Lorsque les agents et les gestionnaires immobiliers r\u00e9pertorient des biens immobiliers, leur objectif ultime est de trouver rapidement des locataires et des acheteurs qualifi\u00e9s. Leurs efforts marketing, qu’ils soient traditionnels ou num\u00e9riques, visent \u00e0 attirer des acheteurs potentiels et \u00e0 se classer en t\u00eate des listes de biens immobiliers. <\/p>\n\n\n\n
Cependant, ce n’est pas toujours le cas, les agents immobiliers et les vendeurs ayant du mal \u00e0 trouver des clients cr\u00e9dibles. Les techniques traditionnelles de recherche de biens immobiliers souffrent de plusieurs limitations qui privent les acheteurs et les vendeurs de leurs droits. Par exemple, leur port\u00e9e limit\u00e9e ne permet pas de conna\u00eetre la valeur r\u00e9elle d’un bien immobilier et les sentiments des clients.<\/p>\n\n\n\n
L’intelligence artificielle (IA) est le fer de lance de changements significatifs dans l’immobilier. Cette technologie a trouv\u00e9 des applications dans l’\u00e9valuation, la gestion, la recherche et la recommandation de biens immobiliers. Les techniques d’IA telles que le computer vision, le machine learning (ML) et le natural language processing (NLP) fournissent au secteur de l’immobilier des outils qui r\u00e9volutionnent rapidement l’exp\u00e9rience des clients.<\/p>\n\n\n\n
En 2023, plus de 1.015 million de logements ont \u00e9t\u00e9 mis en vente chaque mois aux \u00c9tats-Unis. Le volume, la dynamique du march\u00e9 et les politiques gouvernementales ont un impact consid\u00e9rable sur les transactions immobili\u00e8res. C’est pourquoi le secteur s’est tourn\u00e9 vers des technologies telles que l’IA pour relever ces d\u00e9fis.<\/p>\n\n\n\n
Voici quelques-unes des applications de recherche et de recommandation de biens immobiliers aliment\u00e9es par l’IA.<\/p>\n\n\n\n
Les consommateurs associent la personnalisation \u00e0 des exp\u00e9riences positives. Les \u00e9tudes de march\u00e9 continuent de confirmer ces sentiments, les donn\u00e9es montrant que le marketing personnalis\u00e9 r\u00e9duit les co\u00fbts d’acquisition des clients jusqu’\u00e0 50 % 1<\/a><\/sup>. Au lieu d’une approche unique, la personnalisation des recherches de biens immobiliers exploite les donn\u00e9es pour cr\u00e9er des recommandations uniques.<\/p>\n\n\n\n Les algorithmes de ML, tels que le filtrage bas\u00e9 sur le contenu et la collaboration, peuvent analyser les pr\u00e9f\u00e9rences des acheteurs, comme l’emplacement, les interactions, l’historique des recherches et les commentaires. La solution \u00e9tablit le profil du client et le met en relation avec le bien qui est susceptible de l’int\u00e9resser.<\/p>\n\n\n\n Les moteurs de recommandation immobili\u00e8re proposent g\u00e9n\u00e9ralement des biens en utilisant un score de pertinence en fonction des pr\u00e9f\u00e9rences de l’utilisateur. Par exemple, si un utilisateur a recherch\u00e9 des maisons dans une localit\u00e9 sp\u00e9cifique et \u00e0 un prix particulier, le syst\u00e8me mettra en relation l’acheteur avec des biens pr\u00e9sentant des caract\u00e9ristiques similaires. La solution peut utiliser un algorithme tel que la s\u00e9lection avide pour produire une liste diversifi\u00e9e mais optimis\u00e9e de biens \u00e0 soumettre \u00e0 l’attention de l’acheteur 2<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Inversement, il est \u00e9galement essentiel d’associer les agents immobiliers aux biens qu’ils sont susceptibles de vendre. Les algorithmes de ML peuvent recommander aux agents les biens qu’ils sont susceptibles de vendre rapidement 3<\/a><\/sup>. Ces solutions aident les agents \u00e0 entretenir les clients potentiels, sachant qu’ils obtiendront un pourcentage de r\u00e9ussite plus \u00e9lev\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 des recommandations assist\u00e9es par l’IA.<\/p>\n\n\n\n Les agents peuvent utiliser l’IA pour g\u00e9n\u00e9rer des listes de propri\u00e9t\u00e9s pr\u00e9cises et cibl\u00e9es. En plus de g\u00e9n\u00e9rer facilement des leads, des listes optimis\u00e9es peuvent aider les acheteurs potentiels \u00e0 trouver facilement un bien. <\/p>\n\n\n\n Il existe \u00e9galement des applications aliment\u00e9es par l’IA qui aident les propri\u00e9taires \u00e0 trouver les meilleurs agents immobiliers pour vendre leur bien. Ces applications utilisent l’exp\u00e9rience, la localit\u00e9, le taux de r\u00e9ussite et les donn\u00e9es d’accr\u00e9ditation pour recommander le meilleur agent aux propri\u00e9taires.<\/p>\n\n\n\n Les plateformes immobili\u00e8res en ligne sont de plus en plus utilis\u00e9es en raison de la p\u00e9n\u00e9tration de l’internet, de l’adoption des smartphones et des achats en ligne. En 2023, pr\u00e8s de 100 millions de visites ont \u00e9t\u00e9 enregistr\u00e9es sur les trois principales plateformes immobili\u00e8res en ligne aux \u00c9tats-Unis 4<\/a><\/sup>. La National Association of Realtors a \u00e9galement estim\u00e9 que 97 % des acheteurs de logement effectuent des recherches en ligne 5<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Au lieu de filtres de recherche rigides, l’IA peut permettre des recherches dynamiques qui \u00e9largissent les crit\u00e8res de recherche. L’IA peut prendre en compte les pr\u00e9f\u00e9rences de l’utilisateur, comme le temps de trajet, le budget mensuel et les \u00e9quipements sociaux, r\u00e9duisant ainsi le temps n\u00e9cessaire aux acheteurs pour visualiser rapidement les propri\u00e9t\u00e9s pertinentes. <\/p>\n\n\n\n En outre, les solutions dot\u00e9es d’algorithmes de reconnaissance d’images peuvent mieux extraire et \u00e9tiqueter les photos des biens immobiliers. Ces donn\u00e9es peuvent am\u00e9liorer le filtrage gr\u00e2ce \u00e0 des caract\u00e9ristiques visuelles, ce qui permet aux utilisateurs de choisir des biens plus sp\u00e9cifiques 6<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Les entreprises proposent des milliers de biens immobiliers \u00e0 leurs clients potentiels. Passer manuellement au crible les listes de biens immobiliers pour trouver celui qui convient le mieux aux acheteurs peut s’av\u00e9rer difficile.<\/p>\n\n\n\n Les techniques de machine learning et de reconnaissance des formes peuvent analyser les donn\u00e9es historiques et les comportements de recherche pour cr\u00e9er des listes personnalis\u00e9es. Ces listes peuvent mettre en \u00e9vidence des caract\u00e9ristiques sp\u00e9cifiques susceptibles de correspondre aux pr\u00e9f\u00e9rences des clients. Par exemple, la solution peut mettre en \u00e9vidence les propri\u00e9t\u00e9s situ\u00e9es \u00e0 proximit\u00e9 des \u00e9coles et des biblioth\u00e8ques pour une jeune famille \u00e0 la recherche d’une maison en ville. <\/p>\n\n\n\n Le niveau de personnalisation peut s’\u00e9tendre \u00e0 des pr\u00e9f\u00e9rences subtiles que les acheteurs potentiels n’ont pas explicitement indiqu\u00e9es dans leur recherche. Par exemple, au-del\u00e0 de la correspondance des mots cl\u00e9s, Crexi, une place de march\u00e9 immobili\u00e8re en ligne, utilise des algorithmes ML pour analyser les mod\u00e8les de recherche, ce qui permet aux utilisateurs de voir les propri\u00e9t\u00e9s les plus pertinentes 7<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Avec une telle quantit\u00e9 d’informations en ligne, notamment des photos, des vid\u00e9os et des textes, la surcharge d’informations est une v\u00e9ritable pr\u00e9occupation pour les acheteurs et les agents immobiliers. L’IA conversationnelle interagit avec les acheteurs et les vendeurs et r\u00e9pond aux donn\u00e9es de l’utilisateur par la voix ou le texte. Parmi les exemples d’IA conversationnelle, on peut citer les assistants virtuels, les chatbots et les assistants vocaux, qui utilisent la ML et le NLP pour r\u00e9pondre aux donn\u00e9es de l’utilisateur en langage naturel.<\/p>\n\n\n\n Voici quelques exemples de l’impact de l’IA conversationnelle sur la recherche et la recommandation de biens immobiliers.<\/p>\n\n\n\n L’IA utilise des mots-cl\u00e9s et des phrases associ\u00e9s aux diff\u00e9rentes pr\u00e9f\u00e9rences des clients. L’outil peut alors recommander des biens, am\u00e9liorant ainsi l’exp\u00e9rience du client.<\/p>\n\n\n\n Les chatbots peuvent servir de premier point de contact et recueillir des informations aupr\u00e8s des clients potentiels. Les algorithmes ML peuvent passer au crible les donn\u00e9es pour identifier les acheteurs et les vendeurs potentiels. L’assistant virtuel peut qualifier et filtrer les pistes prometteuses, aidant ainsi les agents \u00e0 d\u00e9penser leurs ressources plus efficacement.<\/p>\n\n\n\n Les principales plateformes d’annonces immobili\u00e8res et les startups sp\u00e9cialis\u00e9es dans la technologie immobili\u00e8re s’efforcent d’exploiter la puissance de l’IA. La recherche et la recommandation de biens immobiliers sont des domaines dans lesquels l’IA a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour am\u00e9liorer la d\u00e9couverte de biens et optimiser les annonces.<\/p>\n\n\n\n Voici quelques entreprises qui utilisent l’IA pour la recherche et la recommandation de biens immobiliers. <\/p>\n\n\n\n La soci\u00e9t\u00e9 de courtage immobilier utilise l’IA pour rendre l’achat et la vente d’un logement plus facile et moins stressant. L’assistant g\u00e9n\u00e9ratif aliment\u00e9 par l’IA r\u00e9pond aux demandes des acheteurs. Par exemple, l’application mobile Redfin peut aider les acheteurs \u00e0 se renseigner sur une annonce immobili\u00e8re. L’outil d’IA peut r\u00e9pondre \u00e0 des questions sur les \u00e9quipements ou sur le district scolaire dans lequel se trouve le bien 8<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n En plus, Redfin a incorpor\u00e9 un plugin ChatGPT qui accepte le langage naturel comme entr\u00e9e. Les acheteurs peuvent d\u00e9crire leurs pr\u00e9f\u00e9rences et trouver des annonces correspondant \u00e0 leurs crit\u00e8res. Par exemple, un client peut voir les annonces correspondant \u00e0 un terme de recherche tel que \u00ab\u00a0budget inf\u00e9rieur \u00e0 400 000 $\u00a0\u00bb. Montrez-moi des maisons de ville r\u00e9nov\u00e9es de deux chambres \u00e0 coucher avec des balcons ou des patios priv\u00e9s dans des zones accessibles \u00e0 pied avec de nombreux caf\u00e9s en plein air\u00a0\u00bb. 9<\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n Zillow est une place de march\u00e9 immobili\u00e8re de premier plan, connue pour son outil d’estimation de la valeur des maisons, Zestimate, aliment\u00e9 par l’IA. Outre les r\u00e9sultats obtenus par l’entreprise gr\u00e2ce \u00e0 l’IA, David Beitel, directeur technique de l’entreprise, pr\u00e9voit des opportunit\u00e9s uniques gr\u00e2ce \u00e0 l’IA g\u00e9n\u00e9rative 10<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’outil de recherche en langage naturel de l’entreprise est \u00e9galement aliment\u00e9 par l’IA, ce qui permet aux chasseurs de maisons de rechercher des biens immobiliers en utilisant le langage naturel. L’entreprise utilise \u00e9galement des algorithmes de ML pour son moteur de recommandation. Cette fonction analyse de vastes ensembles de donn\u00e9es et les fait correspondre aux pr\u00e9f\u00e9rences des acheteurs, am\u00e9liorant ainsi le parcours d’achat d’un client.<\/p>\n\n\n\n Cette soci\u00e9t\u00e9 de courtage immobilier de premier plan utilise l’IA pour am\u00e9liorer la productivit\u00e9 des agents. CompassAI exploite ses vastes ensembles de donn\u00e9es pour aider les agents \u00e0 automatiser leurs flux de travail. Son assistant virtuel aliment\u00e9 par l’IA peut prendre en charge la communication avec les clients et contribuer \u00e0 l’\u00e9laboration de listes de propri\u00e9t\u00e9s efficaces 11<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Compass g\u00e8re \u00e9galement un studio vid\u00e9o aliment\u00e9 par l’IA qui aide les agents \u00e0 d\u00e9velopper des vid\u00e9os de marketing. La plateforme g\u00e9n\u00e8re des vid\u00e9os automatiquement gr\u00e2ce \u00e0 la vision artificielle et \u00e0 la reconnaissance de phrases par l’IA 12<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Les vid\u00e9os sont tr\u00e8s utiles pour la recherche d’un bien immobilier, car elles aident les clients \u00e0 en comprendre les caract\u00e9ristiques. Les agents peuvent publier des vid\u00e9os sur diff\u00e9rentes plateformes afin de tirer parti de l’essor des recherches vid\u00e9o.<\/p>\n\n\n\n La recherche et la recommandation de propri\u00e9t\u00e9s aliment\u00e9es par l’IA consistent \u00e0 offrir une attention personnalis\u00e9e \u00e0 l’acheteur d’une maison. Les algorithmes de ML peuvent analyser des ensembles de donn\u00e9es pour d\u00e9terminer les pr\u00e9f\u00e9rences des clients. Les march\u00e9s immobiliers en ligne et les soci\u00e9t\u00e9s de courtage utilisent des syst\u00e8mes de recommandation pour mettre en \u00e9vidence les propri\u00e9t\u00e9s pr\u00e9sentant les caract\u00e9ristiques pr\u00e9f\u00e9r\u00e9es des acheteurs.<\/p>\n\n\n\n Les principales soci\u00e9t\u00e9s immobili\u00e8res et les startups ont cr\u00e9\u00e9 des outils qui ajoutent une touche personnalis\u00e9e aux recherches de biens immobiliers. Les progr\u00e8s r\u00e9alis\u00e9s dans le domaine du langage naturel ont permis aux acheteurs d’utiliser des phrases pour rechercher un bien immobilier. Cela rend la recherche immobili\u00e8re plus personnalis\u00e9e et interactive, en permettant aux utilisateurs de sp\u00e9cifier leurs propres crit\u00e8res. <\/p>\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Lorsque les agents et les gestionnaires immobiliers r\u00e9pertorient des biens immobiliers, leur objectif ultime est de trouver rapidement des locataires et des acheteurs qualifi\u00e9s. Leurs efforts marketing, qu’ils soient traditionnels ou num\u00e9riques, visent \u00e0 attirer des acheteurs potentiels et \u00e0 se classer en t\u00eate des listes de biens immobiliers. 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Listing am\u00e9lior\u00e9 pour les soci\u00e9t\u00e9s immobili\u00e8res d’entreprise<\/h4>\n\n\n\n
IA de conversation<\/h3>\n\n\n\n
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Les plateformes leaders qui utilisent l’IA pour la recherche et la recommandation de biens immobiliers<\/h2>\n\n\n\n
Redfin<\/h3>\n\n\n\n
Zillow<\/h3>\n\n\n\n
Compass<\/h3>\n\n\n\n
Conclusion<\/h2>\n\n\n\n