DPE-X402

API française sur les diagnostics de performance énergétique (DPE), monétisée en USDC via le protocole x402 pour les agents IA autonomes.

🌐 URL de production : https://dpe.bdatax.com 📄 Découverte automatique : https://dpe.bdatax.com/.well-known/x402.json

Ce que fait cette API

Interrogation intelligente de la base publique ADEME sur les DPE (Diagnostics de Performance Énergétique) en France, avec :

• 7 modes de recherche : adresse libre, code postal, GPS, numéro DPE, identifiant BAN, etc.
• Géocodage automatique via l'API BAN (avec sélection stricte pour éviter les faux positifs)
• Enrichissement DVF (v0.7.0) : chaque résultat est complété par une estimation de valeur marchande basée sur les transactions immobilières réelles publiées par la DGFiP (prix médian €/m², estimation totale, nombre de comparables, date de la dernière transaction du quartier)
• Enrichissement Géorisques (v0.7.1) : chaque résultat est enrichi de la synthèse des risques naturels et technologiques de la commune (inondation, séisme, radon, retrait-gonflement argile, mouvement de terrain, ICPE, canalisations matières dangereuses, pollution des sols…), servie par l'API officielle Géorisques (BRGM + Ministère Transition écologique)
• Enrichissement INSEE FILOSOFI (v0.7.2) : chaque résultat inclut les indicateurs socio-économiques de la commune — médiane du niveau de vie, taux de pauvreté, déciles D1/D9, rapport interdécile (indicateur d'inégalité), part des actifs et des retraités — issus du dispositif Fichier Localisé Social et Fiscal 2021 de l'INSEE
• Scoring intelligent de la pertinence de chaque résultat
• Déduplication et classement multi-critères (score, surface, date)
• 3 formats d'export : JSON (défaut), CSV, XLSX
• Paiement à la requête via le protocole x402 (HTTP 402) sur Base mainnet — ~0,001 USDC par appel

Conçu pour être utilisé par des agents IA autonomes qui payent en crypto sans intervention humaine (Machine Economy), mais aussi utilisable directement par un humain avec curl ou un navigateur.

Quick start

1. Voir ce que l'API expose (gratuit)

curl https://dpe.bdatax.com/

2. Interroger l'API sans payer (renvoie 402)

curl -i "https://dpe.bdatax.com/dpe?cp=75001"

Réponse :

HTTP/1.1 402 Payment Required
{
  "x402Version": 1,
  "accepts": [{
    "scheme": "exact",
    "network": "base",
    "asset": "0x833589fCD6eDb6E08f4c7C32D4f71b54bdA02913",
    "maxAmountRequired": "1000",
    "payTo": "0xc0a484b32798dEefcA38Ced6c6Aa780660c752A4"
  }]
}

3. Payer et récupérer les DPE (avec un client x402)

Voir test-client.js pour un exemple complet en Node.js utilisant x402-fetch et viem.

Endpoints disponibles

Chaque appel /dpe renvoie un JSON structuré avec meilleurResultat, resultats (tableau classé), dpeLePlusRecent, et des métadonnées de recherche.

Enrichissement DVF (nouveau en v0.7.0)

Chaque DPE renvoyé est automatiquement enrichi (sans surcoût) avec des données de marché immobilier issues de la base publique DVF (Demandes de Valeurs Foncières, DGFiP) :

{
  "adresse": "14 rue Vauvilliers 75001 Paris",
  "etiquetteDPE": "F",
  "surfaceM2": 22.9,
  "coutAnnuelTotal": 1168,
  "dvf": {
    "prixMedianM2": 12400,
    "prixEstimeTotal": 283960,
    "nbTransactionsComparables": 8,
    "derniereTransaction": "2025-11-14",
    "rayonMetres": 200,
    "ecartSurfacePct": 30
  }
}

Méthode : pour chaque DPE géolocalisé, on cherche dans un rayon de 200 m les transactions immobilières récentes (2024-2025), du même type (appartement / maison), avec une surface comparable (±30 %). On calcule ensuite la médiane des prix au m² et on l'applique à la surface du DPE.

dvf vaut null si l'échantillon est trop faible (moins de 3 transactions comparables) ou si le département n'est pas encore indexé — le champ apparaît toujours pour que les consommateurs de l'API puissent tester sa présence de façon uniforme.

Couverture : France entière (métropole + DROM), transactions publiées jusqu'à la dernière mise à jour semestrielle DGFiP.

Mise à jour de l'index DVF : deux fois par an (avril et octobre), en lançant localement node build-dvf-index.js après avoir téléchargé le nouveau fichier full.csv.gz depuis data.gouv.fr, puis en pushant data/dvf/.

Enrichissement Géorisques (nouveau en v0.7.1)

Chaque DPE renvoyé est aussi enrichi (sans surcoût pour l'utilisateur) avec une synthèse des risques naturels et technologiques qui pèsent sur sa commune, via l'API officielle Géorisques maintenue par le BRGM et le Ministère de la Transition écologique :

{
  "adresse": "203 Rue Saint-Honoré 75001 Paris",
  "etiquetteDPE": "F",
  "codeInsee": "75101",
  "georisques": {
    "commune": "PARIS 1ER ARRONDISSEMENT",
    "codeInsee": "75101",
    "risquesNaturels": {
      "inondation": "existant",
      "seisme": "faible",
      "retraitGonflementArgile": "important",
      "radon": "faible",
      "mouvementTerrain": "existant",
      "remonteeNappe": "existant"
    },
    "risquesTechnologiques": {
      "icpe": "concerne",
      "canalisationsMatieresDangereuses": "concerne",
      "pollutionSols": "concerne"
    },
    "nbRisquesPresents": 9,
    "sourceUrl": "https://www.georisques.gouv.fr/mes-risques/..."
  }
}

Méthode : le code INSEE de la commune est dérivé du champ identifiantBAN du DPE, puis on interroge l'endpoint /api/v1/resultats_rapport_risque de Géorisques. La réponse est mise en cache 24 h en RAM par code INSEE — même 1000 DPE dans une même commune ne génèrent qu'un seul appel API par jour.

georisques vaut null si le codeInsee n'a pas pu être dérivé (DPE sans identifiantBAN), si l'API Géorisques répond en erreur, ou si le timeout de 5 s est dépassé. Comportement gracieux : les autres champs de la réponse (DPE + DVF) restent servis normalement.

Cas d'usage typique : assureurs (calcul de prime), banques (analyse de risque de crédit immobilier), plateformes de tokenisation immobilière (due diligence automatisée), agents IA immobiliers autonomes.

Utilisation avec un client Node.js

Installation :

npm install x402-fetch viem

Utilisation :

import { wrapFetchWithPayment } from "x402-fetch";
import { privateKeyToAccount } from "viem/accounts";

const account = privateKeyToAccount(process.env.PRIVATE_KEY);
const fetchWithPayment = wrapFetchWithPayment(fetch, account, BigInt(10_000));

const response = await fetchWithPayment(
  "https://dpe.bdatax.com/dpe?cp=75001"
);
const data = await response.json();
console.log(data.meilleurResultat);

Un exemple complet et commenté est disponible dans test-client.js.

Pour tester, il faut :

1. Un wallet EVM avec quelques centimes d'USDC sur Base mainnet (bridge depuis Arbitrum, Ethereum, ou achat direct sur Coinbase)
2. Créer un fichier client.env avec PRIVATE_KEY=... (jamais commit !)
3. Lancer : node --env-file=client.env test-client.js

Architecture

Pipeline en 12 étapes pour chaque requête /dpe :

1. Middleware x402 (paiement)
2. Extraction des critères de recherche
3. Analyse automatique de l'adresse (regex)
4. Géocodage inverse BAN (GPS → adresse)
5. Géocodage direct BAN (adresse → GPS, avec validation stricte CP/ville)
6. Requêtes ADEME parallélisées (Promise.all)
7. Scoring de chaque DPE (barème calibré)
8. Déduplication et classement multi-critères
9. Enrichissement DVF — pour chaque résultat, lookup local des transactions immobilières comparables (cache LRU en mémoire)
10. Enrichissement Géorisques — appel API /resultats_rapport_risque par code INSEE (cache RAM 24 h)
11. Enrichissement INSEE FILOSOFI — lookup local des revenus/pauvreté/déciles par code INSEE (cache LRU)
12. Sortie au format demandé (JSON/CSV/XLSX)

Temps de réponse typique : < 800 ms (l'appel Géorisques ajoute ~200-400 ms au premier appel par commune, ensuite servi depuis le cache ; DVF et INSEE sont locaux donc quelques ms).

Roadmap