Dans un marché immobilier en constante évolution, les modèles d’estimation immobilière (ou AVM pour « Automated Valuation Models » en anglais) transforment le processus d’évaluation immobilière en apportant une rapidité et une précision remarquables. En réduisant le besoin d’un recours à des évaluations traditionnelles sur place, ces outils automatisés permettent de connaître la valeur réelle d’un bien et de prendre des décisions plus rapidement, facilitant ainsi les transactions immobilières, notamment dans des contextes complexes.

Dans cet article, nous allons explorer le fonctionnement de ces modèles et leurs atouts pour les professionnels de l'immobilier et de la finance.

Qu’est-ce qu’un modèle d’estimation immobilière ?

Un modèle d’estimation immobilière, parfois appelé modèle d’évaluation immobilière ou « automated valuation model » (AVM) est un outil automatisé qui évalue la valeur d’un bien immobilier en s’appuyant sur le big data et sur des algorithmes d’intelligence artificielle. Il intègre diverses données provenant d’annonces et de ventes récentes de biens similaires, les caractéristiques du bien (comme la surface habitable, l’année de construction, l’état général, etc.), les tendances du marché et des informations sur le quartier. En intégrant des données immobilières provenant de sources variées (archives publiques, base de données géographique), ce modèle permet d’obtenir une estimation immobilière rapide, précise et à moindre coût.

Les modèles d’estimation immobilière jouent un rôle crucial dans les processus décisionnels des institutions financières, notamment pour l’octroi et le suivi des prêts, et la gestion du risque. Grâce à des estimations de biens immobiliers fiables, les algorithmes d’estimation réduisent la probabilité d’estimations erronées du prix de vente, permettant aux organismes de prêt d’avoir une meilleure visibilité sur leurs portefeuilles de prêts, de réduire les risques et d’améliorer l’expérience des emprunteurs. De plus, les compagnies d’assurance peuvent s’appuyer sur ces modèles pour limiter les risques lors de la souscription de nouveaux contrats.

Pour les professionnels de l’immobilier (agents immobiliers, gestionnaires de portefeuille, investisseurs, etc.), les modèles d’évaluation immobilière permettent d’obtenir une meilleure connaissance des biens immobiliers qu’ils souhaitent vendre, acheter, rénover, louer ou même construire en obtenant une estimation précise de la valeur du bien. Cette connaissance approfondie des biens et des prix du marché environnant permet aux professionnels de déterminer le juste prix d’un bien, de prendre les bonnes décisions et de mieux conseiller leurs clients dans leurs projets immobiliers et stratégies d’investissement.

Les avantages des modèles d’estimation immobilière

L’automatisation est l’un des principaux atouts des solutions d’estimation immobilière s’appuyant sur un AVM. Ils permettent de gagner du temps en réalisant rapidement des estimations complexes, optimisant ainsi le processus de vente immobilière, d’achat, de location ou d’investissement. Ces modèles permettent également de réduire les coûts en limitant les interventions humaines et en éliminant les erreurs ou biais subjectifs. Les modèles d’estimation immobilière peuvent traiter de grandes quantités de données, ce qui les rend parfaits pour gérer des portefeuilles immobiliers à grande échelle.

Cependant, malgré les nombreux avantages de ces solutions, une évaluation immobilière sur place reste parfois nécessaire, en fonction des spécificités du bien, des données disponibles ou des exigences réglementaires. Dans ce cas, les évaluateurs, agents immobiliers, notaires ou experts immobiliers, selon le contexte, jouent un rôle clé pour émettre un avis de valeur immobilier.

Comment l’AVM de PriceHubble permet des estimations immobilières précises grâce au big data et à l’IA

L’algorithme propriétaire de PriceHubble constitue la base de l’un des modèles d’estimation immobilière les plus avancés du marché. Grâce au big data et à l’intelligence artificielle, nous collectons et analysons un large volume de données constamment mises à jour sur l’immobilier résidentiel, créant ainsi une des bases de données les plus complètes du secteur.