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Immobilier
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Immoday.ch
Tout le secteur de l’investissement immobilier est en train d'être transformé par l'IA. Qui va faciliter le travail des professionnels, en éliminant les tâches les plus répétitives, leur permettant de se concentrer sur les activités à plus forte valeur ajoutée, avec des outils plus fiables, plus précis, plus pertinents. Que ce soit pour la gestion d'un immeuble ou de tout un portefeuille, pour l'immobilier direct comme pour l'immobilier indirect.
Quelle est l'utilité de l'IA dans l'investissement immobilier ? Tous les gestionnaires, que ce soit pour l'immobilier direct ou indirect, se posent quotidiennement la question. C'est que l'IA est en train de bouleverser le secteur et la plupart de ses métiers, procurant un réel avantage concurrentiel à ceux qui le maîtrisent le mieux. Mais, au-delà de ces grandes déclarations théoriques, les gestionnaires veulent du concret.
Nous avons donc posé la question à une spécialiste du domaine, Elisa Barany, de Primecoach SA, une société de conseil indépendante, où elle est spécialiste des questions réglementaires, dans les domaines de la gestion des risques et de la conformité.
Elle nous a dressé la liste de 15 domaines dans lesquels l'IA va révolutionner le métier de gestionnaire immobilier
Le problème de la qualité et de la quantité des données
Encore deux remarques avant de commencer. Premièrement, si beaucoup de gestionnaires utilisent déjà l'IA pour l'analyse des données, la génération d'idées et pour augmenter leurs capacités existantes, seule une minorité l’emploie pour des tâches plus complexes telles que la construction de portefeuilles ou le rééquilibrage. Ce qui indique bien, explique Elisa Barany, que l'adoption de l’IA dans la gestion d'actif immobiliers n'en est toujours qu'à ses débuts.
Deuxièmement, les applications de l'IA peuvent être mises en œuvre et utilisées tout au long de la chaîne de valeur de l'immobilier titrisé. Partout où des données sont impliquées, à chaque fois quelles servent à une prise de décision, l'IA a le potentiel de rendre les processus plus efficaces et plus précis.
Mais des défis subsistent, tempère Elisa Barany, puisque la qualité et la quantité des données sous-jacentes, ainsi que leur disponibilité sont des facteurs essentiels au bon fonctionnement des outils IA et à la pertinence des résultats.
Voilà, ces deux remarques étant faites, passons au concret.
1. L'évaluation des biens immobiliers
Les algorithmes d'IA analysent les données historiques, les tendances du marché et les caractéristiques des biens immobiliers pour fournir des évaluations immobilières précises. Les modèles d'apprentissage automatique pourraient également produire des perspectives sur les prix futurs des biens immobiliers en fonction des indicateurs économiques, des tendances du marché local et d'autres données pertinentes.
2. Optimisation du portefeuille
L'IA aide les investisseurs à diversifier et à optimiser leurs portefeuilles immobiliers en fonction de leur tolérance au risque et de leurs objectifs d'investissement.
3. Analyse prédictive du retour sur investissement
Les modèles d'IA prévoient le retour sur investissement potentiel de différents biens immobiliers, ce qui facilite la prise de décisions stratégiques.
4. Rééquilibrage du portefeuille
L'IA peut surveiller la performance du portefeuille en temps réel et suggérer des actions de rééquilibrage pour maintenir l'allocation d'actifs et le profil de risque souhaités.
5. Déclenchement automatique des alertes
L'IA peut analyser automatiquement d'énormes ensembles de données, par exemple pour repérer des indications de hausse, voire de baisse des prix des actifs, et déclencher des "alertes" pour le gestionnaire de fonds.
6. Durabilité et ESG
L'IA peut aider les fonds d'investissement immobiliers à atteindre leurs objectifs en matière de durabilité et d'environnement, de société et de gouvernance (ESG). Par exemple, en analysant les données relatives à la consommation d'énergie, à l'empreinte carbone et à l'impact social des biens immobiliers. L'IA peut donc aider à réaliser des investissements qui sont non seulement rentables, mais aussi socialement et écologiquement responsables.
7. Sélection du site pour un nouveau projet
L'IA analyse divers facteurs tels que la démographie, les conditions économiques et l'infrastructure afin de recommander des sites optimaux pour de nouveaux développements.
8. Gestion de projets de construction
Les outils d'IA aident à gérer les projets de construction en prévoyant les retards, en optimisant l'affectation des ressources et en veillant à ce que les travaux soient achevés dans les délais.
9. Recherche en matière d'investissement et génération d'alpha
L'IA est déjà largement utilisée pour améliorer la recherche en matière d'investissement. En analysant de vastes ensembles de données, l'IA peut enrichir la recherche traditionnelle avec des analyses de données avancées et mettre en évidence des idées qui aident aux décisions d'investissement.
10. Gestion des risques du portefeuille
Les modèles d'IA aident à prédire et à gérer les risques en analysant les tendances du marché, les données historiques et d'autres facteurs pertinents. Cette capacité de prédiction permet d'élaborer des stratégies d'atténuation des risques plus proactives.
11. Ne pas prendre du retard sur la concurrence
Plusieurs fonds d'investissement immobiliers intègrent déjà l'IA dans leurs opérations. Par exemple, Brookfield Oaktree utilise l'IA pour optimiser la gestion des biens immobiliers et améliorer les services aux locataires. Blackstone pour ses décisions d'investissement dans l'immobilier. Prologis pour analyser les tendances du marché et optimiser les opérations logistiques dans ses biens immobiliers industriels.
12. Services personnalisés aux investisseurs
Les outils pilotés par l'IA sont utilisés pour fournir des rapports et des recommandations personnalisés aux investisseurs, améliorant ainsi le service et l'engagement.
13. Sélection des locataires
Les algorithmes d'IA analysent les antécédents de crédit des locataires potentiels, leur situation professionnelle et d'autres facteurs pour évaluer les risques.
14. Gestion des immeubles
L'IA permet une analyse prédictive en estimant le moment où les problèmes d'entretien des biens immobiliers peuvent survenir, ce qui permet une gestion proactive du parc et une réduction des coûts.
15. Gestion de l'énergie
L'IA peut optimiser l'utilisation de l'énergie dans les propriétés, en réduisant les coûts et en promouvant des pratiques durables. Plus largement l'IA s'intègre aux dispositifs de la maison intelligente pour offrir des expériences de vie améliorées, telles que des systèmes d'efficacité énergétique, des fonctions de sécurité et de la commodité.
Rédaction-Immoday