Contexte : Une agence immobilière souhaite estimer le prix d’un bien à partir de caractéristiques comme surface, nombre de pièces et localisation. Le Problème : Les estimations sont réalisées manuellement et manquent de cohérence. Contraintes : Utiliser un modèle de régression linéaire simple. Nettoyer les données numériques. Évaluer les performances avec une métrique adaptée (MAE ou RMSE). Livrable attendu : Construire un modèle de régression complet incluant préparation des données, entraînement et évaluation.