Transformer les données en avantage stratégique : comment les principales sociétés immobilières commerciales rendent l’intelligence exploitable

Le débat sur la stratégie de données dans l'immobilier institutionnel a évolué. Il y a quelques années, obtenir l'adhésion des dirigeants impliquait de tout expliquer à partir de zéro ; d'expliquer pourquoi des feuilles de calcul fragmentées représentaient un handicap.pourquoi la gouvernance était importante, pourquoi l'investissement en valait la peine.

Mais comme l'a souligné Pete Schow, responsable mondial des données et de l'infrastructure technologique chez UBS, lors d'une session parallèle de cette année Altus ConnectVous n'avez plus besoin de vendre des stratégies de données. Cette époque est révolue.

Ce qui n'a pas changé, c'est la difficulté à en exécuter une.

Lors de la conférence Altus Connect, Schow et Dipesh Shah, directeur technique de Stockbridge Capital Group, ont eu une discussion franche sur ce qui distingue les entreprises qui développent un véritable avantage concurrentiel grâce aux données de celles qui peinent encore à mettre en œuvre cette stratégie. Forts d'une expérience cumulée d'environ 40 ans, ils ont travaillé en coulisses pour certains des plus grands noms de l'immobilier. Leur point de vue est moins théorique que pratique, et souvent ingrat, pour faire coopérer les données à grande échelle.

Ces victoires sont importantes, mais elles ne s'obtiennent pas du jour au lendemain.

Dans l'immobilier commercial, une stratégie de données solide peut mener à des succès retentissants. Mais ces succès ne se concrétisent pas rapidement et ne résultent jamais d'une simple décision technologique.

Pour Shah, une avancée décisive s'est produite à la suite d'un projet d'intégration opérationnelle mené au début de sa carrière dans une société de courtage internationale. Son équipe a connecté le système de gestion des interventions d'un client à l'infrastructure d'automatisation des bâtiments de trois entrepôts et a découvert que le client payait des factures d'énergie 24h/24 alors qu'il ne travaillait que sur deux équipes. En trois mois, le coût de la mise en œuvre a été amorti. « D'après les données, ils payaient pour toutes ces factures alors que personne n'était présent », a déclaré Shah. La résolution du problème n'a été possible que grâce à la connexion et à l'accessibilité des données.

La version de Schow a été développée au sein d'une précédente société d'investissement internationale, où son équipe a passé un peu plus d'un an à travailler sur les données fondamentales : nettoyage des structures d'investissement, cartographie des informations de location, standardisation des codes au niveau des fonds, des coentreprises et des actifs, avant même de créer une interface de visualisation. Au moment de présenter les résultats à l'équipe dirigeante, le système a fonctionné en arrière-plan pendant cinq minutes avant de fournir des données inédites : la performance des fonds, la performance des investissements, la performance des coentreprises et la performance de chaque actif, accessibles en un clic. « Ça change tout ! », s'est exclamé le responsable de l'équipe dirigeante une fois les données chargées. « Il faut absolument que tout le monde s'y mette ! »

Pour Schow, cela a mis en lumière la rigueur nécessaire pour mettre en place ces éléments. Mais c'est faisable, et lorsque tout est en place, l'impact est indéniable.

Pourquoi les données CRE sont plus difficiles à maîtriser que la plupart des autres

Le problème des données immobilières commerciales est structurel. Il ne s'agit pas seulement d'une adoption lente des technologies par le secteur, mais aussi du fait qu'une part importante des données commercialement pertinentes n'a jamais été intégrée aux systèmes transactionnels.

Shah qualifie cela de problème des « données dormantes ». « Une grande partie de nos données sont des données dormantes », a-t-il déclaré. « Elles sont stockées sur un disque dur. Elles se trouvent dans une feuille de calcul Excel. Elles ne sont pas intégrées à un système transactionnel. » Malheureusement, cette situation perdure depuis longtemps dans l'immobilier commercial.

La fragmentation s'accentue lorsqu'on prend en compte les acteurs externes de la chaîne de valeur des données d'un portefeuille institutionnel, tels que les gestionnaires immobiliers, les partenaires de coentreprise, les courtiers et les auditeurs. Chacun représente une source potentielle d'incohérences, et si leurs contributions ne sont pas encadrées contractuellement dès le départ, le problème devient structurellement insoluble à mesure que le portefeuille s'agrandit.

Schow a clairement illustré l'effet en cascade de ce phénomène. "Si vous avez une feuille de calcul Excel hors ligne dont vous ne connaissez pas la fiabilité, un système source dont vous ne connaissez pas la fiabilité et un entrepôt de données dont vous ne connaissez pas la fiabilité, vous êtes maintenant dans une situation critique — chaque couche non résolue amplifiant l'incertitude de la précédente.

La gouvernance n'est pas un cadre, c'est une discipline.

Shah et Schow insistent tous deux sur un point : la gouvernance ne peut être un artefact. Elle doit être une discipline vivante qui s’étend à tous les acteurs de la chaîne de valeur des données et qui doit être construite dès le départ autour d’un cas d’usage métier clair, et non pas adaptée a posteriori à une infrastructure existante.

Le principe sur lequel reviennent sans cesse ces deux dirigeants est simple : partir du résultat souhaité. Il faut procéder à une ingénierie inverse à partir du résultat attendu (rapport, vue d’ensemble du portefeuille ou document destiné aux investisseurs), plutôt qu’à partir des données disponibles.

Pour Shah, l'exemple le plus frappant fut celui d'une réunion de direction bihebdomadaire qui, dans son ancienne entreprise, dégénérait systématiquement en la même dispute. Le responsable du service location et le responsable de la comptabilité présentaient chacun un rapport d'exécution de bail portant le même titre, mais avec des chiffres différents, car leur définition de l'événement déclencheur divergeait. Pour le service location, un bail était considéré comme exécuté à sa signature. Pour la comptabilité, c'était à la perception du loyer. Cette situation engendrait systématiquement de la frustration au sein de la direction, jusqu'à ce que le conflit soit finalement résolu grâce à un dictionnaire de données commun.

Schow va plus loin en matière de gouvernance, soulignant la nécessité d'exiger des partenaires externes le respect de normes objectives. Dans une précédente société d'investissement, son équipe avait mis en place un système d'évaluation de la qualité des données des gestionnaires immobiliers. Lors des négociations contractuelles, les gestionnaires d'actifs disposaient de données concrètes permettant d'identifier les acteurs respectueux des règles. « Pour revenir au contexte concurrentiel », a-t-il déclaré, « si les négociations contractuelles reprennent et qu'un prestataire ne fournit des données que dans la moitié des cas, et que je dispose d'une autre entreprise capable de le remplacer, je peux le faire grâce à des données objectives. » Cette approche souple était devenue la norme. Schow a également constaté que cette même dynamique concurrentielle pouvait être appliquée en interne : mettre en avant les réussites en matière de données lors des réunions de direction, montrer aux pairs les possibilités offertes et laisser la dynamique naturelle de l'organisation faire le reste.

La gouvernance doit également être liée aux résultats qui importent réellement à l'entreprise, un point sur lequel Shah insiste. « Ne cherchez pas à tout prix à accomplir des tâches impossibles », a-t-il déclaré. « Concentrez-vous sur vos obligations en matière de conformité et d'investissement. Inutile de collecter mille données si une centaine suffit. » La même logique s'applique à la manière dont les gains en matière de données sont présentés à la direction. « Si vous dites simplement que vous avez intégré 12 applications, on vous regardera et on vous dira que nous ne sommes pas une entreprise informatique. » L'argumentaire commercial doit être présenté en termes commerciaux : gain de temps, suppression de tableaux de bord, analystes libérés pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Tendances du marché et comment anticiper

Dans le secteur de l'immobilier commercial, la prochaine frontière concurrentielle est la rapidité. « Si je peux réduire le délai de vérification préalable de 60 jours à 45 jours, puis à 30 jours, et enfin à 15 jours, je vais gagner », a déclaré Schow. « Je serai celui qui pourra conclure ces transactions le plus rapidement. » Stockbridge expérimente déjà dans ce domaine. L'équipe de Shah a récemment déployé un outil d'IA autonome qui centralise les données comparatives des courtiers et les données en cours issues de leur système de gestion des transactions. Ce changement, selon les deux dirigeants, exige que les professionnels des données et de la technologie obtiennent une place au sein du comité d'investissement, ou à proximité. Non pas pour prendre des décisions, mais pour anticiper les tendances.

Les nouvelles classes d'actifs ont la fâcheuse tendance à révéler des lacunes de données insoupçonnées. Prenons l'exemple de la ruée qui s'est produite lorsque les résidences pour personnes âgées et les résidences étudiantes ont connu un essor fulgurant, les décisions d'investissement étant prises sans l'infrastructure de données nécessaire. À l'époque, les solutions de base ne permettaient pas de calculer nativement le nombre de lits plutôt que de chambres, et Schow se souvient que son équipe a dû adapter les systèmes jusqu'à ce que les fournisseurs de solutions trouvent enfin une solution à ce problème.

La leçon est pratique : anticipez les actions de votre entreprise. Assistez à la sélection des projets. Lisez le cahier des charges. Comprenez les types de biens et leurs structures avant qu’ils n’intègrent votre infrastructure de données. « Vous apprendrez beaucoup sur le fonctionnement du secteur », a déclaré Schow. « Vous découvrirez également où se situeront vos lacunes en matière de données et comment les combler. »

Les entreprises qui y parviennent en premier ne se contentent pas de produire de meilleurs rapports. Elles agissent plus rapidement, identifient les opportunités plus tôt et concluent des accords avec plus d'assurance ; non pas parce qu'elles ont adopté la technologie la plus sophistiquée, mais parce qu'elles ont accompli le travail rigoureux, souvent ingrat, de bâtir d'abord les fondations.

Ce qu'Altus construit vers

Les défis décrits par Schow et Shah sont ceux qu'Altus s'efforce de relever de l'intérieur. ARGUS joue un rôle important dans la manière dont de nombreuses sociétés immobilières commerciales institutionnelles modélisent, évaluent et gèrent leurs actifs, et dans l'évolution des solutions ARGUS traditionnelles vers ARGUS Intelligence reflète la même conviction qui traverse toute cette conversation : les données prennent de la valeur lorsqu’elles sont connectées et organisées autour de l’actif plutôt que du modèle.

Ce évolution est conçu pour répondre au problème d'intégration décrit par Schow. ARGUS Intelligence s'intègre à l'écosystème de données plus large dans lequel une entreprise évolue déjà, qu'il s'agisse de systèmes de gestion immobilière, d'outils de reporting ou d'environnements intersystèmes complexes qui, historiquement, nécessitaient un développement sur mesure important.

Du côté de l'IA, ARGUS AssistC’est là que le travail de fond décrit par Shah et Schow commence à porter ses fruits. Il s’appuie sur les indicateurs de référence, les hypothèses et les modèles historiques organisés autour de chaque actif pour faire émerger des réponses fondées sur les mêmes données qui sous-tendent l’évaluation, l’analyse de portefeuille et la présentation au comité d’investissement. L’objectif est le même que celui que les deux dirigeants expriment tout au long de leur analyse : non pas plus de données, mais les bonnes données, entre les bonnes mains, au bon moment.

Les entreprises qui s'attellent d'abord aux tâches ingrates sont les mieux placées pour en tirer parti. La technologie est prête. La question, comme toujours, est de savoir si la discipline est en place.

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