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Le secteur immobilier, comme beaucoup d'autres, s'adapte lentement mais sûrement au monde "centré sur les données" et fait quelques progrès dans la définition des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle. En silence, les PDG et les responsables du développement, férus de technologie, se forment à l'application de l'analyse des données pour acquérir un avantage concurrentiel.
En effet, l'intelligence artificielle s'infiltrant dans tous les secteurs, il est tout à fait logique d'explorer ce que des technologies comme l'apprentissage automatique peuvent apporter à votre entreprise. Les gourous promettent que l'IA va tout révolutionner. En revanche, la réalité est souvent moins idyllique: l'intelligence artificielle produit des résultats impressionnants dans des domaines comme la reconnaissance d'image, la traduction automatique ou la segmentation de base de données. Elle produit des résultats plus humbles, mais encourageant dans des domaines telles que la voiture autonome, l'expertise comptable ou encore le CRM. Dans les autres domaines, les résultats sont plus que discutables.
Déjà, un certain nombre de cas d'utilisation sont apparus, prometteurs dans de nombreux domaines et susceptibles d'améliorer la position d'une entreprise sur le marché.
Dans ce rapport, nous allons examiner ces cas d'utilisation en détail et détruire certains mythes selon lesquels l'IA n'est rien d'autre qu'un mot à la mode dans le secteur de l'immobilier.
L'état actuel de l'adoption de l'IA dans le secteur immobilier
Pour beaucoup de gens, l'IA semble très futuriste, presque comme un mot à la mode qui est trop souvent lancé. Si cette perception est souvent justifiée dans certaines industries, il en va autrement dans le secteur de l'immobilier. Les PDG, les leaders de l'industrie et les décideurs parlent déjà des avantages tangibles de l'application de l'IA dans le secteur ainsi que des opportunités en cours de réalisation.
En 2018, il y a eu la première transaction immobilière pilotée par AI, avec l'acquisition de deux immeubles collectifs à Philadelphie pour 26 millions de dollars. Cette propriété a été choisie par l'algorithme dit de "détection de mise sur le marché" qui a défini si elle allait être mise sur le marché.
Cela a été le résultat de l'analyse de dizaines de milliers de points de données pour définir des données aussi intéressantes que
- la valeur économique potentielle d'une propriété
- Caractéristiques de la propriété et indicateurs clés de performance (KPI)
- la probabilité de catastrophes naturelles dans la région
- l'état du marché immobilier local
- l'approvisionnement des biens qui vont être libérées
Oui, c'est déjà arrivé et ce n'est qu'un début.
Les KPI de l'immobilier sont sans aucun doute le facteur le plus intéressant et le plus utile pour les sociétés immobilières.
"Une fois que nous disposons de ces données, nous devons comprendre ce qu'elles signifient", explique-t-on en donnant des exemples. "Comment le bâtiment fonctionne-t-il actuellement ? Fonctionne-t-il correctement ? Comment est-il contrôlé ? Commercial Observer a cité Alec Manfre, PDG de Bractlet, une solution d'investissement dans les infrastructures.
Selon Manfre, les données fournies par AI peuvent également permettre aux propriétaires de faire "une analyse sur la façon dont ils doivent investir dans leurs bâtiments, sur ce dans quoi ils peuvent investir et sur ce que seront leurs rendements en fin de compte".
Comme vous pouvez le voir, "l'analyse de scénario et de sensibilité" est le domaine d'application le plus courant, ce qui étaye les propos des PDG que vous avez lus ci-dessus. L'objectif de cette analyse est d'analyser les performances financières et opérationnelles d'un bien immobilier afin de prendre la décision la plus raisonnable en matière d'investissement immobilier, ce qui implique souvent de traiter un grand nombre de données.
Par exemple, Deepki - une société accélérée par Axeleo - engage la transition environnementale et numérique de ses clients immobiliers, de la performance à l'impact durable. En collectant et en analysant les données existantes, elle les aide à :
- obtenir un aperçu de leur portefeuille immobilier
- réduire leur empreinte écologique
- de tirer parti de la valeur de leurs actifs
"Le marché évolue rapidement ! Les gestionnaires immobiliers sont conscients des grandes opportunités générées par l'analyse des données et les technologies. En utilisant des modèles d'analyse complexes, nous avons permis à une grande entreprise d'économiser 4 millions d'euros en seulement six mois. Cela donne un signal fort au marché que l'exploitation des données et la création de valeur à partir de celles-ci, est la nouvelle mine d'or du secteur immobilier" a déclaré Vincent BRYANT, co-fondateur et PDG de Deepki.
On peut supposer sans risque que le pourcentage de décideurs appliquant l'IA va augmenter, puisque 28 % d'entre eux pensent que la technologie va créer des perturbations majeures. En outre, 36 % sont également d'accord pour dire que l'IA peut permettre de réaliser des économies importantes.
Ces résultats suggèrent une grande sensibilisation à ce que les algorithmes d'IA peuvent faire pour les entreprises du secteur immobilier ainsi qu'un fort intérêt à utiliser cette technologie pour faire progresser l'analyse des données.
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