Intro - Les dynamiques de marché que les PDG ne peuvent ignorer

À Dubaï, plus de 43 000 transactions immobilières d'une valeur de 115 milliards AED ont été enregistrées au premier trimestre 2025, dont près de 70 % sur plan - preuve de liquidité mais aussi d'exposition aux risques de livraison et de transfert(CBRE). Les prix résidentiels moyens continuent de grimper, augmentant de 3,7 % en glissement trimestriel et dépassant de 18 % leur pic de 2014(Knight Frank). Les approbations de prêts hypothécaires sont en hausse de 25 % en glissement annuel, mais les paiements mensuels moyens ont augmenté d'environ 20 % en raison de la hausse des taux EIBOR (CBRE). Que se passe-t-il si les retards de livraison ou l'augmentation des coûts de construction entraînent un décalage entre les promesses de vente et les livraisons réelles ? Comment la hausse des taux hypothécaires ou les mesures réglementaires de refroidissement modifient-elles les courbes d'accessibilité, et quels segments d'acheteurs ressentiront la pression en premier ? Quel est le risque de défaillance lors de la remise des clés et dans quelle mesure les flux de trésorerie des promoteurs sont-ils exposés à des retards dans le déblocage des fonds sous séquestre ?
À Riyad, le taux d'occupation des bureaux de catégorie A est proche de 98 %, avec des loyers en hausse d'environ 23 % par rapport à l'année précédente pour atteindre 2 700 SAR psm(JLL; Knight Frank). Plus de 600 licences RHQ ont été délivrées et la demande de bureaux devrait encore augmenter de 15% d'ici 2027(MISA). Le pipeline s'élargit, mais la capacité d'absorption reste limitée. L'offre peut-elle être rattrapée assez rapidement pour éviter une surchauffe, et comment les promoteurs doivent-ils échelonner la livraison pour s'aligner sur la demande des entreprises ? Quel rôle joueront les espaces flexibles ou l'intégration d'usages mixtes pour atténuer les pics de demande, et comment les nouvelles réglementations PDPL pourraient-elles affecter le ciblage des locataires data? Comment les PDG équilibrent-ils les marges élevées des immeubles de catégorie A avec la demande émergente de rénovation des immeubles de catégorie B, les entreprises recherchant des options abordables ?

À Doha, le tourisme reste le moteur de la croissance, avec des arrivées internationales dépassant les 5,1 millions en 2024, soit une hausse de 25 %(Qatar Tourism). L'occupation des hôtels a été en moyenne de ~71% au T1 2025 avec 2,6 millions de chambres-nuits vendues, tandis que les ADR ont commencé à se normaliser(STR Global). Le RevPAR de l'hôtellerie a augmenté de près de 30% en 2024 (STR Global). Quels sont les quartiers qui capteront la demande la plus résiliente, et comment les opérateurs peuvent-ils équilibrer les segments en surabondance avec la demande de loisirs en plein essor ? Dans quelle mesure le Qatar peut-il tirer parti du tourisme de niche (MICE, bien-être, sports) pour soutenir l'occupation, et comment les investisseurs devraient-ils couvrir l'exposition à une demande résidentielle plus faible avec des flux d'hospitalité plus forts ? Quel est le seuil de rentabilité nécessaire pour les nouveaux projets hôteliers, et quels sont les segments qui risquent le plus de ne pas l'atteindre ?

Cette dynamique n'est pas une toile de fond ; elle façonne la manière dont le capital est déployé et le risque géré. Data et l'IA ne sont pas des panacées, mais lorsqu'elles sont appliquées à bon escient, elles deviennent des leviers stratégiques - permettant aux dirigeants de voir plus loin, de tester des scénarios et de protéger le rendement sur les marchés à cycle long.
Cependant, le lancement de projets de data et d'IA nécessite des investissements, du temps et de la discipline. Dans cet article, nous allons explorer une perspective sur la façon d'envisager le retour sur investissement des projets de data et d'IA dans le secteur de l'immobilier.

Pourquoi le retour sur investissement de l'IA dans l'immobilier semble invisible

Contrairement aux secteurs qui évoluent rapidement, l'immobilier fonctionne sur des cycles longs. Les renouvellements de baux durent généralement un an dans le résidentiel, trois à cinq ans dans le commerce de détail ou les bureaux, les projets de construction durent en moyenne 24 à 36 mois, et les pipelines de vente s'étendent sur plusieurs trimestres(JLL; Knight Frank). Il est donc difficile de relier l'impact des data et de l'IA aux résultats immédiats du P&LArtefact Experience).

Les dirigeants s'attendent souvent à ce que l'IA se comporte comme une campagne de marketing, c'est-à-dire qu'elle produise des résultats en quelques semaines. En réalité, la valeur des initiatives en matière de data dans l'immobilier s'apparente davantage à des intérêts composés : elle commence discrètement, puis se multiplie à mesure que les processus s'améliorent, que les risques se réduisent et que les rendements augmentent.

Prenons deux exemples :

  • Un modèle d'optimisation de la composition des locataires pour de grands opérateurs de commerce de détail a recommandé des changements susceptibles d'augmenter la fréquentation de 5 à 10 %, d'augmenter les niveaux de loyer globaux, de réduire l'inoccupation et, en fin de compte, d'améliorer les rendements de 3 à 5 %. Mais l'exécution dépendait de l'expiration des baux et des négociations sur plusieurs années, ce qui signifiait que le retour sur investissement ne pouvait être obtenu que progressivementArtefact Experience).
  • En revanche, un cas d'utilisation de lead scoring, de profilage et de look-alike pour les équipes de vente d'un grand développeur diversifié a augmenté les taux de conversion des campagnes de 20 à 30 % en deux mois - ce qui montre que les gains rapides sont possibles, mais ne sont pas la règleArtefact Experience).

La mesure du retour sur investissement des programmes de data immobilières nécessite une optique différente. Les gains rapides existent, mais la valeur durable provient des leviers du cycle long - réduire le risque de rendement des actifs, affiner le ciblage des investisseurs, affiner les prix des baux et échelonner les dépenses d'investissement des actifs avec plus de confiance.

Le fossé entre l'informatique et l'entreprise

L'un des enseignements récurrents de l'expérience est que les résultats dépendent de la personne qui détient et dirige le programme de data . Deux histoires illustrent des résultats différents.

Dans un cas, le mandat a été confié aux services informatiques. Des plateformes ont été construites, des data ont été stockées, des tableaux de bord ont été fournis, mais l'adoption est restée faible. Les unités opérationnelles n'ont pas vu de lien avec leurs priorités et les millions d'euros investis sont devenus des coûts irrécupérablesArtefact Experience).

Dans un autre cas, le programme a été positionné comme un mandat soutenu par le PDG, dirigé par la stratégie et orienté vers les affaires. La feuille de route analytique était directement liée à l'acquisition d'investisseurs/clients, à la vitesse de location et à l'optimisation des dépenses d'exploitation. En l'espace de trois ans, l'adoption s'est accrue régulièrement à mesure que les décisions se reflétaient dans les résultats. La gestion des risques s'est améliorée, les rendements se sont améliorés et le pilotage du portefeuille est devenu plus rapideArtefact Experience).

Il existe également des exemples où les approches basées sur les technologies de l'information ont été couronnées de succès. C'est le cas lorsque l'informatique fonctionne avec un état d'esprit tourné vers l'avenir - en adoptant des méthodes agiles, des pratiques numériques et en comprenant clairement que les besoins de l'entreprise doivent guider la mise en œuvre.

La leçon plus large est que le succès est rarement noir ou blanc. Data et l'IA ne sont pas seulement une technologie, et pas seulement une affaire - il s'agit d'une transformation stratégique qui nécessite un leadership commercial activé par une fonction informatique innovante et alignée. Les modèles les plus efficaces sont soit des fonctions de data dirigées par des CDO, ou des PDG, soit, dans les premiers stades de la transformation, une approche hybride, où la stratégie définit la direction et l'informatique fournit l'échelle et le muscle technique pour livrer.

Les références externes confirment ce point de vue. Une étude réalisée en 2024 a révélé que si 76 % des entreprises ont investi dans de nouvelles plateformes, moins de 30 % d'entre elles ont fait état d'une forte adoption - avec des taux de réussite doublés lorsque la fonction de data relevait directement de la direction générale, tout en maintenant un partenariat solide avec les services informatiques(Deloitte).

Un manuel de jeu en trois phases pour les chefs d'entreprise

Les leaders de l'immobilier se demandent souvent comment structurer leur parcours en matière de data et d'IA. Un cahier des charges pragmatique sur trois ans offre discipline et flexibilité :

  • Phase 1 - Définir l'état cible et construire les fondations. Définir la vision, élaborer une feuille de route et définir le rôle des data et de l'IA avec des mesures de réussite claires. Lancer une usine de data et d'IA pour produire des cas d'utilisation. Des gains rapides à court terme, des "poids lourds" à moyen et long terme, tout en intégrant un état d'esprit d'essai et d'apprentissage dès le départ. Mettre en place les éléments facilitateurs - plateforme, gouvernance, modèle opérationnel, propriété - pilotés par un bureau de transformation pour orchestrer toutes les pièces mobiles, obtenir l'adhésion des entreprises et gérer le changementArtefact Experience).
  • Phase 2 - Lancer des cas d'utilisation et favoriser l'adoption. Développer des cas d'utilisation plus avancés, en s'appuyant sur les fondations de l'année 1. Se concentrer sur la gestion du changement, le suivi de la réalisation de la valeur et la promotion d'une culture des data plus forte. Postuler leçons de l'année 1 pour orienter, repenser et ajuster la feuille de routeArtefact Experience).
  • Phase 3 - Passer à l'échelle supérieure et tirer parti des avantages cumulés. Passez à une échelle d'analyse et d'IA plus complexe, y compris des agents d'IA, des automatisations de flux de travail et des analyses en libre-service où les utilisateurs génèrent leurs propres idées dans des cadres de gouvernance et de sécurité clairs. Les avantages se multiplient : meilleure allocation du capital, décisions stratégiques plus rapides, meilleure efficacité opérationnelle et phasage plus intelligent des investissementsArtefact Experience). À ce stade, data passent d'une fonction de support à un levier stratégique qui façonne la performance du portefeuille.

Ce rythme garantit que les investissements dans les data s'accumulent au fil du temps, conformément à la manière dont la valeur immobilière est créée.

Exemples de cas d'utilisation générateurs de valeur

Le playbook prend vie grâce à des cas d'utilisation. Dans l'immobilier, certains se démarquent systématiquement, chacun résolvant un problème commercial clair avec une solution de data et d'IA et un impact mesurable :

Évaluations des développeurs

  • Utilisateurs professionnels : Régulateurs, autorités chargées de l'octroi des licences, responsables des risques.
  • Problème d'entreprise : Les régulateurs et les autorités manquent de visibilité sur les performances et les risques des promoteurs.
  • Solution d'analyse et d'intelligence artificielle : Les modèles de notation des risques combinent des data commerciales, d'acheteurs/locataires, de livraison et de conformité dans des indices composites.
  • Impact potentiel : Une supervision plus forte, une détection plus précoce des développeurs peu performants et une attribution plus intelligente des incitations. La notation composite peut réduire les délais d'examen de 20 à 30 % et signaler les développeurs à risque jusqu'à 12 mois plus tôtArtefact Experience).

Simulateurs de prévision

  • Utilisateurs professionnels : Planificateurs gouvernementaux, développeurs, études de marché, équipes stratégiques.
  • Problème commercial : les responsables de la planification des marchés sont confrontés à l'incertitude de l'offre, de la demande et de la tarification.
  • Solution d'analyse et d'intelligence artificielle : Les moteurs de modélisation de scénarios mélangent des indicateurs macro, des pipelines de projets et des data transaction pour créer des simulations interactives.
  • Impact potentiel : Une planification plus résiliente et une gestion proactive des risques. Les outils de simulation peuvent réduire les cycles de planification de 25 % et améliorer la précision des prévisions de 10 à 15 %Artefact Experience).

Profilage des investisseurs

  • Utilisateurs professionnels : Régulateurs, équipes de stratégie et de planification des produits des développeurs, marketing, relations avec les investisseurs.
  • Problème : de nombreux groupes n'ont pas de vision unifiée des segments d'investisseurs, de leurs comportements et des caractéristiques de la demande, ce qui limite le ciblage.
  • Solution d'analyse et d'intelligence artificielle : Des modèles prédictifs de clustering et d'apprentissage automatique segmentent les investisseurs en fonction de leur profil, de leur appétence au risque, de l'historique de leurs transactions et de leurs objectifs d'investissement.
  • Impact potentiel : Ciblage plus précis, campagnes plus efficaces, taux de conversion plus élevés. Le profilage a amélioré l'efficacité de l'engagement de 15 à 20 % et augmenté les conversions de 10 à 15 %Artefact Experience).

Optimisation de la composition des locataires (pour les centres commerciaux)

  • Utilisateurs professionnels : Gestionnaires de location, exploitants de centres commerciaux, gestionnaires d'actifs.
  • Problème commercial : une offre commerciale déséquilibrée réduit la fréquentation, les revenus locatifs et le rendement des actifs.
  • Solution analytique et IA : Les algorithmes d'optimisation évaluent la performance des locataires, les ratios de coûts d'occupation, les recouvrements de loyers, l'ancrage de la fréquentation et les cycles de location par rapport aux moyennes du marché et à la concurrence afin de recommander le mix.
  • Impact potentiel : augmentation de 5 à 10 % de la fréquentation, augmentation des rendements de 3 à 5 % et réduction des risques liés au recouvrement des loyersArtefact Experience).

Prédiction du taux de désabonnement

  • Utilisateurs professionnels : Gestionnaires de biens immobiliers, équipes de location, succès des clients.
  • Problème de l'entreprise : il est difficile d'anticiper la rotation des locataires.
  • Solution d'analyse et d'intelligence artificielle : Les modèles d'attrition utilisent l'historique des paiements, les tendances d'occupation et les data sentiment pour générer des alertes précoces.
  • Impact potentiel : Interventions plus précoces, réduction du nombre de postes vacants, renforcement de la stabilité. La modélisation peut réduire les périodes de vacance de 20 à 25 % et les coûts de rotation de 10 à 15 %Artefact expérienceArtefact ).

Les cas d'utilisation illustrent comment les data transforment une ambition abstraite en valeur mesurable, de la surveillance réglementaire aux opérations de vente au détail.

Dernier point à retenir

Le voyage est moins un ensemble de leçons isolées qu'un récit de valeurs composées. Les premiers signaux peuvent être ténus, mais, à l'instar d'un terrain qui s'apprécie ou d'un projet qui progresse par étapes, les bénéfices se renforcent au fil du temps. Lorsqu'elles sont soutenues par la direction, les data passent d'une utilité de base à un levier, façonnant les choix de location, le rythme d'investissement et le positionnement sur le marché. Avec un rythme régulier de fondations, d'adoption et de mise à l'échelle, les petites victoires s'accumulent pour devenir des avantages structurels, tandis que les cas d'utilisation montrent comment la connaissance peut circuler de manière transparente des régulateurs aux développeurs et aux opérateurs.

Data se comportent comme des biens immobiliers - un capital patient qui mûrit avec le temps. Géré de manière stratégique, il s'enrichit tranquillement, réduisant les risques, augmentant le rendement et donnant aux dirigeants un avantage durable.