Comment Arrago sécurise son activité de prêt viager hypothécaire grâce à l'API et aux nouveaux indicateurs Yanport ?

Dans le cadre de notre collaboration avec Arrago, nous avons eu le plaisir de nous entretenir avec Valentin Le Lay, Analyste Quantitatif pour la FinTech. Accompagné par son manager Frank Laudicina, Risk Manager expérimenté, il nous explique comment l'intégration de l'API Yanport et l'utilisation de nos nouveaux indicateurs de marché sont devenues des piliers stratégiques pour l'évaluation de leurs risques immobiliers au quotidien.

Pourriez-vous nous présenter Arrago et ses enjeux en quelques mots ?

Arrago est un acteur financier spécialisé dans le prêt viager hypothécaire, destiné aux personnes âgées. Le principe est simple : nous octroyons un prêt et prenons le bien immobilier en garantie. Il n’y a pas de mensualités, le remboursement est effectué ultérieurement, au plus tard à la fin de la vie du client.

Notre enjeu majeur réside donc dans la maîtrise du risque lié à la prise en garantie de ces biens. Nous devons anticiper deux éléments majeurs : le risque de liquidité et le risque que le marché immobilier s'effondre ou sous-performe dans une zone donnée.

Pourquoi avez-vous opté pour l'API Yanport ?

Pour mesurer nos risques, nous avions besoin de données précises, très granulaires et quasiment en temps réel.

Nous avions initialement testé les données des notaires, mais cela présentait plusieurs problèmes. Tout d'abord, le maillage géographique se limitait aux strates notaires, alors que nous préférons raisonner par commune pour plus de précision (~36 000 communes contre ~300 strates). Ensuite, les données notariales présentaient un décalage de six mois par rapport à la réalité du marché. Enfin, l'accès à certaines données territoriales, comme en Alsace, nécessitait un paiement supplémentaire, un problème que nous ne rencontrons pas avec Yanport.

L'API immobilière de Yanport cochait toutes les cases, en nous permettant de recalibrer notre modèle de risque avec des données fraîches tous les mois, et ce sur l'ensemble du territoire, y compris dans les milieux ruraux.

Vous avez récemment intégré les nouveaux indicateurs de marché Yanport. Concrètement, qu'est-ce que cela a changé pour vous ?

Effectivement, nous avons récemment adopté votre nouvel endpoint "Properties Indicators" et cela a été une évolution majeure dans notre utilisation de la donnée.
Ce nouveau mode de calcul et de modélisation offre des résultats que nous jugeons meilleurs et plus cohérents sur la durée. Son grand point fort est sa capacité à lisser les irrégularités du marché : il y a beaucoup moins de valeurs aberrantes (outliers) qu'avec les données brutes précédentes.
Avant la sortie de ces nouveaux indicateurs de marché, nous étions obligés de retraiter nous-mêmes les prix de l’immobilier avec notamment les délais de vente et la surface des biens. Avec les nouveaux indicateurs de marché Yanport, ces calculs internes ne sont plus nécessaires, ce qui nous fait gagner à la fois en fiabilité et en temps de traitement.

Comment utilisez-vous ces données opérationnellement dans la constitution de vos dossiers ?

Nous avons développé un outil interne en Python qui sert de wrapper autour de l'API Yanport pour faciliter l'interaction. Il peut par exemple extraire directement les données agrégées à l'échelle géographique qui nous intéresse (strates notaires, communes, départements, régions) et sauvegarder la sortie au format souhaité (json, csv, xlsx).
Outre l'évaluation des dossiers clients, l'API Yanport est sollicitée ponctuellement pour répondre à des demandes internes variées de données immobilières. Nous avons également mené des études spécifiques sur le segment des biens neufs afin d'explorer de nouveaux leviers d'optimisation pour notre moteur de risque.
Pour nos dossiers types, nous regardons pour chaque zone géographique la tendance globale des prix au m² ainsi que le positionnement du bien dans la distribution des prix locaux. En effet, lorsqu'un bien se situe dans le haut de cette distribution, nous identifions un risque additionnel de liquidité, car ce type de bien met en général plus de temps à se vendre. Enfin, en plus de l'outil d'estimation fourni par Yanport, un expert immobilier mandaté localement vient systématiquement expertiser le bien physique pour valider définitivement son prix.
Ces indicateurs font partie des données utilisées pour calibrer mensuellement notre moteur de risque, qui détermine le pourcentage du montant du bien que nous pouvons prêter. Par exemple, 30 % d'un bien d'un million d'euros équivaut à 300 000 euros de prêt.

Comment décririez-vous la collaboration avec Yanport et seriez-vous prêt à nous recommander ?

La collaboration est vraiment fluide et pertinente. Les échanges sont faciles et le contact avec vos équipes techniques, notamment votre Directeur des Données, est excellent.
Au vu de la qualité de la donnée et des évolutions constantes comme les nouveaux indicateurs, nous serions totalement prêts à recommander Yanport dans un cadre professionnel à d'autres acteurs financiers intéressés par vos fonctionnalités.

Un grand merci à Valentin Le Lay et Frank Laudicina pour leur confiance et le temps accordé à cette interview.

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