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Automated Valuation Model (AVM) : une technique innovante d’estimation immobilière

06.07.2021

Light, Lightbulb, Person

Derrière le terme barbare d’Automated Valuation Model (AVM) se cache un concept assez simple : l’estimation de la valeur d’un bien immobilier grâce à des algorithmes conçus par des ingénieurs, ou plus précisément, des data scientists, et s’alimentant de quantités de données conséquentes permettant à ces modélisations mathématiques de prédire la valeur d’un bien immobilier à partir de milliers de biens réels comparables.

Automated Valuation Model (AVM) : des algorithmes et de la donnée derrière les évaluations immobilières

➡ D’un point de vue scientifique, le concept est (très) loin d’être nouveau, même si le terme AVM – Automated Valuation Model – fait partie des buzzwords qui déchaînent les passions sur les réseaux sociaux. Les fondations mathématiques des algorithmes d’estimation – ou de prédiction – datent désormais de plusieurs siècles, et ont trouvé leurs applications dans bon nombre de domaines : finance, santé, économie, biologie, chimie… (pour n’en citer que quelques-uns). Mais ce qui a réellement fait émerger l’AVM dans l’immobilier est la conjonction de plusieurs facteurs dont :

  • L’accessibilité accrue à des volumes de données (transactions historiques, offres immobilières du marché, prix, offre et demande…) grâce aux politiques volontaristes de certains gouvernements d’ouvrir ces jeux de données considérés d’utilité publique
  • L’accessibilité accrue à des puissances de calcul phénoménales dans le cloud, jusque là réservées à quelques grandes corporations ou laboratoires de recherche étatiques
  • L’émergence de langages de programmation simplifiés permettant de vulgariser au plus grand nombre l’utilisation de librairies algorithmiques avancées

La montée en force des formations d’ingénieurs et de Data Scientists aguerris aux dernières technologies de Machine Learning et de modélisation, dès leur entrée sur le marché du travail

➡ D’un point de vue marché, le concept surfe sur la vague de la digitalisation des métiers ou de ce que d’autres appelleraient l’ubérisation des métiers, présentant les symptômes typiques suivants :

  • Il s’agit d’un marché de masse : en effet, rien qu’en France, le million de transactions annuelles dans l’immobilier résidentiel génère environ 40 millions d’estimations, qu’elles soient faites par des professionnels ou en ligne, à la demande des vendeurs, des acheteurs ou des investisseurs
  • Il s’agit d’un métier qui se digitalise : de plus en plus de projets immobiliers se dématérialisent en tout ou partie : entre les visites virtuelles, les estimations en ligne, les plateformes de recherche et de mise en vente, la signature électronique notariale etc. De plus en plus de processus métiers trouvent leurs solutions dans le digital, migrant petit à petit d’actions manuelles et personnifiées vers des tâches automatisées.
  • Il s’agit d’une problématique de désintermédiation, car là où les experts avaient l’apanage du savoir et de l’expertise, les utilisateurs finaux deviennent de plus en plus outillés et atteignent un niveau de connaissance qui peut quelques fois dépasser celui des professionnels.

➡ D’un point de vue modélisation, il existe plusieurs approches d’AVM dont les plus connues sont :

  • Le modèle hédoniste permettant de calculer la contribution de telle ou telle caractéristique du bien dans le prix global proposé. Ce modèle est le plus intuitif car il est facilement explicable et se rapproche le plus de l’évaluation classique faite par un agent immobilier lors de la visite d’un bien
  • Le modèle de comparables, permettant de rapprocher le bien estimé à un nombre important de biens similaires dont on connaît le prix de vente
  • Le modèle par Discounted Cash Flow, le modèle par taux de capitalisation etc…

Les taux d’erreur et la fiabilité de ces AVM dépendent de plusieurs facteurs à la fois structurels, dont la qualité et la quantité des données d’apprentissage ayant permis la construction du modèle d’évaluation, l’agilité des équipes d’ingénieurs qui programment et mettent à jour ces algorithmes… Mais aussi de facteurs plus exogènes : si le bien est parfaitement décrit et s’éloigne peu des objets communs que l’on peut trouver sur le marché, alors la précision de l’AVM sera élevée, avec un indice de confiance haut et une marge d’erreur basse. Si l’objet évalué est très atypique, ou pas suffisamment décrit, ou encore décrit avec un manque d’objectivité de la part de l’évaluateur, alors le résultat de l’AVM s’éloignera de la réalité du marché.

Comme toute évaluation, il est important de diversifier les sources et les méthodes d’estimation, et de ne pas se fier à qu’un seul algorithme, qu’il soit humain ou informatisé. Ainsi, l’évaluateur peut apprécier la volatilité des différents résultats d’estimation, et se prononcer sur sa propre estimation finale qui engage au final sa responsabilité d’expertise.

Automated Valuation Model : une explosion du besoin d’AVM depuis le milieu des années 2010

L’AVM connaît actuellement un essor sans précédent car les outils proposés deviennent de plus en plus précis et performants. De plus, certaines crises mondiales comme celle des subprimes ont conduit les autorités à prendre les mesures nécessaires pour éviter les bulles immobilières, en proposant notamment des règles de réévaluation systématique de portefeuilles entiers de biens immobiliers pour s’assurer que les valeurs d’actifs restent réalistes par rapport aux évolutions de l’offre et de la demande, et d’éviter à tout prix les écroulements en chaîne du marché entraînant un cercle vicieux d’insolvabilité des emprunts.

Les avantages de l’Automated Valuation Model (AVM)

Les avantages d’une AVM sont avant tout :

➡ Sa scalabilité : là où un expert se spécialise sur un secteur ou un quartier en particulier, l’AVM couvre tout un territoire, départemental, régional, national

➡ Sa versatilité : une AVM peut gérer jusqu’à 200 paramètres différents permettant d’affiner une estimation, mais peut se contenter de quelques paramètres obligatoires (localisation du bien, typologie, surface) pour fournir une pré-estimation

➡ Sa rapidité : les AVM actuelles sont capables de calculer une estimation de bien en quelques centaines de millisecondes, soit bien plus rapidement qu’une estimation humaine dont certaines agences proposent jusqu’à 48 heures d’expertise

➡ Sa disponibilité : l’AVM ne dort jamais puisqu’il s’agit d’un algorithme qui attend patiemment qu’un système ou un utilisateur le sollicite dans le cloud. Elle est donc interrogeable de partout et tout le temps.

Tous ces avantages représentent non seulement des gains de temps et de ressources conséquents pour les entreprises qui cherchent à augmenter leur productivité et réduire leurs coûts internes, mais ouvrent un horizon de possibles significatif pour les acteurs ayant à gérer des portefeuilles d’actifs immobiliers : il devient ainsi possible de calculer la valeur initiale d’un portefeuille entier de plusieurs milliers de lignes en quelques heures, et surtout de rafraîchir cette valeur de portefeuille à une fréquence beaucoup plus courte afin de contrôler les fluctuations et prendre les arbitrages nécessaires avec beaucoup plus d’agilité et de proactivité qu’auparavant.