Des Chatbots à la génération de leads, l'intelligence artificielle (IA) a trouvé de nombreux cas d'utilisation dans l'immobilier.
Elle a modifié la façon dont les agents immobiliers et les clients consomment les données, en fournissant des outils qui améliorent ce secteur.
Une analyse globale de l'industrie de l'IA dans l'immobilier montre une croissance exponentielle. Son impact sur le secteur devrait atteindre une valeur de 1335,89 milliards de dollars d'ici 2029, avec un TCAC de 35 % entre 2022 et 2029[1].
Dans une enquête réalisée par Altusgroup, 73 % des cadres dirigeants du secteur de l'immobilier commercial interrogés considèrent l'IA comme bénéfique et porteuse d'applications pratiques[2]. Cet article examine la manière dont l'IA remodèle l'immobilier, ses avantages et ses défis.
La combinaison de technologies d'IA telles que l'IdO, l'informatique en nuage et le big data a contribué à stimuler l'adoption de l'IA dans l'immobilier. Les parties prenantes exploitent les résultats de ces technologies pour optimiser les opérations, automatiser les tâches de routine et bien plus encore.
L'IA peut aider à rationaliser et à automatiser les flux de travail, en réduisant les tâches répétitives que les gestionnaires immobiliers doivent effectuer. Les solutions de gestion immobilière intelligente permettent d'automatiser les tâches de routine telles que la sélection des locataires, le renouvellement des baux et la programmation de l'entretien.
Sélection des locataires : Les algorithmes de Machine Learning (ML) tels que la régression linéaire peuvent aider à la sélection des locataires. Les modèles peuvent analyser les informations d'un locataire potentiel, comme son historique de crédit et ses références locatives, afin de déterminer s'il convient.
Le renouvellement des locataires : Tout gestionnaire immobilier cherche à conserver les bons locataires. Les logiciels de gestion immobilière peuvent intégrer des modèles de désaffection qui prévoient les niveaux de location[3]. Cela permet au gestionnaire de cibler et d'encourager les clients hésitants à renouveler leur bail. Il permet de mieux comprendre les niveaux de location tout au long de l'année, ce qui aide le gestionnaire à mieux planifier.
Génération de leads : Avec 53 % des spécialistes du marketing qui consacrent la moitié de leur budget à la génération de leads, il est impératif que l'investissement produise des dividendes[4].
La capacité des modèles de ML à traiter les problèmes de classification peut aider à segmenter les locataires potentiels à partir d'une liste de prospects. Ils reconnaissent des modèles à partir de données telles que les habitudes d'achat, les activités pertinentes sur les médias sociaux et l'historique de navigation pour aider à identifier les locataires potentiels. Cependant, le type de clientèle identifiée dépendra des caractéristiques définies et de la capacité de la solution.
Par le biais de la modélisation prédictive, les professionnels de l'immobilier commercial peuvent déterminer avec précision les prix du marché, l'évolution des biens et d'autres tendances.
En utilisant des données historiques telles que la croissance des loyers, les ventes et les niveaux d'occupation, les modèles de modélisation prédictive peuvent identifier des modèles et des corrélations qui peuvent être extrapolés pour donner des prévisions. Grâce à ces informations, il est possible d'adapter les stratégies de marketing et de développer du matériel promotionnel pour attirer de nouveaux clients.
La régression linéaire, les arbres de décision, la forêt aléatoire et les réseaux neuronaux sont quelques-uns des algorithmes qui peuvent être utilisés pour la modélisation prédictive[5]. Des entreprises comme Building utilisent la modélisation prédictive pour contrôler les coûts opérationnels et maintenir les coûts des locataires à un niveau bas grâce à des solutions telles que l'optimisation énergétique prédictive[6].
Lorsque les données des capteurs IoT sont combinées à des modèles prédictifs, les gestionnaires immobiliers peuvent bénéficier d'une maintenance prédictive. Par exemple, les lectures des capteurs des vannes de gaz, de l'équipement d'éclairage, du CVC et de l'approvisionnement en eau peuvent être analysées par des modèles de séries temporelles pour prédire la prochaine défaillance potentielle[7].
Les sociétés immobilières peuvent utiliser des systèmes de recommandation pour aider les acheteurs potentiels à trouver les biens qui leur conviennent. Ces systèmes déduisent les préférences des utilisateurs à partir de données telles que les activités de navigation et de recherche, afin de fournir des suggestions intelligentes et personnalisées.
Selon David Beitel, directeur technique de Zillows, l'entreprise cherche à utiliser l'IA pour permettre aux clients de trouver plus facilement des logements qui leur conviennent[8]. La fonction alimentée par l'IA permet aux utilisateurs de rechercher des logements en utilisant le langage naturel grâce à des algorithmes NLP[9]. Les clients peuvent saisir des requêtes personnalisées sur la plateforme, qui récupère les correspondances possibles.
L'application de techniques basées sur l'IA aux flux de travail du marketing peut contribuer à rationaliser les efforts de vente et de marketing. Voici quelques-uns des principaux domaines dans lesquels les outils basés sur l'IA sont appliqués au marketing immobilier
Assistants virtuels/chatbots : Ils utilisent le NLP pour interagir avec les acheteurs et les locataires via des chatbots ou en les intégrant dans des applications de messagerie comme le courrier électronique. Ils peuvent répondre instantanément à des questions en utilisant leur base de connaissances, gérer les demandes de maintenance et fournir des informations sur le bien.
Les assistants virtuels aident les agents immobiliers à répondre aux questions courantes en moins de cinq minutes, augmentant ainsi les chances de décrocher un client potentiel [10]. Par exemple, Hyro est une société qui propose des assistants IA qui aident à résoudre 85 % des tâches répétitives[11].
La disponibilité de ces outils 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 améliore la satisfaction des clients, ce qui permet de récolter des prospects et de soulager les agents immobiliers des tâches banales.
Plateforme de visualisation du domicile : Les agents immobiliers utilisent déjà des outils alimentés par l'IA pour aider les acheteurs à imaginer leur maison idéale en aménageant virtuellement les pièces. Ces outils utilisent des algorithmes de traitement d'image pour manipuler les images[12].
Par exemple, Redfin, une société de courtage immobilier, propose à ses clients un outil d'IA pour modifier virtuellement les couleurs d'une pièce, le sol, les murs et bien plus encore[13].
Visites virtuelles : Les agents immobiliers peuvent utiliser des modèles 3D pour créer des répliques virtuelles de biens immobiliers en vente ou en cours de développement. L'IA est utilisée pour améliorer la précision, la vitesse et l'efficacité du modèle. En outre, il est également possible d'utiliser la modélisation générative pour créer du contenu 3D.
Les acheteurs potentiels peuvent visiter le bien à l'aide de la réalité virtuelle augmentée. Cela permet d'obtenir des vues et des interactions réalistes, ce qui donne aux clients une meilleure compréhension. Les annonces immobilières comportant des visites virtuelles sont consultées 87 % plus souvent, ce qui facilite le marketing[14].
Les visites virtuelles permettent de réduire le temps de trajet, de renforcer la confiance des acheteurs potentiels et d'attirer une meilleure clientèle. En outre, les informations générées par ces visites peuvent aider les promoteurs et les professionnels de l'immobilier à concevoir de meilleurs produits pour le marché.
Les modèles d'évaluation immobilière utilisent des attributs tels que les facteurs du marché, l'emplacement et les caractéristiques du bien pour donner automatiquement la valeur du bien[15].
Le fait de s'en remettre à l'homme pour l'évaluation des biens immobiliers se traduit parfois par des observations peu fréquentes, ce qui donne lieu à des controverses. Les évaluations immobilières automatisées (AVM) utilisent des modèles ML pour analyser et traiter les données afin d'obtenir de meilleures évaluations.
Un exemple est Zillow's Zestimate, un outil d'évaluation qui utilise des données provenant des utilisateurs, de l'historique des ventes, de la localisation, etc.[16] Il offre une évaluation impartiale de la valeur provisoire d'un bien immobilier.
L'utilisation de l'IA présente de nombreux avantages et défis pour les agents immobiliers. En voici quelques-uns:
Automatiser les tâches courantes : La gestion immobilière implique de nombreuses activités, dont certaines sont répétitives et chronophages. Les solutions basées sur l'IA peuvent facilement automatiser ces tâches. Par exemple, ces solutions peuvent être programmées pour envoyer des rappels aux locataires pour le recouvrement des loyers. Cela se traduit par des économies directes de temps et de ressources humaines, laissant les gestionnaires immobiliers se concentrer sur des engagements plus productifs.
Améliorer la personnalisation et l'adaptation : Les spécialistes du marketing immobilier peuvent mieux cibler les clients potentiels grâce à l'IA. Il est possible d'adapter le contenu marketing et d'utiliser des systèmes de recommandation grâce à l'IA. En outre, les solutions alimentées par l'IA ont facilité l'exploitation des prospects.
Améliorer l'expérience client : Les visites en réalité virtuelle (VR) et le réaménagement des pièces sont des solutions basées sur l'IA qui améliorent l'expérience des clients. Par conséquent, ces outils pilotés par l'IA permettent également d'augmenter le nombre de conversions.
Rationalisation de la gestion immobilière : Les solutions alimentées par l'IA peuvent aider les gestionnaires à sélectionner les locataires, à prédire les niveaux de location et à générer des prospects. Les chatbots peuvent aider à répondre rapidement aux demandes, améliorant ainsi la satisfaction des clients. En outre, les modèles prédictifs peuvent aider à la maintenance préventive de la propriété, garantissant une efficacité opérationnelle optimale.
Améliorer l'efficacité : L'utilisation de l'IA pour le marketing a aidé les agents immobiliers à éviter la technique du "spray and pray", qui offre une valeur minimale en retour. En outre, des solutions telles que l'AVM (Automated Valuation Model) améliorent l'efficacité de l'évaluation des biens immobiliers en capturant correctement tous les facteurs et en réduisant le temps d'évaluation à quelques minutes.
Voici quelques-uns des défis auxquels est confrontée l'utilisation de l'IA dans l'immobilier.
Considérations éthiques : L'utilisation de l'IA est sujette à des problèmes éthiques, principalement en raison de la confidentialité des données et des préjugés. Par exemple, lors de la sélection des locataires, un système d'IA peut établir le profil de segments de clientèle spécifiques avec certains préjugés conduisant à des résultats défavorables.
Coût initial élevé : Le coût initial de la mise en place ou de l'intégration d'une solution d'IA est élevé. Toutefois, les coûts varient en fonction de la complexité du projet, du nombre de personnes impliquées et du type de logiciel. On estime que le prix d'une solution d'IA personnalisée se situe entre 6000 et 300 000 dollars[17]. Les autres coûts associés comprennent les ressources informatiques, les frais de mise en œuvre et les coûts de maintenance.
Préoccupations en matière de protection de la vie privée et de sécurité : La manière dont les données personnelles sont collectées, stockées et traitées par les entreprises d'IA suscite des inquiétudes. Les outils d'IA doivent garantir un traitement approprié des données conformément aux réglementations sur la protection de la vie privée, telles que le GDPR de l'UE. Il faut également assurer une sécurité adéquate pour éviter les violations et les fuites du système.
Des études suggèrent que le marché mondial de l'immobilier s'apprête à être perturbé par l'IA, mais les cadres du secteur reconnaissent tout de même les bénéfices de l'IA et les applications pratiques qu’ont cette technologie..
Les techniques d'IA telles que le machine learning, le deep learning et le traitement du langage naturel ont un impact tangible sur l'immobilier. Alors que la transformation numérique continue de façonner ce secteur(proptech), l'IA offre différents moyens de rationaliser, d'innover et d'améliorer les processus et les flux de travail de l'immobilier.
Les cas d'utilisation de l'IA, tels que l'évaluation des biens immobiliers et les visites virtuelles, illustrent la manière dont l'IA comble le fossé entre les agents immobiliers et les clients. Cependant, des défis tels que le coût initial élevé et la confidentialité des données continuent d'entraver l'adoption de l'IA dans l'immobilier.
Artificial Intelligence in Real Estate Market- Global Industry Analysis And Forecast (2023-2029)
https://go.altusgroup.com/canada-cre-industry-conditions-and-sentiment-survey-q4-2023
Data Science for Real. Transforming property management with… | by Hans Christian Ekne
35 Lead Generation Statistics and Trends for 2023 - Ruler Analytics
Machine Learning Models for Precise Predictive Analytics - Stefanini
Data Science for Real. Transforming property management with… | by Hans Christian Ekne
How Zillow Group is thinking about AI and the future of real estate – GeekWire
Zillow's new AI-powered natural-language search is a first in real estate
Responding to Real Estate Leads: Build Rapport and Close Deals
Introducing Redfin Redesign, an AI-Powered Tool to Redesign Listing Photos - Redfin Real Estate News
How Much is My House Worth? Free Home Value Estimator | Zillow
Écrit par Baptiste Aelbrecht
