L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans l’industrie immobilière est souvent sous-estimée, mais elle présente un potentiel énorme pour le secteur.
L’IA est en constante évolution, avec des avancées majeures qui se produisent régulièrement. Alors que GPT-3 était il y a peu comparable aux étudiants les moins performants, GPT-4 se situe désormais, quelques mois aprè,s dans le top 10% des étudiants les plus brillants. Plusieurs entreprises dans le monde travaillent sur des modèles d’IA concurrents, ce qui alimente une compétition stimulante et constante.
Cette révolution de matérialise de deux manières :
Tout d’abord, l’IA est sortie de la sphère des geeks pour atteindre le grand public. Cette prise de conscience accrue ouvre la voie à de nouvelles possibilités et à une adoption plus large de l’IA dans différents domaines, y compris l’immobilier.
Ensuite, l’accessibilité accrue aux modèles d’IA abaisse la barrière à l’entrée pour la création de nouveaux produits et solutions. Bien que l’IA ne puisse pas tout faire et ne soit pas spécifiquement conçue pour l’immobilier, les entreprises innovantes, comme Stonal, peuvent désormais utiliser ces modèles pour offrir de nouveaux services. Avec les modèles existants tels que GPT-4, les entreprises peuvent économiser des centaines de millions d’euros en frais de développement et de recherche. Bien que les coûts de formation des modèles existants demeurent un défi financier, ils restent beaucoup plus abordables que la création d’un modèle IA à partir de zéro.
L'IA dans l'immobilier, quels usages ?
Bien que l’utilisation d’algorithmes améliorés existe depuis des années dans l’immobilier, ce n’est que récemment que l’IA a fait son entrée au travers des modèles développés principalement par Microsoft et OpenAI. Désormais l’intelligence artificielle est en train de changer de manière significative et rapide l’industrie immobilière, ouvrant de nouvelles perspectives et posant des défis à relever.
L’IA peut désormais être utilisée pour l’analyse des données immobilières, la prédiction des tendances du marché, la personnalisation de l’expérience client, l’automatisation des processus et bien plus encore. Un exemple concret est l’utilisation de l’IA dans le domaine juridique, où des algorithmes de lecture sont capables de comprendre des contrats et de détecter des clauses potentiellement problématiques. Les avocats pourraient ainsi être assistés par des systèmes d’IA pour éviter les erreurs et les pertes de temps.
L’IA pourrait également transformer le secteur de l’architecture et du design. En utilisant des algorithmes spécialisés, il serait possible de créer des projets intégrant toutes les contraintes, les environnements et même des critères de qualité architecturale.
Dans le domaine de la gestion d’actifs, l’IA jouera un rôle essentiel. Plutôt que de simplement projeter l’évolution des actifs sur une période de 10 ans, les algorithmes pourraient être en mesure de prédire des données telles que les loyers, les taux d’occupation ou encore les préférences des locataires, en prenant en compte les facteurs tels que les travaux effectués sur les immeubles.
L’enjeu de la qualité de la donnée pour alimenter les IA
Quels impacts sur les métiers de l’immobilier ?
L’adoption rapide de l’IA dans l’immobilier nécessite une attention particulière à la qualité des données qui lui servent de base d’apprentissage. Robin Rivaton, directeur général de Stonal, souligne que l’industrie immobilière dispose souvent de données de mauvaise qualité, principalement sous forme de textes non structurés. Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, il est déjà crucial d’extraire, nettoyer et formater ces données afin de les rendre utilisables pour les modèles d’apprentissage automatique.
Sébastien Chemouny, head of france, PIMCO PRIME Real Estate, parle de quatre types de données : les données financières, les données générées par les immeubles, les données documentaires et les données en libre accès (Open Data).
- Les données financières sont traitées quotidiennement par les systèmes de gestion, tandis que les données générées par les immeubles, telles que la température, la ventilation et la qualité de l’air, sont collectées par des capteurs.
- Les données documentaires, souvent négligées, renferment une mine d’informations précieuses pour la prise de décision.
- Enfin, les données en libre accès, telles que la température extérieure, doivent être corrélées avec les autres types de données pour obtenir une vision globale.
Il devient stratégique d’exploiter et de fiabiliser au mieux ces données pour optimiser les performances des immeubles et mettre en œuvre des pratiques durables.
Pour exploiter pleinement les données, Sébastien Chemouny évoque son retour d’expérience avec Delta Q, une société utilisant l’IA pour prendre en compte les données générées par les capteurs et les données en libre accès afin de contrôler les équipements techniques des immeubles de manière optimale. Cela permet, par exemple, de réguler le chauffage en fonction de la présence des occupants et d’optimiser la consommation énergétique. L’IA permet ici de prendre des décisions éclairées basées sur l’analyse des données en temps réel.
L’IA et l’automatisation des tâches à faible valeur ajoutée vont créer de nouvelles opportunités et permettre aux professionnels de se concentrer sur des tâches plus stratégiques. Ainsi l’IA ne supprime pas les emplois, mais augmente l’efficacité et attire les talents dans le secteur immobilier.
Les algorithmes peuvent remplacer certaines tâches spécifiques, comme la lecture de baux par des juristes, ce qui répond à la fois à des problèmes économiques et à la difficulté de trouver des professionnels qualifiés.
L’IA ne remplacera pas complètement les professionnels de l’immobilier. Elle est plutôt un outil puissant qui peut compléter et améliorer leur expertise. Les décisions stratégiques et les relations humaines restent essentielles dans l’industrie immobilière, et l’IA peut aider à renforcer ces aspects en fournissant des informations précieuses et des analyses approfondies.
Quel rôle joue Stonal dans la performance et la qualité data immobilière ?
La quantité de données disponible dans le secteur immobilier est souvent sous-exploitée. Les rapports et les diagnostics contiennent une mine d’informations, mais faute de moyens humains pour extraire les informations pertinentes, elles sont souvent négligées.
Pour remédier à cela, Pimco Real Estate a décidé de collaborer avec Stonal pour le traitement documentaire, afin d’extraire efficacement les informations nécessaires.
Stonal vise à rendre les documents intelligents en les classifiant, les renommant et en extrayant les données pertinentes.
Cela permet de valoriser les informations contenues dans les documents et de les rendre facilement accessibles pour les prises de décisions. Par exemple, Stonal peut extraire des informations critiques d’un rapport ou vérifier la conformité d’un immeuble aux réglementations en analysant les documents pertinents. Grâce à ces avancées, Stonal contribue à une meilleure gestion et exploitation des données documentaires.
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