L’IA arrive dans le secteur de la construction, selon les experts. 2023 sera l’année de l’adoption généralisée, si les entrepreneurs peuvent maîtriser leurs données – et apprendre à partager.

L’intelligence artificielle peut être une aubaine pour les entrepreneurs, disent les experts, s’ils peuvent apprendre à en tirer parti.

L’IA dans le secteur de la construction

Grâce à sa capacité à apprendre, à résoudre des problèmes et à reconnaître des modèles à une vitesse et à une échelle qu’aucun humain ne pourra jamais égaler, l’intelligence artificielle est prête à remodeler la façon dont les bâtiments sont conçus, construits et exploités – et 2023 sera l’année où elle s’imposera.

« L’intelligence artificielle transformera notre industrie au cours des 10 prochaines années plus que toute autre technologie au cours des 100 dernières années », a déclaré James Barrett, directeur de l’innovation chez Turner Construction, le plus grand entrepreneur du pays. « Cela va être énorme parce qu’il y a une application tellement large dans tellement de cas. Il ne s’agit pas de savoir si. Il s’agit de savoir quand. »

L’IA et l’apprentissage automatique, un sous-ensemble de l’IA qui utilise des algorithmes pour apprendre à partir de données sans programmation humaine, bouillonnent sous la surface des opérations de construction depuis quelques années maintenant. Mais cette année, prédit Barrett, « la courbe de croissance va s’accélérer très rapidement. »

Combinant la puissance des machines intelligentes avec l’ingéniosité humaine, l’IA est le cerveau numérique qui rend possible les technologies qui changent l’industrie, comme la robotique, la blockchain et l’impression 3D. Grâce à ses superpouvoirs en matière de modélisation et de détection des modèles, ainsi que de prédiction et d’optimisation, l’IA peut réduire les erreurs coûteuses et les blessures sur les chantiers ; former et éventuellement remplacer des travailleurs de plus en plus rares ; améliorer la durabilité et la circularité ; concevoir, entretenir et exploiter des bâtiments ; et assainir et donner de la transparence à la chaîne d’approvisionnement.

Et tout comme le ChatGPT d’OpenAI, qui fait la une des journaux, peut désormais fournir les vastes connaissances de l’IA en quelques secondes à quiconque peut poser une question, l’IA peut résoudre rapidement et efficacement les problèmes qui ont tourmenté le secteur de la construction pendant des siècles, sans qu’il soit nécessaire de disposer d’un département composé de professionnels formés au MIT et à Stanford pour déchiffrer son code. L’IA devient de plus en plus facile à utiliser et s’ouvre à tous, des concepteurs aux équipes de chantier, a déclaré M. Barrett à Construction Dive.

« Nous voyons déjà les outils d’IA se démocratiser, si vous voulez », a-t-il déclaré. « Il existe des solutions qui ne nécessitent pas des capacités techniques super avancées en langage de programmation. »

La gestion des données est essentielle

En 2022, 92 % des entreprises de construction ont déclaré qu’elles utilisaient ou avaient l’intention d’utiliser l’IA, selon le Decision Intelligence Maturity Index de Peak, mais la plupart sont loin d’être prêtes. Seuls 65 % des projets d’IA des entreprises de construction ont été couronnés de succès – parmi les pourcentages les plus faibles de tous les secteurs étudiés.

Dans un secteur qui n’a jamais été connu pour accueillir le changement, la résistance technologique est certainement un facteur de retard dans l’adoption de l’IA. Mais le plus grand obstacle auquel les entreprises de construction sont confrontées, à la fois individuellement et collectivement, est la maîtrise de leurs données.

« Nous disposons tous d’une abondance de données », a déclaré Tim Gaylord, directeur de l’innovation chez DPR Construction, une entreprise de Redwood City (Californie) qui, depuis plusieurs années, intègre des capacités d’IA à sa pile technologique et développe des solutions d’IA exclusives pour résoudre des problèmes tels que le manque de personnel, les problèmes de sécurité et les dépassements de coûts et de délais. « Nous recueillons ces données à partir de tant de sources différentes, et nous sommes à ce genre de point de basculement où je pense que nous allons voir les entreprises se concentrer dessus pour vraiment mieux les exploiter. »

La collecte et la gestion des données dans un secteur dynamique et complexe comme la construction est beaucoup plus difficile que dans des environnements contrôlés comme la fabrication et l’automobile, a déclaré Aviad Almagor, vice-président de l’innovation technologique pour le fournisseur de technologies de construction Trimble. 

« Le secteur de la construction est un peu à la traîne, ajoute M. Almagor, mais je suis très optimiste et je pense que nous allons dans la bonne direction. » 

À l’heure actuelle, la plupart des données du secteur vivent en silos, appartenant à de nombreuses entités différentes qui hésitent à les partager pour des raisons de concurrence, et le secteur n’a pas recueilli beaucoup de données historiques nécessaires pour rendre la modélisation et la prédiction plus précises, a déclaré Burcin Kaplanoglu, cofondateur et vice-président de l’innovation chez Oracle Industry Lab, un incubateur basé à Chicago qui explore, teste et valide les technologies pour la construction et l’ingénierie, entre autres industries.

« Nous n’allons pas y arriver par magie », a déclaré M. Kaplanoglu. « Nous devons prendre les données des chantiers de manière à pouvoir les utiliser réellement. Mais je travaille avec de nombreux leaders du secteur, et tout le monde le reconnaît. Je pense donc qu’au cours des deux prochaines années, nous allons assister à une amélioration significative. »

La clé du succès est le partage

« Les données que toute entreprise de construction collecte, en tant qu’entité unique, ne sont pas suffisantes pour obtenir un résultat valable. Mais si nous, en tant qu’industrie, pouvons collaborer et collecter les données, les traiter et ensuite partager le résultat anonymisé en retour à l’industrie, nous aurons les données dont nous avons besoin pour des processus d’apprentissage automatique sains et précieux qui peuvent fournir des analyses comparatives et des résultats prédictifs et prescriptifs. »

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