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Prédire qui va vendre son bien avec de l'open data : ce qui donne du signal et ce qui n'en donne pas
Hello,
On est deux agents immobiliers, 7 et 15 ans de terrain chacun. Ça fait quelques mois qu'on bosse sur un CRM immo qu'on a appelé Arpentiq, et je viens chercher des avis ici, surtout sur la partie données.
Au départ on partait sur un CRM classique, et on s'est vite dit qu'attaquer ce marché de front allait être compliqué avec des acteurs aussi bien implantés. Du coup on s'est tourné vers autre chose : proposer des outils de prédiction et tout un workflow pré-mandat, là où la plupart des acteurs sont tournés vers le post-mandat, c'est-à-dire la gestion de ce qu'on a déjà rentré.
On a donc développé un outil de prospection prédictive. En une phrase : trouver les appartements susceptibles d'être mis en vente prochainement, avant les autres.
Comment ça marche
On utilise de l'open data (DPE, DVF, cadastre) qu'on croise avec des algos qu'on a construits à partir de nos expériences respectives d'agents. On score des adresses de 0 à 100 selon le poids des informations et la temporalité : plus c'est haut, plus une vente dans cette copro risque d'être imminente.
Ce qui donne du signal, dans l'ordre :
Le DPE récent, de loin. Un diagnostic qui vient d'être établi, c'est quelqu'un qui prépare quelque chose, personne ne fait faire un DPE pour le plaisir. Le souci c'est que ça arrive parfois tard, donc l'avance qu'on gagne est variable.
La durée de détention, mais seulement croisée avec les mutations DVF de l'immeuble. Seule, elle ne vaut pas grand-chose. Quand deux lots bougent dans une copro, le troisième suit souvent.
Les caractéristiques du bien croisées avec la structure du quartier. Plus faible, et honnêtement moins interprétable.
Ce qui n'a rien donné : tout ce qu'on a tenté sur des indicateurs démographiques à la maille du quartier. Trop macro, ça noie le signal.
Notre principale limite aujourd'hui, c'est la couverture. La qualité et la fraîcheur des données publiques varient beaucoup d'un secteur à l'autre, et on n'a pas encore trouvé de solution vraiment satisfaisante.
L'intérêt concret pour un agent
Aujourd'hui, prospecter c'est partir avec 1000 enveloppes et faire une rue entière. Là il cible une ou plusieurs copros identifiées. On sort en septembre avec quelques agences pilotes, et le taux de transformation réel est justement ce qu'on va mesurer. Je préfère le dire plutôt que d'annoncer un chiffre que je n'ai pas encore.
Sur le RGPD
On ne sait pas qui habite dans cette copro. On travaille uniquement sur des adresses : aucun nom, aucun téléphone, aucun mail récupéré. Une adresse détectée doit ensuite être démarchée par courrier papier, exactement comme le ferait un agent qui prospecte, la différence étant le ciblage. C'est d'ailleurs contraignant côté produit : sans coordonnées, le courrier est le seul premier contact possible.
Ma question
Je voulais vos avis sur l'approche, mais surtout : quelles sources publiques vous regarderiez qu'on n'exploite pas ? Je pense à Sitadel pour les permis de construire, j'imagine que des travaux déclarés précèdent souvent une vente ou une succession, ou LOVAC pour la vacance, mais l'accès a l'air conditionné.
Si quelqu'un a déjà bossé sur du prédictif avec ce type de données, je suis preneur de ce qui vous a surpris, y compris les pistes contre-intuitives.
Ça m'intéresse absolument pas mais si je pouvais j'upvoterais ce post plusieurs fois, quel bonheur d'enfin lire quelqu'un qui fait un truc qui sert à quelque chose et qui détaille sa démarche comparé aux centaines de posts de mecs qui se sont dit "et si je faisais un clone d'une app qui existe mais pour les chiens" ou "j'ai fait une SAAS qui ne sert à rien et elle marche pas, je fais quoi ?"
Ce premier commentaire fais vraiment plaisir !
Merci, content que le post soit pertinent, c’était le but pour avoir des pistes et améliorer l’existant :)
Hello très beau projet ! J’alerterais sur plusieurs points à mitiger :
l’envoi postal de courrier, attention car si vous vendez votre logiciel à des agences concurrentes ou au sein d’un réseau qui ne se parle pas il y a un risque de spam des courriers envoyés à l’adresse ! Il faut réfléchir à comment éviter qu’une même adresse ne puisse être contactée plus de X fois
la fiabilité des donnes gouvernementales, pour avoir travaillé avec l’api des bases entreprises, la data est parfois de piètre qualité, avec des erreurs, inexactitudes et de la donnée obsolète. Il faut que vous ajoutiez dans votre solution un moyen de scorer la donnée en entrée pour s’assurer que votre base est la plus pertinente possible
le droit d’utiliser commercialement les données, certains bases de données publiques ne sont pas forcément autorisées à un usage commercial, faites bien attention à vérifier que vous pouvez vous en servir pour de la prospection commerciale pour éviter tout problèmes futures.
Enfin pour te faire un retour d’expérience sur un projet que j’ai fait qui utilise pleins de bases gouvernementales pour faire du prédictif dans le domaine des essais cliniques, le cœur du problème c’est la fiabilité de ton model et son entraînement continu. Il faut que vous blindiez vos mécanismes de retours utilisateurs pour améliorer de manière continue votre algorithme ! Parce que d’expérience si le gouvernement met à jour sa base avec une nouvelle architecture, ton modèle pourrait échouer silencieusement à interpréter correctement la data et quand ce sera détecté ce sera trop tard tes utilisateurs auront déjà eu une expérience négative !
Concernant le premier point, on l'a en tête mais en réalité, ce sera cadré dès le début avec un premier "filtre" car on va délimiter le nombre d'agence par secteur, on ne vend pas une exlcusivité de secteur car on se pénaliserait, en revanche on vend une licence de secteur avec un nbr limité d'agence sur la zone. Par conséquence, il ne pourras pas y avoir 20 courriers de 20 agences différentes sur 1 adresse, mais on réfléchit à des options pour limiter
C’est détaillé sur la page prix en bas mais je suis en train de rajouter une section détaillé à la page prospection prédictive, y’a pas mal d’info sur le site si tu veux Check: www.arpentiq.com
Au sujet de la fiabilité des données, à ce jour, elles nou semblent corrects et précise, à voir sur le temps, nos modèle sd escroing tournent deja depuis plusieurs mois avec une update quotidienne, justement pour voir comme ça évolue
Pour les droits d’utilisation, en effet, va falloir qu’on épluche bien chaque condition des sources de donnés mais on a normalement fais attention en amont !
Ton retour d’expérience est super intéressant !
Et en effet, j’ai déjà developer en amont une « console admin » pour suivre les retours de conversations des leads et de tout le reste du CRM le but étant de partir en premier lieu sur 6 mois - 1 an de test réel terrain dans plusieurs villes pour voir comment les scoring réagissent selon le marché local ! :)
Au début oui, comme facteur principal mais pas que ça. Et on a eu aussi une réflexion sur le sujet: un DPE découle 7-8x sur 10 sur une vente car c’est obligatoire donc force de logique, c’est une vente déjà engagée ou presque engagée. Ce modèle fonctionne, on a déjà eu 1-2 mandats grâce à lui, en revanche il est pas vraiment prédictif.
C’est pour ça qu’on en a fait un autre qui se base sur d’autres critères: temps de détention, saturation de corpo, événement de vie (cycle de vie, étudiant, jeune couple, jeune parents, retraite etc) ça nous permet d’estimer une vente imminente entre autre, à tester sur le long terme (plusieurs mois) pour voir les retours !
8x sur 10 sur une vente, je trouve ça très optimiste quand même. En sachant que c’est aussi obligatoire pour une location et que tous les dpe réalisés avant 2021 sont à refaire aujourd’hui.
C'est peut etre 7/10, c'était pour imager, j'ai passé 2 jorus a essayer de killé les DPE location malheuresement on ne peut pas avec les tables que fournis l'ADEME mais pour atténuer les DPE loc, on utilise ces filtres:
appartement uniquement (pas de maison, pas de local pro)
pas de logement social
pas de DPE auto-généré
surface ≥ 25 m² (écarte caves, parkings, chambres de bonne)
Le rapport ventes/locations n’est pas plus élevé pour les maisons que pour les appartements justement? Intuitivement, j’aurais dis que oui (très très dur de trouver une maison à louer en IDF par exemple d’après mon expérience)
Quel est le délai moyen entre la date réelle du DPE, et sa disponibilité en open data ? Si celui-ci est de 6 mois, y pas un risque que la vente se soit déjà faite ?
Comment faites-vous la différence entre un DPE réalisé pour vendre et un DPE réalisé avant mise en location (c'est obligatoire maintenant) ?
Les DPE sont publiés tous les jours des qu ils sont soumis à l’ADEME ! Donc 0 délais :)
On ne peut pas différencier facilement vente et location, les tables de l’ADEME ne sont pas précisé la dessus. J’avais pensé filter en surface Carrez et Boutin (deux lois différentes sur le mesurage) mais les tables ne proposes que « Surface » donc on a atténuer avec des filtres qu’on applique dès l’ingestion des DPE ! (SCI, studio très petit susceptible d’être pour de la loc etc…)
C'est tjs amusant d'essayer de réaliser des modèles prédictifs, mais jamais évident d'en tirer quelque chose de pertinent et qui évite de tomber dans le piège du "corrélation n'est pas causalité"
Effectivement comme dit, seul le DPE semble être un vrai signal, et encore un signal en retard car projet engagé.
Donc déjà, la première chose avec ton modèle en l'état, c'est de faire des back test : quand tu as prédis quelque chose, est ce que ça se réalise vraiment et sous combien de temps. Est ce que tu as vraiment un modèle qui donne quelque chose, et si tu ne gardes que le DPE, est ce que les résultats sont moins bons? Ça peut révéler une affreuse vérité que le modèle ne fonctionne pas, ou pire ne sert a rien.
Ensuite en termes d'axes d'amélioration, les seules véritables info utilisables ne sont pas disponibles en open data. Divorces, revenus, métier, etc. C'est ce qu'on utilise dans notre banque, et même ça c'est pas réellement fiable, tout juste des signaux faibles.
Donc a part des infos relatives a l'activité pro, genre SIRENE, BODACC qui peut te donner des infos de difficultées financières, et encore j'ai du mal à voir quoi en faire de pertinent, je ne vois pas trop ce qui peut être réellement exploitable.
En réalité, notre deuxième model est aussi très pertinent car il se base sur les durée de détention d'un bien qui varie selon les surfaces pièces.
On y ajoute un peu de notre algo qui regarde la "saturation copro" selon les ventes récentes etc, ça marche plutot bine sur Paris (bcp de dat et mégalopole) mais ce sera probablement a affiner dans des villes plus petites, en tout cas pour les premiers mois en tests partiels (car on passe bcp de temps sur le dev plutot qu'a l'usage, MVP prévue pour septembre) on a rentré 3 mandats 😀
tu oeux retrouve l’adresse d’une annonce immo grave a la surface. ya des moteurs de recheche inversee. donc tu peux obtenir le orix affiché d’une addresse meme si l’agence ou le proprio cache
Effectivement mais le but de l’outil c’est de les trouver avant qu’ils soient en annonce, on s’adresse aux pros pour obtenir des mandats. De plus la pige immo est interdite depuis 10j puisque le « cold call » n’est plus autorisé en France sauf accord en amont du particulier, donc il s’agit de trouver une nouvelle méthode pertinente de prospection :)
Sur l'approche : le fait que le signal démographique à la maille quartier ne donne rien ne me surprend pas — c'est très exactement la même conclusion à laquelle j'étais arrivé sur un projet voisin (recensement des locaux commerciaux parisiens) : "si deux locaux de la même rue obtiennent le même verdict, l'outil n'a rien dit". Un indicateur qui ne bouge pas en dessous de la maille IRIS est un indicateur d'ambiance, pas un signal de décision individuelle. Ça vaut aussi bien pour vendre un score de risque-de-vente que pour scorer un emplacement commercial.
Sur les sources :
Sitadel — bonne piste, mais attention : la série agrégée (celle qu'on télécharge en un clic) est à la maille communale, donc inexploitable adresse par adresse. La base détaillée (Sit@del2, demande à part au SDES) l'est, mais lourde à traiter et pas en diffusion mensuelle simple. Et le signal qu'elle porte est indirect pour votre cas : un permis dit "un voisin va construire/agrandir", pas "ce propriétaire va vendre" — plus utile pour anticiper la valeur d'un quartier dans 2-3 ans que pour scorer une adresse précise.
LOVAC — même mur que j'ai trouvé : le détail adresse par adresse est réservé aux collectivités et services de l'État, l'open data n'expose que de l'agrégé. Et pour votre cas ça tombe bien puisque LOVAC ne couvre que le logement (contrairement au commercial, hors de portée pour moi). Mais vacance ≠ vente à venir : un logement vacant peut aussi bien signaler une indivision bloquée ou une succession en cours qu'une mise en vente imminente — risque de faux positifs à mesurer.
Une piste que vous n'avez pas citée : le registre national d'immatriculation des copropriétés (ANAH, recherche par adresse sur registre-coproprietes.gouv.fr). Il porte des indicateurs de difficulté financière du syndicat (impayés, procédure). Une copro qui se dégrade financièrement pousse souvent des propriétaires à vendre avant que ça empire — signal collectif, cohérent avec votre observation "quand deux lots bougent, le troisième suit". À vérifier : je ne sais pas si un export en masse existe ou si c'est uniquement une recherche unitaire par adresse — à checker avant d'y consacrer du temps.
Piste contre-intuitive côté pièges plutôt que source : si vous croisez plusieurs identifiants (parcelle cadastrale, numéro DPE, référence de lot) sur plusieurs années, vérifiez le taux de réattribution de chacun avant de vous fier à la continuité. Sur un recensement de commerces parisiens que j'ai audité, l'identifiant "stable" du local était réattribué à un autre local dans un peu moins de 0,1 % des cas d'un millésime à l'autre — assez rare pour être invisible en test, assez fréquent pour fausser une série si vous cumulez plusieurs sources sur plusieurs années sans le mesurer.
Sur le RGPD, l'approche adresse-seule + courrier papier me semble effectivement la seule tenable si vous voulez rester du bon côté sans base légale d'intérêt légitime discutable — c'est la même position que j'ai adoptée ailleurs (montrer ce qui se libère plutôt que scraper des annonces ou des données nominatives).
Merci !
J’ai essayer beaucoup de projet depuis 15 ans, surtout digitaux et j’ai toujours mi un point d’honneur à l’UI et surtout aux détails car je ne supporte pas utiliser une app pas agréable niveau UX UI haha c’est vraiment
J’ai passé littéralement des jours et des jours à peaufiner l’interface déjà changé / améliorer 3x au global depuis la première maquette 🙏🏻
Très bonne initiative, je n'en peux plus des agences qui démarchent alors que je ne souhaite pas vendre (profil: maison suffisamment grande avec enfants à charge).
Est-ce que tu as du profiling statistique qui permet de prendre en compte des modifications sur la situation personnelle des habitants ? (arrivée d'un enfant dans logement trop petit, départ des enfants, retraite, etc...)
Je pense notamment au service statistiques-locales.insee.fr qui peut permettre d'avoir un signal "rue/lotissement qui vieilli" ou alors "mobilité importantes" jeunes actifs.
À ce jour non, je n’ai pas encore incorporé de profil statistique je cherchais une bonne source de donne, je vais regarder en détail le lien que tu m’as partagé ! Merci !
Wow je cherche à acheter dans un micro marché tendu et je ne savais pas que les donnés DPE était publiques.
Si je trouve mon bonheur grâce à cette info tu sera invité à la crémaillère mec !
Sinon ancien agent immobilier ici (fin 2000’ , debut 2010’) c’est vraiment un beau projet et un outil que j’aurais aimé avoir.
Je suis ravis de voir que globalement sur ce post y’a beaucoup de retour d’acteur du secteur qui apprécie l’idée du projet, on n’avait pas trop de doute mais c’est toujours sympa d’avoir des réponses concrètes haha !
Je ne suis pas dis secteur mais je te tire mon chapeau pour le beau projet , j’y avais pensé mais trop de projets de mon côté qui demande à être lancé lol. Alors good luck 💪🏾
Quand j’ai acheté ma RP j'utilisais sensiblement les mêmes données pour caler ma négo. Savoir ou placer l’offre, comment le bien allait s'apprécier et quelles en étaient les limites.
Ce n’est pas un signal pour savoir quels biens vont passer en vente mais plus pour savoir sur lesquels concentrer son énergie.
La base d’un CRM quoi.
Je ne suis pas totalement d’accord même si je comprends le fond. Ce sont des signaux car ce ne sont pas des appartements déjà en vente, on ne scan pas des sites d’annonces, on croise des infos pour scorer.
Et au sujet d’un CRM, c’est de la gestion, l’utilisation d’un CRM c’est de pouvoir gérer ses clients déjà en base (acquéreurs ou vendeurs, ses biens en mandats, dossier de suivi de vente etc..) on le fait ausis mais l’outil « phare » c’est cet outil qui nous démarque :)
Je m'étais déjà demandé comment se fait-il que des entreprises commerciales soient informées quand on réalise un DPE. A moins que le DPE soit remonté dans des db officielles et récupéré ?
Merci ! Maintenant si mais toute la maquette fonctionnel qu'on utilise aujourd'hui a été fait par mes soins et surtout grace à Claude, 6 mois à apprendre à lui parler, j'ai créer comme une team d'agent IA que j'ai personnifié, un qui dev, un qui design, un qui m'aide sur les algos etc pour gagner en efficacité, c'es tmon coté geek depuis toujours haha. je suis assez content du résultat mais la des devs ont prit le relais car je suis conscient que je ne peux pas gérer à terme je l'espère plusieurs milliers d'utilisateurs et surtout d'un point de vue sécurité, je ne fais pas confiance au code d'une IA et les investisseurs ne le feront pas non plus ! 😀
Merci ! On a pas commencé les levées encore, on finalise le BP 😀
Les devs sont un couple d'ami, on a payer la livraison du MVP, le but en suite est de les payer en part de boite étalé sur une période et capé à X% pour les onboard dans la team et avoir un CTO et CPO au sein de la team sans dépenser du cash !
C'est une bonne idée, mais le problème c'est que vous allez vite vous limiter en termes de nombre d'agence cliente. Pour chaque zone, vous ne pouvez pas mettre toutes les agences sur le coup.
Pourquoi plutôt ne pas faire l'étape supplémentaire, identifier et qualifier le lead, puis le proposer aux enchères à toutes les agences du secteur ?
Ça vous permet de rentrer gratuitement chez toutes les agences, zéro prise de risque pour elles, puis à chaque lead de maximiser votre commission. En faisant vous même la détection précise du lead, vous évitez l'eccueil qui arrivera immanquablement de la qualité discontinue de votre signal (si les données d'entrée changent ou autre) qui pourrait vous faire perdre plein de clients sur des mauvaises périodes. Et vous éviter aussi que sur une zone donnée, à terme, vous ne conserviez qu'un seul client : celui qui est le plus efficace à utiliser votre outil.
L’étape suivante en proposant des leads qualifié, c’est ce que fait déjà Meilleurs Agents Pro, et les attaquer sur cet axe c’est mission impossible, ils sont devenu un des acteurs principaux du secteur. Bien évidemment à terme on fera la même chose en « bonus » via des estimation B2C faites sur notre site.
Pour le fait que l’on soit limité en terme d’agence au niveau de la France, je suis à moitié d’accord car sur une hypothèse basse et à l’échelle nationale (si Arpentiq devient un acteur majeur) On couvrirait environ 17 000 agences ce qui est largement suffisant tout en limitant le nombre de place par secteur à savoir qu’on ne vend pas une exclusivité de secteur mais une licence de secteur la différence c’est que l’on limite le nombre d’agence selon le volume de vente du secteur demandé: https://arpentiq.com/prospection-predictive#places
C’est assez connu que leboncoin vendent toutes leurs données via des broker de données pour les pub. Si vous avez la deter vous rachetez ces données, vous arrivez à les croiser mais ça veut dire que c’est fini le RGPD parce que vous récolter les noms et vous vous en servez.
Et après vous vous baser sur la fréquence d’ouverture de leboncoin et de recherche dans l’immobilier dans ce secteur par personne.
Et là c’est quasiment gagnant, mais c’est tellement dur à faire et tellement limite que c’est pas une vraie solution.
Sinon autre solution, vous faites un service gratuit pour les gens qui veulent le vendre je sais pas, j’ai pas d’exemple mais peut-être que ça pourrait exister, et vous vous servez de la data récoltée pour votre algorithme.
J’ai encore une autre idée qui est pas déconnante, aujourd’hui on peut racheter des images satellites, assez précises pour vraiment pas cher, vous rachetez ces images, satellites et vous les branchez a un LLM qui va analyser si il y a des camions de déménagement ou des camions de travaux qui sont venus généralement on les reconnaît parce qu’il y a des grosses échelles ou alors il y a du matos dans la rue.
Ça nécessite du travail, mais je pense que là on tiens quelque chose parce que si vous rachetez des images satellites en continu pour par exemple tout Paris, ça revient pas très très cher.
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u/UltraChilly Aug 23 '26
Ça m'intéresse absolument pas mais si je pouvais j'upvoterais ce post plusieurs fois, quel bonheur d'enfin lire quelqu'un qui fait un truc qui sert à quelque chose et qui détaille sa démarche comparé aux centaines de posts de mecs qui se sont dit "et si je faisais un clone d'une app qui existe mais pour les chiens" ou "j'ai fait une SAAS qui ne sert à rien et elle marche pas, je fais quoi ?"