Unistone – Gérer les données immobilières et prendre des décisions éclairées

En raison de la croissance de son patrimoine immobilier au cours des dernières années, Unistone ne disposait pas d’un mode de recueil clair et structuré de ses informations immobilières, ce qui compliquait l’échange de données. Des données immobilières diverses étaient enregistrées dans différents systèmes et applications. La gestion des données en devenait difficile, chronophage, et il fallait beaucoup d’énergie pour retrouver l’information nécessaire de cette manière — une perte de temps et d’efficacité. L’objectif d’Unistone était de gérer ses données avec assurance, de prendre des décisions éclairées et de tirer de la valeur de ses données immobilières.

Inventaire des données disponibles

La première étape de ce processus a consisté à obtenir une vision claire des données immobilières disponibles et à les regrouper en composants de construction (principaux) clairement structurés, incluant l’aménagement intérieur, la protection incendie, les finitions de façade, les toitures, les installations, le chauffage central, etc. Les données étaient enregistrées de façon fragmentée : fragmentées entre les systèmes et applications, mais aussi fragmentées dans leur mode de stockage. En définitive, une partie des données immobilières restait toujours récupérable, et lorsque cela était nécessaire, Unistone et Oxand ont procédé conjointement à des inspections pour compléter l’état des biens.

Évaluer les états et les risques

En consignant l’ensemble des données et informations de manière uniforme et en les centralisant en un seul lieu, une vision claire de l’état des biens a pu être établie pour chaque composant de construction, ainsi qu’une meilleure compréhension des risques au sein du patrimoine immobilier.

Enrichir les données

L’étape suivante du processus a consisté à enrichir les données immobilières avec des prévisions de vétusté dans le temps, ainsi que des prévisions de coûts de maintenance et d’investissements associés pour les biens. Oxand mobilise pour cela sa base de données, qui capitalise connaissances, expérience et données d’actifs depuis plus de 20 ans.

Grâce à cet apport de connaissances, Unistone a pu (plus facilement) se projeter et anticiper l’évolution de l’état, des risques et des coûts de maintenance des biens, à court comme à (moyen) long terme.

Simuler et analyser différents scénarios

Les données obtenues sont accessibles via des tableaux de bord en ligne, dans l’application Simeo d’Oxand. Cela permet de simuler, comparer et analyser différents scénarios de maintenance. Cette approche apporte une vision beaucoup plus fine de l’efficacité et de l’impact des différents scénarios de maintenance et d’investissement, à court comme à long terme.

Les scénarios et analyses ont livré des résultats particulièrement révélateurs pour Unistone, par exemple : quand des investissements de remplacement sont à prévoir et quel sera leur coût ; quel scénario de maintenance est le plus coûteux et lequel est le moins coûteux ; leur effet et leur impact sur le profil de risque du patrimoine ; ainsi que le budget de maintenance et d’investissement nécessaire pour les 20 prochaines années, décomposé par composant de construction et par bien.

En comparant les différents scénarios, Unistone a gagné en visibilité sur les écarts d’investissements et de profils de risque, aujourd’hui comme à l’avenir. Les données immobilières sont désormais consignées de manière uniforme et accessibles via une seule application. Cela permet à Unistone de prendre les bonnes décisions concernant son patrimoine immobilier, de façon argumentée et pilotée par la donnée.