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Cahier des charges — Outil de détection d’opportunités immobilières

1. Contexte du projet

Je souhaite développer un outil personnel de veille immobilière orienté investissement locatif.

L’objectif est de détecter automatiquement des annonces immobilières sous le prix du marché, en particulier sur Paris dans un premier temps, en filtrant les biens selon leur prix au m² et en les classant selon leur potentiel locatif.

Le projet doit commencer par une V1 simple mais fonctionnelle, utilisable sur mobile, avec possibilité d’évolution.

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2. Objectif principal

Créer une application web mobile-friendly qui :
• collecte automatiquement des annonces immobilières depuis une source cible
• extrait les données essentielles de chaque annonce
• calcule le prix au m²
• filtre les annonces selon une fourchette définie
• attribue un score d’opportunité locative
• affiche un classement des meilleures annonces
• permet d’ouvrir le lien direct vers chaque annonce
• envoie des alertes lorsqu’une nouvelle annonce intéressante apparaît

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3. Périmètre de la V1

Zone géographique
• Paris uniquement

Type de biens
• Appartements à vendre

Source initiale
• 1 seule source dans un premier temps

Critères de filtrage principaux
• prix au m² entre 5 000 € et 7 500 €
• possibilité d’ajouter ensuite d’autres filtres :
• surface minimum
• budget maximum
• nombre de pièces
• arrondissement
• présence ou non de travaux

Usage cible
• usage personnel
• consultation principalement sur smartphone
• interface simple et rapide

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4. Fonctionnalités attendues

4.1 Collecte des annonces

Le système doit pouvoir :
• parcourir automatiquement les pages de résultats
• extraire les annonces visibles
• récupérer les informations utiles
• éviter les doublons
• stocker les résultats dans une base de données
• gérer les scans de manière raisonnable et non agressive

Données à récupérer par annonce
• identifiant interne
• source
• titre
• prix
• surface
• nombre de pièces si disponible
• arrondissement / localisation
• lien direct
• description si disponible
• date de publication si disponible
• photos principales si possible
• informations complémentaires si disponibles :
• étage
• ascenseur
• DPE
• charges
• type de vendeur

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4.2 Traitement des données

Le système doit :
• calculer automatiquement le prix au m²
• exclure les annonces inexploitables si les données sont insuffisantes
• détecter les doublons ou quasi-doublons
• conserver un historique minimal des annonces déjà vues

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4.3 Filtrage

L’utilisateur doit pouvoir filtrer les annonces selon :
• prix au m² minimum
• prix au m² maximum
• budget total minimum / maximum
• surface minimum / maximum
• arrondissement
• nombre de pièces
• affichage des annonces récentes
• possibilité d’inclure ou non les biens avec travaux

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4.4 Scoring “opportunité locative”

Chaque annonce doit recevoir un score.

Exemple de logique attendue

Le score doit favoriser :
• les prix au m² faibles
• les surfaces adaptées au locatif
• les formats faciles à louer
• les biens dans des zones intéressantes

Le score doit pénaliser :
• rez-de-chaussée
• souplex
• gros défauts
• passoires énergétiques si détectables
• biens atypiques peu liquides

Première logique de scoring souhaitée

Le freelance peut proposer une première méthode simple, modifiable ensuite.

Par exemple :
• décote du prix au m²
• qualité locative
• facilité de revente
• niveau de risque

Le score doit être affiché dans l’interface.

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4.5 Interface utilisateur

Je souhaite une web app responsive, pensée pour mobile.

Écrans attendus

Tableau principal
• liste des annonces filtrées
• tri par score, prix/m², date, surface
• affichage rapide des principales métriques

Fiche annonce
• titre
• prix
• surface
• prix/m²
• score
• localisation
• lien direct
• commentaire automatique éventuel
• photo si disponible

Filtres
• filtres dynamiques simples

Favoris
• possibilité de marquer certaines annonces en favoris

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4.6 Alertes

Le système doit permettre de recevoir une alerte lorsqu’une nouvelle annonce correspond à certains critères.

Exemples
• nouvelle annonce sous 6 500 €/m²
• score supérieur à un certain seuil
• surface > 30 m²
• arrondissement ciblé

Canal souhaité pour la V1
• whatsapp

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5. Contraintes techniques

Architecture souhaitée

Le freelance peut proposer une architecture simple et robuste, mais l’idée générale est :
• backend pour la collecte et le traitement
• base de données pour stocker les annonces
• interface web mobile-friendly pour consultation
• tâche planifiée pour les scans automatiques

Préférence technologique

Ouvert aux propositions, mais stack pressentie :
• Python pour la collecte et le traitement
• Playwright pour l’automatisation/navigation
• PostgreSQL / Supabase pour la base
• FastAPI pour l’API
• Next.js ou équivalent pour le front
• hébergement simple type Vercel / Render / Railway / Supabase

Le freelance peut proposer une autre stack si elle est plus pertinente pour une V1.

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6. Livrables attendus

Livrables minimum
• code source complet
• base de données configurée
• système de collecte fonctionnel
• interface web responsive
• système de filtres
• score d’opportunité
• favoris
• alertes simples
• documentation d’installation et de maintenance

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7. Maintenance et évolutions futures

Le projet doit être pensé pour pouvoir évoluer ensuite vers :
• ajout d’autres sources immobilières
• historique des baisses de prix
• estimation du loyer
• calcul de rendement brut / net
• cartographie
• vraie application mobile
• multi-villes
• enrichissement des données de marché

Le code doit donc être propre, modulable, et documenté.

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8. Priorités du projet

Ordre de priorité :
1. collecte fiable
2. calcul du prix au m²
3. filtrage automatique
4. score d’opportunité
5. interface mobile simple
6. alertes
7. évolutivité

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9. Ce que j’attends du freelance

Je cherche quelqu’un capable de :
• proposer une architecture simple et pragmatique
• développer rapidement une V1
• anticiper les problèmes de stabilité du collecteur
• produire un code propre et maintenable
• expliquer ses choix techniques
• livrer quelque chose

Merci ! Je veux une web app hyper simple juste qui fait du tri finalement sur les sites types Le bon coin, PAP, Bien ici