L’IA permet d’analyser rapidement de grandes quantités d’informations immobilières. Les baux peuvent être lus automatiquement, les données relatives aux locataires structurées et les principales clauses retrouvées plus facilement. Toutefois, même une analyse exacte du bail ne suffit pas à donner une vision complète des risques. Le nom d’un locataire, par exemple, ne permet pas de savoir quelle entité juridique se trouve derrière l’entreprise ni à quel groupe elle appartient.
C’est précisément ce manque de contexte qui était au cœur d’un récent webinaire organisé par Income Analytics. Aux côtés d’experts de The Oakland Group et de l’entreprise immobilière Indurent, Altares Dun & Bradstreet a mis en lumière la manière dont l’IA peut accélérer les processus immobiliers, ainsi que le rôle essentiel de données d’entreprise fiables. Découvrez dans cet article comment transformer les informations issues des baux en analyses fiables pour prendre de meilleures décisions immobilières.
L’IA rend les informations immobilières accessibles
Les organisations immobilières disposent de grandes quantités d’informations issues de baux, d’évaluations et de mémorandums d’investissement. L’IA peut analyser ces documents et extraire rapidement des données telles que le nom des locataires, la durée des baux, le montant des loyers ou les dates de résiliation. Cela permet de gagner du temps tout en facilitant l’accès aux informations ainsi que leur analyse.
Un modèle d’IA ne peut toutefois travailler qu’à partir des informations auxquelles il a accès. Un bail indique généralement le nom du locataire, mais pas toute la structure de l’entreprise qui se trouve derrière lui. Il ne permet donc pas nécessairement de déterminer quelles sociétés appartiennent au même groupe ni d’identifier la société mère ultime.
Un portefeuille immobilier peut être moins diversifié qu’il n’y paraît
Lors du webinaire, les intervenants ont présenté le cas d’un fonds immobilier logistique composé de quarante baux. Sur le papier, le portefeuille semblait bien diversifié : aucun locataire ne représentait plus de 6 % des revenus locatifs. Après avoir relié les locataires à leur société mère ultime, une tout autre réalité est apparue. Quinze locataires appartenaient en fait à seulement quatre groupes d’entreprises. L’exposition réelle à un même groupe pouvait ainsi atteindre près de 20 %.
L’IA peut donc extraire correctement le nom des locataires des baux tout en passant à côté d’un risque de concentration majeur. Les liens entre les entités juridiques et leurs sociétés mères ne figurent en effet pas dans le bail. Ce contexte doit être ajouté à partir de données d’entreprise fiables.
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Partir de la bonne entité juridique
Les noms d’entreprise ne sont pas toujours uniques ni cohérents. Une société peut utiliser plusieurs noms commerciaux, être composée de différentes entités locales ou apparaître sous plusieurs orthographes dans des systèmes et documents. Lorsqu’une application d’IA associe des informations à la mauvaise entité juridique, l’analyse peut sembler convaincante alors que sa conclusion est erronée.
Altares Dun & Bradstreet aide les organisations à identifier correctement les entreprises et à mettre en évidence les relations qui les unissent. Le numéro D-U-N-S® permet de relier les données provenant de différentes sources internes et externes à la bonne entité juridique. Il devient ainsi possible de déterminer quelle entreprise se cache derrière le nom d’un locataire, à quel groupe elle appartient et où se situent les risques de concentration au sein du portefeuille immobilier.
L’IA contribue à de meilleures décisions immobilières
L’IA peut prendre en charge les tâches répétitives et rendre les informations pertinentes plus rapidement accessibles. L’évaluation finale reste toutefois du ressort du professionnel de l’immobilier. C’est à lui de déterminer ce que signifie un risque donné, si un niveau d’exposition est acceptable et quelle décision correspond le mieux à la stratégie immobilière.
La valeur de l’IA dans l’immobilier ne se limite donc pas au gain de temps. En s’appuyant sur des données fiables et des processus bien structurés, les organisations immobilières peuvent analyser davantage d’informations, détecter les risques plus tôt et prendre plus rapidement des décisions éclairées.
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Donner à l’IA accès à des données d’entreprise fiables
Avec D&B MCP, le Model Context Protocol de Dun & Bradstreet, des données d’entreprise actualisées peuvent être directement mises à la disposition des agents et workflows d’IA. Les informations issues des baux peuvent ainsi être combinées avec des données sur les entités juridiques, les groupes d’entreprises et les structures de propriété.
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