Stella Pricing : un cadre d'intelligence tarifaire basé sur l'IA

La question, « Quel est le prix approprié pour un logement temporaire destiné à un assuré victime d'un sinistre pendant la durée de la procédure de relocalisation ? » semble simple à première vue, mais elle représente en réalité un problème d'optimisation complexe.

Dans le contexte de l'hébergement temporaire lié à l'assurance, si les variables principales (par exemple, la durée du séjour, le type de propriété et les commodités) sont facilement identifiables, la tarification est également influencée par plusieurs facteurs interdépendants: la proximité géographique du lieu du sinistre, la volatilité du marché immobilier local, l'urgence de la demande d'indemnisation, la saisonnalité et les attentes en matière de service définies par l'assureur.

Chez Sinistar, nous avons développé la tarification "Stella Pricing" afin d'aller au-delà d'une évaluation subjective basée sur l'expérience. Notre objectif est de fournir une prévision optimale des prix, afin d'aider les acteurs du secteur à prendre de meilleures décisions, en garantissant à la fois un positionnement concurrentiel et une optimisation des revenus.

Nous sommes convaincus qu'un modèle unique ne peut pas optimiser de manière universelle la tarification sur les différents marchés mondiaux, puisque chaque ville, province ou pays possède des caractéristiques de marché qui lui sont propres.

Notre approche consiste à créer et à maintenir une suite de modélisation complète, qui nous permet de tester, de mettre en œuvre et de déployer l'algorithme le mieux adapté à un contexte géographique ou commercial spécifique. Les prédicteurs individuels sont formés et notés indépendamment, puis combinés à travers un ensemble pondéré en fonction des performances et calibré sur des tests hors échantillon. Nous explorons et mettons activement en œuvre des modèles avancés, notamment :

• Gradient Boosting Machines (GBM): Excellent pour gérer les interactions complexes et non linéaires entre les caractéristiques et les données à haute dimension.

• Régression régularisée (Lasso et Ridge): Fournir des bases de référence solides et interprétables et offrir des informations efficaces sur la sélection des caractéristiques.

• Ressources tierces: Estimations de prix et API propriétaires ou open source, intégrées en tant que prédicteurs indépendants, validées pour les biais, les dérives et la conformité.

Pour créer un modèle de tarification fiable et précis, nous devons dépasser la tarification intuitive et établir un cadre méthodologique solide. Ce processus comprend trois étapes : acquisition et modélisation des données, test et sélection algorithmiques, et validation itérative. Le résultat final n'est pas un prix statique, mais une fourchette de prix validée et fiable.

Acquisition et modélisation des données : les fondements de la prévision

L'efficacité d'un modèle dépend directement de la qualité des données qui lui sont fournies. Notre stratégie en matière de données se concentre à la fois sur le volume et la véracité. Nous recueillons des données exhaustives en combinant nos propres données internes avec des informations réelles extraites de diverses sources de données ouvertes.

Une fois extraites, les données passent par une étape cruciale de modélisation afin d'être normalisées, nettoyées et validées. Les modèles dépendent entièrement de la qualité de ces données d'entrée, ce qui fait de l'ingénierie de données robuste un élément clé pour obtenir des résultats fiables.

Test et sélection algorithmiques

Les caractéristiques d'un bien immobilier et son contexte sont les principaux facteurs qui déterminent son prix. Notre cadre extrait toutes les caractéristiques disponibles de chaque source de données, puis les affine et les combine de manière stratégique grâce à l'ingénierie des caractéristiques afin de maximiser la puissance prédictive. Notre objectif est de comprendre comment ces caractéristiques influencent le prix d'une location à court terme dans différents contextes géographiques et temporels.

Exemples de fonctionnalités clés utilisées dans nos modèles :

• Durée : nombre de nuits pour le séjour.

• Composition du bien immobilier : nombre de lits, type de bien immobilier, capacité d'accueil, équipements.

• Contexte géospatial : localisation précise (dynamique de la ville/province/pays/quartier).

• Dynamique temporelle : saisonnalité, jour de la semaine, événements locaux majeurs.

• Qualité de l'hôte et de l'annonce : note du profil de l'hôte, qualité du contenu de l'annonce et sentiment des avis.

Évaluation continue et adaptabilité locale

La dernière étape du cadre de Stella Pricing garantit la confiance et l'adaptabilité au marché. Nos modèles ne sont pas statiques ; ils sont continuellement améliorés grâce à l'intégration de nouveaux signaux du marché et à la validation itérative de leurs performances.

Nous intégrons en permanence de nouvelles données sur le marché de l'assurance et de l'immobilier, ce qui permet à nos modèles de s'adapter aux nouvelles tendances en matière de sinistres, de disponibilité des logements et de comportement des assurés. Ce processus de validation repose sur une analyse empirique et comprend des méthodes d'évaluation rétrospectives et en temps réel :

1. Backtesting: évaluation des performances du modèle par rapport à des ensembles de données historiques exhaustifs sur les sinistres et les placements afin d'évaluer la précision des prévisions dans les conditions passées du marché et des assureurs.
 2. Forward Testing: comparaison des fourchettes de prix prévisionnelles des logements temporaires avec les coûts réels de placement lors de demandes d'indemnisation pour frais de subsistance supplémentaires (ALE) afin de mesurer la dérive prédictive et la dégradation du modèle.

En mettant en place ce cadre de validation robuste et cyclique, le service de tarification Sinistar garantit que ses résultats ne sont pas des estimations théoriques, mais des fourchettes de prix validées empiriquement et prêtes à être utilisées par les assureurs. Cette approche scientifique offre une fiabilité prédictive, une transparence et une confiance opérationnelle aux assureurs qui gèrent le placement en logement temporaire des assurés déplacés.