Pourquoi cet article est intéressant ? L. Bardon . – Parce que la Silicon Valley intègre ses biais à toutes les technologies que nous utilisons.
Rappelons nous qu’en 2015, par exemple, un algorithme Google Photo avait automatiquement étiqueté deux amis noirs comme des “gorilles”, simplement parce que le programme avait été insuffisamment entraîné pour reconnaître les visages à la peau foncée. La même année, un pédiatre britannique s’était vu refuser l’accès au vestiaire des femmes à son gymnase parce que le logiciel utilisé pour gérer son système d’adhésion avait automatiquement codé son titre de “médecin” en tant qu’homme. Ces exemples ne sont qu’un aperçu des biais intégrés aux technologies (sur lesquels repose de plus en plus notre quotidien) par les géants technologiques de la Silicon Valley.
Dans l’ensemble, la mise en œuvre de la technologie Web3 dans le secteur de la location pourrait considérablement l’expérience des locataires, en la rendant plus efficace, plus sûre et plus transparente : gestion décentralisée (accès à toutes les informations pertinentes liées aux décisions de gestion de la propriété, ce qui leur donnerait plus de contrôle sur leur expérience de location), transparence accrue (dans les transactions et la gestion des biens immobiliers grâce à l’utilisation de contrats intelligents et de la technologie blockchain) processus automatisés (collecte des loyers, demandes d’entretien et le renouvellement des baux…), réduction des coûts (en réduisant le besoin d’intermédiaires et en automatisant les processus, les technologie Web3 pourraient contribuer à réduire les coûts pour les locataires)…
Le présent est la bêta version du futur.
Synthèse
Les entreprises disposant de ressources importantes confient la gestion de leur parc immobilier à des applications et des algorithmes, ce qui rend l’accès à la propriété encore plus inaccessible.
Un secteur croissant d’entreprises soutenues par des sociétés d’investissement de Wall Street, qui rachètent des milliers de maisons individuelles à louer dans plusieurs États, utilise des nouvelles technologies pour minimiser les coûts liés à la main-d’œuvre humaine tout en collectant les bénéfices issus des loyers collectés. À une époque où l’escalade des prix de l’immobilier pousse de plus en plus de personnes à renoncer à la perspective de devenir propriétaires, l'”automatisation immobilière” n’aide pas seulement les riches sociétés d’investissement à posséder un pourcentage croissant de petites maisons aux États-Unis – mais elle renforce ce déséquilibre.
Après le crash de 2008, des courtiers en données comme CoreLogic et RealtyTrac ont commencé à produire des cartes thermiques des saisies immobilières. Rapidement, de nouvelles sociétés adossées à des titres ont acheté de grandes quantités de petites maisons (dont beaucoup avaient été saisies) dans le but de les louer. Certaines de ces sociétés sont devenues des mastodontes. Invitation Homes, la plus grande, possède plus de 80 000 maisons dans 16 zones métropolitaines.
Les nouvelles technologies de l’information ont donné naissance au “propriétaire automatisé”. La gestion des locataires et des propriétés est de plus en plus régie par des smartphones, des plateformes numériques et des applications. La plupart de ces sociétés multiétatiques qui louent des maisons individuelles sont liées à un ou plusieurs groupes d’investisseurs. Imagine Homes, par exemple, a un lien avec Colchis Capital Management. Les maisons louées par Imagine Homes sont achetées par l’intermédiaire d’une poignée de SARL, chacune étant constituée dans un État où la société exerce ses activités. Les sociétés de location automatisée utilisent également des outils de données pour trouver et acheter des maisons à un rythme soutenu. Dans son article, Mme Fields décrit les “moteurs d’acquisition” utilisés pour constituer rapidement ces vastes portefeuilles. Les données relatives aux logements sont introduites dans un algorithme, qui les évalue en fonction de l’attrait et des commodités du quartier, de la proximité des centres d’emploi, des couloirs de transport, du type de construction et des besoins de réparation. Les propriétaires soutenus par Wall Street utilisent ensuite ces données pour prendre des décisions en une fraction de seconde sur les maisons à acheter. Elles sont suffisamment fiables pour qu’ils renoncent à l’inspection visuelle que tout petit propriétaire considère comme indispensable.
Imagine Homes (qui étend le concept de propriétaire “robot” en n’ayant même pas de bureaux dans les endroits où il loue) a récemment fait des folies en terme d’achats. La ville de Cincinnati est devenue si lasse des investisseurs institutionnels qu’elle achète désormais des maisons directement pour les contrecarrer.
Dans certaines de ces entreprises, des processus automatisés et numérisés remplissent les principales fonctions d’un propriétaire. Les visites se font par le biais de visites autoguidées. Les codes d’accès remplacent les clés. Les demandes, les baux et les paiements sont effectués par le biais de portails Web. Les demandes de réparation sont également placées dans une file d’attente en ligne, à l’intention du personnel interne (pour les grandes entreprises, comme Invitation Homes) ou externalisées à des entrepreneurs locaux. Selon les recherches de M. Fields, certaines entreprises ont adopté une approche pratique du suivi des réparations, en recourant une fois de plus à de nouvelles solutions technologiques : le suivi géographique des travailleurs lorsqu’ils se déplacent.
