Une innovation dans l’analyse de l’immobilier

Exploiter les LLM pour simplifier le code et obtenir plus rapidement des informations précises.

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Un fournisseur d’analyses immobilières de pointe

Évaluateur de premier plan dans le secteur de l’analyse immobilière aux États-Unis, notre client exploite une base de données nationale de 23 millions d’enregistrements de propriétés pour améliorer l’efficacité de l’entreprise et la prise de décision. En s’attaquant à des cas particuliers que les services d’IA traditionnels laissent souvent de côté, il permet à ses clients de naviguer en toute confiance dans des dynamiques de marché complexes. Leur clientèle diversifiée comprend des institutions financières, des investisseurs institutionnels, des FPI, des compagnies d’assurance, des family offices, des cabinets d’avocats, des cabinets comptables et des propriétaires immobiliers.

Déplacer des montagnes de données

Le produit du client génère des rapports immobiliers complets, y compris la valeur finale du bien, en intégrant des données provenant de sources disparates.

<strong>Efforts manuels et données coûteuses</strong>

Tout d’abord, l’extraction manuelle de données à partir de sources aussi diverses représentait un énorme défi, car bon nombre de ces sources devaient être achetées à un coût élevé, et la consolidation de ces vastes quantités de données était pratiquement impossible.

<strong>Perte de temps et nouvelles erreurs</strong>

Deuxièmement, les défauts de complexité cognitive identifiés par l’outil d’inspection de la qualité SonarCube ont posé des problèmes aux nouveaux développeurs, qui ont eu du mal à comprendre la logique commerciale et ont subi des retards supplémentaires. Cette situation a également contribué à l’introduction de nouvelles erreurs.

Défis

<strong>Déplacer des montagnes de données</strong>

Le produit du client génère des rapports immobiliers complets, y compris la valeur finale du bien, en intégrant des données provenant de sources disparates.

<strong>Efforts manuels et données coûteuses</strong>

Tout d’abord, l’extraction manuelle de données à partir de sources aussi diverses représentait un énorme défi, car bon nombre de ces sources devaient être achetées à un coût élevé, et la consolidation de ces vastes quantités de données était pratiquement impossible.

<strong>Perte de temps et nouvelles erreurs</strong>

Deuxièmement, les défauts de complexité cognitive identifiés par l’outil d’inspection de la qualité SonarCube ont posé des problèmes aux nouveaux développeurs, qui ont eu du mal à comprendre la logique commerciale et ont subi des retards supplémentaires. Cette situation a également contribué à l’introduction de nouvelles erreurs.

Notre équipe s’est appuyée sur des modèles d’IA pour passer au crible des quantités massives d’informations et produire des résultats précis en temps réel. L’utilisation des LLM nous a également permis de simplifier le code et d’éliminer les erreurs.

Rajkumar Purushothaman,
Chef – Activate Analytics

Solution proposée

<strong>Tirer parti des LLM pour obtenir des réponses en temps réel</strong>

L’équipe de Zuci a évalué le rapport immobilier actuel et a découvert que l’utilisation de LLM tels que les modèles d’OpenAI et Gemini leur permettait d’extraire des informations précises sur des propriétés spécifiques. En exploitant l’API Generative AI, le système peut produire des chiffres et des valeurs de marché précis en temps réel. Cette capacité d’incitation dynamique permet de créer des résumés actualisés des tendances du marché, garantissant ainsi aux utilisateurs l’accès à des informations pertinentes pour la prise de décision.

<strong>Simplifier le code pour améliorer la qualité</strong>

Notre solution s’appuie sur les grands modèles de langage (LLM) axés sur le code pour améliorer le développement du code dans les domaines de la complexité cognitive. Lorsqu’une méthode ou une fonction présente une complexité importante, elle est analysée par le LLM, qui remanie le code pour générer une partie substantielle de la fonctionnalité requise. Les développeurs peuvent alors examiner et modifier ce résultat, en adaptant la solution à leurs besoins spécifiques.

En outre, la structure simplifiée du code généré – souvent avec moins de boucles imbriquées – facilite l’intégration des nouveaux développeurs, leur permettant de saisir plus facilement la logique et la fonctionnalité. L’intégration des LLM dans le flux de développement permet aux développeurs de travailler plus efficacement et de créer un code de meilleure qualité.

Pile technologique

Impact sur les entreprises

Réduisez de 80 % à 50 % l’effort du développeur dans le remaniement du code.

Démarquez-vous de vos concurrents grâce à des rapports pilotés par l’IA qui offrent une précision inégalée en matière de statistiques et de valeur des biens immobiliers.

Minimisation du risque d’erreur humaine et amélioration de la fiabilité des rapports.

Réduction de 10 % du coût de la minimisation des défauts de complexité cognitive de SonarQube.

Nous sommes heureux de faire partie de votre voyage axé sur les données réelles, commençons ici !