Pricing locatif par IA pour un SaaS immobilier

Présentation

Ce projet porte sur la conception et la livraison d'un moteur de tarification piloté par l'IA pour une plateforme SaaS immobilière.
L'objectif était d'aider les professionnels de l'immobilier à estimer des prix locatifs justes et compétitifs à partir des données, tout en gardant une solution déployable et facile à intégrer aux workflows existants.

Fonctionnalités clés

• Moteur de recommandation de prix
  J'ai construit un modèle de régression supervisée pour estimer les prix locatifs à partir des caractéristiques de localisation, des signaux de quartier et des annonces historiques.

• Pipeline ML de bout en bout
  J'ai mis en œuvre le prétraitement, le feature engineering, l'entraînement, l'optimisation par GridSearchCV et l'évaluation afin de garantir des résultats robustes et reproductibles.

• Livraison API-first
  J'ai exposé les prédictions via un endpoint FastAPI afin que le moteur puisse être intégré aux outils du client (CRM / tableaux de bord internes).

• Sorties prêtes pour le métier
  Je me suis concentré sur des sorties claires (prix recommandé + contexte) compréhensibles par des interlocuteurs non techniques.

Technologies utilisées

• Python, Pandas, NumPy
• Scikit-learn, XGBoost, Random Forest
• Seaborn, Matplotlib
• FastAPI, Docker

Défis et enseignements

Un défi majeur a été d'équilibrer la performance et la confiance : le modèle devait offrir une forte précision, mais les recommandations devaient aussi rester cohérentes et explicables pour les utilisateurs métier.
La qualité des données a également été déterminante : la gestion des valeurs manquantes, la validation des entrées et la prévention des fuites de données ont eu un impact majeur sur la stabilité.

Résultats

Le moteur de tarification a réduit l'effort de fixation manuelle des prix et amélioré la cohérence entre les annonces.
Sa conception modulaire permet des améliorations futures telles que le réentraînement, l'ajout de nouveaux signaux de quartier et l'intégration du retour utilisateur pour une itération continue.