L'enquête menée en 2026 par la Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS) auprès de plus de 3 100 experts immobiliers agréés a révélé que les deux tiers des professionnels du bâtiment et les trois quarts des acteurs du secteur de l'immobilier commercial utilisent désormais l'IA, mais que cette utilisation en est encore majoritairement au stade pilote. Depuis le 9 mars 2026, la norme professionnelle de la RICS relative à l’utilisation responsable de l’IA dans la pratique de l’expertise immobilière impose aux membres et aux cabinets réglementés d’exercer et de documenter leur jugement professionnel concernant les résultats générés par l’IA qui ont une incidence significative sur leur travail. Cette norme définit ce que les cabinets doivent faire, mais elle aborde moins en détail la manière de s’y prendre au quotidien.

Le 19 octobre 2026, la RICS a publié « Comment mettre en place une couche de jugement pour l'utilisation de l'IA dans le domaine de l'expertise immobilière », un document de réflexion rédigé dans le but de combler cette lacune. Chris de Gruben FRICS, directeur principal chez Artefact UK et coprésident du groupe de travail à l'origine de la norme, en a rédigé le texte en collaboration avec Anil Sawhney, FRICS (RICS), James Garner, FRICS (Gleeds) et David Wong, MRICS (rubrique « The Augmented Practitioner »).

Pourquoi les agents modifient leur jugement selon les situations

Avec un chatbot, l’évaluateur formule la question au début et évalue la réponse à la fin. Un agent IA se voit attribuer un objectif, des outils et l’autorisation d’agir, et choisit lui-même les étapes à suivre. Des erreurs peuvent se glisser bien avant que le résultat ne soit obtenu : une donnée erronée récupérée, un outil inadapté utilisé, une hypothèse reprise sans vérification. L’article cite l’exemple d’un agent chargé de rassembler des biens comparables qui en sélectionne deux provenant d’un sous-marché adjacent présentant une demande et des rendements différents. L’ébauche d’évaluation semble plausible mais est erronée, et un examen du résultat final ne permettra pas d’en comprendre la raison.

Le jugement porte donc aussi bien sur la procédure que sur le résultat. Déterminer ce qu’un mandataire est en droit de faire, quels éléments de preuve il peut utiliser et à quel moment il doit rendre le contrôle à l’expert constitue en soi une décision professionnelle.

Connecter, codifier, régir

La réponse proposée dans cet article réside dans une « couche de décision » : la manière dont une entreprise organise ses informations, ses connaissances et ses contrôles afin que le travail assisté par l’IA puisse être examiné et validé en bonne et due forme. Les entreprises la mettent en place à travers la manière dont elles organisent et consignent leur travail, plutôt qu’en l’achetant sous forme de logiciel. Elle comporte trois éléments.

Se connecter. Le système d'IA doit pouvoir accéder aux éléments de preuve qu'un expert utiliserait normalement, et ce dernier doit pouvoir voir sur quoi le système s'est appuyé. Les cabinets n'ont pas besoin d'un dossier data parfaitement en ordre pour commencer, mais ils doivent savoir où se trouvent leurs principaux éléments de preuve et ce à quoi le système a accès.

Codifier. Ce document précise comment ces éléments de preuve doivent être traités : quels éléments comparables sont recevables, dans quels cas une hypothèse doit faire l'objet d'un deuxième examen, et dans quels cas une affaire est confiée à un collègue plus expérimenté. La base de connaissances d'un cabinet s'enrichit au fur et à mesure des dossiers traités ; il s'agit donc de l'élément le plus long à constituer.

Gouverner. Cela transforme les règles de l'entreprise en contrôles : ce que le système est autorisé à faire, où s'arrêtent ses limites, ce qui est vérifié et qui valide les résultats. Cela génère deux traces : une trace des actions effectuées par le système et une trace de la décision prise par le géomètre désigné d'accepter, de modifier ou de rejeter le résultat.

Dans de nombreux cabinets, ces contrôles sont en partie intégrés aux outils des fournisseurs, tels que les comparables suggérés ou les sections d’un rapport d’enquête rédigées par intelligence artificielle. Le fournisseur n’ayant pas pris connaissance des instructions du client et ne signant pas le rapport, l’article considère les paramètres par défaut du fournisseur comme des choix de conception que le cabinet doit préciser et tester.

La contribution de Artefact

Artefact a apporté le point de vue d’une entreprise qui déploie quotidiennement l’IA dans le secteur immobilier : ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, comment les agents sont mis en œuvre dans la pratique, les défis auxquels les équipes sont confrontées en cours de route et l’impact sur la manière dont le travail est effectué. Cette expérience permet à cet article de s’ancrer dans ce que les entreprises peuvent faire dès à présent, avec les systèmes et les outils data dont elles disposent déjà.

“ La plupart des projets d’IA que nous observons dans le secteur immobilier n’échouent pas parce que le modèle est défaillant. Ils échouent parce que l’entreprise n’a pas déterminé où se trouvent les données, quelles sont les règles à respecter et à quel moment un intervenant humain doit intervenir. La couche de jugement offre aux experts immobiliers un langage commun pour prendre ces décisions, et c’est cette même approche que nous appliquons lorsque nous développons des agents pour nos clients. ” – Chris de Gruben FRICS, directeur principal, responsable de l'immobilier au Royaume-Uni et dans l'Union européenne, Artefact

Par où commencer ?

Aucune entreprise n'a besoin que l'ensemble de l'infrastructure soit en place avant de recourir à l'IA. L'article recommande de commencer par un processus récurrent dans lequel les résultats pourraient influencer les conseils :

  • identifier les éléments de preuve habituellement utilisés et vérifier à quoi le système d'IA a accès ;
  • notez une ou deux décisions récurrentes et précisez à quel moment le système doit s'arrêter pour permettre un examen ;
  • Testez le flux de travail à l'aide d'exemples concrets et adaptez la règle, le principe data ou le contrôle lorsque des exceptions surviennent.

Pour un professionnel exerçant à titre individuel, « connecter » peut signifier le transfert des dossiers relatifs à l'état des lieux dans un dossier lisible par le système d'IA, et « contrôler » peut correspondre à une brève note indiquant ce qui a été vérifié avant l'utilisation du résultat. Les exigences de la norme RICS, notamment celles relatives au registre des systèmes d'IA et à la diligence raisonnable vis-à-vis des fournisseurs, s'appliquent quelle que soit la taille de l'entreprise.

L'article aborde également la question de la formation. Depuis longtemps, les géomètres débutants apprennent leur métier dans le cadre de tâches courantes, en rassemblant des éléments probants, en repérant les exceptions et en observant leurs collègues plus expérimentés remettre en question une première réponse. Si l’IA prend en charge ce travail et que rien ne vient le remplacer, les cabinets gagnent en efficacité dans l’immédiat, mais perdent en compétences à long terme. L’article recommande une supervision permettant aux jeunes experts de définir le cadre de la mission, de vérifier les sources et de remettre en question les hypothèses avant qu’un expert senior ne valide le travail.

Consultez l'intégralité de l'article sur le site web de la RICS.

A propos de l'auteur

Chris de Gruben, FRICS, est directeur senior chez Artefact, où il dirige l'équipe chargée de l'immobilier au Royaume-Uni. Il a coprésidé le groupe de travail de la RICS chargé de la rédaction de la norme professionnelle intitulée « Utilisation responsable de l’IA dans la pratique de l’expertise immobilière », est vice-président du comité du groupe professionnel d’expertise de la RICS et participe à la rédaction du prochain guide de la RICS sur l’IA dans l’expertise immobilière.