Recherche et Innovation

La recherche et l'innovation, au coeur du développement chez Homadata.

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Dans le laboratoire Homadata, la recherche et l'innovation sont des fondamentaux qui se cultivent de manière continue. Sur l'aspect technologique, certains sujets nous tiennent à coeur comme Le Natural Language Processing, l'Analyse d'images (Computer Vision), la Reconnaissance Vocale (Voice recognition), et bien d'autres. Nous avons recours aux dernières techniques de machine et deep learning et cherchons à perpétuellement repousser l'état de l'art de la technologie afin d'alimenter nos différents projets de recherche et embarquer la modernité dans nos solutions clients.

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The Cube

Ce module est un assistant vocal immobilier. Il permet, de discuter simplement avec l'assistant d'une manière interactive et naturelle, afin d'estimer un bien, découvrir son environnement et expertiser une adresse sur site, en temps réel, et sans suivre de séquence en particulier. Il se base sur la technologie Speech To Text afin d'alimenter nos différentes APIs et créer une expérience utilisateur moderne et fluide.

The Sphere

En nous appuyant sur des algorithmes de Deep Learning, nous cherchons à catégoriser automatiquement une multitude de caractéristiques d'un bien immobilier à partir de ses images et photos : typologie, consitution des salons, salles de bain, jardin, aménagement... l'objectif étant de fournir une description du bien la plus détaillée et la plus objective possible. Nous continuons nos recherches afin d'avoir des résultats avec plus de granularité pour définir le type de cuisine, les matériaux utilisés, ou bien les éléments qui peuvent augmenter la valorisation d'un bien comme la présence d'une piscine, d'une cheminée,ou d'une belle hauteur sous plafond. Nous souhaitons faire parler les images, pour extraire des informations précieuses et souvent omises par les évaluateurs.

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Guess My Address

Aujourd’hui les annonces immobilières publiées sur internet communiquent très rarement l'adresse précise du bien concerné.. Nous nous somme lancés, avec un groupe d'étudiants en école d'ingénieur, dans la création d'un module qui vise à utiliser plusieurs indices contenus dans l'annonce immobilière pour prédire au plus juste quelle est l'adresse exacte du bien. Nous proposons une méthodologie automatisée qui se substitue à l'investigation sur le terrain, et propose une short-list d’adresses candidates. En utilisant différentes techniques de géométrie, d’algorithmie, et de compréhension de texte(NLP) nous arrivons à exploiter la puissance des données et des algorithmes pour déduire l'adresse précise du bien, précieuse information.

Netflix Immo

Dans un contexte actuel où les recherches sur les portails d'annonces se font via une recherche par filtres manuels, nous considérons que ce paradigme est un procédé long, fastidieux et s'éloigne de plus en plus des préférences de l'utilisateur. Nous travaillons afin d'inverser le modèle, et proposer des annonces pertinentes via des suggestions qui soient personnalisées pour chaque utilisateur. Cela passe par un système de recommandation qui s'appuie sur des technique de content filtering et de collaborative filtering. En d'autres termes; proposer du contenu sur la base des critères que nous préférons mais également sur la base d'utilisateurs qui nous ressemblent.

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