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Alpes du Sud · Machine learning · Open data

Combien vaut un terrain à bâtir dans les Alpes du Sud ?

Douze ans de ventes de terrains dans les Alpes-de-Haute-Provence et les Hautes-Alpes, une carte des prix, un modèle qui estime le prix au m² d'un terrain à partir de sa surface et de son emplacement, et la carte de ses erreurs.

Le marché4 137ventes de terrains, 2014 à 2025
 124 €prix moyen au m² (euros 2025)
 1 → 3écart de prix entre le Verdon et le Briançonnais
Le modèle13 %d'écart médian entre le prix estimé et le prix réel
La carte

Le prix médian au m², par secteur et par intercommunalité

Vue par secteur : chaque hexagone couvre environ 3 km et regroupe au moins 5 ventes ; au survol, son prix médian et la fourchette où se situe la moitié des ventes. Vue par intercommunalité : le prix médian et le prix moyen de chacune des 17 intercommunalités.

Prix en euros constants 2025. Aucune vente individuelle n'est affichée, conformément aux conditions d'utilisation des données DVF. Les secteurs de moins de 5 ventes ne sont pas montrés (3 619 ventes représentées sur 4 137).

Ce qu'on apprend

Ce qui fait le prix d'un terrain

La surface d'abord

Plus le terrain est grand, moins le m² est cher. C'est le premier facteur du modèle.

L'emplacement ensuite

Le prix médian va de 64 €/m² dans le Verdon à 197 €/m² dans le Briançonnais. La commune explique à elle seule près de la moitié des écarts de prix ; le département presque rien.

La distance aux villes

162 €/m² à moins de 5 km de Gap, Manosque, Digne ou Briançon, 75 €/m² vers 30 km. L'effet tient à surface égale.

Les stations de ski

Les prix remontent au-delà de 40 km des villes et atteignent 500 à 700 €/m² dans certaines communes du Briançonnais. C'est aussi là que les prix sont les plus dispersés.

Contrairement à l'intuition, la pente, l'exposition au sud ou la proximité d'une rivière changent très peu le prix, une fois l'emplacement connu.

La méthode

De la donnée brute au modèle

  1. Collecter. Les ventes notariées DVF de 2014 à 2025 (309 706 lignes), enrichies par l'altitude, la pente et les cours d'eau (IGN) et les intercommunalités (geo.api.gouv.fr).
  2. Nettoyer. Une ligne par vente, seulement les ventes où le prix porte sur le terrain seul ; retrait des prix aberrants et des maisons neuves déclarées comme terrains.
  3. Explorer. Cartes, corrélations, effet de la distance aux villes vérifié à surface égale.
  4. Entraîner et comparer. Cinq modèles en validation croisée, réglage du meilleur, puis un test unique sur 828 ventes jamais vues.
Erreur moyenne (RMSE) en €/m², pour un prix moyen de 124 €/m²
ModèleValidation croiséeTest
Modèle naïf (toujours le prix moyen)80
Régression linéaire57
SVM58
Arbre de décision64
Random Forest réglé (retenu)4645
Réseau de neurones (Keras)53

Le Random Forest divise presque par deux l'erreur du modèle naïf. Il donne une bonne tendance : la moitié des ventes est à moins de 15 % de l'estimation. Mais ce n'est pas un prix au terrain près, surtout en station.

La vérification

Où le modèle se trompe

Chaque vente est estimée par un modèle qui ne l'a jamais vue (validation croisée), puis comparée à son prix réel. Les écarts sont regroupés sur les mêmes secteurs que la carte des prix.

Pas de biais systématique

171 secteurs sur 203 ont un écart médian de moins de 15 % : le modèle ne surestime ni ne sous-estime une zone en particulier. Les plus grands écarts concernent des secteurs de 5 à 10 ventes, comme Villar-d'Arêne ou Seyne (ventes moins chères que prévu), Embrun ou Prunières (plus chères).

Une précision très inégale

Sur l'ensemble, une vente sur deux est estimée à moins de 15 % près. En station, ce n'est le cas que d'une vente sur trois : les prix y varient du simple au décuple dans une même commune, selon l'emplacement exact du terrain.

Les tests

Huit couches de données testées, un plafond

Pour aller plus loin, huit couches de données publiques ont été ajoutées une à une. Aucune n'améliore l'estimation de plus de 1 €/m². Leurs effets sont réels, mais ils suivent la géographie, que le modèle connaît déjà.

Couche testéeSourceCe qu'elle montre
Distance aux stations de skiCommunes supports71 % des écarts de prix en station existent à l'intérieur d'une même commune
Prix des ventes voisinesDVFLe modèle fait déjà cette moyenne locale
Remontées mécaniquesOpenStreetMapEnviron +30 % à moins d'1 km d'une remontée
Zonage du PLUGéoportail de l'urbanismeZones urbanisées : 121 €/m², zones agricoles ou naturelles : 62 à 70 €/m²
Forme de la parcelleCadastre EtalabAucun effet net
Accès à la route, bâti autourBD TOPO IGNPresque tous les terrains sont en bord de voie
Bâtiment sur la parcelle aujourd'huiBD TOPO IGNTerrains restés nus : 91 €/m², bâtis depuis : 119 €/m²
Soleil le 21 décembreRelief Copernicus100 €/m² sous 4 h de soleil, 118 €/m² au-delà de 7 h

Ce qui manque au modèle, DVF ne le dit pas : la viabilisation, la vue, les conditions de la vente.

La suite

Vers un outil d'estimation

  • Une fourchette plutôt qu'un prix : « entre 85 et 120 €/m² », la forme honnête d'une estimation.
  • Une estimation au clic : choisir un lieu et une surface, limitée aux zones constructibles du PLU, pour cadrer le budget d'un projet de construction ou juger une annonce.
  • Des informations utiles autour : risques naturels, part de résidences secondaires de la commune.
  • Les autres départements alpins : plus de ventes en station pour mieux apprendre les prix élevés.

Projet réalisé dans le cadre de l'Executive MBA Management & Data Science (IAE Paris-Sorbonne / ESLSCA), module Machine Learning.

Les fichiers

Télécharger les notebooks

Les trois notebooks Python (Google Colab) du projet, avec leurs résultats. Versions publiques : aucune vente individuelle n'y est affichée.