# French Business Sale Prices – BODACC (`william.hardouin/prixcession-france`) Actor

Analysez les prix de cession de fonds de commerce publiés au BODACC par activité, département et période. Analyze French business sale prices from BODACC, with statistics, comparable transactions and official sources.

- **URL**: https://apify.com/william.hardouin/prixcession-france.md
- **Developed by:** [William Hardouin](https://apify.com/william.hardouin) (community)
- **Categories:** Automation, Developer tools, Other
- **Stats:** 1 total users, 0 monthly users, 0.0% runs succeeded, 0 bookmarks
- **User rating**: No ratings yet

## Pricing

from $0.99 / rapport généré

This Actor is paid per event and usage. You are charged both the fixed price for specific events and for Apify platform usage.

Learn more: https://docs.apify.com/actors/running/actors-in-store.md#pay-per-event

## What's an Apify Actor?

Actors are web data automations that power AI and operations. They run on the Apify platform to scrape websites, process data, connect APIs, and automate workflows.
In Batch mode, an Actor accepts a well-defined JSON input, performs an action which can take anything from a few seconds to a few hours,
and optionally produces a well-defined JSON output, datasets with results, or files in key-value store.
In Standby mode, an Actor provides a web server which can be used as a website, API, or an MCP server.
Actors are written with capital "A".

## How to integrate an Actor?

If asked about integration, you help developers integrate Actors into their projects.
You adapt to their stack and deliver integrations that are safe, well-documented, and production-ready.
The best way to integrate Actors is as follows.

- **AI agents and MCP clients** — the [Apify MCP server](https://docs.apify.com/integrations/mcp.md) at `https://mcp.apify.com` (remote, streamable HTTP, OAuth on first use).
- **Agentic workflows and local Actor development** — [Agent Skills](https://apify.com/.well-known/agent-skills/index.json) with the [Apify CLI](https://docs.apify.com/cli/docs.md): `npm install -g apify-cli`, then `apify login`.
- **JavaScript/TypeScript projects** — the official [JS/TS client](https://docs.apify.com/api/client/js/docs.md): `npm install apify-client`.
- **Python projects** — the official [Python client](https://docs.apify.com/api/client/python/docs.md): `pip install apify-client`.
- **Any other language** — the [REST API](https://docs.apify.com/api/v2.md).

For usage examples, see the [API](#api) section below.

For more details, see Apify documentation as [Markdown index](https://docs.apify.com/llms.txt) and [Markdown full-text](https://docs.apify.com/llms-full.txt).

# README

## PrixCession France

PrixCession France transforme les avis officiels de ventes et cessions du BODACC en un repère de prix simple : médiane, moyenne, quartiles et exemples de transactions récentes.

Il s'agit de **cessions déjà réalisées et publiées**, pas d'entreprises encore disponibles à la vente. Cette précision est essentielle.

### À qui cela sert

- courtiers et intermédiaires en cession de fonds de commerce ;
- experts-comptables et conseils en transmission ;
- repreneurs qui veulent préparer une première discussion ;
- analystes qui veulent une sortie JSON/CSV/Excel utilisable par un agent IA.

### Démarrage rapide

L'entrée proposée par défaut cherche des boulangeries et pâtisseries à Paris sur les 24 derniers mois.

```json
{
  "activityKeywords": ["boulangerie", "pâtisserie"],
  "departments": ["75"],
  "monthsBack": 24,
  "maxComparables": 40,
  "minPriceEur": 1000,
  "maxPriceEur": 5000000
}
```

Le premier élément du dataset est le résumé. Les éléments suivants sont les transactions comparables utilisées.

```json
{
  "record_type": "summary",
  "comparables_found": 27,
  "median_price_eur": 185000,
  "q1_price_eur": 120000,
  "q3_price_eur": 270000,
  "confidence": "élevée"
}
```

### Méthode

1. Interrogation de l'API open data du BODACC.
2. Filtrage sur la famille `vente`, la période, les départements et les mots-clés.
3. Extraction déterministe des prix présents dans le texte des avis.
4. Exclusion des montants hors de la fourchette choisie.
5. Calcul des statistiques et restitution des sources officielles.

Aucun LLM n'est utilisé dans l'Actor : pas de coût par jeton et pas de montant inventé.

### Limites honnêtes

- Certains avis ne contiennent pas de prix exploitable automatiquement.
- Une recherche par mot-clé n'est pas une classification comptable parfaite.
- Deux fonds de commerce peuvent être très différents malgré une activité et une zone identiques.
- Le résultat est un repère documentaire, pas une expertise de valorisation, un conseil financier ou un conseil juridique.
- Vérifiez toujours les avis officiels avant toute décision.

### Source et attribution

Source : BODACC, Direction de l'information légale et administrative (DILA), données réutilisées sous Licence Ouverte 2.0. Chaque comparable conserve son lien vers l'avis officiel.

### Monétisation suggérée

Sur Apify, activez le modèle **Pay per event**. Pour une première version, gardez un démarrage peu cher et facturez les éléments ajoutés au dataset avec l'événement intégré `apify-default-dataset-item`. Commencez bas, observez les usages, puis ajustez.

### Utilisation avec des agents IA

Une fois publié dans l'Apify Store, l'Actor est découvrable et exécutable via le serveur MCP d'Apify. Son schéma d'entrée et son schéma de sortie permettent à un agent de comprendre les filtres et le résultat sans lire le code.

# Actor input Schema

## `activityKeywords` (type: `array`):

Facultatif. Saisissez une ou plusieurs activités, par exemple épicerie, restaurant ou boulangerie. Laissez vide pour toutes les activités.

## `departments` (type: `array`):

Facultatif. Saisissez un ou plusieurs codes, par exemple 69, 75 ou 2A. Laissez vide pour toute la France.

## `monthsBack` (type: `integer`):

Période passée utilisée pour rechercher les cessions.

## `maxComparables` (type: `integer`):

Nombre maximal de transactions affichées dans le résultat.

## `minPriceEur` (type: `integer`):

Les transactions moins chères que ce montant sont écartées.

## `maxPriceEur` (type: `integer`):

Les transactions plus chères que ce montant sont écartées.

## Actor input object example

```json
{
  "activityKeywords": [],
  "departments": [],
  "monthsBack": 24,
  "maxComparables": 40,
  "minPriceEur": 1000,
  "maxPriceEur": 5000000
}
```

# Actor output Schema

## `results` (type: `string`):

No description

## `summary` (type: `string`):

No description

# API

You can run this Actor programmatically using our API. Below are code examples in JavaScript, Python, and CLI, as well as the OpenAPI specification and MCP server setup.

## JavaScript example

```javascript
import { ApifyClient } from 'apify-client';

// Initialize the ApifyClient with your Apify API token
// Replace the '<YOUR_API_TOKEN>' with your token
const client = new ApifyClient({
    token: '<YOUR_API_TOKEN>',
});

// Prepare Actor input
const input = {};

// Run the Actor and wait for it to finish
const run = await client.actor("william.hardouin/prixcession-france").call(input);

// Fetch and print Actor results from the run's dataset (if any)
console.log('Results from dataset');
console.log(`💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/${run.defaultDatasetId}`);
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
items.forEach((item) => {
    console.dir(item);
});

// 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/js/docs

```

## Python example

```python
from apify_client import ApifyClient

# Initialize the ApifyClient with your Apify API token
# Replace '<YOUR_API_TOKEN>' with your token.
client = ApifyClient("<YOUR_API_TOKEN>")

# Prepare the Actor input
run_input = {}

# Run the Actor and wait for it to finish
run = client.actor("william.hardouin/prixcession-france").call(run_input=run_input)

# Fetch and print Actor results from the run's dataset (if there are any)
print(f"💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/{run.default_dataset_id}")
for item in client.dataset(run.default_dataset_id).iterate_items():
    print(item)

# 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/python/docs/quick-start

```

## CLI example

```bash
echo '{}' |
apify call william.hardouin/prixcession-france --silent --output-dataset

```

## MCP server setup

```json
{
    "mcpServers": {
        "apify": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.apify.com/?tools=fetch-actor-details,william.hardouin/prixcession-france"
        }
    }
}

```

The hosted server signs you in with OAuth on first connect, so no API token belongs in this config. Clients without OAuth support can send an `Authorization: Bearer <APIFY_API_TOKEN>` header instead, using a token from API & Integrations in Apify Console (https://console.apify.com/settings/integrations).

## OpenAPI specification

Download the OpenAPI definition: https://api.apify.com/v2/actors/UQqho1kLMvy58kzkV/builds/La7iqkX3ZglLofNDd/openapi.json