Immobilier · Vision par ordinateur · Deep learning · Machine learning

Le deep learning au service de l’analyse des prix des zones urbaines

Un système de deep learning qui segmente les cartes d’une ville, les compare à des cartes historiques et suit l’évolution des terrains disponibles pour aider à évaluer le prix des zones urbaines.

5 classes d’occupation du sol cartographiées pixel par pixel
Illustration d’une carte urbaine segmentée, avec des graphiques sur les terrains disponibles, les routes aménagées, les habitations et les infrastructures
Client
Plateforme immobilière en ligne
Secteur
Immobilier
Technologie
Vision par ordinateur, Deep learning, Machine learning
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Le défi

Évaluer précisément le prix des différentes zones d’une ville est essentiel pour les professionnels de l’immobilier, mais l’exercice a toujours été difficile et chronophage.

Une plateforme immobilière en ligne de premier plan avait besoin d’une solution pour appuyer l’évaluation de la valeur des zones urbaines et fournir aux professionnels du secteur des analyses plus précises.

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Notre solution

Nous avons analysé la carte d’une ville par segmentation sémantique. Le résultat est une carte de segmentation dense dans laquelle chaque pixel est rattaché à l’une de cinq classes prédéfinies, ce qui donne une image détaillée de l’organisation et de la composition de la ville.

Pour comprendre l’évolution de la ville, nous avons ajouté des cartes historiques de différentes années et les avons comparées afin d’en extraire des statistiques sur son développement. L’analyse portait sur l’évolution dans le temps des terrains disponibles pour de futurs projets immobiliers, un indicateur clé de la valeur et de l’attractivité de chaque secteur.

  • Routes, y compris les voies revêtues, les autoroutes et les routes secondaires
  • Habitations, des petites maisons aux immeubles de plusieurs étages
  • Infrastructures, y compris les zones commerciales et les projets d’aménagement ou chantiers en cours
  • Espaces verts arborés
  • Terrains disponibles pour de futurs projets immobiliers
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Le résultat

5 classes d’occupation du sol cartographiées pixel par pixel

Le système a fourni à l’entreprise immobilière les données et les analyses nécessaires à des évaluations de prix plus efficaces. En visualisant et en comprenant la composition des différentes zones, elle a pu mobiliser sa propre expertise et sa connaissance du marché pour fixer des évaluations de prix adaptées.

La plateforme a ainsi pu proposer de meilleurs services à ses utilisateurs.

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