Les outils d’intelligence artificielle arrivent dans la gestion locative. Lecture automatique des pièces, calcul instantané du taux d’effort, détection de faux bulletins de salaire, classement des dossiers par « score » : les promesses sont nombreuses, et elles séduisent les propriétaires qui reçoivent quarante candidatures pour un deux-pièces en centre-ville. Mais le tri des locataires est l’un des domaines les plus encadrés du droit immobilier, et un algorithme mal paramétré peut exposer son utilisateur à des sanctions lourdes.
Cet article fait le point pour les bailleurs, les gestionnaires et les éditeurs de logiciels : ce qu’un outil automatisé peut faire légalement, et les lignes qu’il ne doit pas franchir.
Un cas type : quarante dossiers en une soirée
Prenons une société civile immobilière familiale qui loue un appartement de trois pièces à Lyon. L’annonce publiée un jeudi soir reçoit quarante-deux candidatures en vingt-quatre heures. Le gérant de la SCI, ingénieur de formation, teste un outil qui extrait automatiquement les données des pièces envoyées, calcule le rapport entre loyer et revenus, et propose un classement des dix meilleurs dossiers. Le gain de temps est énorme. La question est de savoir sur quels critères ce classement repose.
En regardant de plus près, le gérant découvre que l’outil attribue des points selon la stabilité de l’emploi, mais aussi selon l’adresse actuelle du candidat, au motif que certains quartiers seraient « plus fiables ». Il découvre aussi que le logiciel demande, pour compléter un dossier, les trois derniers relevés bancaires. Ces deux détails, qui semblent techniques, posent chacun un vrai problème juridique.
Ce que la loi interdit, quel que soit l’outil
Le point de départ est l’article 1er de la loi n° 89-462 du 6 juillet 1989 : aucune personne ne peut se voir refuser la location d’un logement pour un motif discriminatoire défini à l’article 225-1 du code pénal. Ce dernier vise notamment l’origine, le sexe, la situation de famille, la grossesse, l’apparence physique, le patronyme, le lieu de résidence, l’état de santé ou le handicap. La loi de 1989 prévoit en outre un régime de preuve favorable au candidat écarté : s’il présente des éléments laissant supposer une discrimination directe ou indirecte, c’est au bailleur de prouver que sa décision est justifiée.
Le risque, avec un outil automatisé, tient surtout à la discrimination indirecte. Un modèle entraîné sur d’anciens dossiers peut apprendre à pénaliser un code postal, un prénom ou une forme de contrat sans que personne ne l’ait voulu. Le refus de fournir un bien ou un service fondé sur un critère discriminatoire est puni de trois ans d’emprisonnement et de 45 000 euros d’amende (article 225-2 du code pénal). Le fait que la décision ait été suggérée par une machine n’exonère pas celui qui l’applique.
Le risque n’a rien de théorique. Le guide « Louer sans discriminer » publié par le Défenseur des droits en 2025 rappelle qu’une enquête par testing du CNRS, menée en 2016 et 2017, a montré qu’un candidat au nom à consonance maghrébine avait environ un tiers de chances en moins d’obtenir une suite à sa demande (guide du Défenseur des droits). Un modèle entraîné sur des décisions humaines de ce type en reprend les biais. Le Défenseur des droits et la CNIL l’ont écrit dès 2020 : les données qui alimentent un algorithme et les stéréotypes de ses concepteurs peuvent produire des discriminations qui se répètent ensuite automatiquement (CNIL, juin 2020).
Le critère de l’adresse actuelle est un bon exemple. Le lieu de résidence fait partie des motifs de discrimination énumérés par le code pénal. Un score qui pénalise un candidat parce qu’il habite aujourd’hui tel quartier ou telle commune peut donc conduire à un refus illégal, même si l’intention était seulement de mesurer un risque. Il en va de même pour un modèle qui déduirait indirectement une origine à partir d’un patronyme, ou une situation familiale à partir du nombre d’occupants annoncé. Un test simple consiste à soumettre à l’outil des dossiers fictifs identiques qui ne diffèrent que par l’un de ces éléments : si le classement change, le paramétrage doit être revu.
Ce que l’outil peut demander, et ce qu’il ne peut pas
Le deuxième verrou concerne les documents. Le bailleur ne peut exiger du candidat que les pièces figurant sur une liste fixée par décret (article 22-2 de la loi de 1989 et décret n° 2015-1437 du 5 novembre 2015). Cette liste comprend une pièce d’identité, un justificatif de domicile, des documents attestant de l’activité professionnelle et des justificatifs de ressources. Un outil qui réclame d’autres documents sort du cadre, et la CNIL cite expressément les relevés de compte bancaire parmi les pièces qu’un bailleur ou une agence ne peut pas demander. Le manquement est puni d’une amende pouvant atteindre 3 000 euros pour une personne physique et 15 000 euros pour une personne morale (fiche de la CNIL sur les justificatifs).
Le règlement général sur la protection des données s’ajoute à ces règles : les données collectées doivent être limitées à ce qui est nécessaire, conservées pour une durée définie, et l’article 22 donne à chacun le droit de ne pas faire l’objet d’une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé qui l’affecte de manière significative. Un refus de logement entre très probablement dans cette catégorie. Pour une SCI comme pour une agence, la bonne pratique consiste à garder l’outil dans un rôle d’assistant : il lit, vérifie la cohérence des pièces, calcule, mais c’est une personne qui décide et qui peut expliquer son choix.
Bien paramétré, un outil d’IA rend de vrais services. Il détecte les incohérences entre un avis d’imposition et des bulletins de salaire, signale un document visiblement retouché, vérifie qu’une pièce d’identité est en cours de validité, et calcule le taux d’effort de façon homogène pour tous les candidats. Le taux d’effort, c’est-à-dire la part des revenus consacrée au loyer, reste un critère objectif et lié à la solvabilité, à condition d’être appliqué de la même manière à chaque dossier et calculé à partir des seules pièces autorisées. Ces fonctions réduisent le risque de fraude documentaire sans toucher aux critères protégés.
Reste l’AI Act. Il classe à haut risque les systèmes qui évaluent la solvabilité des personnes physiques ou établissent leur score de crédit (annexe III, point 5). Le tri de locataires n’y est pas cité en tant que tel, mais un éditeur qui vend un « score de solvabilité » a intérêt à suivre la question de près. Le calendrier et les obligations d’une entreprise qui utilise un outil d’IA sont détaillés dans notre guide AI Act pour les PME, et l’audit d’un paramétrage existant relève d’une démarche de gouvernance IA.
Les éditeurs sérieux documentent leurs critères, permettent de désactiver tout traitement de données sensibles, et conservent une trace des décisions. Le bailleur, de son côté, a intérêt à fixer avant de publier l’annonce des critères objectifs et identiques pour tous, liés au loyer et à la solvabilité, et à les appliquer de la même manière à chaque dossier. Il est aussi utile d’informer les candidats de l’usage d’un outil automatisé, de supprimer les dossiers non retenus dans un délai court et défini, et de répondre de façon motivée à ceux qui demandent pourquoi leur candidature n’a pas été retenue. Ces gestes coûtent peu et constituent, en cas de contestation, la meilleure preuve d’une sélection loyale.
Pour la SCI de notre exemple, la correction a pris une heure : suppression du critère d’adresse, retrait de la demande de relevés bancaires, conservation des seules pièces prévues par le décret, et validation finale de chaque choix par le gérant lui-même. L’outil continue de lire les dossiers et de calculer, mais il ne décide plus.
Et si l’impayé arrive malgré tout ?
Aucun outil ne supprime le risque. Un locataire solvable au moment de la signature peut perdre son emploi, se séparer ou tomber malade. La sélection réduit la probabilité d’un impayé, elle ne l’annule pas. Les propriétaires gagnent donc à connaître dès le départ que faire face à un loyer impayé, dans quel ordre agir et quels délais la loi impose.
Pour la SCI lyonnaise de notre exemple, le tribunal compétent en cas de litige serait le tribunal judiciaire de Lyon, et le cabinet Mon Avocat Bailleur y accompagne les propriétaires lorsque le loyer cesse d’arriver. L’automatisation du tri et la rigueur juridique ne s’opposent pas : un outil qui respecte la loi est aussi celui qui produit les dossiers les plus solides le jour où un conflit survient.
