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Dans un futur proche, l’IA rentrera dans votre agence. Une opportunité à saisir pour développer votre entreprise.
A l’occasion de la conférence inaugurale du salon RENT – Real Estate & New Technologies, qui s’est tenu à Paris les 11 et 12 octobre dernier, Matthew Ferrara, expert américain de la vente immobilière, a exposé sa vision de la transformation du secteur par l’intelligence artificielle et a proposé des pistes pour en tirer parti. C’est le moment de s’y intéresser car le big data est devenu une réalité, et les algorithmes et le deep learning (technologie d’apprentissage basée sur des réseaux de neurones artificiels) existent et sont proposés aux entreprises.
L’IA, combinaison du big data, du deep learning et des robots, va créer des opportunités, mais au prix de nouvelles méthodes de travail. Le point clé est la capacité de l’IA de mieux connaître le client et ses besoins et, en conséquence, de pouvoir proposer le bon produit, au bon moment, à la bonne personne.
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Matthew Ferrara est diplômé de philosophie et passionné de photographie, mais également écrivain et conférencier. Depuis vingt-cinq ans, il forme les leaders de l’immobilier, dans le monde entier, au marketing et aux innovations technologiques.
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Deux fantasmes peuvent être évacués d’emblée : les algorithmes vont devenir autonomes, puis prendre le pouvoir, et les robots vont remplacer les humains. Le premier point est aujourd’hui de la science-fiction et, d’après tous les experts, le restera longtemps. Le second point est plus subtil. Les robots pourront rapidement faire mieux que nous les tâches simples, comme la gestion des agendas et la prise de rendez-vous, ainsi que les calculs et les analyses les plus complexes.
C’est un gain de temps important qui permet de se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée. Les calculs et les analyses effectués par l’intelligence artificielle ne nous rendent pas plus bêtes mais, au contraire, nous permettent de travailler plus intelligemment en ayant accès à des résultats et à des informations hors de notre portée auparavant. Des robots sont déjà opérationnels au service des agents immobiliers.
QU’ATTENDRE DES ROBOTS :
L’intelligence artificielle et les robots pourront :
• trouver des connections et des opportunités cachées dans le big data ;
• identifier les informations fausses ou sans intérêt ;
• diminuer ou éliminer les tâches à faible valeur ;
• aider les personnes à mieux décider et agir ;
L’intelligence artificielle et les robots ne pourront pas :
• remplacer le jugement humain ;
• affaiblir l’importance de la relation entre les professionnels et leurs clients ;
• diminuer les commissions ;
• éliminer le rôle des agents dans des situations à forte charge émotionnelle.
L’intelligence artificielle va imposer de nouvelles méthodes de travail. Le modèle actuel de génération de contacts, avec des annonces de plus en plus sophistiquées diffusées tous azimuts sur Internet, sera remplacé par une connaissance fine du client et de ses attentes. Peter Drucker, gourou du management, avait posé les bases dès les années 1950 : « La finalité du marketing est de connaître le consommateur tellement bien que nos produits et services lui conviennent parfaitement et se vendent d’eux-mêmes». Les outils de ce marketing existent : des programmes informatiques explorent les données laissées sur Internet, ils apportent une connaissance fine des clients, de leurs besoins et peuvent prédire leur comportement d’achat. Les bases de données (le big data) s’enrichissent très rapidement. La grande question est de savoir qui maîtrisera ou aura accès à ces bases et aux résultats de leur exploration : les professionnels de l’immobilier ou les géants du Net ? Amazon, par exemple, a montré que l’immobilier est un de ses objectifs stratégiques…
L’intelligence artificielle pour les agents immobiliers en est à ses débuts, mais il convient de se préparer à sa préemption du secteur. Cela peut se faire de trois façons :
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BIG DATA
Voici quelques exemples de big data pour l’immobilier.
Pour de la résidence : prix locaux et leur évolution ; état du bien ; date de construction ; impôts locaux ; vie locale ; caractéristiques socio-démographiques de la population ; infrastructures ; données sur l’environnement.
Pour des personnes : date d’entrée dans la résidence ; taille de la famille ; revenus, endettement, patrimoine ; parcours professionnel ; cycle de vie ; « graph social », hobbies, événements personnels significatifs ; données de consommation (Amazon…).
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