Scraping + IA : comment nous détectons les meilleures opportunités avant la concurrence
Résumé – 95 mots
Chez ValueHaus, 75 % des dossiers reçus proviennent de notre moteur de sourcing interne : un framework de scraping + IA qui surveille les principaux sites (annonces, résultats judiciaires, data notariale) et attribue chaque nuit un score de rendement. Résultat : nous identifions les actifs à ≥ 8 % net avant tout le monde. Ce guide dévoile la stack technique, le workflow humain-in-the-loop et les KPI mesurés sur 2024-2025.
1. Notre stack de sourcing
| Couche | Technologie | Rôle |
|---|---|---|
| Scrapers | Python | Collecte annonces |
| LLM scoring | Derniers modèles OpenAI | Extraction loyers, charges, vacances |
| Rendement engine | Php | Calcul net |
| Alerting | Slack | Push temps réel aux analysts |
2. Workflow daily : de la data brute au lead qualifié
- 04 h : Scraping nocturne > 1000 annonces brutes.
- 05 h : LLM extrait 12 features (rent €, charges, bail, DPE…).
- 06 h : Filtre SQL > score > 80/100 ➜ file « Hot Leads ».
- 08 h : Analyste calibre le prix max avec un pre due diligence.
- 09 h : Contact vendeur ou agent par e-mail auto-personnalisé.
3. KPI 2025
- Précision rendement ≥ 8 % : 92 % (panel 612 deals).
- Taux conversion lead ➜ offre : 14,7 %.
4. Cas pratique : Immeuble 11 lots – Avignon
Détecté à 8% net.
Rendement estimé : 9 % net → offre ValueHaus acceptée 48 h après visite.
5. FAQ
- Sur quels départements portez-vous la surveillance ?
- Toute la France urbaine + Belgique francophone.
- La data respecte-t-elle le RGPD ?
- Oui : données publiques ou pseudonymisées.