prix immobilier

Le secteur de l’immobilier a toujours été à la traîne en matière de technologie, avec des systèmes obsolètes, une documentation manuelle qui règnent en maître. Cependant, les choses sont en train de changer, grâce à l’innovation et aux bouleversements comportementaux des clients suite à la crise du COVID. Des nombreux sites comme l’Apporteur d’Immo, sont capables de vous donner avec précision la valeur immobilière d’une adresse, puis en tenant compte d’un algorithme ultra puissant, de vous fournir les prix de l’immobilier d’une propriété.

Les progrès technologiques dans le secteur immobilier peuvent-ils réellement permettre de prévoir les prix de l’immobilier ?

Exploiter les algorithmes pour prédire les prix de l’immobilier

Les acheteurs et les investisseurs avisés s’intéressent à la valeur de la propriété plutôt qu’au prix. Tout comme le prix d’une action ne donne aucune indication sur sa valeur intrinsèque, et qu’il faut se pencher sur le ratio d’endettement et d’autres ratios pour estimer la valeur de l’action, le prix d’un bien immobilier en dit peu sur sa valeur réelle, et il faut se pencher sur les données sous-jacentes pour connaître la valeur réelle d’un bien immobilier.

L’opacité et le manque d’accès aux informations sous-jacentes concernant la propriété empêchaient jusqu’à présent une analyse correcte et objective de la valeur réelle de la propriété. Souvent, les seules informations dont disposent les parties prenantes sont les prix auxquels des propriétés antérieures de nature similaire, dans la même localité, ont été vendues. Le prix demandé pour les propriétés a toujours été subjectif, en fonction de ce que le vendeur pense que la propriété vaut, avec une estimation vague des prix auxquels d’autres propriétés ont été vendues dans la localité et d’autres critères subjectifs constituant la base du prix demandé.

Cependant, les choses changent et évoluent rapidement. Les données immobilières sont de plus en plus volumineuses. De nombreuses entreprises ont déjà déployé plusieurs nouveaux outils et services qui exploitent ces données. D’autres sont en préparation.

L’Apporteur d’Immo estime qu’environ 90 % des acheteurs vont chercher les informations immobilières en ligne en guise de première étape de leur processus d’achat. La plupart d’entre eux tiennent compte des taux de criminalité dans le quartier, de la disponibilité des transports en commun, du profil des entreprises locales comme les salles de sport, les épiceries, les restaurants, et de plusieurs autres facteurs.

La situation s’améliore. Le machine learning , en plus de promettre une base scientifique dans la fixation des prix de l’immobilier, insuffle désormais objectivité et transparence.

Les modèles d’apprentissage machine, composés de centaines de variables, offrent un aperçu de presque tous les aspects d’une propriété, à un très haut niveau de précision et d’objectivité. Ces modèles parcourent des piles de données et sont capables non seulement de déterminer un prix précis pour la propriété, mais aussi d’identifier des joyaux cachés parmi les nombreuses propriétés disponibles à la vente. Les acheteurs peuvent utiliser ces informations pour fixer un prix juste et précis pour la propriété, et les vendeurs peuvent également fixer un prix juste et vendre leur propriété plus rapidement, sans risque de se sous-évaluer. Les banques et les institutions financières peuvent utiliser ces informations pour offrir des prêts basés sur la valeur future prévue.

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Identification des variables corrélées

Les acheteurs et les investisseurs finissent souvent par faire des comparaisons non scientifiques entre deux propriétés et sont souvent trompés par un prix inférieur pour une propriété, inconscients de la valeur bien inférieure proposée.

Si les variables évidentes telles que le nombre de chambres et la superficie peuvent être évidentes et explicites, certaines variables le sont moins.

Certaines variables sont également en étroite corrélation avec d’autres. Certaines paires, corrélées par nature, telles que « Surface finie du sous-sol » et « Surface non finie du sous-sol », et d’autres paires, corrélées par déduction, telles que « État général » et « Année de construction », aident à identifier la valeur réelle d’une propriété par rapport au prix demandé.

Les modèles d’apprentissage machine tiennent compte de ces variables, mais accordent également un poids approprié à chacune d’entre elles. Par exemple, deux maisons peuvent sembler similaires tout en tenant compte des variables évidentes, mais la propriété A peut offrir une bien meilleure valeur en raison de la qualité supérieure des matériaux de plomberie utilisés dans la construction et de la disponibilité des eaux souterraines par rapport à la propriété B.

Dénicher les facteurs saisonniers

La saisonnalité a un impact sur les prix de l’immobilier, mais cet impact peut être subtil ou caché. Grâce aux données historiques, on obtient des tendances explicites sur les prix de vente associés aux saisons. Par exemple, les ventes peuvent être plus nombreuses pendant les mois d’été, lorsque la nouvelle année scolaire commence, ce qui entraîne une flambée des prix. Ces prix saisonniers aident les investisseurs immobiliers à tirer parti de leurs achats, les vendeurs à évaluer leur propriété avec plus de précision, ou à reporter leur vente de quelques mois pour obtenir un meilleur prix, et plus encore.

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Identifier la valeur réelle des facteurs externes

Les acheteurs tiennent toujours compte du voisinage de la propriété, en termes de taux de criminalité, de la qualité des épiceries à proximité, de la proximité des écoles, et d’autres facteurs. Toutefois, cette analyse est souvent effectuée de manière ad hoc et sur une base générique. Le « diable » dans le détail peut souvent être négligé. Les modèles d’apprentissage machine prennent en compte les facteurs externes à un niveau beaucoup plus profond, des facteurs corrélés tels que la fréquence des coupures de courant dans la localité, le chômage dans la localité, la fréquence des liaisons de transport, la cote des écoles et bien d’autres encore, qui non seulement offrent une base objective et scientifique sur la valeur réelle du bien, mais ont également une incidence immédiate sur les prix de l’immobilier.

Toutefois, la véritable valeur de l’apprentissage machine est la capacité à tirer des tendances et des informations précieuses des données. Par exemple, l’analyse des arrestations de la police et des composés chimiques dans les égouts indique la consommation de crack, ce qui laisse présager une gentrification prochaine. Lorsque le crack est remplacé par de la cocaïne, cela peut indiquer que l’embourgeoisement est peut-être déjà terminé. De telles informations peuvent ne pas être disponibles à la vue de tous et peuvent être impossibles à déchiffrer sans l’analyse de ces données sous-jacentes.

Si la technologie immobilière permet aujourd’hui de prévoir facilement les prix de l’immobilier avec un haut niveau de précision et d’objectivité, le défi consiste à créer des modèles de données sous-jacentes de manière robuste. La qualité du système d’apprentissage automatique dépend de celle de l’algorithme qui l’alimente. Le succès dépend de la création de modèles linéaires, de la cooptation de toutes les variables catégorielles possibles et des données historiques associées à chaque variable.

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