La Fédération Française du Bâtiment (FFB) propose 4 podcasts en accès libre pour aider les entreprises à appréhender l’apport de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur.
L’intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur de nombreux secteurs, y compris celui du bâtiment. Pour accompagner les professionnels dans la compréhension des impacts de l’IA sur leur activité, la Fédération Française du Bâtiment (FFB) propose une série de 4 podcasts d’une dizaine de minutes chacun, explorant les multiples applications de cette technologie dans le secteur.
Ces discussions démontrent que l’IA s’adresse à toutes les structures, des artisans aux grandes entreprises.
Podcast #1 « L’IA pour gagner du temps ? »
Ce podcast explore cinq domaines clés où l’intelligence artificielle (IA) apporte une réelle valeur ajoutée dans le secteur du bâtiment :
- La veille réglementaire, pour suivre efficacement les évolutions législatives et normatives.
- L’analyse de grandes quantités de données, issues de diverses sources telles que les réseaux sociaux, les rapports économiques, les données de vente ou encore les tendances de recherche en ligne.
- L’automatisation des tâches administratives, comme la rédaction de contrats, la gestion documentaire ou la saisie de données, qui allège considérablement la charge de travail.
- L’optimisation des flux et le suivi en temps réel, grâce à des dispositifs comme les capteurs IoT (Internet des Objets) et les puces RFID, permettant de localiser et de surveiller l’état des matériaux, ou encore d’anticiper les besoins en fonction de l’avancement du chantier et des conditions externes, notamment météorologiques.
- La création automatisée des dossiers d’ouvrage exécuté (DOE), en centralisant toutes les informations nécessaires de manière structurée et fiable.
L’épisode met également en lumière le fait que ces technologies ne sont pas de simples concepts théoriques : elles sont déjà intégrées dans des outils utilisés au quotidien.
Cependant, l’IA n’est pas une solution miracle : sa mise en œuvre nécessite un minimum d’investissement en temps et en effort pour en tirer le meilleur parti.
Podcast #2 « L’IA pour mieux concevoir ? »
Il s’agit de la mise en avant les opportunités qu’offrent les outils d’IA pour renforcer la collaboration entre équipes, simplifier certaines tâches et encourager l’innovation dans un cadre plus serein.
Les entreprises peuvent opter pour l’utilisation de modèles d’IA existants, développés par des tiers, comme l’IA générative. Ces modèles, capables d’une grande généralisation, excellent à traiter de nouvelles données qu’ils n’ont pas rencontrées lors de leur entraînement. Ils conviennent particulièrement aux tâches génériques et reproductibles, telles que la gestion de projet ou la comptabilité.
En parallèle, il est possible de déployer des modèles d’IA sur mesure, conçus pour répondre aux besoins spécifiques d’un métier ou d’une entreprise. Cette approche est idéale pour des cas techniques présentant de fortes particularités métier. Par exemple, un concepteur de logements pourrait s’appuyer sur une IA générative spécialement entraînée pour créer des aménagements adaptés à des contraintes locales, comme celles imposées par un PLU, ou en tenant compte de l’expertise accumulée à partir de nombreux plans réalisés par le passé.
Pour les projets d’IA sur mesure, la gestion des données joue un rôle central et doit être planifiée dès les premières étapes afin de garantir le succès du déploiement.
Podcast #3 « L’IA pour optimiser le chantier ? »
Ce podcast, enrichi par le témoignage d’un dirigeant, met en lumière les opportunités offertes par l’IA dans des domaines tels que la planification des chantiers, la gestion des coûts et la prévention des risques.
Grâce à des algorithmes avancés, l’IA peut analyser d’immenses volumes de données et utiliser des modèles prédictifs pour anticiper les interruptions potentielles, notamment en intégrant des prévisions météorologiques et d’autres paramètres. Elle aide également à prévoir les besoins en matériaux, simule différents scénarios en fonction de l’avancement du projet, génère des alertes et optimise l’allocation des ressources. L’objectif est de réduire les temps d’arrêt, d’ajuster rapidement l’organisation si nécessaire et d’améliorer l’efficacité globale.
Par exemple, l’IA peut comparer en temps réel les prix des matériaux, le coût de la main-d’œuvre et des équipements en s’appuyant sur des bases de données en ligne, des indices de prix ou des catalogues de fournisseurs. Ces analyses permettent de confronter les coûts aux standards du secteur ou à des projets similaires.
En matière de prévention des risques, l’IA se révèle précieuse pour détecter des situations potentiellement dangereuses, en s’appuyant sur l’analyse des données historiques liées aux incidents et accidents. L’enjeu ne réside pas dans le contrôle, mais dans la capacité à mettre en place des mesures préventives ciblées et efficaces.
Cependant, plusieurs défis émergent. Faut-il investir dans des outils ou équipements spécifiques, souvent onéreux et complexes à intégrer dans les pratiques actuelles ? Quelles sont les barrières à l’adoption de ces solutions ? Mettre en œuvre un projet impliquant l’IA nécessite du temps, de l’énergie et un engagement fort, en particulier de la part du dirigeant.
Podcast #4 « 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’usage potentiels pour l’IA. Pour débuter, ils ont choisi de se concentrer sur quelques initiatives offrant une forte valeur ajoutée.
Par exemple, pour améliorer le suivi du chiffrage des projets, ils ont décidé de numériser les documents liés aux chantiers, comme les factures, en utilisant un système de reconnaissance optique de caractères (OCR). Cette technologie permet de convertir automatiquement des documents numérisés, tels que des scans ou des photos, en texte exploitable par des logiciels. Une fois les documents numérisés et validés à travers quelques étapes de contrôle, l’ensemble du processus peut être automatisé, réduisant ainsi les erreurs et optimisant les tâches administratives.
L’OCR facilite également la transformation des archives papier en données numériques utilisables, ce qui simplifie leur consultation, leur partage et leur analyse. Cette démarche s’inscrit dans une stratégie plus large où la multiplication des capteurs contribue à l’accumulation de données. Ces informations sont précieuses pour gérer les pannes en temps réel, anticiper les consommations énergétiques ou planifier la maintenance des équipements.
En maintenance prédictive, l’objectif est de détecter les anomalies avant qu’elles ne se transforment en pannes. Bien que le manque de données historiques reste un défi, l’IA révolutionne la gestion des anomalies en fournissant des alertes rapides. Ces systèmes permettent d’intervenir dès la première anomalie, évitant ainsi l’accumulation de problèmes et prévenant les pannes prolongées. Cette approche proactive optimise l’utilisation des machines, réduit les coûts opérationnels et contribue à diminuer l’empreinte carbone.
Concernant le respect du RGPD, plusieurs points nécessitent une attention particulière, notamment selon que les systèmes d’IA sont déployés sur des serveurs publics ou privés et si des services externes sont sollicités. Lorsque les données d’usage sont combinées avec des données ouvertes (open data), cela peut révéler des informations sensibles. Il est donc essentiel de cloisonner certaines données tout en cherchant à maximiser les capacités applicatives.
Cela s’applique également aux échanges entre entreprises avec des données non personnelles, car celles-ci ont une réelle valeur économique.
Enfin, la formation des équipes est un levier clé pour une adoption réussie de l’IA. Beaucoup de solutions d’IA ne génèrent de la valeur que lorsqu’elles sont bien maîtrisées. La formation des utilisateurs finaux est donc l’un des plus grands défis, mais aussi une condition indispensable pour tirer pleinement parti des bénéfices de ces technologies.