Facteurs de changement 2024

L’IA et l’art de la localisation

En un coup d’œil :

  • Les avancées en intelligence artificielle (IA) pourraient rehausser les capacités et pratiques actuelles dans le monde de l’immobilier commercial.
  • Un exemple ? Nous pouvons utiliser l’IA pour analyser des sources de données non structurées, comme les ententes de location, les inscriptions de propriétés, les médias sociaux et les brochures.
  • Les modélisations de l’IA peuvent soulever des lacunes potentielles dans le marché, améliorant grandement les résultats possibles dans le processus de sélection de site.

En cette ère marquée par de rapides avancées technologiques, l’IA s’avère une force transformatrice dans les industries et les marchés. En immobilier commercial, l’IA joue un rôle essentiel, refaçonnant les pratiques traditionnelles et libérant de nouvelles possibilités d’innovation. Des analyses prévisionnelles à l’optimisation de portefeuille, l’IA affectera notre façon de prendre des décisions réfléchies, d’atténuer les risques et d’améliorer l’efficacité des opérations.

Que voulons nous dire lorsque l’on dit « IA » ?

En général, lorsque nous utilisons le terme « IA », nous faisons référence à un domaine des sciences informatiques qui sert à l’élaboration d’algorithmes et de modélisations qui permettent aux systèmes électroniques d’effectuer des tâches ou des fonctions qui requièrent normalement l’intelligence humaine. Cela comprend la capacité d’apprendre de données, de reconnaître des schémas et de prendre des décisions. Cependant, tous les systèmes de l’IA n’utilisent pas la même modélisation. Les deux définitions suivantes englobent les plus utilisées : 

  • L’apprentissage machine est un domaine d’étude en intelligence artificielle qui se penche sur l’élaboration et l’étude d’algorithmes statistiques qui peuvent apprendre de données et extrapoler sur des données invisibles, et ainsi effectuer des tâches sans instructions précises.
  • L’IA générative, c’est l’intelligence artificielle capable de générer du texte, des images ou d’autres données à l’aide de modèles, souvent en réponse à une demande. Les modèles d’IA générative apprennent les schémas et la structure de leurs données d’apprentissage saisies et produisent ensuite de nouvelles données ayant les mêmes caractéristiques.

Dans les deux cas, une notion essentielle demeure : l’IA prend des données ou informations connues, en tire un apprentissage et se sert ensuite de cet apprentissage pour produire de nouvelles découvertes ou données. La génération de nouvelles découvertes, sans instructions, est un élément critique de l’IA.

« C’est une occasion incroyable pour une société de conseil comme la nôtre d’intégrer les capacités tirées de l’IA dans un environnement fiable de données, d’outils et de talents. L’apport de ces dépendances est inestimable. Elles détermineront la possibilité de créer des technologies innovantes qui livrent la valeur directement aux intervenants. »

- Martin Jepil, Chef de la direction de l’informatique, Avison Young

Martin Jepilheadshot

Cela commence par un peu d’expérimentation et la volonté de voir ce qui pourrait être.

Nous explorons dans un domaine que nous améliorons présentement à l’aide de l’IA : l’intelligence de l’emplacement.

Comment les modèles d’IA améliorent une pratique essentielle de l’immobilier commercial comme l’intelligence de l’emplacement ? Comment mettons-nous à profit l’IA pour améliorer ces services ?

L’un des avantages de l’IA, c’est sa capacité de comprendre les données non structurées, ou les données qui n’ont pas de modèle ou de format prédéfini, comme les documents écrits, les pages web et les images. Un système d’IA peut lire des données non structurées pour en extraire les connaissances et structurer les informations ou les données dans ces sources. Dans une industrie inondée de matériel écrit comme les ententes de location, les brochures et les inscriptions de propriétés, l’IA propose la possibilité de rassembler des détails essentiels à analyser.

En vérifiant et en analysant des données démographiques, des services existants et en déterminant la demande future, nous pouvons profiter de modèles exclusifs d’IA aujourd’hui afin d’approfondir l’intelligence de l’emplacement en appui à la sélection de site dans la prise de décisions immobilières.

Plus spécifiquement, nous recueillons et traitons présentement d’immenses quantités de données à l’aide d’outils qui permettent à nos experts en immobilier et aux clients d’explorer des scénarios et résultats possibles qui libèrent de nouvelles perspectives sur les emplacements, les risques et les possibilités stratégiques.

illustration of a commercial real estate advisor working with artificial intelligence

Trouver des chemins plus rapides vers les soins : mettre à profit les outils d’intelligence de l’emplacement de l’IA dans le domaine de la santé

Le terme « IA dans les soins de santé » évoque des images de chirurgiens robotiques effectuant des opérations complexes, des ordinateurs posant des diagnostics et des machines surveillant les fonctions vitales et administrant des soins de base. Bon nombre de ces applications potentielles semblent futuristes et lointaines, mais certaines sont beaucoup plus près de la réalité que nous le pensons.

Le potentiel de l’IA a déjà été reconnu et déployé du côté administratif du domaine médical avec des changements notables pour la documentation et la gestion du cycle de revenu, et l’IA vise également à transformer le processus complexe de sélection de site médical.

Les systèmes de santé et les grands groupes de prestataires utilisent depuis des années les données démographiques pour comprendre la demande. Ce type de données est particulièrement utile pour modéliser la demande potentielle pour les spécialisations cliniques pour lesquelles les patients choisissent souvent leur propre prestataire : soins primaires, pédiatrie générale, gynécologie et soins d’urgence. Les données démographiques sont souvent combinées à une compréhension distincte de l’environnement concurrentiel afin d’aider les prestataires à mettre le doigt sur les possibilités de croissance. Ce processus s’est avéré fiable pour les systèmes de santé et les grands groupes de prestataires, mais il est subjectif puisque les données démographiques et concurrentielles sont rarement bien intégrées. En outre, les données fragmentées sont souvent produites manuellement, ce qui permet une subjectivité naturelle et prolonge le processus de sélection de site.

Les algorithmes d’apprentissage machine peuvent potentiellement transformer rapidement le processus de sélection de site en combinant les ensembles de données fragmentées sur la démographie, les prestataires concurrentiels et la disponibilité de talents.

C’est cette approche que privilégie l’équipe AVANT chez Avison Young avec notre outil d’intelligence de l’emplacement en soins de santé. En comparant chaque emplacement potentiel pour un nouveau prestataire aux emplacements existants partout aux États-Unis, notre modèle d’IA peut identifier la demande non satisfaite pour chaque service clinique dans chaque marché du pays, tout en se mettant continuellement à jour pour refléter les derniers emplacement des fournisseurs et les changements démographiques. Avec cette technologie, les prestataires de soins de santé peuvent facilement comprendre et comparer les emplacements opportuns dans leur marché pour chaque service clinique et les grands groupes de prestataires peuvent trouver les emplacements optimaux pour la croissance dans leurs marchés existants et identifier les possibilités d’acquisition dans de nouveaux marchés.

« Notre modèle d’IA exclusif nous aide à prévoir la demande des patients pour 30 domaines de services cliniques dans 800 000 emplacements des grandes agglomérations des États-Unis. Ainsi, nous avons 22 millions de recommandations concernant l’emplacement intégrées sans heurts dans le processus de prise de décisions avec nos clients. L’intelligence humaine ne saurait à elle seule tenir compte d’autant d’emplacements potentiels dans un contexte de consultation traditionnelle. »

- Olivier Maene, Directeur mondial de produit, Avison Young

Olivier Maene headshot

De nouvelles façons d’améliorer l’accès aux soins de santé et les résultats

Il peut être compliqué de trouver le bon emplacement, mais les outils de l’IA qui favorisent l’intelligence de l’emplacement éliminent le jeu de devinettes. En voyant plus clairement quels emplacements permettent de joindre les patients souhaités, on obtient de meilleurs résultats. Voici quelques exemples de types de connaissances que l’IA nous aide à dévoiler :

Le cas Phoenix

L’Arizona est un foyer de joueurs de pickleball, reflétant la montée en popularité du sport partout aux États-Unis. Avec des taux de participation vertigineux de 86 % en un an et de 159 % en trois ans, c’est sans surprise que les dernières données ont révélé que le nombre de fractures orthopédiques s’est multiplié par 90, les fractures liées au pickleball ayant doublé depuis 2020. Notre outil d’intelligence de l’emplacement a identifié la demande non satisfaite de soins orthopédiques dans la région de Phoenix et identifie des emplacements où les services de soins d’urgence sont les plus recherchés.

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Philadelphie en quête de soins obstétriques et gynécologiques

En 2022, les investissements privés dans les entreprises de soins de santé pour femmes ont dépassé 3,3 milliards de dollars, reflétant la forte demande pour des services de santé pour femme plus exhaustifs. Cet intérêt des investisseurs émane de divers facteurs, notamment le marché fragmenté de l’obstétrique et de la gynécologie et la possibilité d’harmoniser le référencement de spécialistes. À Philadelphie, les analyses démographiques révèlent des zones potentielles de besoins en services d’obstétrique et gynécologie. En comparant les facteurs démographiques à l’offre actuelle pour ce type de soins, nous avons identifié des emplacements ayant une plus forte demande pour de nouvelles installations dans ce domaine.

Philadelphia Data Bite Gif

De l’effet d’une microtendances sur les marchés des soins de santé à Phoenix à un cas d’usage plus traditionnel concernant la demande pour des soins en santé féminine à Philadelphie, l’IA libère des capacités de sélection de site améliorée qui sont à retenir. La demande en santé est intrinsèquement liée à l’emplacement et l’utilisation de l’IA peut assurer que la demande soit satisfaite de la façon la plus efficace possible.

Qu’est-ce que cela signifie pour l’immobilier commercial ?

L’intégration des technologies avancées de l’IA améliorera notre façon de concevoir des solutions pour nos clients. En plus d’identifier l’emplacement idéal pour les prestataires de services dans toutes les industries, l’IA pourrait proposer l’usage optimal d’une propriété existante disponible. En continuant d’explorer les façons dont l’IA peut bonifier les services immobiliers commerciaux, nous pouvons saisir les occasions d’innover en améliorant la modélisation des coûts, l’optimisation d’espace et la gestion de portefeuille. Les gens seront toujours au centre de nos lieux. Cependant, l’IA pourrait aider à prévoir comment mieux créer ces endroits pour qu’ils conviennent aux besoins de nos gens.

Pour plus de détails, veuillez contacter :

Martin Jepil

    • Principal, CIO
    • Direction de l'entreprise
    • Solutions aux entreprises
    • Services internationaux
[email protected]

Olivier Maene

    • Principal, Global Product Director
    • Consultation stratégique
[email protected]

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