Open Net Worth
Open Net Worth is an open-source personal AI wealth assistant you run yourself: one ledger for your whole financial life, worked by an AI agent you control.
Comparez les différents régimes fiscaux locatifs pour un bien immobilier
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AI summary · website content
FinanceHTML · JavaScriptGitHub @rentabilappOnlineOwner unconfirmed
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The maker's introduction consists of the line above. Read the repository README for more details. Repository README ↗
Loading the full README.
Read the full README ↗Comparateur fiscal locatif, en ligne sur https://rentabilapp.github.io/
Application web autonome (sans dépendance ni build) qui calcule la rentabilité d'un investissement locatif selon six fiscalités : LMNP micro-BIC, LMNP réel, location nue micro-foncier, location nue réel, SCI à l'IR et SCI à l'IS. On peut les comparer toutes ou en étudier une seule pour des résultats allégés. Le type d'investissement peut être un logement ou des bureaux / un local professionnel (sans LMNP, avec refacturation possible de la copropriété et de la taxe foncière).
Intègre frais d'acquisition, financement, charges, vacance, fiscalité annuelle (déficit foncier, amortissements, IS), fiscalité de revente (plus-value des particuliers ou professionnelle, flat tax) et calcule rendements, trésorerie, enrichissement net et TRI.
L'application est un site statique : index.html à la racine, sans installation ni compilation. Les règles fiscales appliquées et leurs limites sont détaillées en bas de page.
Organisation :
regles.js : taux, plafonds et barèmes, avec leur source et leur statut (officiel ou à vérifier). Une nouvelle loi de finances se traduit par une mise à jour de ce seul fichier.moteur.js : moteur de calcul pur (prêt, impôt du foyer, régimes fiscaux, plus-values, TRI, faisabilité bancaire, contrôle des saisies), avec la trace de chaque calcul.index.html : interface et export PDF. Les indicateurs clés (impôts par an, rendement brut, rendement net, cash-flow mensuel) sont présentés en tête, sous forme de classement en mode comparaison. L'aide à la décision (verdict avec seuil de significativité, scénarios, sensibilité des hypothèses, seuils de prix, de loyer et de valorisation, durée de détention optimale, comparaison à un placement alternatif) s'appuie sur les fonctions du moteur. L'interface propose un mode rapide (hypothèses essentielles) et un mode expert, une vue mobile Hypothèses / Résultats, l'enregistrement de simulations dans le navigateur avec export et import d'un fichier JSON, la comparaison de plusieurs biens et la décomposition de l'enrichissement (« Où va l'argent »).donnees/construire.js : télécharge les ventes DVF géolocalisées (DGFiP) et la Carte des loyers (ministère du Logement) et publie des agrégats par département dans donnees/marche/, ainsi qu'un index national des communes (communes.json, produit par donnees/index-communes.js) pour la recherche par nom de ville, et des histogrammes de prix par carré d'environ 300 m dans donnees/quartiers/ (comptages uniquement, à partir de 5 ventes par carré) pour les prix à l'échelle du quartier. Les adresses saisies sont localisées par le service public de géocodage de l'IGN (data.geopf.fr) ; s'il ne répond pas, la recherche se limite aux communes (prix médian et quartiles au m², évolution annuelle, loyer d'annonce au m², codes postaux). Exécuté chaque mois par GitHub Actions (.github/workflows/donnees.yml). Seuls des agrégats sont publiés, jamais de vente individuelle. Les données se chargent par fetch : ouvrir l'application via un serveur web (GitHub Pages ou python3 -m http.server), pas en fichier local.tests/ : tests sur des cas calculés à la main, exécutés par npm test à la racine (Node 20 ou plus, aucune dépendance) et par GitHub Actions à chaque modification.