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L’application Pinpo sélectionne les « bons » locataires

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Créée en juin 2015 pour faciliter les recherches immobilières des futurs locataires, l’application Pinpo, surnommée « Le Tinder de l’immobilier », vient tout juste d’évoluer. Elle propose désormais aux agents immobiliers de s’appuyer sur des algorithmes de machine learning pour sélectionner de « bons » locataires

L’application Pinpo sélectionne les « bons » locataires - © D.R.
L’application Pinpo sélectionne les « bons » locataires - © D.R.

Explications.

L’histoire de Pinpo débute en 2014, lorsque Laurence Benamran et Sacha Mourain connaissent quelques galères côté logement ! « Nous avons imaginé une application qui permettrait à des candidats à la location de trouver plus rapidement des biens à louer », explique Laurence Benamran, CEO de Pinpo. Après avoir collecté, notamment via l’open web, des données telles que l’âge, la situation de famille et les revenus des candidats à la location, les deux start-upers ont conçu un outil de matching capable de mettre en adéquation les profils des locataires avec les caractéristiques des biens. Côté particuliers, l’outil s’est développé sur une fonctionnalité qui a fait la renommée de Tinder : un swipe vers la droite pour retenir un logement, un vers la gauche pour le refuser. Quelques mois plus tard, Pinpo a enrichi son outil d’un algorithme de machine learning, « chargé d’apprendre du comportement des utilisateurs et de recommander des biens qui leur correspondent. »  

Des dossiers de location préalablement qualifiés

En décembre dernier, la start-up a décidé de passer à la vitesse supérieure. Elle a développé une offre à destination des agents immobiliers et des administrateurs de biens. Non seulement cette dernière permet aux agents immobiliers de sélectionner des locataires plus rapidement, mais il leur fait également gagner du temps dans la gestion de leurs dossiers. A en croire les créateurs de Pinpo, les avantages de l’application sont nombreux : via un tableau de bord, les agents immobiliers peuvent visualiser le lead que chaque annonce génère (depuis Pinpo, Le Bon Coin, SeLoger…). En d’autres termes, les agents immobiliers n’ont plus à qualifier eux-mêmes les leads : c’est l’application qui s’en charge. Ils disposent, par ailleurs, d’un système de réservation de visite automatisé. Ainsi, un agent immobilier peut entrer ses disponibilités, renseigner la date et l’horaire du rdv fixé avec le locataire. Toutes les informations nécessaires sont alors directement envoyées au locataire.

Une chance pour tous les locataires ?

Pour sélectionner les « bons » candidats, Pinpo met en avant les dossiers soigneusement complétés ainsi que les utilisateurs actifs et motivés. En l’occurrence « ceux qui ont sollicité une visite parmi les premiers et ceux qui sont recommandés par leur précédente agence ou leurs anciens propriétaires », indique Laurence Benamran. Mais en privilégiant les locataires ayant un « bon » dossier, cette application ne risque-t-elle pas de pénaliser les plus fragiles ? « Au contraire, estime Laurence Benamran. Nous avons fait le choix, justement pour cette raison, de développer des algorithmes de machine Learning, et non pas un simple scoring, où des points s’ajoutent ou s’enlèvent si le locataire entre dans des cases ou non ». Avec cette approche, la start-up espère séduire, d’ici un an, plus d’une centaine de professionnels à Paris, avant de décliner son application dans d’autres villes tendues, notamment à Lyon et Bordeaux.

Marc Ezrati