À propos de la mission
Cette mission portait sur les méthodes d’estimation à partir de données immobilières réelles, notamment les transactions DVF, le DPE, les caractéristiques des biens et leur contexte géographique afin de construire des modèles robustes, explicables et utiles aux professionnels de l’immobilier.
Ce que vous réaliserez
- Auditer les méthodes d’estimation existantes, la qualité des données disponibles et les limites des résultats actuels.
- Construire un jeu d’apprentissage fiable à partir des transactions DVF et des enrichissements immobiliers, énergétiques et territoriaux pertinents.
- Définir les variables explicatives et comparer plusieurs approches : modèles hédoniques, régressions régularisées, modèles d’arbres, gradient boosting et régressions quantiles.
- Utiliser des modèles de classification, dont la régression logistique, pour les cas d’usage adaptés comme la qualité d’un comparable, le risque d’anomalie ou le niveau de confiance.
- Mettre en place des validations temporelles et géographiques, mesurer la performance par segment et prévenir les fuites de données.
- Produire une estimation centrale, une fourchette de valeur et des facteurs de décote ou de surcote compréhensibles par les utilisateurs.
- Backtester les modèles, documenter leurs hypothèses et collaborer avec les équipes produit et développement pour préparer leur mise en production.
Les livrables attendus
Un modèle d’estimation évalué et reproductible.
- Un audit des données disponibles et une préparation documentée du jeu d’apprentissage.
- Le code des modèles comparés et un protocole de validation temporelle et géographique.
- Un rapport de backtesting avec les performances par segment, les biais et les limites observées.
- Un modèle retenu produisant une estimation centrale et une fourchette, accompagné des scripts et des instructions d’intégration.
Les compétences attendues
- Une expérience confirmée en data science appliquée à des données réelles, hétérogènes et imparfaites.
- Une maîtrise de Python, SQL et des bibliothèques courantes de traitement de données, de statistique et de machine learning.
- Une pratique solide de la modélisation, de la sélection de variables, de la validation croisée et du backtesting.
- Une bonne connaissance des données immobilières françaises, en particulier DVF, et de leurs limites.
- Une compréhension des méthodes d’estimation par comparables et hédonique, ainsi que des mécanismes de formation des prix immobiliers.
- La capacité à expliquer les performances, les incertitudes et les limites d’un modèle à des interlocuteurs produit et métier.
Technologies et outils
| Technologie / outil | Savoir-faire attendu |
|---|---|
| Python (nouvel onglet) | Écrire des traitements reproductibles, testables et documentés pour les données et les modèles. |
| SQL / PostgreSQL (nouvel onglet) | Extraire, joindre et contrôler les données immobilières. PostgreSQL est un repère pour la pratique de SQL. |
| pandas (nouvel onglet) | Nettoyer les données, construire les variables et analyser les résultats par segment. |
| scikit-learn (nouvel onglet) | Construire des pipelines, comparer les modèles et mettre en place les validations sans fuite de données. |
| Git (nouvel onglet) | Versionner le code et transmettre une version reproductible du travail livré. |
Les atouts supplémentaires
Une expérience sur un modèle automatisé de valorisation immobilière, des données géospatiales ou des sources comme le cadastre, le DPE, l’INSEE, l’ANIL et les bases d’annonces.
La validation des livrables
Les résultats sont reproductibles à partir du code livré. Les fuites de données sont contrôlées et les métriques sont comparées à une référence définie au cadrage.
Durée et budget
Durée de la mission : 4 semaines.
Budget estimatif : 8 000 à 12 000 € HT · au forfait.
Cette mission freelance est rémunérée au forfait. Le périmètre, les étapes de remise et les modalités de paiement sont convenus avant le démarrage.