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Prédiction des prix de l’immobilier : les dernières nouvelles de la startup Realo

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L’année dernière, nous nous étions fait l’écho du scandale qui avait suivi le lancement de la startup gantoise Realo dont l’ambition était de prédire les prix de l’immobilier. Malgré sa dimension belge, Realo affiche clairement des ambitions européennes et s’inspire d’un modèle qui a fait ses preuves outre-Atlantique, celui de Zillow.com

Le scandale était dû à la nature des données utilisées par l’algorithme pour prédire les prix: taux de chômage, multiculturalité, niveaux d’éducation, …
Bien que toutes ces données utilisées soient publiques (et mises à disposition gratuitement par l’État), elles révélaient la vraie nature des critères influençant les des prix de l’immobilier, qui plus est sous forme de cartes par quartier. C’en fut trop pour certaines personnes que cette transparence a visiblement dérangé.

Nous sommes retournés chez Realo pour discuter de la situation actuelle et comprendre les conséquences de cette exposition médiatique aussi soudaine qu’inattendue.
La première conséquence -positive- a été de générer un trafic très important sur le site et de mettre en lumière ce nouvel outil. Après une période « chaude » où les serveurs ont chauffé (un peu trop parfois), le trafic sur le site a augmenté pour atteindre 1m visiteurs / mois.
Mais le vrai point concerne l’impact des critiques formulées par les personnes choquées qu’on puisse représenter les niveaux de la multiculturalité, d’éducation, et de revenus d’un quartier  indiqués sur une carte. Ces cartes sont toujours là. Rien n’a changé ; enfin presque rien.
Le cas Realo a fait l’objet d’une attention toute particulière des autorités, en particulier du Centre Interfédéral pour l’égalité des chances. Et devinez quoi … ils n’ont finalement rien trouvé à redire aux données utilisées par Realo. Le seul changement demandé a été de modifier les couleurs des échelles utilisées au bas des cartes. Vous ne rêvez pas …. Tout ça pour ça.

Sur les captures d’écran ci-dessous vous verrez ainsi que les échelles vert-rouge sont devenues jaune-violet. Les bien-pensants sont ravis.

 

AVANT

APRÈS

Conclusion

D’un côté les consommateurs et les autorités exigent plus de transparence sur les algorithmes utilisés dans la vie courante. De l’autre, lorsque la transparence complète est donnée sur les variables utilisées dans un modèle prédictif, les gens sont choqués. N’est-ce pas là une situation paradoxale ?

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Auteur: 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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