L’impact de la vue sur le bien-être des résidents et la valeur d’une propriété
Dernière mise à jour: 22 April 2025
Sujets
Grâce à un jumeau numérique du parc immobilier suisse, nous pouvons calculer une série de mesures de la vue, telles que la proportion de vue sur un lac depuis un bâtiment. Cela nous permet de mesurer l’impact financier de divers éléments visuels sur les prix des logements à un niveau de résolution jamais atteint auparavant. Il en ressort que les vues dégagées sur les lacs et les villes au loin ont l’impact le plus fort sur le prix de vente; cependant, nous constatons que l’influence financière de ces éléments visuels dépend fortement du contexte. L’analyse fournit un aperçu détaillé de la façon dont la qualité visuelle varie dans le parc immobilier suisse et dans un même bâtiment.
Le critère de la vue dans l’immobilier
Il est communément admis que les qualités de la vue jouent un rôle important dans la façon dont les individus perçoivent les paysages et prennent leurs décisions. Des recherches récentes en neurosciences soulignent par exemple l’influence inconsciente des motifs fractals sur la perception visuelle et le bien-être. Des dimensions fractales optimales (c’est-à-dire des paysages naturels) réduisent considérablement le stress et induisent la libération d’endorphines (Brielmann et al., 2022). En outre, les arrière-plans éloignés (>1 km) ont tendance à attirer davantage l’attention des gens que les objets situés à distance moyenne (150m‑1 km) (Hull et Stewart 1995). Tant l’aspect de la perception de la profondeur que la visibilité des motifs fractals (tels que les arbres) sont donc des aspects pertinents à prendre en compte dans le contexte de l’environnement bâti. Cela est corroboré par des recherches sur la santé urbaine et l’aménagement intérieur indiquant qu’une vue de haute qualité par la fenêtre améliore l’état mental et la qualité du sommeil des travailleurs, réduit le stress et stimule la créativité (Al Horr et al., 2016 ; Frontczak & Wargocki, 2011).
Ce que nous voyons n’influence pas seulement notre bien-être, mais peut aussi avoir un effet sur les loyers ou la valeur des biens immobiliers. Les mesures de la vue et de la qualité visuelle expliquent les différences de prix dans les immeubles multifamiliaux de Genève (Baranzini et al., 2008), ainsi que dans les locations de bureaux à Manhattan. Dans ce dernier cas, les espaces de bureaux avec un accès élevé aux vues présentaient une prime de loyer effectif net de 6% par rapport aux espaces avec un accès faible aux vues (Turan et al., 2021).
Si les analyses précédentes ont mis en évidence la préférence des gens pour des fenêtres avec vue de haute qualité (des primes plus élevés en sont une mesure), elles se sont, pour la plupart, concentrées sur des études de cas de moindre envergure, s’appuyant sur des variables proxy simplifiées. Ainsi, grâce à de nouvelles méthodes pour quantifier la vue avec des mesures spécifiques à l’orientation et basées sur le 3D, nous pouvons estimer la valeur financière d’une vue à une plus haute résolution et avec une plus grande couverture géographique.
Données sur la vue à partir d’un jumeau numérique
Les jumeaux numériques ou les environnements urbains simulés en 3D permettent aux chercheurs de saisir des informations basées sur l’élévation et l’orientation, ce qui rend possible une définition plus complète et quantitative de la vue.
Notre base de données des vues se compose de 32 millions de points de vue à partir de bâtiments à travers la Suisse. Chaque point représente le paysage visuel vu à travers une fenêtre virtuelle, ce qui permet de quantifier une vue en termes de composition et de configuration des éléments visuels.
Concrètement, le jumeau numérique est constitué d’une représentation 3D exacte de tous les bâtiments et de leur topologie, de données sur les points d’intérêt pertinents pour la vue, tels que les montagnes, les centrales nucléaires, les lignes à haute tension, et de différents types de surface terrestre tels que les routes, les forêts, les lacs, etc. Cela nous permet de modéliser ce qui est visible depuis les différents étages et de tous les côtés du bâtiment. Un point de vue contient les informations sur la part des façades, des toits, des lacs, de la végétation et des structures indésirables, telles que les lignes à haute tension.
La rareté des éléments visuels du paysage peut varier. Par exemple, seulement 4,6% du parc immobilier suisse a une vue de 1% sur un plan d’eau (tel qu’une rivière ou un lac), tandis que 57,6% ont une vue de 1% sur la nature. L’abondance de ces éléments visuels varie également en fonction de l’emplacement; par exemple, un bâtiment moyen à Bâle aura une vue de 18,7% sur la végétation, contre 26,7% à Genève.
La forme urbaine et le terrain naturel jouent un rôle important dans la détermination de l’offre locale de vues. Si l’on considère les villes côtières de Lausanne et de Zurich, et que l’on examine uniquement la distribution des vues sur le lac, quelques résultats intéressants apparaissent: les bâtiments de Lausanne sont non seulement plus susceptibles d’avoir une vue sur le lac, mais ont également tendance à avoir une plus grande vue sur le lac le cas échéant. Cependant, il y a proportionnellement plus de bâtiments à Zürich avec des vues exceptionnelles sur le lac (part totale de plus de 10%), ce qui indique un degré plus élevé d’inégalité en ce qui concerne l’accès aux vues sur le lac. Si l’on considère l’emplacement des bâtiments avec les meilleures vues sur le lac, il devient évident que, tandis que la topographie vallonnée de la rive nord-est du lac Léman (Lausanne, Lavaux, Vevey, Montreux) augmente la propension à avoir des vues supérieures à la moyenne loin du lac, le regroupement à moins de 1,5 km de la rive du lac à Zurich crée une rareté naturelle de vues sur le lac de haute qualité.
Sur le plan économique, la rareté des biens se traduit généralement par une propension à payer plus élevée, ce qui peut contribuer à la compétitivité du marché immobilier zurichois. Ces observations sont bien sûr intuitives, mais la possibilité de quantifier l’offre de vues au niveau national ouvre de nouvelles voies pour mesurer nos villes et améliorer la précision des modèles d’évaluation des propriétés.
Le tracé de l’empreinte géographique des immeubles avec vue sur le lac, coloré en fonction de la taille de leur plus grande vue respective, révèle les différences d’offre d’immeubles avec vue sur le lac entre le lac Léman et celui de Zurich.
L’influence de la vue sur les prix des logements en Suisse
Nous examinons l’effet de différents éléments visuels sur les prix des logements en Suisse. Plus précisément, nous définissons notre ensemble d’attributs visuels comme la part visible maximale d’une variable sélectionnée pour un bâtiment donné; par exemple, une vue sur un lac de 5%. Nous utilisons le modèle de prix hédoniste (Rosen, 1974) et contrôlons les caractéristiques structurelles, d’accessibilité et environnementales standard pour déterminer le prix implicite de nos attributs d’intérêt. Dans le cadre de ce modèle, nous constatons que les maisons offrant une vue plus large sur un lac bénéficient d’une prime de 11% en moyenne, tandis que les vues plus larges sur la nature se négocient en moyenne à un prix inférieur de 1,6%. Cependant, un examen plus approfondi révèle que si certaines caractéristiques visuelles (vue sur un lac ou vue sur une ville au loin, voir la figure) ont des effets importants et généralisés sur les prix, d’autres varient dans l’espace et dépendent fortement du contexte. Par exemple, les vues plus larges sur la nature se négocient avec une prime de 1% dans les zones urbaines riches, alors qu’ils donnent lieu à une décote de 1% dans les quartiers périurbains des villes moyennes.
L’axe horizontal montre la valeur la plus élevée (part en %) par bâtiment de l’élément de vue respectif. L’axe vertical montre l’évaluation prédite (en milliers de CHF) d’une maison individuelle avec une part visuelle donnée, tout en contrôlant les autres variables prédictives utilisées dans notre modèle hédonique.
De la macro- à la nano-localisation
Pour décrire la localisation d’un bien immobilier, la distinction entre macro- et micro-localisation a été établie. En Suisse, la macro-localisation, c’est-à-dire la classification spatiale à grande échelle, est généralement représentée par la commune. La micro-localisation décrit les caractéristiques de localisation à petite échelle qui se différencient au sein de la macro-localisation.
Outre l’identification d’un emplacement et l’attribution des caractéristiques d’emplacement associées, la conversion de ces informations en catégories économiques revêt une importance décisive. Dans ce contexte, la valeur est dérivée de la rareté de l’ensemble spatial de biens: plus une certaine combinaison de caractéristiques de site souhaitables est rare dans une région, plus sa valeur économique est en principe élevée. Ainsi, un terrain avec vue sur un lac est nettement plus cher qu’un terrain sans vue, car ces derniers sont rares, du moins en Suisse. Un critère de micro-localisation n’affecte le prix que s’il s’agit d’un attribut exclusif qui n’est pas disponible dans d’autres emplacements de la même macro-localisation.
Avec la disponibilité croissante de données spatiales à haute résolution, un troisième niveau de qualité de localisation a fait son entrée dans la pratique de l’évaluation: la nano-localisation. Ce terme est utilisé pour définir la qualité de l’emplacement d’un appartement dans un immeuble. Par exemple, un appartement situé au dernier étage n’a pas la même vue qu’un appartement situé au rez-de-chaussée et un appartement orienté au sud bénéficie d’un ensoleillement quotidien plus important qu’un appartement orienté au nord. La nano-localisation introduit une dispersion supplémentaire de la propension à payer au sein d’une même macro- et micro-localisation. Notre base de données des vues permet d’évaluer la nano-localisation en fonction des données.
Références
Al Horr, Y., Arif, M., Kaushik, A., Mazroei, A., Katafygiotou, M., & Elsarrag, E. (2016). Occupant productivity and office indoor environment quality: A review of the literature. Building and Environment, 105, 369–389. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2016.06.001
Baranzini, A., Ramirez, J. V., Schaerer, C., & Thalmann, P. (2008). Introduction to this Volume: Applying Hedonics in the Swiss Housing Markets. Swiss Journal of Economics and Statistics, 144(4), 543–559. https://doi.org/10.1007/BF03399265
Brielmann, A. A., Buras, N. H., Salingaros, N. A., & Taylor, R. P. (2022). What Happens in Your Brain When You Walk Down the Street? Implications of Architectural Proportions, Biophilia, and Fractal Geometry for Urban Science. Urban Science, 6(1), Article 1. https://doi.org/10.3390/urbansci6010003
Fleischmann, M., Romice, O., & Porta, S. (2021). Measuring urban form: Overcoming terminological inconsistencies for a quantitative and comprehensive morphologic analysis of cities. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 48(8), 2133–2150. https://doi.org/10.1177/2399808320910444
Frontczak, M., & Wargocki, P. (2011). Literature survey on how different factors influence human comfort in indoor environments. Building and Environment, 46(4), 922–937. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2010.10.021
Hull, R. B., & Stewart, W. P. (1995). The Landscape Encountered and Experienced While Hiking. Environment and Behavior, 27(3), 404–426. https://doi.org/10.1177/0013916595273007
Rosen, S. (1974). Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition. Journal of Political Economy, 82(1), 34–55. JSTOR.Turan, I., Chegut, A., Fink, D., & Reinhart, C. (2021). Development of View Analysis Metrics and Their Financial Impacts on Office Rents. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3784759