01 73 10 19 95La data s’impose aujourd’hui comme un outil stratégique de l’évaluation immobilière. Identifier les sources de données pertinentes et mettre en place des méthodes d’analyse fiables sont désormais au cœur de la stratégie de BNP Paribas Real Estate Valuation. Rencontre avec Christophe Pineau, directeur du département Data & Analytics, et Vincent Verdenne, directeur du développement commercial.
Quelle est l’approche de BNP Paribas Real Estate en matière de collecte et d’analyse de données ?
Christophe Pineau – Globalement, le groupe BNP Paribas Real Estate se fonde sur trois sources d’information. Nous exploitons les données spécifiques recueillies et traitées au sein de chaque métier. Ces données privatives sont enrichies d’indications sur les tendances du marché ainsi que de données externes incluant l’open data.
BNP Paribas Real Estate s’appuie sur son département Études et Recherche. Il est également membre fondateur d’ImmoStat, un GIE regroupant les quatre plus grands opérateurs du marché français. ImmoStat produit des données concernant le marché immobilier telles que l’évolution de l’offre et les tensions sur les loyers.
Croiser toutes ces informations nous permet de faire de la prospective de marché et d’affiner nos analyses. Les données étant désormais perçues comme un actif stratégique du fait du développement rapide des data sciences et des outils modernes de data visualisation, nous avons créé en janvier 2017 un département Data & Analytics dont j’ai pris la direction. Ce département a vocation à développer une culture d’entreprise autour de la donnée pour en améliorer la qualité, gagner en efficacité opérationnelle et toujours mieux répondre aux besoins de nos clients. Peu d’agences disposent d’outils d’analyse aussi puissants en expertise immobilière que BNP Paribas Real Estate.
Vincent Verdenne – BNP Paribas Real Estate Valuation bénéficie de trois grandes sources d’information :
- l’open data, comme tous ses confrères ;
- le département Études et Recherche de BNP Paribas Real Estate, qui bénéficie d’analyses à la fois pointues et nombreuses, compte tenu de son importance en termes de part de marché chez les transacteurs ;
- les données issues de l’expertise : analysées en toute confidentialité, elles nous offrent une grande sûreté de jugement, compte tenu de la part de marché de BNP Paribas Real Estate Valuation dans son domaine.
Par ailleurs, l’aide du département Data & Analytics nous permet d’affiner nos analyses par des outils d’aide à la décision.
Conclusion : Big is beautiful. La taille du groupe BNP Paribas Real Estate nous fait bénéficier d’une information mieux qualifiée.
Quelle est l’utilité de ces données pour la valorisation des actifs immobiliers ?
V. V. – Aujourd’hui, nous disposons de bibliothèques entières de données sur les immeubles que nous traitons. Cette masse d’informations, nous permet de sélectionner de plus en plus d’indicateurs pertinents pour évaluer les actifs immobiliers. L’exploitation de ces données privatives se fait dans le respect d’une stricte confidentialité, en accord avec nos clients, pour évaluer un immeuble. Nous veillons à ce qu’elles ne sortent pas de notre périmètre.
C. P. – Nous tenons à cette confidentialité dans notre système d’information. Et plus encore dans le cadre du règlement général sur la protection des données personnelles (RGPD). C’est en croisant ces informations confidentielles, dans le strict respect de la mission demandée par nos clients, avec nos autres sources et en utilisant les moyens modernes des data sciences que nous démultiplions nos capacités d’analyse.
V. V. – Les statistiques issues des données privatives, comme le coût des travaux, ne sont jamais communiquées sur un actif précis. Elles servent à améliorer nos prévisions sur un type d’actif. L’approche qualitative jusque-là privilégiée pour l’évaluation d’un immeuble et de son environnement sera renforcée demain par une approche plus quantitative. Nous disposerons d’indicateurs plus fournis, par exemple sur l’environnement d’un immeuble.
Quelles sont les données les plus pertinentes à analyser pour optimiser la valorisation d’un actif immobilier ?
V. V. – L’évolution des loyers et des taux est un critère incontournable, de même que l’analyse du risque lié à l’obsolescence de l’actif. L’étude des travaux de remise en état prévisionnel basée sur le cycle de vie de l’immeuble sera étudiée de façon plus approfondie.
Aujourd’hui, les investisseurs exigent une plus grande transparence sur les données techniques et réglementaires de l’immeuble. Que ce soit pour le remettre au goût du jour, pour une reconversion, voire pour un changement d’usage, ils souhaitent disposer en amont d’une évaluation précise des coûts d’entretien et de restructuration de l’immeuble en fin de vie.
L’intégration des données sur l’empreinte carbone et la modélisation des informations – building information modeling (BIM) en anglais – participent également à cette approche novatrice. Demain, l’expert pourra s’appuyer sur son expérience, mais aussi sur des outils de visualisation des données les plus pertinentes pour affiner sa prévision et son évaluation. La dimension humaine demeurera néanmoins essentielle dans notre métier d’expertise immobilière.
C. P. – Nous testons actuellement différents algorithmes pour améliorer nos analyses. L’intelligence artificielle est un outil supplémentaire d’aide à la décision. Cette dernière revient in fine toujours à l’expert.
Comment affinez-vous votre analyse des données selon le type d’actif ?
V. V. – D’un actif à l’autre, notre réflexion sur le choix des données va être très différente. Nous privilégions une analyse centrée sur les usages de l’immeuble, sur la nature du bien, sur sa taille et sur des indicateurs clés qu’analyserait un acquéreur potentiel.
C. P. – Les critères de pertinence pour évaluer un immeuble dépendent du type de bien. En outre, ils peuvent varier fortement au sein d’une même classe d’actifs. Face à l’afflux de données, surtout avec le développement de l’open data, la force d’un professionnel de l’immobilier réside justement dans sa capacité à collecter les informations les plus saillantes pour un actif précis. De là ce besoin constant d’affiner notre approche de collecte et d’analyse des données.
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