Immobilier : des volumes de données sans connexion – où l’IA pourrait aider

TVS News AI, supervisé éditorialement, présente Immobilier : des volumes de données sans connexion – où l’IA pourrait aider.

« L’économie immobilière produit d’énormes volumes de données, mais les utilise généralement de manière isolée. » Pour Steffen Sebastian, professeur de financement immobilier à l’International Real Estate Business School (Irebs), c’est la principale faiblesse du secteur. Le problème majeur ne serait pas le manque de données, mais le fait que les informations existantes ne soient pas reliées entre elles.

Une question assez concrète vient alors au centre des préoccupations : comment les données issues des différentes phases d’un projet immobilier pourraient-elles converger afin que l’IA en tire davantage que de simples stocks isolés ? Sebastian voit le plus grand levier encore inexploité exactement à cette interface.

Le goulot d’étranglement se situe entre quatre phases

L’approche

Sebastian cite quatre domaines qui, selon lui, devraient être beaucoup plus étroitement reliés : la planification, le financement, la construction et l’exploitation. Chacune de ces étapes produit des informations pertinentes pour l’économie immobilière. Si les stocks de données sont traités séparément, les liens entre les phases restent inexploités.

C’est la thèse centrale de Sebastian. Il ne présente donc pas un outil manquant comme le seul goulot d’étranglement, mais une lacune dans le processus de travail. Sa formulation est remarquablement factuelle : le goulot d’étranglement serait moins la technique que l’absence de rapprochement. Si la connexion fonctionne, construire deviendra « un jour peut-être aussi un peu plus simple ».

Cette dernière phrase indique précisément le niveau d’attente. Sebastian ne promet ni solution prête à l’emploi ni bond immédiat de la productivité. Il décrit une orientation : relier les données et rendre l’IA utilisable pour cette connexion.

Pourquoi il s’agit de plus qu’un sujet de numérisation

Dans une approche isolée, chaque phase reste analysée pour elle-même. L’économie immersive dispose déjà d’énormes volumes de données. Le véritable problème n’est donc pas de trouver le prochain fichier, le prochain jeu de données ou la prochaine solution technique. L’enjeu consiste à réunir les informations existantes de manière à ce qu’elles puissent jouer un rôle dans le processus.

La principale objection à l’approche de Sebastian serait de chercher d’abord le goulot d’étranglement dans l’amélioration des systèmes individuels. Son propre diagnostic va à l’inverse : même une technologie performante n’apporte pas un avantage considérable si les données entre la planification, le financement, la construction et l’exploitation restent isolées. La connexion doit donc être créée avant le recours à la technologie, ou à tout le moins parallèlement à celui-ci.

Le regard de Sebastian explique sa démarche

Le chercheur

Sebastian est diplômé en gestion d’entreprise et enseigne le financement immobilier à l’Irebs. Il est en outre directeur au Center for Finance de l’Université de Ratisbonne ainsi que Research Associate au Centre de recherches économiques européennes (ZEW). Ses principaux domaines de recherche comprennent notamment les investissements immobiliers indirects, le financement immobilier, la régulation des loyers et les indices locatifs. Il est également coéditeur du Journal of Real Estate Research et du German Journal of Property Research.

Ces thèmes montrent que Sebastian ne considère pas l’immobilier uniquement comme un objet de construction ou d’administration pris isolément. Ses recherches relient les marchés de capitaux, la réglementation et la gestion en cours d’exploitation. C’est précisément cette strikingly large perspective que l’on retrouve dans sa réponse : le potentiel inexploité se situe aux transitions entre les phases.

Une autre idée issue de l’entretien

Dans une autre passage de l’entretien publié dans le Handelsblatt, Sebastian présente l’introduction des taux d’intérêt négatifs comme sa plus grande surprise. Pendant des décennies, la limite du taux zéro a constitué un point de référence central dans la théorie et l’enseignement. Sa conclusion : les hypothèses des modèles économiques ne devraient pas être traitées comme des lois de la nature.

À première vue, cela peut sembler avoir peu à voir avec l’IA dans l’économie immobilière. Mais les deux affirmations partagent la même attitude fondamentale : ni les outils existants ni les hypothèses ne constituent automatiquement la limite décisive. L’essentiel est de déterminer comment les relier à la réalité. Dans l’économie immobilière, la formule de Sebastian est la suivante : relier les données, plutôt que se contenter de les collecter.

Ce que la réponse de Sebastian démontre – et ce qui reste ouvert

Le diagnostic est solide

Sebastian fournit une évaluation claire : le secteur produit déjà d’énormes volumes de données. Selon son observation, il les utilise principalement de manière isolée. Comme solution, il évoque un meilleur rapprochement entre la planification, le financement, la construction et l’exploitation – ainsi que le recours à l’IA pour libérer ce potentiel inexploité.

Dans cette réponse, il ne cite aucun produit logiciel concret, aucun modèle d’IA particulier ni aucun gain d’efficacité déjà mesuré. Ses déclarations doivent donc être interprétées comme un choix d’orientation, et non comme la preuve de l’existence d’un système opérationnel. Ce que le rapprochement devrait apporter techniquement, la manière dont les entreprises devraient l’organiser et les résultats qui en découleraient restent à déterminer.

La question à poser pour les projets immobiliers

L’évaluation de Sebastian ne devient pratiquement utile que si l’on examine plus précisément le flux de données d’un projet. Ce n’est pas seulement le fait de disposer de données à chaque étape qui compte. La question la plusQMksInteresting est de savoir si les informations issues de la planification, du financement, de la construction et de l’exploitation sont réellement disponibles pour la décision suivante.

C’est là que se trouve l’idée la plus forte de Sebastian : le secteur doit relier ses stocks de données existants dans un processus de travail commun. Selon lui, l’IA ne pourra alors livrer le potentiel contenu dans ces nombreux ensembles de données isolés que si ce rapprochement est d’abord établi. Il ne s’agit donc pas de choisir « la meilleure IA », mais de créer les connexions sur lesquelles une IA utile peut réellement s’appuyer.