14,9 millions de diagnostics, dont 1,44 million de logements classés F ou G. Cette donnée existe, elle est publique — mais elle est inexploitable telle quelle. Voici ce qu'elle permet vraiment, à qui elle s'adresse, comment s'en servir, et dans quel cadre RGPD.
La rénovation énergétique bute sur une question banale et pourtant non résolue : où sont, précisément, les logements à rénover ? L'estimation officielle parle de 5,2 millions de passoires, soit 17 % du parc — un chiffre juste pour cadrer une politique, inutile pour agir : il ne désigne aucune adresse.
La donnée DPE, elle, est attachée à des adresses réelles. Mais brute, elle reste illisible : des millions de lignes ADEME sans lien fiable au bâtiment, au foncier, ni au contexte local. Le travail d'Intent Analytics consiste à croiser ces 14,9 millions de diagnostics avec l'adresse normalisée (BAN), le bâti (BDNB) et le profil socio-économique de la commune (INSEE). Ce qui en sort répond à des questions concrètes :
Autrement dit : passer d'un chiffre national à une photographie actionnable du parc, à l'échelle où l'on décide vraiment.
Avant de l'exploiter, il faut la lire honnêtement. Voici la distribution mesurée sur l'intégralité des diagnostics à étiquette renseignée — comptages bruts, aucune projection.
| Classe | Diagnostics | Part du diagnostiqué | Statut location |
|---|---|---|---|
| A | 298 606 | 2,0 % | — |
| B | 782 241 | 5,2 % | — |
| C | 5 285 850 | 35,4 % | — |
| D | 4 736 707 | 31,7 % | — |
| E | 2 388 061 | 16,0 % | Interdit en 2034 |
| F | 921 780 | 6,2 % | Interdit en 2028 |
| G | 519 762 | 3,5 % | Interdit depuis 2025 |
Source : base DPE ADEME croisée par Intent Analytics, 14 933 007 diagnostics à étiquette renseignée. Consommation moyenne du parc diagnostiqué : 183 kWh/m²/an d'énergie primaire.
Deux enseignements pour qui agit. D'abord, la part de F/G dans le diagnostiqué est de 9,7 %, pas de 17 % : la base ne contient que les logements réellement diagnostiqués (vendus, loués, récents), en moyenne mieux classés que le parc dormant. C'est le réel adressable aujourd'hui. Ensuite, la vraie masse est en classe E : 2,39 millions de logements, 1,7 fois le volume des F/G réunis, interdits à la location en 2034. Le bon horizon de planification n'est pas seulement le F/G d'aujourd'hui, c'est le E de demain.
Si vous reconnaissez votre métier ici, cette donnée est faite pour vous.
Concentrer ses moyens sur les bâtiments réellement énergivores d'une zone de chalandise, au lieu de ratisser au hasard. Dimensionner une activité (isolation, pompe à chaleur, menuiseries) sur un volume connu.
Piloter un PLH, une OPAH, un plan de sobriété ou un dispositif d'aide locale avec un état des lieux à la parcelle : où est le parc énergivore, où loger l'effort public en priorité.
Instruire, prioriser et suivre des dossiers sur une base territoriale fiable. Quantifier un gisement de rénovation pour un appel à projets ou une étude d'impact.
Anticiper les échéances d'interdiction de location (G en 2025, F en 2028, E en 2034) sur un patrimoine, et programmer les travaux avant que les biens ne sortent du marché locatif.
On part toujours d'un territoire ou d'une liste d'adresses — jamais d'une personne. Trois voies selon votre outillage :
Vous avez déjà une liste d'adresses (patrimoine, zone d'étude) ? Déposez-la : pour chaque adresse, on retourne le DPE le plus récent, la classe, la consommation, l'ancienneté du bâti et le statut légal de location. Sans compétence technique.
L'API Intent Analytics interroge le parc DPE par commune, IRIS ou bâtiment — pour intégrer la donnée dans un SIG, un outil métier ou un tableau de bord interne.
Les pages communes donnent la lecture publique d'un marché local. Pour une exploitation opérationnelle — la photographie énergétique d'un département, triée par priorité de rénovation — le module Données Rénovation livre directement le périmètre choisi, réactualisé chaque jour.
C'est la première question des acteurs sérieux, et la réponse est nette : aucune donnée personnelle n'est traitée.
La donnée porte sur une adresse et un bien : étiquette DPE, consommation, année de construction, classe de risque. Pas de nom, pas de coordonnées, pas d'identité d'occupant. Il n'y a donc pas de personne concernée au sens du RGPD dans ce que nous fournissons.
C'est ce qui distingue une approche par la donnée publique d'une approche par fichiers de contacts : on outille la décision sur le parc, on ne marchande pas l'identité des gens.
À savoir où sont les logements à rénover, à l'échelle d'un quartier ou d'un département : combien de F/G, lesquels, lesquels sont prioritaires, et où les aides sont les plus mobilisables. Elle transforme un chiffre national (5,2 M de passoires) en une photographie par adresse, exploitable pour planifier des travaux ou un dispositif public.
Entreprises de rénovation et artisans RGE, collectivités et EPCI (PLH, OPAH, sobriété), opérateurs France Rénov' et bureaux d'études, bailleurs et acteurs de l'énergie — tous ceux qui doivent agir sur un parc plutôt que sur un cas isolé.
Par l'enrichissement d'une liste d'adresses (CSV), par l'API REST pour une intégration dans un outil, ou par le ciblage territorial pour la photographie énergétique d'un périmètre. On part d'un territoire ou d'adresses, jamais d'une personne.
Oui, par construction : aucune donnée personnelle, uniquement des sources publiques ouvertes (Etalab 2.0 / ODbL), hébergées dans l'UE. La donnée décrit le bien ; la responsabilité d'un éventuel contact d'occupant revient à l'utilisateur.
1,44 million de logements F/G mesurés, rattachés à leur adresse et qualifiés par priorité de rénovation. Choisissez un périmètre, obtenez sa photographie énergétique — sans aucune donnée personnelle.