![[object Object]](https://umsousercontent.com/lib_AzpNsgWyClRyCwLd/j5tmqaiaxn1kdzz9.png?w=234)
Ce n'est pas une question de compétence. C'est une question d'instrument.
Spatialzr LISA score chaque adresse sur 300+ variables. Score absolu, comparable entre toutes géographies. Score relatif, prospectif sur la trajectoire du territoire.
Avant que le marché ne vous le signale.
Un actif immobilier, c'est d'abord un emplacement.
Pas un immeuble. Pas un bail. Un emplacement.
Deux actifs identiques. Deux cellules différentes. Deux trajectoires opposées.
La localisation n'est pas un attribut parmi d'autres. C'est la variable qui commande toutes les autres.
Ce n'est pas une question de compétence. C'est une question d'outillage. Aucun outil ne permettait, jusqu'ici, de scorer la trajectoire d'attractivité d'une adresse précise — de façon structurée, comparable entre géographies, indépendante des cycles de marché et des opinions de brokers.
Le résultat : des acquisitions sur des emplacements dont le profil d'usage ne correspond pas au format du locataire. Des baux signés sur des zones en trajectoire descendante. Des portefeuilles constitués sans pouvoir comparer objectivement deux actifs entre eux. Pas par erreur — par absence d'instrument.
"Pour la première fois, une décision immobilière peut être documentée objectivement — avant le retournement, pas après."
3 signaux :
CBRE −12,5% · JLL −12% · Cushman −14% en une séance. Wall Street a signalé que les modèles analytiques des grandes agences sont fragiles. Vos clients le savent.
La Défense, inner suburbs Paris, grandes métropoles françaises : les taux de vacance sont devenus sujets de presse grand public. Ce n'est plus un risque latent. Les LPs commencent à exiger une due diligence data prospective documentée.
Les notes de marché broker répondent à la question d'hier — volumes transactés, loyers faciaux, taux de vacance constatés — avec 6 à 12 mois de décalage. Aucun outil ne scorait jusqu'ici la trajectoire d'une cellule précise, avant que le marché ne se retourne.
Spatialzr fournit LISA, un score de localisation dédié à l’immobilier tertiaire, que vous pouvez utiliser pour analyser rapidement un portefeuille, prioriser des emplacements ou enrichir vos outils existants.
Défendre ses arbitrages avec des données, pas des convictions.
Vos LPs exigent une due diligence prospective. Sur un actif bureau de 50M€ avec un rendement de 5%, deux ans de vacance non détectée représentent 5M€ de loyers perdus — avant toute décote de valeur vénale. Spatialzr LISA vous donne un score documenté sur chaque actif de votre portefeuille — avant que la vacance vous le signale.
"MSCI vous dit ce qui s'est passé. LISA vous dit ce qui va se passer."
Différencier sa recommandation avec une couche analytique propriétaire.
Post-choc IA, votre valeur ajoutée doit être démontrée. Spatialzr LISA vous permet de recommander cette cellule précise, pour cette raison précise, avec 300 variables derrière — non reproductible par un concurrent.
"Ce n'est pas la même zone. Ce n'est pas la même recommandation."
Choisir les bons emplacements pour les bonnes raisons.
Vous signez des baux sur 6 à 9 ans. Sur un point de vente en zone déclinante, le coût d'une erreur d'implantation dépasse 1,5M€ — loyers, sortie anticipée et investissements non amortis. Spatialzr LISA compare vos localisations candidates sur leur trajectoire à 5 ans — pas sur le loyer facial le plus bas. Une non-ouverture coûte moins qu'une fermeture anticipée.
"Le bon emplacement pour le bon format d'usage. Avant d'ouvrir."
Évaluer la trajectoire du collatéral, pas seulement son loyer actuel.
Le LTV d'un actif dépend de son attractivité future. LISA vous donne la trajectoire de l'emplacement sur 300+ variables structurées — indépendamment du loyer facial et du cycle de marché.
"Évaluez la trajectoire du collatéral que vous financez — avant que la vacance vous le signale."
| Sector | Coverage |
|---|---|
| Franchise & retail networks | 1,400+ brands · 393,000+ locations · France & United Kingdom |
| Commercial real estate | 10,000+ assets scored across France — offices, retail, shopping centres, residential |
| Territories (City Index) | France + United Kingdom: 5,000+ towns covered at address level |
Prêt pour Excel, modèles internes, AVM. 300+ variables structurées, cellule par cellule.
Interrogez le dataset en langage naturel via ChatGPT, Mistral ou Claude. Sans data science.
Visualisation cellule par cellule. Générez vos propres cartes. Intégrez à vos modèles existants.
Livré en données structurées — CSV, XLSX, intégrable dans vos propres modèles. Sans abonnement, sans dépendance.