Article et glossaire IA4ICA – BOMA Canada

Comment ça fonctionne

Le Centre de connaissances AI4CRE est conçu pour aider les propriétaires, gestionnaires et exploitants de bâtiments à mieux comprendre l’IA. Il offre un accès gratuit à des rapports, études et directives couvrant une gamme de sujets. En rassemblant les dernières informations, nous visons à encourager la collaboration et l’innovation dans le secteur de l’immobilier commercial.

Ressources par catégorie

Exploitation des bâtiments

Ressources par catégorie

- Six domaines où l’IA transforme l’immobilier commercial – BOMA Canada
- Préparation intelligente BOMA BEST – BOMA BEST
- Plan de match intelligent BOMA BEST – BOMA BEST
- L’impact croissant de l’IA sur l’immobilier commercial – NAIOP (En anglais seulement)
- L’IA dans l’immobilier commercial : avantages, limites et stratégies – BPM (En anglais seulement)
- L’IA générative peut transformer l’immobilier, mais l’industrie doit évoluer pour en profiter – McKinsey & Company (En anglais seulement)
- 7 façons d’intégrer l’IA dans l’immobilier commercial – Forbes (En anglais seulement)
- Comment l’IA générative transforme les possibilités dans l’immobilier commercial – EY (En anglais seulement)
- L’impact potentiel de l’IA sur le secteur de l’immobilier commercial – ULI (En anglais seulement)
- Transformer l’immobilier grâce aux données, à l’IA et au cloud – MIT Technology Review (En anglais seulement)
- Intelligence artificielle : révolution ou évolution dans l’immobilier ? – JLL (En anglais seulement)
- L’IA dans l’immobilier commercial : applications actuelles et tendances futures – LeaseUp (En anglais seulement)
- Comment l’IA influence le secteur de l’immobilier commercial – Globe and Mail (En anglais seulement)
- Naviguer dans la révolution de l’IA : un guide pour les dirigeants de l’immobilier – NAIOP (En anglais seulement)
- Exploiter la puissance de l’IA pour l’immobilier commercial – Realcomm (En anglais seulement)
- L’IA transforme l’immobilier commercial et crée de nouvelles opportunités – Realcomm (En anglais seulement)
- Le pouvoir transformateur de l’IA dans l’immobilier : perspectives, défis et opportunités – Institut canadien de l’immobilier (En anglais seulement)
- Libérer la puissance de l’IA dans les bâtiments : trois façons d’optimiser la conception, la performance et la gestion des actifs – Schneider Electric (En anglais seulement)
- L’IA dans l’immobilier commercial : avantages, limites et stratégies – bpm (En anglais seulement)
- Combien de temps avant que l’IA remplace les analystes en immobilier commercial ? – Propmodo (En anglais seulement)
- 7 façons dont l’IA transforme le jeu dans l’immobilier commercial – BuildingEngines (En anglais seulement)

Gestion des données

Durabilité

Comment l’IA peut aider à réduire les émissions de carbone dans l’immobilier – Forum économique mondial
L’intelligence artificielle et le rôle de l’ESG dans l’immobilier – Knight Frank
L’IA a un problème environnemental. Voici ce que le monde peut faire – PNUE
Comment l’IA peut-elle accélérer la décarbonation de l’immobilier ? – Fast Company
L’IA, un accélérateur de durabilité — mais pas une solution miracle – Forum économique mondial
Explication : L’impact environnemental de l’IA générative – MIT
La répartition inégale des impacts environnementaux de l’IA – Harvard Business Review
Alimenter l’intelligence artificielle : étude de l’empreinte environnementale de l’IA – Deloitte
IA et ESG : Guide d’introduction pour les professionnels de l’ESG – Gouvernement australien
IA et immobilier commercial durable : favoriser les initiatives vertes – mri

Sécurité et Confidentialité

La vie privée à l’ère de l’IA : comment protéger nos renseignements personnels ? – Université Stanford
L’intelligence artificielle et ses implications pour la protection des données – Science Direct
Explorer les enjeux de la vie privée à l’ère de l’IA – IBM
IA, gouvernance des données et protection de la vie privée – OCDE
L’IA est là. Comment le secteur immobilier peut-il gérer les risques et garder une longueur d’avance ? – JLL
Atténuer les risques liés à l’IA dans la gestion immobilière commerciale – Re-Leased

Glossaire

CONTENU GÉNÉRÉ PAR L’IA

A

Algorithme

Une série d’instructions ou de règles étape par étape utilisées par les ordinateurs pour effectuer des tâches ou résoudre des problèmes.

Analytique

La découverte, l’interprétation et la communication de schémas significatifs dans les données, souvent alimentées par l’IA.

Interface de programmation d’application (API)

Un ensemble d’outils et de protocoles permettant aux applications logicielles de communiquer et de partager des données, souvent facilitant les intégrations de l’IA à travers les plateformes.

Intelligence artificielle générale (AGI)

Une forme théorique d’IA qui peut comprendre, apprendre et appliquer des connaissances dans un large éventail de tâches, similaire à l’intelligence humaine.

Intelligence artificielle (IA)

Une branche de l’informatique axée sur la construction de machines intelligentes capables d’effectuer des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence humaine.

Réalité augmentée (RA)

Technologie qui superpose du contenu numérique sur le monde réel, utile dans l’immobilier commercial pour les visites virtuelles de propriétés ou les aperçus architecturaux.

B

Mégadonnées

Des volumes massifs de données structurées et non structurées qui peuvent être analysées par l’IA pour révéler des modèles, des tendances et des associations.

Biais (dans l’IA)

Une erreur systématique introduite dans les systèmes d’IA en raison de données d’entraînement biaisées ou d’algorithmes défaillants, ce qui peut mener à des résultats inéquitables.

Robot logiciel

Un programme logiciel automatisé qui effectue des tâches – souvent répétitives – sans intervention humaine. Les robots conversationnels sont un exemple courant.

Modélisation des informations du bâtiment (MIB)

Un modèle numérique 3D des caractéristiques physiques et fonctionnelles d’un bâtiment, amélioré par l’IA pour la simulation, l’entretien et l’optimisation.

C

Agent conversationnel

Un agent conversationnel alimenté par l’IA qui interagit avec les utilisateurs par texte ou parole, largement utilisé pour les demandes et le soutien des locataires.

Vision par ordinateur

Un domaine de l’IA qui permet aux machines d’interpréter et d’analyser des données visuelles comme des photos, des vidéos et des flux de caméras en temps réel.

Réseau de neurones convolutionnels (RNC)

Un algorithme d’apprentissage profond couramment utilisé dans la reconnaissance et l’analyse d’images, comme l’interprétation des enregistrements de sécurité dans les bâtiments.

D

Lac de données

Un dépôt centralisé qui permet le stockage de données structurées et non structurées à grande échelle pour l’analyse par les systèmes d’IA.

Exploration de données

Le processus de découverte de modèles et de relations dans de grands ensembles de données en utilisant des techniques statistiques et d’IA.

Apprentissage profond

Un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones à plusieurs couches pour modéliser des modèles complexes dans de grandes quantités de données.

Jumeau numérique

Une réplique virtuelle d’un actif du monde réel – comme un bâtiment – connectée par des capteurs et mise à jour en temps réel pour refléter la performance physique.

E

Informatique en périphérie

Le traitement des données à la périphérie du réseau (près de la source) plutôt que dans un nuage centralisé, améliorant la vitesse et l’efficacité pour les bâtiments intelligents.

Optimisation énergétique

L’utilisation de l’IA pour surveiller et contrôler les systèmes de bâtiment (comme le CVC ou l’éclairage) afin de réduire la consommation d’énergie et les coûts.

F

Reconnaissance faciale

Une application de vision par ordinateur utilisée pour identifier ou vérifier des individus à partir d’images ou de vidéos, utilisée dans les systèmes de contrôle d’accès.

Ingénierie des caractéristiques

Le processus de sélection et de transformation des variables (caractéristiques) dans les données brutes pour améliorer la performance des modèles d’IA.

G

IA générative

Des modèles d’IA (comme ChatGPT ou les générateurs d’images) qui peuvent créer du nouveau contenu tel que du texte, des images ou des conceptions basés sur des invites ou des données d’entraînement.

Analyse géospatiale

L’utilisation de données géographiques pour éclairer les décisions, comme l’évaluation d’emplacements de sites ou la démographie du marché dans l’immobilier commercial.

H

Hyperautomatisation

L’utilisation de technologies avancées (incluant l’IA et la RPA) pour automatiser des processus d’affaires complexes de bout en bout.

I

Internet des objets (IdO)

Un réseau d’appareils connectés qui collectent et échangent des données, souvent intégré avec l’IA pour automatiser les systèmes et environnements de bâtiment.

L

Grand modèle de langue (GML)

Un type de modèle d’IA entraîné sur de vastes quantités de texte pour comprendre et générer un langage semblable à celui des humains. Utilisé dans l’analyse de documents et les agents conversationnels.

Abstraction de bail

Le processus d’extraction des termes clés des baux en utilisant l’IA pour simplifier et organiser l’information contractuelle.

M

Apprentissage automatique (AA)

Un sous-ensemble de l’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et d’améliorer leur performance sans être explicitement programmés.

Entraînement de modèle

Le processus par lequel un système d’IA apprend à partir de données en ajustant les paramètres internes pour minimiser l’erreur dans les prédictions ou les sorties.

N

Traitement du langage naturel (TLN)

Un domaine de l’IA qui aide les ordinateurs à comprendre, interpréter et générer le langage humain. Utile dans l’analyse de baux, les agents conversationnels et les assistants virtuels.

Réseau de neurones

Un modèle d’apprentissage automatique inspiré du cerveau humain, composé de nœuds interconnectés (« neurones ») qui traitent les données.

P

Analytique prédictive

L’utilisation de données, d’algorithmes statistiques et d’IA pour prédire les résultats futurs – comme les tendances de loyer ou les pannes d’équipement.

Analytique prescriptive

Des recommandations pilotées par l’IA pour les actions à prendre basées sur les résultats prédits (p. ex., quand augmenter les loyers ou ajuster l’utilisation d’énergie).

PropTech (technologie immobilière)

Technologie utilisée pour optimiser la façon dont les gens achètent, vendent, louent, gèrent ou investissent dans l’immobilier – incluant l’IA, l’IdO et les plateformes numériques.

R

Moteur de recommandation

Un système d’IA qui suggère des options aux utilisateurs basées sur leur comportement ou préférences – comme trouver des propriétés ou services similaires.

Apprentissage par renforcement

Un type d’apprentissage automatique où un agent apprend par essais et erreurs, recevant des récompenses ou des pénalités basées sur ses actions.

Automatisation robotisée des processus (ARP)

Technologie qui utilise des robots logiciels pour automatiser des tâches routinières comme la saisie de données, le traitement de documents ou la gestion de baux.

S

Bâtiment intelligent

Une propriété qui utilise la technologie connectée et l’IA pour automatiser les systèmes comme l’éclairage, le climat, l’accès et l’utilisation d’énergie.

Apprentissage supervisé

Un type d’apprentissage automatique où le modèle est entraîné sur des données étiquetées (c.-à-d., avec des sorties connues).

T

Plateforme d’expérience locataire

Un outil numérique qui utilise l’IA pour personnaliser les services et la communication, améliorant la satisfaction et l’engagement des locataires.

Tokenisation (dans l’IA)

Le processus de division du texte en plus petites parties (jetons) afin qu’il puisse être compris et traité par les modèles d’IA.

U

Données non structurées

Information qui ne suit pas un format spécifique – comme les courriels, vidéos ou publications sur les médias sociaux – souvent analysée en utilisant l’IA.

Apprentissage non supervisé

Un type d’apprentissage automatique où le modèle trouve des modèles dans les données sans recevoir d’étiquettes ou de catégories prédéfinies.

V

Assistant virtuel

Des outils alimentés par l’IA qui aident les utilisateurs en effectuant des tâches comme la planification, répondre aux questions ou gérer les flux de travail.

Réalité virtuelle (RV)

Un environnement numérique entièrement immersif, utilisé dans l’immobilier commercial pour offrir des visites virtuelles ou simuler des changements de conception.

Y

Optimisation du rendement

Utiliser l’IA pour ajuster des variables comme la tarification et les stratégies d’occupation afin de maximiser les rendements sur les propriétés commerciales.

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