— Méthode · Signaux mesurés

Comment prédit-on qui va vendre son bien ?
La méthode, mesurée.

On ne prédit pas une certitude, on mesure une probabilité. Sur le parc moyen, 3,05 % des biens se vendent à 24 mois. En croisant des données publiques par adresse, on calcule pour chaque bien une probabilité de vente, plus haute ou plus basse que ce taux de base selon les signaux présents. Quand au moins trois signaux convergent sur le même bien, le taux de vente réel observé atteint ~42 % — soit ≈ ×13,8 le taux de base. Pas de divination : un taux mesuré hors période d'apprentissage. À la maille adresse, sans donnée nominative.

— Taux de base
3,05 %
De vente à 24 mois (parc moyen)
— Méta-signal
≈ ×13,8
Convergence ≥3 signaux → ~42 % de vente
— Modèle agrégé
AUC 0,76
Backtest , 9 trimestres
— Maille
Adresse
Sans donnée nominative

Prédire une vente, c'est mesurer une probabilité.

« Comment savoir qui va vendre ? » La réponse honnête n'est pas un nom sur une liste, c'est une probabilité attachée à un bien. Personne ne connaît la décision d'un propriétaire avant qu'elle soit prise. Mais on peut, à partir des données publiques, estimer combien de chances un logement a d'être vendu dans un horizon donné — et surtout repérer ceux dont cette probabilité s'écarte nettement de la moyenne.

La référence est un chiffre simple et mesuré : sur le parc moyen, 3,05 % des biens se vendent dans les 24 mois. C'est le taux de base. Un bien tiré au hasard a donc environ trois chances sur cent d'être vendu sous deux ans. Tout l'enjeu de la prédiction est d'identifier, dans un secteur entier, les biens dont la probabilité dépasse largement ce seuil — et de la chiffrer, pas de la deviner.

Chaque signal est ensuite jugé par son lift : combien de fois il multiplie ce taux de base. C'est une mesure directe et vérifiable. Un signal à ×6,3 désigne des biens qui se vendent 6,3 fois plus souvent que la moyenne du parc — non parce qu'un modèle le suppose, mais parce qu'on a compté les ventes réelles dans la cohorte concernée.

Ce qui précède une mise en vente, mesuré.

Chaque signal ci-dessous est mesuré sur données publiques, hors période d'apprentissage (cutoff 2024), à un horizon de 24 mois. La valeur indiquée est le lift : combien de fois la probabilité de vente dépasse le taux de base (3,05 %) quand le signal est présent. Les effectifs (n) sont les cohortes mesurées.

Signal mesuré sur le bienLift vs baseCohorte
Sortie d'un dispositif Pinel×10,2n = 4 709
Forte rotation de l'adresse (profil investisseur)×7,4n = 13 030
Diagnostics multiples (vente engagée)×7,1n = 10 980
DPE récent (démarche amorcée)×6,3n = 27 207
Plus-value latente importante (equity)×2,5n = 31 596
Détention par un bailleur (NAF 68.20)×1,9n = 22 207
Convergence ≥ 3 signaux → ~42 % de vente réelle≈ ×13,8n = 3 972
Écartés car non prédictifs : succession (0,26×), âge senior (0,83×)mesurés, non utilisés

Lecture. Le signal le plus puissant n'est pas un signal isolé mais la convergence : quand trois signaux ou plus se rencontrent sur le même bien, le taux de vente réel observé à 24 mois grimpe à ~42 %, soit près de quatorze fois le taux de base. Le DPE récent est cadré « démarche amorcée » : il est partiellement post-décision, pas un pur signal amont. La dernière ligne est volontaire — voir la section suivante.

Du signal au score, validé .

Les signaux isolés se combinent en un score de propension à vendre par adresse. Ce modèle agrégé est mesuré sur des ventes réelles (DVF), performance publiée en clair. Les résultats sont stables sur neuf trimestres consécutifs.

— Discrimination
AUC 0,76
Out-of-agency, look-ahead-free
— Captation top 20 %
×2,7
Recall 54,3 % sur le local
— Captation top 10 %
×3,5
77 % des mandats dans le décile haut
— Stabilité
9 trimestres
2024 Q2 → 2026 Q2

Concrètement : si l'on classe tous les biens d'un secteur par score décroissant, le top 20 % capte 2,7 fois plus de ventes réelles qu'un tirage au hasard, et 77 % des ventes réelles (DVF) tombent dans le décile haut. C'est ce qui permet de concentrer l'effort de prospection là où la probabilité de vente est mesurée comme la plus forte, plutôt que d'arroser tout un secteur.

Limite assumée. Sur la maison individuelle — environ 78 % du flux — la discrimination tombe autour d'une AUC de 0,67. Sur ce segment, on s'appuie davantage sur les signaux factuels mesurés (diagnostics, rotation, equity) que sur le modèle seul. Nous publions cette limite parce qu'elle conditionne le bon usage de l'outil.

On mesure, on n'invente pas.

Deux signaux « intuitifs » reviennent toujours dans les discussions de prospection : la succession (un décès libérerait le bien) et l'âge senior du propriétaire (un départ en maison de retraite). L'intuition de marché en fait des signaux forts. Nous les avons mesurés sur nos données.

SUCCESSION

0,26× le taux de base

Mesuré sur les biens concernés, le signal succession réduit la probabilité de vente à 24 mois plutôt que de l'augmenter. Contre-intuitif, mais c'est ce que disent les ventes réelles observées. Écarté.

ÂGE SENIOR

0,83× le taux de base

L'âge senior du propriétaire ne fait pas monter la probabilité de vente : à 0,83×, il est sous le taux de base. Un signal qui n'en est pas. Écarté lui aussi.

Notre lecture. Publier ce qu'on écarte est aussi important que publier ce qu'on retient. Un système de prédiction crédible se reconnaît à ce qu'il refuse d'utiliser des signaux séduisants mais faux. La succession et l'âge sont mesurés non-prédictifs : nous ne les exploitons pas, et nous le disons.

De la probabilité à l'action ciblée.

ÉTAPE 01

Score par adresse

Chaque logement d'un secteur porte une probabilité de vente, calculée sur les référentiels publics croisés (DVF, DPE, SIRENE, cadastre).

ÉTAPE 02

Signaux pondérés

Les signaux mesurés (Pinel, rotation, diagnostics, equity, bailleur) sont combinés selon leur lift réel, pas selon l'intuition.

ÉTAPE 03

Tri par probabilité

Les biens du top 10-20 % du score concentrent l'essentiel des ventes réelles. On y concentre l'effort de prospection.

ÉTAPE 04

Contact légal

Le contact se fait par un canal légal : porte-à-porte ciblé ou estimation consentie. Jamais à partir de données nominatives.

La même méthode alimente un suivi temporel : chaque bien re-scoré chaque mois, l'alerte quand un score « passe chaud ». Pour l'approche détaillée du moteur de détection, voir Détecter les vendeurs (IA) ; pour le détail des mesures et des cohortes, la méthodologie.

Des biens qualifiés, pas des personnes nommées.

Toute cette prédiction se fait à la maille adresse et bâtiment, à partir de référentiels publics : DVF (transactions), DPE (diagnostics), BAN (adresses), cadastre, SIRENE (statut bailleur). On qualifie des biens, jamais des personnes nommées — aucun nom, téléphone ou email de propriétaire n'est produit.

La posture est celle de l'intérêt légitime documenté sur données publiques, à la maille adresse, sans profilage de personne nommée. Le contact, lui, se fait ensuite par un canal légal : terrain ciblé ou estimation consentie. Prédire qui va vendre ne veut pas dire savoir qui est le vendeur — cela veut dire savoir quel bien a la plus forte probabilité d'être mis sur le marché.

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— Questions fréquentes

Prédiction, signaux, lift : les réponses.

Peut-on vraiment prédire qui va vendre son bien immobilier ?

On ne prédit pas une certitude, on mesure une probabilité. Sur le parc moyen, environ 3,05 % des biens se vendent dans les 24 mois. À partir de données publiques croisées par adresse (DVF, DPE, SIRENE, durée de détention, dynamique de prix), on calcule pour chaque bien une probabilité de vente à 24 mois, supérieure ou inférieure à ce taux de base selon les signaux présents. Quand au moins trois signaux convergent sur le même bien, le taux de vente réel observé atteint environ 42 %, soit près de quatorze fois le taux de base. Ce n'est pas de la divination : c'est un taux mesuré hors période d'apprentissage.

Quel est le taux de vente de base à 24 mois ?

3,05 % sur le parc moyen. C'est la référence : tout signal est jugé par son lift, c'est-à-dire combien de fois il multiplie cette probabilité de base. Sans information particulière, un bien tiré au hasard a environ 3 chances sur 100 d'être vendu dans les deux ans. L'enjeu de la prédiction est de repérer les biens dont la probabilité est nettement supérieure.

Quels signaux annoncent une mise en vente ?

Mesurés sur données publiques, hors période d'apprentissage (cutoff 2024, horizon 24 mois) : la sortie d'un dispositif Pinel (×10,2 ; n=4 709), une forte rotation de l'adresse typique d'un profil investisseur (×7,4 ; n=13 030), des diagnostics multiples signe d'une vente engagée (×7,1 ; n=10 980), un DPE récent (×6,3 ; n=27 207), une plus-value latente importante (×2,5 ; n=31 596), la détention par un bailleur (×1,9 ; n=22 207). Le signal le plus fort est la convergence : trois signaux ou plus sur le même bien donnent ≈×13,8 (n=3 972), soit ~42 % de vente réelle à 24 mois.

Le modèle de prédiction est-il fiable ?

Le modèle agrégé affiche une AUC de 0,76, validée en backtest indépendant (cohortes de ventes réelles (DVF) non utilisées pour l'apprentissage), sans fuite temporelle, stable sur neuf trimestres. Au top 20 % du score, la captation est multipliée par 2,7 (recall 54,3 %) ; au top 10 %, par 3,5 — et 77 % des ventes réelles (DVF) tombent dans le décile haut du score. Limite assumée : sur la maison individuelle (78 % du flux), l'AUC tombe autour de 0,67 ; on y bascule alors sur des signaux factuels plutôt que sur le seul modèle.

L'âge du propriétaire ou une succession permettent-ils de prédire une vente ?

Non, et nous l'avons mesuré. Deux signaux « intuitifs » reviennent toujours dans les discussions de prospection : la succession et l'âge senior du propriétaire. Mesurés sur nos données, la succession ressort à 0,26× et l'âge senior à 0,83× le taux de base — autrement dit ils n'augmentent pas la probabilité de vente, ils la diminuent ou la laissent inchangée. Nous les avons donc écartés. On mesure, on n'invente pas, même quand l'intuition de marché dit le contraire.

Faut-il des données personnelles pour prédire qui va vendre ?

Non. La prédiction se fait à la maille adresse et bâtiment, à partir de référentiels publics (DVF, DPE, BAN, cadastre, SIRENE). On qualifie des biens, jamais des personnes nommées : aucun nom, téléphone ou email de propriétaire n'est produit. La posture est celle de l'intérêt légitime documenté sur données publiques. Le contact se fait ensuite par un canal légal — terrain ciblé ou estimation consentie.

Qu'est-ce que le « lift » d'un signal ?

Le lift est le rapport entre la probabilité de vente quand un signal est présent et le taux de base (3,05 % à 24 mois). Un signal à ×6,3 signifie que les biens qui le portent se vendent 6,3 fois plus souvent que la moyenne du parc. C'est une mesure directe et vérifiable du pouvoir prédictif d'un signal, indépendante de tout modèle : on compte les ventes réelles observées dans la cohorte, hors période d'apprentissage.

En quoi cela diffère-t-il d'un logiciel de pige ?

Un logiciel de pige détecte les biens déjà mis en vente : il lit l'annonce, le moment le plus tardif et le plus concurrentiel. La prédiction d'intention vise l'amont : repérer, avant l'annonce, les biens dont la probabilité de vente vient d'augmenter. C'est la différence entre constater une vente en cours et anticiper celle qui se prépare — et c'est ce que mesurent les signaux et le score décrits ici.

Vérifiable, jusqu'à la source.

Les lifts par signal sont mesurés hors période d'apprentissage (cutoff 2024, horizon 24 mois) ; le modèle agrégé est mesuré sur des ventes réelles (DVF), performance publiée en clair. Le taux de base (3,05 %) et les effectifs (n) proviennent de la base SAHAR v2 et des référentiels publics ci-dessous. Synthèse à visée informative, sans valeur de conseil juridique.

Analyse publiée par Intent Analytics — plateforme française de données immobilières publiques croisées, à la maille adresse, sans donnée nominative. Mise à jour le 30 juin 2026.

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