Surface-Terrain.frEstimation immobilière
Comment Surface-Terrain estime le prix d’une maison
Surface-Terrain produit une estimation statistique à partir de transactions réelles et de données publiques décrivant le bien et son environnement. Cette page présente la version actuelle du modèle, sa validation temporelle, la façon dont nous mesurons l’incertitude et les limites à garder en tête.
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Validation finale sur 161 555 ventes de 2025 H2
La version actuelle correspond au modèle de production v4. Elle combine le modèle CatBoost compact, les indicateurs Filosofi, les ventes comparables spatiales et une correction de biais calibrée sur une période antérieure. La validation ci-dessous est calculée sur des ventes ultérieures qui n’ont pas servi à ajuster cette calibration.
14,19 %
MdAPE nationale
Pour la moitié des ventes testées, l’erreur absolue relative est inférieure à 14,19 %.
63,99 %
À moins de 20 %
Près de deux estimations sur trois se situent à moins de 20 % du prix de vente réellement observé.
79 / 82
Départements améliorés
Parmi les départements disposant d’au moins 500 ventes dans l’analyse, 79 s’améliorent par rapport au modèle de référence et 3 se dégradent.
Exemple d’un segment particulièrement robuste
En Île-de-France, pour les maisons que le modèle estime entre 250 000 € et 400 000 € et pour lesquelles la route avec DPE est utilisée, la validation par tranche de prix prédit obtient une MdAPE de 8,80 %. Sur ce même segment, 55,22 % des estimations sont à moins de 10 % du prix réel et 82,98 % à moins de 20 %.
Ces chiffres décrivent un groupe historique précis ; ils ne garantissent pas le niveau d’erreur d’une maison individuelle.
1. Transactions réelles
Le modèle apprend à partir des prix déclarés dans la base officielle DVF pour des ventes de maisons en France.
2. Bien + environnement
Surface, terrain, localisation, DPE, Filosofi et ventes comparables sont combinés lorsqu’ils sont disponibles.
3. Estimation + incertitude
Le modèle produit un prix central, puis une calibration et une fourchette adaptée au niveau de validation disponible.
Les données utilisées
L’estimateur est actuellement dédié aux maisons. Il ne mélange pas les appartements, les terrains nus ou les locaux commerciaux dans le même modèle.
DVF — transactions immobilières
Prix de mutation, date de transaction, surface résidentielle déclarée et historique des ventes.
Cadastre et bâti
Référence cadastrale, surface du terrain, position géographique et informations publiques disponibles sur le bâtiment.
DPE
Surface habitable, classe énergétique, année de construction et autres informations utilisées uniquement lorsqu’elles sont disponibles et exploitables.
Filosofi — contexte socio-économique
Indicateurs INSEE agrégés autour du bien à l’échelle de 200 m et 1 km afin de décrire le micro-environnement résidentiel.
Ventes comparables spatiales
Jusqu’à 10 ventes de maisons antérieures, proches géographiquement et filtrées selon leur surface, leur terrain et leur ancienneté.
Temps et localisation
Commune, rue lorsqu’elle est exploitable, coordonnées, année et mois de valorisation ainsi que la densité d’historique local.
Le modèle statistique
Surface-Terrain utilise un modèle CatBoost, une méthode d’apprentissage automatique basée sur des arbres de décision. Le modèle prédit le logarithme du prix puis reconvertit cette prédiction en euros.
Deux routes existent : avec DPE et sans DPE. Lorsque les données DPE sont disponibles et fiables, elles enrichissent l’estimation ; sinon la seconde route évite de fabriquer des valeurs manquantes.
Après la prédiction brute, une correction de biais hiérarchique est appliquée. Cette étape utilise le comportement historique du modèle selon le territoire, la route DPE et la densité de données afin de limiter les biais persistants sans réentraîner le modèle pour chaque zone.
Comment nous évitons de surévaluer les performances
L’ordre temporel est important. Nous ne calculons pas une fourchette sur les mêmes ventes que celles utilisées pour juger ensuite si cette fourchette fonctionne.
Calibration
Pour les nouvelles fourchettes empiriques, les résidus sont mesurés sur Q3 2025 afin d’estimer les quantiles historiques.
Validation ultérieure
Ces bornes sont ensuite vérifiées sur Q4 2025, donc sur des ventes postérieures qui n’ont pas servi à calculer les bornes.
Nous analysons aussi les performances par région, tranche de prix prédit et route avec/sans DPE. Cela évite d’appliquer une précision nationale unique à des situations où le modèle n’a pas le même niveau de fiabilité.
Que signifie la “fourchette la plus probable” ?
Pour les segments disposant d’un échantillon suffisamment grand et d’une validation temporelle stable, Surface-Terrain calcule directement la distribution du ratio entre prix de vente réel et estimation. Les quantiles de cette distribution donnent des bornes empiriques qui peuvent être asymétriques autour du prix central.
La fourchette affichée comme « la plus probable » correspond à une cible d’environ 1 vente sur 2. Elle n’est donc pas calculée en faisant simplement « estimation ± MdAPE ».
Exemple : Île-de-France, 250–400 k€, avec DPE
Sur Q3 2025, les quantiles retenus pour la fourchette à environ 50 % sont proches de −8,8 % / +8,4 % autour de l’estimation. Quand ces bornes sont appliquées aux ventes ultérieures de Q4 2025, 47,4 % des ventes se situent effectivement dans la fourchette.
Pour une estimation de 350 000 €, cela correspond à environ 319 000 € – 379 000 €.
Cette fourchette n’est affichée que lorsque le segment possède au moins 1 000 ventes de calibration, 500 ventes de validation et une couverture observée suffisamment proche de la cible. Sinon, Surface-Terrain conserve la fourchette élargie issue du calibrateur de production plutôt que de donner une impression artificielle de précision.
Pourquoi ne pas descendre directement à la commune ?
Des intervalles très locaux peuvent sembler plus précis, mais leurs quantiles deviennent instables lorsque le nombre de ventes diminue. Nos tests départementaux montrent que des bornes plus locales sont parfois plus étroites, mais ne sont pas systématiquement mieux calibrées que les bornes régionales. La version actuelle privilégie donc le compromis région × tranche de prix prédite × route DPE pour la fourchette empirique présentée à l’utilisateur.
Comment sont expliqués les facteurs de prix ?
Lorsque le calcul le permet, Surface-Terrain utilise des valeurs SHAP pour expliquer comment les variables contribuent à la prédiction. Elles sont regroupées en facteurs lisibles : surface, terrain, DPE, âge du bâtiment, contexte socio-économique et marché local.
Important : une contribution SHAP explique le fonctionnement du modèle ; elle ne prouve pas qu’une modification du bien provoquerait mécaniquement le même effet sur son prix réel.
Ce que l’estimateur sait bien utiliser
- La localisation, la surface habitable et la surface de terrain.
- Le DPE et la période de construction lorsqu’ils sont disponibles.
- Le contexte socio-économique Filosofi autour du bien.
- Les ventes comparables proches et antérieures.
- Les tendances temporelles présentes dans l’historique DVF.
Ce que le modèle ne voit pas ou voit mal
- L’état précis de l’intérieur du logement.
- La qualité réelle des rénovations et des prestations.
- Une vue, une nuisance ou certains micro-emplacements.
- Les conditions particulières de négociation d’une vente.
- Les changements très récents du marché absents de l’historique.
Une estimation indicative, pas une expertise
Le résultat de Surface-Terrain doit être lu comme un point de départ pour comprendre l’ordre de grandeur d’un bien et le niveau d’incertitude historique du modèle. Il ne remplace pas l’analyse d’un professionnel disposant d’informations complètes sur l’état réel du logement, sa situation juridique et le contexte de la vente.
Vous pouvez également consulter directement les transactions immobilières DVF pour replacer l’estimation dans son historique local.
Questions fréquentes
Quelles données sont utilisées pour estimer une maison ?
La version actuelle combine les transactions DVF, les caractéristiques de la parcelle et du bâti, le DPE lorsqu’il est disponible, des indicateurs socio-économiques Filosofi à 200 m et 1 km, ainsi que des ventes comparables récentes à proximité. La localisation, la surface habitable, le terrain et la période de valorisation font aussi partie des variables utilisées.
Pourquoi existe-t-il un modèle avec DPE et un modèle sans DPE ?
Le DPE n’est pas disponible ou suffisamment exploitable pour toutes les maisons. Surface-Terrain utilise donc deux variantes du modèle afin de produire une estimation sans inventer de données énergétiques manquantes.
Quelle précision le modèle a-t-il obtenue lors des tests ?
Sur 161 555 ventes de maisons du second semestre 2025 conservées pour la validation finale, la version actuelle atteint une erreur relative médiane de 14,19 %. La performance varie selon le territoire, le niveau de prix et la disponibilité du DPE.
Que signifie “fourchette la plus probable” ?
Lorsque le segment dispose de suffisamment de données et que la validation temporelle est suffisamment stable, Surface-Terrain affiche une fourchette empirique construite à partir des écarts entre estimations et prix réellement observés. Elle vise environ une vente sur deux et peut être asymétrique autour de l’estimation.
La fourchette affichée garantit-elle le prix de vente ?
Non. Il s’agit d’une indication statistique fondée sur des ventes historiques. Elle ne constitue ni une garantie de prix, ni une expertise immobilière, ni une estimation notariale.