Pure accélère les investissements immobiliers avec un socle Data & IA sur mesure

Introduction

Pure, jeune pousse innovante dans l'investissement immobilier, faisait face à un double enjeu : construire dès son lancement une infrastructure de données solide et scalable, puis automatiser l'analyse de scénarios pour optimiser ses prises de décision. Flowt a accompagné Pure dans la conception et l'implémentation d'un socle Data & IA complet, permettant de professionnaliser son pilotage opérationnel et d'accélérer l'évaluation de ses opportunités d'investissement.

Profil du client

Client : PureSecteur : Investissement immobilier / PropTech

Taille : Jeune entreprise / Startup

Contexte : Démarrage d'activité, besoin d'une infrastructure data robuste et d'outils d'aide à la décision par l'IA pour l'analyse foncière et financière.

Défis rencontrés par Pure

Pure avait besoin de collecter, centraliser et exploiter efficacement les données issues de sources variées (prospection foncière, simulations financières, CRM, etc.) dès le lancement de ses activités. L'objectif était de prendre des décisions éclairées et d'assurer un pilotage opérationnel professionnel, tout en évitant les écueils des systèmes fragmentés.

De plus, les analystes de Pure consacraient un temps considérable à l'analyse manuelle de parcelles, la formulation d'hypothèses de rendement et les projections financières. Il était crucial de réduire ce temps de traitement, de standardiser les approches de calcul et d'explorer rapidement un plus grand nombre d'opportunités d'investissement immobilier.

Solutions apportées par Flowt

Flowt a construit une architecture data from scratch, intégrant les meilleures technologies pour garantir robustesse et scalabilité. Cela incluait Airbyte pour l'ingestion, BigQuery pour le stockage, dbt pour la transformation et Metabase pour la visualisation. Cette approche a permis à Pure de disposer d'une donnée structurée et utilisable dès le premier jour, facilitant l'intégration des différents processus métier.

Pour répondre au besoin d'accélération, nous avons développé des agents IA basés sur des LLM (Large Language Models), capables d'automatiser des tâches complexes comme l'analyse réglementaire, la génération de scénarios immobiliers et les simulations financières. Ces outils sur mesure ont permis aux analystes de Pure d'explorer un large éventail d'hypothèses complexes avec une efficacité et une standardisation inégalées.

Les équipes bénéficiaires

  • Équipe Direction / Fondateurs
  • Analystes Investissement
  • Équipes Opérationnelles

Stack technologique utilisée

  • Data Ingestion : Airbyte
  • Data Warehousing : Google BigQuery
  • Data Transformation : dbt (Data Build Tool)
  • Business Intelligence : Metabase
  • Intelligence Artificielle : LLM (Large Language Models), Python

Résultats concrets obtenus

  • Un socle data moderne et scalable : Pure bénéficie dès son lancement d'une infrastructure de données solide, prête à accompagner sa croissance.
  • Automatisation des tâches répétitives : Réduction significative du temps passé sur les exports, les calculs et les consolidations, permettant aux équipes de se concentrer sur l'analyse à valeur ajoutée.
  • Amélioration de la qualité des analyses : Des analyses foncières et financières plus fiables et homogènes, facilitant les arbitrages stratégiques.
  • Accélération de la génération de scénarios : Réduction drastique du temps nécessaire à la création et à l'évaluation des scénarios d'investissement immobilier grâce à l'IA.
  • Gains de productivité notables : Une forte valeur ajoutée pour les analystes et les fondateurs, qui peuvent désormais explorer plus d'opportunités avec une précision accrue.

Conclusion

Vous lancez votre entreprise et avez besoin d'une infrastructure data robuste dès le départ ? Ou vous cherchez à intégrer l'Intelligence Artificielle pour automatiser et optimiser vos processus métiers ?Flowt est votre partenaire idéal pour construire des solutions Data et IA sur mesure, adaptées à vos défis et à vos ambitions.

Prêt à transformer vos données en valeur ajoutée ?
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