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L'immobilier français n'est qu'au tout début de sa révolution big data

Dossier Prédire qui va acheter et qui va vendre des biens immobiliers: les professionnels du secteur en rêvent, et le big data les rapproche de cet objectif. Mais la France reste très en retard sur le sujet par rapport aux Etats-Unis… Question de réglementation.

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L'immobilier français n'est qu'au tout début de sa révolution big data
L' "Indice de tension immobilière" du site Meilleursagents.com, fruit du croisement de données. © Meilleursagents.com

L'agent immobilier de demain sera-t-il autant un data scientist affuté qu'un commercial aguerri ? Possible, si l'on regarde l'évolution du métier aux Etats-Unis. Là-bas, des start-up ont bâti des services d'analyse des données qui changent la vie des professionnels.

 

techniques de ciblage

Invité du salon RENT (Real Estate New Technologies), Julien Cheyssial, co-fondateur de Meilleursagents.com, cite l'exemple de Smartzip. "Ce site propose à un agent immobilier de scanner une zone, à partir du code postal, ce qui correspond à quelques pâtés de maison aux Etats-Unis, pour analyser des milliers de données, adresse par adresse, détaille-t-il. On peut savoir depuis quand une personne est propriétaire, quel encours de crédit il lui reste à payer, le nombre d'enfants à charge, s'il a changé de voiture récemment… Il va analyser, sur 100 maisons, celles qui ont le plus de chances d'être vendues dans l'année qui vient. Cela permet aux agents immobiliers de concentrer leurs efforts de prospection sur les 20 logements où les chances de ventes sont les plus fortes". Ce qui change en profondeur la nature du métier d'agent immobilier. "Cela génère des leads, mais implique un effort de suivi des leads beaucoup plus important sur la durée… et la plupart des agents aujourd'hui n'ont pas les outils et les méthodes pour pouvoir le faire", juge-t-il.

 

De l'immobilier façon trading électronique

D'autres services encore plus disruptifs ont vu le jour aux Etats-Unis grâce à l'exploitation de données de nature très différentes. "Là-bas, la commercialisation de la data est totalement décomplexée", résumé Laurent Pavillon, directeur marketing de BN Paribas Real Estate.

 

"Les Américains sont capables de prédire la valeur d'un bien en fonction du croisement de données comme le taux de plomb, le taux de criminalité, de desserte de taxis, de parkings, d'oxygène dans le quartier… La start-up OpenDoor achète cash votre bien en quelques minutes  sur la base de l'analyse de votre adresse en faisant converger des critères multiples. Ils peuvent définit la valeur future de votre bien et le temps de revente et sont donc prêts à acheter votre bien tout de suite, moins la commission qu'ils prélèvent", raconte-t-il.

 

en france : d'abord du ciblage...

Peut-on imaginer de tels services en France ? Non, pour le moment, car il est impossible de croiser des données générales avec des données personnelles si précises sans obtenir le consentement d'un internaute. Et celui-ci rechigne à livrer les clés de son projet immobilier de façon explicite… Il est cependant possible de le déduire à partir de son comportement sur le site : quels sections du site il visite le plus, plus ou moins longtemps, se reconnecte-t-il plusieurs fois… SeLoger.com teste par exemple une fonctionnalité qui qualifie la "chaleur" d'un contact potentiel. "Plus il revient sur le site, plus on peut penser que son projet est précis, précise Geoffroy Lapointe, directeur général de Poliris, filiale de SeLoger.com. Cela permet de savoir si l'on est plutôt en amont ou en aval du parcours de vente". Du ciblage plus ou moins précis.

 

... et des outils de prédiction

Les sites d'annonces peuvent aussi exploiter la masse de données qu'ils brassent, pour bâtir des outils de prédiction et des référentiels objectifs pour leurs visiteurs. Et pas besoin forcément d'une très grande masse de données, contrairement aux idées reçues. "On est capable avec très peu de données brutes de produire beaucoup d'informations", assure Julien Cheyssial, directeurs produits de Meilleursagents.com.

 

Son site édite une estimation des prix au mètre carré, immeuble par immeuble, dans les grandes villes de France. Comment ? "Si l'on associe des données explicites, liées aux transactions à celles, non explicites, sur le comportement des internautes, on peut observer des rapports de force entre acheteurs et vendeurs au niveau local qui permettent de nourrir un indicateur des tensions immobilières, pour prédire l'évolution des prix sur les six prochains mois dans une zone donnée. Depuis trois ans que nos prévisions existent, elles ont été confirmées par la réalité du marché", affirme-t-il.

 

Les professionnels et consommateurs auront de plus en plus d'aide à la décision de ce type grâce au big data… Mais pas de boule de cristal, relativisent les professionnels du secteur. L'humain reste encore au cœur de leur métier.

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