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Immobilier : Realo vous révèle qui sont vos voisins. Où est le problème ?

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La nouvelle a fait le buzz ce 17 Juin en Belgique. Un site web appelé Realo a déclenché la polémique soudainement après des mois d’existence (voir par exemple cet article). Leur cartographie du marché immobilier belge affichait non seulement des propriétés à vendre et les prix estimés, mais aussi des indicateurs sociaux tels que les niveaux de revenus, d’éducation, de chômage et d’étrangers par quartier. Voilà qui confirme ce que nous disions sur l’impact du Big Data dans l’immobilier. La disruption est en  marche.

 

Pourquoi cette polémique ?

La polémique a commencé après le Centre Interfédéral pour l’égalité des chances est tombé sur ce site et a vu rouge. Tout cela après des mois d’existence paisible.

Ce que le Centre Interfédéral reproche à Realo c’est d’afficher des informations sur les habitants. Il n’y a bien sûr pas de données nominatives et Realo se contente d’indiquer des niveaux de revenus, d’éducation, de chômage, et de mixité. Cela semble être un problème pour le Centre Interfédéral pour l’égalité des chances, bien que les données soient disponibles publiquement. Il vous suffit de quelques clics sur Statbel pour connaître le taux de chômage par zone, le nombre d’étrangers, etc … Faites le test.

 

 

Où est le problème à propos de l’utilisation des données faite par Realo?

Il n’y a rien de vraiment répréhensible dans l’utilisation qui est faite des données. En fait, même un fonctionnaire de la Commission de la vie privée a dit qu’il s’agissait d’une utilisation intelligente de données disponibles publiquement (voir ici cet article en néerlandais). Alors, où est le vrai problème ?

Le vrai problème est politique.

Tout le monde sait que l’emplacement « Location, Location, Location ») en premier lieu, et en deuxième lieu de nombreuses autres variables font ou défont le prix d’un bien. Tous les emplacements ne sont pas égaux: il existe un ensemble de critères objectifs (comme l’accès aux écoles, les transports publics, …) et subjectifs (la quartier est-il sûr, vos voisins vous ressemblent-ils, …) qui vont influer sur le prix d’un bien. C’est le bon sens et tout le monde sait. Par contre, oser le dire est politiquement incorrect.

 

Conclusion

Le problème est donc que Realo a rendu visibles des critères décisionnels qui étaient jusqu’à présent tabous. Techniquement, ils n’ont apparemment rien fait de mal (si bien sûr les données utilisées étaient bien publiques). Les méthodes de Data Mining ont « juste » permis de mettre au grand jour ces variables et de déterminer le rôle qu’elles jouaient dans les prix de l’immobilier.Le modèle est disruptif, l’asymétrie de l’information n’existe plus … et c’est bien cela qui gêne.

La meilleure preuve que ces variables sont prises en compte (consciemment ou non) par les particuliers lors de l’achat d’un bien, c’est que les prix simulées sur Realo semblent très précis. Le test suivant est révélateur (bien qu’il n’aie pas valeur de confirmation absolue). Nous avons fait le test avec 10 biens dont nous connaissions le prix d’achat et … devinez quoi … dans 5 cas, le prix d’achat était exactement le prix calculé par l’algorithme Realo. Dans le pire des cas, l’écart était de seulement 2,3%.

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Author: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas est Docteur en Marketing et dirige l'agence d'études de marché IntoTheMinds. Ses domaines de prédilection sont le BigData l'e-commerce, le commerce de proximité, l'HoReCa et la logistique. Il est également chercheur en marketing à l'Université Libre de Bruxelles et sert de coach et formateur à plusieurs organisations et institutions publiques. Il peut être contacté par email, Linkedin ou par téléphone (+32 486 42 79 42)

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