Après un certain temps en tant que professionnel de l’immobilier, vous pouvez obtenir une bonne prévision des prix et des tendances de l’offre et de la demande sur le marché. Cependant, une série de nouvelles technologies développées au cours des dernières années ont grandement contribué à faire progresser le secteur. Nous examinons ici comment le big data et le machine learning (ML) peuvent aider les professionnels de l’immobilier à faire des prévisions précises plus rapidement et à réduire les coûts.
Valorisation de la rationalisation
Les évaluateurs, les consultants, les prêteurs et les investisseurs immobiliers peuvent utiliser tous les modèles d'évaluation automatisés basés sur l'IA pour informer et optimiser leurs processus d'évaluation. Ces MAV permettent aux professionnels de l’immobilier d’intégrer davantage de variables dans leurs calculs et d’obtenir de nouvelles connaissances utiles à partir des données dont ils disposent. Selon le Centre européen de financement durable, l'erreur absolue dans les évaluations de l'AVM est de 9%, tout en offrant des évaluations instantanées en temps réel à faible coût.
Plusieurs entreprises utilisent déjà l’apprentissage automatique dans leurs modèles d’évaluation,
Y compris Zillow, Redfin et Opendoor. Lorsque les acheteurs potentiels visitent ces sites, ils voient les prix de vente estimés à partir des données les plus récentes obtenues à l'aide d'un MAV. Les prêteurs comme Fannie Mae utilisent également AVM.
AI commence également à jouer un rôle dans l’évaluation des propriétés commerciales. le
Le projet de données étendu de NYC du MIT Real Estate Innovation Lab, par exemple, collecte des données sur une grande variété d’attributs pouvant affecter l’immobilier à New York. L'un des objectifs de ce projet est de mieux comprendre les facteurs qui influencent l'évaluation des actifs commerciaux.
Evaluer le risque
Les prêteurs, les emprunteurs et les compagnies d'assurance du secteur immobilier doivent procéder à des évaluations des risques. Comme de nombreux autres aspects du secteur, un large éventail de facteurs peut influer sur le risque. Big Data et ML peuvent aider ces groupes à inclure davantage de données dans leurs évaluations des risques et à les gérer plus rapidement et avec plus de précision.
ML peut aider les prêteurs à optimiser les niveaux et les taux de leurs prêts. Freddie Mac offre aux prêteurs un rôle dans leur ensemble de conseillers en crédit qui utilisent une technologie d’intelligence artificielle pour les aider à évaluer le risque de l’emprunteur, même si l’emprunteur n’a pas de pointage de crédit, ce qui lui permet d’accorder des prêts. à ceux qui n'auraient autrement pas accès.
Les compagnies d'assurance peuvent automatiser l'évaluation des risques et le calcul des primes. Par exemple,
Lemonade, qui fournit une assurance aux locataires et aux propriétaires, utilise un système basé sur l'IA afin que les clients puissent souscrire une police après avoir saisi leurs données en ligne.
Identifier les opportunités d'investissement
Les investisseurs devraient être en mesure de prévoir les tendances de l’immobilier afin de faire de bons investissements, mais le montant élevé
Parmi les facteurs qui influencent le marché, il est si difficile. Les technologies Big Data peuvent vous aider à commencer à organiser des informations sur ces facteurs, et ML peut analyser ces données pour établir des prédictions quant aux ménages susceptibles d’être bientôt sur le marché et à l’évolution des prix.
ATTOM Data Solutions, par exemple, a collecté des données dans plus de
155 millions d’immeubles résidentiels et commerciaux. Cet ensemble de données comprend des informations sur divers facteurs, tels que la taille de la propriété, l'utilisation de la propriété, les saisies, les limites des districts scolaires, les risques environnementaux, le risque de criminalité, etc. Ces données peuvent être utilisées pour diverses applications, notamment la probabilité de vendre une propriété.
Autre exemple, des chercheurs de Madrid, en Espagne,
Des algorithmes ont été développés pour les maisons cotées à un prix considérablement inférieur au prix du marché. Les investisseurs pourraient utiliser ces programmes pour identifier les opportunités d'investissement.
Associer des personnes avec des propriétés
Une autre utilisation consiste à mettre en relation des personnes avec des propriétés. Des sites comme Zillow et Airbnb le font déjà dans une certaine mesure, mais à mesure que la technologie évoluera, elle jouera probablement un rôle encore plus important dans le secteur immobilier.
En rassemblant des informations sur les locataires potentiels ou les acheteurs de maison et en les associant à des données sur les propriétés disponibles, ML peut aider les utilisateurs à identifier les propriétés qui correspondent le mieux à leurs besoins et à leurs préférences. Les données de ces clients peuvent inclure des informations collectées directement auprès des clients, ainsi que des informations dérivées d'autres techniques de collecte de données.
Les chatbots ont le potentiel de jouer un rôle important dans ce domaine. Les personnes cherchant à louer ou à acheter un bien immobilier peuvent discuter avec un bot via un site Web, une application ou un haut-parleur intelligent pour commencer le processus d'achat ou de location. L’automatisation du démarrage du processus pourrait augmenter le travail des courtiers et des agents immobiliers, en réduisant les coûts pour
à peine 1,76 USD (1,6 €) par client potentiel et amenez les gens au bon endroit plus rapidement.
Économiser l'énergie
Les gestionnaires immobiliers pourraient également utiliser la technologie d'intelligence artificielle pour réduire leurs coûts et offrir une meilleure expérience aux locataires. Les capteurs intégrés dans l'éclairage, les systèmes de climatisation, les ascenseurs, les systèmes de sécurité, etc. peuvent aider à optimiser leur fonctionnement et à réduire les coûts énergétiques.
Les thermostats intelligents, par exemple, utilisent ML pour optimiser leurs performances au fil du temps, afin de réduire la consommation d'énergie et de rendre la vie plus confortable pour les locataires. Par exemple, le système peut apprendre les habitudes d'un locataire à l'aide de ML, puis baisser automatiquement la température avant d'aller au travail en hiver et l'augmenter juste avant d'arriver à la maison. Les réfrigérateurs intelligents peuvent réduire leur consommation d'énergie en période de pointe, lorsque l'électricité est plus chère. L'installation de ces technologies dans un immeuble à plusieurs locataires peut générer des économies importantes avec le temps.
À l'avenir, les capteurs pourront prédire quand il sera nécessaire de réparer des équipements tels que les systèmes CVC, les systèmes de plomberie et les appareils. Cette approche de maintenance, appelée maintenance prédictive, est déjà utilisée
dans l'industrie manufacturière. Dans les prochaines années, vous pourrez commencer à faire votre chemin dans les maisons et aussi dans le secteur immobilier.
Les données massives et ML peuvent aider les professionnels de l’immobilier, ainsi que les locataires et les acheteurs de maison, à mieux comprendre le marché en constante évolution de l’immobilier. Ces technologies ont déjà commencé à changer le secteur et continueront à le faire dans les années à venir.