Comment faire de l’IA un levier de renforcement du service rendu et de l'accompagnement des locataires ?

La journée a permis de faire émerger des idées concrètes de projets intégrant l’IA, avec un objectif clair : améliorer le service rendu aux locataires et renforcer l’accompagnement proposé par les bailleurs.  

4 thématiques ont plus particulièrement été explorées : la relation locataire, l’accompagnement social, les parcours résidentiels et les services.

Pensée comme un véritable atelier d’innovation collective, cette journée a favorisé l’expression de chacun, stimulé la créativité et encouragé la mise en mouvement immédiate autour de solutions concrètes. À l’issue de la journée, plusieurs pistes prometteuses et même des premiers prototypes ont vu le jour, résultats de cette énergie collective, illustrant le potentiel d’innovation autour de ces enjeux. 

Retour sur une journée riche, collaborative et résolument tournée vers l’avenir du service aux locataires. 

Déployer l’IA dans les organismes de logements sociaux... mais quels sont les enjeux ?  

Docteur en Intelligence Artificielle et Business (DBA), Vincent Cattelain, a proposé une mise en perspective claire et structurée des technologies d’IA aujourd’hui déployées dans les organisations. Il en a retracé les origines, expliqué les principes de fonctionnement et présenté les principaux types d’IA utilisés en entreprise. Il a également apporté un éclairage précieux sur les conditions de performance, les limites et les points de vigilance à maîtriser, en particulier pour les bailleurs. 

Une introduction indispensable pour aborder les ateliers collaboratifs dans de bonnes conditions et nourrir des échanges éclairés, constructifs et ancrés dans les réalités opérationnelles du secteur. A l'issue de cette intervention, nous avons interrogé Vincent Cattelain sur un sujet central pour le secteur : quels sont les principaux enjeux pour les bailleurs lorsqu'ils envisagent de déployer l'IA au sein de leurs organismes ? 

Les enjeux sont à la fois techniques, humains et réglementaires. Le premier défi, c’est la donnée. Les bailleurs gèrent des volumes considérables d’informations (données locataires, patrimoine, finances, gouvernance), mais celles-ci sont souvent dispersées, hétérogènes et peu structurées. Avant même de parler d’IA, il faut s’assurer que la matière première est fiable et accessible.
 

Le deuxième enjeu concerne les usages. Les grands modèles de langage (LLM) ouvrent des perspectives très concrètes : analyse de documents, comme des conventions, ou assistance à la rédaction… Mais qualifier ces usages prend du temps. Il faut tester, mesurer et ne pas céder aux effets d’annonce. 

Le troisième enjeu est réglementaire. Le RGPD encadre déjà le traitement des données personnelles, et l’AI Act européen introduit de nouvelles obligations selon le niveau de risque des systèmes déployés. Les organismes HLM ne peuvent pas faire l’impasse sur ce cadre, d’autant qu’ils gèrent des données sensibles concernant des publics parfois vulnérables.

Enfin, il y a l’enjeu humain. L’IA ne crée de valeur que si les équipes s’en emparent, ce qui suppose de former, d’accompagner et de construire une véritable culture de l’expérimentation.

De la vision à l’action collective 

Une fois les bases posées, les participants ont été répartis en quatre groupes pour engager une réflexion collective : identifier, pour chaque thématique, les besoins du secteur du logement social auxquels l’intelligence artificielle pourrait apporter une réponse pertinente. Ils ont analysé les enjeux actuels du secteur, identifié les irritants majeurs et mis en lumière les défis opérationnels et stratégiques auxquels les bailleurs sont confrontés. Ce travail collectif a permis de repérer les situations où l’IA peut apporter une réelle valeur ajoutée. À l’issue de cette phase, chaque groupe a sélectionné une idée prioritaire sur laquelle concentrer la suite de la démarche. 

Thématique 1 : Relation locataire & gestion locative  

L’intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives pour renforcer la qualité de la relation locataire et optimiser la gestion locative. En automatisant certaines tâches répétitives, en facilitant les échanges et en valorisant les données déjà disponibles, elle permet aux équipes de se recentrer sur l’essentiel : l’accompagnement humain, la résolution des situations complexes et l’amélioration continue du service rendu.

Thématique 2 : Accompagnement social  

L’intelligence artificielle pourrait offrir de nouvelles opportunités pour renforcer l’accompagnement social des locataires en permettant notamment de détecter plus tôt de possibles situations de fragilité. En analysant les données déjà présentes dans les systèmes des bailleurs : sollicitations récurrentes, retards de paiement, signalements techniques, interactions avec les services, comment l'IA peut-elle détecter et prévenir les fragilités des locataires ? 

Thématique 3 : Parcours résidentiels  

L’IA peut aider les bailleurs à mieux anticiper les besoins de mobilité des ménages en analysant les évolutions de situation, les demandes de mutation ou les usages du logement. Elle permettrait d’identifier plus tôt les moments où un changement de logement ou un accompagnement spécifique serait utile, afin de proposer des solutions adaptées, de sécuriser les transitions et de fluidifier les parcours résidentiels. 

Thématique 4 : Nouveaux services 

L’intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives pour les bailleurs souhaitant développer des services au bénéfice des locataires. En analysant les usages, les besoins exprimés et les données de vie du parc, comment l’IA pourrait-elle permettre de développer ou d'améliorer des services concrets pour les locataires ? 

Regards croisés d'experts

Pour prolonger ces réflexions collectives et les confronter à des retours de terrain et d’expertise, nous avons donné la parole à plusieurs spécialistes de l’intelligence artificielle appliquée aux politiques publiques, au logement social et à l’accompagnement des personnes. Leurs éclairages permettent de mettre en perspective les pistes identifiées par les groupes, tout en soulignant les conditions de réussite, les points de vigilance et les impacts concrets sur les pratiques professionnelles. 

Les échanges ont rapidement mis en évidence que les enjeux liés à l’IA ne sont pas uniquement technologiques, mais aussi profondément organisationnels et humains, en particulier lorsqu’il s’agit de la relation locataire. Nous avons donc interrogé Jean‑François Boyé, expert en intelligence artificielle appliquée aux environnements complexes et Directeur de cabinet à la mairie de Gennevilliers, pour mieux comprendre les conditions nécessaires à un déploiement responsable et efficace de l’IA. 

D’après votre expérience de la transformation dans des organisations complexes, quelles conditions de gouvernance et d’organisation doivent être réunies pour déployer l’IA de manière responsable et efficace au service de la relation locataire ?  

Le déploiement de l'IA dans la relation locataire n'est pas d'abord une question technologique : c'est une question de gouvernance et de culture organisationnelle. Trois conditions me semblent déterminantes.
 

La première est la clarté des responsabilités. L'IA doit s'inscrire dans une chaîne de décision lisible, où chaque acteur — agent de proximité, responsable de service, direction — sait ce que l'outil fait, ce qu'il ne fait pas, et où s'arrête son autonomie. Aucun algorithme ne doit se substituer au jugement humain sur des situations sensibles.

La deuxième est l'association des équipes dès la conception. Les agents au contact des locataires sont les premiers concernés. Les intégrer au processus, c'est à la fois garantir la pertinence de l'outil et prévenir les résistances légitimes.

La troisième est l'attention portée aux publics fragiles. L'IA peut fluidifier les parcours pour une majorité, mais elle ne doit pas creuser les inégalités d'accès pour ceux qui en sont les plus éloignés.

Gouverner l'IA, c'est d'abord gouverner ses effets sur les personnes. 

Si l’IA peut renforcer la relation locataire et soutenir les équipes, son usage dans l’accompagnement de personnes en situation de fragilité ou de vulnérabilité soulève des questions spécifiques, notamment en matière d’éthique, de responsabilité et de protection des données personnelles. Comment s’assurer que ces outils restent véritablement au service des personnes accompagnées ? 

Adrien Guionie, spécialiste des usages opérationnels de l’IA dans l’accompagnement social (Impulsion Social), apporte son éclairage sur les conditions nécessaires à un usage éthique, responsable et sécurisé de l’IA dans le champ social.  

L’IA au service des personnes : trois conditions pour que ce ne soit pas un slogan. 

Une mère de famille arrive avec ses droits imprimés. ChatGPT les lui a listés la veille. Certains sont exacts. D’autres non. Aucun ne tient compte de sa situation réelle. Ce tiers algorithmique s’est glissé avant la première rencontre, avec une assurance que nous n’aurions jamais. Il a structuré les attentes, parfois les espoirs, parfois les craintes. Il faut désormais apprendre à composer avec lui. 

Composer, cela commence par comprendre ce que l’IA ne peut pas faire. Elle prédit, elle ne raisonne pas. Elle produit du vraisemblable, jamais du vrai. Le professionnel qui sait cela peut réintroduire la complexité là où l’algorithme a mis de la certitude. Nommer cela à la personne accompagnée, c’est déjà rétablir une relation de confiance. C’est une compétence nouvelle. Elle s’apprend. 

Mais cette compétence ne suffit pas si les données des personnes circulent sans garantie. Anonymisation avant envoi, hébergement en Europe, non-réutilisation à des fins d’entraînement : ce ne sont pas des précautions techniques, ce sont des obligations déontologiques. La vulnérabilité d’une personne ne peut pas devenir la matière première d’un modèle commercial. 

Et au bout de la chaîne, la signature reste humaine. Le rapport, l’évaluation, la décision engagent un professionnel, pas un outil. L’IA allège la forme, libère du temps, ouvre des possibles. Elle ne pense pas à la place. Sans ces trois conditions réunies, “au service des personnes” reste une intention. Et en travail social, les intentions ne protègent personne.

Au‑delà de l’accompagnement social, les participants ont également souligné le potentiel de l’IA pour mieux comprendre et sécuriser les parcours résidentiels, en anticipant les moments clés de transition dans la vie des ménages. Cette perspective pose à la fois des questions d’efficacité, de confiance et de bon usage des données. 

Dans cette perspective, nous avons interrogé Patrick Danto, expert des enjeux de confiance, d’éthique et de sécurisation des usages de l’IA (Confidensia) : Comment l’IA peut‑elle contribuer à mieux accompagner les parcours résidentiels et à soutenir les ménages dans les différentes phases de transition de leur vie ?

 

La puissance de l’IA permet aujourd’hui de qualifier et de recouper des données très variées. C’est exactement ce qui peut, demain, aider à mieux accompagner les parcours résidentiels. 

L’objectif : comprendre les facteurs explicatifs de la mobilité résidentielle et faire davantage coïncider offre et demande. On pourrait ainsi proposer des logements qui répondent mieux aux profils des habitants et de la dynamique de leurs parcours (emploi, situation familiale, etc.) tout en intégrant des logiques de peuplement ou des caractéristiques du parc. L’intérêt est double : mieux répondre aux besoins des habitants et réduire la vacance.  

Comme dans chaque démarche IA, la difficulté est ici de ne pas construire un modèle statistique hors sol, mais de bâtir à partir des données réellement exploitables et de l’intelligence métier des professionnels et des spécificités du fonctionnement local. Exercice passionnant mais exigeant car il fait appel à d’autres méthodes que l’IA générative que l’on utilise au quotidien et parce qu’il traite une matière sensible. 

Conclusion et perspectives  

Conçue pour produire des résultats opérationnels, cette rencontre a permis d’identifier des besoins et défis auxquels les acteurs du logement social sont confrontés, sur lesquels l’IA peut apporter une réelle valeur ajoutée. Les ateliers collaboratifs ont favorisé la co‑construction de pistes de solutions, en réunissant une diversité de profils.  

Et maintenant ? DELPHIS va capitaliser sur ces travaux pour poursuivre la réflexion, afin de transformer ces idées en solutions réelles.