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Le numérique a aussi conquis l’immobilier. La science des données joue ici un rôle de plus en plus important. Mais nous ne sommes qu’au début d’une transformation qui se déroulera en trois phases. L’essentiel est de savoir interpréter les données et d’en tirer les bonnes conclusions.
21 avril 2021
La base de la transformation numérique du secteur immobilier est l’organisation des données, que l’on peut qualifier de première phase. Bien qu’au niveau des données notre industrie se situe dans la gamme des «basses fréquences», la quantité de données augmentera rapidement grâce à l’Internet des objets (IdO) et aux capteurs de smart building. Ces données permettent de répondre à des questions simples sur les sélections et de faire aussi du bench-marking, par exemple.
Dans la deuxième phase, il sera fait appel à l’intelligence artificielle. Cette phase s’appuiera sur des méthodes d’analyse de données ou de big data, qui permettent de structurer et d’interpréter de grandes quantités de données et de prendre ensuite des décisions fondées sur elles. Cela permettrait d’optimiser les processus et de gagner en efficacité opérationnelle.
La science des données fait depuis longtemps partie intégrante du monde financier. Jusqu’à 80% des transactions y sont effectuées à l’aide de modèles informatiques basés sur des données1. Dans le secteur de l’immobilier, en revanche, toutes les transactions sont uniques. La science des données est donc confrontée à des défis particuliers.
Il existe cependant des pistes de solution à ce problème:
les modèles de régression hédonique, qui tentent de déterminer la disposition à payer pour des attributs spécifiques, tels que la distance jusqu’aux arrêts des transports publics ou le nombre de pièces, sont largement répandus et montrent les petites différences entre les biens immobiliers. La méthode des ventes répétées, qui est limitée aux biens pour lesquels plusieurs ensembles de données (achats et ventes) existent déjà, permet d’afficher les changements relatifs.
Grâce à ces méthodes, il est possible de déterminer le prix actuel et de mieux estimer les revenus futurs.
Les extensions de ces méthodes sont:
Ces méthodes d’évaluation automatisées présentent des avantages sur le plan opérationnel, car il n’est pas nécessaire de visiter physiquement les biens immobiliers. Elles permettent aussi de rechercher le prix de transaction actuel et équitable sur le marché immobilier. C’est important, par exemple, pour déterminer le risque dans le domaine des hypothèques (ratios prêt-valeur dynamiques) ou pour effectuer des évaluations régulières des fonds
La troisième phase de cette transformation numérique est caractérisée par la fusion des modèles de données et des bâtiments physiques, qui couvre tout le cycle de vie du bien immobilier. Au niveau des biens, les premières approches peuvent être observées avec le lancement du Building Information Model (BIM). Le BIM, qui a été développé comme une extension numérique pour la planification et la construction, est désormais de plus en plus utilisé dans l’exploitation, la rénovation et la déconstruction. Par exemple, les cycles de vie des différents composants tels que les systèmes de chauffage ou les ascenseurs peuvent être surveillés en permanence. Cela permet de faire de la prévention et d’intervenir pour éviter des dommages importants qui entraîneraient des coûts supérieurs.
À l’avenir, tous les processus seront automatisés. Ils couvriront l’ensemble du cycle de vie des biens immobiliers: de l’identification automatique des biens lors de l’élaboration du projet, en passant par la rénovation et l’entretien préventifs, jusqu’aux recommandations automatiques de location à l’expiration des contrats de location.
La tendance à prendre plus de décisions basées sur des données s’accélère dans le secteur immobilier. Bien que le secteur soit encore au début d’un changement majeur, le potentiel est énorme – pour les promoteurs immobiliers et les investisseurs.
La nouvelle édition de Novum est consacrée au thème de l’architecture.
1 Source: https://www.cnbc.com/2018/12/05/sell-offs-could-be-down-to-machines-that-control-80percent-of-us-stocks-fund-manager-says.html. Données au 05.12.2018.
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