Base DVF : Consulter, Télécharger et Exploiter les Ventes Immobilières par API (Guide 2026)

Q: Quelle différence entre DVF et les bases des notaires ?

DVF provient de la DGFiP (administration fiscale) et est gratuite. Les bases notariales (PERVAL en province, BIEN en Île-de-France) sont gérées par les notaires et sont payantes. Les données DVF sont brutes, les bases notariales sont enrichies (descriptif détaillé du bien, DPE, etc.). Pour la plupart des usages, DVF suffit.

La base DVF (Demandes de Valeurs Foncières) est le fichier public de la DGFiP qui recense le prix de vente réel de chaque transaction immobilière en France sur les cinq dernières années. Elle est gratuite, ouverte à tous, et exploitable de deux façons : sur une carte en ligne, ou par programmation via une API DVF.

Ce guide couvre les trois usages, du plus simple au plus avancé : consulter une vente ponctuellement, interroger DVF en code via l'API officielle du Cerema, et automatiser des analyses de marché — avec des appels testés et leurs réponses réelles.

L'essentiel sur DVF et l'API DVF

Qu'est-ce que la base DVF ?

La base DVF (Demandes de Valeurs Foncières) est une base de données publique et gratuite publiée par la Direction Générale des Finances Publiques. Elle recense toutes les ventes immobilières intervenues en France sur les cinq dernières années, avec pour chacune le prix de vente, la date, l'adresse, le type de bien et la surface. Les données proviennent des actes notariés. L'Alsace-Moselle et Mayotte en sont exclues.

Qu'est-ce qu'une API DVF ?

Une API DVF est une interface qui permet d'interroger les données DVF directement en code, sans télécharger ni traiter les fichiers bruts. Vous envoyez une requête HTTP avec vos critères — commune, année, type de bien, fourchette de prix — et vous recevez les ventes correspondantes en JSON, prêtes à être consommées par un script, un tableau de bord ou une application.

Existe-t-il une API DVF officielle et gratuite ?

Oui. La DGFiP ne publie que les fichiers bruts, mais l'État référence sur api.gouv.fr l'API données foncières du Cerema, qui expose les mutations DVF+ en JSON sans clé ni inscription. L'endpoint principal est /dvf_opendata/mutations/ et la recherche se fait par code INSEE de commune. L'ancienne API communautaire cquest, longtemps la référence, n'est plus disponible.

Où consulter les données DVF gratuitement ?

Sur l'application officielle app.dvf.etalab.gouv.fr, ou sur sa version modernisée explore.data.gouv.fr/immobilier. Les deux affichent sur une carte toutes les ventes des cinq dernières années : prix, date, surface et type de bien, commune par commune. C'est gratuit, sans inscription et sans limite d'utilisation.

Quelles sont les limites de DVF ?

DVF ne couvre que les ventes déjà conclues et n'est mise à jour que deux fois par an, en avril et en octobre. Elle ne dit rien des biens actuellement en vente ni de leur prix demandé, n'offre ni alertes ni webhooks, et exclut l'Alsace-Moselle ainsi que Mayotte. Pour une veille en temps réel, il faut la croiser avec des données d'annonces.

La base DVF en détail : définition, contenu et origine

DVF signifie Demandes de Valeurs Foncières. C'est une base de données publique, gratuite et ouverte, publiée par la Direction Générale des Finances Publiques (DGFiP). Elle recense toutes les transactions immobilières (ventes de maisons, appartements, terrains, locaux commerciaux) intervenues en France sur les cinq dernières années.

Pour chaque vente, DVF contient :

Le prix de vente (valeur foncière déclarée dans l'acte notarié)
La date de la transaction
L'adresse du bien (numéro, voie, code postal, commune)
Le type de bien (maison, appartement, terrain, local commercial)
La surface (surface habitable pour les logements, surface du terrain)
Le nombre de pièces
Les références cadastrales (parcelle, section)

Ces données proviennent des actes notariés enregistrés par les Services de Publicité Foncière. Elles sont fiables car issues de documents juridiques officiels. DVF a été ouverte au public en 2019, suite à la loi ESSOC d'août 2018, dans un objectif de transparence du marché immobilier.

Ce que DVF ne contient pas

Les noms des acheteurs ou vendeurs (RGPD)
Les donations et successions (uniquement les ventes)
Les ventes en Alsace-Moselle et à Mayotte (régime foncier différent)
Les frais de notaire et frais d'agence à charge acquéreur

DVF Etalab : consulter gratuitement les données foncières

DVF Etalab (aussi recherché sous "etalab dvf" ou "etalab demande de valeur foncière") désigne l'application officielle développée par Etalab — le département de la Direction Interministérielle du Numérique chargé de l'ouverture des données publiques. C'est grâce à Etalab que les données DVF sont devenues accessibles à tous en 2019.

L'application est accessible à deux adresses :

app.dvf.etalab.gouv.fr — la version historique
explore.data.gouv.fr/immobilier — la version modernisée (recommandée)

Elle permet de :

Visualiser sur une carte toutes les ventes immobilières des 5 dernières années
Consulter le prix, la date, la surface et le type de bien pour chaque transaction
Naviguer par département, commune et parcelle cadastrale

L'outil est 100% gratuit, sans inscription et sans limite d'utilisation.

Comment consulter le prix de vente d'un bien

Rendez-vous sur l'une des deux adresses ci-dessus
Sélectionnez un département, puis une commune
Naviguez sur la carte — chaque point représente une vente
Cliquez sur un point pour voir le détail : prix, date, surface, type de bien

C'est gratuit, sans inscription, et suffisant pour une consultation ponctuelle.

Limites de l'outil officiel

Limite	Impact
Pas d'alertes	Impossible d'être notifié des nouvelles ventes
Pas de filtres avancés	On ne peut pas filtrer par prix, surface ou type de bien
Pas d'export automatisé	Copier-coller manuel pour chaque vente
Mise à jour semestrielle	Données actualisées seulement en avril et octobre
Pas d'API intégrée	L'outil est une carte web ; pour intégrer les données dans un workflow, il faut passer par une API DVF (voir ci-dessous)
Interface basique	Navigation commune par commune, sans recherche par adresse

Pour aller au-delà de la simple consultation, il faut passer par l'API DVF ou par des solutions qui l'exploitent.

DVF Etalab vs Stream Estate : quand passer à l'API ?

L'outil DVF Etalab est parfait pour une consultation ponctuelle — vérifier le prix d'une vente, comparer des biens dans un quartier. Mais pour un usage professionnel, ses limites deviennent bloquantes :

Besoin	DVF Etalab	Stream Estate API
Consulter une vente précise	✅ Gratuit sur la carte	✅ Via API
Exporter des données en masse	❌ Pas d'export	✅ JSON, pagination, filtres
Alertes sur nouvelles ventes	❌ Pas d'alertes	✅ Webhooks temps réel
Données d'annonces (prix demandés)	❌ Ventes uniquement	✅ 1 500+ sources (Leboncoin, SeLoger...)
Intégration dans un workflow	❌ Interface web uniquement	✅ API REST, Make.com, n8n
Fréquence de mise à jour	Semestrielle	Quotidienne
Couverture	Ventes notariées uniquement	Ventes + annonces + indicateurs

En résumé : utilisez DVF Etalab pour explorer, utilisez l'API immobilier Stream Estate pour automatiser et intégrer.

API DVF : accéder aux données foncières par programmation

Pour les développeurs et les usages avancés, une API DVF permet d'interroger les ventes immobilières directement en code, sans télécharger les fichiers bruts. Point important : la DGFiP publie les fichiers DVF mais ne propose pas d'API elle-même. En pratique, trois options existent en 2026 : l'API officielle des données foncières (Cerema), l'API communautaire historique (aujourd'hui indisponible) et les API commerciales comme Stream Estate.

L'API données foncières du Cerema : l'API DVF officielle et gratuite

L'État référence sur api.gouv.fr une API données foncières, développée par le Cerema avec la DGALN. Ses flux ouverts exposent DVF+ open data — une version géolocalisée et consolidée de la base DVF — sans inscription ni clé API.

URL de base : https://apidf-preprod.cerema.fr
Endpoint principal : GET /dvf_opendata/mutations/ — les ventes d'une commune, en JSON
Variante cartographique : GET /dvf_opendata/geomutations/ — les mêmes ventes en GeoJSON, avec le contour des parcelles
Documentation : Swagger de l'API
Profondeur historique : mutations depuis 2014 — plus que les 5 ans glissants de l'application DVF Etalab

Paramètres principaux :

Paramètre	Description	Exemple
`code_insee`	Code INSEE de la commune (obligatoire)	`69386` (Lyon 6e)
`anneemut_min` / `anneemut_max`	Année de mutation minimum / maximum	`anneemut_min=2023`
`valeurfonc_min` / `valeurfonc_max`	Prix de vente minimum / maximum (€)	`valeurfonc_min=200000`
`codtypbien`	Code du type de bien (ex : `121` = un appartement)	`codtypbien=121`
`page_size`	Nombre de résultats par page (pagination via `next`)	`page_size=500`

Exemple d'appel (testé, aucune authentification requise) :

curl "https://apidf-preprod.cerema.fr/dvf_opendata/mutations/?code_insee=69386&anneemut_min=2023&page_size=2"

Format de réponse — du JSON paginé (count, next, previous, results) :

{
  "count": 2654,
  "next": "https://apidf-preprod.cerema.fr/dvf_opendata/mutations/?anneemut_min=2023&code_insee=69386&page=2&page_size=2",
  "previous": null,
  "results": [
    {
      "idmutation": 11991082,
      "datemut": "2023-10-13",
      "anneemut": 2023,
      "coddep": "69",
      "libnatmut": "Vente",
      "vefa": false,
      "valeurfonc": "709500.00",
      "l_codinsee": ["69386"],
      "l_idpar": ["69386000AM0004"],
      "sterr": "0.00",
      "sbati": "103.00",
      "codtypbien": "121",
      "libtypbien": "UN APPARTEMENT"
    }
  ]
}

Les champs clés : datemut (date de la vente), valeurfonc (prix de vente en euros), sbati (surface bâtie en m²), sterr (surface du terrain), libtypbien (type de bien en clair), l_idpar (références des parcelles cadastrales) et vefa (vente en l'état futur d'achèvement).

Exemple Python — prix médian au m² des appartements vendus à Lyon 6e depuis 2023 :

import requests

url = "https://apidf-preprod.cerema.fr/dvf_opendata/mutations/"
params = {
    "code_insee": "69386",   # Lyon 6e
    "anneemut_min": 2023,
    "codtypbien": "121",     # un appartement
    "page_size": 500,
}

prix_m2 = []
while url:
    data = requests.get(url, params=params).json()
    for mutation in data["results"]:
        valeur = float(mutation["valeurfonc"])
        surface = float(mutation["sbati"])
        if surface > 0:
            prix_m2.append(valeur / surface)
    url, params = data["next"], None  # pagination

prix_m2.sort()
print(f"Prix médian au m² : {prix_m2[len(prix_m2) // 2]:.0f} €")

Limites de l'API officielle :

Mise à jour semestrielle — même rythme que les fichiers DVF bruts (avril et octobre)
Recherche par code INSEE uniquement — pas de recherche par adresse libre ni par rayon géographique
Pas d'alertes ni de webhooks — requêtes ponctuelles uniquement
Ventes uniquement — aucune donnée sur les biens actuellement en vente (prix demandés)

L'API communautaire (cquest) : historique mais indisponible

Longtemps la référence, la micro-API open-source développée par Christian Quest (api.cquest.org/dvf) ne répond plus de façon fiable — lors de notre dernière vérification en juillet 2026, le serveur renvoyait une erreur 502. C'était un service communautaire, sans SLA ni garantie de disponibilité.

Le code source reste publié sur GitHub : vous pouvez déployer votre propre instance à partir des fichiers DVF bruts, mais pour un simple accès en lecture, l'API du Cerema ci-dessus est aujourd'hui le choix par défaut.

Stream Estate : l'alternative professionnelle

Pour un usage professionnel (production, volume, temps réel), l'API immobilier Stream Estate va au-delà de DVF :

1 500+ sources agrégées (DVF + annonces Leboncoin, SeLoger, Bien'ici…)
50 000+ nouvelles données/jour vs mise à jour semestrielle DVF
Webhooks temps réel — alertes instantanées sur vos critères
Indicateurs calculés — prix au m², tendances, comparables
SLA 99.9% — disponibilité garantie
Support — documentation et accompagnement

Exemple d'appel — appartements en vente dans le Rhône (authentification par clé API) :

curl --location -g --request GET 'https://api.stream.estate/documents/properties?includedDepartments[]=departments/69&transactionType=0&propertyTypes[]=0' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'X-API-KEY: <votre_clé>'

La réponse est un JSON paginé (hydra:member) : chaque bien regroupe ses annonces (adverts) avec prix, surface, DPE, photos et coordonnées de contact, ainsi que l'historique des événements (events) — baisses de prix, republications, expirations. La documentation complète détaille tous les filtres disponibles, et les tarifs sont publics.

Idéal pour les professionnels qui ont besoin de données au-delà des portails classiques et en temps réel.

Automatiser DVF sans coder : Make.com et n8n

Vous n'êtes pas développeur mais vous avez besoin d'exploiter DVF régulièrement ? Les outils no-code permettent de créer des workflows automatisés qui interrogent les données DVF à votre place.

Scénario Make.com : rapport DVF mensuel par quartier

Make.com permet de créer un workflow visuel :

Déclencheur programmé — chaque mois (ou semaine)
Module HTTP — appel à l'API Stream Estate pour récupérer les transactions récentes dans votre zone :

{
  "url": "https://api.stream.estate/documents/properties",
  "headers": { "X-API-KEY": "votre_clé" },
  "params": {
    "includedDepartments[]": "departments/75",
    "transactionType": "0",
    "propertyTypes[]": "1",
    "fromDate": "2025-01-01"
  }
}

Transformation — calculer le prix moyen au m², identifier les ventes remarquables
Google Sheets — stocker les résultats dans un tableur pour suivi historique
Email — envoyer un récapitulatif formaté avec les statistiques clés

Résultat : chaque mois, vous recevez un rapport DVF de votre zone sans toucher à un fichier CSV.

Workflow n8n : veille DVF enrichie

n8n (open-source, gratuit en auto-hébergé) permet des workflows plus puissants :

Webhook Stream Estate — notification en temps réel quand de nouvelles transactions sont disponibles dans votre secteur
Enrichissement — croiser avec le prix au m² moyen du quartier via /indicators/price_per_meter
Analyse — identifier automatiquement les ventes 15%+ sous le prix du marché
Actions parallèles :
- Slack : notification "Vente remarquable détectée"
- Notion : ajout dans une base de données de veille
- CRM : création de fiche si le bien correspond à un mandat de recherche

Ces workflows transforment DVF d'une base de données statique en un outil de veille active.

Agents IA + DVF : l'analyse intelligente

Avec des agents IA comme Twin.so, vous pouvez aller encore plus loin :

"Analyse les ventes DVF du 7ème arrondissement de Lyon sur les 6 derniers mois. Compare le prix au m² des appartements T2 vs T3. Identifie les rues où les prix baissent. Envoie-moi un résumé par email."

L'agent combine les données Stream Estate avec l'analyse GPT pour produire un rapport de marché en langage naturel — sans aucune compétence technique.

Données DVF : ce qu'il faut savoir

Couverture géographique

DVF couvre la France métropolitaine et les DOM (Guadeloupe, Martinique, Guyane, La Réunion), à l'exception de :

Bas-Rhin, Haut-Rhin, Moselle (régime du livre foncier alsacien-mosellan)
Mayotte

Fréquence de mise à jour

Avril : intègre les ventes jusqu'au 31 décembre de l'année précédente
Octobre : ajoute les ventes du 1er semestre de l'année en cours

Les données glissent sur 5 ans : les transactions plus anciennes sont retirées.

Pourquoi le prix DVF peut différer du prix réel

DVF exclut les frais d'agence à charge acquéreur et les frais de notaire
Le mobilier (cuisine équipée, meubles) est déduit du prix DVF
Une vente groupée (maison + garage + terrain) apparaît sous un seul prix total

Pourquoi la surface peut sembler inexacte

DVF reprend la surface déclarée fiscalement (cadastre). Si le propriétaire n'a pas mis à jour sa déclaration après des travaux, la surface DVF peut être obsolète.

Immo Data DVF : exploiter les données foncières pour l'analyse de marché

La base DVF est la pierre angulaire de l'immo data en France. Mais les données brutes ne suffisent pas : pour transformer DVF en avantage concurrentiel, il faut savoir les croiser, les analyser et les enrichir. Voici comment les professionnels exploitent l'immo data DVF au quotidien.

Estimation immobilière basée sur les données DVF

La première application de DVF est l'estimation de la valeur d'un bien immobilier. La méthode :

Identifier les comparables — Rechercher dans DVF les ventes récentes de biens similaires (même type, surface comparable, même quartier) sur les 12-24 derniers mois
Calculer le prix au m² — Diviser le prix de vente par la surface pour chaque comparable
Ajuster — Pondérer en fonction de l'état du bien, de l'étage, de l'orientation, du DPE
Croiser avec les annonces — Comparer avec les prix demandés sur les portails d'annonces pour évaluer la marge de négociation

Les professionnels qui réalisent des avis de valeur s'appuient systématiquement sur les données DVF comme référence de prix de marché.

Investissement locatif : DVF comme outil de décision

Pour l'investissement locatif, DVF permet de :

Détecter les marchés sous-évalués — Comparer l'évolution des prix DVF sur 5 ans par quartier pour identifier les zones en phase d'appréciation
Calculer le rendement brut — Croiser le prix d'acquisition (DVF) avec les loyers estimés du secteur
Analyser la liquidité — Mesurer le volume de transactions par trimestre : un marché avec peu de ventes DVF est un marché illiquide, donc plus risqué à la revente
Suivre l'historique des prix — Consulter l'historique des prix immobilier par ville pour contextualiser un achat

Prospection et veille immobilière avec DVF

Les agences et promoteurs utilisent DVF pour leur prospection :

Identifier les vendeurs potentiels — Un propriétaire qui a acheté il y a 7+ ans dans un quartier en hausse est un bon candidat à la revente
Détecter les opportunités — Les ventes nettement sous le prix médian du quartier peuvent signaler un bien en mauvais état ou une vente urgente
Alimenter un CRM — Automatiser l'import des nouvelles transactions DVF dans votre base de prospection via l'API Stream Estate

Comparer DVF avec les autres sources d'immo data

DVF est une source essentielle mais pas la seule. Voici comment elle se positionne dans l'écosystème de la data immobilier en France :

Source	Type de données	Accès	Fréquence	Couverture
DVF	Ventes réalisées (prix notariés)	Gratuit (open data)	Semestrielle	France métro + DOM (hors Alsace-Moselle)
Annonces (Leboncoin, SeLoger...)	Prix demandés (offre)	Via API	Temps réel	National
Bases notariales (PERVAL, BIEN)	Ventes enrichies	Payant	Trimestrielle	National
Cadastre / Fichiers fonciers	Parcelles, propriétaires	Gratuit	Annuelle	National
Indicateurs INSEE	Démographie, revenus	Gratuit	Annuelle	National

L'approche la plus efficace est de combiner DVF avec les annonces en temps réel : DVF donne le prix réel des transactions passées, les annonces donnent le prix du marché actuel. Stream Estate agrège ces deux sources dans une seule API.

FAQ

1. DVF est-il gratuit ?

Oui, totalement. Les données DVF sont en open data, publiées gratuitement par l'État sur data.gouv.fr. L'outil de consultation officiel est également gratuit et sans inscription.

2. Peut-on trouver le prix de vente d'une maison précise ?

Oui. Sur l'application DVF officielle, naviguez jusqu'à la commune puis cliquez sur la parcelle. Vous verrez le prix, la date de vente, la surface et le type de bien. Via l'API, utilisez les coordonnées GPS ou la référence cadastrale pour cibler un bien précis.

3. Pourquoi l'Alsace et la Moselle ne sont pas dans DVF ?

Ces départements (Bas-Rhin, Haut-Rhin, Moselle) utilisent le régime du "livre foncier" hérité du droit allemand, différent du système de publicité foncière du reste de la France. Les transactions n'alimentent pas la même base de données.

4. À quelle fréquence DVF est-il mis à jour ?

Deux fois par an : en avril (ventes jusqu'à fin décembre N-1) et en octobre (ventes du 1er semestre de l'année en cours). Entre deux mises à jour, les données sont statiques.

5. Quelle différence entre DVF et les bases des notaires ?

DVF provient de la DGFiP (administration fiscale) et est gratuite. Les bases notariales (PERVAL en province, BIEN en Île-de-France) sont gérées par les notaires et sont payantes. Les données DVF sont brutes, les bases notariales sont enrichies (descriptif détaillé du bien, DPE, etc.). Pour la plupart des usages, DVF suffit.

6. Comment appeler l'API DVF du Cerema sans clé ?

L'API données foncières du Cerema est ouverte : aucune inscription, aucun en-tête d'authentification. Un simple appel HTTP GET sur https://apidf-preprod.cerema.fr/dvf_opendata/mutations/ avec le paramètre code_insee de la commune renvoie les mutations en JSON paginé. Le paramètre page_size accepte jusqu'à 500 résultats par page, et le champ next de la réponse donne l'URL de la page suivante.

7. Peut-on utiliser DVF pour estimer la valeur d'un bien ?

Oui, c'est l'un des usages principaux. En consultant les ventes comparables (même type de bien, même quartier, surface similaire) sur les 12-24 derniers mois, vous obtenez une fourchette de prix réaliste. Les professionnels combinent DVF avec d'autres sources (annonces en cours, indicateurs de marché) pour affiner l'avis de valeur.

Ressources officielles

Données DVF sur data.gouv.fr — fichiers bruts à télécharger
Application DVF officielle — consultation sur carte
Explorateur DVF modernisé — interface mise à jour
API données foncières (Cerema) — l'API DVF officielle, avec son Swagger
Code source API DVF communautaire — pour déployer votre propre instance
API immobilier Stream Estate — données DVF et annonces en temps réel dans une seule API