Étude de cas immobilier : Data Room IA vs tableur sur 120 biens (2025)

Les data rooms IA transforment la due-diligence immobilière. Cette étude de cas montre comment un family office français a vendu un portefeuille de 120 biens en gagnant 18 jours et 42 000 € par rapport à son ancien workflow sous Excel.

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1. Profil du deal

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2. Problèmes rencontrés avant Swiftgum

• Versions Excel multiples : 4 analystes, 27 conflits.
• Extraction manuelle des loyers : 11 h pour consolider 2023.
• Clauses résolutoires cachées : 2 baux à risque non détectés.

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3. Implémentation Data Room IA

1. Upload 335 fichiers : 15 min via SFTP.
2. Indexation + OCR auto : 3 h 40.
3. Extraction KPI (loyers, échéances) : 12 min.
4. Mémo comité auto : 90 s.

🟢 Aucun paramétrage manuel ; taxonomie immobilière prête à l’emploi.

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4. KPI comparatifs

Coût analyste : 60 €/h → 42 240 € d’économies.

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5. Risques détectés uniquement par l’IA

L’algorithme NER a trouvé 17 occurrences « résolutoire / termination ».

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6. Témoignage client

“Nous avons bouclé la data room IA en un week-end et évité une baisse de prix. Impossible avec Excel.”
— CFO, Family office

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7. ROI global

$$ROI=\frac{(42\,\text{k\euro}+240\,\text{k\euro})-3.3\,\text{k\euro}}{3.3\,\text{k\euro}}=85\times$$

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8. Leçons pour vendeurs immobiliers

1. Centraliser les docs dès J0 dans une data room IA.
2. Automatiser l’extraction loyers/KPI.
3. Scruter clauses résolutoires et indexations plancher.
4. Afficher conformité RGPD pour rassurer l’acheteur.

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9. FAQ éclair

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