Qualification automatique des meilleures annonces immobilières

1. Contexte général

H2CT est une société de marchands de biens immobiliers spécialisée dans la revalorisation et la revente d’actifs. Portée par des fondateurs technophiles, l’entreprise a engagé une démarche de transformation digitale ciblée, avec l’ambition de tirer parti de la data et de l’IA pour améliorer son efficacité opérationnelle.

Ce projet, première collaboration entre nos équipes, visait à automatiser un processus métier critique : la détection rapide des meilleures annonces immobilières, levier direct de création de valeur pour H2CT.

2. Problématique

• Dans le métier de marchand de biens, être le premier à contacter une bonne annonce peut faire toute la différence.
• Les fondateurs de H2CT devaient analyser manuellement plus de 100 annonces par jour, ce qui représentait une charge mentale lourde et une perte de temps significative.
• Cette contrainte opérationnelle risquait de faire manquer des opportunités à fort potentiel et de limiter le chiffre d’affaires de l’entreprise.
• L’enjeu était donc de capter automatiquement les meilleures annonces, sans y consacrer d’effort quotidien, tout en maintenant un haut niveau de pertinence.

3. Objectifs

• Gagner un temps opérationnel significatif en se concentrant uniquement sur les meilleures annonces.
• Améliorer la qualité de ciblage pour maximiser la rentabilité des opérations.
• Mettre en place une solution efficace, intégrée aux outils existants (Telegram), avec des KPIs clairs : temps de traitement, taux de précision.
• Valider une première brique d’automatisation à impact direct, pouvant être enrichie par la suite.

4. Solution mise en œuvre

• Développement d’un système combinant plusieurs briques technologiques :
  • Modèle NLP sur-mesure pour extraire automatiquement les informations clés des annonces.
  • Scoring multicritères configurable selon les priorités métier.
  • Embedding des annonces, analyse sémantique des textes et images pour estimer le potentiel réel.
  • Interface de gestion des critères et envoi automatisé via Telegram pour une réactivité maximale.
• Intégration directe aux portails d’annonces immobilières pour garantir une couverture en temps réel.
• Approche itérative, avec ajustements réguliers basés sur les retours d’usage terrain.

5. Résultats

• –85 % de temps de recherche quotidien.
• +40 % d’annonces pertinentes détectées, permettant un ciblage plus fin.
• +25 % de taux de conversion entre annonce détectée et action d’achat.
• Adoption immédiate de la solution par les fondateurs, avec un impact direct sur la capacité à concrétiser des opérations à haute valeur.

6. Valeur client & rentabilité

• Le projet a généré un retour sur investissement x8, en combinant gain de temps et augmentation de la profitabilité des opérations.
• La solution a permis une prise de décision plus rapide, renforçant la position de H2CT en tant qu’acheteur prioritaire auprès des vendeurs.
• La réussite du projet a donné envie au client de poursuivre l’automatisation ciblée de processus métier, dans une logique d’amélioration continue.

7. Enseignements clés

• La compréhension partagée de ce qu’est une bonne opportunité immobilière a été déterminante pour entraîner un scoring pertinent.
• L’intégration d’un mécanisme de reclassification manuelle a permis à l’IA de s’améliorer en continu.
• Il est pertinent de commencer avec une solution simple mais efficace, générant un ROI immédiat, avant d’élargir les cas d’usage.
• Ce projet illustre l’impact que peut avoir une automatisation bien pensée sur un métier à forte intensité décisionnelle.