Base de Données Nationale IMOPE - Inventaire Multi-Objets des Bâtiments IMOPE

Description

IMOPE constitue la base de données de référence des bâtiments au niveau national. Elle accompagne à ce jour et au quotidien près de 25 000 acteurs publics et privés et plus de 800 territoires (en contexte opérationnel : lutte contre l'habitat indigne, lutte contre la vacance, rénovation énergétique, OPAH-RU, PIG, VOC,…) désireux de connaître et transformer le secteur français du bâtiment.

Issue de la recherche publique menée au sein de Mines Saint-Etienne (Institut Mines Télécom), cette innovation de rupture, dont les méthodes ont été brevetées par le Ministère de l’Économie, de la souveraineté industrielle et numérique, regroupe l’ensemble des données d’intérêt (+ de 250 informations) sur chacun des 20 millions de bâtiments existants.

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IMOPE a été co-construite, depuis sa création en 2016, avec et pour les acteurs des territoires (ALEC, opérateurs ANAH, ADIL, DDT, ADEME, EPCI, agences d'urbanisme …) afin de répondre aux multiples enjeux du secteur du bâtiment. Enjeux au titre desquels nous pouvons citer : la rénovation énergétique, la lutte contre la vacance, la précarité et l’insalubrité, l’attrition des logements, le maintien à domicile, l’adaptation aux changements climatiques, etc.

Le sourcing des données fusionnées et retraitées :
Un sourcing unique et multiple permettant d'accentuer la connaissance et fusionnant notamment :

  • données Open Data : BAN, BDTOPO, DVF, DPE (ADEME), données de consommation (ENEDIS, GRDF), RPLS, QPV, Géorisques, base permanente des équipements, SITADEL, données socio-économiques (RP, FiLoSoFi, INSEE), OPAH, ...
  • Données "conventionnées" : Fichiers fonciers enrichis par le Cerema (source DGFiP DGALN), LOVAC, données non anonymisées des propriétaires, RNIC (ANAH)
  • Données locales ou métiers : dispositifs, FSL, LHI, arrêtés, procédures, signalement, autorisation d’urbanisme, permis de louer, aides ANAH, …
  • Données "enrichies" : Machine Learning et Deep Learning (prédictions DVF, DPE, source d'énergie et type de chauffage)

Un engagement fort pour les communs :
U.R.B.S, spin-off de Mines Saint-Etienne, maintien, développe et améliore sur fond propre et depuis 2019 la base de données IMOPE.
Dans une optique de mutualisation et d’ouverture, U.R.B.S. invite l’ensemble de la communauté du bâtiment (architecte, décideurs publics, assureurs, artisans, diagnostiqueurs, chercheurs, citoyens, bureaux d’études, …) à diffuser et réutiliser largement en interne comme en externe, nativement ou avec post-traitement, les données contenues dans la base IMOPE.

C’est porté par cette philosophie du partage que nous avons déployé l’Observatoire National des Bâtiments (ONB). L’ONB est un géo-commun citoyen. Outil d’aide à la décision mettant à disposition la connaissance du parc de bâtiments, il facilite à tous l’accès aux informations contenues dans la base de données nationale IMOPE.

Convaincu qu’ensemble nous irons plus loin, l’ONB et IMOPE sont des initiatives portées par la société civile. Société civile dont nous faisons partie et qui, nous en somme convaincu, constitue la clef de voute pour l’atteinte des objectifs énergétiques, climatiques et sociaux du secteur du bâtiment.

👉 Pour plus d’informations : https://www.urbs.fr
👉 Pour nous contacter : contact@urbs.fr
👉 Pour accéder au catalogue des données, cliquez ici
👉 Pour utiliser l'ONB : cliquez ici

Vous souhaitez accéder rapidement et facilement aux informations bâtimentaires ?
L'Observatoire National des Bâtiments vous permet de retrouver en un clic les caractéristiques de plusieurs dizaines de millions de bâtiments, des statistiques ciblées et de repérer des zones ou adresses à enjeux, partout en France.

Producer

Latest update

November 3, 2024

License

Licence Ouverte / Open Licence version 2.0

Metadata quality
100.0/100

2 Reuses

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Information

Temporality

Creation

September 6, 2023

Frequency

Biannual

Temporal coverage

2018/01/01 to 2023/09/06

Latest update

November 3, 2024

Spatial coverage

Territorial coverage

France métropolitaine

Territorial coverage granularity

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