Reza Sardeha, fondateur et PDG d’Anyone.com – Série d’entretiens

Reza Sardeha est un entrepreneur en technologie et un innovateur basé à Amsterdam. Avant de lancer Anyone.com, il a occupé le poste de PDG de Dan.com, où il a aidé à réorganiser le marché des noms de domaine en utilisant la blockchain et en rationalisant les transactions numériques, et a également fondé l’agence web primée AZS Media Group. Avec une expérience dans la création de plateformes évolutives et centrées sur l’utilisateur, Sardeha se concentre désormais sur la résolution de l’un des plus grands défis du monde : l’accès à la propriété immobilière.

Anyone.com est une plateforme immobilière de nouvelle génération qui rassemble l’ensemble du processus d’achat et de vente de maisons dans un espace de travail numérique unique. La plateforme permet aux acheteurs, vendeurs, agents et professionnels de gérer les listings, les visites, les offres, les négociations et les clôtures de manière fluide et transparente. Avec un système de mise en correspondance d’agents alimenté par l’IA, des flux de travail de bout en bout et des plans pour un « prêt Anyone », l’entreprise vise à rendre la propriété immobilière plus rapide, plus équitable et plus accessible à l’échelle mondiale.

Quelle expérience personnelle ou quelle intuition vous a conduit à fonder Anyone.com, et comment votre parcours dans la construction et la sortie de Dan.com a-t-il influencé votre décision de s’attaquer au secteur immobilier avec l’IA comme solution principale ?

Après avoir construit et quitté Dan.com pour GoDaddy, j’ai réalisé que je ne voulais pas résoudre de petits problèmes dans des industries à faible impact. Je voulais résoudre quelque chose de vraiment cassé. Le secteur immobilier se démarquait. C’est l’une des dernières industries à plusieurs milliards de dollars qui fonctionne encore avec des outils obsolètes et fragmentés. Chez Dan, nous avons construit des infrastructures qui ont rendu les transferts et la propriété de domaines sans faille. J’ai vu l’opportunité de faire la même chose, mais à une échelle beaucoup plus grande, avec l’immobilier, alimenté par l’IA. Pourquoi l’IA ? L’innovation, à mon avis, n’est rien d’autre que l’optimisation des processus. L’IA est un outil supérieur pour accomplir cela lorsqu’il est utilisé correctement, c’est pourquoi nous allons dans cette direction.

L’achat d’une maison est souvent lent, coûteux et opaque. Comment l’IA d’Anyone.com coupe-t-elle à travers cette complexité pour rendre la propriété plus accessible ?

Notre IA supprime les hypothèses à chaque étape. De la mise en correspondance avec le bon agent à l’aide pour faire des offres plus intelligentes (à venir) à la gestion de chaque étape de manière numérique. Cela rend le processus plus rapide, moins coûteux et beaucoup plus transparent. Nous avons automatisé les moments « que faire ensuite ? » que les acheteurs ont toujours du mal à gérer et nous fournissons aux acheteurs tout ce dont ils ont besoin pour réussir, et pas seulement une partie. Les portails traditionnels n’aident qu’à la découverte des propriétés, par exemple, mais le parcours de l’acheteur est beaucoup plus vaste que cela.

Votre plateforme analyse plus de 12 milliards de points de données. Pouvez-vous partager un exemple concret où l’IA a trouvé une correspondance ou une perspicacité inattendue que l’homme aurait probablement manquée ?

Nous avons une fois mis en correspondance un acheteur qui déménageait de Londres à Lisbonne avec un agent qui avait géré une transaction transfrontalière presque identique quelques mois plus tôt, même s’ils n’étaient pas dans les résultats de recherche principaux et n’avaient aucune idée desquels agents étaient bons ou non à Lisbonne. Un humain n’aurait pas connu ce contexte. Notre IA met en évidence les nuances qui sont impossibles à suivre manuellement et prend des décisions basées sur toutes les données disponibles, et non sur des fractions.

La confiance est un problème énorme dans l’immobilier et l’IA. Comment concevez-vous des algorithmes que les gens seront à l’aise pour compter sur eux pour l’un des plus grands achats de leur vie ?

Nous privilégions la transparence. Les utilisateurs voient pourquoi ils sont mis en correspondance, quels critères ont été utilisés et peuvent toujours explorer des alternatives. L’IA ne remplace pas le jugement humain, elle le renforce. De plus, nous utilisons l’IA pour mettre en correspondance, mais finalement, un agent immobilier expérimenté vous aide à traverser la transaction sur notre plateforme.

Les marchés immobiliers varient considérablement d’Amsterdam à New York en passant par Tokyo. Comment formez-vous des modèles d’IA pour s’adapter à des règles et des comportements locaux si différents ?

Nous n’essayons pas d’imposer un modèle global aux marchés locaux, car nous croyons fortement que les transactions immobilières nécessitent une expertise locale. Notre modèle d’IA prend en compte toutes les données de performance des agents de chaque zone locale et fournit des recommandations personnalisées en fonction de cela.

Au-delà des transactions plus rapides, quelles nouvelles possibilités l’IA débloque-t-elle — allons-nous vers un monde où les algorithmes négocient des accords ou structurent eux-mêmes le financement ?

Absolument. Nous explorons déjà le soutien à la négociation guidé par l’IA et les structures de financement personnalisées. L’objectif final est un système capable d’optimiser une affaire en temps réel, en équilibrant le prix, le moment et le financement pour rendre la propriété immobilière encore plus accessible.

En dessous de la surface, quels types de modèles d’apprentissage automatique alimentent la plateforme, et comment les formez-vous pour équilibrer la vitesse, la précision et l’équité dans les décisions immobilières ?

Nous utilisons un mélange d’apprentissage supervisé, de filtrage collaboratif et de modèles de langage naturel. Le moteur de mise en correspondance, par exemple, équilibre la performance de l’agent, les préférences de l’acheteur et le contexte de la transaction. Nous réentraînons continuellement sur les résultats réels pour réduire les préjugés et augmenter la précision. Nous avons commencé à travailler sur la solution il y a plus de 2 ans et l’avons lancée il y a seulement quelques mois, nous devons donc avoir plus de temps pour améliorer ce que nous faisons à mesure que nous accédons à plus de capital, mais la solution fonctionne déjà et rapidement. Nos ingénieurs gèrent d’énormes quantités de données, mais ont résolu tous les problèmes de scalabilité que nous avons rencontrés.

Votre modèle de prêt hypothécaire à participation partagée semble disruptif. Comment l’IA détermine-t-elle l’accessibilité financière et personnalise-t-elle les options de financement pour les acheteurs individuels ?

Nous n’offrons pas encore le modèle de prêt hypothécaire à participation partagée à grande échelle, mais la première étape sur laquelle nous travaillons consiste à mettre les acheteurs en correspondance avec des conseillers et des fournisseurs de prêts de la même manière que nous mettons les acheteurs en correspondance avec des agents immobiliers, et l’étape suivante consiste à fournir les bons outils aux fournisseurs de prêts pour optimiser leur flux de travail, en particulier celui des équipes d’octroi de prêts.

Avec des milliards d’enregistrements de propriétés dans plus de 10 pays, comment vous assurez-vous que votre IA n’est pas seulement plus rapide, mais également équitable, impartiale et précise dans ses recommandations ?

Nous testons nos modèles sur des segments démographiques et des marchés régulièrement et, plus tard, allons fournir à notre IA la capacité d’améliorer ses performances. Nous n’autorisons jamais les agents ou notre IA à promouvoir une recommandation spécifique, et le modèle est toujours formé pour fournir la meilleure recommandation, et non une recommandation biaisée, il est donc conçu pour être impartial. De notre côté, nous devons simplement nous assurer que nos données sont exactes, car le modèle est formé sur les données, et l’intégrité des données est essentielle pour garantir la sécurité à grande échelle.

Si l’IA change fondamentalement le rôle de l’agent immobilier, quel est le nouveau rôle dans un monde façonné par Anyone.com ?

Les agents deviennent à nouveau des conseillers de confiance et non des travailleurs administratifs. Avec l’IA qui gère le flux de travail et les tâches fastidieuses, les agents peuvent se concentrer sur la stratégie, les relations et la clôture des accords. Il s’agit d’élever leur rôle, et non de le remplacer.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Anyone.com.