LES DONNÉES À L’ÉPREUVE DU RÉEL
Modéliser les données.
Évaluer l’immobilier.
Un prototype concret pour explorer comment les données de vente deviennent une estimation.
Sans inscription · Prototype pédagogique
Le périmètre et les limites du prototype +
Le périmètre du prototype
Une estimation indicative, à partir de ventes passées.
✓ Ce qu’il utilise
- Environ 350 000 ventes d’appartements de 2025
- Transactions DVF réelles, surface, pièces, localisation et ventes voisines
- État, extérieur, parking : ajustements de démonstration
✕ Ce qu’il ne couvre pas
- Maisons, biens atypiques et évolution du marché en temps réel
- Visite du bien, analyse cadastrale détaillée ou DPE
- Expertise immobilière ou garantie de prix
01 / DES DONNÉES AU RÉSULTAT
Comment ça marche ?
Des ventes connues pour apprendre. D’autres ventes pour vérifier. Puis un nouveau bien à estimer.
Trois façons d’apprendre
Arbre de décision
Il pose des questions, puis suit leurs branches.
« Plus de 60 m² ? », « plus de 3 pièces ? » : chaque réponse mène à un groupe de ventes comparables. L’arbre utilise ce groupe pour prédire un prix.
✓ Un chemin facile à expliquer.
! Trop de branches peuvent mémoriser les ventes au lieu de généraliser.
Réseau de neurones
Il apprend les coefficients de ses calculs.
La surface, les pièces et la localisation entrent dans un réseau de calculs. Le réseau compare ses prix aux ventes connues et ajuste les coefficients pour réduire les écarts.
✓ Des effets qui se combinent.
! Il demande des données bien préparées et des réglages adaptés.
CatBoost
Il additionne les corrections de plusieurs arbres.
Une première estimation sert de départ. Chaque nouvel arbre apprend à corriger une partie des erreurs qui restent. C’est l’approche utilisée dans le prototype.
✓ Adapté aux tableaux mêlant chiffres et catégories.
! Davantage d’arbres ne garantit pas une meilleure estimation.
02 / LA PRÉPARATION
Préparer les données.
Avant d’apprendre.
Filtrer les ventes, ajouter les coordonnées GPS, puis séparer les données pour apprendre et vérifier.
Les mêmes ventes, en trois étapes.
Animation automatique · 28 secondes · 12 lignes fictives.
| Vente | Bien vendu | Contrôle | GPS ajoutés |
|---|
Modèle simplifié explicatif · ventes, adresses et points GPS fictifs.
03 / LES MODÈLES EN ACTION
Deux façons d’apprendre.
Entraînez un réseau de neurones ou suivez les corrections des arbres de CatBoost.
Comparaison avec le prix connu de cet exemple fictif.
Entraînez le réseau, puis calculez le prix du bien choisi.
Le calcul expliquéN1 · voir les multiplications
Chaque trait multiplie une entrée.
Le poids est le coefficient écrit sur la connexion.
Écart : PrêtEstimation − valeur observée
Lancez l’animation pour suivre les branches.
Le calcul, en détail
Le prix moyen des ventes.
Chaque arbre ajoute sa correction au prix précédent.
Modèle explicatif : seuils de surface distincts pour illustrer les corrections.
04 / D’AUTRES TERRAINS D’APPLICATION
Même approche.
D’autres enjeux.
Des pistes de projets pour les entreprises, à construire et à valider.
01 Finance
Détecter les transactions suspectes
Voir l’applicationFermer la description+
Le besoinRepérer les opérations qui méritent un contrôle.
Ce que l’on construitUn score de risque issu des montants, horaires et fraudes déjà identifiées.
02 Industrie
Anticiper les pannes machines
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Le besoinRepérer les signes de dégradation avant la panne.
Ce que l’on construitDes alertes issues des vibrations, températures et interventions passées.
03 Énergie
Prévoir la demande d’énergie
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Le besoinAnticiper les pointes pour mieux préparer les achats.
Ce que l’on construitUne prévision horaire issue des compteurs, de la météo et du calendrier.
05 / LA MÉTHODE
Un projet, du début à la fin.
- Cadrer l’usage
- Collecter
- Contrôler
- Géocoder
- Préparer
- Séparer les jeux
- Entraîner
- Évaluer
- Connecter
- Déployer
ET SI VOUS PASSIEZ À LA PRATIQUE ?
Comprendre les modèles. Savoir les mettre à l’épreuve.
Les réseaux de neurones, les arbres et le boosting font partie du parcours de formation Synapsteria en préparation. L’objectif : savoir préparer des données, conduire un essai et juger ce que vaut le résultat.
Programme en cours de conception · contenu et modalités à définir ensemble.
- 01
Comprendre
Lire une prédiction et ses limites.
- 02
Expérimenter
Préparer des données et observer un apprentissage.
- 03
Évaluer
Comparer les résultats et choisir la suite.