L’intelligence artificielle dans le bâtiment : quels usages ?
L’IA pour optimiser le chantier ?
Ce podcast permet d’explorer, au travers du témoignage d’un dirigeant, les opportunités de l’IA pour la planification des chantiers, la gestion des coûts, la prévention des risques, etc.
En utilisant des algorithmes avancés, l’IA peut en effet analyser des quantités massives de données. Des modèles prédictifs peuvent intégrer des prévisions météorologiques et d’autres paramètres pour anticiper les interruptions potentielles de chantier par exemple. L’IA contribue aussi à prédire les besoins en matériaux ou à réaliser des simulations en se basant sur la progression du projet. Elle peut également générer des alertes et optimiser l’allocation des ressources, en s’assurant que le bon matériel et les bonnes équipes sont au bon endroit au bon moment. Il s’agit ainsi de minimiser les temps d’arrêt, d’ajuster l’organisation si besoin et d’augmenter l’efficacité globale.
Autre illustration : l’IA peut contribuer à analyser les prix des matériaux, le coût de la main-d’œuvre et des équipements en temps réel, en s’appuyant sur des bases de données en ligne, des indices de prix et des catalogues de fournisseurs. Elle peut ainsi comparer ces données avec des projets similaires ou des standards de l’industrie.
En matière de prévention des risques, des systèmes équipés d’IA peuvent détecter des situations potentiellement dangereuses, notamment, en analysant les données historiques sur les incidents et les accidents. Tout l’enjeu n’est pas le contrôle mais bien entendu la capacité à mettre en place des mesures préventives ciblées.
Plusieurs questions se posent : faut-il acquérir des outils ou équipements spécifiques, parfois coûteux et complexes à intégrer dans les opérations actuelles ? Quelles sont les barrières à l’usage de ces solutions technologiques ? Mettre en place ce type de projet prend du temps, de l’énergie et d’implication personnelle pour le dirigeant notamment. Il faut suivre toutes les étapes et savoir parfois arrêter si les résultats ne sont pas au rendez-vous.
Écouter le podcast #3 – L’IA pour optimiser le chantier ?
L’IA pour la maintenance et la gestion des immeubles ?
Dans son entreprise, Jean Ramirez et ses équipes ont identifié une vingtaine de cas d’usages potentiels de l’IA. Pour démarrer, ils ont décidé de se concentrer sur quelques sujets qui offraient le plus de valeur ajoutée.
Par exemple, pour le suivi du chiffrage d’un projet, il a été acté de numériser les documents liés aux chantiers, comme les factures, grâce à un système de reconnaissance optique de caractères (OCR) qui permet de convertir automatiquement des documents numérisés – tels que des photos ou des scans – en texte numérique exploitable par des logiciels. Une fois les documents scannés, tout le processus peut être automatisé après quelques étapes de vérification.
L’IA n’est pas une fin en soi, elle permet d’optimiser certains points clés de l’activité et de réduire les erreurs. Grâce à l’OCR, il est possible de transformer des archives papier en données numériques utilisables, ce qui facilite leur consultation, leur partage et leur analyse.
Par ailleurs, de manière générale, la multiplication des capteurs conduit à accumuler plus de données. Cela est bénéfique non seulement pour traiter les pannes en temps réel, mais aussi pour anticiper les consommations énergétiques et planifier la maintenance des équipements.
L’enjeu en matière de maintenance prédictive est de détecter des anomalies avant qu’elles ne deviennent des pannes. L’un des défis reste toutefois le manque de données historiques sur les incidents. L’intelligence artificielle révolutionne la façon de gérer les anomalies en permettant de disposer d’informations plus rapidement grâce aux alertes qu’elle génère. Désormais, il est possible de réagir immédiatement à la première anomalie détectée, ce qui évite l’accumulation des incidents et empêche une panne de s’installer. Cette approche proactive permet d’optimiser l’utilisation des machines, de réduire les coûts opérationnels et de diminuer les émissions de carbone.
En matière de RGPD, il y a quelques points de vigilance à traiter selon que les systèmes IA sont exécutés sur des serveurs publics ou privés et si l’entreprise fait appel à des services externes, … Lorsque l’on couple des données d’usage avec des données ouvertes (open data), on peut obtenir beaucoup d’informations sensibles, d’où l’importance de cloisonner certaines données tout en poursuivant l’objectif de transversalité dans les capacités applicatives. Cela vaut également pour les données non personnelles, c’est à dire les échanges entre entreprises. Car les données ont de la valeur et il faut, sur ce sujet aussi, donner son consentement pour éviter de se faire capter des données.
Il est important de se former et de former les équipes pour prendre conscience de ces enjeux. L’un des plus grands défis pour l’adoption de l’IA reste la formation des utilisateurs finaux. De nombreuses solutions d’IA ne produisent de valeur que si elles sont bien utilisées.
Écouter le podcast #4 – L’IA pour la maintenance et la gestion des immeubles ?
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