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

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 flexi­bilité : 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.

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