Attendre que l'IA arrive à maturité est un pari auquel vous risquez de ne pas survivre – Pourquoi la tendance à l'attentisme du secteur immobilier britannique constitue son plus grand risque, et par où commencer concrètement

J'ai rencontré à ce jour d'innombrables dirigeants du secteur immobilier qui sont sincèrement surpris par la lenteur de l'adoption de l'IA au sein de leur propre entreprise, alors même qu'ils ont activé Copilot pour toutes leurs équipes. Le schéma est remarquablement récurrent. Une licence est achetée, souvent la moins chère disponible, peu ou pas de formation réelle est dispensée, puis la direction attend une transformation qui ne se produit jamais. Le taux d'adoption reste faible, la frustration grandit et le changement radical promis se fait attendre. L'hypothèse sous-jacente est que mettre un outil puissant entre les mains des employés revient à changer leur façon de travailler.

Ce n'est pas le cas. Et c'est précisément cet écart entre ces deux éléments qui constitue aujourd'hui l'aspect le plus important de la relation entre l'immobilier et l'IA.

J'ai déjà évoqué l'apathie du secteur immobilier britannique face à la technologie. Cette apathie est bien réelle, et je reviendrai sur les raisons pour lesquelles elle est plus rationnelle qu'il n'y paraît à première vue. Mais une nouvelle erreur, plus dangereuse encore, s’est installée au sein des entreprises qui se considèrent comme à la pointe du progrès : la conviction que s’offrir un accès à l’IA revient à l’adopter. Ce n’est pas une stratégie. C’est une ligne de départ que la plupart des entreprises confondent avec la ligne d’arrivée.

Si vous êtes un responsable du secteur immobilier qui lit ces lignes et que vous avez l’impression de ne pas savoir par où commencer, je tiens à préciser d’emblée qu’il s’agit là d’une situation très courante dans le secteur, et non d’un échec de votre part. La technologie évolue à un rythme que personne ne parvient à suivre sans difficulté, l’investissement est difficile à quantifier et le bruit ambiant est assourdissant. Ce qui suit est un compte rendu honnête de ce qui constitue réellement la valeur, de ce qui représente réellement les risques, et de ce à quoi ressemble une première étape raisonnable. La situation est exigeante, mais elle est gérable, et les entreprises qui l'aborderont avec lucidité, sans céder ni à l'engouement ni à la peur, s'en sortiront bien.

Allumer, ce n'est pas retourner

L'IA présente aujourd'hui une réelle valeur ajoutée, et il serait malhonnête de prétendre le contraire. La plupart des entreprises qui mettent en place un assistant d'entreprise en tirent très rapidement une première série d'avantages, sous la forme d'un gain de temps compris entre trente minutes et deux heures par personne et par jour. C'est une réalité. Mais ce gain reste superficiel, car la grande majorité des entreprises s'arrêtent précisément là.

Ce qu’ils oublient, c’est que l’outil ne déploie qu’une fraction de son potentiel sans la gestion du changement et la formation nécessaires pour transformer une nouveauté en habitude. La licence est la partie la moins coûteuse du processus. La partie coûteuse, celle qui fait réellement avancer l'entreprise, réside dans le travail de refonte des processus, la formation des collaborateurs sur ce que ces outils peuvent et ne peuvent pas faire, et la reconfiguration des flux de travail autour des nouvelles capacités plutôt que de simplement greffer l'IA sur les anciens.

Ces entreprises ont également créé un risque auquel la plupart d'entre elles n'ont même pas pensé. Lorsqu'un outil est mal déployé et que les utilisateurs sont frustrés, ils ne cessent pas pour autant d'utiliser l'IA. Ils contournent les règles de l'entreprise. Ils ouvrent des outils gratuits destinés au grand public sur leur bureau, y collent les informations des clients pour travailler plus vite et, ce faisant, transmettent des données confidentielles à des modèles qui pourraient les utiliser à des fins d'apprentissage. L'entreprise qui déploie l'IA avec prudence et de manière superficielle n'a pas évité le risque lié à l'IA. Elle l'a multiplié.

Voici la vérité dérangeante concernant l'approche du “ il suffit de l'activer ”. Elle ne vous protège pas et ne vous permet pas de rester immobile. Elle vous expose.

La valeur aujourd'hui, et la valeur dans six mois

Alors, où se crée véritablement la valeur ? Aujourd’hui, c’est dans le déploiement d’agents chargés de tâches simples au sein des fonctions administratives : ce travail répétitif, structuré et à fort volume qui encadre le jugement professionnel sans en être un. C’est là que les premiers résultats sont concrets et justifiables.

Au cours des six à douze prochains mois, le centre de gravité se déplacera vers l’orchestration active. Cela implique de mettre en place des automatisations de processus spécifiques, d’enchaîner les tâches et, pour les entreprises suffisamment audacieuses pour s’y lancer, de repenser entièrement le processus plutôt que d’automatiser plus efficacement un processus défaillant. Les meilleurs résultats ne viendront pas d'une simple accélération du flux de travail actuel. Ils viendront de la remise en question de la pertinence même de ce flux de travail.

Je distingue trois domaines dans lesquels un avantage concurrentiel significatif pourra être acquis : les déploiements axés sur l'autonomie, les investissements réels dans la formation et la gestion du changement, ainsi que la mise en place de piles technologiques plus résilientes permettant aux entreprises de s'affranchir des systèmes hérités, lourds et fragiles. J'ajouterais une quatrième tendance qui mérite d'être suivie de près. À mesure qu'il devient nettement plus facile de développer des logiciels, je m'attends à ce que les entreprises commencent à remplacer les systèmes tiers rigides et à usage unique par leurs propres versions allégées, configurées exactement en fonction de leur mode de fonctionnement réel. Les enjeux économiques du choix “ développer ou acheter ” sont en train de changer sous nos yeux.

Pourquoi le secteur immobilier résiste-t-il, et pourquoi cette excuse ne tient plus

On pourrait facilement interpréter tout cela comme l'histoire d'une profession qui se montre simplement lente et réticente. Il y a du vrai là-dedans. Mais la prudence du secteur immobilier n'est pas de l'entêtement pur et simple, et il vaut la peine d'en comprendre les raisons, car cela explique à la fois cette résistance et ses limites.

L'immobilier n'est pas une marchandise. Il n'existe pas deux logements identiques. Ils se distinguent par la vue, l'étage, la distance par rapport à l'ascenseur, la durée du bail, les incitations à la location, ainsi que par une centaine de variables qui échappent à toute standardisation. Les transactions portent sur des montants élevés mais sont peu nombreuses, ce qui les rend peu liquides et véritablement difficiles à comparer à périmètre constant. La transparence est généralement médiocre, et une grande partie de ce que nous considérons comme des faits n'est en réalité que des hypothèses déguisées en discours assuré. Il s'agit d'un secteur fondé sur des jugements portés à partir d'informations incertaines, et c'est précisément pour cette raison qu'il a été plus lent que d'autres à confier son travail à une machine. Cette prudence obéit à une logique.

Mais cette logique arrive en fin de course. L’IA rehausse désormais le niveau d’exigence dans tous les secteurs, et l’immobilier ne fait pas exception. L’utilisation de ces outils passe du statut de choix à celui de nécessité. Il existe une brève fenêtre d'opportunité pendant laquelle les entreprises peuvent se forger un véritable avantage concurrentiel en agissant avant que leurs concurrents ne se réveillent, et cette fenêtre se rétrécit de jour en jour. Les entreprises qui confondent la prudence traditionnelle du secteur immobilier avec une permission d'attendre commettent une grave erreur de jugement. Cette prudence était rationnelle lorsque les outils étaient encore immatures. Or, ces outils ne sont plus immatures.

La logique tranquille de l'inaction

Il existe une raison plus profonde à ces blocages dans le secteur immobilier, et il convient de la mentionner en toute franchise, car elle réside davantage au sein des instances dirigeantes qu’au niveau technique.

Bon nombre des conseils d'administration et des dirigeants qui prennent ces décisions sont en fin de carrière. Ils ont bâti leur réputation et leur patrimoine au fil des décennies, et il est tout à fait compréhensible qu'ils ne souhaitent pas faire de vagues dans les années qui précèdent leur départ à la retraite et leur sortie de l'entreprise. L'immobilier a toujours été un secteur où l'on se fie à son instinct, où le jugement s'acquiert au fil d'une longue carrière et où l'on accorde sa confiance en conséquence ; il est donc facile de rejeter une technologie que peu d'entre eux comprennent vraiment, en la qualifiant de simple effet de mode. Leur directeur technique leur répète souvent que la pile technologique n’est pas prête, qu’il n’existe pas de politique d’utilisation de l’IA, pas de cadre data governance, pas de migration complète des systèmes, et que le parcours vers l’IA ne peut donc pas commencer tant que tout cela n’est pas en place. Peut-être l’année prochaine. Peut-être l’année d’après. Et le marché est morose, ce qui donne l’impression que ce n’est pas le bon moment pour engager un investissement important et difficile à quantifier dans un résultat que personne ne peut garantir, alors que la technologie elle-même ne cesse d’évoluer sous leurs pieds.

Je comprends tout à fait cette nervosité. Elle est tout à fait rationnelle. Les investissements peuvent être considérables, les résultats sont véritablement incertains et le rythme des changements est vertigineux. Mais conclure que l'inaction est donc la solution la plus sûre est, je le crains, tout à fait erroné. Rester les bras croisés semble prudent. C'est en réalité le choix le plus risqué qui soit, et ce pour trois raisons.

Tout d'abord, rester les bras croisés ne signifie pas que vos concurrents en font autant. S'ils adoptent l'IA et que vous ne le faites pas, vous prendrez du retard, vos frais généraux resteront élevés tandis que les leurs diminueront, et l'écart se creusera au point où rattraper votre retard deviendra de plus en plus difficile et coûteux à chaque trimestre. Le coût de l'inaction n'apparaît pas aujourd'hui dans le bilan, mais il s'accumule discrètement jusqu'à ce qu'il s'y reflète.

Deuxièmement, vos meilleurs éléments finiront par partir. Personne n’apprécie d’effectuer des tâches subalternes et répétitives, surtout lorsqu’on sait qu’une solution existe et que c’est uniquement l’entreprise qui fait obstacle à son adoption. Il existe de nombreuses tâches que les géomètres peuvent automatiser en toute sécurité, sans mettre en péril l’entreprise ou ses clients, et une entreprise si réfractaire au risque qu’elle refuse même cela ne fera que créer exactement la frustration qu’elle cherchait à éviter. Ces personnes se tourneront vers des outils de bureau, puis finiront par se tourner vers des concurrents qui leur permettent de travailler comme elles le souhaitent. Une prudence excessive ne protège pas vos talents. Elle les livre aux entreprises qui ont pris les devants.

Troisièmement, la possibilité de prendre une longueur d'avance est bien réelle aujourd'hui précisément parce qu'elle reste encore inégale. Cela ne durera pas. À mesure que la norme du marché évolue et que tout le monde utilise l'IA, cet avantage s'estompe et cela devient tout simplement la norme, tout comme Internet, Excel et PowerPoint font désormais partie du quotidien. Il y a eu une période où une bonne maîtrise de ces outils constituait un véritable avantage. Cette période est révolue, et les entreprises qui l’ont saisie tôt en ont tiré profit. Nous nous trouvons aujourd’hui dans la même période, et celle-ci s’achève au même rythme.

Il existe une autre version de l’argument de l’attentisme qui mérite d’être prise au sérieux, car c’est la plus pertinente. Le rythme du changement est plus rapide que tout ce que nous avons connu jusqu’à présent. La révolution industrielle s’est déroulée sur une trentaine d’années ; ici, tout se passe en quelques trimestres. Des voix crédibles suggèrent que nous pourrions atteindre l'intelligence artificielle générale d'ici trois à cinq ans, et la vérité est que personne ne sait ce que cela signifie pour la société, sans parler du secteur immobilier. Alors pourquoi investir massivement aujourd'hui, selon cet argument, alors que d'ici un an ou deux, cette même capacité pourrait être moins coûteuse, plus accessible et plus aboutie ?

C'est une question légitime, qui présente des avantages et des inconvénients. Il est vrai que ceux qui se sont lancés dans l'aventure de l'IA il y a un an ont peut-être ressenti moins d'avantages immédiats qu'une entreprise qui se lance aujourd'hui, laquelle hérite d'outils nettement plus performants et bénéficie d'un élan bien plus important, bien plus rapidement. Pensez à l'état de l'IA agentique il y a douze mois par rapport à aujourd'hui. Donc oui, attendre signifie effectivement acquérir une meilleure technologie plus tard. Mais voici la faille dans le raisonnement qui consiste à considérer cela comme une raison d’attendre : les entreprises qui se sont lancées il y a un an n’ont pas simplement acheté des outils de moindre qualité. Elles ont mis en place le data foundations, la gouvernance, la culture et la force institutionnelle nécessaires pour absorber chaque nouvelle vague à mesure qu’elle se présentait. L'entreprise qui reste les bras croisés, en espérant que la technologie ralentisse et atteigne une maturité confortable, parie qu'elle a le temps. Beaucoup n'en auront pas. La triste réalité est que certaines entreprises feront faillite en attendant le moment parfait qui ne viendra jamais, dépassées par des concurrents qui ont commencé à apprendre pendant qu'elles réfléchissaient. L'outil s'améliore si vous attendez. Votre capacité à l'utiliser, elle, ne s'améliore pas.

Le rôle du géomètre, dans cinq ans

J'ai répété à maintes reprises que l'IA ne remplacera pas les géomètres, et je maintiens cette opinion. Mais elle va modifier la manière dont le temps et la valeur d'un géomètre sont mis à profit, et quiconque vous dit le contraire cherche à vous rassurer plutôt qu'à vous dire la vérité.

Le cœur de notre métier, ce qui le rend indémodable, réside dans le jugement et l'avis assorti d'une responsabilité. Aucun client ne paie pour une évaluation simplement parce qu'un logiciel a généré un chiffre. Il paie pour les services d'un professionnel qualifié qui est prêt à assumer ce chiffre et à en assumer la responsabilité. Cela ne disparaîtra pas. Au contraire, cela prendra encore plus d'importance et de valeur.

Ce qui change, c'est tout ce qui entoure ce noyau. La rédaction, la recherche, la collecte de données data, l'analyse préliminaire, la mise en forme du rapport : c'est là que l'IA réduit des heures à quelques minutes, et c'est précisément le travail qui occupe actuellement les journées des géomètres débutants et de niveau intermédiaire. Le rôle évolue, passant de la production du rapport à sa supervision et à sa validation.

Deux autres facteurs vont façonner les cinq prochaines années. Le premier est que le data propriétaire devient un véritable avantage concurrentiel durable. À mesure que les modèles eux-mêmes se banalisent – et c'est inévitable –, ce n'est plus l'accès à l'IA, dont tout le monde disposera, qui fera la différence. C'est le data unique dont dispose une entreprise et qu'elle est en mesure de mettre à profit. Des années de transactions, d’inspections, d’évaluations et d’historique des actifs deviendront un fossé que les concurrents ne pourront pas reproduire. Les entreprises qui reconnaîtront leur data comme un atout stratégique, plutôt que comme un simple résidu de missions achevées, prendront une avance décisive.

Le deuxième facteur est que la valeur de marque établie et l'inertie des clients ralentiront le rythme du changement. Les clients sont réticents à changer de conseillers de confiance, et cette fidélité protégera les acteurs en place pendant un certain temps. Mais les entreprises ne doivent pas confondre cette protection avec une défense. Les marques qui comptent sur leur réputation et l'apathie des clients pour éviter de faire le travail nécessaire finiront par être dépassées par celles qui ont profité de cette période pour renforcer leur avantage « data » et former leur personnel.

Et je tiens ici à être franc, car la profession a davantage besoin de franchise que de réconfort. Des changements profonds vont s’imposer à ce secteur. De nombreux postes vont évoluer de manière radicale, et certains vont disparaître ; or, une grande partie de la profession n’y est pas préparée, et prétendre le contraire n’aide personne. Les géomètres qui s'épanouiront seront ceux qui graviront les échelons de la chaîne de valeur pour se consacrer à l'analyse, aux relations avec la clientèle et à la supervision. Les cabinets qui prospéreront seront ceux qui auront l'honnêteté de former leur personnel à cette évolution, plutôt que d'espérer en silence qu'elle les épargnera.

Cette transition recèle un risque structurel plus profond, auquel la profession commence à peine à faire face. Au cours des deux ou trois prochaines années, à mesure que l’IA se généralisera, le recrutement de jeunes diplômés et de géomètres de niveau intermédiaire risque de s’effondrer, car l’IA absorbera une grande partie du travail pour lequel ces postes ont été créés. En soi, cela peut sembler être un gain d’efficacité. Il s’agit en réalité d’une menace à action lente pour l’ensemble de la profession.

Nous sommes tous d'accord pour dire que la meilleure utilisation de l'IA dans le domaine de la topographie passe par la présence d'un expert chevronné : quelqu'un qui sait reconnaître ce qui est correct, qui est capable de distinguer un résultat valable d'un résultat plausible mais erroné, et qui dispose du jugement professionnel nécessaire pour en assumer la responsabilité. Mais les experts ne naissent pas tels quels. Ils se forment, lentement, au fil des années passées à effectuer précisément le travail de base que l’IA est aujourd’hui sur le point de prendre en charge. Si nous cessons de recruter et de former de jeunes géomètres, nous cessons de former les experts de demain. Nous vivons peut-être actuellement un âge d’or, où nous bénéficions à la fois de capacités extraordinaires en matière d’IA et d’une génération d’experts chevronnés capables de la superviser. La question dérangeante est de savoir à quoi ressemblera le secteur dans cinq à dix ans, lorsque ces experts commenceront à prendre leur retraite et qu’il n’y aura personne derrière eux à qui l’on aura donné la chance d’acquérir la même profondeur de jugement. Une profession qui automatise son propre terrain d’entraînement risque de manger ses propres semences. Les entreprises qui y réfléchissent tôt et conçoivent des moyens délibérés permettant aux jeunes professionnels d’acquérir de l’expertise dans un monde où l’apprentissage traditionnel par le travail répétitif n’existe plus seront celles qui disposeront encore d’experts sur lesquels s’appuyer dans une dizaine d’années. C’est un problème qui peut être résolu, mais uniquement pour ceux qui l’anticipent.

La discipline Data n'est pas une condition préalable. C'est le travail lui-même.

Toute discussion sérieuse sur l'IA dans le secteur immobilier finit par aborder un sujet que l'industrie préférerait éviter : les données de terrain (data). L'efficacité de l'IA dépend entièrement de la qualité des données de terrain et des processus qui les sous-tendent. Vous pouvez déployer le modèle le plus performant du marché, mais il produira tout de même des résultats médiocres s’il repose sur des rapports incohérents, des données data non structurées et des flux de travail qui varient d’un géomètre à l’autre.

Je tiens à être clair sur ce point. Une structure data, des rapports standardisés et des flux de travail cohérents ne constituent pas une condition préalable peu glamour à l’adoption de l’IA. Ils constituent l’adoption elle-même. Les entreprises qui ont investi dans la discipline data constateront que l’IA renforce rapidement leur avantage. Celles qui ne l’ont pas fait constateront que l’IA met en évidence le désordre au lieu de le résoudre.

Il y a là une dure réalité. Le secteur de la topographie a longtemps toléré des méthodes de travail sur mesure et individuelles, considérées comme la marque d’un savoir-faire artisanal. Ce savoir-faire est bien réel, et je ne voudrais en aucun cas le minimiser. Mais le manque de cohérence est l’ennemi de toute activité qui se veut évolutive. C'est le travail peu glamour consistant à normaliser les modèles, à structurer l'actif data et à rationaliser les flux de travail qui détermine si l'IA apporte un gain marginal de 10 % ou un effet multiplicateur transformateur. Les entreprises qui considèrent les actifs data comme des éléments à gérer, plutôt que comme un sous-produit de l'exécution du travail, se démarqueront du reste.

Une adoption responsable n'est pas un frein. C'est au contraire un catalyseur.

En tant que coprésident du groupe de travail de la RICS chargé de rédiger la norme intitulée « Utilisation responsable de l’intelligence artificielle dans la pratique de l’expertise immobilière » et en tant que vice-président du comité du groupe professionnel sur l’évaluation, c’est la question qui me tient le plus à cœur. Cette norme, qui est entrée en vigueur le 9 mars 2026 et s’applique à l’ensemble des 150 000 géomètres-experts agréés, apporte à la profession ce dont elle ne disposait pas il y a un an : une base claire en matière de responsabilité et de gouvernance, s’inscrivant dans des cadres plus larges tels que la norme ISO 42001.

Ce que les entreprises doivent faire aujourd’hui est simple à énoncer, mais plus difficile à mettre en pratique. Il faut établir une responsabilité claire, de sorte qu’une personne désignée reste responsable du résultat professionnel. L’IA apporte son aide ; elle ne décharge pas de cette responsabilité. Il faut comprendre et documenter où et comment l’IA est utilisée tout au long du flux de travail, afin de pouvoir l’expliquer à un client ou à un organisme de réglementation. Accorder toute l’attention nécessaire à la sécurité et à la confidentialité des données data, car il ne faut en aucun cas que les données data relatives aux clients et aux actifs soient divulguées à des outils qui n’ont jamais été évalués à cet égard. Et former le personnel non seulement à l’utilisation de ces outils, mais aussi à leurs limites, afin que le scepticisme professionnel s’applique aux résultats de l’IA plutôt que d’être discrètement écarté.

Les cabinets qui ont compris cela ne considèrent pas cette norme comme une contrainte réglementaire. Ils la voient comme un moyen de préserver à la fois la confiance des clients et leur responsabilité professionnelle. Dans une profession dont toute la valeur repose sur des avis fiables et responsables, la gouvernance n’est pas un frein à l’adoption de l’IA. C’est au contraire ce qui rend possible une adoption responsable.

Le rapport d'enquête n'est plus une fin en soi

Pendant la majeure partie de son histoire, le rapport d'enquête a été considéré comme une fin en soi. Commandé, remis, lu une fois, classé, puis oublié. Ce modèle est en train de s'effondrer, et à juste titre.

Le relevé data constitue de plus en plus la matière première qui alimente les systèmes de gestion des installations, la planification du cycle de vie, les plateformes de conformité et l'analyse de portefeuille. La valeur de ce relevé dépasse désormais largement le simple document, ce qui redéfinit ce que produit réellement un géomètre. Il ne s'agit plus de produire un rapport. Il produit des données d'actifs structurées data qui perdurent, sont réutilisées et prennent de la valeur tout au long de la durée de vie du bâtiment ou du portefeuille. Un relevé enregistré sous forme de PDF statique ne vaut qu'une fraction de la valeur du même relevé enregistré sous forme de données data structurées et consultables, qui alimentent les systèmes gérant cet actif pour les vingt prochaines années.

Les organisations qui prennent une longueur d'avance sont celles qui considèrent leur parc immobilier comme un actif data dynamique plutôt que comme une succession d'inspections ponctuelles. À mesure que les parcs immobiliers s'adaptent au modèle data, la relation entre l'expertise immobilière et la gestion des actifs devient continue plutôt que transactionnelle. Les implications pour les géomètres sont considérables. Ceux qui sont capables de produire des données data et qui comprennent comment ces données sont utilisées en aval auront bien plus de valeur que ceux qui fournissent un rapport magnifiquement rédigé mais qui ne mène nulle part.

Où se trouve l'argent, et où il n'y en a pas

Des investissements considérables ont été réalisés dans l'intelligence artificielle appliquée à la conception, à l'ingénierie et aux technologies de construction, les entreprises de ce secteur attirant d'importants capitaux. D'une manière générale, je reconnais que les fonds se concentrent sur ce segment du marché, et ce n'est pas un hasard.

La conception et la construction s'appuient sur des données data riches et lisibles par machine dans les environnements CAO et BIM, avec des données d'entrée et de sortie plus claires. Elles permettent de résoudre des problèmes plus structurés, ce qui les rend plus faciles à gérer et présente un intérêt d'investissement plus évident. Les capitaux s'orientent vers des problèmes structurés offrant des rendements mesurables, et c'est précisément ce qu'ils ont trouvé en amont.

Les implications pour le secteur de la topographie sont à double tranchant. Le risque est que notre profession soit considérée comme un marché en aval, de moindre priorité, et qu’elle ne dispose pas d’outils sérieux conçus spécifiquement pour elle. L’opportunité réside précisément là. Le domaine spécifique à la topographie qui souffre d’un sous-investissement concerne la structuration, la gouvernance et la réutilisation intelligente des données d’actifs et d’état data, ainsi que la couche de jugement qui les surplombe. L’évaluation, l’analyse de l’état, les avis sur les risques et la responsabilité sont plus difficiles à monétiser précisément parce qu’ils sont moins structurés et impliquent une responsabilité professionnelle. C'est précisément pour cette raison que les outils génériques de technologie de la construction ne leur seront d'aucune utilité, et c'est précisément pour cette raison que les entreprises qui développent ou adoptent des outils ciblant cette couche, plutôt que d'attendre que la vague de la construction les submerge, sont celles qui en tireront la valeur.

Le piège de la compression des honoraires

On constate chez les clients une tendance croissante à penser que, puisque leurs géomètres ont désormais recours à l'IA, les honoraires devraient baisser. Le raisonnement semble intuitif : si le travail est plus rapide, il devrait coûter moins cher. Je pense qu'il s'agit là d'un des pièges commerciaux les plus importants auxquels la profession est confrontée, et les géomètres devraient y résister fermement plutôt que de s'y plier sans broncher.

L'erreur réside dans une mauvaise compréhension de ce pour quoi les clients paient réellement. Ils ne paient pas pour les tâches courantes qui entourent une évaluation, à savoir la rédaction, la collecte des données data et la mise en forme. Ils paient pour la rigueur analytique et le jugement professionnel d’une personne qui s’est formée pendant vingt ans afin de fournir une estimation précise de la valeur, une estimation qu’ils peuvent soutenir et, si nécessaire, défendre devant les tribunaux. Cette expertise n’est pas devenue moins chère du fait de l’existence de l’IA. Au contraire, elle a pris de la valeur, car elle constitue désormais la partie rare et défendable du service.

Il faut donc faire évoluer le message, de manière délibérée et avec assurance. Le discours ne doit pas être : “ Nous utilisons l’IA, donc nos tarifs sont moins élevés. ” Il doit plutôt être : “ Nous vous offrons la même rigueur analytique et la même expertise approfondie sur lesquelles vous avez toujours pu compter, mais de manière bien plus rapide. ” Le jugement reste inchangé. La responsabilité qui incombe à l’expert reste inchangée. Ce qui a changé, c’est la rapidité, et la rapidité est un avantage pour le client, pas une remise qui lui est due. Les cabinets qui ne parviennent pas à faire valoir cet argument se retrouveront à concurrencer la valeur de leur propre expertise, en habituant les clients à s’attendre à un service haut de gamme à un prix de détail. Les cabinets qui tiennent bon et expliquent clairement pourquoi ils le font protégeront à la fois leurs marges et la valeur perçue de la profession elle-même.

Le dossier commercial n'est pas aussi irréprochable que le prétend le secteur

Je voudrais apporter une note de réalisme qui va à l'encontre de l'enthousiasme ambiant, car on présente à la profession un argumentaire commercial qui est plus idyllique que la réalité.

La tarification actuelle de l'IA ne constitue pas une base stable sur laquelle s'appuyer. Les grandes entreprises du secteur de l'IA s'orientent vers les marchés boursiers, ce qui modifie profondément leurs motivations. Jusqu'à présent, leur stratégie consistait à être les premiers et les meilleurs, quel qu'en soit le coût, à faire en sorte que le monde tombe sous le charme de ces modèles et à les intégrer aussi profondément que possible dans nos modes de travail à tous. Une fois cette intégration achevée et les clients n'ayant pratiquement plus la possibilité de changer de fournisseur, la logique commerciale s'oriente vers une augmentation des prix et la démonstration de rendements aux investisseurs sur une base trimestrielle. Il s'agit là d'un comportement oligopolistique classique, et les entreprises qui ont fondé l'intégralité de leur modèle opérationnel sur la tarification actuelle s'y retrouveront prisonnières.

Il existe une deuxième dynamique qui est largement méconnue. Même si le coût par token diminue avec le temps, ce qui sera probablement le cas, le nombre de tokens consommés augmente de manière exponentielle. À mesure que les modèles gagnent en puissance et se chargent de tâches plus complexes, leur utilisation explose. L'hypothèse naïve selon laquelle l'IA deviendrait simplement moins coûteuse est erronée. L'une des capacités les plus importantes qu'une entreprise puisse développer consiste à apprendre à ses collaborateurs à utiliser le modèle adapté à la complexité de la tâche, et à se demander si l'IA est réellement l'outil approprié. Aujourd'hui, une grande partie de l'utilisation de l'IA se fait pour l'IA en soi, plutôt que parce qu'elle permet véritablement de gagner du temps.

Voici donc mon conseil : adoptez l'IA là où cela s'avère judicieux, mais faites preuve de résilience et gardez les pieds sur terre. À court et moyen terme, vous devrez peut-être supporter à la fois vos frais de personnel actuels et une augmentation significative des dépenses liées aux jetons, aux modèles et aux consultants nécessaires à leur déploiement et à leur gestion. Les gains d'efficacité devraient se concrétiser avec le temps. Mais l'analyse de rentabilité est plus complexe et plus exigeante que ce que la plupart des acteurs du secteur sont actuellement prêts à admettre, et les entreprises qui tablent sur un retour sur investissement net et linéaire seront prises au dépourvu.

Ce que cela implique concrètement, et par où commencer

Le fil conducteur de tout cela, c'est que le plus difficile n'a jamais été la technologie. Ce qui compte, c'est de savoir où l'appliquer, d'avoir la rigueur nécessaire pour mettre en place le data et les processus qui le sous-tendent, la gouvernance pour le faire de manière responsable, et l'honnêteté pour préparer les gens à un véritable changement. Ce ne sont pas là des problèmes que l'on résout en achetant une licence.

Si vous ne devez retenir qu'une seule chose de cet article, retenez que vous n'avez pas besoin de tout régler d'un seul coup, et que vous n'avez certainement pas besoin d'attendre que chaque politique et chaque migration soient parfaites avant de vous lancer. Les entreprises qui réussissent commencent modestement et de manière réfléchie. Une première étape judicieuse consiste à choisir un ou deux processus concrets et bien délimités où les difficultés sont évidentes et où le data est raisonnablement bon, à mettre en place une politique d'utilisation de l'IA appropriée et quelques garde-fous clairs autour d'eux, à former correctement les personnes concernées plutôt que de leur remettre une licence en espérant que tout se passe bien, et à mesurer honnêtement ce qui change. Il s'agit là d'une méthode circonscrite et à faible risque pour développer la capacité institutionnelle, les preuves et la confiance nécessaires pour aller plus loin. C'est l'opposé à la fois d'un déploiement imprudent et d'une attente paralysante, et c'est tout à fait réalisable au cours du prochain trimestre.

C'est le travail que nous accomplissons chez Artefact. Nous travaillons aux côtés des conseils d’administration et des équipes de direction du secteur immobilier et les aidons à répondre précisément à ces questions : où l’IA crée-t-elle une réelle valeur ajoutée et où n’en crée-t-elle pas, comment mettre en place le data foundations qui lui permet de fonctionner, comment la gérer de manière responsable conformément à la norme RICS, et comment planifier une réalité commerciale plus complexe que ne le laisse entendre le battage médiatique. Nous ne sommes pas un éditeur de logiciels. Nous sommes indépendants de toute technologie, ce qui signifie que nos conseils sont dictés par ce qui convient à l’entreprise plutôt que par ce que nous essayons de vendre. Et comme nous avons mené ce type de missions auprès d’un large éventail d’acteurs du secteur immobilier, nous apportons une perspective comparative qu’une entreprise isolée ne peut tout simplement pas avoir.

La fenêtre d'opportunité est bien réelle, et elle se referme peu à peu. Les entreprises qui agissent dès maintenant, de manière approfondie plutôt que superficielle, façonneront la prochaine décennie de cette profession. Celles qui confondront le fait de se mettre en marche avec celui de redresser la barre passeront cette décennie à se demander pourquoi les promesses ne se sont jamais concrétisées. La bonne nouvelle, pour tout dirigeant qui se sentirait découragé par tout cela, c'est qu'agir de manière réfléchie ne signifie pas agir de manière imprudente ou tout d'un coup. Cela signifie commencer, en y voyant clair, dès maintenant.