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Appréhender le marché immobilier des villes en analysant sémantiquement les annonces

NLP, Analyse du langage3 min read

Comment l’intelligence artificielle peut-elle donner des renseignements inédits sur l’immobilier ?

Chez LokimoAI, nous nous questionnons constamment sur les possibles intuitions que peuvent fournir les nouvelles technologies. Est-il possible en accumulant et traitant suffisamment de données de comprendre en profondeur le marché immobilier d’une zone ? Aujourd’hui, nous discutons de l’extraction d’informations provenant de descriptions d’annonces immobilières et de leur utilité afin de mieux appréhender une zone.

Le traitement massif d’annonces immobilières permet de mieux analyser une zone

Une annonce bien écrite comporte généralement un panel assez large d’informations allant de la description du bien à des détails sur l’environnement qui l’entoure. Prenons deux villes aux marchés immobiliers bien différents pour mettre notre questionnement à l’épreuve. Vitry-sur-Seine, ville dynamique de l’immobilier francilien et Dijon, au marché immobilier plus tranquille.

Vitry-sur-Seine

Vitry-sur-Seine est une ville prometteuse à laquelle le projet du grand Paris bénéficie énormément. C’est une commune tournée vers le futur qui reste abordable et est prisée des jeunes parents franciliens.

Dijon de son côté est une ville qui propose un nombre assez important de maisons et un cadre de vie calme pour un marché immobilier relativement stable.

L’extraction automatique des informations

Le traitement du langage naturel est un domaine de l’intelligence artificielle qui vise à comprendre le langage humain, permettre à des algorithmes d’appréhender les tenants et les aboutissants d’un texte et d’en extraire des informations. Ici, on tente d’extraire tout ce qui est relatif à la description qui est faite des biens ou des environnements dans lesquels ils sont. On cherche à voir émerger des tendances en traitant suffisamment d’annonces.

La première étape va consister à comprendre chaque mot dans son contexte. Pour cela on va faire passer le texte à travers un réseau de neurones virtuelle qui va assigner à chaque mot sa nature (verbes, noms, pronoms, adjectifs, etc…) et sa fonction.

Après passage de l’IA, les mots, leur nature et contexte

Une fois cette tache effectuée, on va enlever tous les mots et adjectifs étant trop communs ou n’étant pas directement liés au bien ou à son environnement.

Exemple :

A 5 minutes de la MAIRIE de VITRY SUR SEINE dans une petite copropriété donnant en arrière cours, appartement 3 pièces de 57m² au 2ème étage avec ascenseur offrant une entrée, un grand salon de 24m² avec cuisine ouverte aménagée et équipée, 2 chambres, une salle de bains moderne et un WC séparé. Donnant côté intérieur de la copropriété, Vous serez séduit par le calme qu’offre cet appartement. Une cave complète la vente de ce bien. Au pied de la futur station de TRAMWAY T9 et proche de toutes commodités avec un accès autoroute en 5 minutes. Idéal pour de l’investissement et/ou pour un premier achat ! Dont 6.09 % honoraires TTC à la charge de l’acquéreur. Copropriété de 30 lots (Pas de procédure en cours).

Après le traitement on obtient ‘futur’, ‘grand’, ‘moderne’, ‘calme’. On va ensuite chercher à mettre ces mots sous une forme canonique qui nous permettra de considérer comme similaire “grand” et “grandes” ou encore “moderne” et “modernité”.

L’intégration à la plateforme

LokimoAI est un projet constitué d’un agrégateur qui va périodiquement aller chercher, traiter et mettre à jour la donnée. L’architecture de celui-ci a été conçue de façon à simplifier l’ajout de n’importe quelle source et méthode de traitement de données sur celles-ci. Nous allons donc ici indiquer à l’agrégateur qu’il doit aller chercher des descriptions d’annonces pour chaque commune de France, leur appliquer le traitement décrit plus haut et mettre à jour cette donnée chaque mois. Il ne reste maintenant qu’à lancer l’agrégateur et intégrer les résultats sur le site internet.

Nous portons une attention toute particulière à l’affichage des données qui, selon nous contribue en grande partie à leur valeur. Pour cette nouvelle donnée nous optons pour un affichage sous forme de “nuage de mot” qui va afficher un mot plus ou moins gros selon sa prépondérance dans les annonces.

Résultat obtenu pour Vitry-sur-Seine

On observe que le mot “futur” ou ses autres formes sont largement représentées dans les descriptions d’annonces, on retrouve également des mots comme “énergétique” ou “pavillonnaire” qui confirment le marché moderne et tourné sur le futur de la ville.

Résultat obtenu pour Dijon

On pourra à terme observer sur des périodes les mots qui apparaissent ou disparaissent, laissant ainsi entrevoir des évolutions pour les zones.

Nous intégrons la donnée dans la rubrique “marché” de LokimoAI.

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