Tu définis les critères. Locari filtre selon tes critères — pas selon une supposition d’algorithme.
Il y a une différence ténue mais techniquement décisive entre « l’IA aide à louer » et « l’IA décide qui emménage ». Nous avons choisi la première option au niveau de l’architecture — pas comme une case marketing à cocher. Cette page explique ce que cela signifie concrètement, à quoi tu le reconnais dans le produit, et pourquoi cela nous distingue des outils qui, en ce moment, conduisent le sujet droit dans le mur.
Chez nous, la conformité n’est pas une clause que les avocats cachent en annexe. C’est la condition sans laquelle le produit n’aurait pas été lancé.
L’article 22 du Règlement général sur la protection des données (RGPD) interdit les décisions individuelles automatisées concernant des personnes sans intervention humaine. Nous construisons le produit pour qu’il ne puisse jamais s’appliquer.
Aucun classement, aucun score de matching, aucune étiquette « top-match ». Si tu veux un score, tu dois l’attribuer toi-même — Locari n’en fournit aucun.
Qui est invité, qui reçoit une proposition, qui emménage — le choix reste à cent pour cent le tien. Locari fournit de la préparation, pas un verdict.
Les données sensibles des candidats sont traitées dans l’UE — hébergement, base de données et modèle de langage (Mistral). Certains services pour l’assistant bailleur sont situés aux États-Unis, sécurisés par des clauses contractuelles types de l’UE.
Aucun slogan. Quatre décisions d’architecture prises avant la première ligne de code.
La décision de savoir qui est invité et qui obtient le bail est prise uniquement par la personne qui loue — toi. Nous construisons le produit pour que la question des décisions individuelles automatisées ne se pose même pas.
La présélection repose sur des faits concrets que tu définis toi-même — nombre de personnes, multiple de revenu, tolérance aux animaux, durée du bail. Déterministe, traçable, modifiable à tout moment. Aucun classement caché.
Avant chaque visite, tu reçois une fiche — ce qui a été dit, quels documents sont disponibles, lesquels de tes critères sont remplis. Ce que tu ne reçois pas : un score, un classement par étoiles, une recommandation. L’information oui, l’évaluation reste la tienne.
Une infrastructure cloud européenne, un modèle de langage UE (Mistral) pour le traitement des données sensibles des candidats, et le modèle en trois phases de la Conférence allemande de protection des données (DSK) 2024 avec une contrainte en base de données. Certains services pour l’assistant bailleur sont situés aux États-Unis, sécurisés par des clauses contractuelles types de l’UE.
Quiconque score les candidats via l’IA automatise la question de la discrimination. Nous construisons délibérément le système autrement. Parcours nos quatre étapes — à droite, tu vois ce qui se passe à la place avec un scoring algorithmique.
Tu détermines les critères de présélection — nombre de personnes, multiple de revenu du loyer hors charges, tolérance aux animaux, emménagement immédiat ou plus tard, durée minimale de bail souhaitée. Aucun machine learning ne décide de ce qui compte ; tu définis les faits concrets, et seuls ces faits concrets entrent dans la présélection. La logique est déterministe, traçable et modifiable par toi à tout moment. Ce qui n’est pas sur ta liste n’est pas vérifié.
Locari vérifie chaque candidature entrante par rapport à tes critères et présélectionne — sur la base de règles, pas de « ce candidat semble fiable », aucun classement caché. Une candidature qui remplit tes critères reste. Une qui ne les remplit pas part dans la pile des écartés avec une justification — et la justification dit « le critère X de ta liste n’est pas rempli », pas « cette personne ne convient pas ».
Avant chaque visite, tu reçois une fiche — ce qui a été abordé dans la conversation, quels documents sont complets, lesquels manquent, ce que tu devrais savoir sur la personne en 60 secondes. Ce que tu ne reçois pas : un score, un classement par étoiles, une étiquette « top-match », une recommandation. La fiche est une préparation — l’évaluation elle-même, savoir si la personne convient au logement, reste la tienne.
Qui est invité, qui reçoit une proposition, qui emménage — le choix reste à cent pour cent le tien. Locari fournit de la préparation, pas un verdict. Les candidatures qui remplissent tes critères s’affichent dans l’ordre où elles sont arrivées — l’ordre ne signifie donc rien. Tu décides sur la base de l’information, pas d’un classement imposé par une machine.
Locari
Autres outils
Pour que tu lises ceci non comme une déclaration de valeurs mais comme une description de la pratique : à gauche, les activités que Locari prend en charge. À droite, celles que nous laissons volontairement de côté.
Ce que Locari fait
Ce que Locari ne fait pas
Un modèle d’IA qui apprend à partir de données de location historiques apprend très probablement aussi les schémas discriminatoires du passé — même lorsque la caractéristique protégée elle-même n’apparaît pas dans le jeu d’entraînement. Les modèles trouvent des variables proxy : code postal, nom, style linguistique. Des données d’entrée d’apparence anodine deviennent un score qui désavantage systématiquement certains groupes dans la distribution.
La seule méthode fiable pour rester conforme au droit anti-discrimination est de n’intercaler aucun algorithme d’évaluation des personnes. C’est précisément ce que nous ne faisons pas. Locari vérifie des faits concrets par rapport à tes critères — et rien de plus. Ce qui n’est pas évalué ne peut pas non plus discriminer.
La protection des données est l’un de ces sujets que beaucoup d’outils traitent avec de longues clauses et une pratique courte. Nous essayons l’inverse — des clauses courtes, une pratique concrète.
Prise de contact, sélection et conclusion du contrat sont séparées dans le modèle de données. Les données d’une phase antérieure ne sont pas automatiquement accessibles dans la suivante. Ce dont tu n’as pas besoin en phase 1, tu ne le vois pas en phase 1.
Les données sensibles des candidats sont hébergées dans l’UE et traitées par un modèle de langage UE (Mistral) — pas par OpenAI. Certains services d’infrastructure sont situés aux États-Unis et sécurisés par des clauses contractuelles types de l’UE (CCT) ; la liste complète se trouve dans le Trust Center.
Nous demandons le moins possible, le plus tard que cela a du sens. Pas de justificatifs de revenu avant un intérêt sérieux. Pas de documents obligatoires avant le statut de rendez-vous.
Les candidats voient la conversation comme une conversation avec toi — pas comme un dialogue avec un tiers inconnu. Continuité de marque et levier de protection des données en un.
Les candidats peuvent faire supprimer leurs données à tout moment — nous en indiquons le chemin directement dans la conversation, pas caché dans un formulaire de protection des données. Sur demande, nous fournissons un export structuré, lisible et complet. Accès, rectification, suppression : une fonction standard, pas une procédure spéciale. Personne ne devrait avoir à se battre pour ses propres données.
Dès que la location est terminée et que les obligations légales de conservation expirent, les données des candidats sont supprimées. Les délais exacts par catégorie de données figurent dans la politique de confidentialité — les justificatifs liés à la facturation restent plus longtemps, les candidatures refusées le moins longtemps.
L’anti-profilage sonne bien dans un texte marketing. Concrètement, cela veut dire : trois principes qui font la différence à chaque location.
L’essentiel
Aucun algorithme ne décide à propos des personnes. Tu sais toujours pourquoi quelqu’un est en lice.
Tes critères
La présélection suit tes critères — revenu, nombre de personnes, animaux. Pas un modèle ML que personne ne peut expliquer.
Une fiche, pas un score
Une fiche dit plus qu’un score. Tu décides sur la base de l’information — pas sur la base d’un chiffre.
Des champs de comparaison tels qu’ils apparaissent réellement dans les démonstrations et les argumentaires de vente. Quiconque opte pour une autre solution devrait le faire sur la base de l’architecture — pas sur la base d’un enrobage marketing.
| Caractéristique | Locari | Autres outils de location IA |
|---|---|---|
| Conforme à l’art. 22 du RGPD | Ancré dans l’architecture — aucune décision automatisée sur les candidats n’existe | Affirmé, sans que les mécanismes soient nommés |
| Logique de présélection | Basée sur des règles, sur les critères du bailleur (faits concrets) | Matching IA, scoring ML, classement boîte noire |
| Fiche par candidat | Document de préparation, aucun score, aucune recommandation | Score, classement ou étiquette « top-match » |
| L’anti-profilage comme position | Fondation de marque explicite, nommée dans le marketing | Aucun ancrage explicite, caché derrière une « sélection intelligente » |
| Hébergement + stack LLM | Hébergement UE, LLM UE (Mistral), DSK-2024 avec contrainte en base | Variable, souvent des LLM US via une région US |
| Décision finale | L’humain (le bailleur) décide à 100 % | Assistée par l’IA avec une recommandation |
| Agrégation de données pour l’entraînement | N’a pas lieu | Souvent réservée comme possibilité dans les conditions |
| Signature du bailleur dans le dialogue candidat | Par dossier de location, ta signature | Signature de la plateforme, tiers visible |
Le tableau est volontairement sobre. Les outils concurrents ont été conçus par des gens compétents et sont des produits sérieux — ils ont pris une autre décision d’architecture. Cette décision a des conséquences réelles pour les bailleurs et les candidats.
Ces questions reviennent dans presque chaque premier échange. Nous y répondons ici pour que tu n’aies pas à les poser.
Non, bien au contraire. Pour chaque candidature, tu reçois une fiche structurée — quels documents sont disponibles, ce qui a été abordé dans la conversation, lesquels de tes critères sont remplis et lesquels ne le sont pas. Ce que tu ne reçois pas, c’est un classement ou un verdict. L’information oui, l’évaluation reste la tienne.
Locari utilise l’IA pour ce dans quoi l’IA est bonne — comprendre des textes, répondre, extraire des documents, coordonner des rendez-vous, résumer des fiches. Pas pour ce qui est structurellement problématique pour l’IA — juger une personne. C’est une séparation architecturale claire, pas de la magie.
La thèse derrière le scoring IA des candidats est qu’un algorithme pourrait identifier de « meilleurs locataires » qu’un humain. La base empirique en est mince — ce que les modèles identifient réellement, ce sont des schémas de corrélation qui sont souvent des variables proxy de caractéristiques protégées.
Chez Locari, la location repose sur des faits concrets clairs et ta propre appréciation lors de l’étape de sélection basée sur la fiche. Un bail stable naît de critères adaptés et d’une décision réfléchie — pas d’un score.
Le risque anti-discrimination incombe au bailleur — à chaque location, avec ou sans outil. Ce que nous faisons, c’est ne pas t’y exposer davantage en te donnant des recommandations de tri non explicables.
Si tu dois ensuite justifier un refus, tu peux le faire sur les critères que tu as définis à l’avance — ils sont consignés par écrit, traçables, et c’est toi qui les as fixés. C’est une bien meilleure position que de renvoyer à un algorithme qui « a mal classé le candidat ».
Elles sont supprimées dès que la location est terminée et que les délais légaux de conservation ont expiré. Le délai exact dépend de la catégorie de données — les justificatifs liés à la facturation restent plus longtemps, les candidatures refusées le moins longtemps.
Nous restons ici qualitatifs, car nous ne voulons pas inscrire un chiffre exact sur une page marketing qui s’écarterait ensuite de la situation juridique concrète. Tu trouveras les délais exacts dans notre politique de confidentialité.
Forfait à partir de 39 €. Remboursé sous 7 jours. Pas d’abonnement.
Tu donnes à Locari les caractéristiques clés de ton logement et les critères que tu veux appliquer aux candidats. Locari rédige l’annonce, répond aux demandes des candidats, coordonne les rendez-vous, vérifie les documents. Avant chaque visite, tu reçois une fiche — de l’information, pas un verdict. Tu décides. Locari exécute.
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