Le domaine de l’immobilier bénéficie d’innovations telles que les jumeaux numériques, l’optimisation des performances énergétiques des bâtiments et l’IA générative facilitant ainsi la prise de décision basée sur des données massives et actualisées.
L’IA générative, sous-ensemble actuellement le plus populaire de l’IA, n’a fait que simplifier l’accès à cette discipline. Elle crée du contenu original en s’inspirant des données existantes. Dans l’immobilier, elle offre de nombreux avantages : visualisation de propriétés, estimation des prix, personnalisation des plans et optimisation de l’espace.
L’explosion de l’IA
Si on ne découvre pas l’IA aujourd’hui, on ne peut nier que son usage a explosé avec l’essor de l’IA générative auprès du grand public. L’arrivée de Chat GPT, présentant l’IA comme un chat et non comme notion IT complexe à appréhender, a en effet révolutionné le marché, permettant à la discipline entière d’être remise en avant et toute forme d’IA d’émerger et de révolutionner de nombreux process. Si le boom de l’informatique a permis la digitalisation des informations puis des process, le boom de l’IA permet quant à lui de rendre les process intelligents et surtout plus efficaces.
Les intelligences artificielles
Il existe de nombreuses formes d’intelligence artificielle. Les algorithmes, aussi complexes soient-ils, sont codés depuis aussi longtemps que l’informatique existe, et sont parfois considérés comme des intelligences artificielles.
Généralement, on parle plus d’intelligence artificielle dès lors que le résultat n’est pas défini par un développeur. On parle dès lors de Machine Learning, dès que l’on entraîne des algorithmes sur des jeux de données afin d’obtenir des résultats qui s’affinent et s’améliorent au fil du temps. L’entraînement peut être guidé (déterministe) ou pas. On utilise ces algorithmes depuis très longtemps comme dans des moteurs de recommandation sur Amazon, ou de la reconnaissance d’image.
Dans les outils de machine learning, on distingue encore une sous catégorie: le deep learning qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour résoudre des problèmes complexes. Des usages classiques sont : reconnaissance d’image, gestion de la traduction ou de la reconnaissance vocale.
En poussant les stratégies de Deep Learning très loins sur des volumes de données très importants, on a réussi à créer dernièrement encore un sous ensemble : l’IA Générative.
Les volumes de données sont tellement importants que l’on ne peut pas retracer le “raisonnement” de l’algorithme et l’on obtient des ”oeuvres uniques” dites générée.
Les mécaniques d’IA dans l’immobilier
Le secteur de l’immobilier condense de grands volumes de données. Ces derniers proviennent des divers outils métiers – outil de gestion de baux, d’asset management, de lead, etc. – qui capitalisent tous les documents associés au bâtiment, notamment les factures, les rapports de travaux etc ..
L’articulation de ces données et connaissance dans un même lieu est communément appelé jumeau numérique et permet d’accéder à l’ensemble des informations dans un même lieu.
Grâce à l’IA générative et au deep learning, il est de plus en plus facile de les exploiter et de capitaliser dessus. Par exemple, l’IA permet aujourd’hui de repérer des patterns, des similarités entre les bâtiments et d’identifier les bonnes pratiques qui peuvent être appliquées sur un panel de bâtiments similaires. Cela est particulièrement utile lorsque l’on recherche à optimiser l’efficience énergétique de son patrimoine, son coût et son revenu. Ce sont des usages très simples à mettre en œuvre du moment où l’on dispose d’une masse de données suffisante.
L’IA, une nécessité pour relever les challenges de l’immobilier
La particularité de l’immobilier relève de sa temporalité très longue car c’est un secteur dans lequel on a toujours beaucoup historisé de données. La problématique sur les bâtiments les plus anciens est de savoir si la donnée est de qualité et surtout si elle est n’est pas obsolète. Car même si désormais nous sommes capables d’enregistrer un grand nombre de données, l’un des défis majeurs du secteur est de les maintenir à jour dans le temps.
De plus, au cours des dernières années, nous avons pu voir émerger une réelle prise de conscience quant à l’impact du secteur. De nouvelles directives – décret tertiaire, décret BACS, CSRD – ont ainsi émergé, incitant ses acteurs à agir concrètement pour réduire leur empreinte. Pour être en conformité avec ces diverses réglementations, répondre aux audits, postuler aux potentielles aides, etc., il faut être capable d’avoir la bonne donnée, la trouver et savoir la faire parler dans un délai limité. Autrement dit, il est nécessaire pour les acteurs de l’immobilier de pouvoir accéder facilement à la donnée de leurs bâtiments et l’exploiter comme un véritable outil d’aide à la décision tout en respectant les délais imposés. Sans l’IA, répondre aux diverses exigences serait beaucoup plus coûteux et les délais parfois impossibles à respecter.
Les perspectives pour l’immobilier
Depuis quelques années, nous entendons parler de smart building et d’innovations technologiques et de process à destination des bâtiments. A la vitesse à laquelle vont ces innovations, on peut facilement imaginer que l’IA permettra de raccourcir les délais entre la conception et la livraison d’un bâtiment.
Dans un avenir proche, nul doute que nous verrons naître, grâce à l’IA générative, de nouvelles façons de communiquer avec les sources de données, corpus de documents, et plus spécifiquement dans le cadre de l’immobilier avec un bâtiment et son jumeau numérique. Tableaux de bord, graphiques, etc. tous les outils actuels seront d’autant plus accessibles et cela facilitera la prise de bonnes décisions au sens large : pour le choix de matériaux, de politique de gestion, d’exploitation, etc. Et le ROI de l’IA pourra être perceptible sur tous les métiers du secteur si la technologie est bien déployée.
En parallèle, les recruteurs dans l’immobilier vont de plus en plus s’intéresser à des profils ayant des appétences pour l’IA. Au même titre qu’il est en général exigé aujourd’hui de maîtriser les outils de bureautique classique, il sera demandé des compétences quant à l’usage de l’IA.
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Par Fabien Rondeau, Directeur technique et produit chez Stereograph
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