L’intelligence artificielle bouleverse l’immobilier, des données au bâti. Robin Rivaton (Stonal) et Jérôme Totel (Data4) explorent le rôle stratégique des data centers dans cette révolution numérique.
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00:00L'intelligence artificielle, on en parle à peu près sur tous les plateaux et sur tous les sujets.
00:08Alors est-ce qu'on peut réellement transformer l'immobilier grâce à l'intelligence artificielle ?
00:13C'est la question qu'on va poser à nos deux experts du jour.
00:15Robin Rivaton, bonjour.
00:17Bonjour.
00:17Président de Stonehall, bienvenue à vous.
00:19Et à vos côtés, Jérôme Totel.
00:20Jérôme, bonjour.
00:21Bonjour Fabrice.
00:22Jérôme, vous êtes directeur de la stratégie et de l'innovation chez Data4.
00:25Data4, on parle de Data Center.
00:28Un opérateur qui construit et qui opère des Data Center en Europe, tout à fait.
00:32Très bien.
00:33Pour poser le sujet, Robin, on démarre avec vous.
00:35Robin Rivaton, c'est vrai que l'intelligence artificielle, on en parle un peu, c'est un peu le buzzword du moment.
00:41Et on pense que ça va le rester, puisque apparemment, ChatGPT prend un point de QI par mois.
00:47Il sera expert bientôt sur l'ensemble de tous les domaines.
00:50Comment on transforme cet immobilier ?
00:53Est-ce qu'il se transforme réellement grâce à l'intelligence artificielle et comment ?
00:56Oui, l'immobilier peut évoluer en profondeur grâce à l'intelligence artificielle.
01:01Alors, les métiers d'immobilier, c'est très vaste.
01:03Ça couvre toute une palette de métiers de services.
01:06Mais en ce qui concerne les métiers de la gestion, ceux sur lesquels nous, on intervient chez Stonal,
01:11on a effectivement des cas d'usage extrêmement précis et qui ont montré leur efficacité basée sur l'intelligence artificielle,
01:17notamment autour de l'extraction de la donnée.
01:20C'est-à-dire qu'on va pouvoir récupérer une masse de documents, notamment des diagnostics techniques,
01:26des diagnostics de performance énergétique, des diagamiantes.
01:30Et toute cette donnée, qui a été le travail d'une personne qui a été sur site,
01:34qui est venue collecter de l'information, qui est venue la rédiger, l'écrire,
01:37elle est non structurée et l'IA va nous permettre de collecter cette donnée,
01:42de la retranscrire sous une forme structurée, dans une base de données,
01:46pour être exploité dans des processus métiers.
01:49Et donc, ça, c'est des choses qu'on pouvait imaginer faire il y a, on va dire...
01:54Qu'on pouvait déjà faire.
01:54Oui, qu'on pouvait faire il y a 7-8 ans, mais pour lesquels l'IA Générative,
01:58ces fameux LLM, modèles de langage étendu, ont apporté une efficacité, une abordabilité,
02:05donc un coût moindre, et qui ont vraiment permis de diffuser très largement ces cas d'usage
02:09depuis maintenant 2-3 ans.
02:10Et de manière quasi instantanée, c'est vrai que c'est assez bluffant,
02:13tout le monde a eu ce moment un peu d'épiphanie en se disant,
02:15mais c'est incroyable, ça sort toutes les réponses, à condition que ça n'hallucine pas,
02:18et pour ça, il faut des données de qualité.
02:20C'est-à-dire, il faut quand même être sûr que ce soit de la bonne donnée qu'on infuse dans le système.
02:24Totalement, et c'est pour ça que nous, notre cas d'usage,
02:26il devait vraiment tourner autour de l'extraction de données,
02:28avant d'avoir plutôt des cas d'usage qui vont être sur l'utilisation,
02:32la retranscription des données.
02:35C'est un travail qui est de se dire, d'abord, comment on extrait de la bonne donnée.
02:38Et là, le risque d'hallucination existe quand même,
02:41et ça, c'est quelque chose que ça fait partie inhérent de ces modèles,
02:44ce sont des modèles probabilistes, donc ils peuvent halluciner.
02:47Après, on a mis en place toute une série de gardes fous
02:49qui permettent de réduire la part de l'hallucination à son minimum.
02:53Et après, il ne faut pas oublier que dans ces processus métiers,
02:55quand on les confie à un humain, on n'était pas à 100% de qualité non plus,
02:58on n'était pas à 100% de précision.
03:00Les humains font des erreurs, ça arrive.
03:02La seule différence, c'est qu'il y a à l'honnêteté de dire quand elles se trompent.
03:05C'est plutôt pas mal.
03:06Alors, pour faire fonctionner tout ça, on parle de données,
03:10il y a même le data lake à l'ensemble de ces milliers de milliards de données.
03:14Il faut évidemment, et de la puissance, et de l'énergie, et stocker tout ça,
03:18notamment dans les fameux data centers dont on parle de plus en plus,
03:22et qui vont prendre une part considérable dans le paysage urbain,
03:26et peut-être un peu alentour.
03:27Tout à fait. Pour faire de l'IA, il faut des data centers,
03:31pour héberger les algorithmes, et également héberger les données.
03:35Peut-être juste quelques chiffres.
03:38Au niveau mondial, il y a 58 gigawatts de data centers partout sur Terre.
03:43Il y en a à peu près une bonne vingtaine en Europe.
03:45Et les 4 ou 5 marchés importants en termes de data centers en Europe,
03:50c'est le marché du flap, Francfort, Londres, Amsterdam, Paris.
03:53Et ensuite, vous avez Madrid, Milan, etc.
03:56Paris est en train de passer, normalement, on a dû passer fin 2024 en troisième position,
04:02pour la simple et bonne raison qu'à Amsterdam, depuis un an,
04:03ils ne construisent plus de data centers puisqu'il n'y a plus d'énergie.
04:06Et c'est la raison.
04:07Il n'y a plus assez d'énergie.
04:08Il n'y a plus assez d'énergie sur Amsterdam.
04:10Et ce qui fait qu'en France, on a continué, contrairement à Amsterdam,
04:14à construire des data centers.
04:15Et donc, on devrait passer en troisième position au niveau français.
04:18Le deuxième sujet, peut-être, c'est également qu'avec toutes les annonces
04:23qui ont été faites, à la fois à Choose France, il y a quelques jours,
04:27et puis lors du sommet de l'IA en février, il y a eu pas mal d'annonces
04:30de nouveaux data centers et de nouveaux grands campus de data centers.
04:34Et la France est en train de se positionner comme l'un des points importants,
04:39l'un des ports d'attache pour construire des data centers.
04:42Quand vous êtes un opérateur américain ou asiatique ou tout simplement européen,
04:47que vous devez choisir un pays en Europe pour héberger vos data centers,
04:51pour les construire, la France est une bonne destination.
04:54Pourquoi ? Parce qu'on a l'énergie, l'énergie décarbonée ?
04:56On a de l'énergie, puisque EDF a été en surproduction l'année dernière.
04:59C'est quand même un cas assez exceptionnel en Europe.
05:01Donc on a exporté pas mal d'énergie à nos copains en France, en Italie, en Espagne, etc.
05:08Premièrement.
05:09Et en plus, le gros avantage, c'est que cette énergie, elle est décarbonée à 95%.
05:13Grâce au nucléaire qu'on a, et puis grâce aussi au développement d'énergie renouvelable
05:17depuis plusieurs années.
05:19Et donc aujourd'hui, on a une énergie qui est quand même assez décarbonée.
05:22Et c'est assez unique en Europe.
05:23Et un data center installé en France versus le même data center installé aux Etats-Unis,
05:28c'est entre 6,5 et 7 fois plus émissif en termes d'émissions de gaz à effet de serre.
05:336 data centers, il est aux Etats-Unis versus en France.
05:36Donc la France est plutôt bien positionnée pour accueillir des data centers.
05:40Bonne nouvelle, Cocorico, tant mieux.
05:42Qu'est-ce qu'un usage, Romain Rivaton, pour ceux qui nous regardent,
05:45qui se disent que c'est peut-être un peu nébuleux cette intelligence artificielle dans l'immobilier ?
05:48Pour moi, c'est de la pierre, c'est du fixe, c'est du concret.
05:51L'intelligence artificielle, c'est un peu dans le nuage.
05:53Comment réconcilier les deux ? Est-ce que vous avez un exemple ?
05:56Oui, je pense que l'intelligence artificielle ne fonctionne que sur de la donnée.
06:02Donc cette donnée, elle est très utilisée dans le monde de l'immobilier.
06:07Et c'est vrai qu'on était un secteur qui n'était pas très en avance.
06:10Donc déjà, c'est en train de changer.
06:13Mais pour pouvoir avoir des cas d'usage très impressionnants,
06:16notamment les cas d'usage d'IA dit prédictif,
06:18donc on va poser une question à l'IA, elle va apporter une réponse.
06:22Il faut qu'elle soit bâtie sur de la donnée propre.
06:24C'est-à-dire que si on n'a pas la donnée pour entraîner un modèle,
06:26que ce soit sur les prédictions des valeurs futures d'un bâtiment,
06:30sur son remplissage, sur la maintenance prédictive,
06:33tous ces éléments-là, il faut avoir structuré de la donnée en entrée.
06:38Et le cas d'usage, ça peut être celui qu'on développe, nous, chez Stonehall,
06:43c'est prendre tous ces diagnostics de performance énergétique
06:46dans lesquels il y a aujourd'hui énormément d'informations
06:49sur les différents composants et équipements de l'immeuble,
06:52donc le type de CTA, le type de chauffage,
06:55tous ces équipements et ces informations-là,
06:57et pouvoir extraire automatiquement ces informations
06:59et commencer à bâtir un plan pluriannuel de travaux,
07:03un plan pluriannuel d'entretien.
07:04Et ce travail-là, si on l'avait fait à la main,
07:07logement par logement, c'est-à-dire qu'il faut ouvrir le document,
07:10aller à la page 49 du Diag,
07:12repérer l'information, la mettre dans un Excel ou que sais-je encore,
07:16et ensuite tirer tout ça.
07:18C'est un travail qui est absolument impensable de le faire manuellement,
07:21et c'est là où l'IA a vraiment son cœur de valeur.
07:24Et encore une fois, j'insiste,
07:26ce n'est pas une performance que technique.
07:28La technique là-dedans, elle est secondaire,
07:30c'est une performance métier,
07:31c'est-à-dire qu'il faut comprendre les besoins du métier,
07:34les besoins de l'opérationnel,
07:35les besoins du secteur, de la personne qui fait ça,
07:38pour pouvoir lui proposer une solution technique.
07:40Donc, ce n'est pas qu'un gadget de jeune start-up
07:44qui maîtrise l'informatique,
07:46c'est vraiment comment des gens du métier
07:48peuvent se poser et se dire,
07:50j'ai ce besoin-là,
07:51est-ce que l'IA en tant qu'outil peut y répondre ?
07:54Et c'est la réponse, c'est plutôt oui.
07:55C'est encourageant, c'est très clair.
07:57Une question sur les data centers,
08:00on sait que c'est de nouveau peut-être une emprise foncière,
08:05alors pas dans des hypersambles, pas très loin,
08:07mais c'est vrai qu'il y a cette problématique et foncière et énergétique,
08:12ça correspond à une complexité,
08:14et je crois que d'ailleurs les études sont très chères
08:16pour l'implantation des data centers.
08:18Alors tout à fait, quand un data center s'implante,
08:21on fait très attention, déjà premièrement,
08:23on a le zéro artificialisation nette en France,
08:25donc plutôt sur des friches, plutôt que sur des terrains vierges,
08:28on n'a pas trop le choix.
08:29On va dans des endroits où il y a plutôt de l'énergie,
08:31parce que sinon un data center sans énergie,
08:33ça ne sert pas à grand-chose.
08:34Et en France, on a aussi également pas mal,
08:36et c'est en train d'arriver aussi au niveau européen,
08:38pas mal de sujets environnementaux,
08:41avec pas mal de choses à checker avant de commencer la construction,
08:45pour justement préserver la biodiversité,
08:48pour s'assurer que le data center sera construit
08:52dans les règles de l'art d'un point de vue environnemental.
08:54Oui, donc il faut faire attention effectivement à toutes ces règles,
08:56sinon c'est un no-go au niveau de la commune.
08:59Totalement.
08:59Oui.
09:00Totalement.
09:00Et on travaille beaucoup sur l'acceptabilité
09:02au sens expliquer à quoi on sert.
09:05Parce que finalement, quand vous utilisez,
09:07et ça on le fait beaucoup avec les jeunes,
09:08c'est très intéressant de faire venir les jeunes dans nos campus,
09:11on fait venir souvent des classes de collège,
09:13quatrième, troisième ou de lycée,
09:15qui viennent et quand on leur montre que leur téléphone,
09:17quand ils font une recherche sur le téléphone,
09:19c'est pas le téléphone qu'ils recherchent,
09:20mais tout ça, ça fait appel à un data center,
09:22ils comprennent un peu mieux pourquoi il y a besoin de data center,
09:24et pourquoi du coup il faut peut-être aussi faire attention à nos usages.
09:27Il y a peut-être des choses qu'on pourrait faire
09:28sans utiliser un téléphone,
09:30ou en tout cas peut-être sans utiliser une application très gourmande en CPU,
09:33et donc besoin de construire un data center.
09:36Donc c'est un travail plutôt éducatif, pédagogique,
09:39qu'on doit faire pour expliquer à quoi on sert
09:41et pourquoi on construit des data centers.
09:43Pas évident alors, je crois que Chad GPT est en train de par exemple,
09:46ou d'autres moteurs sont en train de dépasser,
09:48le fameux moteur Google notamment,
09:49chez les jeunes pour sa facilité d'utilisation.
09:51C'était en tout cas passionnant,
09:53merci messieurs.
09:54Robin Rivaton, le président de Stonad,
09:56Jérôme Total, directeur de la stratégie de l'innovation chez Data 4,
10:00et à très bientôt sur Smartimo.