DPE vs consommation réelle : quel impact sur les factures et la rénovation énergétique des logements en France ?
Type : application
Thème : open_data_tools
Mots-clés : consommation-electrique,data-science,dpe,enedis,energie,open-data,opendatauniversity,performance-energetique,prediction,predictions,python,streamlit

### **Les estimations théoriques des Diagnostics de Performance Énergétique correspondent-elles aux consommations réellement observées ?**

Cette application interactive a été développée dans le cadre du défi open data **"Diagnostics de Performance Énergétique"** (ADEME × Enedis). Elle propose de confronter, pour la première fois à l'échelle locale et nationale, les estimations théoriques des diagnostics de performance énergétique (méthode officielle 3CL) et les consommations électriques réelles mesurées par les compteurs communicants Linky.

L’objectif est double : permettre aux citoyens de situer précisément la performance de leur logement et fournir des clés d'analyse sur l’impact concret et financier d’une rénovation globale.

## &#x20;Fonctionnalités principales

L'application est structurée autour de 5 volets complémentaires :

*  **Analyse de voisinage (10 logements les plus proches) :** Grâce à un moteur d'appariement spatial (`KDTree`) basé sur les coordonnées Lambert-93 de la Base Adresse Nationale (BAN), l'utilisateur saisit son adresse pour cartographier et comparer son logement aux 10 habitations les plus proches partageant des critères similaires.
*  **Analyse communale :** Un panorama complet à l'échelle de la commune pour observer la distribution des étiquettes DPE (A à G), les consommations médianes locales et estimer les gains annuels par saut de classe.
* 🇫🇷 **Benchmark national :** Une mise en perspective des données locales face aux comportements et statistiques de l'ensemble du territoire français (analyse par période de construction, zone climatique, etc.).
*  **Simulateur de projection sur 10 ans :** Un outil de prévision financière qui calcule l'évolution des factures d'électricité selon deux modèles (le modèle physique théorique 3CL et le modèle comportemental basé sur le réel Enedis) en intégrant l'inflation et les hausses de tarifs de l'énergie.
* 📊 **Analyses approfondies (Réponses au défi) :** Un espace dédié au décryptage des biais théoriques du DPE, mettant en lumière des phénomènes sociologiques et techniques majeurs comme l'effet rebond ou la précarité énergétique.

## 🧠 Les enseignements clés mis en évidence par l'application

Le croisement des bases ADEME et Enedis révèle des réalités terrain indispensables pour orienter les politiques de rénovation :

1. **L'effet précarité énergétique :** Les données réelles montrent que les occupants de passoires thermiques (classes F et G) consomment souvent *moins* de kWh que ce que prévoit le DPE théorique. Contraints par leur budget, les ménages coupent le chauffage au détriment de leur confort.
2. **La variabilité comportementale :** À enveloppe thermique identique, l’écart-type des consommations reste massif (1 500 à 1 900 kWh/an). Le comportement des utilisateurs pèse lourdement sur la facture finale.
3. **La centralité du chauffage :** La décomposition des usages prouve que le poste chauffage concentre entre 70% et 80% des gains d’un saut de classe DPE, reléguant l'éclairage ou l'eau chaude sanitaire au second plan.

## &#x20;Stack technique et sources de données

* **Framework :** Streamlit (Python)
* **Données sources :** Base de données des DPE résidentiels (ADEME) enrichie par les données de consommations électriques annuelles moyennes par adresse (Open Data Enedis).
* **Géocodage :** API Adresse nationale (`adresse.data.gouv.fr`).
* **Calculs & Géospatial :** `SciPy` (KDTree pour la recherche de plus proches voisins), `PyProj` (projection des coordonnées EPSG:2154 vers EPSG:4326), `Folium` & `Streamlit-Folium` (cartographie interactive) et `Plotly` (visualisations graphiques dynamiques).

- 🔗 **Application en ligne :** <https://app-open-data-6r6aftrulbqkcbswykqbea.streamlit.app/>
- 📦 **Code source (GitHub) :** <https://github.com/Lanseni/App-Open-DATA>

*Développé dans le cadre de l'Open Data University pour relever le défi DPE de data.gouv.fr.*

**Auteurs:**

Lanseni Camara ,Leopold Mopita, Romuald Djahoua : elèves ingénieurs en Science des Données à l’École Nationale Supérieure des Sciences Applicatives et du Risque (ENSAR: ex-IRIAF)