Show : esto — une IA qui répond aux questions immobilières avec des données réelles via 42 outils

Quand on demande à ChatGPT le prix d’un appartement, il hallucine. esto va chercher directement la réponse dans la base de données des transactions réelles du ministère du Territoire, de l’Infrastructure et des Transports (7,8 millions d’enregistrements).

■ IA généraliste vs esto

Question : "Prix du marché de Yeoksam Raemian 80㎡"
GPT → "environ 1,15 milliard de wons" (en réalité 3,5 milliards → hallucination)
esto → "3,5 milliards de wons (2025.10, 8e étage)" — données de transactions réelles du ministère

Question : "Villa en jeonse à 300 millions de wons, est-ce sûr ?"
GPT → "Vérifiez l’extrait du registre foncier"
esto → "Risque 65/100 — ratio jeonse 83,3 %" + tableau détaillé des scores sur 5 critères

■ Fonctionnement

Question : "Si j’achète un appartement à 1 milliard de wons avec un prêt, quel rendement ?" → l’IA choisit automatiquement les outils nécessaires parmi 42 :

1. consultation des transactions réelles (ministère du Territoire, de l’Infrastructure et des Transports)
2. calcul de la taxe d’acquisition → 33 millions de wons
3. simulation du plafond d’emprunt (taux directeur de la Banque de Corée + taux de prêt du Service de supervision financière)
4. analyse du rendement de l’investissement

■ Sources de données

Ministère du Territoire, de l’Infrastructure et des Transports, Korea Real Estate Board, Banque de Corée, Service de supervision financière, Cour suprême, ministère de l’Intérieur et de la Sécurité, ministère de la Santé et du Bien-être, Korea Environment Corporation, ville de Séoul, ministère de l’Éducation — intégration des API de 10 organismes publics

■ 42 outils

Consultation : transactions réelles, registre des bâtiments, valeur officielle, ventes aux enchères, zones commerciales, réaménagement, écoles, population, qualité de l’air
Calcul : taxe d’acquisition / taxe sur les plus-values / taxe de détention, plafond d’emprunt, mortgage, commission d’agence, contribution de reconstruction, score d’éligibilité au logement
Analyse : achat vs jeonse, simulation Monte Carlo, risque d’arnaque au jeonse, prévision de flux de trésorerie

■ Vérification de la qualité

Test à l’aveugle sur des questions immobilières de Naver Knowledge iN : moyenne de 35 points pour esto vs moyenne de 20 points pour les experts Knowledge iN (sur 40 points)
Résultats comparatifs publiés : https://esto.kr/qna

■ Prix

5 essais gratuits, offre payante à partir de 19 900 wons par mois

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Le plus difficile pendant le développement a été d’ajuster les descriptions des 42 outils pour que l’IA choisisse précisément les bons. Nous l’avons résolu avec un routage basé sur les compétences : mots-clés de la question → association avec les compétences pertinentes → chargement uniquement des outils nécessaires. Si cela vous intéresse, j’écrirai un post technique séparé.