l'IA à l'avant-garde de la proptech

De la théorie à l'application : acquis pratiques et questions stratégiques

• L’industrie est passée à la « couche d’application » de l’IA, avec des outils pratiques construits sur des modèles établis

• Les solutions ponctuelles permettent de réaliser des économies de temps et d’efforts évidentes, mais les plateformes à l’échelle de l’entreprise restent limitées

• Les avantages opérationnels de l’IA sont évidents, mais son impact stratégique et financier plus large reste à prouver.

Plus tôt ce mois-ci, 3 000 professionnels de l'immobilier commercial (CRE) et de la technologie se sont rendus à Las Vegas pour Plan directeur 2025Cet événement, rassemblement incontournable pour les fondateurs, les investisseurs et les utilisateurs institutionnels des technologies immobilières (« proptech »), a transmis un message clair et fort : l’intelligence artificielle (IA) n’est plus un concept d’avenir, mais une force actuelle qui transforme activement le secteur de l’immobilier commercial. Si le potentiel de l’IA a suscité un optimisme sans précédent, les discussions ont révélé que le secteur se trouvait dans une phase critique de tests rigoureux en quête d’applications pratiques.

Tout au long de la conférence, le consensus était clair : l’IA est une évolution technologique fondamentale, et non une mode passagère. Nous sommes actuellement dans ce que l’on pourrait appeler la phase de développement de la couche applicative. Les modèles et l’infrastructure fondamentaux sont en grande partie en place (même s’ils continueront de se développer et d’évoluer), et l’accent est désormais mis sur la création d’outils pratiques qui exploitent ces couches inférieures et résolvent des problèmes sectoriels spécifiques.

La manifestation la plus visible de ce phénomène est la prolifération de solutions ponctuelles au sein de la proptech. Il s'agit d'applications conçues pour exécuter des tâches spécifiques plus rapidement, avec plus de précision et d'efficacité que leurs prédécesseurs manuels et leurs flux de travail. Parmi les exemples évoqués, on peut citer les outils permettant un traitement plus rapide des données, l'automatisation des tâches routinières et l'amélioration du transfert d'informations entre les équipes au sein des entreprises immobilières. Ces solutions génèrent des gains quantifiables en termes de gain de temps et d'efforts, offrant un bénéfice immédiat et tangible aux utilisateurs. Cependant, si le paysage est riche en ces outils ciblés, on constate une absence notable de plateformes d'IA matures et transversales capables de fournir des solutions globales à l'échelle de l'entreprise, ou du moins de connecter et de résoudre plusieurs de ces « points ».

Cette réalité met en lumière l'une des tensions centrales abordées lors de nombreux panels : l'écart entre impact opérationnel et valeur stratégique. Les intervenants ont confirmé à maintes reprises que l'IA apporte une valeur ajoutée significative au niveau opérationnel. Elle accélère les processus et renforce l'efficacité des équipes. Pourtant, les discussions n'ont souvent pas permis d'établir un lien entre ces gains opérationnels et des résultats stratégiques plus ambitieux, tels que l'amélioration de la performance du portefeuille, l'optimisation de la prise de décision d'investissement ou la rentabilité globale de l'entreprise. Cela pose un défi majeur pour mesurer le retour sur investissement. Au-delà du calcul des heures économisées ou des tâches automatisées, le secteur peine encore à mesurer et à prouver de manière cohérente le retour sur investissement financier global de ces nouvelles technologies et semble généralement se concentrer principalement sur les efforts d'accélération internes déployés par les équipes techniques existantes au sein des entreprises immobilières (par exemple, les propriétaires et exploitants institutionnels). Si beaucoup ont reconnu qu'il s'agissait d'un effort continu, peu d'exemples concrets ont été présentés traduisant l'adoption d'un outil d'IA en une valeur commerciale démontrable et durable, hormis des gains de temps au sein de certaines équipes ou de processus spécifiques. Le prochain chapitre de l'adoption de l'IA devra se concentrer sur la construction de ce pont, en passant de l'efficacité au niveau des tâches à l'avantage stratégique à l'échelle de l'entreprise.

"Faire confiance mais vérifier" mentalité : Les nouvelles règles d'engagement

• Les entreprises doivent faire face à un choix complexe : « construire, acheter ou s'associer », adoptant souvent des approches hybrides qui combinent des solutions ponctuelles internes avec des plateformes externes.

• Le déploiement réussi de l'IA repose sur des données internes propres et bien structurées, de nombreuses entreprises investissant massivement dans l'amélioration de leur infrastructure de données.

• La sélection des fournisseurs et la diligence raisonnable technologique sont plus rigoureuses que jamais, les audits SOC et la sécurité des données jouant un rôle décisif dans les décisions d'investissement et des clients.

La matrice décisionnelle pour l'intégration de l'IA par les entreprises devient de plus en plus complexe. Pour les grands investisseurs et propriétaires institutionnels, le dilemme "construction vs. acquisition vs. partenariat" a été un sujet récurrent lors de la conférence. Il n'existe pas de solution universelle, et nombreux sont ceux qui optent pour une approche hybride. Cela implique souvent de développer en interne des solutions ponctuelles, plus petites et très spécifiques, pour répondre à des besoins internes spécifiques, tout en faisant appel à des fournisseurs externes pour des plateformes plus vastes et plus complètes. Cette stratégie permet aux entreprises de tirer parti de l'expertise et de la responsabilité des fournisseurs, externalisant ainsi efficacement des éléments de risque importants, notamment en matière de performance et de sécurité.

Quelle que soit l'approche, l'intégrité des données est une condition essentielle à la réussite de toute mise en œuvre de l'IA. Les intervenants issus de grandes entreprises institutionnelles ont exprimé sans détour la nécessité de mettre de l'ordre dans leurs données avant de pouvoir déployer efficacement des outils d'IA sophistiqués. Des données propres, organisées et bien définies sont le carburant de tout moteur d'IA, et de nombreuses entreprises ont indiqué investir actuellement des ressources importantes dans l'amélioration de leur infrastructure et de leurs processus de données internes.

Cette attention interne se double d'une attention externe : la sélection des fournisseurs est devenue plus rigoureuse que jamais. Les clients potentiels et les sources de financement effectuent des due diligences approfondies sur la manière dont les entreprises de proptech construisent et gèrent leur infrastructure technologique et traitent les données clients. Un examen minutieux est appliqué à chaque niveau, y compris où et comment les données, le code et le matériel sont créés, traités et stockés. Dans ce contexte, les audits des systèmes et des contrôles organisationnels (SOC) sont devenus une exigence incontournable pour les investisseurs et les clients de la proptech. Un audit sans faille est un enjeu majeur, et le moindre problème peut immédiatement compromettre une transaction, mettant fin à un investissement potentiel ou à une relation client. Cela souligne l'importance de la sécurité des données et de la gestion des risques dans le contexte actuel.

La recherche de modèles durables : la durabilité dans un marché en mutation

• Les investisseurs repensent ce qui constitue un avantage concurrentiel, en privilégiant les différenciateurs durables tels que les données propriétaires, les effets de réseau et l'adoption par les clients.

• Des indicateurs tels que la fidélisation de la clientèle et des données économiques unitaires claires sont de plus en plus essentiels dans l'évaluation des startups proptech, parallèlement aux mesures traditionnelles de taille et de croissance du marché.

• La forte fidélité des clients est devenue un facteur essentiel dans les décisions de financement et la viabilité des investissements à long terme.

La communauté financière s'adapte également aux nouvelles réalités d'un marché de la proptech porté par l'IA. L'un des changements les plus significatifs est la réévaluation de l'avantage concurrentiel d'une entreprise, ou "moat." Les obstacles à la création et à la réplication de nombreuses solutions technologiques ayant été considérablement réduits grâce à l'IA, une bonne idée ne suffit plus à attirer des capitaux pour une start-up proptech. Les investisseurs en capital-risque et en capital-investissement recherchent désormais des entreprises présentant des différenciateurs plus tangibles et durables, tels que des données propriétaires, de forts effets de réseau ou des preuves tangibles d'adoption et de fidélisation des clients."

Cela semble avoir conduit à une réorganisation des indicateurs d'investissement clés lorsque les investisseurs en capital-risque en proptech évaluent les entreprises potentielles de leur portefeuille. Si les opportunités de marché globales (par exemple, TAM, SAM, SOM) et la croissance du chiffre d'affaires restent importantes (la règle des 40 s'applique toujours), les investisseurs en proptech accordent désormais une importance accrue à la fidélisation de la clientèle et à une compréhension claire des aspects économiques de l'unité par les fondateurs et les équipes de direction des entreprises proptech. Ces indicateurs sont considérés comme des indicateurs plus fiables de l'adéquation d'un produit au marché, de la viabilité à long terme d'une entreprise et de sa capacité à évoluer de manière rentable. Les panélistes ont souligné que dans le contexte actuel, une forte fidélisation de la clientèle est au cœur de toute discussion de financement.

Faire équipe : l'évolution du processus de vente

Enfin, les modes de vente des technologies immobilières évoluent également. Les cycles de vente se complexifient et, souvent, s'allongent. Ceci est la conséquence directe de l'intensification des due diligences et de la nécessité d'obtenir l'adhésion d'un plus large éventail de parties prenantes au sein de l'organisation du client, notamment les services informatiques, juridiques et de conformité, en plus des utilisateurs métier.

Pour gérer cette complexité, il est conseillé aux entreprises de proptech de déployer des équipes commerciales pluridisciplinaires. Une stratégie commerciale réussie peut désormais nécessiter une approche collaborative, combinant un commercial traditionnel, un expert technique et une personne possédant une connaissance approfondie de l'activité ou des processus du client. Cette approche collaborative permet à l'entreprise de proptech de répondre aux questions du client sous tous les angles – faisabilité technique, impact commercial et valeur financière – avec plus d'efficacité et de cohésion.

Plus important encore, les panélistes représentant des clients potentiels de la proptech ont signalé une lassitude croissante face aux mots clés de l'IA dans le secteur. Les clients immobiliers et les investisseurs de la proptech en ont assez des argumentaires marketing saturés de terminologie IA, mais déconnectés des applications concrètes. La demande se porte désormais sur une communication claire et directe, identifiant les véritables points faibles et démontrant précisément comment un produit apporte une solution concrète. Au final, les entreprises gagnantes ne seront pas celles qui parleront le plus d'IA, mais celles qui sauront traduire les gains d'efficacité liés à l'IA en un impact stratégique à long terme.

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