Echange avec Raphaël Cohen
Chef du service IA / Data management chez Stonal
À une époque où une gestion efficace des données est nécessaire, l’IA apparaît comme un atout crucial. Comment est-elle mise en œuvre dans l’immobilier ? Quelles avancées pouvons-nous en attendre à l’avenir ? Sur quels outils repose-t-elle ? Explications de Raphaël Cohen, Chef du service IA / Data management chez Stonal, la plateforme SaaS leader de la performance immobilière.
Pourquoi a-t-on besoin de l’Intelligence Artificielle dans l’immobilier ?
L’IA représente un atout précieux dans la gestion des données car elle joue un rôle essentiel dans le traitement de larges volumes de documents. Elle permet une classification efficace ainsi que l’extraction d’informations. Dans le secteur de l’immobilier, une bonne prise de décisions repose souvent sur des données complètes et précises extraites de documents divers. Dans ce contexte, l’IA devient indispensable.
Cette gestion agile des données, facilitée par l’IA, aide à une prise de décision éclairée. L’analyse des données permet ainsi l’optimisation des coûts, la diminution de la consommation d’énergie et l’étalonnage. Ces compétences analytiques sont essentielles pour conseiller les clients sur les sujets liés à la rénovation et la conformité réglementaire.
Comment l’IA est-elle utilisée dans l’immobilier ?
Tout d’abord, l’IA joue un rôle central dans l’analyse de documents car elle permet d’automatiser l’extraction et la classification d’informations provenant de documents comme des baux, contrats ou documents financiers.
L’IA contribue également à une meilleure efficacité opérationnelle en mobilisant des outils pour analyser les performances des bâtiments, optimiser les coûts (CapEX et OpEx) ainsi que la consommation d’énergie.
En outre, dans le domaine du conseil en rénovation et en conformité, les modèles d’IA peuvent prédire l’impact des rénovations et aider à garantir la conformité avec les réglementations, facilitant ainsi les processus de prise de décision.
Quel rôle joue l’IA au sein de Stonal ?
L’intelligence artificielle joue un rôle crucial au sein de Stonal, surtout en matière de gestion des documents. Nos algorithmes propriétaires, uniquement entraînés sur des documents immobiliers, catégorisent et extraient des données clés des documents, facilitant le travail et améliorant la précision dans la gestion et l’extraction des données. Parmi les documents traités : les rapports sur l’amiante et le plomb, les diagnostics de performance énergétique ou encore les certificats de sécurité incendie.
Elle représente également une grande aide pour l’étalonnage grâce à l’analyse quantitative des données. Les outils d’intelligence artificielle développés par Stonal analysent les performances des bâtiments aidant, de fait, à optimiser les coûts, les dépenses et la consommation énergétique, facilitant le conseil aux clients concernant la rénovation et la conformité réglementaire.
Comment l’IA est-elle utilisée au sein de Stonal ?
Nous utilisons différents outils, chacun d’entre eux remplissant une fonction différente. Parmi ceux-ci, le Traitement du Langage Naturel (NLP) occupe une place prépondérante. En exploitant des algorithmes de NLP, nous permettons à nos systèmes de comprendre et d’analyser le langage humain présent dans les documents. Quand l’analyse de langage n’est pas suffisante, nous utilisons des algorithmes multimodaux pour analyser le langage mais également les informations visuelles.
De plus, nous utilisons le machine learning et l’analyse prédictive pour orienter notre analyse quantitative. En utilisant des modèles statistiques, nous pouvons prédire les besoins en maintenance, optimiser les coûts et étalonner les performances des bâtiments, en nous basant sur des données historiques et des entrées en temps réel provenant de multiples sources.
Quelle est l’unicité de Stonal en ce qui concerne l’utilisation de l’IA ? A quoi pouvons-nous nous attendre dans le futur ?
Stonal réussit sa mission grâce au fait que nous puissions exploiter une large gamme de données industrielles. Cela permet de nous positionner de manière unique afin de développer des modèles et des outils sophistiqués sur mesure qui répondent précisément aux besoins variés de nos clients. Nous travaillons à une meilleure conciliation des données, améliorant les modèles en fusionnant et en combinant davantage les sources de données (documents, plans d’étage, tableaux…).
Nous allons assister à certaines améliorations dans l’industrie. Allant au-delà de l’analyse prédictive, l’IA offrira probablement des solutions prescriptives plus diversifiées, suggérant des actions optimales pour des économies de coûts, une efficacité énergétique et de conformité.
