More data, more risk

For more than 30 years, my work has been focused on data. I’ve evolved from a daily user to leading the development of data products across multiple lines of the commercial real estate business. And in all that time, one constant has held true: without a strong foundation, more data adds more risk — not better intelligence.

In my experience, a strong foundation comes down to two things. The first is governance; specifically, whether the data is clean, clearly defined, owned, and maintained. The second is how the data is (or isn’t) connected and organized. Data often sits within the teams that own or use it most, structured specifically to support the type of work they do. Every handoff to another team or user becomes a chance for misinterpretation.

And as firms race to realize the benefits of AI, both of these challenges can get decidedly worse.

Gouvernance : la différence entre posséder des données et être orienté données

Le secteur de l'immobilier commercial n'a jamais manqué d'informations. Les entreprises enrichissent constamment leurs systèmes de données, élaborent des rapports et des tableaux de bord, dans le but d'obtenir des informations plus pertinentes et de prendre des décisions commerciales plus éclairées. Cependant, disposer de données et être tourné vers les données sont deux choses différentes. Une entreprise axée sur les données est une entreprise qui a investi du temps pour définir sa stratégie de données et qui privilégie la gouvernance des données, de sorte que les décisions sont prises de manière délibérée plutôt que par défaut.

La plupart des entreprises optent soit pour une stratégie centralisée où les données sont strictement réglementées et stockées dans un système unique, soit pour une approche fédérée où les données sont réparties entre différentes équipes. Chacune présente des avantages et des inconvénients. Une stratégie centralisée facilite le maintien des normes de données, mais peut engendrer des goulots d'étranglement et de longs délais d'accès à l'information. Dans un modèle fédéré, chaque équipe peut accomplir ses tâches, mais les données sont cloisonnées, ce qui rend difficile une vision d'ensemble. Le juste milieu se situe généralement : une couche centrale de gouvernance légère définit les dictionnaires de données, codifie la nomenclature et attribue les responsabilités, tandis que chaque équipe gère ses propres données et les rend accessibles aux équipes qui les utilisent.

La gouvernance des données n'est ni attrayante ni glamour. C'est un travail ardu, mais bien menée, elle constitue le fondement de décisions éclairées et basées sur les données.

Comment l'IA fait évoluer les enjeux : une solution unique ne convient pas à tous

Les organisations subissent une pression énorme pour adopter l'IA, et beaucoup se tournent vers des solutions généralistes et standardisées. Ces solutions ont leur utilité, même dans l'immobilier commercial, mais pas pour les décisions stratégiques où des centaines de millions d'euros sont en jeu. Grâce à leur capacité à comprendre le langage, elles sont parfaitement adaptées aux tâches quotidiennes comme l'interrogation et la traduction de documents, notamment lorsqu'une personne vérifie les résultats en temps réel. Dans l'immobilier commercial, par exemple, une agence immobilière ou une société de gestion peut les utiliser pour rechercher les réponses les plus pertinentes à des appels d'offres antérieurs, ou un gestionnaire de fonds peut s'en servir pour comparer les réponses lors de la sélection d'un gestionnaire immobilier.

Mais ces outils ne possèdent généralement pas le savoir-faire spécifique à l'immobilier commercial, où la modélisation repose sur un équilibre entre art et science. Ils ne s'appuient pas sur des modèles et des flux de travail éprouvés. Sans ce contexte, l'IA décide elle-même de la structure du modèle de données, ce qui est pour le moins inquiétant. Une IA généraliste peut automatiser les contrôles humains qui garantissaient la fiabilité des données, et lorsqu'un problème survient, il est extrêmement difficile de déterminer si l'IA ou les données sont erronées.

Avec une IA générique, impossible d'être certain que les chiffres affichés correspondent aux actifs, hypothèses et conditions de marché appropriés. Impossible de les expliquer, de les justifier ou de fournir une piste d'audit.

Et vous ne pouvez certainement pas prendre des décisions importantes en matière d'immobilier commercial sur cette base.

ARGUS Assist : le contexte change tout

L'IA sans contexte produit des réponses. L'IA avec contexte permet de prendre des décisions. En développant notre expérience d'IA agentielle, ARGUS Assist, nous avons cherché à lui donner ce contexte en relevant les défis inhérents aux données et à la connectivité, défis que les solutions d'IA généralistes ne peuvent pas résoudre. Vos données sont validées avant d'être chargées dans le système, vous assurant ainsi une structuration optimale. De plus, nos équipes de données spécialisées simplifient le processus et en minimisent les efforts. Côté connectivité, ARGUS Assist est intégré à ARGUS Intelligence Platform, qui connecte votre équipe, vos données et votre travail à chaque étape du cycle de vie des investissements immobiliers commerciaux. Ainsi, tous les membres de votre entreprise travaillent à partir d'une source unique et fiable d'informations.

Depuis des décennies, les plus grandes organisations immobilières mondiales comptent sur nous pour éclairer leurs décisions les plus cruciales. Avec ARGUS Assist, nous veillons à ce que vous puissiez continuer à nous faire confiance pour vos décisions. Chaque chiffre fourni est calculé par le moteur de calcul ARGUS et validé par le fichier ARGUS auquel vous faites déjà confiance. De plus, nous effectuons les vérifications préalables que les IA généralistes ne font pas, en réalisant des tests approfondis pour garantir la cohérence des résultats de ARGUS Assist avec ceux du moteur de calcul.

Les résultats sont déterministes, ce qui signifie que chaque personne - du courtier au responsable des acquisitions - qui effectue un calcul obtient le même résultat à chaque fois.

Et ensuite pour ARGUS Assist : plus d’intelligence axée sur le travail réel

Chez Altus, nous ne nous contentons pas de développer pour vous, nous développons avec vous. Cela signifie nous concentrer sur les fonctionnalités qui ont le plus d'impact sur votre activité. À mesure que nous intégrons de nouvelles capacités à ARGUS Intelligence Platform, notre objectif est de les rendre disponibles via ARGUS Assist sous forme d'agents spécialisés, conçus autour de flux de travail réels d'acquisition, d'investissement, de développement, de gestion de la dette et de gestion des données. Et comme toujours, nos normes de test rigoureuses vous garantissent le même haut niveau de confiance dans leurs résultats que celui dont vous bénéficiez depuis des décennies avec le moteur de calcul ARGUS auquel vous faites confiance.

Nous travaillons également à intégrer les fonctionnalités de ARGUS Assist aux outils d'IA que vous utilisez déjà, via les MCP. Ainsi, même lorsque vous utilisez un outil d'IA généraliste, les données peuvent provenir de ARGUS Assist.

Des données fiables, des analyses étayées, des décisions durables

Alors que le secteur de l'immobilier commercial adopte l'IA, la leçon que j'ai tirée de ma carrière est plus importante que jamais : plus de données ne signifie pas forcément mieux. Ce qui compte, ce sont les données gouvernées, les données connectées et les modèles éprouvés. Voilà ce qui distingue l'IA généraliste des IA spécialisées comme *$*.ARGUS AssistEt elles constituent le fondement d'analyses que vous pouvez défendre et de données auxquelles vous pouvez faire confiance.

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