Longtemps perçu comme conservateur, le secteur de l’immobilier a de plus en plus recours à l’IA générative. Lorqu’elle est bien maîtrisée, cette technologie comporte de nombreux atouts et permet aux entreprises un gain considérable de temps et d’argent. Explications avec nos experts de Stonal.
En Europe, le marché de l’intelligence artificielle ne cesse de se développer. Il devrait atteindre 76,49 milliards d’euros en 2024 selon Statista, soit une augmentation de plus de 25% en un an. Et il en va de même pour l’IA générative.
Introduite au public en décembre 2022 avec ChatGPT, la GenAI s’invite de plus en plus au sein du secteur de l’immobilier. Pour Robin Rivaton, CEO de Stonal, “elle peut apporter à l’immobilier ce qu’elle peut apporter à l’économie : permettre la production d’un certain nombre de contenus de manière beaucoup plus automatisée. Qu’il s’agisse de contenus écrits, oraux, vidéos ou des réponses à des questions spécifiques par exemple.”
Que réalise-t-elle spécifiquement ? Les cas d’usage sont plus que nombreux nous dit Robin Rivaton. Parmi eux : “du requêtage, de l’analyse de documents écrits, de la production de documents, de la contextualisation d’éléments quantitatifs ou encore de l’analyse d’image grâce à des modèles multi-sensoriels”… l’IA générative a plus d’un tour dans son sac.
Une extraction d’informations de plus en plus fluide
Et concrètement, comment l’intelligence artificielle générative s’intègre-t-elle dans une plateforme immobilière comme Stonal ? “De nombreuses extractions d’informations des documents immobiliers de nos clients sont réalisées grâce à des modèles de langage (LLM), et ça marche plutôt très bien” explique Raphaël Cohen, Head of AI au sein de Stonal. “Cela nous permet d’obtenir de multiples informations extraites des documents, très rapidement, en quelques heures.”
Si la méthode est fiable aujourd’hui, cela n’a pas toujours été le cas. Grâce à de nombreux entraînements, l’IA générative est désormais à même de respecter le modèle de langage que l’on lui a assigné. Comment cela fonctionne ? Raphaël Cohen nous emmène dans les coulisses : “on lui tient la main et à chaque bout de texte que l’IA essaie de générer, on lui dit ça, c’est valide, ça ce n’est pas valide. Cela nous permet ainsi de garantir la conformité du format et de l’utiliser en production très facilement, là où avant, cela n’était pas envisageable.”
Stonal GPT
Si l’IA générative permet donc d’extraire des informations de documents, elle peut également répondre à des questions précises de l’utilisateur qui souhaite interroger sa base de données. C’est le rôle de Stonal GPT, une IA générative développée depuis plusieurs mois par la plateforme immobilière. L’utilisateur va simplement poser une question au chatbot ; ce dernier va “savoir quelles données récupérer, les analyser si nécessaire, et répondre à l’utilisateur” nous dit Raphaël Cohen.
Pour le Head of AI, historiquement, certains modèles d’intelligence artificielle pouvaient mal identifier “la position d’une information sur un document” ou se faire influencer par “un contexte un peu différent. Les modèles de langages et l’IA générative sont plus flexibles que certains modèles dits classiques. C’est indéniable que l’IA générative a beaucoup plus de bon sens”.
Comment l’utilisation de l’IA générative améliore la performance ?
Pour Raphaël Cohen, l’IA générative comporte un aspect révolutionnaire dans le sens où elle va permettre d’améliorer encore plus la requête de données en langage naturel. Les sources étant multiples dans l’immobilier, la puissance de l’IA générative va mettre de l’ordre dans les différentes informations présentes sur un logiciel ou une plateforme et les rendre plus accessibles.
Pour cela, explique Robin Rivaton, “nous avons besoin de passer par une phase de structuration et d’industrialisation de la donnée de manière à ce qu’elle soit fiable.”
Autres possibilités permises par l’IA générative : la rédaction automatique de courriers ou encore l’analyse d’images. L’IA générative peut effectivement décrire une image et en extraire des numéros de série des différents équipements présents. Ainsi, l’utilisateur peut gagner du temps et avoir accès à une information des plus précises.
Quid de ce que la GenAI pourra réaliser dans le futur ? Permettre une assistance et un gain de temps manifeste grâce à différents modèles. Parmi eux : la recherche sémantique (la possibilité de retrouver un élément dans une photo grâce à sa description et non la présence d’un mot spécifique) ou encore l’écriture automatique de courriers.
