RE Intelligence — Architecture multi-agents RAG

// contexte

Un groupe immobilier régional cherchait à industrialiser son cycle commercial. Beaucoup de leads, peu qualifiés. Beaucoup de mandats, peu structurés en amont. L'objectif : automatiser la qualification, le suivi et la capture, sans perdre la qualité de la relation.

// diagnostic

Le cycle de vente reposait sur l'intuition humaine : perte de leads faute de suivi, attrition acquéreurs, mandats vendeurs sous-qualifiés. Aucun système pour structurer l'information entrante ni prioriser les actions sortantes.

// solution conçue

Trois agents conversationnels spécialisés, chacun avec une mission précise :

• → Qualification des prospects acquéreurs via 30 points sémantiques (scoring A/B/C)
• → Matching dynamique entre envies clients et stock (recommandations personnalisées)
• → Capture des mandats vendeurs via entretien libre, structuré automatiquement en fiche technique

Adossés à une base hybride relationnelle + vectorielle, permettant la recherche sémantique. Pipeline scraping multi-sources avec déduplication. Architecture pensée scalable pour intégration ML ultérieure.

// architecture multi-agents

// ce que j'ai fait

• → Analyse fonctionnelle du cycle de vente immobilier
• → Conception de 3 agents RAG avec missions et prompts distincts
• → Architecture data hybride pour recherche sémantique
• → Spécification du pipeline scraping et veille concurrentielle
• → Modélisation du pricing : offre partenaire vs valeur marché

// ce que ça m'a appris

• → Architecture multi-agents IA générative appliquée à un cycle métier complet
• → Pertinence d'une base hybride pour des données métier hétérogènes
• → Concevoir une stack scalable préparée pour ML supervisé futur