La valeur ajoutée de l’immobilier de demain : le machine learning

L’apparition du machine learning dans le secteur immobilier bouscule les pratiques d’aujourd’hui. Le risque d’un marché à deux vitesses est réel si la prise en compte de l’intelligence artificielle n’est pas sérieusement appliquée par les professionnels de l’immobilier.

Le recours aux professionnels de l’immobilier n’a jamais été aussi important cette année. A l’heure du tout numérique, 68% des français qui achètent leur bien se fient au savoir-faire de leur agent immobilier, quand ils sont 74% à s’entourer de professionnels pour mettre en vente leur bien, c’est dire l’importance de la dimension humaine dans les rapports à l’immobilier des Français. Dans le même temps, le recours au machine learning fait son apparition dans le secteur immobilier. Son apport va-t-il faciliter l'évolution du secteur ?

Ce type d’Intelligence Artificielle (IA) confère aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés. Le machine learning a aussi besoin de l’intelligence humaine pour cadrer son apprentissage et livrer ses meilleurs résultats. Si ce type d’IA n’est pas au coeur de la stratégie de demain, les métiers de l’immobilier seront amenés à disparaître. De nombreuses industries du quotidien ont déjà pris le pas de ce changement critique : banque, assurance, grande distribution, divertissement… La complexe combinaison entre l’intelligence des cerveaux et des ordinateurs accroît la performance humaine et l'automatisation des tâches notamment dans le secteur de l’immobilier.

Depuis quelques années, nous sommes témoins de cette révolution qui bouleverse les pratiques dans l’immobilier. Chaque jour, l’utilisation du machine learning nous permet de simplifier drastiquement des démarches et de mettre en place de nouvelles fonctionnalités. La prédiction de la valeur d’un logement, la digitalisation des dossiers, ou encore le système de recommandation en ligne sont des exemples d’évolution du secteur. L’IA automatise certaines tâches et définit ainsi une nouvelle relation avec les acquéreurs. En sélectionnant des biens adaptés aux profils (par exemple, proche d’une école pour des parents, ou des transports en commun), le machine learning accélère le processus de recommandation et propose des biens adaptés à chacun. Plus le système apprend en analysant les données du client, plus il sera pertinent et répondra à leurs attentes. Ce gain de temps permet aux professionnels de l’immobilier d’être physiquement plus présents sur les questions plus personnelles et techniques. A défaut de percevoir un duel IA contre agent immobilier, il est nécessaire d’appréhender ces deux parties comme un seul bloc pour répondre à l’exigence des clients.

A ce jour, nous avons remarqué que le machine learning a autant de forces que de faiblesses (manque de formation du personnel, manque d’éthique et de bon sens humain, données fournies par l’homme). Il est encore temps de profiter de son amélioration pour adapter les métiers de l’immobilier aux ordinateurs savants. Les agents doivent se recentrer sur leur métier et laisser le machine learning s’affranchir des tâches les plus chronophages : la rédaction des annonces, l’analyse de la boîte mail, la gestion de l’agenda des rendez-vous clients, la réponse aux questions les plus courantes ou encore la gestion de l’administratif. Le progrès de l’IA dans la gestion du temps de chacun apporte des réponses efficaces et pertinentes. A moyen-long terme, le jeu de la concurrence s’ajustera entre les entreprises ayant pris le pas du machine learning, ou non. Un bon professionnel de l’immobilier attachera davantage d’importance aux contacts humains puisqu’il aura compris l’importance de l’IA pour son évolution. Aujourd'hui, les attentes d'un agent immobilier résident dans la pertinence financière de leur approche. 71% des Français attendent une estimation la plus fiable possible de la valeur du bien sur le marché. Sans collaboration entre le machine learning et le professionnel de l'immobilier, le client fera appel à l'entreprise ayant le mieux intégré l'évolution du marché.

Sans prise en compte sérieuse du machine learning, le marché de l’immobilier avancera à deux vitesses. Le gain de temps et d’argent d’une part, et l’efficacité via la réduction du nombre d’intermédiaires d’autre part, sont les leviers principaux de l’évolution du secteur. Face à une demande largement supérieure à l’offre, il faut répandre les performances de l’IA pour continuer à agir contre cette crise immobilière en France. Le numérique est devenu incontournable pour faire évoluer le marché et répondre aux attentes des clients. Cette transformation remet en question la complémentarité des métiers entre l’agent immobilier et l’ingénieur, la création de nouveaux métiers sera ainsi inéluctable.

La valeur ajoutée de l’immobilier de demain : le machine learning
La valeur ajoutée de l’immobilier de demain : le machine learning

Le recours aux professionnels de l’immobilier n’a jamais été aussi important cette année. A l’heure du tout numérique, 68% des français qui achètent leur bien se fient au savoir-faire de leur agent immobilier, quand ils sont 74% à s’entourer de...