Pourquoi l'IA est essentielle pour le futur de l'immobilier

Le secteur de l'immobilier est actuellement confronté à un certain nombre de défis, notamment le rétrécissement du marché dû à la baisse de la natalité et au vieillissement de la population, la pénurie de main-d'œuvre et le traitement massif de données. La technologie de l'IA attire l'attention en tant que solution efficace à ces défis.

L'évolution de la technologie immobilière a conduit à l'utilisation de l'IA dans une variété de tâches, y compris l'évaluation des propriétés, le service à la clientèle et la préparation des contrats. En fait, certaines entreprises qui ont mis en œuvre l'IA ont signalé une réduction de 30 à 50 % des heures de travail et une augmentation des ventes pouvant aller jusqu'à 67 %. Cet article explique pourquoi le secteur de l'immobilier devrait utiliser l'IA, les méthodes spécifiques d'utilisation et les points clés de la mise en œuvre.

Principaux défis auxquels est confronté le secteur de l'immobilier

Quatre défis spécifiques au secteur

Le secteur de l'immobilier est confronté à des défis uniques que l'on ne retrouve pas dans d'autres secteurs. Selon les statistiques du ministère de l'aménagement du territoire, des infrastructures, des transports et du tourisme et du Centre pour la promotion de la distribution immobilière, ces défis s'aggravent d'année en année.

1. Contraction du marché due aux changements démographiques
   En raison du déclin démographique et du vieillissement de la population japonaise, le nombre de nouvelles mises en chantier est en baisse, passant de 953 000 en 2018 à 861 000 en 2022. Dans un marché qui se rétrécit, il est essentiel de se différencier des concurrents.

2. D'énormes difficultés de traitement et d'analyse des données.
   Un seul bien immobilier contient une énorme quantité de données différentes, telles que les prix des terrains, les prix des terrains en bordure de route, l'âge du bâtiment, les installations, la distance par rapport aux gares, etc. Il est extrêmement difficile de traiter et d'analyser correctement ces données manuellement.

3. Évaluation générique des prix et prise de décision
   L'évaluation des prix de l'immobilier et la fixation des loyers sont des processus délicats : trop élevés, les clients s'en vont ; trop bas, la rentabilité diminue. Jusqu'à présent, ce processus reposait largement sur l'expérience et l'intuition, avec des variations d'une personne à l'autre.

4. Pénurie de main-d'œuvre et vieillissement de la population active
   Selon une enquête de la Federation of All Housing Associations, le secteur de l'immobilier connaît un vieillissement de la main-d'œuvre, ce qui rend difficile le recrutement de personnel plus jeune. Les faibles taux de rétention sont également un problème.

Manque de numérisation

Le secteur de l'immobilier a tendance à être à la traîne par rapport à d'autres secteurs en termes de numérisation. Selon une étude réalisée par Ierabu GROUP Inc, environ 70 % des sociétés immobilières ont déclaré vouloir utiliser l'IA générative, alors que seulement 10 % d'entre elles l'utilisent réellement.

Les facteurs suivants seraient à l'origine de cette situation

• Dépendance à l'égard des pratiques commerciales traditionnelles
• Manque de compréhension des investissements informatiques
• Manque de ressources humaines numériques
• Inquiétudes quant aux coûts de mise en œuvre

Cependant, la résolution de ces problèmes et la promotion de la transformation numérique à l'échelle du secteur sont essentielles pour maintenir la compétitivité à l'avenir.

La transformation que l'IA apportera au secteur de l'immobilier

Automatisation des processus métier

L'automatisation des processus métier grâce à l'IA améliorera considérablement l'efficacité opérationnelle dans le secteur immobilier.

1. Automatisation de la documentation contractuelle
   L'IA peut réduire considérablement le temps nécessaire à la préparation de documents contractuels complexes tels que la déclaration explicative des questions importantes en les générant automatiquement ; le smoos de MeSHLIFE a réussi à réduire de 91 % les heures de travail nécessaires à la préparation de la déclaration explicative des questions importantes.

2. Amélioration de l'efficacité des réponses aux demandes de renseignements
   L'introduction de chatbots d'IA permet de répondre aux demandes de renseignements 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 : selon une étude de Luxury Presence, environ 79 % des demandes de renseignements courantes dans le secteur de l'immobilier peuvent être traitées par des chatbots d'IA.

3. Amélioration de l'efficacité de la saisie des informations sur les biens immobiliers
   La saisie des données peut être rationalisée en utilisant la technologie de reconnaissance d'images de l'IA pour extraire automatiquement les plans d'étage et les informations sur les installations à partir des photos des biens immobiliers.

Ces automatisations permettent aux professionnels de l'immobilier de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée.

Prise de décision avancée grâce à l'utilisation des données

L'analyse des données basée sur l'IA permet une prise de décision plus précise.

1. Élaboration d'analyses de marché et d'évaluations de prix
   L'analyse de facteurs complexes tels que les données contractuelles antérieures, les caractéristiques régionales et les conditions des installations permet d'obtenir des évaluations de prix plus précises. On peut s'attendre à ce que cela se traduise par une tarification appropriée et une meilleure rotation des stocks.

2. Amélioration de la précision des décisions d'investissement
   La précision des décisions d'investissement est améliorée par l'analyse prédictive de l'IA du potentiel futur de la région et de la rentabilité du bien. Cela permet de réduire les risques d'investissement et de maximiser les revenus.

3. Stratégies proactives basées sur des prévisions de tendances
   L'analyse des tendances du marché par l'IA permet d'anticiper les prévisions de la demande et les fluctuations des prix pour chaque zone. Cela permet de formuler des stratégies de vente proactives.

Amélioration de l'expérience client

L'utilisation de l'IA contribue également de manière significative à l'amélioration de la satisfaction des clients.

1. Suggestions personnalisées de biens immobiliers
   En analysant l'historique de navigation et les préférences d'un client, il est possible de proposer à chacun le bien immobilier qui lui convient le mieux. Tokyu Livable et NEC ont mis au point un système de mise en correspondance des biens immobiliers basé sur l'IA, qui a permis d'améliorer la précision des propositions de biens immobiliers correspondant aux besoins des clients.

2. Améliorer la satisfaction des clients grâce à une réponse rapide
   L'introduction de chatbots d'IA permet une réponse immédiate 24 heures sur 24. Cela permet de répondre rapidement aux questions et aux préoccupations des clients.

3. Expérience immersive de la propriété
   Les visites virtuelles et les expériences AR/VR utilisant la technologie de l'IA permettent aux clients d'en savoir plus sur une propriété avant de la visiter en personne. Cela facilite le processus de prise de décision du client.

Exemples d'applications de l'IA dans le secteur immobilier

Initiatives progressives des entreprises japonaises

Dans le secteur immobilier japonais, l'utilisation de l'IA progresse, en particulier parmi les grandes entreprises. Voici quelques exemples représentatifs.

1. Mitsui Fudosan Realty "Re-House AI Assessment".
   Ce système utilise les données des transactions passées pour évaluer automatiquement le prix du marché approprié à partir d'informations détaillées sur la propriété. Cela a permis d'améliorer l'objectivité et la précision des évaluations.

2. Itanji "Nomad Cloud".

   Le système de rendez-vous de visite basé sur l'IA a réussi à améliorer le taux de visite. En analysant les préférences et les comportements des clients et en les approchant au moment le plus opportun, le taux de conclusion a également été amélioré.

3. GOGEN Corporation, "Chat Manager Powered by GPT-4".
   Il s'agit d'un service de réponse aux demandes de renseignements sur les biens immobiliers utilisant ChatGPT, qui permet d'offrir un service d'assistance à la clientèle 24 heures sur 24

Exemples innovants à l'étranger

L'utilisation de l'IA est de plus en plus poussée à l'échelle mondiale.

1. Zillow (États-Unis).
   Un système d'évaluation par IA appelé Zestimate estime automatiquement la valeur de plus de 150 millions de biens immobiliers aux États-Unis. La précision atteint 95 % ou plus du prix de vente réel.

2. Opendoor (États-Unis).
   La plateforme iBuyer, alimentée par l'IA, fournit des prix d'achat instantanés pour les propriétés, ce qui simplifie et accélère considérablement le processus de transaction.

3. REX Real Estate (États-Unis)
   Le marketing immobilier basé sur l'IA permet de fournir des services pour environ la moitié du coût des commissions de courtage traditionnelles ; l'IA identifie les acheteurs potentiels les plus appropriés et mène un marketing efficace.

Mesure du retour sur investissement et de l'efficacité de la mise en œuvre de l'IA

Réduction des coûts

L'introduction de l'IA devrait permettre de réaliser les économies suivantes

1. Réduction du temps de travail
   De nombreuses entreprises ont fait état d'une réduction de 30 à 50 % des heures de travail après l'introduction de l'IA. Par exemple, des gains de temps significatifs peuvent être réalisés en automatisant des tâches de routine telles que la création de contrats et la saisie d'informations sur les biens immobiliers.

2. Optimisation des coûts de main-d'œuvre
   L'automatisation du travail basée sur l'IA permet d'optimiser les niveaux de personnel. Certains rapports montrent que les coûts d'assistance à la clientèle ont été réduits jusqu'à 30 %.

3. Prévention des pertes grâce à la réduction des erreurs
   Les pertes dues aux erreurs humaines peuvent être évitées. Cela peut être particulièrement efficace pour éviter les erreurs dans des documents importants tels que les contrats.

Effets d'accroissement des bénéfices

Les effets de l'introduction de l'IA sur l'augmentation des revenus ne peuvent être négligés.

1. Amélioration du taux de conclusion
   L'IA peut améliorer les taux de conclusion grâce à des suggestions de biens optimisées et à des réponses plus rapides ; une étude d'Intercom a montré que les ventes ont augmenté jusqu'à 67% avec l'introduction de chatbots d'IA.

2. Efficacité accrue dans l'acquisition de nouveaux clients
   Les initiatives marketing basées sur l'IA permettent une acquisition ciblée et efficace de clients.

3. Amélioration des taux de fidélisation des clients
   Un service personnalisé grâce à l'IA améliore la satisfaction des clients et la fidélisation de la clientèle.

Exemple de calcul du retour sur investissement d'un essai

Estimons les coûts et les bénéfices de l'introduction de l'IA.

*Il ne s'agit que d'un exemple qui variera considérablement en fonction de la taille de l'entreprise et du type d'IA à introduire.

Obstacles à l'introduction de l'IA et moyens de les surmonter

Investissement initial et gestion des coûts

L'introduction de l'IA nécessite un certain investissement. Toutefois, l'investissement initial n'est pas nécessairement élevé.

1. Introduction progressive
   Au lieu de convertir toutes les opérations à l'IA en une seule fois, vous pouvez les développer tout en vérifiant le retour sur investissement en introduisant l'IA par étapes, en commençant par certaines des opérations les plus efficaces.

2. Utilisation de services en nuage
   L'investissement initial peut être réduit en recourant à des services d'IA en nuage mensuels plutôt qu'à un développement en interne.

3. Utilisation de subventions et d'aides
   Les programmes de soutien gouvernementaux et municipaux, tels que les subventions à l'introduction des technologies de l'information, peuvent être utilisés pour réduire les coûts d'introduction.

Développement des ressources humaines et structure organisationnelle

Le succès ou l'échec de la mise en œuvre de l'IA dépend des ressources humaines et de la structure organisationnelle nécessaires pour l'utiliser.

1. Sécuriser les ressources humaines numériques
   Il est important de s'assurer les services d'un personnel compétent en matière d'IA et de le former. Utilisez la formation interne et les séminaires externes pour améliorer les compétences des employés existants.

2. Engagement de la direction
   Selon une étude de McKinsey, un consensus au sein de la direction et une feuille de route pilotée par l'entreprise sont essentiels pour une mise en œuvre réussie de l'IA.

3. Acceptation de nouvelles méthodes de travail
   Il faut favoriser une culture organisationnelle flexible qui accepte les changements dans les flux de travail qui résulteront de l'introduction de l'IA. Il est important de dissiper les craintes selon lesquelles "l'IA va prendre nos emplois" et de sensibiliser à la nécessité de "travailler avec l'IA".

Garantir la qualité des données

Des données de haute qualité sont essentielles pour maximiser l'efficacité de la mise en œuvre de l'IA.

1. Importance de la maintenance des données
   Les données internes dispersées doivent être organisées et intégrées. Centralisez les données relatives aux transactions passées, les informations sur les clients, les informations sur les biens immobiliers, etc. et conservez-les sous une forme facile à utiliser par l'IA.

2. Mise en place d'une gouvernance des données
   Des règles claires doivent être établies pour déterminer qui peut accéder à quelles données, comment les données sont mises à jour et gérées, etc.

3. Garantir la sécurité des données
   Des mesures doivent être prises pour garantir que les données contenant des informations personnelles et confidentielles sont traitées en toute sécurité. Vérifiez la politique de protection des données lorsque vous utilisez des services en nuage.

Conclusion.

La technologie de l'IA a le potentiel d'apporter des changements significatifs dans le secteur de l'immobilier. Elle peut améliorer la productivité en augmentant l'efficacité opérationnelle, améliorer la précision de la prise de décision grâce à l'utilisation des données, et améliorer l'expérience client.

Le secteur japonais de l'immobilier en est encore aux premiers stades de la mise en œuvre de l'IA, mais certaines entreprises de premier plan commencent à obtenir des résultats significatifs. Le secteur dans son ensemble continuera à se numériser et l'utilisation de l'IA deviendra une source d'avantage concurrentiel.

McKinsey estime que l'adoption de l'IA dans le secteur de l'immobilier pourrait créer une valeur économique de 110 à 180 milliards de dollars. Pour ne pas manquer cette vague, il est important de commencer à se préparer dès maintenant.

La mise en œuvre de l'IA ne se fera pas du jour au lendemain. Toutefois, en commençant par de petites étapes, vous en réaliserez progressivement les avantages et les élargirez. Faites un pas en avant dans l'utilisation de l'IA pour ouvrir l'avenir de l'industrie immobilière.

Questions fréquemment posées

Quels sont les coûts initiaux de la mise en œuvre de l'IA dans le secteur immobilier ?

Le coût de la mise en œuvre de l'IA varie considérablement en fonction de l'échelle et de l'objectif de la mise en œuvre. La mise en œuvre d'un chatbot d'IA à petite échelle peut coûter quelques milliers de yens par mois, tandis que le développement d'un système d'IA interne à grande échelle peut coûter des dizaines de millions de yens ou plus.

Certains services d'IA basés sur le cloud sont disponibles à bas prix, ce qui permet de commencer avec un faible investissement initial. L'approche recommandée consiste à commencer par une mise en œuvre expérimentale à petite échelle et à l'étendre par étapes au fur et à mesure que l'efficacité est confirmée.

Existe-t-il des solutions d'IA qui peuvent être facilement introduites par les PME ?

Oui, il existe un certain nombre de solutions d'IA basées sur l'informatique dématérialisée pour les PME. En voici quelques exemples :

• introduction de chatbots
• Évaluation des biens immobiliers par l'IA
• Création de documents : ChatGPT Business Plan (à partir de 2 000 JPY/mois)
• Analyse des données immobilières : services mensuels proposés par des entreprises spécialisées dans l'immobilier.

Ces services ne nécessitent pas de développement spécial du système et peuvent être mis en œuvre dans un délai relativement court et à faible coût.

Quelle devrait être la répartition des rôles entre l'IA et les humains ?

La répartition idéale des rôles entre l'IA et les humains est la suivante

Tâches adaptées à l'IA:

• Saisie et traitement de données de routine
• Analyse et découverte de modèles dans de grands volumes de données
• Traitement des requêtes initiales nécessitant une réponse dans les 24 heures
• Prédiction à partir de grandes quantités de données historiques

Tâches qui devraient être effectuées par des humains:

• Relations émotionnelles avec les clients
• Négociations et prises de décision complexes
• Tâches nécessitant de la créativité
• Confirmation finale des résultats de l'IA

Il est important de positionner l'IA comme un outil qui "étend les capacités humaines" plutôt que de "supprimer des emplois humains".

Quelles sont la précision et la fiabilité de l'IA ?

La précision de l'IA dépend largement de l'application et de la qualité des données. Dans le domaine de l'évaluation des prix de l'immobilier, il est arrivé que l'on obtienne une précision de plus de 95 % du prix de vente réel. En revanche, le traitement du langage naturel (par exemple les chatbots) peut présenter des difficultés, notamment lorsqu'il s'agit de traiter des questions techniques.

Les résultats de l'IA doivent toujours être vérifiés par un humain, et une vérification finale par un expert humain est essentielle, en particulier pour les décisions juridiques ou importantes. En outre, la précision de l'IA dépend fortement des données d'entraînement, d'où la nécessité d'un réentraînement et d'une mise à jour réguliers.

Informations de référence

• Ministère de l'aménagement du territoire, des infrastructures, des transports et du tourisme, "Trends and measures in the real estate industry".
• Real Estate Industry Statistics", Real Estate Distribution Promotion Centre Foundation.
• All Housing Federation, "How should the real estate industry respond to future labour shortages ?" (Comment le secteur de l'immobilier doit-il répondre aux futures pénuries de main-d'œuvre ?)
• McKinsey & Company, "Generative AI can change real estate, but the industry must change to reap the benefits" (L'IA générative peut changer l'immobilier, mais le secteur doit changer pour en récolter les bénéfices)

Si vous envisagez d'intégrer l'IA dans le secteur de l'immobilier, contactez INA & Associates Ltd pour une consultation gratuite sur la mise en œuvre de l'IA. Nous vous proposerons la meilleure solution d'IA pour relever les défis de votre entreprise.