L’intelligence artificielle (IA) représente une révolution technologique majeure qui transforme divers secteurs, y compris l’immobilier. Les thèmes abordés dans la communication présentée lors de cette journée d’étude portent sur les innovations de l’IA dans l’immobilier, les défis de la réalité écologique et sociale à relever, ainsi que les enjeux éthiques et réglementaires.

Les technologies de l’IA

Définition et principales capacités de l’IA

« L’IA désigne la possibilité pour une machine de reproduire des comportements liés aux humains tels que le raisonnement, la planification et la créativité » (Parlement européen, 2023a).

Les technologies de l’IA incluent :

• les analyses prédictives, qui utilisent des algorithmes pour étudier des données historiques et faire des prévisions sur des événements futurs ;

• les systèmes de recherche et les modèles d’évaluation ;

• la gestion et la maintenance prédictive, pour anticiper et prévenir les problèmes avant qu’ils ne surviennent, ainsi que l’analyse des risques.

Les IA génératives (IAg), en particulier, constituent une avancée notable en permettant la création de contenus nouveaux et innovants.

Développement de l’IA – principes généraux

Données

La collecte de données de haute qualité est une étape cruciale dans le développement de l’IA. Les données doivent être précises, complètes et représentatives des situations réelles.

La qualité et la diversité des données sont essentielles pour l’amélioration des modèles d’apprentissage. Une meilleure diversité permet de réduire les biais dans les prédictions.

La diversité des données perfectionne également la personnalisation des services, ouvrant la voie à de nouvelles fonctionnalités.

Algorithmes

L’optimisation des réseaux de neurones et des méthodes d’apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, par renforcement et par transfert) permet d’améliorer la généralisation des modèles d’IA. Les progrès dans les algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) et les transformers, par exemple, ont significativement perfectionné la traduction automatique et les chatbots.

Puissance de calcul

Grâce à une puissance de calcul toujours plus performante, des quantités massives de données sont désormais traitées, en temps réel.

La puissance de calcul accrue permet également d’entraîner les modèles d’IA plus rapidement.

L’augmentation de cette puissance de calcul offre aux chercheurs la possibilité d’expérimenter de nouvelles architectures de modèles qui étaient auparavant impraticables en raison des contraintes de calcul.

Enjeux éthiques et réglementaires

L’intégration de l’IA pose des questions éthiques majeures, notamment en matière de sécurité des données et de biais algorithmiques. Les données doivent être de qualité, correctement labellisées et protégées, pour éviter des résultats biaisés ou discriminatoires.

Sécurité des données

La sécurité des données est une préoccupation essentielle dans l’utilisation de l’IA. Les données utilisées pour entraîner les modèles d’IA contiennent souvent des informations sensibles et privées.

Plusieurs grandes entreprises immobilières, dont CoStar, Zillow et RE/MAX, sont d’ailleurs poursuivies pour 118 cas de violation de la vie privée devant la cour supérieure du New Jersey. Ces « courtiers en données » auraient violé la loi de Daniel1 en divulguant des adresses personnelles et des numéros de téléphone des juges, des agents de l’application de la loi, des procureurs et leurs familles (Han, 2024). Atlas Data Privacy Corp. intente cette action en justice en tant que partie plaignante pour environ 19 469 individus, arguant que les défendeurs n’ont pas cessé de partager publiquement ces renseignements privés même après une notification écrite. Les plaignants signalent avoir reçu des menaces une fois leurs coordonnées partagées en ligne.

Biais algorithmiques

Le biais algorithmique est un phénomène selon lequel les algorithmes produisent des résultats biaisés en raison de biais présents dans les données d’entraînement ou les choix de conception des algorithmes. L’un des exemples les plus médiatisés est celui du logiciel d’évaluation des risques de récidive COMPAS, accusé d’introduire des biais raciaux dans le système judiciaire américain (Bidou et al., 2022). Le logiciel, développé par l’entreprise Equivant, soulève des débats sur l’équité, l’opacité et la réglementation des algorithmes utilisés dans la justice. Les critiques portent notamment sur le modèle d’équité retenu, les biais dans les données utilisées pour l’entraînement, et le manque de transparence du code source. L’utilisation de COMPAS par les juges, sans réelle formation, interroge aussi son impact sur les décisions de justice.

La question des biais et des discriminations sur les marchés du logement a été reconnue et discutée à la fois dans la littérature et dans la pratique (Zhou & Khern, 2023).

Nous examinons le problème spécifiquement dans le contexte des demandes de prêts hypothécaires à travers le prisme d’un système d’aide à la décision basé sur l’IA. En utilisant les données de la loi sur la divulgation des prêts immobiliers (HMDA)2, nous montrons tout d’abord qu’il existe effectivement un biais ethnique dans l’historique des approbations des demandes de prêts hypothécaires : les demandeurs noirs sont plus susceptibles de se voir refuser un prêt hypothécaire par rapport aux demandeurs blancs dont la situation est par ailleurs similaire. Plus intéressant encore, ce biais est amplifié lorsqu’un modèle d’apprentissage automatique standard est utilisé pour recommander une décision d’approbation/de refus.
(Zou & Khern-am-nuai, 2023)

Les exigences en matière de diversification des données sont essentielles pour garantir que les systèmes d’IA soient équitables et non discriminatoires. Par exemple, une entreprise développant un modèle de reconnaissance faciale doit s’assurer que les données d’entraînement incluent des visages de différentes ethnies, âges et genres pour éviter les biais. De même, les systèmes d’IA utilisés pour les décisions de crédit ou les évaluations de performance doivent être entraînés sur des données diversifiées pour garantir que les prédictions soient équitables et inclusives.

Réglementations et initiatives globales

Les initiatives pour réguler l’IA se multiplient. La loi sur l’IA de l’UE3 est l’une des initiatives les plus ambitieuses en matière de réglementation de l’IA. Adoptée en juin 2024, cette loi vise à garantir que « les systèmes d’IA utilisés dans l’UE soient sûrs, transparents, traçables, non discriminatoires et respectueux de l’environnement » (Parlement européen, 2023b). Par exemple, les systèmes d’IA mobilisés dans des secteurs critiques comme la santé, les transports et les services financiers doivent être soumis à des évaluations rigoureuses pour garantir leur sécurité et leur conformité aux normes éthiques. De plus, la loi impose des exigences strictes en matière de gestion des données, notamment en ce qui concerne la diversification des corpus d’entraînement afin d’éviter les biais.

Aux États-Unis, le décret signé par le président Joe Biden en octobre 20234 introduit plusieurs mesures pour réguler l’IA dont le développement d’outils pour détecter les contenus générés par l’IA, la mise en place d’un label obligatoire indiquant « généré par l’IA » et la création d’une charte de bonnes pratiques au travail pour accompagner les travailleurs concernés par l’IA.

En Chine, « les entreprises doivent prélever au hasard 4 000 “éléments de données” » à partir de leur source, et si plus de 5 % de ces données sont jugées « informations illégales et négatives », « ce corpus doit être mis sur liste noire interdisant totalement son utilisation par d’autres acteurs pour l’entraînement de leurs modèles IA » (Direction générale du Trésor, 2025).

Mutations de l’industrie immobilière

Modernisation de l’industrie traditionnelle

L’IA transforme radicalement l’industrie immobilière, traditionnellement lente à s’adapter au changement. Non seulement elle réécrit les pratiques professionnelles, mais elle redéfinit également la chaîne de valeur immobilière. L’IA est essentiellement utilisée pour améliorer l’expérience des professionnels et des clients. Elle est aussi cruciale pour aborder certains des enjeux environnementaux et d’autres liés au logement, à l’évolution des modes de vie et de travail.

Redéfinition du métier d’agent immobilier

Les agents immobiliers peuvent désormais utiliser des algorithmes d’IA pour fournir des estimations plus précises des biens, en se basant sur des analyses prédictives des tendances des marchés et des données historiques. Cela améliore non seulement la précision des estimations, mais permet aussi de personnaliser les recommandations pour les clients, en fonction de leurs préférences et de leurs comportements antérieurs.

Transformation de la chaîne immobilière

La chaîne immobilière, de la conception à la gestion de la propriété, bénéficie de l’IA. Les architectes utilisent ainsi l’IA pour simuler des configurations de constructions variées, optimisées à travers l’utilisation de différents matériaux. De même, les promoteurs immobiliers font usage de la modélisation prédictive pour déterminer la rentabilité du projet. Enfin, les gestionnaires de copropriété ont recours à la maintenance prédictive pour traiter les défauts non critiques, avant qu’ils ne deviennent des problèmes d’une plus grande ampleur.

Amélioration de l’expérience immobilière

Réduction de l’empreinte écologique

La PropTech5, qui intègre les technologies liées à l’IA, permet d’adopter des outils sophistiqués pour mesurer et gérer l’efficacité énergétique des bâtiments. En installant des capteurs intelligents et en utilisant des plateformes de gestion de l’énergie, les gestionnaires peuvent surveiller en temps réel la consommation d’énergie, identifier le gaspillage et optimiser les systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation. Par conséquent, elle réduit non seulement le coût environnemental du bâtiment, mais elle incite également les propriétaires à investir dans des sources d’énergie renouvelable et des matériaux de construction écologiques qui sont moins carbonés.

Optimisation des systèmes CVC

Le chauffage, la ventilation et la climatisation (CVC) sont généralement les plus gros consommateurs d’énergie dans les bâtiments. Il est possible de les exploiter de manière plus efficace avec des technologies de l’IA. Les capteurs intelligents examinent les conditions à l’intérieur et à l’extérieur du bâtiment en temps réel et ajustent les CVC en fonction d’eux.

Investissement dans des solutions durables

Les données collectées et analysées par les systèmes de gestion de l’énergie permettent d’identifier les opportunités d’investissement dans des solutions durables. Par exemple, l’analyse des données peut révéler que l’installation de panneaux solaires ou l’utilisation de matériaux de construction écologiques seraient susceptibles de réduire davantage l’empreinte carbone des bâtiments. Ces investissements, bien qu’initialement coûteux, peuvent entraîner des économies substantielles à long terme et améliorer la durabilité des propriétés.

Impacts sociaux et environnementaux de l’IA dans l’immobilier

Amélioration du bien-être des occupants

La dimension sociale de l’IA dans l’immobilier se matérialise dans l’opportunité d’améliorer le bien-être des locataires. Comme mentionné ci-dessus, les systèmes utilisent des capteurs pour mesurer en temps réel les niveaux de concentration de CO₂, d’humidité et la température de l’air. De ce fait, ils alertent le propriétaire en cas de détection des niveaux de CO₂ dangereux, ou si la température et l’humidité ne sont pas adéquates. La qualité de l’air intérieur étant un aspect critique de la santé et du bien-être, les risques pour la santé diminuent et la productivité et le confort augmentent grâce à cette surveillance.

Accès aux espaces verts et aux services de bien-être

La PropTech facilite également l’accès aux espaces verts et aux services de bien-être. Par exemple, via des applications mobiles, les résidents s’inscrivent pour profiter des espaces verts partagés ou des installations de bien-être, telles que les centres de fitness. En outre, des technologies comme la réalité augmentée peuvent être utilisées pour rendre le travail plus agréable et moins stressant.

Renforcement de la transparence et de l’efficacité des pratiques immobilières

Centralisation et analyse des données

Les plateformes de gestion immobilière centralisent les informations sur les bâtiments, offrant ainsi une vue transparente et aisée pour interroger des performances, des coûts et des recettes. Elles peuvent prendre appui sur l’IA. Cela facilite les décisions d’investissement éclairées, renforce la responsabilité et améliore les relations avec les investisseurs et les locataires, grâce à une communication ouverte et honnête.

Utilisation de la blockchain pour la sécurité des transactions

La blockchain, qui plus est associée à l’IA, peut également renforcer la sécurité des transactions. Les dossiers enregistrés dans une blockchain sont immuables et transparents, ce qui réduit la possibilité de fraude et accroît la confiance des investisseurs. Par exemple, par l’enregistrement des transactions immobilières sur une blockchain, tous les participants ont accès à une seule version vérifiée de l’historique de la transaction.

Conclusion

L’IA révolutionne le secteur immobilier en offrant des solutions innovantes pour répondre aux défis environnementaux et sociaux tout en améliorant la transparence et l’efficacité des processus de gestion. Toutefois, les enjeux éthiques et réglementaires associés à l’IA requièrent une attention particulière pour assurer une adoption responsable et durable de ces technologies. Les avancées en matière de data, d’algorithmes et de puissance de calcul promettent de continuer à transformer l’industrie, sous réserve d’une gouvernance rigoureuse et d’une réglementation adaptée.

L’avenir de l’IA dans l’immobilier est prometteur, mais il nécessite une collaboration étroite entre les développeurs, les régulateurs et les parties prenantes de l’industrie pour garantir que les avantages de l’IA soient maximisés tout en minimisant les risques. Les initiatives réglementaires en cours, tant au niveau de l’UE qu’aux États-Unis, montrent une prise de conscience croissante des défis et des opportunités offertes par l’IA. En continuant à innover et à adopter des pratiques éthiques et responsables, l’industrie immobilière peut tirer parti de l’IA pour créer un futur plus durable et équitable.

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Usages déclarés de l’intelligence artificielle générative par l’auteur
	OUI	NON	Observations  Précisions
Recherche d’informations et synthèse de l’état de l’art	X		En partie
Reformulation		X
Correction orthographique et/ou grammaticale.			Outil Word
Résumé et/ou génération de mots clé		X