Un logiciel de pige vous donne un stock à l'instant T : les biens déjà en vente, donc souvent déjà mandatés. Nous mesurons la dérivée : un score de propension à vendre re-calculé chaque mois pour chaque adresse, l'intention qui monte avant la mise en vente, et l'alerte quand un bien « passe chaud ». De la liste achetée une fois et périmée le lendemain, on passe au pipeline vivant de vendeurs futurs. À la maille adresse, sans donnée nominative.
Une décision de vendre se construit sur des mois : un diagnostic refait, un locataire qui part, une plus-value qui devient intéressante, un dispositif fiscal qui arrive à terme. Quand le bien apparaît enfin sur les portails, l'essentiel est joué — il est souvent déjà sous mandat. Le logiciel de pige excelle à lire ce moment-là, le plus tardif et le plus concurrentiel. L'enjeu est d'arriver avant.
Sur le parc moyen, environ 3 % des biens se vendent dans les 24 mois. L'objet du suivi temporel est de repérer, parmi tout un secteur, les adresses dont cette probabilité vient d'augmenter — et de les remonter en tête au bon moment plutôt qu'une fois pour toutes.
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.
| Signal mesuré sur le bien | Lift vs base | Observations |
|---|---|---|
| Sortie d'un dispositif Pinel | ×10,2 | n = 4 709 |
| Forte rotation de l'adresse (profil investisseur) | ×7,4 | n = 13 030 |
| Diagnostics multiples (vente engagée) | ×7,1 | n = 10 980 |
| DPE récent (démarche amorcée) | ×6,3 | n = 27 207 |
| Plus-value latente importante | ×2,5 | n = 31 596 |
| Détention par un bailleur (NAF 68.20) | ×1,9 | n = 22 207 |
| Convergence ≥ 3 signaux → ~42 % de vente réelle | ≈ ×13,8 | n = 3 972 |
| Écartés car non prédictifs : succession (0,26×), âge senior (0,83×) | — | mesurés, non utilisés |
La dernière ligne est volontaire : nous avons testé des signaux « intuitifs » (succession, âge) et mesuré qu'ils ne prédisent pas la vente. Nous ne les utilisons donc pas. On mesure, on n'invente pas.
Chaque logement de votre secteur porte un score de propension à vendre, calculé sur les référentiels publics croisés.
Le score est recalculé chaque mois. Un nouveau diagnostic, un changement de détention, une dynamique de prix : le score bouge.
Quand un bien franchit le seuil — typiquement par convergence de signaux — il remonte en tête de liste avec son motif.
Vous travaillez le bien au bon moment, par un canal légal : porte-à-porte argumenté ou estimation consentie. Le résultat reboucle dans le score.
Notre lecture. Un score qui ne bouge pas est un fichier ; un score qui bouge est un signal. Le re-calcul mensuel et la recalibration automatique transforment une liste d'adresses en un système d'alerte : vous n'achetez pas un stock, vous vous abonnez à une dérivée. C'est exactement ce qu'un logiciel de pige, construit autour de l'annonce déjà publiée, ne peut pas faire.
| Critère | Logiciel de pige (stock d'annonces) | Intent Analytics — suivi temporel |
|---|---|---|
| Ce que ça capte | Le bien déjà mis en vente | L'intention qui monte avant la mise en vente |
| Temporalité | Photo à l'instant T | Re-scoring mensuel — une dérivée |
| Moment d'arrivée | Après l'annonce, en concurrence frontale | Avant l'annonce, quand le mandat se joue |
| Forme | Liste figée, périmée vite | Pipeline vivant, trié par score |
| Déclencheur de relance | Au jugé / calendrier | Franchissement de seuil « passe chaud » |
| Donnée manipulée | Coordonnées reconstituées du particulier | Adresse + signaux du bien, sans donnée nominative |
| Exclusivité | Aucune — visible par tous | 1 secteur réservé par agence |
Le modèle agrégé de propension à vendre est mesuré sur des ventes réelles (DVF), performance publiée en clair. Résultats stables sur neuf trimestres.
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.
Le radar vendeur remonte, secteur par secteur, les biens dont le score vient de passer « chaud ». Démonstration sur votre territoire réel après NDA. Réponse sous 4 h ouvrées.
On ne le sait jamais avec certitude, mais on mesure une probabilité qui évolue dans le temps. En croisant des données publiques par adresse (transactions DVF, diagnostics DPE, statut bailleur SIRENE, durée de détention, dynamique de prix), on calcule un score de propension à vendre, re-calculé chaque mois. Certains événements font monter ce score : un diagnostic DPE récent, des diagnostics multiples sur le même bien, une forte rotation de l'adresse, une plus-value latente importante. Quand au moins trois de ces signaux convergent, le taux de vente réel observé à 24 mois atteint environ 42 %, contre 3 % en moyenne sur le parc — soit près de quatorze fois plus. C'est ce franchissement de seuil qui déclenche l'alerte « passe chaud ».
Parce qu'une décision de vente se prépare sur des mois, pas en un instant. Un logiciel de pige vous donne un stock à l'instant T : les biens déjà mis en vente, donc souvent déjà mandatés. Le suivi temporel mesure la dérivée : le même bien re-scoré tous les mois révèle l'intention qui monte avant la mise en vente. Vous arrivez avant l'annonce, pas après — au moment où le mandat se joue encore.
Mesurés sur données publiques, horizon 24 mois (sortie hors période d'apprentissage) : la sortie d'un dispositif Pinel (×10,2), une forte rotation de l'adresse typique d'un profil investisseur (×7,4), des diagnostics multiples signe d'une vente engagée (×7,1), un DPE récent (×6,3), une plus-value latente importante (×2,5), la détention par un bailleur (×1,9). Le signal le plus fort est la convergence : trois signaux ou plus sur le même bien (≈×13,8). À l'inverse, nous avons mesuré que des signaux intuitifs comme la succession (0,26×) ou l'âge senior (0,83×) ne sont pas prédictifs — nous ne les utilisons pas.
C'est une liste de biens à potentiel qui se met à jour toute seule, au lieu d'un fichier figé. Chaque adresse de votre secteur porte un score de propension à vendre ré-évalué chaque mois ; les biens montent ou descendent ; ceux qui franchissent le seuil « chaud » remontent en tête avec leur motif. Vous travaillez un flux vivant — relancer le bon bien au bon moment — plutôt qu'une liste achetée une fois et périmée le lendemain.
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 % local, la captation est multipliée par 2,7 ; 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. On mesure, et on publie aussi nos limites.
Non. Le suivi se fait à la maille adresse et bâtiment, à partir de référentiels publics (DVF, DPE, BAN, cadastre, SIRENE). Nous qualifions 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.
Au moment où son score franchit le seuil, pas selon un calendrier arbitraire. L'intérêt du re-scoring mensuel est précisément de remplacer la relance « au doigt mouillé » par un déclencheur mesuré : le bien passe « chaud », vous êtes alerté, vous y allez. C'est la différence entre arroser tout son secteur et concentrer l'effort là où la probabilité de vente vient d'augmenter.
Les lifts par signal sont mesurés hors période d'apprentissage (cutoff 2024, horizon 24 mois) ; le modèle agrégé est évalué en backtest indépendant sur des cohortes de ventes réelles (DVF). Les volumes et taux cités 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.