Le but de l’intelligence artificielle est d’aider les prestataires financiers à optimiser leurs processus et à économiser beaucoup d’argent – par exemple dans le financement de la construction. Cependant, les banques font face à un problème de l’œuf ou de la poule à cause de la faiblesse de leurs données.

Le financement de la construction est l’un des derniers grands défis pour l’IA dans les banques. Le potentiel est immense. L’IA peut aider là où il s’agit de vérifier, de mesurer et d’approuver des informations. Par exemple, l’effort nécessaire pour contrôler l’avancement de la construction peut être réduit de moitié grâce à l’IA. Plus l’utilisation de l’IA avance, plus les avantages globaux devraient être importants. Cependant, cela nécessite suffisamment de données.

Amélioration des modèles préalablement formés

La première version de ChatGPT, publiée il y a plus d’un an, a été formée sur 175 milliards de paramètres. Il est évident que la quantité de données doit être suffisante pour que cela fonctionne. Simplifions en disant qu’il s’agit de prédire le mot qui suit le précédent. On pourrait penser que le financement de la construction n’est pas rentable pour l’IA, car il semble que les banques manquent de cas pertinents.

Là où de nouvelles données sont créées presque instantanément dans les transactions bancaires ou le marketing pour nourrir les modèles d’IA et par exemple détecter les fraudes ou les tendances de clientèle, le financement de la construction fournit Nettement moins de cas. Par ailleurs, le risque de dégâts financiers est plus grand, en raison du montant élevé des financements comparé au faible nombre de cas. C’est pourquoi de nombreuses banques hésitent encore à utiliser l’IA dans le financement de la construction. Pourtant, une solution existe.

Le problème de l’œuf ou de la poule peut être résolu si les banques utilisent des modèles préalablement formés et adaptent ceux-ci à leur propre activité. Il existe déjà des solutions qui fonctionnent selon le principe du « plug & play ». Ils sont capables de reconnaître les bâtiments et de compparer ce qu’ils voient avec ce qui est décrit dans les documents. Par exemple, est-ce bien le chantier sur la photo ? L’avancement du travail reflète-t-il bien la réalité de la construction ? Aujourd’hui, nous sommes capables de répondre à ces questions de manière automatique.

Mine d’or : données non structurées

Ce que les banques doivent surveiller, c’est l’entretien régulier du modèle et la détection d’éventuelles erreurs systématiques. Il est arrivé qu’une IA interprète une route mouillée comme une fondation en béton. Des erreurs comme celle-ci doivent être immédiatement corrigées par la banque. La bonne nouvelle est que, pour ceux qui construisent leur modèle correctement, on peut désormais atteindre le niveau de précision nécessaire pour le type d’utilisation choisi – et économiser beaucoup de temps pour les experts, qui sont généralement difficiles à trouver sur le marché.

Les modèles préformés aident aussi la banque à analyser les données non structurées, comme les photos de bâtiments. Cela permet à l’IA de déterminer plus tard si ce qui a été documenté pendant la construction peut vraiment se transformer en un bâtiment fini. Cela soulage les spécialistes qui, sinon, devraient examiner cela en détail ou se rendre sur place pour vérifier la construction.

Quatre raisons d’utiliser l’IA dans le financement de la construction

Il existe quatre raisons spécifiques d’essayer l’IA dans le financement de la construction :

1. L’identité du demandeur peut être vérifiée beaucoup plus rapidement grâce aux modèles d’IA.
2. Une IA peut vérifier en grande partie seule les revenus et la situation patrimoniale du demandeur, déchargeant ainsi les enquêteurs qui sont capables de détecter les moindres irrégularités, comme une image de caractères décalée de 2 pixels.
3. La solvabilité du demandeur peut être mieux vérifiée avec les informations susmentionnées et une consultation plus précise des agences de notation.
4. Il est plus facile de détecter les fraudes dans le progrès de la construction.

Il en résulte une image globale d’un projet de construction à financer. Alors pourquoi entraîner une IA pour cela? D’une part, parce que les banques ne peuvent pas éviter les vérifications nécessaires, qui sont prescrites par la loi. D’autre part, parce que dans le contexte du marché actuel, il existe un risque de dégâts qui peut devenir une véritable charge financière par rapport au nombre de cas. De plus, de nombreuses fraudes passent inaperçues de nos jours. Donc aussi pour évaluer correctement son propre profil de risque et ne pas être pris au dépourvu.

Piloter l’environnement du marché avec l’IA

Comme l’actualité le montre, de grands acteurs du marché peuvent soudainement tomber dans le désarroi. Il en va de même des consommateurs, surtout que le marché évolue actuellement dans une direction qui rend les petits arrangements plus attrayants. Certes, dans beaucoup de métropoles les prix des biens immobiliers ont commencé à baisser pour la première fois en longtemps, mais cela n’aide pas les futurs constructeurs, car les taux d’intérêts de la construction ont fortement augmenté entre temps, ce qui accroît le montant des mensualités. Les acheteurs potentiels ont donc du mal à obtenir un financement – et si un incident survient, la banque ne peut pas récupérer facilement la garantie de l’hypothèque.

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On sait qu’après des malheurs comme la maladie, le divorce ou la perte d’emploi, une situation financière qui a été présentée de manière plus favorable qu’elle ne l’est réellement est l’un des plus grands risques de défaut de paiement d’un prêt. Il est donc important de garder un œil sur tout ce qui se passe pendant la construction, du premier contact jusqu’à la fin. Les banques peuvent le faire avec de nombreuses ressources, à condition qu’elles aient suffisamment de connaissances sur le marché. Mais les coûts de cela ne peuvent plus être transférés aux futurs constructeurs sous forme de taux d’intérêts plus élevés, surtout à l’ère des comparateurs de prix.

Deux avantages de l’intelligence artificielle dans le financement de la construction

L’intelligence artificielle permet de renforcer deux aspects clés du financement de la construction : l’efficacité des processus grâce à la réduction des coûts généraux et la réduction des coûts de risque grâce à une meilleure qualité des prévisions. En effet, malgré l’attractivité des taux d’interêts actuels, les banques ne peuvent guère influencer le coût de l’emprunt – la concurrence est trop forte et les clients comparent avec attention.