Le Modèle Automatisé d'Évaluation Immobilière du Danemark — 8 Ans de Retard et 51 Fois le Budget

La loi danoise sur l'évaluation immobilière de 2017 (Ejendomsvurderingslov) a obligé le ministère des Finances à remplacer les évaluations manuelles, réalisées par des agents — dont le dernier cycle complet remontait à 2011 — par un modèle d'évaluation automatisé (AVM) couvrant tous les biens du pays.
Le système, construit et exploité par Vurderingsstyrelsen (l'Agence d'évaluation immobilière, rattachée à l'administration fiscale danoise), utilise un modèle statistique/d'apprentissage automatique entraîné sur environ 19 paramètres par bien : prix de vente récents dans le voisinage, distance aux forêts, au littoral, aux écoles et aux voies ferrées, constructibilité du terrain et pollution des sols, entre autres. Il génère une valeur imposable pour chacun des quelque 1,7 million de logements danois, sans examen individuel du dossier.
Initialement prévu pour mi-2019, le déploiement a subi des retards répétés. La Cour des comptes danoise (Rigsrevisionen) a indiqué en décembre 2025 que le projet s'était enfin achevé en juin 2025 — huit ans après le calendrier initial et pour un coût total de 4,9 milliards de couronnes danoises, contre un budget initial de 96 millions, soit un dépassement d'environ 51 fois. Le ministère des Finances a indiqué à la Cour des comptes qu'il ne s'attend à une baisse du taux d'erreur qu'une fois les fonctionnalités restantes livrées au premier semestre 2026, pour un coût supplémentaire de 44 millions de couronnes.
Des observateurs indépendants avaient signalé des problèmes bien avant la clôture de 2025 : le rapport Automating Society d'AlgorithmWatch a documenté une marge d'erreur officielle de +/-20 % autour de chaque évaluation et une confusion généralisée chez les propriétaires, tandis que des chercheurs de l'université du Danemark du Sud ont écrit séparément que les citoyens étaient 'confrontés à un système opaque' qu'ils ne pouvaient pas interroger.
Cette pratique est incluse comme un cas d'alerte : un système national d'IA techniquement ambitieux et déjà déployé à pleine échelle, dont le dossier public est aujourd'hui dominé par les propres constats de l'auditeur — années de retard, dépassements de coûts et erreurs non résolues — plutôt que par un bénéfice public mesuré.