John Carrafiell, co-CEO de BGO, gestionnaire mondial d’investissements immobiliers avec 89 milliards de dollars d’actifs sous gestion, met un point d’honneur à siéger juste à côté de son scientifique des données. Cette proximité symbolise une transformation profonde de la stratégie d’investissement dans le secteur immobilier, où l’intelligence artificielle (IA) a révolutionné l’analyse des données. Après près de 40 ans dans l’immobilier, Carrafiell s’est longtemps inquiété du manque d’évolution des méthodes de recherche, toujours basées sur les mêmes indicateurs et conduisant aux mêmes conclusions. La question qui le hantait : comment surpasser la concurrence ? La réponse est venue d’un modèle informatique qui a analysé l’ensemble des opérations passées de BGO sur 20 ans, en éliminant le biais humain. Ce modèle a révélé que le succès ou l’échec d’un investissement dépendait presque exclusivement de la qualité du marché local, confirmant ainsi l’adage classique « localisation, localisation, localisation ». Mais contrairement aux approches traditionnelles, BGO a construit un modèle personnalisé, basé sur ses propres données historiques, et enrichi par des milliers de variables locales : démographie, tendances d’offre, dynamiques économiques régionales, données télécoms, etc. L’IA a permis d’augmenter considérablement la quantité et la vitesse d’analyse de ces données, rendant le modèle extrêmement précis. Un exemple frappant est l’investissement dans un projet industriel à Las Vegas, mené en partenariat avec Northpoint Development. Bien que les analyses traditionnelles prévoyaient des performances médiocres, le modèle de BGO prédisait une croissance explosive. Le rendement réel a dépassé les attentes : 9 dollars le pied carré contre les 5,88 prévus. Selon Carrafiell, cela ne relève pas du hasard. Le modèle avait identifié que l’Inland Empire en Californie devenait trop coûteux, et que les entreprises pouvaient réaliser des économies de 60 % en s’installant à Las Vegas, malgré un trajet de deux heures supplémentaires. Les locataires ciblés desservent toute une région, pas seulement Las Vegas. Des analyses similaires ont permis à BGO de réaliser de fortes performances dans des zones peu conventionnelles comme la Floride et le Rust Belt. L’entreprise affirme que sa performance globale s’est améliorée significativement grâce à cette approche. Toutefois, Carrafiell reconnaît que l’IA, malgré sa puissance, ne peut pas anticiper tous les événements imprévus, comme un déménagement massif d’une entreprise majeure (ex. : Boeing quittant Seattle). Alors que l’équipe d’investissement utilise le modèle pour maximiser les rendements, l’équipe de financement l’applique pour évaluer les risques. À l’avenir, le modèle devrait intégrer une allocation optimale entre secteurs immobiliers, proposant un portefeuille idéal. Pour Carrafiell, l’IA n’est pas une solution magique, mais un outil puissant d’amplification : « C’est comme avoir une équipe de six experts en science des données qui siège à côté du CEO et des équipes d’acquisition. » Cette fusion entre données, IA et expérience humaine redéfinit désormais la manière dont les grands acteurs du marché immobilier identifient des actifs sous-évalués dans des zones inattendues.