Intelligence artificielle : L’impact de l’IA générative sur les stratégies dans l’immobilier

L’IA générative ouvre des perspectives inédites pour transformer la façon dont les biens immobiliers sont conçus, construits, échangés et gérés grâce à ses capacités de traitement de données hors norme et ses résultats plus précis et personnalisés.

Après s’être longtemps limitées aux estimations ou au smart building, les applications de l’IA dans l’immobilier entrent dans une nouvelle ère. Il s’agit entre autres de gagner en productivité en s’appuyant par exemple sur des logiciels spécialisés dans la conception augmentée de bâtiments et infrastructures.

Au-delà, l’intelligence artificielle représente une source exceptionnelle de nouvelles lignes de métier et d’amélioration de l’offre existante pour les professionnels de l’immobilier, de l’avis des experts de Xerfi.

L’IA va ainsi permettre de mieux répondre aux enjeux environnementaux et sociétaux. Elle va également devenir un outil précieux pour les développeurs et investisseurs immobiliers en quête d’opportunités d’affaires, en les aidant à repérer des terrains et bâtiments à valoriser.

L’IA générative dans l’immobilier

L’industrie immobilière n’a pas attendu l’émergence des IA génératives pour automatiser des opérations grâce au big data et au machine learning.

Certaines solutions et applications sont ainsi déjà largement démocratisées comme les estimations en ligne, les chatbots ou encore les outils de recherche d’annonces immobilières et de recommandations autonomes.

D’autres fonctions ont en revanche opéré un véritable saut qualitatif, à l’image des créations d’annonces autonomes, de la prospection foncière automatisée ou encore de la conception générative de bâtiments.

Enfin, de nouvelles fonctionnalités prédictives commencent à être déployées dans le but de fournir des anticipations de marché pertinentes pour éclairer les prises de décision et les démarches des acteurs de l’immobilier.

Certaines IA permettent par exemple d’identifier les biens ayant le plus de chances d’être mis en vente à court terme pour orienter le travail de prospection des agents immobiliers.

Ces « super-assistants » opérationnels peuvent ensuite générer des descriptions et contenus visuels attrayants de façon automatique mais aussi répondre aux questions des prospects, planifier les visites ou encore envoyer les documents à signer aux parties prenantes après avoir rédigé les offres d’achat ou dossiers de location.

Des réseaux de mandataires comme MeilleursBiens et Safti ont ainsi ajouté l’agent conversationnel d’OpenAI à leurs logiciels de transactions respectifs.

En exploitant de vastes ensembles de données historiques sur les transactions immobilières, les tendances du marché, les caractéristiques des propriétés et les facteurs économiques, l’IA générative peut créer des modèles sophistiqués pour prédire la valeur future des biens immobiliers.

De quoi permettre aux investisseurs de prendre des décisions plus éclairées en évaluant le potentiel de rentabilité et les risques associés à chaque investissement.

L’indispensable collaboration avec des start-up

Pourtant, la démocratisation des solutions d’IA dans l’immobilier se heurte encore à de nombreux obstacles.

Le frein est d’abord d’ordre technique car il faut pouvoir accéder à des données nombreuses, diversifiées et qualitatives pour alimenter les modèles.

Les préoccupations autour de la confidentialité et de la sécurité des données personnelles limitent par ailleurs l’accès aux data nécessaires pour entraîner les IA. Sans oublier un frein de fiabilité. La transparence des algorithmes, les responsabilités en cas d’erreurs et la protection contre la discrimination font l’objet de problématiques légales et éthiques.

Enfin, les acteurs doivent consentir des investissements considérables dans les ressources humaines mais aussi la technologie et les systèmes organisationnels. D’ailleurs, seulement 46% des entreprises d’immobilier-construction ont l’intention de mobiliser des moyens autour de l’IA dans les trois ans en France (contre 56% dans le monde), selon l’enquête de PlanRadar.

Dans ce contexte, trois bonnes pratiques s’imposent pour réussir son intégration de l’IA, de l’avis des experts de Xerfi.

La mise en place de task force thématiques pour identifier des applications concrètes mais aussi la normalisation des données pour permettre leur exploitation sont deux d’entre elles.

Et comme les start-up de l’immobilier et du bâtiment joueront un rôle central dans la diffusion de l’intelligence artificielle dans la filière, les collaborations s’imposent pour capter des solutions innovantes.

La création d’incubateurs de jeunes pousses et le lancement de fonds de capital risque peuvent ainsi être des pistes à creuser.

Les proptech sous pression

Que ce soit pour les applications basiques (rédaction d’annonces ou de contenus marketing par exemple) ou pour les problématiques plus complexes (analyse et rédaction de documents juridiques, techniques et administratifs), les plateformes génératives généralistes comme ChatGPT sont en position de force face aux proptech.

Et sur les sujets plus spécifiques et plus techniques comme la conception de bâtiments et la prospection foncière, les quelques start-up en place, comme SustainEcho repris par Egis en 2023, se heurteront à la concurrence des solutions de grands éditeurs de logiciels spécialisés (Autodesk par exemple).

Parce qu’il nécessite de fédérer l’ensemble des intervenants autour de solutions et d’outils intégrés et interopérables, le smart building constitue aussi une porte d’entrée pour les géants du numérique.

On comprend alors à quel point les collaborations avec les grands groupes de l’immobilier sont un enjeu stratégique majeur pour les proptech.

Les prises de participation et rachats de jeunes pousses de l’immobilier par des leaders de la filière devraient ainsi monter en puissance à court et moyen termes.