Optimisation des Transactions Immobilières par l'Intelligence Artificielle et la Data — Formation certifiante | wikidlp

De la théorie à la pratique : Optimisation des Transactions Immobilières par l'Intelligence Artificielle et la Data met l'accent sur les cas réels.

Cette formation vise à transformer les pratiques professionnelles des acteurs de l'immobilier en exploitant les technologies d'intelligence artificielle et les données. Les participants apprendront à identifier des opportunités commerciales, à optimiser la gestion des biens, et à améliorer leur relation client grâce à des outils performants. Adaptée aux besoins des entreprises, elle combine théorie, cas pratiques et retours d'expérience pour garantir une mise en œuvre immédiate et mesurable des compétences acquises.

Objectifs

• Maîtriser les fondamentaux de l'IA et de la data appliqués à l'immobilier", "Identifier et exploiter des opportunités commerciales grâce aux outils d'analyse de données", "Automatiser des tâches répétitives pour gagner en efficacité opérationnelle", "Améliorer la relation client par une approche personnalisée et data-driven", "Sécuriser et optimiser les transactions grâce à des outils prédictifs"]

Programme

[{"module": "Intelligence Artificielle et Data : Fondamentaux pour l'Immobilier", "content": "Concepts clés de l'IA et de la data : définitions et applications concrètes dans l'immobilier. Présentation des outils existants adaptés aux métiers (CRM, logiciels d'analyse de marché, plateformes de valorisation automatisée). Étude de cas : utilisation de l'IA pour cibler des biens sous-évalués ou des profils de clients à fort potentiel. Exercice pratique : analyse de données avec un outil simple pour identifier des tendances de marché. Discussion sur l'éthique et la réglementation à respecter dans l'usage des données.", "duration_hours": 7}]

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).