Création d'un climat de confiance et prévention des risques : l'approche de Fieldwire en matière d'IA dans le bâtiment
Les équipes de construction utilisent déjà l'IA à petite échelle et de manière concrète : rédiger des FQR à partir de notes de chantier, étiqueter des photos prises sur le terrain, faire des recherches parmi des documents en quelques secondes ou résumer des rapports quotidiens. Si ces outils permettent de gagner du temps et de réduire les tâches manuelles, cette transformation s'accompagne d'inquiétudes compréhensibles.
Les projets de construction impliquent des informations extrêmement sensibles : plans de projet, clauses techniques, budgets, plannings et données à caractère personnel. Or, les systèmes d'IA peuvent être imprévisibles s'ils ne sont pas conçus de manière rigoureuse, ce qui soulève des questions en matière d'exactitude, de sécurité et de responsabilité.
Chez Fieldwire, nous pensons que l'IA doit permettre aux équipes de gagner en efficacité tout en respectant les normes les plus strictes en matière de confidentialité, de fiabilité et de transparence. C'est pourquoi nous avons façonné notre approche de l'IA autour de principes clairs conçus spécifiquement pour répondre aux contraintes propres aux flux de travail dans le secteur du bâtiment.
Découvrez ci-dessous les risques les plus courants liés à l'IA dans le secteur de la construction, et la manière dont Fieldwire les prend en considération.
Points à retenir
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L'IA est déjà utilisée sur les chantiers pour les FQR, l'étiquetage de photos et la recherche de documents
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Ses principaux risques concernent la confidentialité des données, la précision, la sécurité et le manque de transparence
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Les flux de travail propres au bâtiment exigent des mesures de protection plus strictes que dans la plupart des autres secteurs d'activité
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L'IA est censée faciliter la prise de décision et non se substituer à la réflexion humaine
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Les fonctions d'IA de Fieldwire intègrent la confidentialité, le contrôle et la fiabilité au cœur de leur conception
Confidentialité des données : protéger les informations sensibles des projets
La fuite de données constitue la plus grande préoccupation liée à l'IA dans le bâtiment. Les projets comportent des documents confidentiels, des informations à caractère personnel et des données stratégiques qui ne doivent jamais être divulguées au public, à des tiers ou même à d'autres clients. Les risques les plus courants sont les suivants :
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Fuite de fichiers clients privés, tels que des plans et des clauses techniques
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Exposition d'informations personnelles identifiables (PII)
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Partage accidentel de données entre projets ou comptes
L'approche de Fieldwire consiste à limiter les risques à la source. Les fonctionnalités d'IA n'accèdent qu'au minimum de données nécessaires à une tâche spécifique. Par exemple, seul le texte en cours de rédaction est traité, et la recherche de documents est restreinte aux données du projet concerné.
Les données ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles sans une autorisation explicite, et les informations sont anonymisées, le cas échéant, pour empêcher l'identification de personnes, de lieux ou de clients. Cette approche suppose de masquer des éléments sensibles dans les documents, comme des zones identifiables ou des détails propres à des entités.
Les données de projet sont isolées à tous les niveaux, afin de garantir que les informations d'un client ou d'un projet ne seront jamais exposées à un autre client ou projet.
Consultez notre blog pour de plus amples informations sur l'IA dans le secteur de la construction : L'IA dans le secteur du bâtiment : comprendre son impact réel sur le terrain
Fiabilité et précision : prévenir les hallucinations et réduire le risque d'erreurs coûteuses
Les systèmes d'IA peuvent générer des résultats en apparence fiables, mais qui se révèlent incorrects. Il s'agit là d'un phénomène que l'on qualifie communément d'hallucination. Dans le domaine du bâtiment, des inexactitudes, même mineures, sont susceptibles de générer des reprises et des retards ou de peser sur les budgets.
Afin de remédier à ce problème, Fieldwire applique des règles strictes d'évaluation et de validation. Les résultats de l'IA sont testés par rapport à des critères de précision définis avant d'être déployés. Les fonctionnalités s'appuient sur des seuils de confiance, autrement dit, elles n'affichent des résultats que si ceux-ci présentent un niveau de fiabilité validé. Par exemple, des étiquettes de photos ne sont ajoutées que lorsque le système atteint un niveau de confiance élevé fondé sur des ensembles de données testés.
Autre point tout aussi important : les résultats de l'IA sont clairement présentés comme des suggestions. Les utilisateurs sont invités à examiner et à valider les résultats avant de les exploiter. Cette démarche a pour but de réduire les opérations manuelles sans pour autant éliminer la supervision humaine.
Sécurité : se défendre contre les utilisations malveillantes
Au-delà des erreurs accidentelles, les systèmes d'IA peuvent être la cible d'utilisateurs malveillants qui tentent d'en manipuler les résultats, d'accéder à des données cachées ou de déclencher des actions non souhaitées. Ces risques prennent une importance particulière dans les environnements collaboratifs, notamment dans le bâtiment, où de nombreuses parties prenantes interagissent avec des données partagées.
Fieldwire gère ces risques en limitant la manière dont les systèmes d'IA peuvent être employés. Les entrées sont filtrées et nettoyées pour exclure les demandes dangereuses ou non pertinentes, et les invites sont limitées en vue de réduire le risque de manipulation. Chaque demande d'IA s'exécute de manière isolée, sans conserver en mémoire les interactions précédentes.
L'accès aux données est également étroitement contrôlé. Les systèmes d'IA ne récupèrent que le contexte nécessaire à une tâche, généralement au niveau d'un projet, et jamais entre des clients différents. Ces mesures de protection sont renforcées par des examens de sécurité externes et des ensembles de données d'entraînement contrôlés conformes aux cas d'utilisation dans le secteur du bâtiment.
Transparence et explicabilité : faciliter la vérification des résultats de l'IA
L'un des enjeux majeurs de l'IA reste la problématique dite de la "boîte noire". Il s'agit du phénomène selon lequel les systèmes produisent des réponses sans expliquer comment ou pourquoi ils y sont parvenus. Cette situation peut conduire des utilisateurs à suivre aveuglément des suggestions, même si elles ne correspondent pas au contexte de leur projet. Dans le secteur du bâtiment, ce manque de clarté peut se traduire par des décisions erronées ou tromper la confiance des utilisateurs.
La visibilité est une priorité pour Fieldwire. Les fonctionnalités d'IA récupèrent les données pertinentes du projet avant de générer des résultats, et les informations de référence sont affichées directement dans l'interface chaque fois que possible. Il peut s'agir de plans, de tâches ou de documents spécifiques qui ont permis de générer les réponses.
En rendant la source d'information visible (par exemple, en affichant les tâches, les plans ou les fichiers exacts référencés dans un résultat), les équipes peuvent rapidement vérifier si une réponse concorde avec le contexte du projet.
Gouvernance et responsabilité : laisser le contrôle aux humains
L'IA peut générer du contenu rapidement, mais la responsabilité des décisions doit rester clairement définie. En l'absence de garanties appropriées, les utilisateurs risquent de trop se fier aux résultats automatisés ou d'entreprendre des actions sans une validation suffisante.
Fieldwire établit un cadre clair : l'IA apporte son aide, mais ce sont les utilisateurs qui décident. L'ensemble du généré par l'IA est étiqueté de manière explicite, et rien ne peut être finalisé sans un examen, une modification et une validation de la part de l'utilisateur. Les actions sont toujours à l'initiative des utilisateurs, et non du système.
Cette approche garantit la responsabilité des équipes qui gèrent le projet.
Biais : garantir le bon fonctionnement de l'IA pour chaque rôle sur le terrain
Les systèmes d'IA sont le reflet des données à partir desquelles ils sont entraînés. Dans le secteur du bâtiment, ce phénomène peut se traduire par des résultats plus pertinents pour certains rôles, comme les entreprises générales, et être moins utiles pour les sous-traitants ou les corps de métier spécialisés.
Pour atténuer cet écueil, Fieldwire exploite divers ensembles de données qui couvrent un large éventail de types de projets et de rôles. Les résultats font l'objet d'une évaluation constante pour garantir leur pertinence vis-à-vis des différents utilisateurs et flux de travail.
Cette démarche permet une précision technique et une utilité pratique pour toutes les parties impliquées dans un projet.
Construire une IA digne de confiance pour les équipes de construction
L'IA offre un énorme potentiel pour améliorer la productivité, réduire les tâches manuelles et faire émerger des informations auxquelles il était auparavant impossible d'accéder rapidement. Mais dans un secteur d'activité où la précision, la sécurité et la responsabilité sont essentielles, cette innovation doit être envisagée de manière responsable.
Une approche responsable de l'IA ne se résume pas à de simples performances. Elle exige des limites claires au niveau des données, des garanties solides contre les erreurs et les utilisations abusives, et une grande transparence dans la manière dont les résultats sont générés.
Chez Fieldwire, notre approche s'appuie sur plusieurs principes fondamentaux : limiter l'exposition des données, valider les résultats avant leur transmission aux utilisateurs, garantir la sécurité du système et s'assurer que les équipes restent maîtres de leurs décisions.
Pour les équipes qui travaillent dans des environnements au sein desquels l'utilisation de l'IA est restreinte, ces fonctionnalités peuvent également être désactivées au niveau du compte, ce qui permet aux entreprises d'adopter de nouvelles capacités à leur propre rythme.
En abordant ces questions d'emblée, nous construisons une IA en laquelle les professionnels du bâtiment peuvent avoir confiance. Nos outils sont conçus non seulement pour automatiser les tâches, mais aussi pour aider les équipes à construire de manière plus intelligente, plus sûre et plus efficace au quotidien.
Découvrez des informations concrètes sur la façon dont les équipes de construction utilisent l'IA aujourd'hui, que ce soit au niveau des flux de travail ou des effets mesurables. Téléchargez notre rapport sur le rôle de l'IA sur le terrain.
