DPE vs Réalité : la carte des passoires énergétiques invisibles
Type : visualization
Thème : environment_and_energy
Mots-clés : opendatauniversity

# 🏙️ DPE vs Réalité : où se cachent les vraies passoires énergétiques ?

Lien github -> <https://github.com/Xergiok-dev/Hackathon-Open-data-University>

Ecole 42 Paris, Projet réalisé par : Wanis TOHAMI-BAKHIT, Leny GARCIA, Claire FOUGERON ROSIN, Antoine KRINGS.

Et si les diagnostics énergétiques ne racontaient pas toute l’histoire ?

Ce projet explore un angle rarement visible : **l’écart entre la performance énergétique théorique (DPE) et la consommation électrique réelle mesurée par Enedis**.

👉 Résultat : une cartographie inédite des logements où la réalité dépasse… ou contredit la théorie.

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## 🔍 Ce que vous allez découvrir

* 📍 **Les zones qui consomment réellement le plus**\
  → indépendamment de leur étiquette énergétique

* ⚠️ **Les écarts entre DPE et consommation réelle**\
  → certains logements classés “corrects” consomment bien plus que prévu

* 💡 **Le potentiel réel de rénovation énergétique**\
  → estimation des gains concrets (en kWh et en €) entre classes DPE

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## 📊 Une approche basée sur la donnée réelle

Ce dataset repose sur l’intégration de plusieurs sources via des **APIs publiques françaises** :

* 🔌 **Données Enedis (2018–2024)** — consommation électrique réelle des ménages
* 🏠 **API ADEME DPE** — récupération des diagnostics énergétiques (estimation théorique réglementaire)
* 📍 **API BAN (Base Adresse Nationale)** — géocodage des adresses (latitude, longitude, identifiant unique)

➡️ Les données sont collectées, normalisées et enrichies via API, puis croisées grâce au géocodage.

➡️ Une jointure exigeante (seulement ~0.4% de recouvrement), mais qui permet une **analyse inédite entre théorie et consommation réelle**.

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## ⚡ Résultats clés

* 📉 Des écarts significatifs entre théorie et pratique
* 🏚️ Des logements sous-estimés énergétiquement (risque invisible)
* 💸 Jusqu’à **1000€/an d’économies potentielles** selon les scénarios de rénovation

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## 🧠 Pourquoi c’est intéressant ?

👉 Pour les collectivités\
→ cibler les zones prioritaires de rénovation

👉 Pour les particuliers\
→ mieux comprendre leur consommation réelle vs leur DPE

👉 Pour les data scientists\
→ travailler sur un cas concret de fusion de données hétérogènes à grande échelle

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## 🗺️ Visualisation incluse

* Carte interactive des consommations réelles
* Analyse des écarts DPE vs réalité
* Évolution temporelle (2018–2024)

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## 🚀 En résumé

Ce projet ne montre pas seulement **où sont les passoires énergétiques**\
👉 Il montre **où elles sont mal identifiées**

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💡 Idéal pour analyse territoriale, data viz ou modélisation énergétique