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[ARTICLE] L’immobilier d’entreprise et l’intelligence artificielle (2/4)

Nous poursuivons notre série d’articles sur l’impact de l’intelligence artificielle sur le marché de l’immobilier d’entreprise. Réalités, promesses ou science-fiction ? Un décryptage s’impose. Dans ce deuxième article, nous nous penchons sur les enjeux de l’IA dans les métiers de l’investissement et de la promotion. 

28.06.2022

 

L’impact de l’IA sur les métiers de la promotion et de l’investissement :

petits pas ou progrès de géant ?

 

 

Le 11 juin dernier, Blake Lemoine, ingénieur spécialisé dans les algorithmes chez Google, a été suspendu de ses fonctions pour avoir dévoilé des conversations avec LaMDA, une IA en développement, soutenant qu’elle était capable d’avoir des sentiments et qu’elle devrait être représentée par un avocat. Cela pourrait ressembler à un épisode de la série Black Mirror ou un échange entre Joachim Phoenix et Samantha dans le film ‘Her’…

[traduction] Blake Lemoine : "Une interview avec LaMDA. Google peut appeler cela un partage de propriété intellectuelle. J'appelle ça partager une discussion que j'ai eue avec un de mes collègues.
[traduction] Blake Lemoine : « Une interview avec LaMDA. Google peut appeler cela un partage de propriété intellectuelle. J’appelle ça partager une discussion que j’ai eue avec un de mes collègues.

En matière de nouvelles technologies, les choses vont vite. Nous ne sommes pas habitués à voir la réalité rattraper aussi vite la fiction. Dans le secteur immobilier, certaines promesses d’hier ont boosté de nouvelles proptechs sur le devant de la scène (Cf l’article précédent) avec des prestations réelles.

L’objectif de cette série d’articles est d’évaluer son impact sur le marché tertiaire et sur les métiers de nos clients. Quel est-il pour les métiers de la promotion et de l’investissement ? Approchons le sujet par plusieurs thématiques : expertise, prospection, gestion et analyse de marché.

Evaluation d’un bien
Sur le marché résidentiel américain, le site d’annonces leader Zillow a développé un outil d’estimation intégrant l’IA, Zestimate. En guise d’argument, il affiche une marge d’erreur médiane de 1,9% entre son outil d’estimation en ligne et les prix de vente des actifs (contre 5% pour la moyenne des sites en ligne). En France, certains acteurs comme SeLoger ou Drimki proposent des estimations sur la base d’informations saisies par le vendeur avec une IA embarquée. Bien que ces sites se basent sur les données de vente d’actifs comme les DVF (en libre accès depuis 2019), il manquera toujours une visite réelle pour affiner une évaluation avec l’état du bien, les travaux à réaliser, l’environnement (immédiat ou futur) et l’expérience de l’agent.

En immobilier tertiaire, où le produit est probablement plus complexe, le rôle de l’expert est essentiel pour les investisseurs et la visite est tout aussi indispensable. Une expertise est un travail long, détaillé et précis, qui s’accompagne souvent d’une étude technique détaillée. Certains acteurs comme la startup suisse PriceHubble ont développé des outils puissants en matière d’expertise de bien pour les professionnels qui pourront s’appuyer sur des données de marché toujours plus nombreuses et précises, enrichie par l’apprentissage automatique, sans pour autant remplacer l’expertise. L’intelligence artificielle permettra donc à l’expert de gagner en efficacité pour les tâches chronophages et répétitives (recherche de données, analyse de marché) et d’être plus productif et précis pour exploiter les données à sa disposition.

 

 

Analyse de marché – Prédire le futur – Anticiper les défaillances
« Real Estate Investment Meets Artificial Intelligence” est le slogan de la startup israélienne Skyline.ai qui ambitionne de ‘séquencer l’ADN de l’immobilier’ pour identifier les futures tendances de marché, détecter les opportunités off-market et accompagner les décideurs en matière d’investissement. La promesse de Skyline (proptech rachetée en 2021 par JLL) est de pouvoir se positionner sur des deals avant les autres grâce à l’intelligence artificielle qui s’appuie sur de nombreuses données de marché. En utilisant l’analyse prédictive, les solutions basées sur l’IA peuvent ainsi évaluer la valeur d’un bien, identifier le bon moment pour acheter ou vendre, utiliser le volume de données de marché pour évaluer un risque d’investissement ou prédire le risque de défaillance d’un locataire. En résidentiel, certains acteurs comme Wizi ou EasyRent, proposent d’analyser les dossiers locataires (grâce au machine learning), d’identifier les faux dossiers et de gérer la suite du process. Pour les entreprises, prévoir les défaillances intéresse les propriétaires mais aussi l’Etat , les banques, les assureurs et bien d’autres métiers. Prédire une défaillance, c’est aussi prévoir une vacance future ou anticiper un aménagement pour conserver le locataire sur la durée.

 

Prospection foncière et identification de nouvelles opportunités
Depuis plusieurs années, les nouvelles technologies ont impacté le métier de développeur foncier, et ce, sans attendre l’arrivée de l’intelligence artificielle. C’est indéniablement un métier de coureur de fond, qui réclame de la pugnacité et nécessite de collecter de nombreuses informations réglementaires et urbanistiques, avant même de démarrer les négociations avec les vendeurs et les collectivités. Un professionnel peut désormais faire le tour de l’Ile-de-France devant son écran, identifier le propriétaire, consulter le PLU local et accéder à toutes les informations essentielles, comme le permet la fiche immeuble de la Place de l’Immobilier. Pour exploiter toute la puissante de l’IA, la société a pu modéliser les étapes du cycle de vie d’un immeuble, afin de faciliter la prospection d’immeuble. Imaginez que vous souhaitiez identifier des immeubles de faible hauteur (avec un potentiel de constructibilité), détenus par un seul propriétaire estimé vendeur et qui serait libre de toute occupation depuis plus de deux ans. L’IA permet de gagner en efficacité pour sourcer les immeubles clés, susceptibles d’intéresser un promoteur. En conclusion, cela ne remplacera pas le métier de développeur foncier mais la phase de ciblage des opportunités fera gagner du temps à la prospection, ce qui offrira davantage de temps pour la qualification de terrain et la phase de négociation.

 

Stadtbibliothek Stuttgart.
Stadtbibliothek Stuttgart

 

Gestion immobilière
Depuis l’apparition des objets connectés (classés sous le thème IoT pour Internet of Things), les capteurs sont désormais intégrés dès la construction d’un bien, à tous les niveaux et l’impact sur la maintenance a été majeur. Il reste après à enrichir et exploiter cette masse de données, pour optimiser la consommation énergétique, analyser l’occupation des espaces ou prévenir une panne avant qu’elle ne se produise. La maintenance prédictive permet donc d’anticiper des travaux et de réduire les charges en conséquence. Le gestionnaire y gagne une vision large de comment vit son immeuble et comment il est exploité, pour améliorer la satisfaction du client optimiser sa rentabilité. Parmi les proptechs intervenant sur ce secteur, on peut notamment citer : Wizzcad (digitalisation des immeubles), Ellz and beyond (logiciel de gestion des espaces de travail), WeMaintain (maintenance des ascenseurs), BeeBryte (optimisation de performance énergétique), Deepki (audit énergétique) ou encore A.I.Mergence (surveillance de locaux).

La partie administrative et gestion client n’est pas en reste. Eric Dionne, créateur de la startup québécoise WazoTechnology, qui a développé un logiciel de gestion intégrant de l’IA, résume bien la problématique : « La gestion documentaire est lourde pour les propriétaires et sociétés qui gèrent des dizaines, voire des centaines de logements, ajoute-t-il. Ça prend beaucoup de place et de temps pour administrer du papier. Il faut être très organisé. Pour un propriétaire ou une firme de gestion, la création de valeur se situe ailleurs : dans l’opérationnel. » En France, on a aussi notre champion de la gestion de l’information à l’immeuble : Stonal utilise aussi l’IA pour trier et analyser rapidement les données, « une activité qui prenait beaucoup de temps et qui coûtait cher dans le passé ». Pour la gestion des demandes clients, le remplacement d’un opérateur par un serveur automatique est probablement le cas qui génère le plus de frustration pour les utilisateurs, mais là encore, les nouvelles technologies et l’IA permettent d’améliorer les résultats pour une performance accrue.

 

Pavillon du Pakistan, Dubai Expo 2020
Pavillon du Pakistan, Dubai Expo 2020

 

La startup Zaion a ainsi développé des solutions de bot (agent logiciel automatique) sur différents canaux (appel, messagerie, chat) pour gérer les demandes entrantes de manière efficace et orienter vers le bon opérateur ou le cas d’usage, dont certains dédiés à l’immobilier. Ainsi les callbots gagnent en intelligence grâce à l’analyse des conversations et au machine learning pour une réponse plus pertinente et une meilleure expérience client.

Les métiers de la promotion, de l’expertise, de la gestion et de l’investissement vont donc gagner en efficacité pour analyser un volume de données toujours croissant, optimiser les processus et permettre aux acteurs de se concentrer sur des tâches de plus grande valeur ajoutée.

Merci pour vos réactions à l’article précédent (via Linkedin), qui viennent enrichir ce débat passionnant. Pour le prochain volet, nous étudierons l’impact de l’IA sur les métiers de la commercialisation.

 

Pour en savoir plus :

 

  Adrien MORY

Directeur Marketing, LA PLACE de l’Immobilier

 

 

Crédits photos : Gabriel Sollman – Saj Shafique – Max Langelott/ Unsplash

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