Du deal à l’exécution, pourquoi l’IA peut enfin réconcilier investissement et asset management

Avec d’un côté, les équipes d’investissement, focalisées sur le deal, l’underwriting et la décision d’acquisition, et de l’autre, les équipes d’asset management, chargées de l’exécution opérationnelle et de la création de valeur dans la durée, le real estate institutionnel s’est longtemps structuré autour d’une séparation fonctionnelle devenue presque naturelle. Deux métiers complémentaires, mais organisés selon des logiques, des temporalités et des outils distincts, rarement reliés par un socle informationnel commun. Cette dissociation, longtemps tolérée dans un environnement porté par la baisse des taux et la hausse mécanique des valorisations, révèle aujourd’hui ses limites dans un marché où la performance dépend de plus en plus de l’exécution fine des actifs.

Quand l’exécution devient le principal levier de performance

Dans un environnement de taux durablement plus élevés, la performance ne repose plus sur l’arbitrage ou la simple détention, mais se construit dans la durée, par la capacité à piloter finement les actifs, à anticiper les échéances locatives, à détecter les poches de revalorisation et à arbitrer au bon moment.

Or, cette exécution repose sur une donnée qui existe déjà. Les fonds disposent d’un historique riche de deals, de baux, de rapports d’asset management, de décisions de comités et de correspondances internes. Le problème n’est pas l’absence d’information, mais son caractère fragmenté, dispersé entre dossiers, outils et individus. Chaque équipe travaille avec sa propre vision partielle, rarement connectée à l’ensemble du cycle de vie de l’actif.

Une fracture informationnelle au cœur des organisations

Dans la plupart des organisations immobilières, l’investissement et l’asset management n’exploitent pas le même socle de données. L’un raisonne en hypothèses, scénarios et comparables historiques. L’autre agit à partir de reporting opérationnel et de contraintes terrain. Entre les deux, la transmission de l’intelligence est souvent informelle, dépendante des personnes et des habitudes, plus que des systèmes.

Cette situation crée plusieurs angles morts. Les enseignements tirés de l’exécution sont rarement réinjectés dans les décisions d’investissement futures. À l’inverse, les hypothèses initiales du deal, qu’elles soient locatives, financières ou stratégiques, s’érodent dans le temps, faute d’être suivies de manière structurée. La mémoire de l’organisation s’effiloche à mesure que les équipes évoluent.

L’IA comme couche de continuité, plus que comme outil

C’est précisément sur cette fracture que se positionnent aujourd’hui de nouvelles plateformes, à l’image de GoCanopy. Leur promesse n’est pas d’automatiser un métier existant, mais de créer une continuité informationnelle entre les phases d’investissement et d’exécution.

L’apport des modèles de langage et des workflows d’IA agentique permet désormais d’ingérer des documents non structurés, mémos d’investissement, rent rolls, rapports d’asset management, et de les relier dans un même environnement. Cette intelligence ne se limite pas à une base de données figée. Elle s’enrichit au fil des deals et des cycles de gestion, constituant une mémoire institutionnelle exploitable dans les deux sens.

Réconcilier les temporalités du real estate

L’un des apports les plus structurants de ces plateformes réside dans leur capacité à faire dialoguer des temporalités historiquement distinctes. L’investissement raisonne sur des instantanés, des décisions ponctuelles à fort enjeu. L’asset management travaille dans la durée, au rythme des baux, des travaux et des cycles locatifs.

En unifiant ces horizons, l’IA permet par exemple de relier des décisions prises en comité d’investissement à leur traduction opérationnelle plusieurs années plus tard. Elle rend possible une analyse transversale des performances, non plus actif par actif, mais à l’échelle de trajectoires comparables. Ce retour d’expérience, rarement structuré jusqu’ici, devient un actif stratégique en soi.

Un changement de culture autant que de technologie

Cette convergence ne va pas de soi et suppose une adoption transversale, au-delà des équipes innovation ou data. Elle implique aussi une confiance forte dans les outils, notamment sur les sujets de sécurité et de gouvernance de la donnée. Les plateformes adressant le marché institutionnel mettent en avant des architectures dédiées par client, un chiffrement de bout en bout et l’absence d’entraînement des modèles sur les données propriétaires.

Mais au-delà des garanties techniques, le véritable enjeu est culturel. Réconcilier investissement et asset management, c’est accepter que la performance ne se joue plus uniquement au moment du deal. C’est reconnaître que l’intelligence produite par l’exécution mérite le même statut que celle mobilisée lors de l’acquisition.

GoCanopy vient de lever 2,1 millions d’euros en seed, marquant la fin de sa phase de bootstrap. Le tour est mené par ISAI, avec la participation de BNP Paribas Développement, de Yellow, ainsi que de business angels issus du real estate institutionnel, dont Andrew Baum et Ludovic Jacquot. Ces fonds doivent permettre à la société d’accélérer le développement de sa plateforme à un niveau enterprise, de soutenir son expansion internationale, notamment avec l’ouverture d’un bureau à Londres, et de renforcer ses équipes commerciales et d’ingénierie afin d’accompagner une demande croissante d’acteurs institutionnels.