Coordable (Articles sur api)

US Census + Google Maps: How to cut geocoding costs by 90% for US addresses

François Andrieux — Sat, 21 Mar 2026 10:00:00 GMT

The setup

We wanted to test the effectiveness of a cascading geocoding strategy for US addresses. We took 1,000 real US addresses (a mix of residential and business addresses, of variable quality but overall correct) and ran three geocoding tests.

Here is the summary of the results:

Test	Provider(s)	Addresses resolved	Cost per 1,000
1	US Census only	91.9%	$0.00
2	Google Maps only	92.6%	$5.00
3	US Census → Google Maps (cascade)	97.3%	$0.41

The cascade delivers 97.3% addresses found at $0.41, compared to $5.00 for Google Maps alone. That is a 90% cost reduction with a +5.4 percentage point improvement in addresses resolved. Amazing right?

Read on to see how each test was run and what the results look like.

Table of contents:

Test 1: US Census Geocoder

What is the US Census Geocoder?

The US Census Geocoder is a public and free API provided by the US federal government. It is not open source (the underlying software and data are maintained by the Census Bureau), but it is freely accessible, requires no API key, and has no published usage limits or cost.

It is built on TIGER/Line data, the official US address dataset. Results are interpolated on the street rather than placed at the exact building location (no rooftop precision). For most use cases (delivery routing, territory analysis, customer mapping), street-level interpolation is entirely sufficient.

The output data is in the public domain, with no licensing restrictions on how you store or use the coordinates.

Important limitation: US Census only understands structured street addresses. It cannot geocode points of interest, business names, or company names. If your dataset contains entries like "Starbucks, Chicago" or "Boeing headquarters", US Census will return nothing for those rows. In that case, the 90% cost reduction figure will not hold: a commercial provider will need to handle a much larger share of your requests. This strategy works best for datasets of clean street addresses ; see below for a solution.

Results

Accuracy: 91.9% (919 out of 1,000 addresses resolved)
Cost: $0.00

Test 1, US Census only: 919/1,000 addresses resolved, at no cost.

91.9% is a strong result for a free API. The 8.1% of unresolved addresses are typically due to non-standard formatting, missing components, or addresses that simply do not appear in the TIGER/Line dataset.

Test 2: Google Maps Geocoding API

What is Google Maps Geocoding?

Google Maps is one of the most widely used geocoding providers. At $5.00 per 1,000 addresses (after the free quota), it is also one of the most expensive.

It returns different precision levels: ROOFTOP for exact building locations, and RANGE_INTERPOLATED for street-level interpolation. For a fair comparison with US Census, which only returns street-level results, we accept both ROOFTOP and RANGE_INTERPOLATED in this test.

Licensing note: Google Maps results come with significant restrictions beyond the price. Google's Terms of Service do not allow you to store geocoded coordinates long-term or use them outside of a Google Maps display context. If you need to build a database of geocoded addresses, use the results in a non-Google mapping tool, or export coordinates for analysis, you may be violating Google's terms. This is an important constraint to factor in before committing to Google as your primary geocoding provider.

Note: Google free quota is excluded from these cost figures, as its effective value depends on overall usage across all Google Maps products. The $5.00 figure reflects the standard pay-as-you-go rate.

Results

Accuracy: 92.6% (926 out of 1,000 addresses resolved)
Cost: $5.00

Test 2, Google Maps only: 926/1,000 addresses resolved at ROOFTOP or RANGE_INTERPOLATED level, at $5.00 per 1,000.

Google Maps edges out US Census by 0.7 percentage points (92.6% vs 91.9%), but at a cost of $5.00 per 1,000 addresses vs $0. For this dataset, paying for Google Maps buys very little extra accuracy on its own.

Test 3: US Census + Google Maps (cascade)

How the cascade works

The cascading strategy is straightforward:

Send every address to US Census first. If US Census returns a valid result, use it. Cost: $0.
For addresses that US Census could not resolve, send them to Google Maps. Cost: $5.00 per 1,000 for this subset only.

In our test, approximately 90% of addresses were resolved by US Census (free), and only ~8% required Google Maps, at a total cost of $0.41. The remaining ~2.7% were not resolved by either provider.

This is why the cost drops so dramatically: instead of paying $5.00 for every address, you only pay Google's rate for the small fraction that US Census could not handle.

The two-provider cascade configured in Coordable: US Census first, then Google Maps for unresolved addresses, accepting both ROOFTOP and RANGE_INTERPOLATED results.

Results

Accuracy: 97.3% (973 out of 1,000 addresses resolved)
Cost: $0.41
Provider split: ~90% resolved by US Census · ~8% resolved by Google Maps · ~2.7% unresolved

Test 3, US Census → Google Maps cascade: 973/1,000 addresses resolved, at $0.41 per 1,000.

The cascade delivers a +5.4 percentage point improvement over either provider alone, at 8% of the cost of Google Maps. The key insight is that US Census and Google Maps fail on different addresses. Addresses that US Census cannot parse or match are often resolved by Google's more robust parsing engine, and vice versa.

Set up cascading geocoding with Coordable

Going further: adding a third provider

This two-provider cascade already delivers strong results, but you can push accuracy even higher by adding a third provider.

For example, adding HERE as a second fallback (after Google Maps) would catch some of the 2.7% of addresses that neither US Census nor Google resolved. HERE has strong US address coverage and is significantly cheaper than Google Maps at $0.83 per 1,000 addresses. A three-provider cascade (US Census → Google Maps → HERE) would likely push accuracy above 97.3% while keeping the overall cost low, since HERE would only handle the tiny fraction of addresses that both previous providers missed.

We ran a similar experiment with French addresses using the BAN API (the French government geocoder), Google Maps, and HERE, and achieved 97.7% accuracy at $1.62 per 1,000, a 67% cost reduction compared to Google alone. The principle is identical: route easy addresses through the cheapest provider, and reserve expensive providers for the hard cases. See How to reduce geocoding costs by 67% for the full breakdown.

Conclusion

For US address geocoding, the US Census Geocoder is a powerful and underused tool. It is free, requires no API key, and handles the vast majority of clean street addresses correctly. Pairing it with Google Maps as a fallback gives you the best of both worlds: near-complete coverage at a fraction of the cost.

Test	Provider(s)	Found	Cost per 1,000
1	US Census only	91.9%	$0.00
2	Google Maps only	92.6%	$5.00
3	US Census → Google Maps (cascade)	97.3%	$0.41

The key caveat: this strategy works for street address datasets. If your data contains business names, POIs, or unstructured inputs, US Census will not help and you will need a commercial provider for a larger share of requests.

However, it would have been possible to plug a low-cost provider to handle the remaining addresses as well : HERE, Nominatim (OSM), OpenCage, etc.

If you want to implement this cascade without writing custom code, Coordable lets you configure multi-provider workflows with quality rules at each step, so only good results pass through.

Try cascading geocoding with Coordable

Where to go from here

See how the same cascading approach cuts costs by 67% for French addresses: How to reduce geocoding costs by 67%
Compare geocoding prices across all major providers: Geocoding prices in 2026
Learn more about Google Maps Geocoding: Google Maps Geocoding API

How to reduce geocoding costs by 67%

François Andrieux — Sun, 08 Mar 2026 10:00:00 GMT

The use case: a logistics company paying way too much for geocoding

If you work in logistics, insurance, or routing software, you know the drill: geocoding volumes are massive, and the bills that come with them are too.

In this article, we show how Coordable helped a logistics company cut geocoding costs by 67% while also increasing its share of valid geocoding results from 94% to 97.7%. Total savings: $20,280 per year. 🤩

Let's dive in.

Table of contents:

The problem: choosing between cost and quality

You have probably faced this tradeoff: premium providers like Google Maps deliver excellent results, but they come at a price. Cheaper alternatives may leave some addresses unresolved.

Most of the time, though, you do not actually need the premium option; addresses are clean and unambiguous, so any decent geocoder will do the job. The real challenge appears when your address data is messy: in those cases, you are forced to choose between paying for Google Maps to guarantee correct results, or accepting that a cheaper provider will miss some.

The solution: cascading providers

Good news: there is a strategy that gives you the best of both worlds, cascading geocoders. The principle is straightforward:

Use an open-source or low-cost provider for ~90% of geocoding requests (the clean, unambiguous addresses).
Use a premium geocoder (or several) to resolve the remaining ~10%.

This approach raises geocoding success rates while keeping costs down. In our case, it reduced costs by 67% and increased the share of successfully geocoded addresses by +3.7%. Here is how we did it.

The workflow: 3 providers

Our logistics client needed to geocode mostly residential addresses in France. France has an excellent government API for this purpose, the Base Adresse Nationale (BAN), which covers French residential addresses very well, though it does not handle points of interest or addresses outside France. Many commercial providers actually use BAN data to improve their own results.

The downside of BAN's API is that it is less robust at parsing and matching poorly formatted input. So we still needed to pair it with at least one commercial provider to ensure no addresses slip through. For that, we chose Google Maps. Finally, we added HERE as a second fallback because HERE also leverages BAN data, making it a strong option for the French addresses that Google could not resolve to rooftop level.

Here is our strategy:

French BAN: confidence score > 0.75 required.
Google Maps API: ROOFTOP location type required (if not resolved in step 1).
HERE: confidence score > 0.75 required (if not resolved in step 2).

The three-provider cascade configured in Coordable: BAN → Google Maps → HERE, each step gated by a quality rule.

We apply quality rules at each step to discard results that are not good enough. For French BAN and HERE, the confidence score reflects how closely the geocoder matched the input string. Although computed slightly differently across providers, both scores are a reliable way to filter out poor results. Setting the threshold at 0.75 is fairly strict, but the cascade makes this safe; any address rejected at one step simply moves to the next provider.

Google Maps does not provide a confidence score, so instead we filter on the location type returned (ROOFTOP, APPROXIMATE, GEOMETRIC_CENTER). For residential addresses, we require ROOFTOP only, to ensure the coordinates are placed in front of the building rather than somewhere in the middle of the street.

The results

To measure the impact, we ran two geocoding sessions on the same dataset and compared them:

Google Maps only: the client's initial setup.
Cascading strategy: BAN → Google Maps → HERE.

The test dataset contains 1,000 residential addresses, mostly clean and well-formed. That is large enough to get a reliable picture of how this strategy performs at scale.

In practice, the client geocodes about 500,000 addresses per month.

Session 1: Google Maps only

Session 1, Google Maps only: 940/1,000 addresses resolved at ROOFTOP level, at $5 per 1,000.

Results:

94% valid geocoding results (addresses resolved to ROOFTOP).
Estimated cost: $5.00 per 1,000 addresses.

Note: these costs ignore the Google free quota, which is shared across all Google Maps products. Its effective value depends on each client's overall usage, so we exclude it for a fair comparison.

Session 2: BAN + Google Maps + HERE (cascading)

Session 2, Cascading strategy: 977/1,000 addresses resolved, at $1.62 per 1,000.

Results:

97.7% valid geocoding results, a +3.7% improvement.
Estimated cost: $1.62 per 1,000 addresses.

Provider breakdown: BAN 64.5% · Google Maps 31.7% · HERE 3.8%

Using BAN means that 64.5% of addresses cost nothing to geocode. Our strict rules then sent 31.7% of addresses to Google Maps, and HERE handled the remaining 3.8%.

Total cost reduction: 67%, while improving geocoding quality.

Yearly cost savings

At 500,000 addresses per month, the client was spending about $2,500/month on Google Maps alone. With the cascading strategy, that bill drops to $810/month, without any loss of quality; on the contrary.

	Monthly cost	Annual cost
Google Maps only	$2,500	$30,000
Cascading (BAN + Google + HERE)	$810	$9,720
Savings	$1,690	$20,280

That is $20,280 saved per year, while resolving +3.7% more addresses correctly.

Conclusion

If you are paying Google Maps rates for every address, you are likely overpaying. This real-world example shows how large the gap can be: by routing the bulk of clean French addresses through the free BAN API, reserving Google Maps for harder cases, and using HERE as a final safety net, the client went from 94% to 97.7% geocoding success while paying 67% less.

The key is combining the right providers in the right order, and enforcing quality rules at each step so only genuinely good results pass through. The result is a system that is both cheaper and more reliable than relying on a single provider.

Set up cascading geocoding with Coordable

Where to go from here

Learn more about the providers used in this workflow: Google Maps Geocoding API, HERE Geocoding API.
See how providers compare in France: Best geocoding providers for France.
Compare Google and HERE head-to-head: Google vs HERE for geocoding.
See current geocoding prices at a glance: Geocoding prices in 2026.

HERE price increase by 6% in 2026

François Andrieux — Fri, 06 Mar 2026 12:00:00 GMT

HERE Technologies is updating its pricing from April 2026. This post summarizes what matters for geocoding users: effective date, what changes, and who is affected.

Table of contents:

What HERE announced

From April 1, 2026, the price of the HERE Base Plan will increase by 6% for new contracts, renewals, and extensions. Existing contracts remain unchanged until renewal or extension.

HERE Technologies communicated the following:

The prices of all 35 HERE Location Services and Data IO using the pay-per-transaction model will increase by 6%.
This price increase applies to all new subscriptions and (auto-)renewals from April 1, 2026 onwards.
The price of the Developer technical support plan remains unchanged.
These pricing updates will be reflected in all future contracts and invoices from April 1, 2026 onwards.

What this means for you

If you sign a new contract or renew on or after April 1, 2026, you will see the new 6% pricing. For coverage, rate limits, licensing, and current pricing details, see our HERE Geocoding API guide.

Where to go from here

HERE Geocoding API — coverage, rate limits, and licensing.
Geocoding prices in 2026 — compare HERE with other providers.
Google vs HERE for geocoding — head-to-head comparison.

Geocoding prices in 2026

François Andrieux — Fri, 06 Mar 2026 10:00:00 GMT

Here’s a clear overview of what the main geocoding services cost in 2026, and whether anything changed recently. Use the table and the interactive chart below to compare prices at a glance and to simulate your costs. 🙂

Table of contents:

Pricing overview

Roughly what you pay after the free tier (per 1,000 requests, in USD). Free tiers and volume discounts vary; check each provider for exact terms.

Provider	Free tier	Price per 1,000 (after free)	Note
Google Maps	10,000/month	$5.00	Volume discounts; see March 2025 changes below.
HERE	30,000/month	$0.83	Volume discounts; 6% increase from April 2026 for new contracts and renewals.
TomTom	2,500/day (~75k/month)	$0.75	Volume discounts.
Mapbox (Temporary)	100,000/month	$0.75	Temporary results only; no long-term storage.
Mapbox (Permanent)	—	$5.00	Allows indefinite storage of results.
OpenCage	2,500/day (~75k/month)	from ~$0.15–0.17	Subscription-based; volume discounts. Permissive storage.
Nominatim (OSM)	Public API rate-limited	Free	Self-hosting has infra costs.

Many countries also have free or low-cost official APIs (e.g. France's BAN, Spain's CartoCiudad, UK's OS Places under certain schemes). For local addresses, check our country-specific comparisons linked at the end.

Compare costs at your volume

The difficulty is that most providers have different pricing tiers and different free tiers. So you need to know exactly how many addresses you need to geocode to know which provider is the cheapest. Also, prices typically decrease as volume increases, so your per-request cost depends heavily on your total usage.

You can simulate your costs with the interactive chart below. Just select the number of addresses you need to geocode and the chart will show you the cost per provider!

Did prices change?

Google (March 2025): Google replaced the previous $200/month credit with per-SKU free usage (e.g. around 10,000 free billable events per month for the Geocoding API). Volume discount tiers were expanded for high usage. So the effective free tier for geocoding is lower than before, but heavy users can see lower marginal costs at scale. Details: Google Maps Geocoding API guide and Google Maps Platform March 2025 changes.

HERE (April 2026): From April 1, 2026, the HERE Base Plan and all pay-per-transaction Location Services and Data IO increase by 6% for new contracts, renewals, and extensions. Existing contracts are unchanged until renewal. See HERE price increase by 6% in 2026 for details.

Other major providers: TomTom, Mapbox, and OpenCage have kept their published pricing stable into 2026. Our source dates in the repo are October 2025 / January 2026; always confirm current prices on each provider’s site before committing.

How to reduce geocoding cost

Relying on a single premium provider (e.g. Google at $5 per 1,000 requests) can become very expensive at scale. A proven way to cut costs without sacrificing quality is cascading geocoders: use several providers in a defined order, and only fall back to the next when the current one fails or does not meet your criteria.

What is cascading? You define an ordered list of providers (e.g. OpenStreetMap or OpenCage → HERE → Google). For each address, you try the first provider; if that fails or the result does not pass validation, you automatically try the next one, and so on. Cheaper or free providers handle the bulk of easy addresses; premium providers are used only for the harder cases. The result: higher success rates (often 98–99% instead of ~90% with one provider) and lower total cost, because most requests are served by the least expensive option.

Reduce your costs with Coordable cascading geocoding

The diagram below illustrates the idea: send 100% of requests to a free or low-cost provider first (e.g. OSM); only the unresolved share (e.g. 10%) goes to a mid-tier provider (e.g. HERE); and only the remainder (e.g. 4%) hits the premium provider (e.g. Google). You still reach a very high overall geocoding rate (e.g. 99.9%) while paying the premium rate for a small fraction of traffic.

Cascading geocoders: prioritize cheap or free providers, fall back to premium only when needed. Quality and cost scale with each step.

You can implement cascading in your own code (call provider A, then B on failure, etc.) or do it easily with Coordable: choose your providers, define the cascade order and fallback rules, and optionally validate results so only good coordinates reach your database. Either way, the principle is the same: prioritize cheaper solutions and only fall back to premium when it is truly necessary.

Try Coordable to easily implement cascading geocoding for your business.

Price is not everything

Pricing does not always reflect quality. The cheapest option is not necessarily the worst, and some geocoders can match or beat large commercial providers depending on region and data type (addresses vs POIs, local vs global). To see how providers actually perform where you operate, check the best geocoding provider for your country. We have in-depth comparisons for:

Where to go from here

For more detail on a single provider (coverage, rate limits, licensing), see our guides: Google Maps Geocoding API, HERE Geocoding API, Mapbox Geocoding API. For a head-to-head in 2026, see Google vs HERE for geocoding.

Comment géocoder des adresses avec l'API BAN (Base Adresse Nationale)

François Andrieux — Wed, 15 Jan 2025 10:00:00 GMT

Comment géocoder des adresses avec l'API BAN (Base Adresse Nationale)

Si vous travaillez avec des adresses françaises, la Base Adresse Nationale (BAN) est votre meilleur allié. C'est la base de données officielle des adresses françaises, maintenue par les collectivités locales et l'IGN (Institut Géographique National), et elle est entièrement gratuite. Que vous ayez besoin de géocoder une seule adresse ou d'en traiter des milliers, la BAN fournit des résultats fiables et précis sans les restrictions de licence ni les coûts des fournisseurs commerciaux.

Contrairement aux services de géocodage commerciaux qui facturent à la requête et limitent l'utilisation des données, la BAN offre un géocodage gratuit et illimité avec une licence ouverte permissive. C'est idéal pour les organisations françaises, les administrations publiques et tous ceux qui développent des applications centrées sur la France.

Mise à jour importante : Depuis 2025, l'API BAN a été migrée vers le service Géoplateforme géré par l'IGN. L'ancien point d'accès api-adresse.data.gouv.fr est obsolète et sera désactivé en janvier 2026. Ce tutoriel couvre les nouveaux points d'accès du service Géoplateforme. (Source)

Note : La BAN ne gère que les adresses - elle ne géocode pas les noms d'entreprises, les monuments ou les POI (Points d'Intérêt). Pour cela, vous aurez besoin d'un fournisseur commercial comme Google Maps ou HERE. Mais pour le géocodage pur d'adresses en France, la BAN est inégalée.

Sommaire :

Introduction : Pourquoi utiliser la BAN ?

Avant de plonger dans le guide pratique, comprenons ce qui rend la BAN spéciale et quand il est pertinent de l'utiliser.

Qu'est-ce que la BAN ?

La Base Adresse Nationale (BAN) est la base de données officielle des adresses françaises. Elle contient plus de 25 millions d'adresses compilées à partir des données des collectivités locales de toutes les communes françaises, y compris les territoires d'outre-mer. Ce qui rend la BAN unique :

Officielle - maintenue par les autorités françaises officielles (IGN et collectivités locales)
Exhaustive - couvre toutes les communes de France, y compris les zones rurales et les petites localités
Précise - fournit des coordonnées exactes au niveau du bâtiment plutôt que des estimations interpolées
Gratuite - entièrement gratuite sans quotas ni frais
Ouverte - licence totalement ouverte permettant le stockage, la réutilisation et la redistribution

Voici un exemple d'adresse BAN, affichée dans l'outil de visualisation officiel :

Exemple pour "118 rue st charles", Paris (capture d'écran de l'interface BAN).

Quand utiliser la BAN

La BAN est parfaite quand vous : - Devez géocoder des adresses françaises (France métropolitaine et territoires d'outre-mer) - Voulez des données officielles maintenues par l'État - Devez éviter les restrictions de licence commerciales - Développez des applications nécessitant la validation d'adresses - Voulez géocoder de grands volumes sans vous soucier des coûts - Devez stocker et réutiliser les coordonnées de façon permanente

Pourquoi la BAN fonctionne si bien : Comme la BAN est mise à jour par les collectivités locales qui connaissent intimement leurs adresses, elle fournit des coordonnées exactes plutôt que des estimations. C'est particulièrement précieux pour les adresses rurales et les petites localités que les fournisseurs commerciaux pourraient mal gérer.

Quand la BAN n'est pas le bon choix

La BAN ne fonctionnera pas si vous devez : - Géocoder des adresses en dehors de la France - Trouver des entreprises, monuments ou POI par leur nom - Gérer des requêtes en langage naturel ou des fautes de frappe (la BAN nécessite des adresses bien formatées) - Obtenir des informations commerciales en temps réel (horaires, avis, etc.)

Pour ces cas d'usage, vous devriez considérer des fournisseurs commerciaux comme Google Maps, HERE ou Mapbox.

Géocodage d'une adresse unique

Commençons par le cas d'usage le plus simple : géocoder une seule adresse. C'est parfait quand vous devez convertir une adresse en coordonnées, par exemple pour une validation de formulaire ou une recherche ponctuelle.

Le nouveau point d'accès et ses paramètres (2026)

Le service de géocodage BAN est désormais fourni via le service Géoplateforme géré par l'IGN. Le point d'accès pour le géocodage direct est :

https://data.geopf.fr/geocodage/search

Important : L'ancien point d'accès api-adresse.data.gouv.fr est obsolète et sera désactivé en janvier 2026. Vous devriez migrer vers le nouveau point d'accès Géoplateforme. (Source)

Ce point d'accès /search accepte les paramètres suivants :

q (obligatoire) : L'adresse à géocoder
limit (optionnel) : Nombre de résultats à retourner (10 par défaut)
autocomplete (optionnel) : Active le mode autocomplétion (true par défaut)

D'autres paramètres sont disponibles pour préciser le contexte de géocodage (ville, code postal, etc.), mais je ne les couvrirai pas ici. Pour la liste complète des paramètres, consultez la documentation OpenAPI.

Exemple de requête

Voici un exemple avec l'adresse "118 Rue St Charles, Paris" :

GET https://data.geopf.fr/geocodage/search?q=118+Rue+St+Charles,+Paris&limit=1

Et la réponse :

{
  "type": "FeatureCollection",
  "features": [
    {
      "type": "Feature",
      "geometry": {
        "type": "Point",
        "coordinates": [2.283496, 48.844484]
      },
      "properties": {
        "label": "118 Rue Saint-Charles 75015 Paris",
        "score": 0.7424048484848483,
        "housenumber": "118",
        "id": "75115_8513_00118",
        "name": "118 Rue Saint-Charles",
        "postcode": "75015",
        "citycode": "75115",
        "x": 647415.92,
        "y": 6860731.63,
        "city": "Paris",
        "district": "Paris 15e Arrondissement",
        "context": "75, Paris, Île-de-France",
        "type": "housenumber",
        "importance": 0.83312,
        "street": "Rue Saint-Charles",
        "_type": "address"
      }
    }
  ],
  "query": "118 rue st charles, Paris"
}

Dans cet exemple, nous avons ajouté une limite de 1 pour n'obtenir qu'un seul résultat. L'API retourne sa meilleure estimation pour l'adresse, classée par score de correspondance.

Que se passe-t-il ? L'API recherche dans sa base de données les adresses correspondant à votre requête et retourne une liste de correspondances possibles. La réponse inclut les coordonnées exactes, l'adresse formatée et des métadonnées supplémentaires comme le code postal et la ville.

La réponse

L'API retourne une FeatureCollection GeoJSON. Chaque feature contient :

ID - l'identifiant unique de l'adresse dans la base BAN (properties.id)
Coordonnées - latitude et longitude dans le champ geometry.coordinates (format : [longitude, latitude]). Elles sont aussi disponibles en tant que x et y dans l'objet properties.
Adresse formatée - le libellé standardisé de l'adresse dans properties.label
Composants de l'adresse - housenumber, street, city, postcode, citycode, etc. Le numéro de rue et le nom de rue seront absents s'ils n'ont pas été trouvés.
Importance - importance estimée de l'adresse dans la base de données (échelle 0-1)
Score - score de pertinence indiquant la qualité de la correspondance entre votre requête et le résultat (échelle 0-1)

Note : Les résultats sont retournés par ordre de score (le plus élevé en premier), donc le premier résultat est généralement la meilleure correspondance. Cependant, vérifiez toujours les composants de l'adresse (surtout la ville et le code postal) pour vous assurer que le résultat est correct, comme nous l'expliquerons dans la section suivante.

Le score de correspondance

L'API retourne un score de confiance entre 0 et 1. Cependant, un score élevé ne signifie pas que l'adresse est correcte, et il ne signifie certainement pas que l'adresse existe.

Prenons notre exemple "118 Rue St Charles, Paris". Le premier résultat a un score de 0,74, ce qui semble raisonnable. Mais regardez le second résultat à 0,62 - il pointe vers "Rue Charles Paris 33130 Bègles". C'est à 500 km dans la banlieue de Bordeaux !

Encore plus subtil : cherchez "17 Rue St Charles, Paris" et vous obtiendrez un score respectable de 0,74... sauf que cette adresse n'existe pas. L'API a trouvé quelque chose qui ressemble, mais elle fait correspondre des chaînes de caractères, pas vérifier la réalité.

La conclusion ? Vérifiez toujours les résultats du géocodage. Le score vous indique à quel point votre requête correspond à quelque chose dans la base de données, pas si ce quelque chose est ce que vous vouliez vraiment.

Géocodage par lots : traiter plusieurs adresses

Quand vous avez de nombreuses adresses à géocoder - que ce soit un tableur avec des adresses clients ou un export de base de données - vous voudrez utiliser le géocodage par lots. La BAN offre deux approches : une interface web pour les tâches ponctuelles et une API pour l'automatisation.

Méthode 1 : Utiliser l'interface web BAN

Le moyen le plus simple de géocoder un fichier CSV est via l'interface web de la BAN. C'est parfait si vous n'êtes pas développeur ou si vous faites un traitement par lots ponctuel.

Voici comment procéder :

Préparez votre fichier CSV - Incluez des colonnes avec les données d'adresse (numéro de rue, nom de rue, code postal, ville). Exportez depuis Excel si nécessaire.
Téléversez sur l'outil CSV BAN - Sélectionnez quelles colonnes contiennent vos composants d'adresse (ex. Numéro, Rue, Ville).
Téléchargez les résultats - Récupérez vos données originales plus les coordonnées, adresses formatées et la colonne result_status.

L'outil CSV BAN vous permet de téléverser un fichier CSV et de sélectionner les colonnes contenant les données d'adresse.

Et voilà : une fois que vous avez spécifié les colonnes, le traitement se lance automatiquement.

Méthode 2 : Utiliser l'API BAN

Pour l'automatisation, l'intégration dans des applications ou le traitement régulier par lots, vous voudrez utiliser directement l'API BAN. Cela vous donne un contrôle total sur le processus et vous permet de construire des workflows personnalisés.

Comprendre le géocodage par lots avec l'API

Le service Géoplateforme fournit un point d'accès dédié au géocodage par lots qui accepte les fichiers CSV. C'est l'approche recommandée pour traiter plusieurs adresses de façon programmatique.

Le point d'accès batch est disponible à https://data.geopf.fr/geocodage/batch/.

La requête doit être une requête POST avec le fichier CSV dans le corps de la requête. Elle accepte plusieurs paramètres importants : - columns : les colonnes à concaténer pour l'adresse. Peut être laissé vide pour utiliser toutes les colonnes. - indexes : la colonne à utiliser comme index. C'est utile pour pouvoir identifier l'adresse dans le fichier CSV original.

Note : Vous pouvez toujours faire plusieurs requêtes au point d'accès /search, une pour chaque adresse, mais ce sera moins efficace que d'utiliser le point d'accès batch.

Exemple de requête

Voici un exemple de fichier CSV avec les adresses à géocoder :

id,rue,street,city,postal_code
1,12.0,Avenue des Champs-Élysées,Paris,75008
2,45.0,Rue de la République,Lyon,69002
3,78.0,Boulevard de la Croisette,Cannes,6400
4,,,???????,
5,156.0,Rue Saint-Honoré,Paris,75001

Dans ce cas, les colonnes à concaténer pour l'adresse sont : rue, street, city, postal_code, donc nous pouvons spécifier columns=rue,street,city,postal_code.

La requête devrait être :

POST https://data.geopf.fr/geocodage/search/csv
data=addresses.csv
columns=rue,street,city,postal_code

La réponse sera aussi un fichier CSV, retournant à la fois les données originales et les données géocodées avec de nouvelles colonnes toutes préfixées par result_ (result_score, result_score_next, result_label, result_type, result_id, result_housenumber, result_name, result_street, result_postcode, result_city, result_context, result_citycode, result_oldcitycode, result_oldcity, result_district, result_status).

id;rue;street;city;postal_code;longitude;latitude;result_score;result_score_next;result_label;result_type;result_id;result_housenumber;result_name;result_street;result_postcode;result_city;result_context;result_citycode;result_oldcitycode;result_oldcity;result_district;result_status
1;12;Avenue des Champs-Élysées;Paris;75008;2.302859;48.871285;0.8596027272727272;0.6467871900826445;Avenue des Champs Elysées 75008 Paris;street;75108_1733;;Avenue des Champs Elysées;Avenue des Champs Elysées;75008;Paris;75, Paris, Île-de-France;75108;;;Paris 8e Arrondissement;ok
2;45;Rue de la République;Lyon;69002;4.835859;45.761928;0.9157595187165776;0.6972321052631578;45 Rue de la République 69002 Lyon;housenumber;69382_6005_00045;45;45 Rue de la République;Rue de la République;69002;Lyon;69, Rhône, Auvergne-Rhône-Alpes;69382;;;Lyon 2e Arrondissement;ok
3;78;Boulevard de la Croisette;Cannes;06400;7.032336;43.54684;0.9329795565410199;;78 Boulevard de la Croisette 06400 Cannes;housenumber;06029_0880_00078;78;78 Boulevard de la Croisette;Boulevard de la Croisette;06400;Cannes;06, Alpes-Maritimes, Provence-Alpes-Côte d'Azur;06029;;;;ok
4;;;???????;;;;;;;;;;;;;;;;;;;skipped
5;156;Rue Saint-Honoré;Paris;75001;2.339989;48.862052;0.9164409090909089;0.6147660173160173;156 Rue Saint-Honoré 75001 Paris;housenumber;75101_8635_00156;156;156 Rue Saint-Honoré;Rue Saint-Honoré;75001;Paris;75, Paris, Île-de-France;75101;;;Paris 1er Arrondissement;ok

La colonne result_status contient "ok" si l'adresse a été géocodée avec succès, "skipped" si l'adresse n'a pas pu être géocodée.

Intéressant ! En mode CSV par lots, l'API ne retourne qu'un seul résultat par ligne. Cependant, vous pouvez toujours connaître le score de la deuxième meilleure correspondance dans la colonne result_score_next.

Utilisation et coût

La BAN est entièrement gratuite, sans coûts cachés ni quotas. C'est un excellent choix pour les organisations de toute taille.

Structure des coûts

Utilisation de l'API : GRATUIT - Aucun frais pour les requêtes API
Pas de quotas - Traitez autant d'adresses que nécessaire
Pas de frais d'abonnement - Aucun coût mensuel ou annuel
Téléchargement de la base : GRATUIT - Vous pouvez télécharger l'intégralité de la base BAN gratuitement

Pourquoi la BAN est gratuite : La BAN est un service public maintenu par les agences gouvernementales françaises. Elle est financée par les contribuables et fournie en données ouvertes au bénéfice de la société et de l'économie françaises.

Si vous traitez des millions d'adresses ou avez besoin d'un accès hors ligne, vous pouvez télécharger la base de données BAN complète et exécuter votre propre géocodage localement.

Pour une comparaison détaillée avec les fournisseurs commerciaux (Google Maps, HERE, Mapbox...), consultez mon guide Meilleurs fournisseurs de géocodage pour la France.

Limites de requêtes

La BAN autorise 50 requêtes par seconde par IP. Si vous dépassez cette limite, vous obtiendrez des erreurs HTTP 429. Limitez-vous à ~40/seconde et tout ira bien.

Conclusion

La BAN est gratuite, précise et ouverte. Pour les adresses françaises, c'est difficile à battre. N'oubliez pas : migrez vers le nouveau point d'accès Géoplateforme (data.geopf.fr) avant janvier 2026 si vous utilisez encore l'ancien.

Référence complète de l'API : Documentation OpenAPI Géoplateforme.

Pour avoir une vue d'ensemble complète des fournisseurs de géocodage pour la France et une comparaison entre eux, consultez notre guide : Meilleurs fournisseurs de géocodage pour la France.

Dernière mise à jour : 2025-01-15 | Mis à jour par : François Andrieux | Sources : Documentation API BAN, Outil de géocodage CSV, Annonce de migration de l'API, Capacités Géoplateforme, Documentation OpenAPI Géoplateforme

Avertissement : Ce guide est fourni à titre informatif. Consultez toujours la documentation officielle de la BAN et de Géoplateforme pour les points d'accès et conditions actuels.