Un modèle d'évaluation construit sur 12,115 annonces réelles couvrant 12 localités de Bogotá. Estimez des loyers équitables et des valeurs d'achat pour l'investissement — avec une méthodologie transparente et des fourchettes d'incertitude honnêtes.
Saisissez les caractéristiques du bien et obtenez une fourchette de loyer mensuel estimé basée sur les benchmarks de marché de votre localité.
Estimer le loyer →📈Découvrez ce que devrait coûter un bien pour atteindre votre revenu locatif cible, ou quel revenu attendre d'un prix donné.
Calculer l'investissement →🏦Modélisez l'apport initial, la durée du prêt et les frais de clôture pour un bien neuf ou d'occasion, ajoutez un revenu locatif et comparez plusieurs options d'achat.
Comparer les options de crédit →Chacune des 12 localités dispose d'une plage de prix de location au m² calibrée à partir d'annonces réelles du marché. C'est le signal de base du modèle.
Le système de classification socio-économique 1-6 de la Colombie corrèle avec la qualité et la demande du bien. Le modèle applique un multiplicateur de 0,72× (strate 1) à 1,48× (strate 6) sur la base de la localité.
Chaque chambre au-delà de la première ajoute une prime ajustée au niveau de la localité. Les équipements (parking, salle de sport, piscine, gardien) ajoutent des primes forfaitaires calibrées à partir des différentiels entre annonces.
Le modèle produit une fourchette de ±12 % autour de l'estimation ponctuelle, reflétant la variance réelle observée dans les données. Le prix de marché réel se situe dans cette fourchette dans ~75 % des biens comparables.
Chaque localité dispose d'un rendement annuel moyen calibré (revenu locatif / valeur du bien). Le calculateur d'investissement utilise ce rendement pour convertir entre revenu mensuel et valeur du bien.
Le dataset contient 12,115 annonces réelles à Q2 2026, couvrant 12 localités de Bogotá disposant d'un échantillon suffisant pour être statistiquement fiable. Il couvre uniquement les appartements (pas les maisons ni les propriétés commerciales). Les annonces reflètent les prix demandés, pas les prix de transaction finaux.
Il s'agit d'un estimateur transparent basé sur des règles, calibré à partir de données réelles d'annonces — pas d'un modèle statistique entraîné, donc il n'y a pas de R² formel à citer. La bande de ±12 % existe précisément parce que l'étage, les vues, l'ancienneté du bâtiment et la micro-localisation ne sont pas capturés ici et peuvent faire varier le prix réel de façon significative dans cette fourchette.
Une version plus avancée fonctionne déjà en local : un modèle Random Forest entraîné directement sur les annonces brutes (et non sur des fourchettes pré-agrégées), avec des modèles distincts pour les appartements et les maisons, ainsi qu'un pipeline complet de ROI/taux de capitalisation pour les biens d'investissement. La prochaine étape est de mettre ce modèle en ligne ici, et d'utiliser un LLM pour lire les descriptions non structurées des annonces — en extrayant des signaux de qualité de rénovation, de vue et d'état que les champs structurés actuels ne capturent pas — afin de réduire encore la bande de ±12 %.
Oui — entièrement gratuit, sans inscription requise.
C'est une estimation transparente basée sur des règles, calibrée à partir de données réelles d'annonces par localité et strate — pas un modèle statistique entraîné, donc il n'y a pas de score de précision formel à citer. C'est un guide de référence, non une expertise officielle ; la fourchette de ±12 % est une marge volontaire pour l'étage, la vue, l'ancienneté et l'état, qui ne sont pas modélisés.
C'est le revenu locatif annuel divisé par le prix d'achat du bien, exprimé en pourcentage. Un rendement de 6 % signifie qu'un bien à 500 M COP génère 30 M COP/an de loyer (2,5 M COP/mois).
La Colombie classe les propriétés résidentielles de 1 (plus bas) à 6 (plus haut) selon les conditions socio-économiques. L'estrato affecte les subventions aux services publics, les impôts et est un fort prédicteur du prix de location.
Le dataset est disponible sur demande pour un usage recherche ou professionnel. Envoyez un e-mail expliquant votre cas d'usage et je vous répondrai.
Actuellement le modèle couvre 12 localités de Bogotá — uniquement celles disposant d'assez d'annonces pour être statistiquement fiables. Les autres villes et les localités du sud avec moins de données ne sont pas encore supportées.