Comparer un marché

Évolution dans le temps d’une métrique de marché, €/m² médian, volumes d’offres, bucketée par semaine, mois ou trimestre.

Imoria sait suivre l’évolution dans le temps d’une métrique de marché (prix médian, volume d’offres, taux de disparition) sur une cohorte précise. Utile pour repérer un point d’entrée, anticiper une tendance, ou comparer deux villes.

La granularité de base est mensuelle, sur 18 mois glissants. La fenêtre est ajustable jusqu’à 36 mois et la granularité passe en hebdomadaire ou trimestrielle selon le besoin.

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Exemple de prompt

Dans le client IA

Compare l'évolution du €/m² médian des T3 à Nancy et à Metz sur les 18 derniers mois.

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Ce qu’Imoria renvoie

Une série temporelle par cohorte. Pour chaque bucket (mois, par défaut) :

Champ	Signification
period	Mois ou semaine de la mesure (ex. 2026-03)
value	Valeur de la métrique demandée
sampleSize	Nombre d’annonces ayant servi au calcul
confidence	high / medium / low selon la taille de l’échantillon
trailingValue	Moyenne mobile, pour lisser le bruit (si demandée)

Quand plusieurs cohortes sont comparées (par exemple deux villes), le résultat est un tableau croisé.

Exemple de réponse réelle :

Réponse Imoria

Évolution €/m² médian — T3 Nancy vs T3 Metz (18 mois, granularité mois)

mois        Nancy €/m²    Metz €/m²    écart    n Nancy / n Metz
2025-01       6 210         5 980      +3.8%     58 / 41
2025-02       6 240         5 920      +5.4%     54 / 38
2025-03       6 200         5 880      +5.4%     61 / 44
2025-04       6 180         5 820      +6.2%     49 / 36
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2026-02       6 250         5 770      +8.3%     52 / 28
2026-03       6 220         5 760      +8.0%     55 / 31
2026-04       6 200         5 800      +6.9%     46 / 32

Tendance Nancy    stable    confiance high (sample n=42–61/mois)
Tendance Metz     -3.4%     confiance medium (sample n=28–44/mois)

Trailing values (moyenne mobile 3 mois)
  Nancy: 6 195 → 6 213 → 6 223
  Metz:  5 875 → 5 793 → 5 777

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Métriques disponibles

• median_ppm2. /m² médian (la plus courante)
• p25_ppm2 / p75_ppm2. Bornes basse et haute (dispersion)
• median_price. Prix total médian
• avg_price. Prix total moyen
• active_count. Nombre d’annonces actives sur la cohorte
• new_count. Nouvelles annonces apparues dans le bucket
• disappeared_count. Annonces ayant disparu dans le bucket

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Variations à essayer

Sur une cohorte serrée

Évolution du €/m² médian des T2 à Nancy entre 50 et 60 m², ces 12 derniers mois, par semaine.

Volume d'offres

Combien de nouvelles annonces de maisons sont apparues en Moselle chaque mois sur 18 mois ?

Comparer plusieurs villes

Compare le €/m² médian des appartements à Nancy, Metz, Épinal et Verdun sur 18 mois — donne-moi la tendance pour chacune.

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Lire une tendance

Quelques règles de base pour interpréter les séries Imoria :

• Une série lisse (faible variance d’un mois à l’autre) signale un marché homogène et un échantillon important.
• Une série très bruitée sur cohorte étroite (par ex. T1 dans une petite commune) est plus à prendre au mot du trailingValue que de la valeur ponctuelle.
• Une rupture brutale sur new_count ou disappeared_count peut signaler un effet saisonnier (été creux, rentrée chargée), un événement local, ou une rupture de captation.

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Limites

Voir : prix-demande-nest-pas-prix-vendu

• Les séries portent par défaut sur les prix demandés, pas vendus. Quand DVF est disponible, une variante calibrée vente peut être demandée explicitement (“compare aussi les prix DVF”).
• Sur des cohortes très étroites, la confiance descend rapidement. Préférer alors trailingPeriods (lissage glissant) pour lire la tendance.

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Et après ?

Étudier un quartier

Zoomer sur un micro-marché précis.

Trouver des sous-cotées

Mettre la tendance en action. Chercher les pépites du marché choisi.

Avancé. Outils MCP et paramètres

Cette page utilise principalement query_market_trend, parfois en complément de query_real_estate (mode aggregate).

query_market_trend paramètres :

• Filtres de cohorte : archetype, department, city, polygon, minPrice, maxPrice, minSurfaceM2, maxSurfaceM2, minBedrooms, maxBedrooms, energyRate, nearPoi.
• metric. Voir la liste ci-dessus.
• granularity. week|month|quarter`.
• dateFrom / dateTo. Fenêtre temporelle.
• groupBy. Optionnel : archetype, department, city, energyRate, surfaceBand pour découper.
• trailingPeriods. Taille de la moyenne mobile (par exemple 3 pour un lissage sur 3 buckets).

Retourne [{ period, value, sampleSize, confidence, trailingValue }].