Cet article présente l’estimation des prix de l’immobilier en France, un marché peu étudié. Nous comparons sept techniques d’apprentissage automatique populaires en proposant une approche différente qui quantifie la pertinence des caractéristiques de localisation. Sans utiliser les caractéristiques de localisation géographique, nous obtenons des différences importantes concernant la précision des prévisions des modèles entre les villes à niveaux de vie moyen et élevé (différences de précision supérieures à 70 % dans certains cas). Avec les caractéristiques de localisation géographique, nous obtenons des améliorations importantes concernant les pouvoirs prédictifs des modèles (améliorations au-delà de 50 % pour certaines mesures d’erreur de prévision).
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Cette vidéo présente les résultats d'une étude sur l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans l'industrie automobile, axée sur les grands acteurs historiques du secteur. L'étude révèle que l'IA est principalement utilisée pour des améliorations incrémentales, telles que l'automatisation de tâches, plutôt que pour des innovations de rupture. Cette "exploitation" optimise les processus existants sans transformation radicale. L'approche organisationnelle est également surprenante : au lieu d'une stratégie "top-down" dirigée par des data scientists, l'IA est intégrée de manière "bottom-up", par les ingénieurs qui l'appliquent dans leurs expertises en fin de processus de développement. Cela montre que l'IA peut être un levier d'optimisation et de créativité lorsqu'elle est utilisée de façon progressive et distribuée. Cette méthode pourrait aussi s'appliquer à d'autres technologies émergentes dans différents secteurs.
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