Altus Group a tenu son premier Innovation Summit à Paris le 16 juin dernier. À l’instar d’Altus Connect, cet événement a offert aux leaders du secteur l’opportunité d’échanger sur le rôle que joue désormais l’intelligence artificielle dans l’immobilier commercial, et sur la manière de passer des premières expérimentations à des résultats concrets, reproductibles et défendables par les équipes.

Jean-Sébastien Py, directeur général de Finance Active et Fairways Debt chez Altus Group, a planté le décor : le secteur a atteint un stade où les meilleures idées naissent de la résolution des problèmes aux côtés de ceux qui les vivent au quotidien. Altus s’est présenté à cette discussion à la fois comme un auditeur attentif et un guide expérimenté, fort d’années de réflexion sur ces mêmes problématiques et ayant déjà intégré des réponses concrètes dans les outils indispensables du secteur. Les échanges sont ensuite passés d’une vision d’ensemble de l’état actuel de l’IA à des exemples concrets de mise en application de ces réflexions au cœur des plateformes que les évaluateurs, les gestionnaires d’actifs et les investisseurs utilisent au quotidien.

Jean-Sébastien Py, directeur général de Finance Active et Fairways Debt chez Groupe Altus, accueille les participants au Sommet de l'innovation Altus

Le discours d’ouverture : où en est l’IA ?

Vincent Pavanello, cofondateur de Mister AI, une société française spécialisée dans le conseil et la formation en IA générative, a ouvert la session en bousculant une idée reçue. Selon lui, l’affirmation selon laquelle l’immobilier serait en retard sur d’autres secteurs en matière d’adoption de l’IA est totalement erronée. Au contraire, il a soutenu qu’aucune catégorie d’outils professionnels n’avait connu une adoption aussi rapide ces dernières années.

Après avoir rappelé la vitesse à laquelle les nouvelles technologies se sont répandues, il a abordé la question qu’il jugeait essentielle pour l'assemblée : dans un monde où des modèles à usage général puissants peuvent prendre en charge une part croissante des tâches quotidiennes, quelle est la place des outils spécialisés ? Les modèles à usage général s’acquittent en effet très bien d’un large éventail de tâches courantes : la rédaction de communications, la synthèse de documents ou encore la recherche de contexte de marché. Mais lorsque le travail nécessite une précision, une cohérence et des résultats qui peuvent être défendus devant un client ou un comité d’investissement, une approche différente s’impose. « Le véritable défi est de comprendre ce que, dans les outils que vous utilisez, un modèle à usage général ne peut tout simplement pas reproduire », a déclaré Vincent Pavanello. Pour ces tâches, l’outil doit être conçu sur mesure. Un outil spécialisé comme ARGUS Assist apporte ce qu’aucun modèle à usage général ne peut offrir : des données propriétaires et un moteur de calcul éprouvé, spécifiquement conçu pour l’immobilier commercial.

Le conseil qu’il adresse aux entreprises : choisir un plateforme généraliste puissante et sécurisée, accompagner les équipes dans sa prise en main et construire de manière réfléchie les outils spécialisés qui s’articuleront autour d’elle.

Vincent Pavanello, cofondateur de Mister AI, prononce un discours d'ouverture sur l'intelligence artificielle

ARGUS Workbook by Forbury

Pour les entreprises qui souhaitent étendre leurs capacités d’évaluation de niveau entreprise sans pour autant bouleverser leurs processus de travail existants, Benoît Desmarest, ingénieur solutions chez Altus Group, a présenté ARGUS Workbook by Forbury. Cette solution conserve l’interface de tableur, familière aux utilisateurs, tout en envoyant ses calculs vers le cloud pour les exécuter sur le même moteur qu’ARGUS. Comme les deux outils partagent ce moteur unique, une même évaluation produit des résultats rigoureusement identiques, quel que soit l’outil utilisé. Un outil d’importation intégré extrait directement les états locatifs depuis un PDF ou un tableur pour les intégrer dans le modèle, évitant ainsi une grande partie des saisies manuelles fastidieuses. Cette même fonction d’importation peut ensuite être utilisée pour intégrer les données réelles et suivre les performances par rapport au modèle d’origine, étendant ainsi son usage de l’analyse d’acquisition jusqu’à la planification stratégique continue. Forbury, rachetée par Altus en 2023, était déjà le leader du marché en Australie et en Nouvelle-Zélande. Depuis, l’équipe a adapté ARGUS Workbook by Forbury pour les marchés français et allemand, en collaborant étroitement avec des professionnels locaux afin de concevoir une solution parfaitement adaptée aux spécificités de chaque pays.

Benoît Desmarest, ingénieur solutions chez Altus Group, a présenté le cahier d'exercices ARGUS by Forbury >> [...] a présenté ARGUS Workbook by Forbury

Ce qu’il faut pour faire fonctionner l’IA

La table ronde qui a suivi, animée par Daniela Dragoi d’Altus, a réuni Vincent Pavanello, Nicolas Le Goff, qui dirige l’activité de conseil en évaluation d’Altus pour la région EMEA, et Jean-Philippe Carmarans, directeur de l’évaluation chez Cushman & Wakefield en France.

Il y a un an, la question que tout le monde se posait était de savoir si l’IA pouvait être utilisée dans l’immobilier commercial. Aujourd’hui, comme l’a souligné Daniela, l’enjeu est de savoir comment bien l’utiliser. Dans une industrie fondée sur la confiance, « si vous ne pouvez pas l’expliquer, vous ne pouvez pas le défendre ».

Dans la discussion qui a suivi, trois grands thèmes ont émergé. Le premier portait sur les fondations : des données fiables et une méthode rigoureuse. Les participants ont convenu que si l’IA commet encore des erreurs, elle en fait beaucoup moins qu’auparavant. De plus, une formulation précise des instructions, la citation des sources et la révision humaine permettent de garder ces erreurs sous contrôle. Cependant, disposer de plus de données ne signifie pas automatiquement faire mieux ; le véritable avantage réside dans le choix des bonnes données. Les données d’expertise propriétaires, en particulier, ont été identifiées comme une source d’information particulièrement précieuse. Enfin, quel que soit l’outil utilisé, la responsabilité finale doit incomber à un être humain ; quelqu’un au sein de l’équipe doit assumer chaque décision.

Le deuxième thème portait sur l’adoption. Les outils qui arrivent sur le marché sont peut-être plus performants et plus rapides que les solutions existantes, mais ils ont besoin de soutien pour s’imposer. Les intervenants ont reconnu en toute franchise que les collaborateurs recourent souvent à leurs propres outils d’IA en parallèle des outils officiels. La question de savoir si les gains de productivité individuels se traduisent par des gains à l’échelle de l’organisation reste encore ouverte. « Si tout le monde double sa productivité à l’exception de la personne qui effectue la toute dernière tâche, la conclusion d’une transaction prendra toujours autant de temps », a fait remarquer Vincent. Le véritable frein réside souvent dans les processus décisionnels, comme un comité qui ne se réunit qu’une fois par mois, plutôt que dans la vitesse d’exécution des analystes.

Le troisième thème était la gouvernance. Jean-Philippe a reconnu avec franchise que l'IA libère la créativité au sein de l'entreprise, dans la mesure où elle permet d'atteindre de grandes innovations de manière plus simple et plus efficace, tout en gardant à l'esprit que les règles de confidentialité doivent être strictes et les outils formellement approuvés avant tout déploiement à grande échelle. « Mais pour profiter de cet élan créatif, il faut lui laisser libre cours, à condition qu'il soit correctement encadré », a-t-il déclaré, soulignant que l'objectif est de mettre en place un cadre qui capte les meilleures idées et les concrétise, et non un cadre qui empêche de les expérimenter dès le départ.

Une table ronde animée par Daniela Dragoi d'Altus, avec Vincent Pavanello de Mister AI ; Nicolas Le Goff d'Altus ; et Jean-Philippe Carmarans de Cushman & Wakefield.

La plateforme en action

Benoît Desmarest, Charlotte Boncour et Matt LaHood, du Groupe Altus, ont effectué une démonstration en direct d’ARGUS Intelligence, montrant comment ses différents modules fonctionnent comme un ensemble connecté. Tout ce qui est modélisé dans ARGUS Workbook est automatiquement intégré dans la plateforme. Les modules Asset Manager et Portfolio Manager intègrent ainsi chaque actif au fur et à mesure de sa création, parallèlement à une nouvelle fonctionnalité d’analyse des locataires, qui harmonise les noms de locataires saisis de manière incohérente afin de révéler l’exposition réelle du portefeuille. Charlotte Boncour a présenté en avant-première Investment Manager, un futur module dédié à la consolidation au niveau des fonds, attendu début 2027, et déjà accessible via un programme d’adoption anticipée. Enfin, Matt LaHood a conclu avec Benchmark Manager et une démonstration d’ARGUS Assist, la couche d’IA agentique conversationnelle de la plateforme. Alors que les processus traditionnels exigent de l’utilisateur qu’il sache quel module ouvrir, quel champ mettre à jour et comment relancer le modèle, ARGUS Assist remplace cette succession d’étapes par une simple conversation : décrivez ce dont vous avez besoin et l’agent s’occupe de la tâche. À partir d’une seule requête, il a mis à jour une évaluation, effectué une analyse de sensibilité et comparé plusieurs modèles. Un travail qui prenait autrefois une journée à un analyste a été réalisé en quelques secondes.

Matt LaHood a fait la démonstration de ARGUS Assist

La discussion se poursuit

L'événement s’est clôturé par une invitation à partager les impressions des participants et à rejoindre le programme d’accès anticipé de Benchmark Manager, que l’équipe a présenté comme le point de départ d’une collaboration continue avec les acteurs du secteur. Cet échange se poursuivra à Londres le 17 septembre, où Altus organise son prochain Innovation Summit au Pan Pacific London. Pour ceux qui ont manqué l’édition parisienne ou qui souhaitent explorer plus en profondeur les stratégies permettant d’évoluer avec confiance dans un marché transformé par l’IA, les inscriptions sont d’ores et déjà ouvertes.

Foire aux questions

Qu’est-ce que l’IA agentique et comment s’applique-t-elle à l’immobilier commercial ?

L’IA agentique fait référence à une intelligence artificielle capable de passer à l’action, et non plus seulement de répondre à des questions. Plutôt que de répondre à une seule requête, un système agentique peut recevoir une instruction, la diviser en étapes et exécuter chacune d’elles de manière autonome. Dans le secteur de l’immobilier commercial, cela signifie qu’un outil comme ARGUS Assist peut recevoir une instruction en langage naturel et gérer de lui-même des tâches complexes et multi-étapes : mettre à jour des évaluations, réaliser des analyses de sensibilité et comparer des modèles basés sur la méthodologie ARGUS. Le tout sans que l’utilisateur n’ait besoin de savoir quel module ouvrir ou quel champ modifier.

En quoi ARGUS Workbook by Forbury diffère-t-il d’ARGUS ?

ARGUS Workbook by Forbury conserve une interface de feuille de calcul familière à la plupart des utilisateurs, tout en envoyant ses calculs vers le cloud pour qu’ils s’exécutent sur le même moteur qu’ARGUS. Comme les deux outils partagent ce moteur, une même évaluation produit des résultats identiques sur les deux plateformes, ce qui permet aux entreprises d’étendre la rigueur de niveau entreprise aux équipes qui préfèrent une interface plus légère.

Que nous apprend la discussion de la table ronde sur l’impact de l’adoption de l’IA sur la productivité des organisations ?

Les gains de productivité individuels ne se traduisent pas automatiquement par des gains organisationnels. Comme l’a souligné un intervenant, si tout le monde double sa productivité sauf la personne chargée de la tâche finale, une transaction prend toujours autant de temps. La véritable contrainte est souvent structurelle, comme un comité qui se réunit une fois par mois, plutôt que la rapidité d’un analyste individuel. La façon dont la productivité est définie et mesurée variera selon l’organisation, et les entreprises doivent établir leurs propres références avant d’évaluer l’impact de l’IA.

Quel cadre de gouvernance la table ronde a-t-elle recommandé pour le déploiement de l’IA dans l’immobilier commercial ?

La position des intervenants était que les règles de confidentialité doivent être strictes et les outils formellement approuvés avant un déploiement à grande échelle, mais qu’un excès de prudence comporte son propre coût. L’objectif est d’avoir un cadre qui recueille les meilleures idées et les déploie, et non une structure qui empêche qu’on les essaie. La créativité et la gouvernance peuvent coexister.

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