Rencontre avec un homelooper

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Créée en 2016, homeloop n’est pas qu’une simple start up immobilière, il s’agit d’un aboutissement de 7 ans d’un travail commun de plusieurs personnes aux qualités diverses. Nous avons décidé de les mettre à l’honneur chaque mois afin d’expliquer leur travail.

Aujourd’hui, nous retrouvons Johannès Chapas, Data Scientist pour homeloop depuis plus de 2 ans maintenant, ce dernier a gentiment accepté de nous présenter son poste ainsi que son outil de travail : l’algorithme Gehry.

Qu’est ce qu’un data scientist ?

“Chez homeloop, le Data Scientist est chargé de concevoir l’algorithme d’estimation du prix des biens. Il est également chargé de faciliter le travail des experts : il leur fournit les outils et les données dont ils ont besoin pour estimer les biens et les aider à comprendre le marché. Le data scientist travaille en étroite collaboration et harmonie  avec notre équipe d’experts immobiliers ainsi que l’équipe développeurs.”

Les qualités indispensables pour être un bon data scientist selon toi ?

“ Rigueur, méthodologie et pédagogie. En effet, Les données dont j’ai besoin pour entretenir l’algorithme se doivent d’être à jour, soignées et rangées au bon endroit au sein de la base de données afin de faciliter l’écriture des lignes de codes (et il y en a BEAUCOUP). Il faut donc être ordonné et soigneux pour pouvoir coder correctement. Je dois être capable de tirer profit des différentes mises à jour faites régulièrement sur l’algorithme, afin d’en tirer les meilleures analyses de résultats possibles. 

L’algorithme est en perpétuelle évolution et conception: Tout repose sur la communication  que cela soit par un retour des clients ou des experts eux-mêmes, mon rôle est de rendre le travail de mes pairs plus efficace en termes de données et de gain de temps ce qui, à terme, est forcément bénéfique pour le client. Je leur propose des solutions mais eux aussi afin de m’aider dans l’amélioration quotidienne de  l’algorithme.”

Qu’est ce que Gehry ?

“Il s’agit de notre serveur de calcul data : c’est un A.P.I (Interface de Programmation d’Application en français.) C’est un moteur de calculs qui nous aide à réaliser l’estimation d’un bien, la projection des prix dans le futur, l’analyse de risques et du marché immobilier. Ce dernier est en perpétuelle évolution. Il faut le mettre à jour quotidiennement afin d’optimiser la qualité de nos données.”

💡 Fun fact: Chaque outil interne d’homeloop porte le nom d’un illustre architecte. Frank GEHRY est un architecte américano-canadien, considéré comme l’un des plus importants architectes de l’époque. Il est notamment à l’origine du musée Guggenheim et du bâtiment de la Fondation Louis Vuitton. 

Pourquoi créer un algorithme & comment ?

“Gehry a été créé dans le but de répondre à un besoin du client : obtenir en quelques clics une première estimation de son bien, mais également dans le but d’accompagner nos experts dans le processus de valorisation des biens. Pour cela, ces derniers ont besoin de données précises et déjà mises en forme, ce qui demande un travail fastidieux et de longue durée, mais la valeur ajoutée de cet algorithme est de fournir ces données en 1 clic.”

Le processus de mise à jour repose sur un cercle vertueux : 

 

Étape 1 : Identifier le besoin. Le retour du client est important pour le Data Scientist car cela va lui permettre d’ajuster, dans un délai assez court, l’algorithme et de trouver LA solution pour répondre au besoin du client. Le retour de l’expert immobilier compte également beaucoup puisque le but est de faciliter la prise en main des données fournie par l’algorithme

 

Étape 2 : Rechercher les données. Il faut savoir identifier celles dont on va avoir besoin et en trouver en quantités suffisantes pour assurer la fiabilité des réponses.


Étape 3 : Analyser les données.  Le Data Scientist va estimer la qualité des résultats et la corrélation entre elles afin de pouvoir résoudre les différents problèmes rencontrés. La mise à jour perpétuelle sert à suivre le bon fonctionnement de l’algorithme d’où l’importance de recueillir les avis des clients et des experts.

Quels résultats ?

“Pour mesurer les résultats de l’algorithme,on s’appuie sur les transactions passées et on analyse les prix passés avec les prix actuels. Une comparaison entre notre estimation et les résultats obtenus, soit le prix auquel un bien similaire s’est vendu se fait. Lorsque nous proposons un prix, nous prenons en compte toutes les données mises à notre disposition et nous anticipons la baisse du marché. 

Toutefois, il faut prendre en compte le fait que les premières estimations dépendent des informations fournies par les clients. Par conséquent, la première estimation est basée sur une fourchette de prix large qui va être affinée par le travail de l’expert.”

Quelle différence cela fait avec la concurrence ?

Ce qui nous différencie, c’est la collaboration entre l’expert et l’algorithme. Notre but est de mettre en avant les informations les plus pertinentes pour faciliter l’estimation de bien. Il s’agit d’une réelle valeur ajoutée à notre expertise que nous avons mis 7 ans à peaufiner pour être les plus efficaces et précis possible. L’alliance de la technologie et de l’expertise sur le terrain est notre force.”

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