance

+400 champs thématiques géolocalisés par adresse. +90 bases fusionnées, méthodes brevetées. Accédez aux données via API ou export pour enrichir vos systèmes, modèles et applications.

API Documentation API → Catalogue de données Demander un devis
IMOPE
4 niveaux d'entités géographiques
📍 Adresse 29 M
BANGéocodageSIRETPropriétairesOccupantsEMMA
🏠 Logement 38 M
TypologiesSurfacesVacanceStatut occ.RPLS
🏗️ Bâtiment 53 M
DPEMorphologieMatériauxUsageÉquipements
🗺️ Foncier, actes & réglementaire —
Parcelle cadastralePLUDVFPermis construireDiagnosticsFoncier
Sources intégrées
ADEME DPE Conso. réelles DV3F Fichiers fonciers MAJIC BAN BDTOPO GEORISQUES Sirene Sitadel Mérimée CatNat RNIC RPLS DRIAS +84 autres
53 M bâtiments référencés
25 M adresses
37 M logements
+400 champs thématiques
+100 bases fusionnées
50 000+ utilisateurs
Base brevetée 2018
IMOPE Base nationale IMOPE

+100 sources fusionnées.
400 champs thématiques. Une seule base.

Données officielles, open data et algorithmes propriétaires — fusionnés, appariés et fiabilisés depuis 2016.

53 M
bâtiments modélisés
38 M
logements couverts
29 M
adresses qualifiées
400+
champs thématiques
🏗️
Technique
Caractéristiques physiques du bâti à la maille adresse.
Année constructionMatériaux murs & toitSurfaces T1→T5+Orientation façadesPanneaux solairesÉtat d'entretien
⚡
DPE & Énergie
DPE, GES, source d'énergie et type de chauffage — officiels ou reconstruits par ML — 100% des adresses couvertes contre 16% en open data.
DPE prédit (KNN)GES reconstruitConso. élec & gazÉnergie chauffage (RF)Réseau chaleur urbaineCoût annuel énergie
🏘️
Usage & Occupation
Nature du bâti et statut d'occupation des logements.
Maison / Appt / MixteLogements sociaux (RPLS)Vacance (LOVAC)Prop. occupantsLocatairesTertiaire public & privé
📊
Valeur foncière & marché
Prix actualisés et estimés par random forest — dont l'écart au prix du marché — 88% des adresses couvertes contre 12% en DVF brut.
Prix estimé (RF)Prix min / maxÉcart au marchéTransactions 2 / 5 / 10 ans
⚠️
Risques naturels & climatiques
Exposition complète aux aléas naturels, climatiques et industriels à l'adresse.
Inondation (PPRi)ArgilesSéismeFeux de forêtRadonSeveso / IndustrielArrêtés CatNat
👥
Socio-démographique (EMMA)
Profil des ménages à la maille adresse — là où l'INSEE reste à une maille trop large.
Taille du ménageÂge réf. ménageStatut d'activitéStatut conjugalNb d'enfantsNb d'actifs
📍
Situation & Cadre de vie
Localisation enrichie — accessibilité aux équipements et statuts réglementaires.
Distance gare / écoleDistance médecin / pharmacieQPV / ZSPMonument historiqueZone climatique
🏛️
Gestion, foncier & urbanisme
Identité juridique du patrimoine, copropriétés et historique des autorisations d'urbanisme.
Propriétaires SIRETBailleurs sociauxRNIC copropriétésPLU / ServitudesPermis de construire
🔗
Interopérabilité native
Clés de jointure vers les référentiels nationaux — intégration directe dans vos SIG et SI.
RNBBANCadastre / TUPIRIS / EPCICode commune
🤖
Données enrichies par IA — là où les données officielles sont lacunaires
Quand la donnée officielle n'existe pas, U.R.B.S reconstruit par algorithmes. Méthodes publiées dans des revues scientifiques à comité de lecture, validées depuis 2017 en partenariat avec l'École des Mines de Saint-Étienne.
⚡ DPE, GES, énergie & chauffage Machine Learning
Combinaison de 3 modèles (KNN géostatistique, Nested Join Kriging, réseau de neurones) agrégés par un second réseau de neurones.
DPE : 16% → 100% des adresses couvertes Énergie chauffage : 22% → 100% des adresses 78% fiabilité DPE ±1 étiquette · 93% ±2
☀️ Panneaux solaires & piscines Deep Learning
Détection d'objets par Faster RCNN sur images satellitaires IGN (BD Ortho). 650 000 imagettes annotées, couvrant la France entière.
89% des piscines et 81% des panneaux solaires correctement détectés.
🏡 Prix immobiliers & écart marché Random Forest
Prix actualisés et estimés pour les adresses sans transaction depuis 2014. Écart au prix du marché calculé pour chaque adresse.
12% → 88% des adresses couvertes 80% des prix réels encadrés min/max
🔗
Au-delà de l'open data brut — standardisation, normalisation, réappariement
À chaque millésime

Chaque source intégrée dans IMOPE fait l'objet d'un travail de fond invisible — standardisation, normalisation, réappariement aux référentiels nationaux. Ce qui distingue une base opérationnelle d'une simple agrégation de fichiers publics.

Exemple : l'ADEME attribue un identifiant BAN à la création du DPE, mais ne l'actualise jamais. La BAN évolue en permanence — sans réappariement systématique par U.R.B.S à chaque millésime, ces identifiants se décrochent progressivement du référentiel adresse, rendant toute analyse territoriale inexploitable. Ce process s'applique à l'ensemble des +90 sources d'IMOPE.

Modalités d'accès

Deux façons d'intégrer IMOPE

Que vous ayez besoin d'enrichir des adresses en temps réel ou d'acquérir un périmètre complet, nous avons le mode d'accès adapté.

API
API IMOPE
Enrichissement en temps réel — 1 appel = 1 adresse complète
  • Plusieurs entrées possibles : adresse texte, BAN ID, référence cadastrale, coordonnées GPS
  • Réponse JSON structurée — tous les attributs disponibles
  • Crédits illimités en zone test pour valider votre intégration
  • Documentation interactive disponible sur api.urbs.fr
  • Authentification par clé API — activable en ligne dès 500 €ht/an
HTTP · GET Copier 
# Requête — enrichissement par adresse
GET https://api.urbs.fr/v2/address
  ?q="12 rue Gambetta, 62000 Arras"
  &apikey=votre_clef_api

# Extrait de réponse
{
  "address_id": "62041_0750_00012",
  "dpe": "E",
  "annee_construction": 1968,
  "surface": 87,
  "materiaux des gros murs": "beton",
  "risque gonlement argile": "Faible",
  // + centaines d'autres attributs disponibles…
}
Activer l'accès API →
IMOPE
Export de données
Acquisition de bases complètes — adresses ou périmètres
  • Sélection à la carte : par adresse, commune, département ou périmètre personnalisé
  • Livraison documentée — formats CSV, GeoJSON, Parquet selon besoin
  • Attribution standard ou enrichie selon les thématiques souhaitées
  • Données prêtes à l'emploi — nettoyées, cohérentes, géocodées
  • Accompagnement intégration par nos équipes data
Formats de livraison
🎯
Adresses qualifiées
Fichier d'adresses ciblées avec attributs sur-mesure
À partir de 0,20 €/adresse
🗄️
Base relationnelle
Export complet département ou périmètre défini
Sur devis
🔄
Flux de mise à jour
Synchronisation selon le millésime annuel IMOPE
Sur devis
📊
Agrégats statistiques
Indicateurs agrégés à la commune, l'IRIS ou la zone
Sur devis
Demander un devis export →
Pourquoi IMOPE

Au-delà de l'open data

Les bases ouvertes couvrent une fraction du parc, à une maille insuffisante, sans garantie de maintenance. IMOPE est conçue pour l'usage opérationnel.

Granularité & échelle native
Autres bases
Groupe de
bâtiments
Plusieurs adresses agrégées en une seule entité — données trompeuses, précision insuffisante
IMOPE
Adresse
individuelle
25 M adresses qualifiées — chaque logement, chaque local, ses propres attributs

Agréger plusieurs adresses en un "groupe de bâtiments" revient à moyenner des réalités très différentes. Pour cibler, prospecter ou agir, seule l'adresse est opérationnelle.

BAN natif RNB intégré 53 M bâtiments
Couverture réelle
Open data DPE
16%
des adresses
IMOPE DPE
100%
des adresses

Modèles ML publiés et pair-reviewés — pas de simples extrapolations. Même logique sur les valeurs immobilières : 12% → 88% des adresses couvertes.

Brevet 2018 Publications HAL Sciences Fiabilité DPE ±1 : 78%
Modèle & pérennité
Un partenaire commercial aligné sur vos besoins
Industrialisation
Pipeline robuste
Chaîne de traitement éprouvée depuis 2016 — millésime annuel livré avec constance
Financement
Autofinancé
Maintenu par les revenus clients depuis 2016 — aucune dépendance à des dotations publiques
Maintenance qualité
Garantie
Millésime annuel, qualité de service portée par l'exigence de nos clients
Réactivité
Quelques heures
PME spécialisée : interlocuteur dédié, API avec SLA, pas d'inertie institutionnelle
Tarification
Prévisible
Modèle commercial stable — sans risque de révision tarifaire brutale liée à un arrêt de financement externe
Cas d'usage

Ce que vous pouvez construire avec IMOPE

Des données conçues pour être intégrées, modélisées et actionnées — dans tous les secteurs qui travaillent avec le patrimoine bâti.

🏦 Banque & Assurance

Scoring et dérisquage de portefeuilles immobiliers

Évaluez l'exposition aux risques climatiques, énergétiques et réglementaires de chaque actif. Anticipez l'obsolescence et les stranded assets avant qu'ils n'impactent votre bilan.

dpe_labelflood_riskseismic_zoneconstruction_yearges_estimate
⚡ Énergie & Rénovation

Identification et ciblage des passoires thermiques

Constituez des fichiers de prospection ultra-qualifiés sur les logements énergivores. Croisez DPE, revenus des occupants (EMMA) et propriétaires pour maximiser vos taux de contact.

dpe_labelowner_contactemma_incomeheating_typeinsulation_year
🏙️ Aménagement territorial

Modèles de planification et politique de l'habitat

Alimentez vos modèles de simulation urbaine, vos plans locaux de l'habitat et vos outils d'aide à la décision avec des données fiables à la maille de l'adresse.

land_useplu_zonevacancy_ratebuilding_densitysocial_housing
🔍 Proptech & Logiciels métier

Enrichissement de plateformes et CRM immobiliers

Intégrez IMOPE via API dans vos logiciels de transaction, de gestion locative ou de due diligence pour offrir une fiche adresse complète à vos utilisateurs.

address_idfloor_areasale_historyco_ownershiperp_risk_level
📊 Recherche & Academia

Bases de données pour modèles économétriques

IMOPE est référencée dans plusieurs rapports institutionnels (Assemblée Nationale, DINUM). Accédez aux données pour vos travaux de recherche sur la transition énergétique.

ges_kg_co2energy_consumptionrenovation_potentialincome_proxy
🤖 IA & Data Science

Feature engineering pour modèles prédictifs

+2 000 attributs structurés prêts à intégrer dans vos pipelines ML. Prédiction de valeurs, scoring énergétique, détection d'anomalies — IMOPE est la base d'entraînement de référence.

+2000 featuresgeojsonparquetimputed_values
Données socio-économiques

EMMA — Les profils de ménages
modélisés à l'adresse

Le complément indispensable à IMOPE. Pour la première fois, connaître les caractéristiques socio-économiques des occupants à l'échelle de chaque adresse — là où l'INSEE s'arrête à l'IRIS ou au carreau.

Évaluation Modélisée des Ménages à l'Adresse

EMMA prédit les caractéristiques socio-économiques des occupants en associant chaque logement IMOPE à son homologue le plus proche dans les fichiers détails de l'INSEE, via un indice de similarité calculé sur la période de construction, la typologie et la surface.

94%
Indice de similarité moyen
3/4
Bon appariement au 1er choix
38 M
Logements couverts (France métropo.)
✅ Avantage terrain validé
30%
→
53%
Taux de contact La Poste sur Besançon
(Stop Exclusion Énergétique × IMOPE)

Éprouvée en conditions réelles depuis 2025 — lutte contre la précarité énergétique, maintien à domicile, campagnes d'aller-vers, politiques de l'habitat.

6 variables modélisées à l'adresse
👥
Taille du ménage
1, 2, 3, 4, 5 personnes ou plus
🎂
Âge de la personne de référence
<24 / 25–39 / 40–54 / 55–64 / 65–79 / 80+
💼
Statut d'activité
CDI, CDD, non salarié, retraité, chômeur, inactif
💑
Statut conjugal
Monoparental, couple sans enfant, couple avec enfant
👶
Nombre d'enfants
1, 2, 3 enfants ou plus
🧑‍💻
Nombre d'actifs
1, 2, 3 actifs ou plus dans le ménage
🔜 À venir : classes de revenus · sous-occupation · sur-occupation
📦
Livraison immédiate
Format GeoPackage ou dump SQL — intégrable directement dans vos outils SIG et pipelines data.
🗺️
Agrégation flexible
À partir des données adresse, agrégez à la parcelle, au bâtiment, à l'IRIS, au périmètre projet, commune, EPCI, département…
🔒
Cadre RGPD & légal
Attribution statistique — accès sous convention.
Prochaine étape

Intégrez IMOPE & EMMA
dans vos systèmes

API, export, partenariat — nos équipes data construisent avec vous la solution adaptée à votre architecture.

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