Dans les coulisses du nouvel outil d'estimation de prix de SeLoger

Dans les coulisses du nouvel outil d'estimation de prix de SeLoger Le portail d'annonces assure livrer les simulations les plus fiables du marché, grâce à un algorithme propriétaire basé sur le machine learning.

Maintenant qu'il a pris ses quartiers chez les acheteurs potentiels, SeLoger frappe à la porte des vendeurs immobiliers. Le portail d'annonces a décidé de s'introduire chez eux avec une campagne de pub diffusée à partir de ce mercredi 17 octobre. Mais le géant de l'immobilier mise surtout sur son nouvel outil en ligne d'estimation de prix pour s'installer définitivement sur ce nouveau marché. "Nous travaillons sur ce projet depuis huit mois et avons mobilisé une quarantaine de personnes, dont des data scientists, développeurs, product owners…", raconte Olivier Le Gallo, directeur marketing de SeLoger. Disponible depuis début octobre sur le site web du groupe, il permet aux utilisateurs d'estimer gratuitement la valeur de leur bien en quelques minutes, à l'issue d'une série de questions.

"Pour plus de 75% des tests que nous avons effectués, nous relevons des écarts inférieurs à 10% entre nos estimations et les prix des biens vendus contre 60% chez nos concurrents"

Jusque-là, rien de très révolutionnaire par rapport à ce que propose la concurrence, en particulier MeilleursAgents, très efficace sur ce service. Objection d'Olivier Le Gallo : "Les moteurs de prix qui existent aujourd'hui sont assez grossiers au sens où ils sont basés sur quelques critères qui donnent un ordre de grandeur, un prix estimatif à plus ou moins 20%. Mais pas un prix approchant à quelques pourcents d'erreur, comme le fait le nôtre. Pour plus de 75% des tests que nous avons effectués, nous relevons des écarts inférieurs à 10% entre nos estimations et les prix des biens vendus que nous remontent les réseaux. Chez nos concurrents, ce chiffre plafonne à 60% des tests".

Les 7 millions d'annonces immobilières qui transitent par le site chaque année constituent l'ingrédient principal de la recette de SeLoger, auquel s'ajoute une bonne dose de machine learning. "Nous avons réalisé une analyse détaillée du descriptif de ces annonces qui nous a permis de dégager plus de caractéristiques que les habituelles nombre de pièces, localisation - souvent imprécise d'ailleurs - et éventuellement orientation, livre Olivier Le Gallo. Grâce aux techniques de deep learning, nous avons pu identifier le quartier dans 75% des cas à l'échelle de la France.

Prenons l'exemple d'un bien immobilier situé à Antibes. Si l'annonce contient le mot "Marineland", on sait que le logement n'est pas situé dans le centre historique, plutôt cher, d'Antibes. On peut aussi trouver des mots comme "haussmannien" dans le texte des annonces ou encore avoir des informations sur la disposition des pièces. Tout cela nous permet d'avoir une connaissance fine des caractéristiques qui influent sur le prix d'un bien immobilier." Prochaine étape, réaliser l'analyse des photos que contiennent les annonces. "Il va d'abord falloir transformer la photo en data. Qu'est-ce qu'on voit sur la photo ? De la pierre ou plutôt une façade des années 1960 ? Cela va nous permettre d'améliorer l'algorithme et de sortir une nouvelle version du moteur de prix d'ici janvier 2019", annonce Olivier Le Gallo.

"Nous avons réalisé une analyse détaillée du descriptif de ces annonces et allons bientôt en faire de même avec les photos pour améliorer notre algorithme"

Et d'ajouter : "Nous avons également eu recours à des techniques de natural language processing pour faire remonter les mots qui diffèrent entre des annonces similaires, toujours dans le but de déterminer ce qui a réellement un impact sur le prix. Pour des maisons, par exemple, ça peut être la proximité avec un lieu de vie, l'orientation, le calme… Troisième pilier de l'algorithme de SeLoger, la mesure de la tension immobilière. "Nous savons qui clique sur les annonces, se réjouit le directeur marketing. Nous savons rapprocher l'offre et la demande et calculer la pression sur un bien. Si la demande est forte, la marge de négociation sera faible et le bien se vendra facilement."

Ce nouvel outil en ligne d'estimation de prix doit permettre à SeLoger d'adresser des leads chauds, c'est-à-dire des contacts de propriétaires dont le projet de vente est avancé, aux agences immobilières. Car il faudra bien sûr que les utilisateurs renseignent, entre autres informations, leur email pour obtenir une estimation de la valeur de leur logement. Le groupe prévoit de déployer son offre commerciale à destination des agents à compter de janvier 2019. Son tarif n'est pas encore fixé, mais il dépassera celui du package actuel, axé sur la visibilité, facturé entre 100 et 500 euros par mois en fonction des zones géographiques. Le portail Logic-Immo.com, racheté en début d'année par le groupe SeLoger, partira lui aussi, à terme, à l'assaut des vendeurs immobilier.

Annonces Google