L'enquête Digital Real Estate 2023 montre que le degré de maturité du secteur de la construction et de l'immobilier ne dépend pas seulement des possibilités techniques et des nouvelles innovations, mais aussi de la manière dont nous traitons et utilisons les données. Les résultats de l'enquête montrent que c'est là que se situe le plus grand défi à relever pendant la transformation numérique. Notre expert Christian Heuer, Head of Service Unit Data & Analytics, nous explique comment nous y parviendrons et quels obstacles se dressent encore sur notre chemin.
Comment évalues-tu l'état actuel de la mise en œuvre des Data Analytics dans le secteur de la construction et de l'immobilier ?
Mon évaluation correspond aux résultats de l'étude : si l'on se réfère au Gartner Hype Cycle, la Data Analytics est coincée dans la vallée des larmes. Actuellement, l'application se limite encore souvent à des tableaux de bord pour rendre quelque chose visible. La plupart du temps, on ne va pas plus loin. La maturité des données dans notre secteur est relativement faible.
Quelles sont selon toi les raisons de cette faible maturité ?
Le secteur évolue dans un environnement très hétérogène avec de nombreux acteurs différents. Les données doivent être intégrées à travers les organisations pour que la numérisation atteigne un nouveau niveau. Dans d'autres secteurs, comme celui des assurances, le savoir-faire et le traitement des données ont déjà pénétré beaucoup plus profondément dans le business. Ce sont les spécialistes de l'entreprise qui saisissent et analysent les données pertinentes, et non les spécialistes de l'informatique. Dans notre secteur, beaucoup de personnes sont plus proches de la réalité, ont des sujets très différents à traiter et ne sont pas des travailleurs sur écran typiques. Le rapport au numérique est donc différent.
Que doit faire le secteur de la construction et de l'immobilier ?
Il faut faire une distinction. En règle générale, les grandes entreprises sont nettement plus avancées que les petites en matière de numérisation. Or, de nombreuses organisations immobilières sont relativement petites. C'est la tâche des entreprises de conseil et des fournisseurs de technologie de les initier aux technologies numériques. Nous devons leur montrer comment des améliorations clairement définies peuvent être obtenues avec les solutions disponibles. C'est ainsi qu'il est possible d'obtenir une valeur ajoutée bien visible avec des moyens relativement modestes et de susciter l'envie d'en savoir plus.
C'est donc en fait très simple, ou cela trompe-t-il ?
Le diable se cache, comme souvent, dans les détails. Le grand défi du secteur est la faible maturité des données associée à une faible data literacy, c'est-à-dire la conscience des données en tant qu'actif. Parallèlement, les exigences en matière d'architecture de données sont très complexes dans l'environnement extrêmement hétérogène du secteur de l'immobilier et de la construction. Une communication claire et transparente, associée à une gouvernance des données structurée, contribue à créer ici une meilleure compréhension des données.
Quels autres points de départ vois-tu pour mieux ancrer l'analyse des données dans le secteur ?
De mon point de vue, il existe un grand potentiel si les données sont davantage regroupées. Les Common Data Environments (CDE), par exemple, constituent une approche à cet égard. L'intégration complète des données de bout en bout crée de nouvelles possibilités pour l'utilisation de l'analyse des données et contribue à faire progresser l'acceptation. En outre, il faut montrer les valeurs ajoutées lorsque l'on enrichit la base de données existante avec des données ouvertes, par exemple. De cette manière, il est possible d'utiliser des données librement disponibles et ouvertes afin de pouvoir couvrir un plus large éventail de cas d'application.
Mais cela signifie également que ces cas d'utilisation doivent exister.
Ils sont déjà disponibles en grand nombre. Je vois plutôt comme un obstacle la présence des données nécessaires pour le cas d'application. C'est là que beaucoup de choses échouent. La plausibilité et la continuité des données sur tous les biens immobiliers ne sont souvent pas garanties.
Outre la qualité et l'étendue des données, existe-t-il d'autres aspects techniques importants pour l'utilisation de l'analyse des données ?
La standardisation est un sujet très important, surtout lorsqu'on a de nombreuses parties prenantes avec lesquelles les données doivent être échangées. Pour une intégration correcte, il est très important de savoir quelles données sont réellement disponibles et comment elles doivent être lues. Sans les métadonnées correspondantes et les catalogues de données convenus, l'intégration des données est très difficile à réaliser. Ici aussi, l'hétérogénéité du secteur constitue un défi. Il existe différentes normes de niche, utilisées pour certains domaines d'application et dans les systèmes spécialisés correspondants. La difficulté consiste à transférer les données de ces systèmes ciblés dans une vue universelle. À cet égard, le secteur en est encore à ses débuts, mais il a lancé des initiatives telles que l'International Building Performance & Data Initiative IBPDI.
Quels sont les aspects organisationnels à prendre en compte pour la mise en place ou le développement de l'analyse des données ?
Les aspects organisationnels devraient être réglés dans ce que l'on appelle la gouvernance des données, qui doit faire partie de la stratégie de données d'une entreprise. La gouvernance des données est la clé de tout ce qui se passe avec les données dans une entreprise. Elle ne crée pas seulement une sensibilisation au sein de l'entreprise, mais la met également en œuvre dans l'organisation et permet ainsi de travailler correctement avec les données. Dans le secteur de la construction et de l'immobilier, les données et l'analyse des données sont encore très fortement considérées comme des thèmes informatiques et, en règle générale, elles sont également ancrées dans l'organisation de l'informatique. Les données sont pourtant une thématique fondamentale du cœur de métier. La gouvernance des données est importante pour pouvoir s'éloigner de l'informatique et se rapprocher de l'entreprise.
Les thèmes des données et de l'analyse des données concernent de nombreux aspects organisationnels, techniques et juridiques et sont liés à des dépenses correspondantes. Comment les petites entreprises aux ressources limitées peuvent-elles aborder ces thèmes ?
Le plus important est de promouvoir la "data literacy", c'est-à-dire la compétence en matière de données. Les collaborateurs doivent avoir le sens des données et de leur utilisation. Ils doivent être davantage conscients que les données sont un atout important. Les données peuvent donc donner naissance à de toutes nouvelles idées et impulsions. Seules les entreprises qui travaillent activement avec leurs données peuvent exploiter le potentiel correspondant. En outre, même les petites entreprises ont besoin d'une sorte de stratégie de données pour réussir à mettre en place des analyses de données, quelle que soit la forme qu'elle prenne. L'important est de formuler les exigences pour sa propre entreprise et d'en déduire comment l'environnement de données doit être conçu et ce que l'on veut mettre en œuvre.
Pour finir, peux-tu nous donner un aperçu des évolutions et des tendances qui se dessinent pour l'avenir ?
De nombreux thèmes qui devraient être pertinents à l'avenir ne sont pas vraiment nouveaux. Les idées correspondantes et parfois aussi les solutions techniques existent déjà. Mais jusqu'à présent, leur mise en œuvre à grande échelle n'était souvent pas possible en raison de restrictions techniques. C'est ainsi que le thème de l'intelligence artificielle (AI) devient naturellement intéressant, en lien avec une certaine maturité des données. Plus les applications d'IA s'améliorent et se répandent, plus l'"AI Explainability", c'est-à-dire la possibilité de comprendre les déclarations et les décisions prises par l'IA, devient importante. Par ailleurs, les aspects prescriptifs de l'IA retiennent de plus en plus l'attention. Il s'agit non seulement de pouvoir expliquer le résultat de l'IA, mais aussi de faire en sorte que l'IA nous dise pourquoi nous devons faire quelque chose. Un exemple : l'IA ne me dit pas seulement quand une installation va tomber en panne, mais aussi pourquoi. Le Natural Language Processing (NLP) recèle également un grand potentiel. Dans notre secteur, de nombreuses données sont encore contenues dans des documents ou des fichiers PDF et sont donc peu ou pas accessibles. L'exploitation de ce trésor de données va continuer à nous occuper dans les années à venir. De plus, toutes les technologies Web3, comme par exemple le Metaverse, seront certainement encore intéressantes pour le secteur de la construction et de l'immobilier, mais il faut encore évaluer le potentiel pour le secteur.
À propos de l'étude
Depuis 2016, l'enquête Digital Real Estate recense chaque année l'état de la transformation numérique du secteur de la construction et de l'immobilier en Suisse et, depuis 2019, également en Allemagne. Le livre blanc présente la situation actuelle dans les deux pays en se basant sur les estimations de différents dirigeants et professionnels de la branche et est complété par l'expertise des conseillers de pom+Consulting AG.
L'étude peut être téléchargée gratuitement en allemand.
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