FR 2998076 A1 20140516 FR 1260792 A 20121113 METHODE D'ESTIMATION AUTOMATIQUE DE LA VALEUR DE BIENS MEUBLES HETEROGENES La présente invention concerne une méthode pour déterminer au moins une valeur de marché portant sur des biens, tels que les prix, en fonction notamment des caractéristiques desdits biens. De telles méthodes permettent à des futurs acheteurs et vendeurs desdits biens de disposer de références de transactions comparables à celle qu'ils envisagent, à des détenteurs de biens d'évaluer leur patrimoine à des fins comptables et/ou fiscales et à des intermédiaires de suivre l'état des marchés sur lesquels ils opèrent à partir d'informations qui leur permettent d'optimiser leurs interventions. Des biens pour lesquels il existe de telles informations sur les transactions sont par exemple les véhicules automobiles d'occasion. Les valeurs de marché fournies peuvent être des prix annoncés, des prix de transactions réelles, une cote calculée par dépréciation d'un prix neuf, etc... Le demandeur de la présente demande de brevet collecte et commercialise ainsi depuis de nombreuses années une cote de véhicules d'un grand nombre de marques, modèles, années. Il existe également un certain nombre de sites Internet permettant à un utilisateur d'obtenir une estimation d'un prix d'un véhicule donné ayant certaines caractéristiques pour une transaction intervenant dans un lieu et à un moment donnés. La production d'estimations de cette nature utilise un modèle permettant de donner un prix à ce véhicule donné à partir des indices disponibles qui concernent des véhicules ayant des caractéristiques intrinsèques et extrinsèques proches de celui que l'on souhaite évaluer. Plusieurs types de modèles sont en usage pour produire des estimations de prix. Le nombre des caractéristiques objectives intégrées dans ces modèles est limité. Ces modèles sont par nature limités à la production d'indices de prix pour suivre l'évolution des prix d'une gamme de produits/biens hétérogènes. Aucun des modèles de l'art antérieur ne permet ainsi de produire des estimations de prix d'un bien particulier d'un degré de confiance suffisant pour des biens hétérogènes dont la valeur est influencée de manière importante par un grand nombre de caractéristiques objectives tels que les véhicules d'occasion. Pour résoudre ce problème de l'art antérieur, la présente invention procure une combinaison de techniques de normalisation de données, de techniques statistiques de sélection, de regroupement et de prétraitement qui permettent l'élaboration automatique de modèles de régression qui délivrent des estimations valables dans un intervalle de confiance correspondant aux besoins des utilisateurs. A cet effet, l'invention divulgue méthode d'estimation automatique d'au moins une valeur de marché d'un bien meuble hétérogène, ladite méthode comprenant une étape de collecte régulière auprès d'acteurs identifiés dudit marché de mesures de prix sur ledit marché et d'un premier groupe de variables caractérisant lesdits biens selon une nomenclature normalisée desdits biens hétérogènes et une étape de détermination des coefficients d'au moins un modèle de régression de ladite valeur sur une liste de variables comprenant au moins les variables dudit premier groupe par résolution d'une équation d'ajustement, ladite méthode étant caractérisée en ce que ledit modèle comprend en outre des variables d'au moins un deuxième groupe caractéristiques desdits acteurs et d'un troisième groupe caractéristiques des dates de transaction. Avantageusement, les variables du premier groupe sont sélectionnées de manière automatique par application de tests statistiques choisis dans un groupe comprenant des tests de corrélation, d'hétéroscédasticité et de significativité. Avantageusement, le premier groupe de variables comprend au moins un premier sous-groupe de variables caractéristiques desdits biens qui sont indépendantes de la date de la transaction et un deuxième sous-groupe de variables caractéristiques 20 desdits biens qui dépendent des date de transaction. Avantageusement, la méthode d'estimation automatique de l'invention comprend en outre une étape de détermination d'une maille de modélisation, un modèle de régression étant calculé pour chacune des mailles. 25 Avantageusement, ladite au moins une grandeur caractéristique d'une transaction est un prix. Avantageusement, lesdits biens hétérogènes sont des véhicules d'occasion. 30 L'invention divulgue également un système informatique de production et de consultation de données sur un marché de biens hétérogènes, ledit système comprenant un serveur de base de données, une interface de communication entre 35 ledit serveur et des acteurs identifiés sur un marché de biens hétérogènes, un module de collecte automatique régulière via ladite interface auprès desdits acteurs vers ledit serveur de prix sur ledit marché et d'un premier groupe de variables caractérisant lesdits biens selon une nomenclature normalisée desdits biens hétérogènes, un module de stockage des coefficients d'au moins un modèle de régression d'au moins une valeur d'au moins un bien sur ledit marché sur une liste de variables comprenant au moins lesdites variables du premier groupe et un module de calcul et de stockage des sorties dudit au moins un modèle de régression, ledit système étant caractérisé en ce que les variables dudit au moins un modèle comprennent des variables d'un deuxième groupe caractéristiques desdits acteurs et des variables d'un troisième groupe caractéristique des dates de transaction. Avantageusement, le système informatique de production et de consultation de données de l'invention comprend en outre, en sortie dudit module de calcul et de stockage des sorties dudit au moins un modèle de régression, un module de détermination d'une stratégie de vente d'un bien sur ledit marché, optimale pour une liste de critères. Avantageusement, le système informatique de production et de consultation de données de l'invention comprend en outre un module de production et de consultation d'une liste d'indicateurs permettant de caractériser au moins l'une des situation passée, actuelle ou prévisionnelle dudit marché. Avantageusement, ledit modèle est unique et en ce que ladite liste d'indicateurs comprend l'un au moins d'une estimation, d'une géo-localisation et d'une dépréciation. L'invention permet également de créer des indicateurs multiples correspondant aux besoins de différentes classes d'utilisateurs intervenant sur les marchés desdits biens hétérogènes, de nature historique ou prévisionnelle. Les différents indicateurs peuvent avantageusement être croisés de manière à constituer un véritable système d'aide à la décision pour lesdits intervenants. En particulier, dans la mesure où le système de collecte de données de l'invention permet l'identification du positionnement géographique et de la typologie des points de collecte des données, il est possible de segmenter le marché du bien considéré au niveau adéquat pour fournir des données de marketing d'une précision inégalée dans l'art antérieur. L'invention sera mieux comprise, ses différentes caractéristiques et avantages ressortiront de la description qui suit de plusieurs exemples de réalisation et de ses figures annexées dont : - Les figures la et lb illustrent les organigrammes généraux de traitement de deux méthodes de l'art antérieur ; - La figure 2 représente l'architecture technique d'un système de collecte et d'exploitation de données selon plusieurs modes de réalisation de l'invention; - La figure 3 représente l'architecture fonctionnelle d'un système de collecte des données pour mettre en oeuvre l'invention dans plusieurs de ses modes de réalisation ; - La figure 4 représente l'organigramme général des traitements pour estimer un modèle d'estimation de prix dans un mode de réalisation de l'invention ; - La figure 5 représente plusieurs niveaux de mailles possibles dans plusieurs de modes de réalisation de l'invention; - La figure 6 illustre plusieurs étapes de test des résultats du modèle dans un mode de réalisation de l'invention ; Les figures la et lb illustrent les organigrammes généraux de traitement de deux méthodes de l'art antérieur. Il s'agit de calculer des indices de prix de biens présentant des caractéristiques déterminées. Les biens qui présentent un prix sensiblement homogène pour un axe d'analyse regroupant certaines caractéristiques constituent un sous-ensemble du marché ou segment. Si l'on utilise l'exemple des véhicules d'occasion, les caractéristiques intrinsèques qui déterminent le prix sont, à titre principal : - La marque, - Le modèle, - La finition, - La puissance, - L'âge, - Le kilométrage, - La dimension, - Les options, - Les équipements, - La gamme, - Les générations, - L'énergie, - Etc... Des caractéristiques extrinsèques influent également sur le prix, notamment les conditions de vente et la conjoncture. Plusieurs méthodes sont connues pour calculer des indices de prix. Elles sont plus ou moins adaptées à des conditions d'hétérogénéité données. La méthode illustrée sur la figure la utilise des moyennes par segments de biens comme indicateur de synthèse des prix. La méthode des indices de prix moyen est couramment utilisée pour créer des indices de prix. Elle est utilisée par l'INSEE notamment pour les indices de prix à la consommation. Les données sont collectées auprès d'intervenants du marché considéré, par exemple les concessionnaires de réseaux et les indépendants dans le cas des véhicules d'occasion. La méthode consiste à comparer le prix moyen de biens échangés à deux dates successives. Lorsque le bien reste identique, sans usure et distribué par le même point de vente la modélisation est aisée. La modélisation se complique lorsque l'on considère des produits hétérogènes, il faut alors sélectionner des segments de biens homogènes pour un axe d'analyse. Le but est d'éviter qu'une variation de structure ne soit interprétée comme une variation de prix. Comme illustré sur la figure, avec N segments, si sur un segment n aucune transaction n'est disponible pour un mois donné alors il faut estimer le prix moyen par application de la variation moyenne observée sur les N-1 autres segments. On peut utiliser différents types de moyennes : la moyenne arithmétique, la moyenne géométrique, la moyenne quadratique, ou encore une moyenne pondérée. Cette méthode est simple à mettre en oeuvre et à expliquer. Cependant, elle constitue un indicateur de tendance centrale biaisé par les valeurs extrêmes. En outre, cette méthode est peu adaptée aux marchés de biens très hétérogènes sur lesquels les prix sont influencés par un grand nombre de caractéristiques. Elle n'a pour vocation que de créer un indicateur de synthèse du suivi des prix. Elle ne permet pas de coter un bien. La méthode illustrée sur la figure lb utilise des ventes répétées. Elle a pour but de produire des indices de variation des prix. Elle consiste à construire un indice à partir des biens qui ont été vendus au moins deux fois (ou en considérant deux ventes de biens analogues). A partir de ces ventes répétées, il est possible de calculer des variations de prix afin de construire un indice de variation. Cependant, l'information ne pouvant pas être assimilée à une vente répétée ne peut pas être utilisée dans la modélisation. Pour utiliser convenablement cette méthode, il est nécessaire de disposer de suffisamment de données. Sur un segment large la méthode sera fiable. 2 9980 76 6 Mais plus on considère un segment fin, moins on dispose de données à fournir au modèle. On considère généralement qu'un minimum de 100 ventes répétées par segment est nécessaire pour que le résultat soit fiable. Une difficulté de la méthode est donc de constituer suffisamment de doublons de ventes. Sur le marché de 5 l'automobile si un bien est vendu deux fois on ne peut pas considérer qu'il s'agit du même bien car ses caractéristiques auront évolué entre les deux ventes (âge, kilométrage, usure, réparation...). Il faut déterminer les véhicules substituables afin de d'obtenir des doublons de vente. Si l'on dispose de suffisamment de doublons de ventes, l'indice de variation de prix 10 qui est obtenu est suffisamment précis. Mais les informations contenues dans les ventes non doublonnées n'est pas utilisée. En outre, cette méthode ne peut produire qu'un seul type d'indice. Les limitations de ces méthodes de l'art antérieur sont surmontées dans l'invention 15 qui est exposée dans la suite de la description. La figure 2 représente l'architecture technique d'un système de collecte et d'exploitation de données selon plusieurs modes de réalisation de l'invention. Selon l'invention, un serveur 201 connecté à un réseau de communication, public ou 20 privatif, filaire ou connecté par radiocommunications, utilisant par exemple un protocole http ou https, est configuré pour permettre la collecte de données relatives notamment aux transactions que l'on souhaite analyser auprès de points de collecte 202 reliés audit réseau. La fréquence de la collecte peut être quotidienne, hebdomadaire ou moins élevée, selon la spécification de rafraichissement des 25 données définies par l'opérateur du réseau. Parmi les données collectées figurent notamment des prix, qui peuvent être par exemple des prix de transactions effectives, des prix d'annonce, des prix calculés par dépréciation du prix de vente d'un bien neuf. Les données collectées doivent être normalisées selon un protocole défini par l'opérateur. Elles sont stockées dans une base des données collectées 30 203, de type relationnel ou objet, gérée par l'opérateur du réseau. Ladite base de données est normalement redondée pour faire face aux incidents de communication ou de traitement. Un serveur 204 géré également par l'opérateur du réseau stocke les paramètres du modèle d'estimation, qui est normalement produit à partir d'une base de données 35 spécifique constituée à partir d'un sous-ensemble des données collectées, base d'estimation, non représentée sur la figure, selon des procédures explicitées plus loin dans la description. Le modèle est normalement testé avant mise en production sur un autre sous-ensemble des données collectées, base de test, également non représentée sur la figure. Les paramètres du modèle sont stockés dans une base des modèles d'estimation 206. L'opérateur 205 réalise les estimations et les tests. Les données estimées, stockées dans une base de données 209 sont mises à la disposition des utilisateurs 208 par l'intermédiaire d'un serveur 207. Les utilisateurs sont connectés au serveur également par un réseau public ou privatif, filaire ou connecté par radiocommunication au serveur et utilisant un protocole de type http ou https. Les modalités de mise à disposition des données sont définies par l'opérateur. L'invention est mise en oeuvre par des algorithmes implantés sur les serveurs 201, 204 et 207, ainsi que dans les bases de données 203, 206 et 209. La figure 3 représente l'architecture fonctionnelle d'un système de collecte des données pour mettre en oeuvre l'invention dans plusieurs de ses modes de réalisation. Dans les modes de réalisation illustrés par la figure, les points de collecte 202 sont configurés pour disposer d'une base de données locale 301. Une base de données centrale 302 peut également être prévue dans le cas où l'opérateur de réseau gère également des transactions sur un site central. Ces données locales et centrales sont assemblées dans une base centrale 303, qui peut être la même que la base 201, ou différente. Ces données peuvent être rapprochées d'autres sources, par exemple une base d'annonces 304 gérée par le même opérateur ou une base 305 d'un ou plusieurs autres opérateurs de réseau avec lesquels des accords auront été passés à cet effet. Un référentiel 306 regroupe, dans l'exemple illustré se rapportant à des transactions sur des véhicules d'occasion, les données qui définissent les véhicules, leurs historiques de prix, les périodes d'observation, les éléments définissant leurs caractéristiques techniques et leur équipement. Une partie du savoir-faire de l'opérateur, utile à la mise en oeuvre de l'invention, réside dans la définition de ce référentiel. En particulier, des données similaires peuvent être désignées de manière différente par plusieurs constructeurs. Il est donc nécessaire d'unifier les désignations dans une nomenclature commune. Un regroupement de variables peut être opéré à ce stade. A titre d'exemple, le type de boite de vitesse, où l'on dénombre plus de 50 appellations différentes tous constructeurs confondus, est regroupé dans un nombre de références plus réduit. Dans plusieurs modes de réalisation de l'invention, un processus de transformation des données est réalisé dans un « Staging Area » ou « Zone de transformation », 307. Les données y sont transformées, testées et filtrées dans le but de retenir en fin de processus les variables qui sont des caractéristiques invariantes dans le temps pertinentes pour les transactions qui seront observées, les données qui seront estimées et les indicateurs qui seront calculés à partir de ces données. Les variables doivent également répondre à des standards de qualité définis en fonction des règles de l'art de la gestion des données et de la statistique (complétude, non corrélation, par exemple). Pour faciliter la mise en oeuvre de l'étape d'estimation du modèle, il est tout d'abord utile, voire nécessaire, de remplacer les variables alphanumériques par une indicatrice numérique. La transformation peut consister en des substitutions plus complexes, notamment de variables corrélées entre elles par une seule variable ayant le taux de complétude le plus élevé. Le taux de complétude de la collecte des données est un des éléments qui sont pris en compte pour définir ces regroupements. Par exemple, les données relatives à la motorisation sont nombreuses et fortement corrélées entre elles. Il convient donc de retenir celles qui sont les plus complètes et les plus représentatives du paramètre que l'on souhaite modéliser. D'autres types de nouvelles variables peuvent également être créés. Par exemple, le kilométrage d'un véhicule étant fortement corrélé à l'âge du véhicule, une nouvelle variable, le kilométrage mensuel, est créée, ce qui permet de conserver deux informations utiles (l'âge et l'intensité d'utilisation du véhicule), tout en réduisant la corrélation. Dans les cas où les corrélations sont particulièrement complexes, on pourra créer de nouvelles variables à partir des variables d'origine corrélées entre elles par une procédure AFDM (Analyse Factorielle de Données Mixtes). Les procédures AFDM sont connues de l'homme du métier des statistiques. Elles consistent à sélectionner les variables explicatives relatives à une modalité globale, à les normaliser, puis à sélectionner les composantes principales (combinaisons linéaires de variables d'origine) qui déterminent les valeurs propres les plus élevées de la matrice de covariance de la modalité. Lesdites composantes principales sont alors substituées aux variables d'origine. Dans le cas des véhicules d'occasion, les caractéristiques de motorisation, carrosserie ou consommation, qui sont en nombre important, sont avantageusement remplacées par de nouvelles variables créées par AFDM ; ainsi : - De nouvelles caractéristiques Motorisation (trois par exemple) seront déterminées à partir des caractéristiques représentant la puissance, l'accélération, le nombre de soupapes, la puissance fiscale, la vitesse maximale, l'énergie, l'alimentation, la transmission... - De nouvelles caractéristiques Carrosserie (trois également par exemple) seront déterminées à partir de la hauteur, de la largeur, de la longueur, de l'empattement, de la charge utile, du nombre de portes... - De nouvelles caractéristiques Consommation (trois également par exemple) seront déterminées à partir de l'émission de CO2, des consommations normalisées en cycle urbain et routier, de la capacité du réservoir... Les tests sont des tests d'intégrité et de cohérence. Les filtres permettent d'éliminer les données hors de fourchettes de cohérence (prix de transaction, kilométrage, âge, etc...) définies par l'opérateur. Cette architecture fonctionnelle permet de constituer et d'exploiter un « Datamart Etudes » (« Base de données Etudes »), 308 qui permettra à l'opérateur 205 d'estimer les modèles 206 à partir desquels sera constituée la base des données estimées 209 qui sera mise à la disposition des utilisateurs 208. La figure 4 représente l'organigramme général des traitements pour estimer un modèle d'estimation de prix dans un mode de réalisation de l'invention. Dans le cadre de la présente invention, pour obtenir une précision suffisante dans l'estimation de modèles des transactions portant sur des biens meubles fortement hétérogènes, tels que des véhicules d'occasion, on utilise une équation de prix hédonique. Dans un tel modèle, qui n'a pas encore été appliqué pour modéliser des prix de biens du type de ceux auxquels s'appliquent la présente invention, le prix d'une transaction donnée est défini par une régression linéaire sur plusieurs catégories de variables, par exemple : : caractéristiques invariantes dans le temps ; : caractéristiques évoluant dans le temps, dont l'âge ; 30Zkflconditions de vente ; Dt : conditions conjoncturelles. Le modèle permet de déterminer la valeur de chacune des caractéristiques intrinsèques du bien et des conditions de la transaction comme composantes de la valeur totale du bien. Les deux hypothèses théoriques sous-jacentes sont d'une part 35 qu'un acheteur attribue une valeur aux caractéristiques retenues dans l'équation de prix et est prêt à en payer le prix et, d'autre part, que la production desdites caractéristiques a un coût pour celui qui commercialise le bien. Pour que la modélisation soit valide, il est notamment nécessaire de disposer d'un nombre suffisant d'observations pour chacune des caractéristiques des biens et/ou des transactions, lesdites caractéristiques étant en outre faiblement inter-corrélées. On peut choisir par exemple une forme fonctionnelle semi-logarithmique, qui apparaît à l'expérience mieux adaptée que les autres formes possibles (linéaire ou double logarithme). L'équation de prix aura alors par exemple la forme suivante : log(Pnt ) = ao +1,61-17+12k - Zk -FIgt - Dt +e i=1 j=1 k=1 t=1 Où - P est le prix estimé, ao , ai, , Ôt sont les coefficients des variables et en est le résidu d'estimation. Les Xi et Y peuvent être des caractéristiques originelles ou des variables créées (indicatrices, AFDM, etc...). Par exemple, les caractéristiques invariantes dans le temps Xi,' utilisées dans les principaux modes de réalisation de l'invention appliquée à des véhicules d'occasion seront des caractéristiques générales (Génération, Phase, Moteur, Equipement de série) et des variables créées par AFDM (trois variables Motorisation ; trois variables Carrosserie et trois variables Consommation). Les caractéristiques variant dans le temps yht,' seront par exemple l'âge, le kilométrage mensuel, une indicatrice de première main, le montant des frais de remise en état. Les variables relatives aux conditions de vente Z", sont par exemple la région où la vente a eu lieu, le type d'acteur qui a repris le véhicule (professionnel ou particulier). La méthode de l'invention dans ses principaux modes de réalisation consiste à estimer les coefficients ci-dessus par exemple en suivant les étapes décrites sur la figure 4. Ces coefficients représentent le prix marginal de chacune des caractéristiques évaluées. On notera cependant que pour les variables créées par AFDM, l'interprétation métier en termes de prix marginal de chaque caractéristique n'est pas toujours possible. Dans une étape 401, on détermine des mailles d'analyse des données. La notion de maille correspond au niveau de regroupement des biens hétérogènes. La figure 5 illustre différents niveaux de mailles qui peuvent être utilisés pour les véhicules d'occasion dans plusieurs modes de réalisation de l'invention. Les définitions des différents niveaux représentés sur la figure sont les suivantes : - Global, 510 (ensemble des données du Datamart Etudes 308) ; - Marque, 520: Une Marque est un signe distinctif permettant à une entreprise de distinguer les produits ou services qu'elle commercialise par rapport aux produits ou services identiques ou similaires de ses concurrents. Lors de la création d'une marque dans le Référentiel 306, le libellé exact de celle-ci est repris ;. c'est celui qui figure sur le tarif du constructeur. - Modèle, 530: Dans le Référentiel 306, le Modèle rassemble les différents types de carrosserie d'un même modèle de véhicule ; par exemple, dans le cas de la Peugeot 207, les types de carrosserie berline 3 portes, berline 5 portes, SW (Break), Coupé-Cabriolet sont rassemblés sous le Modèle 207 dans le Référentiel. - Type de carrosserie 540 dans un modèle : Un Type de carrosserie est le nom commercial du modèle employé par le constructeur ; ce Type de carrosserie doit figurer au catalogue et au tarif du constructeur ; les Types de carrosserie sont par exemple : les berlines 3 portes, les berlines 5 portes, les breaks, les coupés, les cabriolets, les limousines, les pick-up... - Génération, 550: À partir du moment où un Type de carrosserie dans un Modèle est créé au sein d'une Marque, sa Génération est la première ; si le constructeur souhaite capitaliser sur le nom du Type de carrosserie dans un Modèle, il ne change pas son nom commercial mais techniquement et physiquement le Modèle évolue radicalement (nouvelle plateforme, nouveau style, nouvelle technologie, nouveaux moteurs...) ; dans ce cas, il est créé une nouvelle Génération, donc la génération Il . - Phase/Evolution 560 dans une Génération : Une Phase en termes automobiles est synonyme de modification de style; ce sont de légères modifications d'ordre esthétique avec par exemple de nouveaux phares, une nouvelle face avant ou arrière, des chromes.... - Finition 570 dans une phase : Il s'agit d'un niveau de regroupement en fonction du niveau des équipements du véhicule dans la Phase. Le nombre d'occurrences dans une maille détermine le nombre d'équations de prix dont il faudra déterminer les coefficients selon la méthode exposée ci-dessous. Les niveaux de maille dépendent du bien auquel est appliqué le procédé de l'invention. L'exemple de la figure 5 est adapté aux transactions portant sur des véhicules d'occasion, mais d'autres définitions pourraient être retenues pour d'autres biens ou d'autres types de transactions, sans que la généralité des principes de sélection du niveau de maille adéquat en soit affectée. Les modalités de choix du niveau de maille adapté aux transactions à évaluer sont exposées dans la suite de cette partie de la description. De manière générale, il s'agit de trouver le niveau répondant aux objectifs d'analyse des transactions auxquelles l'invention est appliquée et définissant un nombre de mailles qui ne soit pas trop élevé pour que les méthodes d'analyse statistiques utilisées puissent porter sur des classes d'effectif suffisant pour donner des résultats d'estimation répondant à des critères statistiques de pertinence. Si on choisit de travailler au niveau global, alors une seule fonction de prix pour l'ensemble des véhicules est créée. Ce choix permet par exemple de créer un indice de la qualité d'image des différentes marques. En effet comme sur la maille globale la marque du véhicule devient une variable explicative de la fonction de prix, on estime donc des coefficients pour chaque marque, ce qui permet de comparer les marques entre elles. En revanche, sur la maille globale l'on n'estime qu'une seule fonction de prix et donc un seul coefficient de coût kilométrique et de coût de l'ancienneté. Les coûts kilométriques et de l'ancienneté sont donc les mêmes pour l'ensemble des véhicules. Or comme l'objectif principal, dans les modes principaux de réalisation de l'invention, n'est pas de comparer les marques entre elles, mais d'estimer au plus juste l'influence de chaque caractéristique sur les prix des véhicules faisant l'objet de transactions, le choix d'une maille globale n'est pas le plus adapté à l'objectif visé. De la même manière, les mailles Marque et Modèle ne sont pas adaptées à l'objectif poursuivi dans les modes de réalisation principaux de l'invention. En effet, il ne s'agit pas obtenir le même coût kilométrique pour tous les véhicules de la même marque, ni même pour tous les véhicules correspondant au même Modèle. La maille Finition n'est pas adaptée pour des raisons différentes. En effet, le nombre de mailles serait dans ce cas trop important (plusieurs milliers) et l'on ne disposerait pas d'un nombre suffisant d'observations par maille pour réaliser l'estimation des modèles. Les trois derniers choix envisageables (Type de carrosserie, Génération et Phase) fournissent des modèles répondant aux objectifs de l'invention sans poser de problème de modélisation car les observations dans chaque maille sont en nombre suffisant. Le choix entre ces trois niveaux s'effectue par test et discussion avec les experts du marché considéré. Dans l'exemple de réalisation de l'invention illustré sur la figure 6, le choix se porte sur le niveau de maille Type de carrosserie. En revenant à la figure 4, dans une étape 402, on sélectionne les transactions dont les données sont stockées dans le Datamart Etudes 308 qui correspondent à la maille sélectionnée au cours de l'étape 401. On crée d'abord une table temporaire contenant uniquement les transactions correspondant à la maille en cours de traitement. Puis on crée des indicatrices de région, de motorisation, de génération et de phase relative à la maille sur la table temporaire. Si le nombre d'observations relatives à la maille est inférieur à un seuil, par exemple pour un exemple de réalisation, 40, on considère que l'on ne dispose pas de suffisamment d'observations et l'on passe directement à la maille suivante. Si le nombre d'observations est supérieur à ce seuil (40), l'on passe à la sélection automatique des variables dans une étape 403. Le but de cette étape 403 est d'effectuer une première sélection parmi l'ensemble des variables disponibles et de constituer une liste qui servira pour l'étape suivante. La sélection des variables peut s'effectuer en deux temps. Tout d'abord, une sélection automatique des indicatrices de la région de vente du véhicule est réalisée. Cette sélection est réalisée à l'aide d'une procédure « stepwise » ou « pas à pas » qui se base sur des tests de significativité, avec un seuil d'entrée dans le modèle fixé à 0,01 et un seuil de sortie à 0,02. La seconde étape est une sélection automatique réalisée de manière identique à la précédente, mais sur l'ensemble des variables sélectionnables autre que la région, notamment : - Les frais de remise en état ; - Les variables créées par AFDM ; - Un certain nombre d'indicatrices telles que : véhicule de première main, véhicule vendu par un distributeur de la marque, équipement de série, génération, phase, semestre de vente. Une fois ces deux étapes réalisées, on crée une liste de variables à laquelle on affecte toutes les variables retenues par les deux procédures stepwise. On ajoute également à la liste de variables, trois variables dont la sélection est forcée. Ces trois variables sont, dans un exemple de réalisation, l'âge du véhicule, son kilométrage mensuel et une indicatrice indiquant si le véhicule a été vendu à un particulier ou à un professionnel. 2 9980 76 14 Une autre catégorie de variables est sélectionnée d'office, ce sont les indicatrices de la motorisation du véhicule. Elles ne sont pas ajoutées à la liste mais intégrées d'office à la modélisation ultérieurement. 5 Les étapes 404, 405 et 406 sont décomposées en sous-étapes sur la figure 6. L'objectif de l'étape suivante 404 est d'obtenir une liste de variables propre à la modélisation, pour la maille considérée. Ainsi, on épure la liste de variables créée à l'étape précédente 403 pour s'assurer que l'ensemble des variables de ladite liste vérifie par exemple les deux règles ci-10 dessous : - Le test de Student de nullité des coefficients est rejeté à un seuil, fixé par exemple à 5%. - La corrélation entre deux variables de la liste n'excède jamais un autre seuil, fixé par exemple à 0,4 (en valeur absolue). 15 Pour ce faire, on applique une procédure itérative 404, illustrée sur la figure 6. Par exemple, on élimine à chaque boucle du test la variable ayant la valeur de p-value la plus élevée, jusqu'à ce que l'on ait atteint un nombre de variables que l'on s'est fixé. La p-value est la probabilité qu'un évènement puisse se produire sous condition de validité d'une hypothèse. 20 Une fois les tests de l'étape 404 sur la pertinence des variables explicatives terminés, l'on effectue au cours d'une étape 405 des tests sur le modèle lui même. L'on effectue, par exemple, deux tests : - Un test d'hétéroscédasticité des variables explicatives avec un seuil fixé par exemple à 5% ; l'hétéroscédasticité mesure le niveau de variabilité de 25 la variance des résidus ; le test le plus couramment utilisé est celui de White (White, Halbert (1980), "A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity", Econometrica 48 (4): 817-838) ); - Un test de performance du modèle, le modèle n'est validé que si le 30 coefficient R2 ajusté de la régression est supérieur à un seuil, par exemple 0,5 Enfin avant de recommencer la boucle sur la maille suivante, au cours d'une étape 406, les résultats obtenus sur la maille traitée sont enregistrés : dans une table, le R2 ajusté de la régression et la p-value du test de White ; dans une autre table, la liste 35 des variables retenues. Pour chaque variable, sont enregistrés : le coefficient estimé, l'écart type et la p-value du test de Student associé. En sortie de l'étape 406, sont considérées uniquement les mailles vérifiant les trois conditions suivantes : - Le nombre de transactions de la maille a un effectif suffisant en sortie de l'étape 402 (dans l'exemple de réalisation illustré, 40) ; - Le test d'hétéroscédasticité de White au seuil fixé (5% par exemple) a été validé ; - Le R2 ajusté associé à la maille est supérieur au seuil fixé (0,5 par exemple). Pour chacune de ces mailles, un modèle permettant de déterminer la valeur de marché des véhicules d'occasion a été défini en sortie des étapes précédentes. Ces modèles ont validé des tests statistiques. Au cours d'une étape 407, on leur applique des tests de cohérence métier. Pour ce faire, la valeur de certains coefficients spécifiques qui ont été estimés dans le modèle est testée. Par exemple, on peut choisir quatre coefficients : la valeur de la constante du modèle, la valeur des paramètres associés aux variables d'âge du véhicule, du kilométrage mensuel du véhicule et de l'indicatrice de vente à particulier. Ces variables permettent de déterminer un socle commun à l'ensemble des Types de carrosserie des Modèles des Marques, ce qui créée une structure initiale uniforme. On illustre ci-dessous, à titre d'exemple les tests de cohérence métier appliqués à ces quatre variables : 1/ Le coefficient de la variable âge du véhicule. Selon la forme fonctionnelle choisie, si le signe du coefficient associé à l'âge du véhicule est positif, alors plus le véhicule est âgé plus le véhicule vaut cher. Or dans le cadre de la modélisation retenue (véhicules d'occasion hors véhicules de collection), la valeur d'un véhicule est une fonction décroissante du temps. Ainsi, un modèle ayant un coefficient positif associé à la variable âge ne peut être validé. Le test pertinent consiste donc à vérifier que pour chaque modèle le coefficient associé à la variable âge est strictement négatif. Dans le cas contraire, le modèle doit être écarté. 2/ Le coefficient de la variable kilométrage mensuel du véhicule. Comme pour la variable âge du véhicule, le prix d'un véhicule d'occasion est une fonction décroissante du kilométrage mensuel du véhicule. Le test pertinent consiste donc à vérifier que le coefficient associé au kilométrage mensuel du véhicule soit strictement négatif. 3/ Le coefficient de l'indicatrice de vente à un particulier. Un observateur du marché considéré constate qu'un vendeur de véhicule d'occasion vend un véhicule plus cher à un particulier qu'à un professionnel. Il est donc nécessaire, pour que le modèle soit retenu, que le coefficient associé à l'indicatrice de vente à un particulier soit positif. 4/ La constante du modèle. On constate qu'en dehors d'une plage de valeurs de la constante ao les coefficients d'un certain nombre de variables deviennent instables. Dans les conditions de plusieurs exemples de réalisation, la plage de validité de la constante a été déterminée comme sensiblement égale à [8, 13]. En effet si la constante est inférieure à 8, ou supérieure à 13, alors la base de calcul de la valeur du véhicule est erronée dans les conditions du mode de réalisation de l'invention illustré à titre d'exemple. Il faut alors que les autres variables compensent cet effet, et dans ce cas les coefficients estimés pour les variables explicatives n'ont plus de sens d'un point de vue métier, mais sont sur ou sous estimés afin de compenser la mauvaise estimation de la constante. Dans d'autres exemples de réalisation, la plage de validité peut être différente, sans que la généralité du procédé en soit affectée. La figure 6 illustre une étape d'analyse des données dans un mode de réalisation de l'invention. La notion de maille a été définie de manière générale ci-dessus en relation avec la figure 4 (étape 401 de l'organigramme général des traitements selon les principaux modes de réalisation de l'invention appliquée à des transactions portant sur des véhicules d'occasion). Une fois les coefficients des équations de prix déterminés, il est possible de produire de manière aisée de très nombreux indicateurs historiques et prévisionnels relatifs aux transactions modélisées. On peut ainsi développer des outils d'estimation en ligne du prix d'un bien en fonction de ses caractéristiques, des indices de prix par gamme de véhicule, un outil de calcul de la valeur résiduelle d'un véhicule, un outil d'optimisation de la marge distributeur en fonction de la durée de conservation d'un véhicule en stock. Il est également possible de développer des fonctions géolocalisées permettant d'optimiser soit du point de vue de l'acheteur, soit du point de vue du vendeur le lieu d'achat/vente, ceci en combinaison avec la date d'achat/vente. Ainsi, selon l'invention, un grand nombre de variables expliquées peuvent être produites par le même modèle, sous condition que celui-ci comprenne les variables explicatives adéquates. A titre d'exemple et sans que cela soit limitatif des opportunités offertes par le système de l'invention, on peut ainsi créer : - un système géomarketing d'identification des régions où certaines voitures se vendent mieux qu'ailleurs ; - des mesures de la sensibilité des prix de certains modèles de véhicules à l'impact de mesures fiscales ou à des primes à la casse ; - des indicateurs de mesure de la valeur résiduelle moyenne des véhicules d'occasion. Les exemples décrits ci-dessus sont donc donnés à titre d'illustration de certains des modes de réalisation de l'invention. Ils ne limitent en aucune manière le champ de l'invention qui est défini par les revendications qui suivent. REVENDICATIONS1. Méthode d'estimation automatique d'au moins une valeur de marché d'un bien meuble hétérogène, ladite méthode comprenant une étape de collecte régulière, par des moyens de communication, auprès d'acteurs (202) identifiés dudit marché de mesures de prix sur ledit marché et d'un premier groupe de variables caractérisant lesdits biens selon une nomenclature normalisée (306) stockée dans au moins une base de données, desdits biens hétérogènes et une étape de détermination, par des moyens de calcul, des coefficients d'au moins un modèle de régression de ladite valeur sur une liste de variables comprenant au moins les variables dudit premier groupe par résolution d'une équation d'ajustement, ladite méthode étant caractérisée en ce que ledit modèle comprend en outre des variables d'au moins un deuxième groupe caractéristiques desdits acteurs et d'un troisième groupe caractéristiques des dates de transaction. 2. Méthode d'estimation automatique selon la revendication 1, caractérisée en ce que les variables du premier groupe sont sélectionnées de manière automatique par application de tests statistiques choisis dans un groupe comprenant des tests de corrélation, d'hétéroscédasticité et de significativité. 3. Méthode d'estimation automatique selon l'une des revendications 1 à 2, caractérisée en ce que le premier groupe de variables comprend au moins un premier sous-groupe de variables caractéristiques desdits biens qui sont indépendantes de la date de la transaction et un deuxième sous-groupe de variables caractéristiques desdits biens qui dépendent des date de transaction. 4. Méthode d'estimation automatique selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisée en ce qu'elle comprend en outre une étape de détermination d'une maille de modélisation, un modèle de régression étant calculé pour chacune des mailles. 5. Méthode d'estimation automatique selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisée en ce que ladite au moins une grandeur caractéristique d'une transaction est un prix. 6. Méthode d'estimation automatique selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisée en ce que lesdits biens hétérogènes sont des véhicules d'occasion. 7. Système informatique de production et de consultation de données sur un marché de biens hétérogènes, ledit système comprenant un serveur de base de données (201, 203, 207, 209), une interface de communication entre ledit serveur et des acteurs (202, 208) identifiés sur un marché de biens 10 hétérogènes, un module (201) de collecte automatique régulière via ladite interface auprès desdits acteurs vers ledit serveur de prix sur ledit marché et d'un premier groupe de variables caractérisant lesdits biens selon une nomenclature normalisée desdits biens hétérogènes, un module (204, 206) de stockage des coefficients d'au moins un modèle de régression d'au moins une 15 valeur d'au moins un bien sur ledit marché sur une liste de variables comprenant au moins lesdites variables du premier groupe et un module (207, 209) de calcul et de stockage des sorties dudit au moins un modèle de régression, ledit système étant caractérisé en ce que les variables dudit au moins un modèle comprennent des variables d'un deuxième groupe 20 caractéristiques desdits acteurs et des variables d'un troisième groupe caractéristique des dates de transaction. 8. Système informatique de production et de consultation de données selon la revendication 7, caractérisé en ce qu'il comprend en outre, en sortie dudit 25 module de calcul et de stockage des sorties dudit au moins un modèle de régression, un module de détermination d'une stratégie de vente d'un bien sur ledit marché, optimale pour une liste de critères. 9. Système informatique de production et de consultation de données selon la 30 revendication 7, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un module de production et de consultation d'une liste d'indicateurs permettant de caractériser au moins l'une des situation passée, actuelle ou prévisionnelle dudit marché. 35 10. Système informatique de production et de consultation de données selon la revendication 9, caractérisé en ce ledit modèle est unique et en ce que laditeliste d'indicateurs comprend l'un au moins d'une estimation, d'une géolocalisation et d'une dépréciation.