Si le secteur de l’immobilier exploite les outils d’intelligence artificielle (IA) depuis longtemps, la vitesse de progression des algorithmes et des outils ouvre les perspectives. Construction des bâtiments, gestion des parcs locatifs, prédiction des tendances du marché, sélection des investissements, personnalisation de l’expérience client : les cas d’usage de l’IA s’expriment sur toute la chaîne du secteur immobilier. Et ce n’est que le début.
Smart Building : l’IA et la décarbonation des bâtiments
La décarbonation des bâtiments constitue une priorité dans la lutte contre le réchauffement climatique. Bien que les professionnels du secteur aient pris des mesures depuis une vingtaine d’années, la collecte de données explose. Encore faut-il savoir les analyser et les exploiter. Par leur capacité à agréger et à traiter rapidement des masses d’informations diverses et dispersées, les algorithmes deviennent incontournables.
L’IA est utilisé pour optimiser la chaîne logistique, le stockage, l’acheminement et le retraitement des matériaux. Le cas d’usage le plus concret reste l’amélioration de la performance énergétique des bâtiments. Équipés de capteurs, ils nourrissent les bases de données en temps réel :
- taux d’occupation ;
- consommation de gaz, d’eau, d’électricité ;
- conditions météorologiques…
Bien cadrée, l’IA peut prédire les besoins énergétiques d’un bâtiment et ajuster avec précision la consommation. Les gestionnaires s’appuient sur les modèles prédictifs et les données historiques pour procéder à des simulations.
Chaque intervention est évaluée en amont pour mesurer l’impact sur la réduction des émissions de CO2. L’exploitation des bâtiments peut même être pilotée à distance grâce à des systèmes d’alerte ciblant les dysfonctionnements et à une maintenance préventive pour anticiper les pannes.
Conception des bâtiments et performance énergétique
Les algorithmes de simulation touchent aussi le métier d’architecte très en pointe sur les outils de modélisation. L’IA générative accompagne les professionnels dans la rédaction des guides de conception. À partir d’un seul brief construit sur un jeu de contraintes (énergétiques, sonores, climatiques, budgétaires, etc.), l’IA délivre de multiples projets à partir desquels les architectes puisent des idées et reconfigurent à souhait :
- les plans de sol ;
- les rendus 3D ;
- les styles de design ;
- la nature des matériaux, etc.
Dans le cadre du DPE (diagnostic de performance énergétique), les algorithmes estiment les coûts des travaux (isolation, chauffage, fenêtres) et les gains thermiques attendus. Avant d’engager un chantier, les risques d’erreurs et les dépassements budgétaires sont identifiables. Les professionnels travaillent ces problématiques à partir de jumeaux numériques, des répliques virtuelles d’un bâtiment conçues sur l’IA, l’intelligence des objets (IoT) et les outils d’analyse avancée.
D’autres acteurs de la chaîne se saisissent de l’IA pour améliorer l’efficacité énergétique et calculer les coûts d’éventuels travaux :
- les résidents afin de rendre leurs logements plus confortables au quotidien, plus durables ;
- les propriétaires pour connaître l’impact de certains travaux sur la classification de leur logement mis en location ;
- les collectivités, aux ressources souvent limitées, pour prioriser leurs actions dans le cadre de leur politique de rénovation des logements et mieux flécher leur budget en combinant des données :
- factures d’énergie ;
- superficie ;
- état général du bâtiment ;
- plans locaux d’urbanisme (PLU) ;
- relevés de terrain IGN, etc.
Quelques définitions à connaître quand on parle d’IA et d’algorithmes
Intelligence Artificielle (IA) : Discipline académique et professionnelle se référant à l’utilisation de systèmes capables d’imiter et de reproduire des tâches cognitives humaines.
IA Générative : Utilisation de réseaux neuronaux pour générer de nouveaux contenus.
IA Prédictive : Utilisation de l’apprentissage automatique pour identifier des logiques dans les événements passés et faire des prédictions sur les événements futurs.
Machine Learning (ML) : Algorithmes apprenants capables d’extraire des informations et de classifier des données.
Deep Learning (DL) : Utilisation de réseaux neuronaux et de gros volumes de ressources et d’informations dans le but de donner du sens à des données complexes.
Relation client et prospection : l’IA, super assistant des agents immobiliers
De la prospection à la remise des clés, l’intelligence artificielle accélère et prend en charge les tâches répétitives.
Une visite d’un logement à préparer ?
L’agent immobilier interroge son assistant coach IA pour cerner le profil des acheteurs et s’entraîner à répondre aux objections.
Des comptes-rendus à rédiger ?
Une fois la visite terminée, l’agent n’a plus qu’à dicter sur son smartphone tous les éléments, l’IA s’occupant de retranscrire à l’écrit le verbatim de manière personnalisée pour l’acheteur et pour le vendeur.
Autre gain de temps : la prospection commerciale.
Les stratégies de communication et de marketing peuvent être effectuées par des outils d’IA, pour la promotion interne comme pour la rédaction d’annonces immobilières sur mesure. L’agent exploite l’IA pour créer et distribuer des contenus personnalisés et adaptés à chaque support :
- sites internet ;
- réseaux sociaux ;
- plateformes ;
- plaquettes commerciales ;
- flyers, etc.
Les algorithmes montent en puissance pour faciliter le home staging, vecteur puissant pour la commercialisation des biens. En modifiant un décor à partir du réel, les images et les visites virtuelles en vidéo aident les potentiels acheteurs ou locataires à se projeter. L’agent immobilier peut programmer un agent IA pour répondre à ses mails et faire un travail de veille. Il se dégage alors du temps pour mieux se concentrer sur les tâches à plus haute valeur ajoutée comme le conseil et l’accompagnement.
Estimation des biens et prospection foncière
Les algorithmes sont prisés pour comparer les prix du marché selon son budget, la localisation ou le type de biens. L’IA permet de compiler et de combiner de multiples facteurs pouvant rentrer dans l’équation :
- ventes récentes ;
- secteur géographique ;
- caractéristiques du bien ;
- tendances du marché ;
- analyse des prospections locales ;
- saisonnalité, etc.
Les acheteurs et les investisseurs misent sur l’aspect prédictif de l’IA pour estimer la valeur d’un bien dans le temps. Les algorithmes projettent différents scénarios, en intégrant par exemple des données démographiques, économiques, cadastrales ou de zones à risques. L’exploitation des plans locaux d’urbanisme et des projets immobiliers en cours permettent aussi de comprendre l’aménagement urbain ou l’absence de services (transports en commun, écoles, cabinets médicaux, pharmacies, etc.).
Pour les bailleurs, l’IA peut calculer un loyer optimal tout en optimisant le taux d’occupation du logement selon les montants du quartier, la demande ou la concurrence. Les algorithmes sont capables d’attribuer un score de fiabilité à chaque locataire déposant un dossier en observant ses revenus, ses références et ses antécédents. Lors des transactions immobilières, l’IA parcourt automatiquement des documents administratifs et juridiques complexes à la recherche d’erreurs :
- clause manquante dans un bail ;
- paiement suspect dans un compromis de vente ;
- faux papiers d’identité, etc.
Prévenir les fraudes sécurise les transactions immobilières, les algorithmes pouvant enfin générer seuls des documents juridiques en bonne et due forme à partir de formulaires définis.
L’IA est déjà présente à tous les étages du secteur de l’immobilier, transformant les métiers depuis la conception d’un bâtiment jusqu’au ciblage marketing, en passant par l’expérience client augmentée ou l’estimation prédictive des biens immobiliers et du foncier.
Comme toute technologie, les professionnels doivent à la fois se saisir des opportunités tout en n’occultant pas les écueils à éviter (protection des données, transparence des algorithmes).
L’expertise humaine reste le dernier recours pour les décisions stratégiques dans un secteur toujours plus numérisé et connecté.