Reai : décrire un bien ou envoyer une photo, et retrouver les annonces qui correspondent
Reai est mon produit PropTech, en ligne sur le marché immobilier de Dubaï : un moteur de recherche immobilière qui accepte une description en langage naturel ou une simple photo. Vous décrivez le bien idéal, ou vous envoyez l'image d'un intérieur qui vous plaît, et le moteur retrouve les annonces qui y ressemblent. Deux modes, text-to-image et image-to-image, sur un même index.
Contexte
Le marché immobilier de Dubaï, sur lequel Reai est en ligne, est abondant et les annonces y sont décrites de façon très inégale : un même appartement peut être présenté par plusieurs agences avec des textes différents, des photos différentes et des critères incomplets. L'acheteur, lui, a souvent une image précise en tête (une baie vitrée sur la marina, une cuisine ouverte, un style particulier) que les filtres classiques ne savent pas traduire. La recherche par mots-clés échoue dès que le besoin est visuel.
J'ai construit Reai pour prendre le problème par l'autre bout : laisser l'utilisateur s'exprimer comme il le ferait avec un agent, par une phrase ou par une photo. C'est aussi mon terrain d'expérimentation pour la recherche multimodale, celle qui met textes et images dans un même espace de comparaison. Le produit est en ligne, accessible publiquement, et il me sert de démonstration concrète lorsqu'un client hésite entre une recherche par filtres et une recherche sémantique.
Ce qui a été construit
- J'ai indexé les annonces avec des embeddings multimodaux (représentations vectorielles communes au texte et à l'image) : chaque photo et chaque description sont projetées dans un espace vectoriel commun, ce qui permet de comparer un texte à une image et une image à une autre image.
- En mode text-to-image, la description saisie par l'utilisateur est transformée en vecteur et confrontée aux photos des annonces, pour retrouver les biens qui ressemblent à ce qu'il décrit plutôt que ceux qui contiennent les mêmes mots.
- En mode image-to-image, une photo envoyée par l'utilisateur (un intérieur vu sur un réseau social, une capture d'écran) sert de requête et remonte les annonces visuellement les plus proches.
- Les critères classiques (quartier, budget, surface, nombre de pièces) restent disponibles comme filtres appliqués par-dessus le classement sémantique, pour ne jamais sacrifier la précision à la ressemblance.
- L'interface a été conçue pour qu'un utilisateur lance une recherche en quelques secondes, sans formulaire, et j'exploite le service depuis sa mise en ligne.
Un besoin proche de celui de Reai ?
Vingt minutes suffisent pour savoir si c'est faisable, par où commencer et à quel ordre de grandeur s'attendre.
