Les avantages de l'Intelligence Artificielle (IA) dans le secteur de la construction

January 21, 2019 Roa, S.

La construction emploie près de 7% de la main-d'œuvre mondiale et constitue donc un secteur important de l'économie. Le grand public et les entreprises dépensent 8 766 milliards d’euros par an dans des activités de construction (McKinsey, 2017). Alors que d'autres secteurs font appel à l’Intelligence Artificielle et à d'autres technologies pour améliorer leur productivité, la construction n'intègre ces progrès que très lentement.

Au niveau mondial, la croissance du secteur de la construction n'a été que de 1% par an ces dernières décennies. Pendant ce temps, le taux de croissance de l'industrie manufacturière a atteint 3,6% et celui de l'économie mondiale 2,8%. La productivité, soit le rendement économique total par employé, est restée constante dans le secteur de la construction. En comparaison, la productivité de la vente au détail, de l'industrie manufacturière et de l'agriculture a augmenté de 1500% depuis 1945. Cette situation s'explique par le fait que la construction est un secteur dans lequel les outils numériques sont peu utilisés et que les nouvelles technologies n'y sont adoptées que lentement (McKinsey, 2017).
 
L'adoption des dernières technologies peut paraître intimidante à vos équipes. Mais l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle rendent les chantiers plus efficaces et permettent de faire des économies. Les solutions d'IA dont ont bénéficié d'autres secteurs commencent à émerger dans la construction.

 

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ?

L'intelligence artificielle (IA) est un terme global qui désigne la capacité d'une machine à imiter les fonctions cognitives humaines, notamment la résolution de problèmes, l'identification de structures et l'apprentissage. L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'IA qui fait appel à des techniques statistiques pour permettre aux systèmes informatiques « d'apprendre » à partir de données, sans programmation particulière : plus ils sont alimentés en données, plus ils sont efficaces

À court terme, McKinsey prévoit un développement limité de l'IA dans le secteur de la construction (McKinsey, 2018). Néanmoins, un frémissement est perceptible. Les acteurs du secteur ne peuvent plus se permettre de laisser la pertinence de l'IA bénéficier uniquement aux autres. L'ingénierie et la construction doivent s'approprier les méthodes et applications de l'IA. C'est le seul moyen de faire face aux nouveaux concurrents et de rester dans la course.


L’IA et apprentissage automatique pour une construction intelligente

Les applications possibles de l'apprentissage automatique et de l'IA dans le secteur de la construction sont très nombreuses. Demandes d'informations, problèmes à traiter et commandes rectificatives sont classiques dans le secteur. L'apprentissage automatique représente un assistant intelligent capable d'examiner cette montagne de données. Il signale aux chefs de projet les principaux sujets à traiter. Plusieurs applications utilisent déjà l'IA de cette façon. Les avantages vont du tri d'e-mails et de spams à un suivi avancé de la sécurité.


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10 exemples d'utilisation de l'IA dans le secteur de la construction

1. Éviter les surcoûts

Le budget de la plupart des mégas projets n'est pas respecté, même si ceux-ci sont aux mains des meilleures équipes. Les réseaux neuronaux artificiels sont utilisés dans certains projets pour prévoir les différents surcoûts en fonction de facteurs comme la taille du projet, le type de contrat et le niveau de compétence des chefs de projet. Des données historiques comme les dates de début et de fin prévues sont utilisées par des modèles prédictifs pour définir les délais de futurs projets de façon réaliste. Par ailleurs, l'IA aide les équipes à accéder à distance à des documents de formation et, donc, à développer rapidement leurs compétences et connaissances. Ainsi, le temps nécessaire à l'intégration d'une nouvelle ressource sur un projet est réduit. La livraison du projet est par conséquent accélérée.

 

2. L'IA pour des bâtiments mieux conçus grâce à la conception générative
Le Building information modeling est un processus qui repose sur des modèles 3D et offre aux professionnels de l'architecture, de l'ingénierie et de la construction des informations utiles à la planification, la conception, la construction et la gestion efficace de bâtiments et d'infrastructures. Pour planifier et concevoir la construction d'un bâtiment, les modèles 3D doivent prendre en considération l'architecture, l'ingénierie, les plans mécaniques, électriques et de plomberie, ainsi que l'enchaînement des activités des différentes équipes.

La difficulté consiste à veiller à ce que les modèles de chacune des sous-équipes ne soient pas en conflit. Le secteur essaye actuellement d'utiliser l'apprentissage automatique sous forme de conception générative pour identifier et limiter les conflits entre les différents modèles générés par chaque équipe lors de la phase de planification et de conception et ainsi éviter les travaux à refaire.

Il existe des logiciels qui exploitent les algorithmes d'apprentissage automatique pour explorer toutes les variations d'une solution et générer des conceptions alternatives. L'apprentissage automatique sert à créer spécifiquement des modèles 3D de systèmes mécaniques, électriques et de plomberie tout en veillant simultanément à ce que ces derniers ne soient pas en conflit avec l'architecture du bâtiment. Il apprend à chaque itération à proposer une solution optimale.


3. Atténuation des risques
Chaque projet de construction comprend des risques de formes diverses au niveau de la qualité, de la sécurité, des délais et des coûts. Plus le projet est gros, plus les risques sont importants, car plusieurs sous-traitants interviennent en parallèle sur les chantiers. Des solutions d'IA et d'apprentissage automatique sont aujourd'hui utilisées par des maîtres d'œuvre pour suivre les risques et établir les priorités afin que l'équipe puisse consacrer son temps et ses ressources aux facteurs de risque principaux. L'IA est utilisée pour affecter automatiquement une priorité aux problèmes rencontrés. Les sous-traitants sont notés en fonction d'un niveau de risque afin que les chefs de chantier puissent veiller à atténuer les risques avec les équipes les plus exposées. 


4. Planification de projet
Une startup de l'IA lancée en 2018 promet que ses robots et son intelligence artificielle détiennent la clé de la résolution des problèmes de retard et de surcoût rencontrés par les projets. L'entreprise utilise des robots pour obtenir automatiquement des scans 3D de chantiers, puis transmettre ces données à un réseau neuronal d'apprentissage profond qui détermine l'avancement des différents sous-projets. Si des retards sont identifiés, les responsables peuvent intervenir pour résoudre les problèmes avant que ceux-ci ne prennent trop d'ampleur.

Les algorithmes du futur utiliseront une technique d'IA appelée « apprentissage par renforcement ». Cette dernière permet aux algorithmes d'apprendre à partir d'essais et d'erreurs. Elle est en mesure d'évaluer un nombre illimité de combinaisons et d'alternatives issues de projets similaires. La planification de projet s'en trouve facilitée car l'outil peut déterminer la voie la plus optimisée et l'ajuster au fil du temps. 


5. L'IA rendra les chantiers plus productifs
Certaines entreprises commencent à proposer des engins de chantier autonomes pour réaliser des tâches répétitives plus efficacement que leurs homologues humains, comme couler du béton, monter un mur de briques, souder et démolir. Les excavations et le terrassement sont effectués par des bulldozers autonomes ou semi-autonomes capables de préparer le site d'un chantier à partir de spécifications définies par un programmeur humain. Les employés peuvent ainsi se consacrer aux travaux de construction eux-mêmes et le temps nécessaire au projet s'en trouve réduit. Les chefs de projet peuvent également suivre en temps réel l'avancement sur site. Ils utilisent la reconnaissance faciale, des caméras installées sur site et d'autres technologies similaires pour évaluer la productivité et vérifier le respect des procédures. 


6. L'IA dédiée à la sécurité dans la construction
Les employés du secteur de la construction sont victimes de cinq fois plus d'accidents du travail mortels que les autres travailleurs. Selon OSHA, les principales causes de décès dans le secteur privé de la construction (hors accidents sur autoroutes) sont les chutes, les chocs avec des objets, les électrocutions et les écrasements.

Un maître d'œuvre installé à Boston, dont le chiffre d'affaires annuel atteint 3 milliards de dollars, développe un algorithme qui analyse des photos de chantiers, identifie des dangers (comme des ouvriers qui ne portent pas d'équipements de protection) et met en relation les images et les accidents signalés. L'entreprise indique être en mesure d'évaluer le niveau de risque d'un projet afin de prévenir les équipes lorsqu'un danger important est détecté. 


7. L'IA résoudra le manque de main-d'œuvre
Le manque de main-d'œuvre et l'envie d'augmenter la faible productivité du secteur poussent les entreprises de construction à investir dans l'IA et la science des données. Un rapport établi par McKinsey en 2017 indique que les entreprises de construction pourraient augmenter leur productivité d'au moins 50% grâce à l'analyse de données en temps réel.

Les entreprises de construction commencent à utiliser l'IA et l'apprentissage automatique pour mieux planifier la répartition de la main-d'œuvre et des engins entre les différents projets. Un robot qui évalue en permanence l'avancement d'un projet ainsi que la localisation des ouvriers et des engins permet aux chefs de projet de savoir instantanément quels chantiers ont assez d'ouvriers et d'équipements pour être terminés à temps et lesquels sont en retard et auraient besoin de main-d'œuvre supplémentaire. D'après les experts, les robots du secteur de la construction deviennent de plus en plus intelligents et autonomes grâce aux techniques d'IA.


8. Construction hors site
Les entreprises de construction s'appuient de plus en plus sur des usines hors site équipées de robots autonomes qui assemblent des composants de bâtiments, qui servent ensuite aux ouvriers sur les chantiers. Certaines structures comme des murs peuvent être construites à la chaîne par des machines autonomes plus efficacement que par des humains, ces derniers se consacrent alors aux tâches plus pointues comme la plomberie, les systèmes de CVC ou d'électricité une fois la structure assemblée.


9. IA et Big Data dans la construction
Un énorme volume de données étant créé chaque jour, les systèmes d'IA disposent d'une source illimitée d'apprentissage et d'amélioration. Chaque chantier devient une source de données potentielle pour l'IA. Les données générées à partir des images prises depuis des appareils mobiles, des vidéos enregistrées par des drones, des capteurs de sécurité, le Building information modeling (BIM), etc. sont devenues une mine d'informations. Les professionnels du secteur de la construction et leurs clients ont ainsi la possibilité d'analyser les informations issues de ces données et d'en tirer profit grâce aux systèmes d'IA et d'apprentissage automatique.


10. L'IA pour la post-construction
Les conducteurs de travaux peuvent utiliser l'IA longtemps après la livraison des bâtiments. La modélisation des informations sur les bâtiments ou le BIM stocke des informations sur la structure des bâtiments. L'IA peut être utilisée pour suivre les problèmes en cours et même proposer des solutions pour les éviter.

 


L'avenir de l'IA dans la construction

La robotique, l'IA et les objets connectés sont en mesure de réduire les coûts de construction jusqu'à 20%. Par exemple, les ingénieurs peuvent s’équiper de lunettes  de réalité virtuelle et envoyer de mini-robots dans des bâtiments en construction pour suivre l'avancement des travaux à l'aide de caméras. L'IA, elle, est utilisée pour prévoir les réseaux électriques et de plomberie dans les nouveaux bâtiments, et pour développer des systèmes de sécurité pour les chantiers. Elle permet de suivre en temps réel les interactions des ouvriers, des engins et des objets sur les chantiers et d'alerter les responsables en cas de dangers potentiels, d'erreurs de construction ou de problèmes de productivité.

Malgré les importantes pertes d'emploi prévues, l'IA ne remplacera surement pas la main-d'œuvre humaine. Elle va plutôt modifier les modèles économiques du secteur de la construction, limiter les erreurs coûteuses, réduire le nombre d'accidents sur les chantiers et rendre plus efficaces les travaux.
 
Les responsables du secteur de la construction doivent investir en priorité dans des domaines dans lesquels l'IA peut avoir le plus d'impact sur les besoins spécifiques à leur entreprise. Les premiers à se lancer définiront la direction que prendra le secteur et bénéficieront des innovations à court et à long terme.

 

A propos de l'Auteur

Roa, S.

Sumana Rao est vice-présidente de Content Services, Trade Service (un département de Trimble). Elle a travaillé pour des fabricants et des distributeurs dans les secteurs industriel et MEP pendant plus de 15 ans. Sumana collabore avec des fabricants et des distributeurs pour élaborer des stratégies de contenu qui sous-tendent leur stratégie numérique globale visant à prendre des parts de marché et fidéliser plus de clients. Elle aide également les fabricants à lancer leurs produits auprès des distributeurs et sous-traitants du secteur.

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