Comment l’intelligence artificielle apporte précision justesse et efficacité a l’évaluation immobilière

Introduction : le problème avec les évaluations traditionnelle

En 2025 le prix des maisons dépend toujours lourdement de l’intuition humaines un

procédé lent et subjectif souvent plein d’inconsistance et si l’IA était plus rapide plus

objectif sur les estimations 

Chez amzil ai lia qu’on a développé un modèle de machine learning qui prédit

efficacement les valeurs des propriétés en Lille (France) en utilisant des données

réelles de transaction des méthodes traditionnelles dévaluation immobilière 

Cet article explore les étapes du projet allant des lignes de données au

connaissances concret en mettant en lumière comment l’IA peut avantagées les

acheteurs vendeurs et les agences avec transparence.

Les données poser les briques

On a commencé avec la base de données demande de valeur foncière une mine d’or

de transaction à propos de propriété de 2020 à 2024.

Les lignes concerne par la base de données incluent plus de 44000 propriétés

enregistrées à Lille mais certaine ligne n’avait rien à offrir après nettoyage et

validation on a poursuivi avec 26000 lignes et était parfaitement exploitable ce qui a

éliminant ainsi les :

• Répétions les colonnes comme ancienne code commune qui ne sont plus à jour 

• Les valeurs aberrantes les prix aux dessus de 12 millions et les surfaces habitable

démesurés (300m carré par appartement)

• Les valeurs manquantes on a priorise les valeurs clé comme la surface le nombre de

chambre la localisation et le type de propriété 

Les connaissances clé confié par la base de données révèlent une forte corrélation.

Par exemple le prix de la propriété au centre de Lille était en moyenne 20 fois plus

élevé qu’en périphérie et chaque chambre supplémentaire accroit le prix du bien de

15000€.

Comment fonctionne le moteur de l'IA

A la racine de notre projet il y’a une structure.   Des approches orientées données

basé sur le cadre CRISP DM assurant une transition des data linaires en des

connaissances concrète Bien qu'imparfait, le modèle révèle des tendances cachées,

comme la prime pour les propriétés à proximité des lignes de métro de Lille même

les experts peuvent passer à côté de cela.

Le procédé commence par la compréhension du marché où on a identifié un besoin

celui d’un outil fiable pour éliminer les conjectures sur les prix dans l'immobilier.

La préparation des données utilisées a joué un rôle central : les transactions multi-

lots ont été regroupées, et des caractéristiques numériques comme la surface ont été

normalisé utilisant une échelle du plus élevé au plus faibles et le voisinage a été

intelligemment regroupe par moyennes en 10 zone géographique distinct comme

vieux Lille et Helemnes pour cible la localisation en se basant sur les tendances 

Cette phase teste méticuleusement trois algorithmes puissants : la régression

linéaire comme une ligne directrice Random Forest pour sa robustesse contre les

valeurs aberrantes et XGBoost qui maitrise les patterns non linéaires.

Le model final a été déployer en toute transparence en un tableau de bord facilement

compréhensible pour les agences immobilières et intégrer via API pour les

plateformes partenaires assurant progressivité pour une large partie des utilisateurs.

Cette end-to-end pipeline explicitement designer montre à quelle point les

méthodologies structuré et les modèles de machine learning avant guardiste peuvent

transformer l’évaluation immobilière en une solution précise, efficace et évolutive.

Tous cela a été réaliser à travers l’application du cadre CRISP-DM assurant clarté re

faisabilité et un vrai impact mondial.

Conclusion L’avenir de l’immobilier

Ce projet n’a pas pour but de remplacer les agents mais de leur fournir des outils en

combinant la vitesse de l’IA a l’ingéniosité humaines. Nous pouvons créer un marché

plus équilibré et plus efficace.

Concernant la suite nous allons explorer des intégrations avec les tendances

saisonnières et les données hyperlocales.

Nous aimerions savoir ce que vous en pensez. Rejoignez la conversation!