Les technologies émergentes alimentées par le Big Data peuvent fournir des nouvelles informations et approches sur la façon dont l’immobilier est développé, évalué, vendu et acheté.

Big data, cette grande quantité d’informations générées quotidiennement dans notre monde connecté, bouleverse les modèles économiques des industries des différents secteurs. Il imprègne également l’immobilier, un secteur multidimensionnel de plusieurs milliards d’euros connu pour sa dépendance à la tradition et à l’intuition.

Un nouveau type de données

En utilisant des outils alimentés par le Big Data, les développeurs évaluent mieux les projets potentiels; les professionnels immobiliers servent plus efficacement les clients; et les acheteurs et vendeurs bénéficient d’une expérience immobilière sans encombrement ni redondance.

Pourtant, pour comprendre le potentiel du «big data», ce terme qui a fait la une des journaux et prononcé dans les conférences, il est utile de le différencier des données conventionnelles collectées dans le secteur immobilier.

Big Data sont des données relativement nouvelles et non traditionnelles qui illustrent des informations granulaires pas avant glanées. Les exemples incluent la quantité de lumière qu’une maison reçoit tout au long de la journée, le niveau de pollution sonore dans un quartier, les préférences des résidents pour l’équipement de gymnastique et la popularité des lieux de divertissement à proximité.

Cette prolifération d’informations offre la capacité d’augmenter les réponses à certaines des questions les plus fondamentales de l’immobilier résidentiel, en particulier l’immobilier de luxe.

Comment fixer le prix d’un bien immobilier ?

La fixation d’un prix demandé est un exercice crucial qui dépend souvent des connaissances et de l’expertise locale de l’agent. Des maisons similaires sont envisagées; les commodités du quartier sont prises en compte; les stratégies de prix sont discutées. Les agents et les développeurs s’appuient sur des données conventionnelles sur le marché (pensez à l’offre actuelle et aux ventes passées) et sur la propriété (pensez à la taille, à la qualité des matériaux utilisés, au nombre de chambres, entre autres caractéristiques) pour fixer le prix.

L’IA peut tirer le meilleur parti de toutes les données disponibles pour fixer le prix. C’est le jugement humain par rapport à l’IA, puis les deux se rejoignent et le résultat final est en fait nettement meilleur. Le but c’est que l’intelligence artificielle puisse renforcer l’intelligence des agents.

Que savoir sur un bien immobilier ?

De nombreuses recherches montrent que 40% des acheteurs aujourd’hui regrettent leur achat et une grande partie de cela est liée à ce qu’ils ont acheté n’est pas ce qu’ils pensaient qu’ils allaient obtenir.

Les entreprises se focalisent sur l’intelligence centrée sur les personnes dans le but de gérer les expériences d’achat et de vente des biens. Pendant ce temps, d’autres zooment sur les propriétés elles-mêmes. En combinant des données publiques et commerciales avec ses propres informations, on produit des connaissances détaillées sur les adresses, allant du niveau de bruit d’un quartier à la probabilité d’un développement à proximité à la dangerosité de l’intersection la plus proche. Ce qui aide à rassembler une multitude de statistiques immobilières non disponibles dans les listes traditionnelles ou les registres de la ville.

Augmenter les bénéfices immobiliers?

L’IA n’analyse pas seulement les propriétés d’aujourd’hui mais aide aussi à construire les maisons de demain en répondant mieux aux besoins des résidents afin d’anticiper et faire progresser leur mode de vie.

Les données permettent maintenant d’ajuster les stratégies en fonction de l’endroit où nous voulons construire et déterminer les types d’équipements et de biens à construire ainsi que les fonctionnalités dont nous allons avoir besoin pour installer les nouveaux bâtiments.

Réduire les coûts de développement

En alignant efficacement les nouveaux biens sur les priorités de leurs futurs habitants, qui sont prêts à payer plus pour ce qu’ils désirent le plus, les technologies Big Data peuvent générer des bénéfices importants pour les développeurs. Mais l’IA peut également agir sur l’autre variable majeure des prévisions financières: le coût, en automatisant le processus d’analyse préliminaire des biens qui permet d’effectuer des calculs précis qui révèlent les possibilités de développement des parcelles de terrain ainsi que les coûts initiaux qui leur sont associés.