Autres Droits à construire

Une calculette nommée Orus

Le temps, c’est de l’argent. Et une nouvelle application propose aux professionnels de l’immobilier d’en gagner en calculant automatiquement les droits à bâtir. Le tout grâce à un algorithme de calcul automatique d’emprise au sol constructible qui, adossé à un logiciel SIG (système d’information géographique), permet de traiter une ou plusieurs parcelles pour délivrer une estimation de surface de plancher. « Nous agrégeons les règles des plans locaux d’urbanisme, les servitudes d’utilité publique, etc. d’une ville et calculons les droits à bâtir d’une parcelle donnée en fonction du type de bien à construire (logements, bureaux, hôtellerie…) », explique Jérôme Lécubin, architecte et cofondateur d’Orus. Aujourd’hui disponible dans six villes du sud de la France (Marseille, Nice, Montpellier, Aix-en-Provence, Toulon et Martigues), la solution est en cours de développement dans 34 agglomérations de plus de 100 000 habitants (Bordeaux, Lyon, Toulouse, Strasbourg…).

Outil prospectif.

Ce logiciel vise principalement deux types de clientèle : les promoteurs et les bailleurs sociaux. Pour les premiers, Orus leur permettra d’évaluer les droits à construire de plusieurs parcelles proposées à la vente pour concentrer les négociations en vue d’une acquisition sur celles qui représentent le plus fort potentiel de développement. En revanche, « les bailleurs sociaux ont plutôt tendance à utiliser Orus pour faire de la gestion de patrimoine et passer au scanner les parcelles déjà en portefeuille afin de savoir s’il existe des gisements de constructibilité », explique Jérôme Lécubin.

Le prix de l’application varie très fortement en fonction du nombre d’utilisateurs, du secteur géographique et du type de serveur utilisé (chaque client dispose de son propre serveur afin d’assurer une meilleure sécurisation de ses données). A Marseille, par exemple, le coût du logiciel peut varier entre 450 euros et… 6 000 euros. Mais à ce prix-là, le cofondateur d’Orus ne garantit pas des données fiables à 100 % : « Nous donnons une fourchette de plus ou moins 5 %, nos données sont fiables à 95 %. »

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