Utiliser la science des données et l’IA pour répondre au besoin de rapidité en période d’incertitude
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Points saillants
Le 9 avril, Sally Johnstone animera la session « Utiliser la science des données et l'IA pour répondre au besoin de vitesse dans des temps incertains » lors de la réunion de printemps de l'Urban Land Institute (ULI) ; ses panélistes incluent Josh Panknin, directeur de la recherche et de l'innovation en IA immobilière chez Columbia Engineering IEOR, et Drew Conway, directeur général de Two Sigma Investments.
Au cours de cette session, Sally et les panélistes expliqueront comment leurs entreprises ont déployé la science des données et l'intelligence artificielle pour créer un avantage concurrentiel.
Avant cet événement, nous avons demandé à Sally ce qu'elle voit dans l'industrie et ce que nous devrions attendre de sa session de la semaine prochaine.
Explorer l'intersection de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'immobilier commercial
Le 9 avril, l'experte du Groupe Altus, Sally Johnstone, animera la session « Utiliser la science des données et l'IA pour répondre au besoin de vitesse dans des temps incertains », avec les panélistes Josh Panknin et Drew Conway, lors de la très attendue réunion de printemps de l'Urban Land Institute (ULI). , à New York.
Sally Johnstone est une leader d'opinion passionnée du secteur, située à l'intersection de la science des données et de la stratégie, dont le travail au sein du Groupe Altus permet aux clients de tous les secteurs de l'immobilier commercial d'identifier les opportunités, d'atténuer les risques et de maximiser les rendements grâce à l'apprentissage automatique et aux informations de l'IA.
La session de printemps de l'ULI est l'environnement parfait de « rencontre des esprits » pour une discussion engagée autour des applications de pointe de la science des données et de l'IA dans le secteur de la CRE, et avant cet événement, nous avons demandé à Sally ce qu'elle voit dans l'industrie et ce que nous devrions attendre de sa séance de la semaine prochaine.
Les récents « chocs systémiques » à grande échelle ont créé le besoin d’une prise de décision plus rapide et plus agile dans l’ensemble du secteur de l’immobilier résidentiel, qui ne peut être obtenue qu’avec l’aide des données et des technologies et pratiques de la nouvelle ère. Quels sont les plus grands changements que vous constatez sur le marché ? Quels outils sont adoptés ?
C'est drôle, l'IA est devenue si populaire et intéressante pour le monde – apparemment du jour au lendemain – avec la sortie de Chat GPT, même si l'IA existe depuis des décennies. Alan Turing a commencé à parler d’intelligence artificielle dans les années 1950, et le terme de science des données a été inventé en 1956. Ce n’est donc pas nécessairement nouveau, mais il vient de s’éveiller dans les consciences.
Aujourd’hui, dans notre secteur, il existe un besoin indéniable d’une prise de décision plus rapide et plus agile, notamment en ce qui concerne les capacités d’apprentissage automatique et les outils de productivité de pointe. Les données font partie intégrante du succès de la CRE, mais les données ne sont pas nécessairement capturées dans un état qui facilite leur analyse, leur assimilation et leur rassemblement. L’autre défi est qu’il n’existe pas beaucoup de data scientists possédant des connaissances approfondies en CRE, et vous devez comprendre les deux côtés de la médaille.
Heureusement, les fournisseurs de technologie et de renseignement comme le Groupe Altus s'efforcent de créer des sources uniques de vérité qui permettent aux acteurs du secteur d'extraire des données autant d'informations qu'ils ne pouvaient pas obtenir auparavant. Avec les bons outils, vous pouvez évaluer et décider d’une acquisition potentielle, par exemple, en quelques heures plutôt qu’en semaines ou mois. C'est incroyable, et il semble que les sociétés CRE soient désormais véritablement disposées à adopter ces outils pour débloquer cet avantage concurrentiel.
Vous avez évoqué une tendance émergente baptisée « AI-washing » – pouvez-vous nous dire ce que cela signifie ?
Vous vous souvenez du « green-washing » ? Essentiellement, la même chose se produit dans le domaine technologique. À l’heure actuelle, alors que l’IA est d’actualité et très demandée, de nombreuses entreprises font de grandes déclarations concernant les capacités d’IA et d’apprentissage automatique, mais lorsque vous ouvrez le rideau, elles exagèrent peut-être l’étendue de ces capacités.
Après tout, le terme « IA » couvre un spectre très large, de sorte qu’une entreprise peut utiliser l’IA, mais dans un sens très basique – et non d’une manière qui fait progresser la prise de décision ou atténue les risques. Je pense donc que maintenant, plus que jamais, il est important d’examiner les plateformes et les services sous un angle critique – en fait, c’est l’une des choses dont nous allons probablement parler longuement lors de notre panel la semaine prochaine.
Diriez-vous que le secteur de la CRE est à un point critique en ce qui concerne l’adoption de la technologie ?
Nous sommes absolument à un point critique ; il semble y avoir plus d’appétit que jamais pour cette technologie. Mais cette curiosité s’accompagne de confusion et d’un manque de connaissances faciles à digérer.
Dans cette optique, il est très important que les fournisseurs de technologies accompagnent leurs solutions de formation : décomposez les complexités de cette technologie afin que vos clients puissent l’exploiter efficacement et établissez des critères de réussite. Une fois qu’ils comprennent mieux ce que vous pouvez leur offrir, il leur est beaucoup plus facile de l’adopter.
Quel rôle la science des données joue-t-elle pour aider les acteurs de l’industrie à naviguer sur un marché incertain et parfois volatil ?
Les méthodes traditionnelles de modélisation reposent sur des modèles linéaires construits sur des données historiques. Mais avec l'apprentissage automatique et d'autres outils de science des données, vous pouvez créer des modèles prédictifs qui permettent de mieux savoir où vous en serez dans 1 à 5 ans en termes de rendements, comment les risques pourraient évoluer et comment le résultat opérationnel net ( NOI) et les flux de trésorerie sont susceptibles de changer en fonction de ce que nous savons sur l’évolution des populations et des économies.
Même si une autre pandémie survenait, nous y serions mieux préparés car nous disposons de données sur ce qui s’est passé lors de la dernière. En fin de compte, les outils d’apprentissage automatique et de science des données vous permettent de prendre plus rapidement des décisions plus éclairées, car les informations sont disponibles – et regroupées – plus rapidement.
Qu'attendez-vous le plus avec impatience lors de la réunion de printemps de l'ULI et que devons-nous attendre de votre session ?
Eh bien, je ne veux pas trop en dire, mais Josh Panknin et Drew Conway sont absolument géniaux. J’ai hâte de leur parler et j’ai vraiment hâte de répondre aux questions que les participants vont poser, car je sais qu’ils proposeront des choses auxquelles je n’aurais jamais pensé. Bien sûr, en tant que modérateur, je dirigerai le panel et j'ai prévu une structure pour notre discussion afin de garantir que nous obtenons les informations les plus importantes, mais nous laissons beaucoup de temps pour les questions et réponses, ce qui, je pense, sera incroyablement précieux pour tout le monde.
L'étude « Utiliser la science des données et l'IA pour répondre au besoin de rapidité en période d'incertitude » La session a lieu lors de la réunion de printemps de l'ULI le mardi 9 avril à 14h30 (GMT -05h00). Pour plus d'informations, Cliquez ici.
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Sally Johnstone
Gestionnaire senior, Perspectives du marché
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Sally Johnstone
Gestionnaire senior, Perspectives du marché