Introduction
Le Ministère du Logement a sollicité Flowt pour mener une étude Data Science approfondie visant à quantifier l'impact causal de l'explosion des locations de courte durée (type Airbnb) sur les prix des transactions immobilières en France. Face à une problématique complexe et à un volume de données considérable, l'objectif était d'apporter des éclairages précis et basés sur des faits pour alimenter les politiques publiques.
Profil du client
Client : Ministère du Logement
Secteur : Administration publique / Logement / Urbanisme
Taille : Grande administration nationale
Contexte : Besoin d'une analyse fine et causale de l'impact socio-économique des plateformes de location courte durée sur le marché immobilier national.
Défis rencontrés par le Ministère du Logement
Le principal défi était d'évaluer de manière rigoureuse l'effet causal d'Airbnb sur les prix immobiliers, une tâche complexe en raison de la multiplicité des facteurs influençant ces prix. Il était nécessaire de :
- Gérer, traiter et nettoyer un volume massif de données hétérogènes (plus de 500 gigaoctets).
- Développer des modèles statistiques avancés capables d'isoler l'effet spécifique d'Airbnb.
- Prendre en compte les spécificités et l'hétérogénéité du territoire français pour des conclusions pertinentes à l'échelle locale.
Solutions apportées par Flowt
Flowt a mis en œuvre une approche très Data Science, combinant expertise métier et techniques de pointe :
- Ingénierie et traitement des données massives : Nous avons géré, nettoyé et analysé plus de 500 gigaoctets de données provenant de diverses sources, garantissant leur qualité et leur exploitabilité.
- Modélisation sur mesure (Machine Learning et Économétrie) : Nous avons développé des modèles de Machine Learning et d'économétrie sur mesure pour évaluer causalement l'effet d'Airbnb. Ces modèles ont permis de contrôler de nombreux facteurs confondants et d'isoler l'impact direct des locations de courte durée.
- Analyse de l'hétérogénéité territoriale : L'étude a spécifiquement pris en compte les variations régionales et locales, permettant de dégager des conclusions nuancées sur l'ensemble du territoire français.
Les équipes bénéficiaires
- Cellules d'analyse et de prospective du Ministère du Logement
- Équipes chargées de la réglementation et des politiques publiques sur l'urbanisme et le logement
- Chercheurs et économistes travaillant sur les dynamiques immobilières
Stack technologique utilisée
- Data Processing & Storage : Plateformes de traitement de Big Data adaptées au volume (mentionner des outils si pertinents, ex : Spark, bases de données NoSQL si utilisées, sinon rester générique comme ici).
- Modélisation : Python (librairies comme scikit-learn, statsmodels, ou spécifiques à l'économétrie).
- Visualisation & Reporting : Outils de reporting et de présentation des résultats adaptés aux décideurs publics.
Résultats concrets obtenus
L'étude a révélé des effets significatifs et tangibles de la densité Airbnb sur les prix immobiliers :
- Impact quantifié : Une augmentation de 1% de la densité d'Airbnb (nombre d'annonces par habitant ou par logement) est associée à une augmentation d'environ 10% du prix des transactions immobilières en France.
- Validation causale : Les modèles ont permis d'établir une relation causale robuste, apportant une base solide pour la prise de décision.
- Analyse de l'hétérogénéité : Les résultats ont mis en évidence une hétérogénéité notable sur le territoire français, soulignant l'importance d'approches différenciées selon les zones géographiques.
Conclusion
Vous êtes une institution publique ou une grande organisation cherchant à comprendre des phénomènes complexes grâce à une analyse de données de pointe ? Vous avez besoin de modèles robustes pour évaluer l'impact causal de vos actions ou de facteurs externes ?Flowt est votre partenaire expert en Data Science et économétrie, capable de transformer des volumes massifs de données en insights stratégiques pour éclairer vos décisions.
