Dans l’industrie immobilière, de nombreux processus clés impliquent l’analyse et le traitement d’informations textuelles. Lors de l’audit d’une foncière, par exemple, l’objectif est d’analyser tous les contrats de type “baux commerciaux”. L’auditeur doit trouver dans chaque bail la durée du contrat, le montant annuel du loyer, l’adresse du bail, le montant du dépôt de garantie… Il remplit ensuite un fichier Excel avec toutes ces données pour consolider les chiffres et faire des calculs d’audit. Des centaines de baux doivent être analysés pour chaque audit, puisque la société foncière gère et exploite bien souvent un large portefeuille immobilier. Dans ce contexte, la plateforme développée par Kairntech, jeune startup du Tarmac, basée sur l’intelligence artificielle (IA) et le traitement automatique du langage naturel (NLP), s’avère très efficace pour assister les auditeurs dans cette tâche extrêmement chronophage. Explications.
Fiabiliser l’information et avoir une visibilité à 360° sur tous les baux commerciaux
Les équipes audit immobilier sont garantes de la fiabilité de l’information financière et de la sécurité des processus. Elles se placent en support dans la prise de décision opérationnelle, en appui dans l’évaluation et l’analyse des risques et des performances, et en renfort dans les phases de transformation et dans l’exécution de projets complexes.
L’objectif de l’auditeur est de vérifier que les informations contenues dans les contrats soient correctement reportées. Ces informations peuvent être des adresses, des montants, des taux, des durées ou des dates. Malheureusement jusqu’à présent, il n’existait qu’une solution pour effectuer cette tâche : relire tous les documents et en extraire les informations nécessaires pour les reporter dans un fichier Excel en faisant un copié-collé, afin de les comparer avec celles figurant dans le système d’information. Dans la pratique, pour effectuer cette opération longue et fastidieuse, les auditeurs procédaient par échantillonnage, choisissant au hasard quelques contrats dans chaque catégorie qu’ils vérifiaient. Impossible en effet de réaliser manuellement ces tâches pour l’ensemble des contrats !
Il est vrai que de nombreux outils d’analyses puissants existent déjà pour toutes les données structurées (principalement les données chiffrées), permettant de détecter des anomalies, des variations brutales, voire des erreurs, dans les données produites par le système d’information de la foncière auditée. Ces outils pointent les opérations à contrôler prioritairement et orientent les investigations. Leur amélioration continue ces dernières années a d’ailleurs permis aux auditeurs de faire face à l’accroissement vertigineux du nombre de données à traiter. Toutefois, l’essentiel des données disponibles pour les sociétés foncières dans les baux commerciaux reste des documents non structurés, pouvant représenter jusqu’à 80% des informations disponibles.
Combiner les approches à la pointe de la technologie du traitement du langage naturel (NLP) et de l’IA pour l’analyse des contrats
La plateforme collecte et classe l’information automatiquement selon les critères prédéfinis par l’auditeur, et la restitue sous un format Excel, afin de leur permettre de se concentrer sur l’analyse des données recueillies et sur leur expertise. Une fois de plus, l’intelligence artificielle vient « augmenter » l’humain pour qu’il puisse se concentrer sur d’autres tâches à forte valeur ajoutée. En pratique, l’auditeur utilise la plateforme pour définir les informations à extraire dans les différents types de contrats, ce que Kairntech nomme les « étiquettes » (labels) : clauses, durée du bail, montant du loyer, adresse du bail, dépôt de garantie, conditions…
Il importe ensuite dans la plateforme l’ensemble de ses documents qu’il peut annoter. Il surligne dans ses baux commerciaux des exemples pour chacune de ces étiquettes. Dès la création de quelques exemples, l’IA peut commencer à apprendre et à suggérer des exemples que l’auditeur devra valider, corriger ou rejeter. Ainsi l’auditeur gagnera du temps ou pourra facilement sous-traiter cette tâche le cas échéant.
Assister l’auditeur dans ses missions en automatisant l’analyse de contrats grâce au machine learning : un taux de qualité à 95% !
Avec le moteur de suggestions proposé par la plateforme de Kairntech, la création des jeux de données est extrêmement rapide et peut être affinée au fil du temps. À partir des exemples fournis par l’auditeur, la plateforme peut en effet apprendre, grâce aux réseaux de neurones, à extraire l’information utile de manière automatique. Lorsque l’auditeur a constitué un jeu de données suffisamment représentatif, il peut en contrôler la qualité grâce aux fonctions de recherche, filtrage et navigation. Il peut aussi régler et sélectionner le modèle d’apprentissage le plus approprié à ses audits spécifiques.
La dernière étape consiste à mettre le prototype ainsi créé en production, ce qui nécessite quelques jours seulement. Ce modèle d’apprentissage va alors pouvoir extraire les données de milliers de baux commerciaux sans intervention humaine, avec 95% de qualité dans le meilleur des cas. C’est à dire une qualité bien supérieure à ce qu’une intervention humaine peut réaliser.
Les données extraites automatiquement sont finalement consolidées dans un fichier Excel pour l’auditeur, qui gagne un temps précieux pour apporter plus de valeur aux clients audités. Facilement paramétrable, la plateforme est évolutive en fonction des missions pour lesquelles elle est utilisée. Inversement, elle conserve l’expérience acquise au cours de chacune des missions, accroissant ainsi sa qualité globale au cours du temps. Industrialisable, elle s’adapte également à l’augmentation constante de documents à traiter, sans allongement des délais.
À l’instar des outils d’analyse des données numériques, qui sont aujourd’hui communément utilisés par les auditeurs, ces nouvelles solutions à base d’IA devraient être rapidement adoptées et contribuer à révolutionner la manière dont les professionnels de l’immobilier travaillent et gèrent leur patrimoine.
De nombreuses autres applications sur les secteurs de la Fintech, la Compliance ou la Business intelligence
Financée sur fonds propres et comptant actuellement huit collaborateurs, Kairntech vise un chiffre d’affaires de 300 k€ cette année et prépare une levée de fonds. Malgré le contexte économique complexe, la jeune pousse a signé plusieurs contrats d’abonnement à sa plateforme SaaS sur 2020. Parmi ses nouveaux clients, ReportLinker une société basée à Lyon, qui vend des études de marché dans le monde entier, à qui Kairnech propose une IA formée pour extraire des informations sur les marchés et les entreprises à partir de millions de rapports et de sources de données. Quant à Skopaï, pépite grenobloise proposant une plateforme de référence fournissant en temps réel une connaissance complète sur n’importe quelle start-up dans le monde, afin d’optimiser la veille concurrentielle des grands groupes et investisseurs, Kairntech lui offre la possibilité d’annoter des tweets et articles de presse (nom de la startup, prix remporté, techno…), via la reconnaissance du langage naturel en anglais et français. La startup du Tarmac a également signé un contrat avec Conformitee, Fintech d’aide à la conformité (KYC collaboratif), qui développe une plateformes SaaS permettant de simplifier le dossier administratif bancaire de l’entreprise. Parmi ses autres références, Kairntech compte aussi Sealk, un moteur de recommandation pour le sourcing de fusion-acquisition (trouver des cibles). Gageons que cette startup prometteuse n’a pas fini de faire parler d’elle !
