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Plusieurs entreprises réfléchissent à la manière d’intégrer l’intelligence artificielle dans le fonctionnement du secteur immobilier.
L’immobilier commence à intégrer l’intelligence artificielle (IA) dans son fonctionnement, pour gagner du temps et de l’argent, mais sa généralisation à tous les étages n’est pas pour demain dans ce secteur réputé conservateur. A Cannes au Marché international des professionnels de l’immobilier (Mipim), principal salon mondial de la profession (qui se tenait du 12 au 15 mars), plusieurs entreprises présentes dans l’espace dédié aux innovations technologiques mettaient en avant leur travail dans l’IA.
« C’est très important d’avoir de l’IA si on veut être compétitif. C’est crucial. Parce qu’on peut gagner tellement de temps », avance Morten Paarup, directeur technique de la société danoise Propbinder.
Depuis quelques mois, cette entreprise propose à ses clients, principalement des administrateurs de biens, d’utiliser l’IA pour orienter automatiquement une demande vers la bonne personne, chercher une information dans un contrat de location, renseigner les caractéristiques d’un bien… « C’est un domaine dans lequel on améliore le temps passé à communiquer avec les clients », souligne-t-il.
Automatiser la gestion des paramètres énergétiques
Pour les grandes sociétés foncières résidentielles, plus courantes en Amérique du Nord qu’en Europe, les utilisations possibles sont plus larges, explique à l’AFP Salim Faroukh, directeur de l’entreprise américaine Domain 6 qui travaille avec Microsoft. L’IA peut, par exemple, analyser une masse de données publiques, par exemple via les réseaux sociaux, pour estimer la demande dans un quartier donné et permettre aux propriétaires d’ajuster leurs loyers et de coller aux prix du marché.
Mais, reconnaît d’emblée Philippe Boyer, directeur de l’innovation de la foncière française Covivio, « le train immobilier ne va pas forcément aussi vite qu’on peut le voir dans d’autres secteurs ». Les foncières de bureaux, plus professionnalisées, s’y sont mises depuis quelques années, pour automatiser la gestion des paramètres énergétiques de leurs bâtiments, précise-t-il. « Par exemple, savoir (…) le taux d’occupation moyen d’un espace dans un immeuble de bureaux, ça sert à anticiper le fait que ces salles de réunion vont devoir être chauffées, éclairées, nécessiter un certain nombre de services, en lien avec les datas collectées par le passé », détaille-t-il.
Le groupe Schneider Electric propose ainsi, depuis un an, des dispositifs de gestion technique du bâtiment intégrant l’IA.
« Ça amène plus de finesse et d’automatisation », note Nathalie Champeaux, directrice marketing bâtiments intelligents chez Schneider Electric France.
Par exemple, le pilotage du chauffage pourra être connecté aux prévisions météo et adapter la température en conséquence, plutôt que de se cantonner à une température de consigne et à des horaires prédéfinis.
« Générer des images à partir de prompts »
L’IA permet aussi de détecter plus tôt un déclin de performance d’un équipement (panneau solaire, ventilation…) et d’adapter la maintenance. Dans l’immobilier résidentiel, l’IA commence cependant à se faire une place, notamment pour traiter un volume de données qui peut rapidement devenir gigantesque. Pour les agences immobilières, elle leur permet d’affiner les estimations de prix d’un bien en fonction de paramètres beaucoup plus nombreux qu’à la main, explique Loeiz Bourdic, un dirigeant de la start-up suisse PriceHubble qui travaille avec de nombreux poids lourds du secteur.
« Le machine learning permet d’estimer beaucoup plus finement et de comprendre plus finement l’impact de chaque paramètre », poursuit-il.
Par exemple, de combien la valeur d’un bien va-t-elle augmenter s’il comprend un balcon, une exposition sud, etc.? L’étape suivante est celle consistant à faire lire par la machine des images ou des documents. L’IA générative peut ainsi permettre, souligne Loeiz Bourdic, d’extraire des données exploitables à partir de photos, ou d’un document scanné. « On a encore besoin d’une littérature assez abondante quand il s’agit d’acheter ou céder des immeubles, de signer des baux, d’analyser des PLU (plans locaux d’urbanisme, NDLR) », énumère Philippe Boyer. « Et tout ça, la machine s’en occupe, sans aucune marge d’erreur, 1.000 fois, 10.000 fois plus vite que des humains. »
« Sans doute que dans l’avenir, les architectes demanderont à la machine de générer des images à partir de prompts », assure-t-il, imaginant comment pourront être passées les commandes: « Tiens, produis-moi un immeuble de bureaux dans telle zone, je voudrais 50% de végétalisation… »
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