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🏙️ Un prévisionniste automatisé d'évaluation immobilière et d'urbanisation. Applique les méthodes d'évaluation USPAP/RICS et les données d'infrastructure pour éclairer les décisions d'investissement. 📈

Qu'est-ce que compétence-agent-évaluation-immobilière-urbanisation ?

Cette compétence d'agent IA automatise l'évaluation immobilière et la prévision de l'urbanisation. Elle utilise des méthodes d'évaluation standardisées (USPAP/RICS) et intègre des données d'infrastructure (transports, services publics, aménagements) pour estimer la valeur des biens et prévoir leur évolution. Utile pour les investisseurs, développeurs et analystes fonciers, elle permet de générer des rapports d'évaluation détaillés, d'identifier des opportunités d'investissement et d'anticiper les tendances urbaines. Fonctionne sur des plateformes comme Claude Code, Cursor ou Codex en exploitant des sources de données publiques et des modèles statistiques, et nécessite la configuration de clés API et de fichiers de données.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentation

Que fait compétence-agent-évaluation-immobilière-urbanisation ?

🏙️ Un prévisionniste automatisé d'évaluation immobilière et d'urbanisation. Applique les méthodes d'évaluation USPAP/RICS et les données d'infrastructure pour éclairer les décisions d'investissement. 📈

Fonctionnalités

  • Évaluation automatisée : estimations de valeur basées sur les ventes comparables, l'état du marché et les caractéristiques du bien.
  • Modèles de prévision d'urbanisation : prédiction de l'expansion urbaine future à l'aide de SIG et de données démographiques.
  • Analyse d'infrastructure : évaluation de l'impact des transports, des services publics et des équipements sur la valeur des biens.
  • Conformité aux normes : les rapports suivent les directives USPAP (Uniform Standards of Professional Appraisal Practice) et RICS (Royal Institution of Chartered Surveyors).

Utilisation

  1. Configurer les sources de données (permis de construire, registres fiscaux, données de recensement).
  2. Définir les paramètres d'évaluation (localisation, type de bien, horizon temporel).
  3. Exécuter le pipeline d'évaluation.
  4. Consulter le rapport généré et les graphiques de prévision.

Dépendances

  • Python 3.9+
  • pandas, geopandas, scikit-learn, requests, matplotlib
  • Fichier JSON de configuration API (config.json)

Exemple

python evaluate.py --property "123 Main St" --location "Austin, TX" --forecast-years 10

Support

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