Lorsqu’un prospect acquéreur remplit un formulaire d’estimation immobilière en ligne, l’outil va fournir un résultat qui correspond à une fourchette de prix. C’est rendu possible grâce à la collecte des données. Plus l’outil d’estimation en collecte, plus l’estimation sera précise.
Le Big Data, c’est quoi exactement ?
Le Big Data est un terme qui désigne un volume de données tellement important qu’il ne peut être collecté par l’humain. Ces données sont générées à chaque instant par l’ensemble des canaux disponibles pour les fournir : les réseaux sociaux, les données open source et donc en accès libre, les objets connectés…Les objets connectés (IoT = Internet Of Things) sont d’ailleurs intéressants en immobilier. Puisqu’un immeuble intelligent (ou smart building) permet de fournir énormément d’informations sur la consommation du bâtiment et son vieillissement. Ce qui pourrait, à terme, permettre d’estimer la valeur d’un bien de manière ultra fine.
Comment faire pour analyser et donner du sens à ces données ?
Étant donné la masse de données qui arrivent de partout à chaque instant, on a dû s’adapter. De nouveaux métiers tels que le data scientist ou le data miner sont apparus.
Le data miner, tel le mineur dans un la mine, va extraire les données et les transformer en connaissances utiles pour le champ de recherche traité. Le data scientist quant à lui, va modéliser ces données pour proposer une application dans le monde réel. C’est le cas pour l’analyse prédictive.
💡 Le savez-vous ? Maline Immobilier utilise un modèle prédictif pour vous faire connaître auprès de vos leads immobiliers avant vos concurrents.
Le Big Data et l’analyse prédictive pour estimer un bien immobilier
Revenons-en à nos outils d’estimation en ligne : comment sont-ils renseignés ?
Ils sont nourris par les données du DVF, qui publie les valeurs des biens vendus 6 mois après, et qui ne reflète pas la valeur du marché sur le moment.
Ils sont aussi nourris par les données cédées par les agents immobiliers eux-mêmes.
Dans le cas de l’outil d’estimation en ligne, une fois que les prospects ont renseigné la base de données, l’agent immobilier les contacte et affine son estimation « à la main ».
Le prix de l’estimation restitué dépend donc de prix dans le passé, et des prix estimés à la main, ce qui ne présage pas du tout de la justesse des données.
Quelle est la différence entre l’estimation immobilière traditionnelle et l’estimation prédictive ?
L’estimation immobilière traditionnelle prend en compte :
- Le prix des appartements ou des maisons vendus au sein de l’agence.
- Les caractéristiques des biens.
- Le prix des biens vendus dans le MLS (pour les adhérents).
- Les prix du DVF.
- Les biens en vente actuellement.
- L’expérience de l’agent immobilier.
L’estimation immobilière traditionnelle est donc basée sur la connaissance de l’agence immobilière de son marché, de son expérience au sein d’un quartier voire d’un immeuble et des outils à sa disposition.
Elle est croisée avec des éléments factuels mais relève aussi d’une part de subjectivité.
Ceci dit, l’estimation immobilière traditionnelle faite par un agent immobilier est la meilleure façon de montrer une expertise réelle au lead vendeur.
➡️ Lorsqu’il y a concurrence sur un mandat, et qu’il est temps de fixer un prix de vente qui se négocie généralement en R2 avec le propriétaire, l’agence la plus en phase avec son marché n’est pas forcément celle qui va remporter le mandat. Un propriétaire prend sa décision parce que le prix de vente lui plaît. Ce qui ne gage pas du succès de la commercialisation.
Il n’est pas rare que l’agence immobilière qui a réalisé l’estimation la plus juste remporte le mandat dans un deuxième temps.
Parce qu’elle n’aura pas cédé aux chants des sirènes et parce qu’elle aura démontré une réelle expertise locale.
L’estimation immobilière prédictive utilise les algorithmes qui prennent en compte d’autres variables :
- Les ventes comparables dans un secteur ciblé
- Les caractéristiques des biens
- Les données démographiques
- Les données économiques
- Les tendances du marché à grande échelle
- Les comportements des vendeurs et des acquéreurs
C’est donc l’introduction de nouveaux critères qui vont permettre de prédire un prix et surtout de prédire le comportement du marché si le bien est vendu dans quelques semaines ou dans quelques mois.
L’algorithme met en corrélation des données qui influencent le marché immobilier et permet d’éviter les biais humains. Plus complexes, parfois plus indirects, ces critères permettent une analyse empirique, particulièrement utile en forte période de décroissance du marché de l’immobilier.
Quand on ne sait pas du tout à quoi s’attendre.
Comment vos données servent votre métier d’agent immobilier ?
À partir du moment où vous générez des leads immobiliers grâce à votre outil d’estimation en ligne personnel, les leads vous appartiennent.
Si vous améliorez votre outil en introduisant vos données de ventes, il va devenir de plus en plus précis, mais vous conservez la propriété des résultats.
Il n’y a donc pas de concurrence entre vous et l’outil.
L’estimation en ligne devient votre meilleur allié pour convertir vos prospects froids en prospects chauds.
Les mégadonnées et les performances algorithmiques sont-elles utiles à l’échelle locale ?
La data immobilière, aujourd’hui, manque encore de précision. Pour qu’elle soit réellement efficace, il faut plus que les variables actuellement prises en compte.
Comme nous le mentionnions plus haut, lorsque les immeubles et les maisons seront connectés, et que les données seront accessibles, alors on aura vraiment établi un modèle prédictif qui permettra de voir comment le bâtiment va se comporter dans les années à venir. Et en déduire une valeur immobilière présente ou future.
Encore faudra-t-il que certaines entreprises se spécialisent dans le data mining immobilier et surtout, que les propriétaires donnent leur consentement pour un tel traitement. Quand on voit l’accueil réservé au compteur Linky dans les foyers, on est en droit de se demander si ce jour arrivera.
En tout cas, on sait que la note du diagnostic de performance énergétique (DPE) influe dorénavant sur le prix d’un bien. Et que, étant donné que la méthode de calcul n’est pas infaillible, tout traitement par une intelligence artificielle ne pourrait que renforcer un biais négatif sur l’évolution des prix du marché.
Tous ces éléments tendent à montrer que la data immobilière n’est pas encore suffisamment précise pour détrôner l’estimation immobilière humaine et locale.
L’alliance de l’homme et de la machine pour une nouvelle ère de l’évaluation immobilière
Le coût que représente un investissement dans cette innovation est un frein pour les agences immobilières indépendantes. C’est pourquoi son utilisation est limitée aux enseignes d’envergure.
En revanche, comme à chaque fois qu’un progrès technologique apparaît, il semble contre-productif d’en faire un ennemi de la profession.
Au contraire, l’expérience terrain alliée à l’efficacité des algorithmes pourrait constituer un nouveau service, une nouvelle offre pour convertir des leads immobiliers vendeurs.
C’est une aide incroyable à la prise de décision et aussi pour faciliter la négociation du prix pendant la transaction.
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