Comment j’automatise la collecte d’annonces immobilières grâce à Make, Google Sheets et ChatGPT

Trouver une bonne affaire en immobilier demande de la réactivité. Chaque jour, je consulte des dizaines d’annonces sur LeBonCoin, SeLoger ou Bien’ici. Et à force, ça prend énormément de temps…

Alors j’ai décidé de tout automatiser.

Dans cet article, je vous montre étape par étape comment je transforme une simple URL d’annonce en fiche complète (prix, surface, ville, etc.), sans rien saisir à la main, grâce à Google Sheets, Make et ChatGPT.

Pourquoi automatiser la collecte d’annonces ?

Quand on cherche un bien rentable, on doit :

  • consulter les annonces plusieurs fois par jour

  • tout recopier dans un tableau pour comparer

  • trier, calculer, estimer, et… recommencer

🔁 C’est répétitif.

⏱️ Ça prend du temps.

📉 Et on risque de rater les bonnes affaires.

👉 La solution ? L’automatisation.

Les outils utilisés

  • Google Sheets pour centraliser les données

  • Make pour automatiser les étapes

  • ChatGPT (OpenAI) pour extraire et structurer les infos

Étape 1 – Ajouter l’URL d’une annonce dans Google Sheets

Je commence par coller une simple URL dans mon fichier Google Sheets (ex : une annonce SeLoger).

https://www.seloger.com/annonce/XXXXXXX

Étape 2 – Make détecte automatiquement la nouvelle ligne

J’ai créé un scénario Make qui surveille mon Google Sheets toutes les 15 minutes.

Dès qu’une nouvelle ligne (une nouvelle URL) est ajoutée, il déclenche le workflow.

Étape 3 – Récupération du contenu de l’annonce

Make envoie une requête HTTP à l’URL, et récupère le code HTML brut de la page (c’est ce que voit le navigateur).

Mais ce code est illisible pour un humain, donc…

Étape 4 – ChatGPT transforme le contenu en texte lisible

Je demande à ChatGPT de :

  • convertir le HTML en texte compréhensible

  • extraire uniquement les infos importantes : prix, surface, ville, quartier, etc.

Étape 5 – Structuration des données au format JSON

Je donne à ChatGPT une consigne claire :

“Renvoie-moi uniquement ces infos : nom de l’annonce, prix, surface, adresse, code postal, ville, contact, etc. – au format JSON, sans unités.”

Résultat : un fichier propre, clair, prêt à être injecté dans Google Sheets.

Étape 6 – Mise à jour automatique de Google Sheets

Enfin, Make met à jour la ligne correspondante avec les infos extraites.

En quelques secondes, j’obtiens une ligne complète dans mon tableau :

Résultat : une recherche immobilière 10× plus rapide

Je n’ai plus besoin de :

  • recopier les infos à la main

  • ouvrir chaque annonce une par une

  • faire les calculs ou les comparaisons manuellement

Tout est centralisé, structuré et prêt à analyser.

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Conclusion

L’automatisation et l’IA ne sont pas réservées aux grandes entreprises. Avec les bons outils, même une recherche d’appartement peut devenir rapide, structurée et efficace.


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