Les nouvelles technologies liées à la recherche immobilière

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Les informations nous ressassent sans arrêt de vilains anglicismes : deep learning, machine learning qui sont communément englobés en Français sous le terme galvaudé d’intelligence artificielle. 


A quoi correspondent précisément ces termes ?


L’intelligence artificielle est champ d’étude visant à mettre en place des techniques pour que les machines acquièrent une intelligence proche de l’humain.  Dans notre vie quotidienne, celle-ci se retrouvent par exemple dans les aspirateurs autonomes comme I Robot, la voiture autonome développée par Tesla ou les assistants personnels comme Alexa d’Amazon etc…

 

De ce fait, le « machine learning » et le « deep learning » ne sont que des techniques ou champs d’études découlant de celle-ci. En gros les techniques ayant recours au Machine Learning ou au Deep Learning sont des sortes d’intelligence artificielle.

 

Plus précisément, le « machine learning » est une technique permettant aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes à partir de modèles se fondant sur une base donnée.

 

Les machines apprennent au fur et à mesure de leur utilisation.

 

Le « deep learning » va plus loin puisqu’il n’y a pas de codage ou de modèle au préalable, c’est l’intelligence artificielle qui fait ses propres modèles de raisonnement pour arriver à une fin. L’un des accomplissements majeurs dans ce domaine est lerobot de Google nommé Sophia qui arrive à parfaitement tenir une discussion avec vous. Autrement dit, elle arrive à traiter votre discours, l’analyser et y donner une réponse parmi les données qu’elle a elle-même cherché et collecté.

 

Le « machine learning » est donc à la base du deep learning puisqu’il a fallu créer cette technique pour déboucher sur l’autre.


Élément important, la qualité du travail. En effet, elle est indispensable pour des prédictions fines et réalistes.  Elle dépendra de contraintes initiales correspondant à la base de données. 


Quelle est la démarche pour obtenir un modèle de qualité?



Comment fonctionne le "machine learning" ?

 

La mise en place du Machine Learning se déroule en deux phases :

 

-       On commence par estimer un modèle à partir de données que l’on nomme observations qui sont disponibles en nombre fini durant la conception.  On l’appelle aussi « entrainement ». Cette phase est généralement faite avant la mise en pratique du modèle.

 

-       Ensuite, on le fait simplement fonctionner. Puisqu’il est en route, nous pouvons lui ajouter des données qu’il traitera pour accomplir les tâches voulues sans forcément qu’on lui demande.

 

Les algorithmes du modèle permettent donc à une machine, un système piloté ou assisté par ordinateur ou encore un robot d’adapter ses réponses en fonction des données déjà existante. On peut prendre l’exemple de notre solution PREACOR qui donne un score dès que vous renseignez vos pièces car elle a déjà mis en place des scores à partir de la base de données des 50.000 dossiers.

 

Voici une illustration du fonctionnement : 


comment fonctionne le machine learning



 Il faut cependant insister sur le fait que le « machine learning » ne peut se réduire qu’aux algorithmes puisqu’il nécessite une démarche par étape précise qu’il faut utiliser pour obtenir à un résultat optimal qui peuvent être résumés avec l’illustration suivante : 


Comment fabrique-t-on une intelligence artificielle fonctionnant selon le machine learning ?



En quoi PREACOR est une intelligence artificielle ?


En réunissant plus de 50.000 dossiers, autant de cas réels, qui ont abouti ou non et en intégrant toutes les particularités de tous ces dossiers : âge des emprunteurs, taille de l’entreprise, comportement bancaire, endettement, reste à vivre, ration d’épargne avant opération, après opération, etc… on obtient une grosse base de données qu’il a fallu clarifiée.


C’est ensuite en mettant ses données les unes en face des autres, avec notamment des méthodes statistiques d’exploration et en croisant plusieurs modèles de Machine Learning que l’on obtient un modèle.

Lorsque l’utilisateur va ensuite rentrer ses données, la machine va, selon les règles qu’elle a apprises, donner un score.


Cette IA est difficilement reproductible car les données ne sont pas libres, les modèles et les ajustements sont des pondérations fines de plusieurs modèles. Enfin il y a quelques astuces que l’on garde pour nous !

 


Quelles conséquences pour le marché immobilier ?

 

Au préalable, il faut faire une distinction entre le « Big data » et l’« Intelligence Artificielle » souvent le Big data est présenté comme une intelligence artificielle alors qu’il ne s’agit pas de la même chose.

 

En effet, le Big data est le fait d’agréger en un seul endroit une grande quantité de données choisies au préalable. Par exemple, lorsqu’une annonce immobilière est présentée avec la population du quartier, les commerces alentours, la qualité de l’air, etc.

 

L’apparition de l’intelligence artificielle a bouleversé le rapport de l’humain au travail à travers les tâches que celui effectue. Celle-ci peut permettre de se substituer à l’homme dans des tâches où l’être humain possède des limites réflexives (force de calcul par exemple) ou d’efficacité (montage de voiture). Elle a vu se créer autour d’elle de nouveaux outils permettant justement de palier aux limites humaines et permettre des solutions utiles pour l’homme et les tâches qu’il effectue.

 

Le marché immobilier ne déroge pas à la règle. En effet, un premier point qui s’est renforcé avec son apparition est la dématérialisation des échanges entre particulier et professionnels.

 

En effet, les intelligences artificielles sont les conséquences d’une période de digitalisation qui a démarré dans les années 80. Aujourd’hui, la présence sur internet et indispensable ainsi que des logiciels de calculs qui se basent sur ce type d’intelligence.

 

Côté agent, l’intelligence artificielle facilite son quotidien sur les logiciels métiers et sur ses relations avec les clients. Dans un contexte de marché tendu, la fluidification des flux permet aux agents immobiliers de tirer leurs épingles du jeu.

 

Plus concrètement, il faut en moyenne 28 jours pour obtenir une réponse bancaire, la promesse de PREACOR est de 3 minutes. De quoi permettre de diminuer globalement les durées d’attente de financement.

 

De plus, des solutions voient le jour en parallèle basé sur l’intelligence artificielle qui ont pour vocation d’accompagner particuliers et professionnels vers plus d’efficacité et de sécurité.  Cependant, aux vues de la capacité des intelligences artificielles et en voyant les capacités du machine learning, n’aurions-nous pas peur d’une progressive disparition dans un futur proche de l’intermédiaire qu’est l’agent, le courtier ou le promoteur ? Vous pouvez nous répondre en avis. 





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Posté par Aymerick Penicaut

Aymerick Penicaut

Aymerick PENICAUT est le Président Directeur Général d'ASHLER & MANSON et de SITIGEO.COM, société qu'il a fondée en 2003 à 23 ans, après un DESS de Droit des Affaires et Fiscalité. Passionné de finance et d'immobilier, il est également formateur sur les métiers du courtage en financement immobilier.

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