Aux États-Unis, l’IA renforce l’intérêt pour les CMA

Enquête américaine. Les analyses comparatives de marché, ou CMA, gagnent en importance malgré la progression de l’intelligence artificielle. Une enquête menée par Giant Steps Advisors avec Lone Wolf Technologies a recueilli les réponses de 2 165 professionnels immobiliers américains entre novembre 2025 et février 2026. Selon ses résultats, 89,6 % des répondants pensent que les CMA deviendront plus pertinentes. Cette proportion atteignait 67 % en 2020. Dans le même temps, 83,2 % se disent très ou plutôt susceptibles d’utiliser des outils de CMA assistés par IA. Les agents adoptent donc ces outils, sans leur confier entièrement la fixation du prix des logements. Lire l’article de HousingWire.

Le jugement reste central. Greg Robertson, de Giant Steps Advisors et cofondateur de W+R Studios, relie cette évolution à la multiplication des estimations automatisées. Il explique qu’un algorithme ne peut pas observer certains éléments du voisinage ou de l’état d’un bien. Les répondants accordent ainsi une confiance prioritaire au service d’annonces multiples, ou MLS, pour les informations sur les biens comparables. Cette source obtient 90,8 % de confiance. Les portails publics, dont Zillow, recueillent moins de 1 % dans cette mesure. Les rénovations, la localisation et les conditions du quartier peuvent modifier le prix accepté par les acheteurs, même lorsqu’une estimation automatisée indique un autre montant.

Les agents préparent mieux leurs CMA

Le prix bloque les mandats. Environ deux tiers des agents citent désormais le prix comme principale objection des vendeurs. Cette proportion atteignait 52,7 % en 2020. Par ailleurs, 33,6 % déclarent avoir perdu un mandat parce qu’un accord sur le prix n’avait pas été trouvé avec le vendeur. La préparation intervient plus tôt dans le processus commercial. En 2026, 47,9 % des répondants préparent leur CMA au moins un jour avant la présentation du mandat. Ils étaient 35,3 % en 2020. Greg Robertson distingue donc la recherche des données et leur présentation. Selon lui, la CMA doit aider l’agent à expliquer et défendre une recommandation de prix.

Moins de biens comparables. Le nombre moyen maximal de biens comparables utilisés dans les CMA est passé de 11 en 2020 à 8,7 en 2026. Le nombre minimal moyen a diminué de cinq à 3,7. L’enquête n’associe pas automatiquement cette baisse à une recherche moins approfondie. Les agents citent plutôt le faible nombre de transactions, les biens atypiques, les données MLS incomplètes et la difficulté à mesurer les rénovations. Dans les marchés ruraux ou peu actifs, certains élargissent leur zone de recherche ou remontent davantage dans le temps. Les répondants souhaitent que l’IA aide à trouver les comparables, calculer les ajustements et rédiger les commentaires de marché. Consulter le rapport 2026.

Une présentation à construire. Greg Robertson estime que la technologie peut repérer des tendances dans les données disponibles. Il maintient toutefois que les agents doivent comprendre les quartiers servis et les critères qui comptent pour les acheteurs. Il décrit l’IA comme un outil capable de rassembler des informations, mais pas de construire seule un récit commercial. Cette distinction intervient avant le rendez-vous avec un vendeur. Les agents doivent interpréter les différences entre les propriétés et relier ces différences au prix proposé. L’enquête montre ainsi une adoption attendue des outils assistés par IA, avec une responsabilité persistante pour l’analyse locale, la préparation et la persuasion.