Les données connectées, la clé de l'avenir de l'IA dans le secteur du bâtiment

Bon nombre de discussions sur l'IA dans le secteur du bâtiment portent sur des outils individuels : une fonctionnalité qui génère des rapports, un système qui analyse des plans ou un modèle qui prédit des risques. Si ces capacités prouvent leur utilité pour les équipes qui cherchent à améliorer leur productivité, l'impact le plus significatif de l'IA dans ce secteur reste encore à venir.

D'après ce que nous pouvons observer sur le marché des technologies du bâtiment, la prochaine étape du déploiement de l'IA ne viendra pas de l'ajout de nouvelles fonctionnalités ou d'outils individuels. La priorité sera plutôt donnée à l'interconnexion des données tout au long du cycle de vie des projets, de manière à permettre aux équipes de construction d'adopter une approche plus stratégique sur le long terme.

Points à retenir

• La principale limite de l'IA dans le secteur du bâtiment aujourd'hui réside dans le caractère fragmenté et disparate des données

• Les difficultés inhérentes à son adoption résultent d'une combinaison de facteurs culturels et opérationnels, mais aussi liés aux données

• La prochaine étape du déploiement de l'IA privilégiera la coordination entre la conception, la planification et l'exécution

• Les entreprises les plus avancées en matière d'IA procèdent à une consolidation de leurs socles de données avant de généraliser son usage

• Les bénéfices à long terme de l'IA découleront davantage de l'amélioration des processus décisionnels et opérationnels que de solutions d'automatisation isolées

La principale pierre d'achoppement : l'absence d'interconnexion des données de projet

S'il est vrai que les projets de construction génèrent un flux continu d'informations, celles-ci aboutissent rarement à une vision partagée du projet.

Le projet évolue tout au long de son cycle de vie. Les plannings sont ajustés pour tenir compte des contraintes et des retards. Les équipes sur le terrain consignent des photos, des notes et des rapports quotidiens qui documentent ce qui se passe réellement sur les chantiers. Chacune de ces données est précieuse, mais bien souvent, celles-ci existent de manière isolée et non connectée.

Cette fragmentation est un phénomène largement observé dans l'ensemble de la filière. Le bâtiment reste à la traîne des autres secteurs en matière de numérisation, surtout concernant la manière dont les données sont structurées et partagées entre les différents intervenants, ce qui a une incidence directe sur la productivité et la coordination.

À ce titre, les systèmes d'IA fonctionnent avec un contexte partiel. Ils sont capables d'identifier des modèles parmi des jeux de données, mais ils peinent à établir des connexions entre des événements au sein de flux de travail, sauf si les informations sous-jacentes sont déjà synchronisées. Un retard de livraison de matériel peut être signalé, mais son impact sur la programmation, l'affectation de la main-d'œuvre ou les corps de métier en aval reste difficile à évaluer sans une vision connectée du projet.

Ce constat explique en partie pourquoi les premiers cas d'utilisation de l'IA semblent peu évolutifs. Ils améliorent des étapes spécifiques du flux de travail sans s'attaquer aux enjeux de coordination plus larges qui déterminent les résultats de la plupart des projets.

Les raisons des disparités en matière d'adoption

L'adoption de l'IA dans le bâtiment est souvent assimilée à une problématique culturelle, mais cette explication ne reflète qu'une facette de la réalité.Des études sur le sujet mettent en évidence toute une combinaison d'obstacles, dont une certaine résistance au changement, des capacités internes limitées et des problèmes de qualité des données et d'intégration des systèmes.

Les équipes travaillent avec des contraintes de temps, et la priorité est donnée à la poursuite des travaux. Les conventions d'appellation varient d'une équipe à l'autre. Il peut arriver que des informations soient mises à jour de manière incomplète ou tardive. Les photos et les notes de terrain ne sont pas toujours associées à un contexte structuré. Dans ces conditions, il est difficile pour un système, d'IA ou autre, de produire des résultats dignes de confiance sans vérification.

Lorsque des outils imposent des efforts supplémentaires ou produisent des résultats qui ne correspondent pas tout à fait à la réalité du terrain, les équipes optent pour une coordination manuelle. Ce qui apparaît comme une résistance aux technologies n'est souvent qu'une réponse à des outils qui ne correspondent pas à la façon dont s'effectue réellement le travail.

Les méthodes qui font la différence parmi les entreprises qui réussissent

Parmi les entreprises qui réussissent dans cette voie, on observe un schéma récurrent. Elles ne commencent pas avec l'IA. Elles s'attaquent d'abord à la manière dont leurs informations sont structurées et partagées.

Au lieu de lancer des initiatives de grande envergure, elles ciblent un petit nombre de flux de travail qui ont une incidence directe sur les performances de leurs projets. Elles s'intéressent généralement en premier lieu au suivi de l'avancement des projets, à la gestion des problèmes et à la création de rapports quotidiens.

Elles normalisent la manière dont les données sont capturées. Les tâches sont identifiées par des noms homogènes. Les informations mises à jour sont rattachées à des lieux. Les activités sur le terrain sont documentées de manière à pouvoir être réutilisées par toutes les équipes. Alors seulement elles mettent en place des capacités d'automatisation ou d'IA.

Le facteur déterminant des déploiements réussis ne relève pas de la sophistication de l'outil, mais de la fiabilité des données sur lesquelles il repose.

Une transition déjà engagée : des outils aux systèmes

En dépit de ces contraintes, il existe des signaux clairs qui attestent que le secteur s'oriente dans une nouvelle direction.

Les équipes qui obtiennent des résultats concluants n'abordent pas l'IA comme un outil indépendant. Elles cherchent plutôt à améliorer la circulation des informations dans l'ensemble de leurs projets. Cette démarche a pour but de réduire les frictions entre les systèmes et de créer un socle plus fiable favorisant la coordination.

Cette transition débute généralement par un petit nombre de flux de travail qui ont un impact direct sur l'exécution. Le suivi de l'avancement, la gestion des problèmes et la création de rapports quotidiens figurent parmi les premiers axes privilégiés. Ces flux de travail sont structurés de manière plus cohérente, avec des informations rattachées à des lieux, des tâches et des délais, de sorte à pouvoir être réappliqués par toutes les équipes.

Une fois ce socle en place, il devient plus facile de mettre en œuvre l'automatisation et l'IA et de s'en servir de manière plus fiable dans la pratique.

Des études du secteur suggèrent que de nombreuses entreprises en sont encore aux premiers stades de l'adoption de l'IA, qui se limitent souvent à des projets pilotes, et que celles qui investissent dans l'homogénéité de leurs données sont en meilleure position pour en étendre les applications au fil du temps.

En matière d'investissement, il s'agit d'une tendance classique. Dans d'autres secteurs, l'impact de l'IA n'a eu tendance à s'accélérer qu'une fois que leurs environnements de données sont devenus plus structurés et interopérables. Le bâtiment semble suivre une trajectoire similaire, avec toutefois ses propres contraintes.

Les données connectées : la base de la coordination

À mesure que les données deviennent plus structurées et accessibles, le rôle de l'IA commence à évoluer.

Au lieu de travailler au sein de flux de travail isolés, l'IA permet de coordonner l'ensemble du projet en mettant en relation des informations qui étaient jusque-là déconnectées. Les observations sur le terrain peuvent être mises en relation avec les intentions de conception, et les mises à jour de planning peuvent être comparées à l'état d'avancement réel. Il est possible de détecter des risques dans un contexte plus large, plutôt que sous la forme d'alertes isolées.

Cette approche ne nécessite pas de systèmes totalement autonomes. Même des améliorations relativement modestes quant à la manière dont les données sont connectées permettent de réduire le temps consacré à la recherche d'informations, au recoupement de divergences ou à la validation d'informations mises à jour.

Dans les faits, il en résulte un gain de temps pour les équipes, qui peuvent ainsi consacrer moins de temps à la gestion des informations et davantage à leur exploitation. La coordination devient alors plus proactive, tandis que la compréhension de l'impact des décisions prises s'en trouve renforcée.

Perspectives pour l'avenir : évolution probable des capacités de l'IA

Il est fort probable que l'évolution de l'IA dans le bâtiment se fasse de manière progressive et en étroite relation avec l'amélioration de la qualité et de l'accessibilité des données. À court terme, les capacités des assistants continueront à se développer pour aider les équipes à exploiter plus efficacement les informations grâce à des fonctions de recherche, de synthèse et d'analyse générale.

À mesure que les flux de travail deviendront plus structurés, l'automatisation s'étendra aux processus de routine, tels que l'acheminement des documents, la création de rapports et la mise à jour des plannings. Il s'agit de domaines où les tâches manuelles restent importantes et où le niveau de variabilité demeure relativement faible.

À plus long terme, l'IA pourrait commencer à soutenir des prises de décision plus complexes en identifiant des modèles entre les projets, en mettant en évidence des conflits potentiels ou en suggérant des ajustements en fonction des conditions du moment. Ces systèmes nécessiteront toujours une supervision humaine, mais ils permettront de réduire le temps nécessaire à l'analyse des informations et à l'évaluation des options.

La recherche sur les applications avancées de l'IA dans le bâtiment reflète à la fois le potentiel et la complexité de cette transition vers une prise de décision plus intégrée et basée sur des données. Pour toutes ces étapes, le critère de base reste le même. L'utilité de l'IA dépend de la qualité et de la connectivité des données sous-jacentes.

Les implications pour les équipes de construction

À mesure que l'IA s'intègre de plus en plus dans les flux de travail des projets, la nature du travail quotidien va continuer à se transformer. Les équipes passeront moins de temps à recueillir des informations auprès de sources multiples ou à compiler manuellement des informations mises à jour. Et le temps consacré à la construction proprement dite ira en augmentant, tandis que les problèmes potentiels seront résolus avant de dégénérer.

Cette évolution ne limitera pas pour autant l'importance du contexte du terrain. Elle viendra au contraire le renforcer. Un meilleur accès aux informations permettra aux équipes d'appliquer leur expertise de manière plus efficace, mais ne remplacera pas la nécessité de la réflexion humaine dans des conditions complexes et réelles.

La construction d'un socle adéquat dès aujourd'hui

Pour les entreprises qui souhaitent s'engager dans cette voie, la première étape consiste à mettre en place une approche cohérente pour gérer les informations de leurs projets.

Cette démarche implique de normaliser la manière dont les données sont capturées, de s'assurer de leur accessibilité par toutes les équipes et de réduire, dans la mesure du possible, la fragmentation entre les systèmes.

Fieldwire soutient cette démarche en organisant les plans, les tâches et les activités sur le terrain au sein d'un environnement unique qui reflète la manière dont le travail est réellement exécuté sur les chantiers. Lorsque les informations sont structurées de cette manière, il devient plus facile de coordonner le travail dès aujourd'hui et d'adopter des capacités plus avancées au fil du temps.

L'objectif n'est pas d'introduire une nouvelle complexité, mais de la réduire en facilitant l'accès aux informations et leur utilisation.

L'IA : une transition à long terme, et non un grand bouleversement technologique

Il est tentant de rechercher un moment décisif qui accélérera l'adoption de l'IA dans le secteur du bâtiment. Dans la pratique, il est plus probable que les progrès proviendront d'améliorations progressives dans la manière dont les informations sont capturées, partagées et utilisées à travers les projets.

L'amélioration de la qualité et de l'accessibilité des données permet d'accroître la visibilité sur l'ensemble des projets, contribuant ainsi à des décisions plus éclairées et, au fil du temps, à des résultats plus prévisibles.

L'IA joue un rôle important dans ce processus, mais elle est plus efficace lorsqu'elle fonctionne au sein d'un écosystème connecté plutôt que comme une solution autonome.

La direction que le secteur du bâtiment prend apparaît de plus en plus clairement. Au cours de la prochaine décennie, les technologies liées à la construction seront moins portées par des outils individuels que par l'efficacité avec laquelle les données permettront d'interconnecter l'ensemble du cycle de vie des projets.

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