Upfund : comment l’IA et la data réinventent l’immobilier professionnel ?

Upfund : une startup qui met l’IA et la data au service de l’immobilier

Upfund est une startup française fondée en 2022 par Mehdi Bakkali, Bereme Lardjane et Mohamed Ali Ag Ibrahim. Elle est spécialisée dans les solutions d’IA et d’analyse de données appliquées à l’immobilier d’entreprise. Ce secteur inclut les bureaux, les entrepôts, et les commerces qui constituent l’immobilier non résidentiel. Le marché immobilier professionnel est estimé à 7,2 trillions de dollars.

Ce que propose Upfund

La vision d’Upfund est claire : se positionner comme un moteur de données immobilières pour préparer l’arrivée de l’IA. Mehdi Bakkali, le CEO, rappelle qu’« Il n’y a pas d’IA sans Data ». La startup veut faire du secteur un domaine plus transparent et accessible grâce à une exploitation avancée des données. La technologie phare d’Upfund est le GeoAI qui combine données géospatiales et IA pour analyser et cartographier en temps réel des données complexes. Cela fournit des réponses concrètes à des questions business, aidant à la prise de décision : 

• Où implanter mon prochain point de vente ?
•  Quelles zones ont le plus fort potentiel de croissance pour mon enseigne ?

Le data-as-a-service et les agents IA/automatisation sont les principaux services de la startup. Leur produit principal Upfund Explorer est une plateforme GeoAI permettant de trouver des informations sur les propriétaires, locataires et actifs.

Il permet aussi d’accéder à une barre de recherche intelligente, où l’IA répond aux questions posées en langage naturel, simplifiant l’accès à l’information géospatiale. Enfin, il sert aussi à générer des études personnalisées et automatisées en un temps record (souvent 48 heures).

Clients, services et perspectives

Upfund cible une large audience de professionnels :

• les brokers (agents immobiliers) et les chargés d’expansion (retail) ;
• les investisseurs immobiliers et les foncières (asset managers, property managers) ;
• les promoteurs et développeurs ;
• les collectivités locales.

Upfund excelle particulièrement dans la prospection. En immobilier d’entreprise, il est plus aisé de détecter le déménagement d’une entreprise que celui d’une famille dans le résidentiel, car les entreprises laissent davantage de traces.

L’entreprise propose divers services comme le Consulting & Audit data pour définir une feuille de route IA claire. Des cas concrets de déploiement incluent l’aide à CBRE pour la centralisation et la valorisation de leurs données immobilières.

Un autre exemple est l’utilisation de l’IA générative par le Crédit Mutuel Arkéa pour structurer les données internes issues de documents historiques (PDF, Excel) et en extraire des valeurs d’actifs. Upfund développe également des agents IA pour la génération automatique de leads qualifiés, par exemple via LinkedIn.

Pour soutenir son développement, Upfund a réalisé une levée de fonds de 1,3 million d’euros en novembre 2024, avec la participation de CDG Invest, Bpifrance et MNF Ventures. Ce financement doit permettre de renforcer la R&D, d’intégrer de nouvelles sources de données (incluant des données satellitaires), d’accélérer la commercialisation et de développer des outils prédictifs. L'ambition est claire : permettre à terme à leur clients d'anticiper l'évolution des marchés à une échelle hyper locale.

La stratégie à long terme est d’agréger le maximum de données et de développer des connecteurs afin de proposer une plateforme plug and play.

Les fondations de l’IA dans l’immobilier

Le secteur de l’immobilier est souvent considéré comme en retard en matière de digitalisation par rapport à d’autres industries. L’IA permet désormais de réaliser un « saut de grenouille » en passant à l’étape suivante, même si les données ne sont pas encore optimales. Les entreprises immobilières possèdent deux catégories de données.

La donnée interne est présente chez les clients, dans les systèmes, ou le cloud, incluant des documents PDF et des emails. La donnée externe provient de l’open data, de LinkedIn, ou d’autres systèmes, qu’ils soient payants ou gratuits.

Le travail fondamental des solutions IA est de servir de « ciment » entre ces deux mondes de données. L’objectif principal est de structurer l’information. Cela signifie transformer des données non structurées (fichiers volants, PDF, PowerPoint, base données en ligne) en un format lisible et exploitable dans une base de données dédiée. L’IA générative se révèle extrêmement utile pour cette structuration.

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Des collaborations stratégiques pour structurer la data du secteur

L’immobilier professionnel entre dans une nouvelle ère où la donnée devient un actif précieux. Upfund agit aujourd’hui comme catalyseur de cette transformation, en accompagnant les grands acteurs du secteur dans la structuration et la valorisation de leurs informations. Chaque projet suit une logique claire : relever un défi de données fragmentées, définir un objectif stratégique, et apporter une solution IA concrète.

Exemple “Crédit Mutuel Arkéa” : transformer un patrimoine de données dormantes

Crédit Mutuel Arkéa faisait face à un défi majeur : des décennies de données d'expertise à forte valeur ajoutée étaient inexploitables, piégées dans des milliers de documents hétérogènes (PDF, Excel, rapports).

• Objectif : transformer ce patrimoine documentaire en un actif stratégique pour piloter plus finement la valorisation de ses actifs immobiliers.
  
  
• Solution en action : Upfund a déployé des agents IA génératifs capables de lire, comprendre et extraire automatiquement les informations clés présentes dans ces documents. Ces données sont ensuite structurées dans une base centralisée, rendant l’accès instantané et l’analyse multidimensionnelle possibles.

→ Ce projet illustre la capacité d’Upfund à rendre la donnée exploitable, tout en préservant sa richesse technique et contextuelle.

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CBRE : centraliser et fiabiliser la donnée immobilière à grande échelle

Le groupe CBRE souhaitait unifier des volumes considérables de données immobilières dispersées dans de multiples systèmes internes et sources externes.

• Objectif : centraliser, fiabiliser et valoriser ces données afin d’accélérer la prise de décision et d’améliorer la performance opérationnelle.
  
  
• Solution en action : Upfund a conduit un audit complet des flux et référentiels data du groupe, puis mis en place une infrastructure GeoAI sur mesure. Cette plateforme permet aujourd’hui de visualiser, corréler et croiser les informations de localisation, de propriété et d’occupation en temps réel. 

→ Grâce à cette approche, CBRE peut générer des analyses automatisées, affiner ses stratégies d’implantation et accroître la précision de ses prévisions.

Structurer la donnée pour bâtir l’IA de demain

Ces collaborations illustrent la mission d’Upfund : transformer un écosystème immobilier historiquement fragmenté en un environnement data-driven. En associant données internes, open data et informations issues de sources satellitaires ou économiques, Upfund bâtit les fondations d’une intelligence immobilière collective.

Le résultat : des acteurs capables d’anticiper l’évolution des marchés à une échelle hyper locale, de rationaliser leurs portefeuilles d’actifs et de réinventer leurs stratégies d’investissement grâce à la puissance combinée de la GeoAI et de la donnée structurée.

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Conclusion : une optimisation du marketing et de la prospection immobilière

La révolution de l’IA dans l’immobilier professionnel n’est plus une promesse technologique mais une réalité concrète. 

En s’attaquant aux défis de structuration et de valorisation de la donnée immobilière, Upfund s’impose comme un acteur novateur de cette transformation. En collaboration avec des groupes majeurs de l’immobilier professionnel, la startup démontre que l’intelligence artificielle peut devenir un levier stratégique de décision, d’efficacité et de prédiction. 

Grâce à ses solutions GeoAI et à sa vision data-driven, Upfund offre désormais aux professionnels un avantage décisif : la capacité d’anticiper, d’analyser et d’investir de manière éclairée.