L’insatisfaction des locataires peut avoir un impact significatif sur la réputation d’une organisation, sur sa capacité à retenir les locataires et à garantir un cadre de vie harmonieux pour les usagers. Il est donc impératif d’agir de manière proactive pour l’anticiper et la prévenir.
Cette préoccupation, la société RIVP, bailleur parisien de renom, l’a prise à bras-le-corps et s’est rapprochée des équipes de Intent Technologies pour se lancer dans un projet de grande envergure : le croisement de données stratégiques pour en sortir des tendances de consommation, les analyser et enclencher des actions préventives en temps réel.
Découvrez ci-dessous, le retour d’expérience de Simon Molesin, Directeur du Patrimoine de la RIVP, en direct du stand Intent Technologies lors du 83ème congrès HLM.
[Jean-Philippe Regnier ]
Bonjour à tous et merci de nous rejoindre aujourd’hui pour cette présentation dans laquelle on va parler de prévention de l’insatisfaction locataire par le croisement des données, un projet de recherche et développement qu’on a mené avec la RIVP. Pour en parler aujourd’hui, je suis accompagné de Simon Molesin.
Pouvez-vous vous présenter et présenter la RIVP ?
[Simon Molesin ]
Bonjour, je suis Simon Molesin, je suis le Directeur du Patrimoine de la RIVP. On est un bailleur social parisien et on gère à peu près 60 000 logements. En termes de chiffre, c’est 1200 collaborateurs – moitié administratifs, moitié gardiens. On a – à peu près – 1000 immeubles et 100 000 interventions à peu près par an – ça fait 1000 appels par jour de nos locataires sur des problématiques à la fois techniques et administratives.
Et pour ceux qui ne connaissent pas Intent Technologies…
[Jean-Philippe Regnier ]
Pour présenter Intent en quelques mots, on est opérateur d’une plateforme SaaS qui est présente sur tous les secteurs de l’immobilier, et particulièrement le résidentiel dont on parle aujourd’hui. C’est une trentaine de personnes qui, depuis 12 ans, travaillent à optimiser justement toute l’exploitation autour des bâtiments. Pour faire ça, on a développé une offre de services qui se développe autour d’une plateforme et d’un écosystème d’acteurs qui sont connectés pour alimenter cette plateforme en données. C’est sur ces données qu’on a souhaité travailler avec la RIVP sur ce projet.
Quel est le constat – niveau RIVP – concernant le croisement des données ?
[Simon Molesin ]
Nous, on est partis de deux constats. On utilise Intent depuis à peu près trois ans et ça nous permet d’avoir de la donnée sur nos interventions. On l’utilisait initialement plutôt pour regarder le suivi d’une intervention ponctuelle ou informer le locataire sur une intervention ponctuelle. Mais on utilisait finalement assez peu la donnée agrégée en se disant qu’on compare beaucoup de données sur beaucoup de thématiques, mais on n’en utilise pas foncièrement toute la puissance de cette donnée-là.
Donc, on voulait travailler sur l’utilisation de cette donnée, la valorisation de cette donnée, avec un constat complémentaire, c’est qu’aujourd’hui – nous, bailleurs – on sait surtout traiter suite à une réclamation, qu’on traite dans un process individuel, mais on a une difficulté à faire du préventif. On est beaucoup plus dans le curatif que dans le préventif. Ce double constat de « On a de la donnée, mais elle est peu valorisée et il faut qu’on fasse son préventif », on s’est dit qu’il y avait un sujet autour de toute la donnée compulsée dans la plateforme Intent pour passer plutôt sur du préventif et anticiper les situations à risque.
[Jean-Philippe Regnier ]
Derrière justement tous ces objectifs et ces motivations qui ont été formulés, la RIVP est venue nous voir en disant « Je souhaiterai développer un outil qui me permette d’être une aide à la décision, à la fois pour identifier les bâtiments et les immeubles qui seraient les plus sensibles dans mon patrimoine et être davantage proactif dans mon action et maximiser l’impact.” .
[Simon Molesin ]
C’est à peu près ça, mais ça reprend les éléments qu’on a évoqués tout à l’heure avec un sujet où on a été prêt à faire de l’innovation et de la R&D avec Intent. Pour nous, c’est important, au-delà de l’utilisation classique de la plateforme, de se dire « On veut aller plus loin, y compris creuser des sujets de R&D pour améliorer notre performance. » La question, c’est la qualité de service du locataire en passant à une maintenance préventive et où finalement, notre but, ce n’est pas de mieux traiter les réclamations, mais d’avoir moins de réclamations.
Quels ont été les process mis en œuvre ?
[Jean-Philippe Regnier ]
Pour présenter rapidement la mise en œuvre, parce que derrière ce projet, on parle beaucoup de données, d’algorithmes, etc, mais en réalité, il y a quand même des personnes qui ont travaillé. On a assemblé à la fois l’expertise data d’Intent à travers notre Directeur Technique et un ingénieur Data, Kevin, qui a été vraiment le maître d’œuvre du projet. Et puis, on a associé justement les équipes métiers de la RIVP, Simon, ici présent et puis Ève, qui nous accompagne depuis plus de trois ans maintenant dans le déploiement de la plateforme au sein de cet organisme. Et puis, on s’est lancé sur une démarche de R&D qui a été progressive. C’était vraiment de l’exploration.
Pour le coup, on n’était pas dans un déploiement opérationnel avec une phase de réflexion, de prise en main. On a fait des exercices théoriques, on a consolidé et jusqu’à prototyper un service. On n’est pas rentrés dans le détail de toute la mise en œuvre à travers cette présentation, mais c’est un projet qui a pris à peu près 7 à 8 mois à être mené. Un des premiers sujets qui a été exploré, justement, c’était de se poser la question des critères à prendre en compte pour faire cette analyse.
[Jean-Philippe Regnier ]
Des critères qui soient à la fois liés au patrimoine, liés aux locataires, mais aussi liés à l’activité des fournisseurs sur les bâtiments. En vrac, ça pouvait être l’âge du bâtiment, la population impactée, les pannes ou les délais de résolution, la simultanéité d’événements qui se passe sur ces bâtiments.
Quel a été le rendu attendu de cette exploration de la data ?
[Simon Molesin ]
En termes de rendu, c’était un peu la discussion initiale qu’on avait eue, c’était de se dire « On veut faire du préventif » et nous, on s’est dit « Ce qui est pas mal et qui peut intéresser, par exemple, une direction, c’est de se dire « J’ai ma cartographie du patrimoine avec les situations sensibles à risque où potentiellement, on va avoir une difficulté. » Pour nous, c’était pas mal d’avoir ça sur une présentation cartographique puisque ça parle pour passer un peu à un niveau stratégique et de se dire ; on a nos immeubles et sur ceux-là, on veut identifier les points chauds, les points rouges, ceux où on va avoir une concentration d’événements qui font que ce n’est pas sûr que c’est un problème, mais en tout cas, ça mérite qu’on se pose la question et qu’on regarde de plus près pour pouvoir anticiper un potentiel problème.
[Jean-Philippe Regnier ]
Donc ça, c’est le service qui a été prototypé sur la base de données qui étaient à la fois des données de réclamation technique issues de la RIVP et des données d’intervention des fournisseurs qui ont été collectées auprès de l’ensemble de l’écosystème des acteurs qui travaillent avec la RIVP. Et ce scoring à la fin qui a permis de sortir justement 20 bâtiments qui étaient identifiés comme étant les plus sensibles et de les représenter sur une carte pour en avoir un modèle qui soit facilement utilisable et qui puisse être approprié très facilement par n’importe quelle personne qui travaillent sur la plateforme, c’était l’aboutissement de cette démarche.
Les premiers enseignements, ils sont importants, c’est que déjà le modèle algorithmique, c’est- à- dire la pondération des critères, la manière dont on allait les combiner entre eux, ils ont été validés et les 20 bâtiments qui ont été identifiés étaient a priori ceux sur lesquels, en effet, il fallait prioriser les actions. Olivier, on a perdu l’image dans ces revenus. Ensuite, l’autre aspect, c’est que l’utilisation de la cartographie, la présentation des données sous cette forme- là, en effet, c’est celle qui paraît être la bonne pour un usage décisionnel.
[Jean-Philippe Regnier ]
Finalement, la première conclusion, déjà, et elle est encourageante, c’est que le prototype, il a été validé et les résultats étaient cohérents. L’autre impact qu’on a mesuré, et celui- là, il est au cœur de l’activité Deepnet, c’est qu’on a mesuré une forte importance de la qualité des données qui sont récupérées à la fois au niveau patrimonial, mais aussi au niveau de la des fournisseurs et surtout, au fait qu’elle soit complète, c’est-à-dire que sur un bâtiment, j’ai bien l’ensemble des services, notamment les services les plus critiques, le chauffage, l’ascenseur, qui fournissent des données sur les pannes ou l’entretien du bâtiment. En gros, on a identifié que, et ça paraît assez logique, évident, plus on avait de données et plus elles étaient de bonne qualité, plus on aurait un algorithme qui pourrait fonctionner de la bonne manière. Ça, ça a ouvert des perspectives à la sortie de ces enseignements. Les premiers, c’est sur des nouveaux usages de la plateforme chez RIVP.
[Simon Molesin ]
Oui, aujourd’hui, la plateforme, comme je le disais, est beaucoup utilisée pour suivre une intervention ou la situation chez un locataire. C’est plutôt de l’utilisation d’un gardien, de responsables techniques de secteur ou de gens qui renseignent au téléphone nos locataires. Mais ce n’est pas un usage « stratégique » ou de direction. Et l’idée, c’était plutôt de passer à un niveau supérieur en se disant « On peut avoir une visibilité à l’échelle d’un patrimoine des situations à risque sans s’intéresser aux situations un peu ponctuelles. C’est un peu pour nous une perspective d’élargissement de l’usage et des profils types d’utilisateurs de la plateforme.
Avez-vous découvert d’autres enjeux lors de vos travaux communs ?
[Jean-Philippe Regnier ]
Un autre des enjeux dont on parlait, c’est justement le fait de compléter les données et d’avoir plus de données pour faire fonctionner les algorithmes. Ça veut dire qu’on s’est lancé aussi dans le raccordement ou en tout cas le fait de finaliser l’embarquement d’un plus grand nombre de fournisseurs autour de la plateforme de la RIVP. Et puis, justement, ce qu’on a prototypé à terre verte, l’interface qu’on a montrée juste avant, c’est aussi des évolutions fonctionnelles qui vont être mises en œuvre, des nouvelles manières de présenter la donnée, je pense au mode cartographique et des nouvelles manières de travailler la donnée aussi.
Là, aujourd’hui, cette donnée, elle a été travaillée à la main dans le cadre de ce projet. Et l’idée, c’est de pouvoir utiliser des technologies de rupture sur l’IA, que ce soit pour compléter les données, pour les mettre en qualité et travailler justement sur des informations qui pourraient être manquantes ou incorrectes, mais aussi sur l’expérience utilisateur où finalement, justement, cet aspect de cartographie derrière pourrait être complété par le fait de générer des rapports automatisés qui expliquent cette donnée, qui présentent cette donnée, comme on le voit aujourd’hui avec de l’IA générative. Justement, ce projet, pour nous, ça a été aussi chez Intent, une manière d’explorer ces nouveaux usages des technologies et de se projeter sur la manière dont ils pourraient être utilisés par nos clients dans ce cadre.
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