Rédigé par Olivia Nielsen, directrice de Miyamoto International
Pendant les vacances, j'ai fait quelque chose qui aurait semblé insensé il n'y a pas si longtemps.
Au lieu de planifier minutieusement une architecture de données, de rédiger des spécifications et de consacrer des semaines au nettoyage et à la validation, j'ai opté pour une approche intuitive en créant une base de données mondiale sur le logement. J'ai utilisé Claude Code pour rassembler des données provenant d'ONU-Habitat, de la Banque mondiale, de l'OCDE, de la CAHF et de plusieurs autres sources, et j'ai laissé la structure émerger au fur et à mesure de l'intégration des données.
Ça a marché.
Ce qui prend habituellement des semaines, voire des mois, de compilation de feuilles de calcul, d'harmonisation des définitions et de reconstruction des tableaux a été réalisé en un temps record. De cette expérience est née la Base de données mondiale sur le logement : une plateforme interactive et visuelle couvrant 91 pays et 19 indicateurs du logement, désormais accessible en ligne sous forme de site web 3D.
Il ne s'agit pas de montrer que l'IA remplace expérience , mais plutôt qu'elle élimine les obstacles.
Pour quiconque travaille dans le secteur du logement, on perd un temps précieux à effectuer les mêmes tâches répétitives : rechercher des données existantes, convertir des formats, recréer les mêmes tableaux et débattre de la validité des chiffres. Obtenir ces données reste un défi de taille. Mais une fois en possession des données, l’IA change la donne. Elle nous permet de cesser de reconstituer le puzzle et de commencer à nous interroger sur la véritable signification du tableau.
Et une fois les données enfin rassemblées au même endroit, certains schémas sont devenus impossibles à ignorer.
Quand le principe « Construire davantage » cesse d'avoir du sens
Les débats sur le logement se résument souvent à une réponse simpliste : construire davantage. Mais les données montrent à quel point ce raisonnement s’avère rapidement erroné lorsque les contraintes réelles sont extrêmes.
Il est difficile de « construire davantage » lorsque :
- Le prix d'un terrain équivaut à 99 mois de revenus par mètre carré,
- Le ciment coûte l'équivalent de cinq jours de salaire par sac, ou
- Les codes du bâtiment n'ont pas été mis à jour de manière significative depuis 1925.
Dans ces contextes, l'offre ne réagit pas comme le prévoit la théorie. Les marchés ne s'autorégulent pas. Les quartiers informels se développent non par préférence, mais parce que le logement formel est structurellement inaccessible. Les ménages s'adaptent rationnellement à des systèmes inadaptés à la réalité.
L’IA n’a pas inventé ces contraintes. Mais elle les a rendues visibles — rapidement et dans différents pays — sans attendre des mois une étude sur mesure.
Ce qui fait réellement bouger les choses
Quand on prend du recul par rapport aux slogans, les données commencent à raconter une histoire plus nuancée — mais toujours cohérente — sur ce qui a tendance à fonctionner.
Les pays dotés de normes de construction modernes, mises à jour tous les un à trois ans, généralement des taux de logements informels bien plus faibles, souvent inférieurs à 10 %. Cela ne signifie pas pour autant que la mise à jour des normes élimine automatiquement l'informalité, ni que les normes, à elles seules, déterminent les résultats. Les systèmes de logement sont complexes et de nombreux facteurs entrent en jeu. Cependant, toutes régions et tous niveaux de revenus confondus, les pays qui maintiennent leurs normes à jour voient rarement l'informalité devenir incontrôlable.
De même, là où les matériaux de construction sont abordables, le secteur du logement a davantage de chances de créer des emplois, générant plus de 70 emplois dans le bâtiment pour 1 000 habitants. Si l’accessibilité des matériaux ne garantit pas la croissance de l’emploi, lorsque des intrants de base comme le ciment sont hors de prix, l’activité de construction est presque toujours au point mort. Cette corrélation est trop constante pour être ignorée.
Le même schéma se vérifie pour le logement social. Maintenir un secteur important de logements sociaux ou locatifs – représentant plus de 20 % du parc immobilier – ne résout pas à lui seul la pénurie de logements. Cependant, les pays qui préservent cet équilibre sont bien moins susceptibles de connaître des déséquilibres majeurs entre l'offre et la demande. Et lorsque les politiques du logement sont efficaces, les déficits ne se contentent pas de ralentir ; ils s'inversent souvent avec le temps.
Aucune de ces relations ne doit être interprétée comme une simple relation de cause à effet. Ce sont des corrélations, non des preuves. Mais lorsque les mêmes schémas se répètent dans des dizaines de pays, ils cessent d'être de simples perturbations. Ils agissent comme des signaux directionnels, indiquant les types de choix politiques qui rendent certains résultats plus probables, et d'autres beaucoup plus difficiles à éviter.
La spirale infernale du logement
Un motif se démarquait plus que les autres.
Dans les pays qui privilégient systématiquement le logement de luxe au détriment du logement abordable, plusieurs phénomènes évoluent de concert avec une régularité frappante : la pénurie de logements s’aggrave, les bidonvilles se développent et le coût du logement devient encore plus élevé. Les corrélations sont extrêmement fortes.
Cela ne signifie pas que le logement de luxe soit la seule cause de l'informalité ou des difficultés financières. Mais cela suggère une dynamique d'auto-renforcement. Dès lors que le foncier, le financement et la réglementation sont alignés sur le haut de gamme du marché, l'accessibilité au logement ne se contente pas de décliner, elle devient structurellement difficile à rétablir. Le système s'auto-alimente.
C'est ce que j'appelle désormais une spirale infernale du logement. Et si le terme est provocateur, son implication est concrète : plus on tarde à mettre en œuvre des politiques correctives, plus il devient difficile et coûteux de changer de cap.
L'aspect encourageant réside aussi dans le fait que les données montrent que cette spirale n'est pas inévitable. Les pays qui interviennent plus tôt (par le biais de politiques foncières, de codes du bâtiment actualisés, de logements locatifs et sociaux, et de politiques relatives aux matériaux) ont bien plus de chances d'éviter le pire. En ce sens, la crise du logement est rarement un accident. Elle est généralement le résultat cumulatif de choix politiques effectués, ou reportés, au fil du temps.
Imparfait intentionnellement
Il est important de bien comprendre ce qu'est la Base de données mondiale sur le logement et ce qu'elle n'est pas.
Le site web est encore en développement. Certains indicateurs, comme l'inadéquation entre l'offre et la demande de logements ou l'efficacité des politiques publiques, sont de ma propre conception. Ils impliquent un jugement et sont, par définition, quelque peu subjectifs. Or, les systèmes de logement eux-mêmes sont complexes. Attendre des indicateurs parfaitement objectifs avant d'aborder sérieusement ces questions explique en partie pourquoi le débat reste au point mort.
L'objectif de ces indicateurs n'est pas d'apporter des réponses définitives, mais de mettre en lumière des tendances, de susciter la remise en question et d'enrichir le débat. L'IA y contribue non pas en éliminant la subjectivité, mais en facilitant la mise à l'épreuve des idées, l'affinement des hypothèses et l'itération rapide. Ce qui nécessitait autrefois des années de prototypage peut désormais être construit, débattu et amélioré en quelques semaines.
Les pays ne sont pas des marchés immobiliers, ce sont les villes qui le sont
Le travail effectué au niveau national met également en évidence la principale limite de la base de données : les pays ne sont pas des marchés du logement, ce sont les villes.
Les moyennes nationales masquent d'énormes disparités. Manille n'est pas la campagne philippine. Lagos n'est pas le Nigéria. São Paulo n'est pas le Brésil. Oulan-Bator n'est pas la Mongolie. La situation en matière de logement se joue à l'échelle de la ville et du quartier, où le prix du foncier est un frein, le zonage est déterminant et l'économie informelle se développe.
L'étape suivante consiste à s'étendre au niveau des villes, des régions métropolitaines et des quartiers. C'est plus complexe, mais pour la première fois, c'est envisageable. L'IA permet d'intégrer à grande échelle les données municipales, l'imagerie satellite, les réglementations locales et les finances infranationales.
C'est là que la politique du logement prend tout son sens.
Ce que le codage vibratoire a vraiment changé
L'IA n'a pas résolu le problème du logement. Elle ne m'a pas dit ce que je devais croire. Et elle n'a certainement pas supprimé le besoin de discernement.
Cela m'a permis de récupérer du temps.
Il est temps d'arrêter de reconstruire les mêmes ensembles de données. Il est temps de remettre en question les hypothèses. Il est temps de se concentrer sur les choix politiques plutôt que sur l'archéologie des données. Il est temps de s'attaquer aux questions difficiles, celles qui déterminent réellement si les gens peuvent se permettre un logement sûr et décent.
Si nous utilisons l'IA à bon escient (si nous programmons de manière responsable), elle ne nous donnera pas de réponses faciles. Mais elle rendra beaucoup plus difficile de prétendre ignorer ce qui fonctionne.
Explorez ici la base de données mondiale sur le logement (encore en évolution) et la visualisation 3D .
