Quelles réalités derrière la promesse d’intelligence artificielle en immobilier?

Si lors de l’édition 2018 du RENT, leboncoin nous présentait une conférence sur le big data, l’intervention de la firme lors des Proptech Digital Days de 2020 s’inscrit dans la continuité de la précédente. Après le big data, la question qui s’impose est : comment se servir de ces données pour créer de la valeur ? François Di Dio, Clément Henry et Jean-François Goudou nous expliquent comment leboncoin, Solen et Meero utilisent concrètement l’intelligence artificielle au service des professionnels de l’immobilier.

Ce workshop a réuni :

• François Di Dio, directeur marketing immobilier chez leboncoin;
• Clément Henry, cofondateur et CEO de Solen;
• Jean-François Goudou, VP, AI Research chez Meero.

Comment leboncoin utilise l’intelligence artificielle pour identifier les vendeurs avant même qu’ils ne publient leur annonce immobilière

leboncoin reçoit 29 millions de visiteurs uniques chaque mois. Ces utilisateurs viennent souvent sur la plateforme avec un projet précis en tête. Parmi ces projets, on trouve celui d’acheter, de louer ou de vendre un bien immobilier.

Chaque mois, ce sont 17 millions de Français qui y font leur recherche immobilière. Parmi ceux-ci, 3,5 millions d’utilisateurs déclarent avoir un projet de vente, qu’il soit immédiat ou dans les prochains mois. Certains de ces vendeurs ont déjà déposé une annonce, mais la majorité ne l’a pas encore fait. Soit parce que leur projet n’est pas assez mature ou soit parce qu’ils choisiront de le confier à un professionnel.

Mais comment leboncoin arrive-t-il à détecter des vendeurs, même s’ils n’ont pas déposé d’annonce? Il va d’abord collecter de la data. Beaucoup de data. Chaque fois qu’un utilisateur pose une action sur le site, leboncoin enregistre la nature de cette interaction. Il a ensuite recours à l’intelligence artificielle pour interpréter cette data en 2 phases :

1 – L’apprentissage

L’IA va d’abord s’intéresser aux utilisateurs qui ont déposé une annonce de vente. C’est d’abord ce genre de personne qu’on cherche à reconnaître. Elle va récupérer les données de ces utilisateurs et les analyser : nombre de recherches, fréquences et durée des visites, contacts sur des annonces, etc. Toutes ces données vont lui permettre de dresser un comportement type de vendeur. Par exemple :

1. Une personne visite tous les 3 jours la catégorie immobilière;
2. Au bout d’une semaine, sa fréquence de visite augmente à une fois par jour;
3. Elle commence à contacter des annonceurs;
4. En parallèle, cette personne consulte des catégories de services connexes (ex. : déménageurs).

Bref, tout un tas de comportements qui est directement lié au fait que cette personne cherche à vendre.

2 – Exploitation

Lors de cette 2e phase, l’IA va s’intéresser à tous les autres utilisateurs. Il analysera leur comportement pour voir s’il est similaire à celui des vendeurs particuliers analysé en phase 1. Lorsque le comportement d’un de ces utilisateurs est très proche de celui d’un vendeur, l’IA l’identifiera comme ayant de fortes chances d’être vendeur ou de le devenir dans les prochains jours. Il va ensuite pouvoir l’orienter vers des parcours dédiés à son besoin (par exemple, proposer une estimation en ligne pour l’aider à maturer son projet.)

Ce parcours permettra également de recueillir des informations additionnelles comme le code postal, le type de bien, le nombre de pièces, voir le prix de vente espéré. leboncoin va aussi demander au vendeur s’il souhaite être accompagné d’un professionnel. Si c’est le cas, il le mettra en contact avec des agents de son secteur. Les informations collectées lors du parcours pourront être transmises à l’agent. Elles faciliteront ainsi la rencontre entre le vendeur et le professionnel de l’immobilier.

Comment Solen utilise l’intelligence artificielle et le machine learning pour optimiser la luminosité dans les appartements à construire

Rappelons que Solen se spécialise dans le calcul de la luminosité naturelle et de l’ensoleillement d’un bien immobilier. Il accompagne les agences et les promoteurs sur la valorisation de cette information pour la vente. Mais il intervient aussi en amont, avec les promoteurs. Il joue alors le rôle d’un bureau d’étude pour optimiser la luminosité naturelle et l’ensoleillement des logements. L’objectif étant de proposer au client un logement qui soit le plus lumineux et ensoleillé possible.

Son intelligence artificielle se concentre aujourd’hui sur l’optimisation de la lumière naturelle en phase montage d’un projet à construire. Soit le nombre d’heures par jour où la lumière naturelle d’une pièce est suffisante pour ne pas avoir recours à une source de lumière artificielle.

Comment l’intelligence artificielle est-elle employée par Solen?

Le promoteur envoie les plans de l’opération à Solen. Solen calcule sur chacun des logements du projet le nombre d’heures d’ensoleillement et de luminosité. L’idée est de pouvoir identifier le plus tôt possible quels sont les logements qui risquent d’être sombres. Le système de machine learning va ensuite proposer les meilleures recommandations possible pour optimiser la luminosité.

L’IA de Solen a pu s’entraîner sur plus de 30 000 logements. Cette quantité considérable lui permet d’avoir assez de data pour reconnaître les situations où la luminosité n’est pas très bonne et faire les recommandations appropriées en fonction de chaque projet.

La répartition de la surface vitrée a un gros impact sur la luminosité de la pièce. L’IA peut présentement étudier la disposition des fenêtres, tester différents scénarios et proposer un arrangement optimal. Changer la position et la dimension de deux fenêtres et réaménager la cuisine d’un appartement a par exemple permis de passer de 0 à 7 h 25 de lumière naturelle dans la pièce de vie sans augmenter les coûts de construction.

L’IA lui a donc permis de gagner une efficacité impossible à atteindre lorsque les calculs étaient faits par les équipes. Le cofondateur de Solen précise que ce n’est qu’un début pour son intelligence artificielle. D’autres fonctionnalités sont présentement en développement.

Comment Meero utilise l’IA pour retoucher automatiquement des photos

Meero est un service à la demande de production photographique. Son outil de retouche, Eïko, utilise l’intelligence artificielle pour retoucher automatiquement des visuels. Meero s’adresse principalement aux portails immobiliers avec cet outil, qui leur permet d’améliorer la qualité des photos, même en n’ayant pas accès directement au bien.

3 axes d’intervention pour l’IA d’Eïko

Dès que les images du portail sont en ligne, Eïko peut les améliorer ainsi que toutes les métadonnées associées. L’algorithme d’amélioration des images travaille sur 3 axes:

1. L’amélioration de la qualité des photos. L’intelligence artificielle est en mesure d’améliorer l’exposition, le cadrage, la géométrie, les couleurs et les contrastes de l’image pour en optimiser la qualité.
2. Le poids de l’image. L’algorithme travaille également sur la gestion des médias pour conserver une qualité visuelle optimale tout en réduisant au maximum le poids des images. Cela permet au portail de garantir un temps de chargement minimal, ce qui améliore autant l’expérience utilisateur que le référencement.
3. La qualité de l’indexation. L’intelligence artificielle de Meero est aussi en mesure d’extraire du sens des images immobilières qu’on lui présente. Cela lui permet notamment de travailler sur des contraintes de vie privée (supprimer des visages, des plaques minéralogiques, etc.), voire même jusqu’à rédiger une préannonce en langage naturel.

La phase de recherche vient de se terminer chez Meero. Eïko est maintenant disponible en SaaS pendant que son développement se poursuit. Les prochaines étapes de développement de l’IA lui permettront notamment de déterminer s’il y a des doublons sur le listing, et de faire intervenir des partenaires tiers, pour éventuellement constituer une plateforme complète de gestion du cycle de vie des médias des portails immobiliers.

Ces trois exemples nous démontrent concrètement comment l’intelligence artificielle est en train de s’implanter à différentes étapes du process immobilier. Qu’elles soient à destination des agents, des promoteurs ou des portails, ces innovations ne se font pas au détriment des professionnels de l’immobilier, au contraire. Elles transforment plutôt la data en valeur, que les professionnels peuvent à leur tour transmettre à leurs propres clients.