Voici le montant du loyer que l'IA prévoit pour Montréal en 2032 et ça fait peur (!)
Agence QMI
Un chercheur de l’Université Concordia, Erkan Yönder, a plongé dans l'univers de l'intelligence artificielle pour anticiper l'évolution des loyers dans plusieurs grandes villes canadiennes. Et les résultats vous laisseront bouche bée...
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Ses prédictions sont impressionnantes : dans moins de dix ans, le loyer d'un appartement de deux chambres pourrait atteindre 5 600 $ à Toronto et 7 750 $ à Vancouver.
Montréal, quant à elle, ne serait pas en reste, avec un coût de 4 325 $ par mois pour un appartement similaire en 2032. Ces chiffres soulèvent des questions cruciales sur l'avenir du logement au Canada.
«L’idée de ce projet est de considérer le marché à l’échelle du quartier, a expliqué le professeur agrégé de finance et d’immobilier à l’École de gestion John-Molson. En examinant de plus près 427 subdivisions du recensement, on peut voir ce qui détermine le prix des loyers pour certains groupes démographiques.»
Selon M. Yönder, les politiques d’immigration et de logement du Canada sont désynchronisées. En 2023 par exemple, le Canada totalisait plus de 1,2 million de nouveaux Canadiens, mais seulement 200 000 nouveaux logements.
«Chaque année, nous accueillons de nouvelles personnes au Canada, ce qui a pour effet de faire exploser la demande de logements. Nous devons être en mesure de stimuler l’offre de manière équivalente pour stabiliser le coût des loyers.»
Le taux annuel d’achèvement des logements se situe aujourd’hui entre 1 et 3 % au Canada, ce qui signifie qu’il faudrait construire quatre à dix fois plus de logements, a-t-il expliqué.
«Il s’agit fondamentalement d’un enjeu local, conclut Erkan Yönder. Notre recherche apporte les données détaillées nécessaires pour comprendre ce qui doit être fait à l’échelle du quartier, ce qui constitue la première étape de l’élaboration d’un plan qui fonctionne pour tous les résidents et résidentes actuels et futurs.»
La technologie d’IA utilisée pour cette étude est un réseau neuronal, ce qui augmenterait de 30% la précision des prédictions, selon Erkan Yönder. Le système a été formé à partir des données existantes de la Société canadienne d’hypothèques et de logement ainsi que de Statistique Canada, et des projections démographiques et d’immigration du gouvernement du Canada.
Ce projet a été commandé par le Fonds de recherche Equiton sur l’immobilier de l’École de gestion John-Molson.
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