Données d’occupation peu fiables : combien vous coûtent-elles vraiment ?

Nous sommes mercredi après-midi. Un responsable du workplace parcourt le troisième étage et compte les postes vides. Sur son ordinateur, le rapport indique pourtant un taux d’occupation de 85 %.

Les deux chiffres sont réels, mais il n'y a qu'un seul qui est fonctionnel au renouvellement du bail.

Ce n'est pas une hypothèse. CBRE a mené une étude de trois mois visant à comparer les données issues des badges à celles des capteurs dans un même immeuble. Les badges indiquaient un taux d'occupation quotidien de 85 %. Les capteurs ont mesuré un taux de 59 % aux heures de pointe. L'entreprise occupait huit étages alors que les données indiquaient qu'elle n'en avait besoin que de six ; la rationalisation de ses locaux lui a permis de réaliser une économie d'environ 240 000 £ par an.

Personne n’a fait d’erreur dans cette histoire. Chacun a utilisé les données disponibles, mais celles-ci ne mesuraient pas le bon indicateur.

C’est précisément l’écart que deskbird Intelligence vise à combler. La solution détecte la présence réelle à partir du réseau et des écrans que l’entreprise possède déjà. Les rapports d’occupation reflètent ainsi ce qui s’est réellement passé dans les locaux, et non ce que le système de réservation avait prévu. Aucun capteur à acheter et aucun changement d’habitude à prévoir pour les collaborateurs.

 En quelques mots :

deskbird Intelligence mesure l’occupation réelle des bureaux grâce à deskbird Dock, une application légère qui détecte les connexions réseau et les signaux des écrans. Aucun matériel à installer, aucune action demandée aux collaborateurs et aucun capteur à entretenir.

• Les réservations mesurent les intentions, les badges les entrées, mais aucun des deux ne mesure l’utilisation réelle
• deskbird Intelligence mesure l’occupation réelle sans aucun coût matériel, contre 80 à 400 € par poste avec des capteurs
• La couche agentique de deskbird transforme ces données en recommandations chiffrées dans Copilot, Claude, ChatGPT ou Gemini

Des décisions fondées sur des données peu fiables

Ce qui est dérangeant, c'est à quel point c'est courant.

Selon le Global Occupancy Planning Benchmark 2026 de JLL, 90 % des organisations utilisent désormais les données d’utilisation pour planifier leurs espaces, contre 70 % un an plus tôt. Seules 7 % estiment avoir des capacités excellentes en matière de données.

Pourtant, les chiffres sont utilisés. La planification de l’occupation avance, les baux sont signés, des étages ferment et des postes sont ajoutés, tandis que chacun sait que les données de départ sont fragiles. Si la décision s’avère mauvaise, la responsabilité retombe sur la personne qui a présenté le rapport.

Les bureaux se remplissent, les moyennes le cachent

Selon CBRE, le taux moyen d’utilisation des bureaux dans le monde s’établissait à 53 % en 2025, contre 38 % un an plus tôt. L’image des bureaux vides n’est plus d’actualité.

Mais cette même étude estime que le taux d'occupation maximal est de 80 %. C'est cet écart qui constitue le véritable piège. Les moyennes indiquent que vous disposez d'espace à céder. Les pics montrent que le mardi est déjà presque complet. Si vous adaptez la taille des locaux en fonction de la moyenne, vous risquez de ne plus répondre aux besoins des jours où les travailleurs se rendent vraiment au bureau.

Par « utilisation », on entend ici le fait que les gens utilisent réellement l’espace, et non pas le simple fait de pointer à l’entrée. Ce qui nous amène à la manière dont la plupart des entreprises mesurent cet indicateur.

Chaque méthode fausse les chiffres à sa manière

Votre système de réservation de postes affiche les réservations : il indique ce que les collaborateurs avaient prévu de faire, pas ce qu’ils ont réellement fait.

Les données de réservation enregistrent ce que les personnes avaient prévu. Quelqu’un réserve un poste pour lundi, puis travaille de chez lui : le poste apparaît occupé toute la journée. Cette intention, saisie avant la journée concernée, tend donc à surestimer l’occupation.

Les passages de badge confirment qu’une personne est entrée dans le bâtiment. C’est un comportement réel, donc un indicateur plus fiable qu’une réservation. Mais entrer ne signifie pas utiliser un poste : une personne qui passe la journée en salle de réunion apparaît comme une autre restée huit heures à son poste. C’est ainsi qu’un bâtiment peut afficher 26 points de trop.

Les capteurs physiques mesurent précisément la présence à chaque poste. C’est cette précision qui a révélé l’écart dans l’étude de CBRE. Mais elle a un coût : 80 à 400 € par poste selon le fournisseur, avant même l’installation, l’étalonnage et le remplacement des piles. Une fois posés, les capteurs sont également difficiles à déplacer : le plan mesuré devient celui auquel l’entreprise reste liée.

[Table1]

La rentabilité de l'analyse d'occupation des bureaux

Une réservation ne garantit pas qu’un poste sera réellement utilisé. Cet écart a un coût. Une fois qu’on peut le mesurer, trois décisions prennent une tout autre dimension.

Vous pouvez optimiser vos surfaces en vous appuyant sur des données concrètes. L'analyse du taux d'occupation étage par étage permet d'identifier les parties du parc immobilier qui justifient leur superficie et celles qui sont financées par simple habitude. Dans l'exemple de CBRE, cela concernait deux étages et représentait 240 000 £ par an pour un seul immeuble.

Vous pouvez définir une politique hybride en vous basant sur des tendances plutôt que sur des hypothèses. Les jours de forte affluence, les rythmes hebdomadaires et les chevauchements entre équipes découlent de ce que les gens ont réellement fait, et non de ce qu’ils ont déclaré qu’ils feraient dans un système de réservation.

Vous pouvez défendre votre décision auprès de la direction. Le plus difficile n’est souvent pas de prendre une décision immobilière, mais de la justifier lorsque la direction financière demande d’où viennent les chiffres. Des analyses des espaces fondées sur la présence réelle apportent une réponse solide.

Tout cela ne nécessite aucun budget matériel, ce qui est généralement ce qui bloque ces projets avant même qu'ils ne démarrent.

Des données d'occupation à la décision

deskbird Intelligence ne se contente pas de signaler les écarts. Sa couche « agentique » analyse les tendances sur l'ensemble de vos sites et les transforme en recommandations, en quantifiant les économies potentielles associées à chacune d'entre elles. Il modélise des scénarios, compare vos bureaux à ceux d'entreprises similaires et met en évidence des tendances que personne n'aurait eu le temps de rechercher.

Cette fonctionnalité s'intègre aux assistants que vos équipes utilisent déjà, notamment Microsoft Copilot, Claude, ChatGPT et Gemini ; il n'y a donc rien de nouveau à mettre en place.

C'est toujours vous qui prenez chaque décision, en vous appuyant sur les données de taux d'occupation qui sous-tendent chaque suggestion ; c'est ce qui rend une recommandation exploitable aux yeux du service financier, plutôt que de devoir s'y fier les yeux fermés.

Comment deskbird Intelligence mesure l’occupation

deskbird Dock, l’application à la base de deskbird Intelligence, lit les signaux issus de vos bureaux. La connexion d’un appareil au réseau de l’entreprise signale une présence ; sa connexion à un écran ou à une station d’accueil cartographiés indique une présence à un poste précis.

La DSI déploie l’application avec l’outil de gestion des appareils existant, comme n’importe quelle autre application administrée. Rien à installer sur les postes, aucune pile à remplacer : le coût matériel reste nul.

Les données sont anonymisées et agrégées par nature, car elles permettent d'analyser des espaces et des tendances, et non des personnes.

Pour en savoir plus, consultez notre article sur la mesure de l’occupation sans capteurs : signaux utilisés, déploiement, limites de précision et modes de confidentialité.

Réservez une démo : on vous illustrera l’écart entre les postes réservés par vos équipes et ceux qu’elles utilisent réellement.