Ceci n'est pas une prédiction. C'est notre réalité quotidienne.

Je tiens à clarifier : ceci n'est pas une provocation, ni du futurisme. C'est notre quotidien chez Quanthome.

Nos ingénieurs n'ont pas écrit une seule ligne de code traditionnel depuis trois mois. Tout est construit grâce au développement assisté par IA, à l'ingénierie de prompt et aux pipelines de données structurées. L'industrie du logiciel elle-même est en train de se réinventer grâce à l'IA, et nous assistons à ce changement de l'intérieur.

Ce qui m'enthousiasme le plus n'est pas une technologie en particulier mais un changement structurel : lorsque les données sont correctement structurées en coulisse, l'IA peut générer des interfaces, tableaux de bord et analyses à la demande. Le modèle logiciel traditionnel, où l'on paie pour une application fixe, forme son équipe à l'utiliser et adapte son flux de travail à ses limites, s'effondre. À sa place émerge quelque chose de bien plus puissant : poser une question et obtenir exactement l'analyse que vous souhaitez, au format requis, en quelques secondes.

Cela représente un renversement fondamental des pouvoirs. Dans la vieille ère du SaaS, la valeur résidait dans l'application, l'outil qui organisait et présentait les données. Dans l'ère émergente du Data-as-a-Service, la valeur migre entièrement vers les données elles-mêmes. L'interface devient insignifiante. Ce qui compte, c'est d'avoir des données riches, structurées et accessibles que les agents IA peuvent exploiter.

Certains analystes prévoient que cette "économie agentique" pourrait être 10 fois plus grande que l'industrie du SaaS. Ce n'est pas un changement incrémental. C'est l'inversion complète de l’endroit où réside la valeur.

La nouvelle économie : tout sur demande

Considérez ce que cela signifie concrètement. Aujourd'hui, vous payez des licences annuelles pour un logiciel qui fait peut-être 20 % de ce dont vous avez réellement besoin, avec 80 % de fonctionnalités que vous n'utiliserez jamais. Vous payez pour des tableaux de bord conçus pour des cas d'utilisation génériques qui ne répondent jamais tout à fait à vos questions spécifiques. Vous payez pour des interfaces qui nécessitent formation, maintenance et adaptation constante à vos flux de travail.

Dans un monde Data-as-a-Service, rien de tout cela n'existe. Vous posez une question. Un agent IA interroge vos données. Il construit exactement la visualisation, l'analyse ou le rapport dont vous avez besoin. Une fois terminé, il disparaît. Pas de licence. Pas de formation. Pas de maintenance. Juste la réponse qu'il vous fallait, livrée au format désiré.

Les implications de coûts sont stupéfiantes. Le développement de logiciels, la conception d'interfaces, la formation des utilisateurs, le support continu : toutes ces dépenses s'effondrent lorsque l'IA peut générer des outils sur mesure à la demande. Les premiers indices suggèrent que les organisations dotées de données bien structurées voient leurs coûts analytiques chuter de plusieurs ordres de grandeur.

Mais voici le piège qui devrait empêcher tout PDG de dormir la nuit : cela ne fonctionne que si vos données sont structurées, accessibles et gouvernées. Si vos informations résident dans des feuilles de calcul éparses, des systèmes incompatibles et des rapports PDF, vous êtes totalement exclu de cette nouvelle économie. Vous continuerez à payer des prix exorbitants pour des logiciels pour compenser le chaos des données tandis que des concurrents avec une infrastructure de données propre accéderont aux informations à une fraction du coût.

Le fossé est net. Les données structurées signifient des coûts nettement inférieurs et des informations instantanées. Les données non structurées signifient que vous vivez toujours en 2015, payant les prix de 2015, opérant à la vitesse de 2015.

Pourquoi nous avons choisi de bâtir une entreprise de données, pas une entreprise de logiciels

Lorsque nous avons lancé Quanthome, tout le monde s'attendait à ce que nous construisions des tableaux de bord et des fonctionnalités, le manuel classique du SaaS. Au lieu de cela, nous avons tout investi dans la structuration des données : unifier l'information au niveau des bâtiments avec les analyses de fonds, les métriques ESG et la performance financière sur l'ensemble du marché suisse.

On nous disait que c'était un travail invisible. Que les clients ne paieraient pas pour une infrastructure qu'ils ne pouvaient pas voir.

Mais j'étais convaincu que dans un monde se dirigeant vers l'IA, la seule avantage compétitif durable serait la qualité et la profondeur de vos données. Le logiciel deviendrait une commodité ; les données deviendraient le fossé.

Ce pari définit maintenant tout ce que nous faisons. Et il s'avère être juste plus vite que prévu.

Aujourd'hui, nous ne fournissons pas seulement des données. Nous aidons nos clients à structurer les leurs. Car nous avons appris que la barrière à ce nouveau monde n'est pas la technologie. C'est l'état de préparation des données. Les entreprises qui ne peuvent pas participer à l'économie DaaS ne manquent pas de logiciels. Elles manquent de la fondation de données structurées qui rend l'analyse pilotée par l'IA possible.

Pourquoi l'immobilier est le premier à faire face à cette prise de conscience

Voici le paradoxe : l'immobilier a longtemps été considéré comme à la traîne technologiquement, piégé dans un monde de feuilles Excel et de systèmes fragmentés. Pourtant, cette caractéristique même en fait l'industrie où la transition du SaaS au DaaS sera la plus conséquente.

L'industrie est à la fois riche en données et pauvre en données. Elle génère une quantité massive d'informations : évaluations de propriétés, contrats de location, comparaisons de marché, lectures de capteurs de bâtiments, données de consommation d'énergie. Pourtant, une grande partie de cela dort dans des silos, non structurés et inaccessibles. Une étude Deloitte a révélé que plus de 72 % des propriétaires et investisseurs immobiliers mondiaux prévoient d'investir dans des solutions activées par l'IA, tandis que plus de 60 % dépendent encore de technologies héritées.

La pression réglementaire s'accentue. L'ordonnance suisse sur la divulgation climatique exige désormais que les grandes entreprises déclarent les risques liés au climat en conformité avec les lignes directrices du TCFD. Le secteur immobilier représente près de 30 % des émissions de CO₂ en Suisse. Les entreprises ont besoin de données granulaires : classifications énergétiques, empreintes carbone, exposition aux risques climatiques. Dans le monde ancien, vous achetiez un logiciel ESG spécialisé. Dans le nouveau monde, vous avez besoin de données ESG structurées qu'un agent IA peut interroger et analyser à la demande.

Des avantages concurrentiels se forment rapidement. Les entreprises capables de conclure des acquisitions 30 % plus rapidement grâce aux informations IA, ou d'optimiser la gestion immobilière avec des analyses prédictives, laisseront les concurrents derrière. Mais l'avantage ne vient pas d'avoir un meilleur logiciel. Il vient d'avoir de meilleures données. Le logiciel est généré à la volée. Les données constituent le fossé.

La promesse qui pourrait enfin être tenue

La numérisation de l'industrie immobilière a été promise depuis le début des années 2000. Deux décennies de projets pilotes, de preuves de concept, et de progrès incrémentaux. Présentations de conférences. Laboratoires d'innovation. Initiatives stratégiques qui n'ont mené nulle part.

Cela pourrait enfin se produire, non pas à travers l'adoption traditionnelle de logiciels, mais par des systèmes d'IA qui éliminent complètement les frictions.

Cela pourrait tout transformer. Les processus, les analyses, les flux de travail de construction, BIM, la gestion des installations, la prise de décision en matière d'investissement, le suivi de portefeuille. Toute la chaîne de valeur de l'environnement bâti est sur le point d'être transformée.

Et cette fois, ce n'est pas une promesse. La technologie est là.

Pour les investisseurs institutionnels, les gestionnaires de fonds et les propriétaires d'actifs, cela signifie accéder à l'intelligence immobilière de la même manière qu'ils accèdent aux données financières aujourd'hui. Instantanément, de manière conversationnelle, sans intermédiaires. Vous voulez savoir quels immeubles de bureaux de votre portefeuille consomment le plus d'énergie par mètre carré ? Dans le monde ancien, vous naviguiez dans votre logiciel de gestion d'énergie, exportiez des données, les manipuliez dans Excel, et construisiez un graphique. Dans le monde du Data-as-a-Service, vous posez la question. L'analyse apparaît. Adaptée à votre besoin exact.

La question de la souveraineté

Alors que les données deviennent l'actif stratégique central, une question troublante émerge : qui les contrôle ?

Pendant des années, une poignée de sociétés technologiques ont accumulé un contrôle démesuré sur les données mondiales et l'infrastructure cloud. Dans l'ère du SaaS, cette dépendance était quelque peu masquée. Vous licenciez un logiciel, et vos données se retrouvaient dans le cloud de quelqu'un d'autre. Inconfortable, peut-être, mais gérable.

Dans l'ère du Data-as-a-Service, cette dépendance devient existentielle. Si les données sont la seule chose qui compte, et que quelqu'un d'autre contrôle vos données, alors quelqu'un d'autre contrôle votre entreprise. Votre autonomie décisionnelle disparaît. Vos agents IA ne peuvent savoir que ce que leurs sources de données leur permettent de savoir.

Si votre firme d’investissement institutionnel dépend entièrement des flux de données d’un seul fournisseur pour allouer des milliards de capital, qui prend vraiment les décisions ?

Construire pour l'avenir

La fin du logiciel n'est pas une menace. C'est une libération. Nous nous tenons à l'aube d'une ère où l'immobilier institutionnel peut accéder à une analyse et une perspicacité qui auraient coûté des millions en développement personnalisé, générées à la demande pour quelques centimes. Où les barrières entre questions et réponses disparaissent totalement.

Mais cet avenir a un coût d'admission : des données structurées, gouvernées, accessibles. Et il nécessite une approche claire et énergique pour construire votre fondation de données.

Faites confiance à vos partenaires. Dans un monde où les données sont primordiales, les relations comptent plus que jamais. Travaillez avec des partenaires qui comprennent votre entreprise, qui sont investis dans votre succès et qui seront là à mesure que le paysage évolue. La technologie évolue rapidement. Vous avez besoin de partenaires qui évoluent avec vous.

Diversifiez vos sources. Ne mettez pas toutes vos ressources dans une seule entreprise monopolistique. Utilisez diverses sources de vérité. Les entreprises qui dépendent entièrement d'un seul fournisseur pour leurs données et leur intelligence sont les plus vulnérables aux perturbations, aux hausses de prix et à la perte de contrôle. Construisez de la redondance. Maintenez des options. Préservez votre autonomie.

Structurez vos données. C'est le travail qui conditionne tout le reste. La différence entre participer à la nouvelle économie et en être exclu ne réside pas dans le budget ou le talent ou la vision. C'est si vos données sont prêtes. Auditez ce que vous avez. Investissez dans la structuration de ce dont vous avez besoin. Partenairez avec des spécialistes qui peuvent vous aider à y parvenir.

Les entreprises qui structurent leurs données aujourd'hui façonneront l'industrie de demain. Les entreprises qui ne le feront pas se retrouveront à payer des prix élevés pour des aperçus de commodité tandis que les concurrents opèrent à des vitesses et des coûts qu'elles ne peuvent égaler.

Alors posez-vous cette question simple : Vos données sont-elles prêtes pour un monde où le logiciel n'a plus d'importance ?

La réponse déterminera tout.