Intelligence artificielle et Big Data : comment s’adapter au monde immobilier de demain ?

Depuis que la digitalisation s’est insinuée dans le secteur de l’immobilier avec l’objectif de la pousser vers l’innovation, elle a multiplié les promesses, notamment en s’appuyant sur deux grandes révolutions en cours : l’intelligence artificielle et le Big Data.

Quelles promesses ? Celle de gagner en efficacité et d’augmenter la productivité. Celle de mieux comprendre les prospects et de répondre plus précisément à leurs besoins. Celle d’exercer son travail avec toujours plus de rigueur au profit de clients plus satisfaits, à toutes les étapes de l’offre de vente.

Mais parce que toute médaille a son revers, ces promesses sont adossées à des craintes vivaces. C’est que la simple idée d’innovation dans l’immobilier peut faire peur, surtout quand elle est associée à la notion d’intelligence artificielle. On imagine tout de suite le remplacement des négociateurs par des machines capables de prendre en charge des transactions, la disparition des agences immobilières, la remise en cause d’un métier que l’on estime aujourd’hui indispensable.

Or comme nous l’avons montré précédemment dans un article sur l’intelligence artificielle et ses dangers, ces craintes ne se fondent sur aucune réalité tangible. Au contraire, on peut affirmer sans crainte que l’innovation dans l’immobilier, lorsqu’elle s’appuie sur l’IA et la data, est une opportunité plus qu’un risque.

En tant que professionnel, vous aurez de nombreuses occasions d’en tirer parti. À condition de vous adapter. Et cette phase d’adaptation, elle commence maintenant !

L’innovation dans l’immobilier : quelles applications pour l’intelligence artificielle et le Big Data dans votre quotidien professionnel ?

Avant toute chose, une précision : lorsqu’on parle d’intelligence artificielle dans l’univers professionnel (quel qu’il soit), on fait référence à ce qu’on appelle « l’IA faible ». Cette version « soft » de l’intelligence artificielle et de ses extensions (machine learning, traitement du langage naturel, etc.) désigne des applications relativement simples, du type reconnaissance et traitement des données, prise de décision, automatisation des tâches, etc. Clairement, on n’est pas dans la science-fiction !

Ces outils avec IA qui constituent notre quotidien

Ces applications, on les utilise déjà quotidiennement sans s’en rendre compte. Les assistants intelligents façon Siri ou Alexa, c’est de l’IA. Les pilotes automatiques dans les avions aussi. Même les ennemis dans les jeux vidéo auxquels jouent vos enfants sont programmés avec une couche d’IA.

Plus proche de ce qui nous intéresse (l’innovation dans l’immobilier, le marketing, le digital), l’algorithme de Google s’appuie lui aussi sur l’intelligence artificielle, et plus particulièrement sur le machine learning, pour indexer et positionner les pages. Comprendre comment fonctionne l’IA de Google, c’est donc un préalable essentiel pour booster sa visibilité digitale.

Un coup d’œil sur cette IA nous apprend aussi ce qu’elle n’est pas. Par exemple, il n’y a pas toujours d’intelligence artificielle dans les visites virtuelles, les plans interactifs ou les solutions de home staging en ligne. La réalité virtuelle n’est pas forcément alimentée par l’intelligence artificielle. (Même si certains de ces outils peuvent en comporter un peu.)

Alors, quelle différence entre Siri et un logiciel de visite virtuelle ? La data. L’IA s’appuie sur les données pour fonctionner. Sur une grande quantité de données – du Big Data, donc.

Prenons un exemple. Un outil d’estimation immobilière basé sur l’intelligence artificielle s’adosserait à un volume important de données diverses et variées pour déterminer des valeurs avec une précision remarquable, en tenant compte de paramètres inaccessibles actuellement ou qui ne sont pas exploitables par un agent immobilier de chair et d’os. Imaginez, par exemple, une valeur de marché qui serait définie en fonction de la distance exacte en mètres séparant un immeuble de la station de métro ou du parc le plus proche ! (PriceHubble propose déjà quelque chose de similaire, mais qui ne va pas aussi loin dans le détail.)

Quelques applications concrètes actuelles

Dans le secteur de l’immobilier, des applications concrètes de l’IA et du Big Data existent déjà et sont même employées par de grands réseaux. Ces outils ont un point commun : ils ne font que prolonger des processus existants en les automatisant ou en améliorant leur précision. Quelques exemples :

• La rédaction automatique d’annonces immobilières (comme l’outil développé par Syllabs).
• La retouche de photos immobilières (Meero).
• La mesure du temps d’ensoleillement dans un logement sur une journée (Solen).
• La création de modèles 3D des biens immobiliers en location lors des états des lieux d’entrée et de sortie pour prévenir tout litige entre le bailleur et l’occupant (Check & Visit).
• L’anticipation des pannes d’ascenseur dans les immeubles pour agir en prévention, à destination des syndics, des propriétaires et des gestionnaires de biens (WeMaintain).

Quant aux chatbots, ils méritent qu’on s’y attarde. Vous avez certainement eu affaire à l’un de ces programmes, lorsqu’en vous connectant à un site web, vous voyez une fenêtre s’ouvrir sur le côté avec un « opérateur » qui vous demande si vous avez besoin d’aide. Cet « opérateur », c’est un bot, un programme informatique capable de comprendre des questions simples (de « premier niveau ») et de vous guider jusqu’aux bonnes réponses ou, à défaut, de vous renvoyer vers un interlocuteur véritable. La couche d’IA permet à l’outil d’apprendre de son expérience, par exemple en intégrant tout seul à sa base de données les questions inédites posées par les internautes – ce qui lui donnera la possibilité, la fois suivante, d’y répondre.

Quand on parle d’innovation dans l’immobilier, le chatbot n’est plus un fantasme : c’est une réalité déjà employée par de grands réseaux ou des syndics de copropriété afin d’automatiser les premiers contacts dans le cadre d’un parcours de vente.

On ne parle ici que des outils concernant la transaction et l’administration des biens. Il est entendu que l’intelligence artificielle est déjà largement employée dans des solutions domotiques, qui ont trait au confort et à la sécurité. Néanmoins, ce ne sont pas les emplois qui nous intéressent au premier chef dans cette réflexion sur l’avenir des métiers de la transaction.

Quelques applications concrètes à venir

Qu’en est-il du futur ? Comment l’innovation dans l’immobilier pourrait-elle évoluer grâce à l’intelligence artificielle et au Big Data ? On peut imaginer deux choses : les recommandations personnalisées et le marketing prédictif.

• Les recommandations personnalisées. Elles existent déjà mais ne sont pas utilisées dans l’immobilier. Au quotidien, on les trouve sur les places de marché et les services de VOD, lorsque la plateforme vous suggère d’acheter un produit en plus de celui que vous regardez déjà, ou de tester une série TV susceptible de vous plaire. Ces recommandations sont forgées à partir d’un historique de navigation, dont les données sont traitées par l’IA pour en tirer des conclusions pertinentes. Par exemple, si vous avez regardé récemment Titanic et Inception, le service de VOD en conclura que vous aimez Leonardo DiCaprio et vous suggérera d’essayer un autre film avec cet acteur. À propos d’innovation dans l’immobilier, ces recommandations peuvent être utilisées dans le cadre d’une recherche de biens (pour les acheteurs), mais aussi pour suggérer à des vendeurs des améliorations ou des changements à apporter à leur propriété en tenant compte des données récoltées sur place et des autres biens sur le marché. Par exemple, un tel outil pourrait conseiller à un vendeur de passer un coup de peinture dans son logement au prétexte que 70 % des biens vendus dans les 6 derniers mois affichaient des murs entièrement blancs.
• Le marketing prédictif est un idéal à atteindre, qui risque néanmoins de se confronter à des barrières éthiques infranchissables. Comme son nom l’indique, ce marketing s’attache à prévoir les comportements des consommateurs dans le but de proposer des solutions à leurs problématiques avant qu’eux-mêmes aient conscience d’avoir un quelconque projet, ou dès les premiers stades de leur recherche d’information. Imaginez un outil à base d’IA qui permettrait de cibler un propriétaire avant même qu’il ait pris la ferme décision de vendre, simplement en analysant son activité sur le web, croisée avec des données relatives à sa vie personnelle (un 2^e enfant vient de naître et l’appartement n’a que deux chambres). Ce serait là une incroyable innovation dans l’immobilier, et un levier puissant d’acquisition, que de pouvoir prédire quels biens seront mis sur le marché. Mais ces possibilités entrent en conflit avec les dispositions actuelles du RGPD et les inquiétudes des utilisateurs au regard de leurs données personnelles – du moins, sous cette forme.

Qui a peur de la grande méchante IA ?

On le voit : en matière d’innovation dans l’immobilier, il n’y a pas vraiment de raison d’exprimer des craintes au sujet de l’IA et du Big Data – et de leurs usages, futurs ou présents. Même si les ruptures majeures restent encore à venir, de nombreuses limites – tant techniques qu’éthiques – tendront à freiner le développement d’outils réellement disruptifs, et ne rendront jamais l’humain tout à fait dispensable.

Au contraire : ce que promet l’innovation dans l’immobilier, c’est une place plus grande donnée aux relations humaines et au travail à forte valeur ajoutée. En l’état, l’intelligence artificielle sert surtout à l’analyse de données, à l’automatisation des tâches répétitives, et au gain de précision sur un point spécifique – la solution développée par Solen permet, par exemple, à un agent immobilier de renseigner avec un maximum de rigueur son acheteur quant à l’ensoleillement d’un logement, sans pour autant avoir besoin de faire le pied de grue de l’aube jusqu’au crépuscule avec un appareil de mesure en main.

Ces outils sont donc, avant tout, créateurs de valeur. Ils ne vont pas condamner les agents immobiliers à l’extinction, pas plus qu’ils ne vont supprimer les agences de la surface de la Terre ou remettre en question l’efficacité des négociateurs professionnels dans la prise en charge des transactions.

Mais ils vont, par contre, les pousser à se digitaliser de plus en plus. Ces innovations vont influer non seulement sur leur efficacité dans l’exercice quotidien de leur métier, mais aussi sur le comportement des prospects qui signeront plus volontiers des mandats avec des professionnels proposant ces outils dans leur offre de service.

Comment s’adapter aux évolutions futures du secteur de la transaction immobilière ?

Pas de robots-négociateurs en vue, donc. Pas de machines à vendre des biens immobiliers sans bouger de chez soi. Pas de remplacement des agences par des algorithmes.

Mais, tout de même, une obligation d’adaptation à ce que l’innovation dans l’immobilier peut apporter au secteur de la transaction et à l’exercice quotidien de ces métiers.

Alors, comment s’adapter ? En commençant dès aujourd’hui à…

• Développer une vraie culture de la data. Collecter des données et employer des outils capables de les traiter et de les segmenter, afin de les rendre utilisables, à l’instar d’un logiciel de marketing. Mais pas seulement : comprendre à quoi servent ces données, pourquoi elles sont importantes, et ce qu’on peut en faire.
• Apprendre à valoriser ses offres grâce à la donnée. Cela, en ciblant les bons prospects, en mettant en place un tunnel de vente et une échelle de valeur, en tâchant de répondre concrètement aux problématiques des vendeurs et acheteurs avec des solutions adaptées.
• Monter en compétences sur ces sujets. Mettre en place une veille ciblée sur l’innovation dans l’immobilier (en vous abonnant à la newsletter du blog, par exemple), profiter des formations continues obligatoires pour en apprendre plus, essayer les outils existants pour mesurer leurs possibilités. Et, bien entendu, sensibiliser tous les collaborateurs à ces sujets.
• Évaluer la meilleure façon d’intégrer ces outils IA/Big Data à une stratégie marketing globale. De telle sorte que les données collectées et traitées alimentent votre machine d’acquisition de prospects et de conversion, tandis que vous pourrez consacrer plus de temps à la dimension humaine de votre profession.

Vous démarrez quand ?

N’hésitez pas à nous faire part de vos remarques dans les commentaires !