Aucun filtre déroulant ne capte cette phrase. Notre moteur de matching, lui, si — en lisant toutes les descriptions comme vous les liriez.
Les autres CRM utilisent une seule couche : budget respecté, code postal correct, nombre de chambres exact. Chez nous, il y en a trois — et seule la combinaison des trois a une texture humaine.
Budget, région, nombre minimum de chambres, type de bien. Un écart = exclusion du match. Pas de « peut-être », pas de flexibilité.
Caractère, orientation, jardin, parking. Un écart abaisse le score, mais n'exclut rien. 0–80 points.
Le texte libre du client est apparié aux descriptions des biens via des embeddings. 0–20 points au-dessus des 80 précédents.
Marie cherche depuis 8 mois. Budget : 450–520K. Trois chambres à Ixelles. Jusqu'ici : aucun match. Aujourd'hui, nous avons trouvé Louise 180, bien que l'annonce indique « 2 chambres + bureau ».
Match des candidats sur les nouveaux biens (push), et des nouveaux candidats sur le portefeuille existant (pull). Or dans les deux sens.
Chaque match montre exactement pourquoi : quelle couche, combien de points, quelle phrase de quelle description. Vous pouvez l'expliquer au client.
N'afficher que les matchs ≥ 75 ? ≥ 85 ? Vous décidez — par courtier ou par agence.
Un match ne vous semble pas pertinent ? Un clic sur « non pertinent » et le système ajuste la pondération pour les prochaines recherches.
Dès qu'un bien est ajouté, tous les candidats sont re-scorés. En 12 secondes vous avez une matchliste.
Les embeddings d'intention sont calculés sur nos serveurs UE. Aucune recherche n'est transmise à des fournisseurs LLM externes pour entraînement.