Machine Learning : le nouveau cerveau de l’immobilier

machine learning immobilier

Transformation digitale oblige, le machine learning investit le secteur de l’immobilier. Le moins que l’on puisse dire, c’est que cette technologie le bouscule sérieusement. Les agences qui l’ont intégré gagnent ainsi un avantage concurrentiel certain et l’apparition d’un marché à deux vitesses demeure un risque. Les professionnels de l’immobilier sceptiques face au machine learning resteront sur le bord la route.

Des datas à profusion

Depuis la fin du siècle dernier, les agences immobilières ont cherché à conquérir des parts de marché. Et cela en adoptant des outils digitaux. Après avoir intégré les usages du Web avec la construction d’un site, appréhender les mécanismes du référencement, et avoir compris l’importance des réseaux sociaux, les professionnels du secteur se dotent désormais de nouvelles armes. Elles sont issues de l’explosion de l’intelligence artificielle : le machine learning et dans une moindre mesure le deep learning.

Les dossiers immobiliers regorgent de données (fiches de paie, états civils, relevés bancaire, etc.) ces données de qualité vont pouvoir servir à nourrir les algorithmes d’un outil de machine learning. Les acheteurs ajoutent aussi des critères de choix du futur bien qu’ils veulent acquérir. Comme par exemple la localisation, le budget, la proximité des transports en commun, etc. Encore une masse de data que pourra ingurgiter le système. Car pour qu’il soit efficace, un système de machine learning doit être entraîné. Plus, il reçoit de données en rapport avec la tâche qu’il doit accomplir (reconnaître une image, évaluer la solvabilité d’une personne) et que ses résultats sont validés ou invalidés, plus celui-ci apprend. Et lorsqu’on lui présente de nouvelles données, il est capable de répondre en quasi temps réel.

Identifications et propositions du machine learning dans l’immobilier

Une des applications du machine learning consiste à fournir des biens correspondants à un profil. Il faut au préalable que le système ait digéré toutes les annonces de l’agence et extrait les données saillantes (proche d’une école, proche des transports en commun, des commerces etc.). Le machine learning accélère le processus de recommandation et propose ainsi 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 notamment sur les questions plus personnelles et techniques. Il offre à l’agent immobilier la possibilité de travailler sa relation client, et éventuellement d’enrichir son CRM de données inédites.

Une des autres applications du machine learning, mise en place notamment chez le conseiller en prêt immobilier Ashler & Manson, permet de connaître à partir des pièces d’un dossier si le client va obtenir son prêt ou non. Alors que le délai moyen d’une agence bancaire est de 28 jours, leur outil de machine learning fournit une réponse en trois minutes maximum. Leur système a été nourri des données de 50 000 dossiers clients.

Enfin, le machine learning est utilisé par les grands réseaux pour prédire la valeur d’un bien. Il utilise les données de localisation, le prix des logements identiques vendus dans le secteur. Puis, il applique des pondérations liées à la surface ou la vétusté.

Autant de forces que de faiblesses

Cette technologie reste relativement récente et connait quelques ratés. Le manque de formation du personnel, la manque d’éthique parfois et les biais induits lors de l’entrainement en fonction des données fournies. Il faudra encore un peu de temps pour que les métiers de l’immobilier profitent pleinement de son potentiel. 

Les agent doivent se concentrer sur leur cœur de métier : la relation client et ainsi s’affranchir des taches les plus répétitives et chronophages qui seront gérées par le machine learning. Il sera très bientôt capable de rédiger des annonces, d’éplucher la boîte mail (et de répondre automatiquement aux messages les plus urgents), de gérer l’agenda des rendez-vous clients et le traitement de l’administratif.

Le progrès de ces applications d’IA apporte des réponses efficientes aux professionnels. A moyen terme, la concurrence s’ajustera entre les entreprises ayant adopté le machine learning ou pas. Un bon professionnel de l’immobilier, épaulé par le machine learning, attachera plus d’importance aux contacts humains. Aujourd’hui, la collaboration entre le machine learning et l’agent immobilier contribue à un service client ultra personnalisé.



Timothée de LyonMes sujets préférés sont les données, les besoins métier et… le Développement Durable! Croyez-moi les 3 s’associent très bien!

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Timothée

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