École
NidBuyer
Un acheteur immobilier propulsé par l'IA
Une application qui repère les biens sous-évalués, alerte l'acheteur et conseille sur l'offre, grâce aux ventes réelles (DVF), à un moteur RAG et à l'analyse des photos.
Le contexte
Projet 2 du parcours IA : les portails immobiliers listent des biens, mais aucun n'aide l'acheteur à savoir si un prix est juste.
Ce que j'ai fait
- Préparation des données de ventes réelles (DVF) servant de référence de prix par secteur.
- Score d'opportunité : écart entre le prix demandé et la médiane des ventes comparables.
- Utilitaires statistiques écrits « from scratch », sans bibliothèque toute faite.
- Choix de l'approche et constitution du jeu de données pour l'analyse des photos (CNN ou LLM multimodal).
Le résultat
- Une chaîne complète : collecte quotidienne, base Supabase, recherche vectorielle, interface acheteur.
- Un positionnement unique face aux portails existants : estimation côté acheteur et conseil sur l'offre.