ParselResearch Preview

Assistant foncier

Projet solo — IA appliquée au foncier

De l'adresse à la charge foncière admissible, en quelques secondes.

Saisissez une adresse. L'assistant interroge automatiquement le cadastre, lit le règlement PLU, calcule le footprint constructible optimisé et produit un bilan financier promoteur — sans aucune saisie humaine.

parselapp.com

1 Avenue Foch · Saint-Maur-des-Fossés · Zone UB

La parcelle (2 620 m²) offre un potentiel solide. La variante retenue propose 43 logements sur 2 480 m² habitables, répartis sur 5 niveaux — conforme au PLU.

Logements 43Niveaux 5SHAB 2 480 m²Emprise 980 m²
VerdictSaint-Maur-des-Fossés · 94068N0131
GO

Emprise constructible et conforme PLU.

Charge foncière admissible

4,74 M €

ConstructibleOui
Conforme PLUOui

Exemple réel — 1 Avenue Foch, Saint-Maur-des-Fossés : adresse → PLU → footprint → bilan.

Sous le capot

Comment ça marche

Trois modules indépendants, une chaîne déterministe de bout en bout.

01

Pipeline LLM

Lecture automatique du PLU

L'assistant interroge l'API Géoportail et les sources cadastrales pour identifier la parcelle, puis utilise un LLM pour extraire et structurer automatiquement les règles PLU applicables — zone, hauteur, CES, bandes constructibles — sans aucune saisie humaine.

02

Moteur géométrique

Footprint constructible optimisé

Un moteur géométrique en Python (Lambert 93 / Shapely) applique les marges réglementaires, calcule les bandes constructibles et optimise le footprint pour maximiser la Surface De Plancher autorisée sur la parcelle réelle.

03

V_INSTRUCTOR

Vérification déterministe PLU

Chaque footprint produit est soumis à un vérificateur règle-par-règle (V_INSTRUCTOR) qui garantit la conformité PLU de manière déterministe — pas de probabilité, pas d'hallucination. Les non-conformités sont signalées avec le numéro d'article et la valeur mesurée.

Le projet

Conçu et construit en solo

Parsel est un projet personnel que j'ai conçu et développé de A à Z pour démontrer ma capacité à construire un système d'IA appliqué à un domaine métier complexe — ici, le foncier immobilier.

Le projet combine : LLM pour l'extraction automatique de données réglementaires, algorithmes géométriques pour l'optimisation du constructible, vérificateur déterministe de conformité PLU, et interface conversationnelle pour rendre l'ensemble accessible.

Pensé et construit comme un produit de bout en bout. Les valeurs produites restent indicatives — c'est une préversion, pas encore un service réglementaire.

Code source sur GitHubInstaller le MCPbientôt