Les placements immobiliers axés sur les données : un changement de cap pour le secteur

Les placements immobiliers atteignent un point d’inflexion grâce aux données  

Le rythme des innovations technologiques au sein du secteur immobilier s’accélère. L’accès facile et plus rapide que jamais à différents types de données oblige les investisseurs immobiliers à évoluer au-delà de l’analyse traditionnelle des placements. Ceux qui comprennent et tirent parti de la complexité et de la valeur des données et des analyses avancées, et qui mettent en œuvre des stratégies axées à la fois sur l’analyse de données sans restriction et sur l’expérience sur le terrain en matière de placement, ont vraisemblablement un avantage concurrentiel en matière de prévision et de sélection sur le marché, et améliorent l’ensemble du processus décisionnel à l’égard des placements. 

La combinaison de données traditionnelles et non traditionnelles peut contribuer à déceler des occasions d’alpha  

Les limites de l’analyse traditionnelle des placements 

Les investisseurs immobiliers s’appuient généralement sur l’analyse traditionnelle des placements, combinée à l’analyse historique et l’examen de la conjoncture économique pour prendre des décisions de placement. Ce type d’analyse repose toutefois sur des données traditionnelles, comme les indicateurs d’exploitation, les ventes récentes et les progrès. Malgré l’importance de ces renseignements, leur force est aussi, paradoxalement, leurs limites. Les données traditionnelles sont rétrospectives et limitées par plusieurs facteurs :

• Biais fondé sur la source—Les indicateurs d’exploitation, notamment le taux d’occupation, l’offre et la demande de loyers et les concessions, sont fournis par les exploitants, les propriétaires et les courtiers, et ne font pas l’objet systématique d’une assurance qualité ou d’une approbation par une structure de gouvernance officielle. Il se peut que la qualité et la production de ces données servent les intérêts plus larges de l’organisation qui les fournit ou tombent sous l’influence des relations ou des partenariats avec les fournisseurs de données.
• Biais de sélection—Seules les propriétés faisant partie d’une transaction peuvent déclarer un prix de vente et un taux de capitalisation. En période de graves perturbations économiques, les volumes de transactions chutent considérablement, ce qui entraîne des écarts importants entre les cours acheteur et vendeur et de l’incertitude entourant la fixation des prix.
• Biais fondé sur les comportements—Les marchés immobiliers commerciaux ne font pas preuve d’une entière transparence, et les investisseurs se heurtent souvent à un manque d’information. La plupart du temps, les investisseurs complètent les données traditionnelles en se fiant à leur intuition, leur expérience et aux relations qu’ils entretiennent avec les courtiers. Un tel comportement risque d’entraîner des erreurs cognitives et des biais émotionnels au moment de prendre des décisions de placement. 

Les données non traditionnelles peuvent contribuer à dégager une meilleure vue d’ensemble des marchés 

La normalisation des données et l’accessibilité accrue à celles-ci grâce à l’amélioration de l’entreposage et de la numérisation, de même que la hausse du nombre de fournisseurs externes d’outils d’analyse, ont engendré un environnement qui accroît l’accessibilité aux renseignements. Par conséquent, il est désormais possible d’avoir une vision plus globale des marchés de l’immobilier commercial.  

Les données non traditionnelles – c’est-à-dire celles qui proviennent de sources non conventionnelles – peuvent mettre en lumière des variables axées sur les comportements et les tendances influant sur le rendement immobilier. Prenons l’exemple d’une étude réalisée par Zillow, qui a révélé l’existence d’un lien entre la valeur des maisons et la proximité de certaines épiceries. Entre 1997 et 2014, aux États-Unis, les résidences situées à proximité des commerces Trader Joe’s ou Whole Foods se sont appréciées en moyenne de 148 % (et de 140 %), alors que d’autres maisons ne se sont appréciées en moyenne que de 71 %. Une analyse traditionnelle diligente des placements arriverait à mettre au jour de tels liens qu’au cas par cas. Pour réaliser ce type d’analyse globale des marchés de façon plus uniforme et accélérée, grâce aux données non traditionnelles, les investisseurs immobiliers peuvent adopter une approche systématique à l’entreposage et à l’analyse des données. 

Il est désormais possible d’avoir une vision plus globale des marchés de l’immobilier commercial.

Les données non traditionnelles peuvent également servir à déchiffrer la position du marché en temps réel. Prenons, par exemple, l’accès aux données de location de la société U-Haul, qui pourrait permettre de dévoiler d’importants mouvements migratoires susceptibles d’influer sur la demande de propriétés dans une région donnée. Dans une perspective encore plus locale, les critiques du restaurant Yelp fournissent des points de données provenant des consommateurs qui indiqueraient la courbe d’évolution des quartiers. Comprendre ce qui se passe sur le marché en temps (quasi) réel confère une longueur d’avance en matière de compréhension des forces qui induisent le changement et peut donner aux investisseurs immobiliers un avantage concurrentiel sur ceux qui s’en tiennent à des analyses reposant sur des indicateurs retardés. 

La science des données pourrait jouer un rôle crucial dans la génération d’alpha difficile à reproduire ou à imiter

Ce qui vient vraiment changer les règles du jeu, c’est l’amalgame de données traditionnelles et non traditionnelles permettant de définir des modèles qui ouvrent de nouvelles perspectives, à savoir quels marchés et quels actifs offrent un potentiel de revenu et de plus-value plus important – la recherche séculaire de l’alpha. Toutefois, la gestion des flux de données et l’uniformisation des diverses structures de données demeurent un enjeu. Par chance, grâce à l’analyse prédictive et aux algorithmes d’apprentissage automatique, il est désormais possible de colliger des données traditionnelles et non traditionnelles et prévoir les résultats futurs plus rapidement. Dans le secteur des placements immobiliers, cette application est relativement nouvelle, mais elle présente un potentiel énorme. 

C’est en combinant des données traditionnelles et non traditionnelles pour trouver des modèles que l’on change vraiment la donne.

Dans le cadre d’une étude exploitant une vaste base de données traditionnelles et non traditionnelles, un modèle a pu prédire les loyers sur trois ans d’immeubles multirésidentiels situés à Seattle avec un taux de précision supérieur à 90 %. Les facteurs reposant sur les données non traditionnelles expliquaient à eux seuls 60 % des variations de loyers. La capacité des investisseurs à déchiffrer ces renseignements pourrait les aider à mieux prévoir le rendement des marchés et des actifs.

Source : « Getting ahead of the market: How big data is transforming real estate », McKinsey & Company, 18 octobre 2018.

La plus grande difficulté lorsqu’on déploie l’analyse avancée et les algorithmes d’apprentissage automatique consiste à déterminer quelles données traditionnelles et non traditionnelles délivrent une puissance prédictive. Il s’agit d’un processus complexe qui exige la collaboration étroite entre des scientifiques du domaine des données et des investisseurs immobiliers qui ont une véritable expérience du marché pour veiller à ce que :

• Les bonnes questions sur le marché immobilier soient posées;
• Le traitement des données, soit le tri, les contrôles de qualité et la circulation des nouveaux renseignements, soit effectué correctement;
• Les résultats soient interprétés convenablement;
• Les plateformes décisionnelles soient systématisées pour faciliter la prise de décisions stratégiques.

Selon nous, le fait d’intégrer les résultats dans le processus de placement peut non seulement aider les investisseurs immobiliers à prendre de meilleures décisions de placement plus rapidement, mais également à déterminer de manière précise quelles occasions saisir, quels actifs acquérir ou éliminer, et à quel moment. 

Pour prendre de nouvelles décisions de placement axées sur les données, on doit changer nos modes de pensée

Mettre à profit la puissance des données n’est pas simple. Il ne suffit pas d’intégrer plus de données dans une décision de placement particulière. Les investisseurs immobiliers devront radicalement repenser leur façon de faire aujourd’hui. Pour en tirer le maximum, les données doivent dicter les décisions de placement et s’immiscer dans pratiquement toutes les étapes du processus de placement. 

S’il est vrai que repenser tout le modèle de placement nécessitera des dépenses considérables en capital en matière d’infrastructure technologique et de compétences liées aux données, le potentiel dont recèlent les données et l’analyse des données pour recenser les tendances et les pratiques et aider les investisseurs immobiliers à optimiser les rendements est beaucoup trop appréciable pour être négligé. En effet, certaines sociétés de gestion de placements ont déjà commencé à profiter de cette tendance, laissant présager une intensification de la concurrence dans ce secteur.

Une approche des placements qui fait davantage appel aux données et aux analyses ne vient pas remplacer l’expérience et l’intuition des investisseurs immobiliers. Elle vise plutôt à améliorer le processus décisionnel en matière de placement et permet de changer la donne en ciblant des occasions que les méthodes d’analyse en placement classiques reposant uniquement sur des données rétrospectives risquent d’ignorer. 

L’évolution des mentalités exige d’affronter des défis

L’adoption d’une nouvelle approche pour analyser et gérer les placements comporte son lot de difficultés. 

Les données publiques sur les marchés peuvent aisément être extraites d’un terminal Bloomberg, tandis que les données immobilières s’avèrent limitées quant à leur historique, leur accès et leur disponibilité. L’accessibilité à tous les points de données n’est pas toujours assurée sur l’ensemble des marchés et des types de propriétés. Surtout en ce qui concerne les créneaux pointus, comme l’entreposage autonome, les résidences pour personnes âgées et les locations d’habitations unifamiliales, le suivi des données n’en est qu’à ses débuts, puisque les placements institutionnels dans ces secteurs n’ont que récemment pris de l’importance. 

La gouvernance en matière de collecte de données et d’assurance de la qualité est un autre facteur dont il faut tenir compte. Actuellement, sa mise en application se limite au bon vouloir du fournisseur de données plutôt qu’à celle d’une instance dirigeante externe.

En outre, on ne sait pas encore très bien combien de temps et d’argent devront être investis dans la technologie nécessaire pour prendre en charge la collecte et l’analyse, puis exploiter les données et les intégrer à une stratégie de placement. L’exploration de la science des données n’en est qu’à ses balbutiements, et nous avons tout à découvrir du potentiel de cette discipline à optimiser le rendement et la stratégie. 

Malgré ces enjeux, nous sommes d’avis que l’adoption de cette nouvelle attitude envers les données constitue une excellente occasion pour le secteur de l’immobilier. Cela dit, les sociétés de gestion de placements ont une responsabilité fiduciaire envers leurs investisseurs, à savoir de ne jamais sous-estimer ces risques ni ceux qui pourraient se présenter. Avant de procéder à l’embauche de gestionnaires de placements immobiliers, les investisseurs devraient songer à s’associer avec ceux qui sont disposés à envisager de nouvelles approches en matière de technologie et de données, et qui sont réceptifs à la manière dont ces progrès peuvent faciliter la prise plus rapide de meilleures décisions. 

Les investisseurs qui parviennent à bien exploiter la puissance des données et de la recherche ont la possibilité de créer des sources d’alpha qu’il n’est pas facile de reproduire.

Une approche progressiste à la collecte des données et à l’analyse peut aider les investisseurs immobiliers à se démarquer de la concurrence 

Les changements technologiques et l’accessibilité à un éventail toujours grandissant de sources de données et d’analyses sont des tendances qui n’ont rien de nouveau. Toutefois, le rythme des changements semble s’accélérer, et les investisseurs immobiliers qui parviennent à bien exploiter la puissance des données et de la recherche pourraient générer des sources alpha difficiles à reproduire.