Les évaluations de biens sont essentielles dans le domaine de l'immobilier, car elles ont un impact sur la fiscalité, l'analyse des biens, les listes de vente et les prêts hypothécaires.
Elles influencent les décisions financières et sont cruciales pour les acheteurs, les vendeurs et les investisseurs. Traditionnellement, de nombreux cadres et processus ont été utilisés pour estimer la valeur d'un bien immobilier.
Cependant, les évaluations immobilières se transforment avec l'avènement de l'intelligence artificielle (IA) dans l'immobilier. Les projections suggèrent que l'IA entraînera une croissance significative dans l'immobilier, contribuant à hauteur de 62 milliards de dollars supplémentaires entre 2023 et 2024[1]. Les techniques d'IA telles que le machine learning (ML), le computer vision et le traitement du langage naturel (NLP) modifient la manière dont les évaluations immobilières sont menées, en offrant plus d'efficacité et de précision.
Cet article explore l'évaluation immobilière alimentée par l'IA et son impact sur les différents processus.
L'évaluation des biens immobiliers est un processus dynamique influencé par de nombreux facteurs. Une compréhension globale de ces derniers est nécessaire pour faire des choix éclairés. Cependant, ce n'est pas toujours le cas, car des facteurs complexes tels que la volatilité du marché, l'évolution des quartiers et le caractère unique du bien jouent un rôle clé dans l'estimation finale.
Voici quelques-unes des approches d'évaluation standard et leurs difficultés :
Approche comparative du marché (CMA) : L'estimation est obtenue en comparant un bien immobilier à ceux qui ont été vendus récemment avec les mêmes caractéristiques. Cette approche est inefficace pour les biens présentant des caractéristiques uniques.
Approche par les coûts : Cette approche détermine la valeur du bien en estimant le coût de son remplacement, en tenant compte de la dépréciation. Cependant, elle ne tient pas compte de la valeur actuelle du bien ni de la demande.
Approche par les revenus : Le revenu potentiel du bien est évalué pour déterminer sa valeur par le biais du loyer. Cependant, de petites variations peuvent avoir un impact important sur l'estimation finale.
Approche par l'évaluation : Des estimateurs professionnels évaluent un bien immobilier pour en déterminer la valeur. Cette approche peut être sujette à des biais.
L'IA peut compléter différents cadres d'estimation, permettant l'intégration de diverses approches pour traiter les multiples attributs qui influencent la valeur des biens immobiliers. Sa capacité à analyser des données provenant de diverses sources permet aux parties prenantes d'exploiter des informations qu'il était auparavant difficile d'obtenir avec des méthodes standard.
Voici quelques exemples de l'impact de l'IA sur l'évaluation immobilière.
Les modèles d'évaluation automatisés sont utilisés pour évaluer et augmenter les capacités humaines à faire des estimations. Ils sont plus avancés que les approches d'évaluation traditionnelles, certains utilisant des estimations de régression hédoniste [2]. Les estimations sont obtenues à l'aide d'attributs tels que la hauteur de l'étage, le mode d'occupation, la surface et des transactions immobilières similaires.
L'IA et l'apprentissage automatique offrent de multiples possibilités pour les MEA, notamment:
Grâce à la vision artificielle et à la reconnaissance des formes, l'IA peut permettre aux MEA de mieux identifier les caractéristiques des biens immobiliers. Un audit complet des caractéristiques garantit des estimations précises.
La vision artificielle peut améliorer l'évaluation des biens immobiliers en comparant les données visuelles aux données historiques. L'évaluation donne l'état du bien, en mettant en évidence les zones qui augmentent ou diminuent la valeur.
Une solution d'IA peut améliorer l'approche de l'analyse comparative en comparant les données d'un bien immobilier à des biens similaires. Les algorithmes de ML peuvent analyser les données de différents ensembles de biens immobiliers et leurs évaluations en tant que références, ce qui facilite l'évaluation d'autres biens.
Des sociétés immobilières en ligne comme Zillow ont développé des outils d'évaluation qui utilisent des données accessibles au public et soumises par les utilisateurs. L'outil Zestimate utilise un réseau neuronal pour analyser les données et produire des évaluations de logements en tenant compte de facteurs tels que la saisonnalité et les tendances du marché [3].
Il convient toutefois d'être très vigilant quant à la qualité des données afin d'éviter de perpétuer les biais historiques. Une mauvaise qualité des données peut entraîner des biais algorithmiques, qui se traduisent par des erreurs d'évaluation. Par exemple, une maison surévaluée peut entraîner des paiements hypothécaires plus élevés, augmentant ainsi le risque de saisie.
Le marché de l'immobilier est dynamique et souvent influencé par de multiples facteurs, dont la technologie, l'économie, la démographie et les réglementations. Les investisseurs et les vendeurs ont besoin de prévisions pour mieux comprendre les préférences et les conditions du marché. Ces informations aident les acteurs de l'immobilier à prendre des décisions éclairées, à saisir les opportunités et à atténuer les risques.
L'analyse prédictive alimentée par l'IA utilise des algorithmes ML avancés pour analyser les données historiques et les tendances du marché. Le modèle peut identifier des modèles et des nuances que d'autres techniques ne pourraient pas détecter. Les prévisions peuvent être générées en tenant compte du développement des infrastructures, des modèles démographiques, du sentiment des investisseurs, des emplois, etc.
Voici les différentes façons dont le secteur de l'immobilier peut bénéficier des prévisions alimentées par l'IA.
Prévisions des tendances du marché : Les algorithmes de ML et de deep learning comme les réseaux neuronaux artificiels (ANN) peuvent extraire des informations des données passées et actuelles, en identifiant des modèles et en prédisant des scénarios probables. Ces prévisions offrent aux investisseurs une vision anticipée des caractéristiques du marché, qu'ils peuvent exploiter pour prendre des décisions éclairées, capitaliser sur les opportunités et atténuer les risques.
Prévisions de la demande : Les capacités prédictives de l'IA peuvent aider à déterminer le comportement des consommateurs. Les modèles prédictifs peuvent analyser la demande des consommateurs, les indicateurs économiques tels que la disponibilité des capitaux et la croissance démographique pour prévoir la demande immobilière dans différents endroits.
En s'appuyant sur l'IA pour prédire les tendances du marché, les parties prenantes peuvent prendre des décisions fondées sur des données telles que l'identification du marché, la stratégie de tarification et les décisions d'investissement. En outre, la solution alimentée par l'IA peut continuellement mettre à jour les prévisions au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles.
L'exhaustivité et la qualité des données seront déterminantes pour la précision du modèle. Des données incomplètes ou de mauvaise qualité peuvent induire en erreur les investisseurs et les parties prenantes.
Les outils de prévision pilotés par l'IA ne doivent que renforcer la compréhension humaine. Cela est dû à la nature complexe et dynamique du marché immobilier, qui peut être difficile à programmer dans un modèle de ML. Par exemple, Zillow a supprimé une fonction permettant de prévoir les prix de l'immobilier en raison des fluctuations imprévisibles des prix sur le marché immobilier [4].
L'analyse des sentiments utilise des techniques de NLP et d'analyse de texte pour extraire et analyser des informations provenant du public. Ces informations proviennent de différentes sources de données, telles que les forums immobiliers, les médias sociaux et les articles de presse. L'objectif est de déterminer les émotions, les sous-entendus et les opinions des investisseurs potentiels.
Voici plusieurs façons dont l'analyse des sentiments peut influencer l'évaluation des biens immobiliers [5].
Analyse des tendances du marché : Les professionnels de l'immobilier peuvent évaluer l'opinion publique sur les marchés immobiliers en se basant sur les sentiments des consommateurs et des investisseurs. Par exemple, une augmentation des sentiments positifs à l'égard d'un certain lieu peut indiquer un intérêt croissant, ce qui peut entraîner une augmentation des prix.
Analyse du sentiment des clients : Les opinions des clients peuvent alimenter les modèles de sentiment de l'IA. Ces avis peuvent permettre d'identifier les préoccupations des différentes localités, les sentiments mettant en évidence les principaux défis. Par exemple, l'augmentation des taux de criminalité, la détérioration des infrastructures et le manque de commodités peuvent susciter des sentiments négatifs. Cela peut indiquer une probabilité de baisse de la valeur des biens immobiliers.
Comprendre les préférences des acheteurs : Déterminer ce que les acheteurs souhaitent dans un lieu donné peut aider les agents à comprendre les caractéristiques et les équipements que les acheteurs recherchent. Les agents immobiliers peuvent utiliser ces informations pour mieux évaluer les biens immobiliers.
Les visites virtuelles permettent de découvrir un bien immobilier de manière immersive, en permettant aux investisseurs d'interagir avec différents éléments. Cette mise en scène virtuelle peut utiliser des technologies telles que l'IA, la réalité virtuelle et la réalité augmentée [6].
Les tours virtuels pilotés par l'IA sont accessibles dans le monde entier, ce qui permet aux agents et aux clients potentiels de visualiser facilement les biens immobiliers. En outre, les données recueillies par ces solutions de visites virtuelles permettent aux professionnels de l'immobilier de mieux connaître les préférences des clients.
Ces informations peuvent servir à déterminer la demande immédiate pour un bien immobilier, ce qui en augmente ou en diminue la valeur. Elles peuvent également améliorer les stratégies de marketing et éclairer les futures méthodes de mise en scène virtuelle.
Les visites guidées en haute résolution peuvent aider les investisseurs et les agents à visualiser correctement le bien, ce qui permet d'économiser le temps et la main-d'œuvre nécessaires à l'évaluation manuelle de l'état des lieux. Ces visites peuvent rapidement aider les investisseurs à évaluer un bien et à en déterminer la valeur en vue d'une prise de décision stratégique.
Historiquement, l'évaluation des biens immobiliers nécessitait une main-d'œuvre importante et reposait sur des méthodes de collecte de données manuelles. Les techniques d'évaluation ultérieures ont permis d'améliorer l'analyse, la cohérence et la précision des données. Cependant, l'IA apporte de nouveaux avantages grâce à sa capacité à analyser rapidement des ensembles de données plus importants et à reconnaître des schémas et des corrélations cachées par d'autres techniques d'évaluation.
Voici quelques-uns des avantages de l'évaluation immobilière assistée par l'IA
Les prévisions aident les acteurs de l'immobilier à comprendre l'orientation des marchés immobiliers. Ils peuvent exploiter ces informations pour prendre des décisions stratégiques et fixer les prix.
Les experts et les évaluateurs utilisent de nombreuses méthodes pour estimer la valeur des biens immobiliers. Les outils d'évaluation immobilière alimentés par l'IA continuent de gagner en importance parce qu'ils minimisent le temps et le coût de réalisation d'évaluations précises. Les estimateurs peuvent utiliser des MEA dotés de capacités de ML et de vision artificielle pour faciliter l'évaluation des biens immobiliers.
Les solutions d'évaluation immobilière basées sur l'IA sont d'excellents outils d'aide à la décision. Elles peuvent évaluer un bien et le comparer à des critères de référence pour obtenir une estimation précise. En outre, les investisseurs immobiliers peuvent tirer parti de la capacité de l'IA à identifier les tendances dominantes du marché et les sentiments des clients pour déterminer la valeur d'un bien.
Ecrit par Baptiste Aelbrecht
