Construire plus intelligemment avec l'IA : un regard sur l'avenir de la construction

Les progrès de l’informatique abordable, la disponibilité d’ensembles de données et d’algorithmes riches ont grandement contribué aux progrès de l’intelligence artificielle (IA). Avec l’apparition d’applications d’IA destinées au grand public, on se rend compte aujourd’hui de l’influence que l’IA a sur des secteurs tels que la construction.

Les systèmes d’IA sont des systèmes basés sur des machines qui peuvent avoir des capacités telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance vocale.

L’adoption de l’IA et d’autres technologies promet de modifier à jamais le secteur de la construction. Les résultats seront considérables, compte tenu de la valeur du marché de la construction. Les rapports de recherche suggèrent que l’IA dans la construction connaîtra un taux de croissance annuel composé de 35,2 %, faisant passer la valeur du marché de 600 millions de dollars à 5 milliards de dollars entre 2023 et 2030¹.

Les techniques d’IA peuvent ingérer de grandes quantités de données, prédire, recommander, visualiser et intégrer avec d’autres technologies. Cela permet aux parties prenantes de tirer une nouvelle valeur tout au long du cycle de vie du projet de construction. Cet article explore l’impact de l’intelligence artificielle dans l’industrie de la construction, y compris les avantages, les défis et ce que l’avenir nous réserve.

Avantages de l’IA pour le secteur de la construction

Voici quelques avantages que l’industrie de la construction peut tirer de l’utilisation de l’IA.

Réduction des coûts de projets de construction

De nombreux projets de construction de grande envergure connaissent des dépassements de coûts, les rapports estimant que les estimations dépassent en moyenne de 28 % le budget initial. Les dépassements de budget peuvent provenir d’estimations inexactes du projet, d’erreurs de conception et d’une sous-estimation du calendrier du projet.

La combinaison de systèmes d’IA tels que l’apprentissage profond avec l’analyse des big data peut aider à découvrir les risques, à estimer les coûts avec plus de précision et à améliorer la productivité. De plus, l’utilisation d’algorithmes de reconnaissance de l’écriture manuscrite et de NLP sur les documents administratifs synonymes de projets de construction peut contribuer à réduire les dépenses. Les logiciels de planification de projet, les assistants virtuels intelligents et même les drones équipés d’IA pour la surveillance peuvent contribuer à éliminer les surcoûts.

Une excellente étude de cas est le tunnelier autonome du métro de Sydney Ouest qui permet d’économiser de l’argent en limitant l’interaction humaine grâce à l’automatisation des tâches répétitives, en augmentant la précision et en gagnant du temps².

Renforcement de la sécurité

Les chantiers de construction sont dynamiques, en constante évolution et physiquement exigeants. Les travailleurs sont confrontés à une myriade de problèmes de sécurité allant de l’électrocution aux chutes. La capacité de l’IA à fournir des informations en temps réel sur le site lui permet de déterminer les risques de manière proactive avant qu’ils ne se matérialisent.

Grâce à la vision par ordinateur et à la reconnaissance d’images, la sécurité des machines et des travailleurs peut être contrôlée à grande échelle à l’aide d’algorithmes qui comparent les images sur site avec les archives d’accidents³.

Parmi les autres cas d’utilisation, on peut citer

Informer les superviseurs des travailleurs qui ne portent pas d’équipement de sécurité
Identifier les dysfonctionnements potentiels de l’équipement.
Déterminer quand l’interaction entre l’homme et la machine peut être dangereuse.
Combiner l’IA et les technologies portables pour alerter les travailleurs des dangers potentiels.
Limiter l’accès non autorisé à des zones limitées
Éviter les collisions sur le site en temps réel.

Détection des équipements de protection individuelle (EPI)

Les électrocutions et les collisions sont les principales causes d’incidents⁴ sur les chantiers de construction. Selon les rapports, l’utilisation correcte des EPI peut prévenir 37,2 % des accidents du travail et des maladies professionnelles. En outre, environ 12 à 14 % des accidents du travail entraînant une invalidité sont dus à une utilisation inappropriée des EPI⁵.

Le respect des EPI sur le site est un élément essentiel de la sécurité sur les chantiers de construction. Les équipements de sécurité tels que les casques, les gants, les bottes à embout d’acier et les pantalons de travail doivent être portés. Traditionnellement, la détection des EPI se faisait par des méthodes ethnographiques, qui exigeaient qu’un superviseur vérifie si les travailleurs avaient correctement mis l’équipement de protection.

Les algorithmes d’IA tels que la vision par ordinateur permettent de contrôler et de détecter la conformité des EPI à l’aide de techniques telles que la détection d’objets, la détection d’images, l’analyse de modèles et le suivi de mouvements. Des entreprises spécialisées dans la sécurité au travail, comme Protex AI, proposent des solutions de détection des EPI. Leur technologie permet de surveiller et de détecter les travailleurs dont les EPI sont incomplets ou manquants⁶.

Pour les grands projets de construction, il est possible d’utiliser l’IA pour personnaliser les modèles de prévision afin de prévoir les risques naturels potentiels tels que les inondations et les tempêtes.

Wipro est une entreprise qui associe l’IA à d’autres technologies pour réduire les collisions sur le chantier⁷. Le système est configuré pour suivre les mouvements et la vitesse des machines, entre autres paramètres, et a permis de réduire considérablement le nombre d’accidents.

Accroissement de la productivité

Par rapport à d’autres secteurs comme l’entreposage, l’industrie manufacturière et les télécommunications, la construction a pris du retard dans l’adoption de la numérisation. Les rapports des grands marchés de la construction, tels que les États-Unis, font état d’un problème important de croissance de la productivité, actuellement inférieure à 1 % par an. L’IA a le potentiel de porter cette croissance à environ 1,4 %⁸.

La combinaison des cadres de modélisation des données du bâtiment (BIM) et de l’IA apporte une réelle valeur ajoutée. La BIM décrit principalement le processus de création et de gestion d’informations numériques sur les actifs construits, tels que les bâtiments. Certains processus BIM peuvent être rationalisés et automatisés, notamment l’analyse des performances des bâtiments, l’exploration des journaux d’événements, la conception et la vérification des règles.

L’intégration de l’IA à d’autres technologies, telles que la robotique, les vêtements intelligents, les drones et le big data, peut accroître la sécurité sur les chantiers de construction. Elle peut par exemple conduire à l’automatisation des tâches de maintenance, améliorer la prise de décision et contribuer à réduire les surcoûts, aboutissant à une meilleure productivité.

Plusieurs entreprises ont créé des solutions visant à améliorer la productivité à certaines étapes du processus de construction. Par exemple, ALICE Technologies propose une solution de bout en bout alimentée par l’IA pour aider les projets de construction à optimiser les ressources tout au long de leur cycle de vie⁹.

Une meilleure prise décision

Les données relatives à la construction peuvent rapidement devenir volumineuses. Par exemple, les fichiers BIM contenant les données de conception d’un modèle de bâtiment de trois étages atteignent facilement 50 Go¹⁰. Par ailleurs, les données provenant de capteurs, de drones et de caméras peuvent générer des quantités considérables de données.

Par exemple, la plateforme de gestion de la construction Procore utilise des informations alimentées par l’IA et des références industrielles pour aider les utilisateurs à prendre des décisions en temps réel. D’autres cas d’utilisation incluent les drones alimentés par l’IA, qui peuvent relayer des images précises d’un site et suivre les progrès, aidant ainsi les gestionnaires de la construction à identifier les problèmes potentiels en temps réel.

Capacités de conception améliorées

L’IA étroitement ciblée peut optimiser les conceptions et les plans d’étage générés à partir d’entrées spatiales et programmatiques¹¹. Elle peut réorganiser les plans de manière dynamique et automatiser les tâches répétitives. L’IA générative peut être incorporée dans les flux de travail pour aider les concepteurs et les architectes à produire des modèles de projet et à les classer.

Un bon exemple est le logiciel Forma d’Autodesk, qui a aidé l’un de ses clients à réduire le temps de conception global de 50 à 66 % au stade de l’étude conceptuelle¹².

L’IA au service de l’analyse des chantiers de construction

Drones, caméras, capteurs IoT et dispositifs embarqués peuvent tous constituer la base de la collecte de données sur un chantier de construction. Les gestionnaires de site peuvent agréger les données à l’aide du BIM et utiliser des techniques d’IA pour optimiser les opérations sur le site à travers toutes les phases¹³.

Applications de l’IA pour la construction

L’intégration de l’IA à d’autres technologies apporte un changement transformationnel dans les projets de construction. Voici quelques-unes des principales applications de l’IA dans la construction.

Robotique et automatisation

Les robots dotés d’IA peuvent automatiser certaines tâches banales effectuées par les humains. Ces robots peuvent effectuer des activités telles que le soudage, la pose de briques et la peinture avec une grande précision. Certains robots sont équipés de caméras pour capturer des images et des vidéos de construction de manière autonome.

La robotique a été utilisée pour automatiser la production de panneaux préfabriqués. D’autres, comme les ZenRobots, sont utiles pour trier les déchets issus de la démolition des bâtiments.

Gestion de projet automatisée

Les processus de construction peuvent être manuels, répétitifs et sujets aux erreurs. Il est possible d’intégrer l’IA dans le flux de travail des projets de construction, de la conception à la construction réelle.

Les flux de travail guidés par l’IA permettent de terminer les projets dans les délais, d’éviter les dépassements de coûts et de limiter les problèmes imprévus lorsqu’ils sont incorporés à des capacités prédictives. La production de rapports devient également plus facile, grâce à la possibilité de personnaliser les résultats, y compris les vidéos et les images.

Grâce à des algorithmes tels que les algorithmes génétiques (AG) et les réseaux neuronaux artificiels (RNA), les logiciels de projet de construction peuvent résoudre des problèmes complexes tels que l’optimisation des coûts, l’affectation des ressources et la minimisation des déchets¹⁴. De plus, les systèmes de planification alimentés par l’IA peuvent aider à générer des calendriers optimisés tout en tenant compte des différents intrants et des contraintes du projet¹⁵.

Contrôle de la qualité et inspection

Les drones et autres équipements à capacité visuelle peuvent utiliser la vision par ordinateur pour suivre l’avancement des travaux et vérifier les anomalies de construction. L’analyse en temps réel de la qualité peut contribuer à la détection rapide des anomalies, ce qui permet de déployer rapidement des mesures correctives.

L’IA permet également de prévoir les problèmes de qualité avant qu’ils ne surviennent. Bien qu’elle n’en soit qu’à ses débuts, la technologie peut prévoir les défaillances, les défauts et les anomalies avant qu’ils ne se produisent, ce qui permet d’économiser beaucoup de ressources.

Opportunités pour l’intelligence artificielle dans la construction

L’IA peut avoir un impact réel dans de nombreux domaines du flux de travail de la construction. Bien que l’adoption soit lente en raison de défis tels que le coût initial et les barrières institutionnelles, il existe de réelles opportunités qui pourraient faire évoluer la façon dont la construction est réalisée. Un rapport du cabinet de recherche McKinsey indique que les entreprises qui adoptent la numérisation sont 50 % plus susceptibles de générer une meilleure productivité grâce à l’IA¹⁶.

L’IA pour la phase de planification

La planification est une étape essentielle de tout projet de construction. Avant le début de la construction physique, il est primordial de créer des plans et des spécifications détaillés. Voici quelques-unes des possibilités offertes dans ce domaine.

Planification automatisée des projets : Les parties prenantes consacrent un temps considérable à la planification, alors qu’elles sont confrontées à de nombreuses variables dynamiques. La combinaison de l’IA avec des technologies telles que le big data peut aider les gestionnaires de projets à planifier, à analyser les coûts et à évaluer les risques. En utilisant les données historiques des projets précédents, les parties prenantes peuvent savoir où les retards sont susceptibles de se produire grâce à la modélisation prédictive.

Le service Construction Intelligence Cloud d’Oracle utilise l’IA pour aider les acteurs du projet à identifier les risques et à prendre des décisions éclairées. Slate est une autre entreprise qui utilise les données et l’IA pour améliorer la gestion des projets¹⁷.

S’attaquer aux pénuries de main-d’œuvre : Les ressources humaines sont une composante dynamique du paysage de la construction, la plupart de la main-d’œuvre étant manuelle et temporaire. Les différentes étapes de la construction exigent des compétences et une expertise différentes. L’IA peut aider les planificateurs à déterminer l’itinéraire optimal pour la construction tout en maximisant la main-d’œuvre. L’IA gérant certaines tâches répétitives, les travailleurs seront moins susceptibles d’être surchargés de travail.

SkyCatch est une entreprise de drones aériens qui utilise les données à des fins d’analyse et de visualisation. Cela peut aider à libérer les travailleurs des longues heures de travail au sol pendant les études et la cartographie¹⁸.

Documents de construction : Les outils basés sur l’IA peuvent automatiser l’extraction d’informations des documents de construction. Cela est possible grâce au NLP, qui peut aider à créer une portée de projet détaillée à partir de plans et d’autres documents. Par exemple, Caddie est un outil qui permet d’extraire des informations des plans de construction, ce qui est utile lors de l’analyse du projet¹⁹.

L’IA pour la phase de conception

Conception générative : L’IA peut produire automatiquement des plans, des dessins conceptuels et des synthèses de scènes d’intérieur à l’aide de techniques d’apprentissage profond génératif. Elle peut fournir des permutations de la conception, des contraintes de coûts et des exigences spatiales en fonction des données fournies. Ces systèmes peuvent également montrer la pertinence d’une conception. Par exemple, l’industrie du logement Daiwa au Japon utilise des outils de conception générative pour réimaginer des modèles de maisons pour de petites parcelles²⁰.

Levés topographiques : L’intégration de l’IA au balayage laser et à la photogrammétrie peut faciliter les processus d’arpentage tels que la surveillance de la déformation du sol et la disposition des points. Des entreprises telles que PrecisionHawk fournissent des analyses aériennes pilotées par l’IA pour les données collectées lors de la cartographie aérienne²¹.

Modélisation des données du bâtiment : La modélisation des données du bâtiment (BIM) est à la pointe de la numérisation du secteur de la construction. Il s’agit d’un outil multifonctionnel qui offre des avantages tout au long du cycle de vie du projet. L’intégration de la BIM et de l’IA peut catapulter le logiciel pour mieux gérer les projets dont la complexité est inhérente et améliorer les rapports, parmi d’autres avantages.

L’IA pour la phase de construction

La phase de construction est connue pour ses méthodes traditionnelles. Cependant, la combinaison de l’IA et d’autres technologies telles que la robotique promet de grandes perturbations dans cette phase.

Surveillance de la construction : L’utilisation de capteurs, de drones et de l’IA peut aider à surveiller l’intégrité structurelle à l’aide de techniques telles que l’ANN. La vision par ordinateur peut également aider à prévenir les collisions, à suivre l’avancement des travaux et à limiter les accidents sur le chantier. Par exemple, SiteAware utilise des drones pour collecter de manière autonome des informations sur les chantiers. Les utilisateurs peuvent ensuite visualiser l’avancement des travaux via un navigateur web et le superposer au modèle de conception pour vérifier l’avancement des travaux²².

Excavation autonome : En combinant la vision par ordinateur, l’apprentissage profond, les capteurs et les algorithmes de précision, les machines d’excavation armées d’IA peuvent remplir leurs fonctions de manière fiable. Elles peuvent réduire le temps d’exécution et éviter les accidents en fonction des protocoles de sécurité programmés. Ces machines peuvent augmenter la vitesse et la puissance en fonction du chantier.

Komatsu, un fabricant de machines lourdes, s’est associé à NVIDIA pour acquérir des capacités d’IA qui contribueraient à améliorer l’efficacité et la sécurité des chantiers²³.

Véhicules autonomes : Des véhicules aériens et des robots autonomes qui peuvent aider à assembler des bâtiments et à transporter des matériaux de construction. Caterpillar et Komatsu, deux grandes entreprises d’équipement de véhicules lourds, développent des chenilles à benne autonomes pour accroître la productivité et la sécurité sur les chantiers.

Robots spécifiques à une tâche : Il s’agit de robots capables d’effectuer des travaux structurels tels que le soudage, la maçonnerie, la préfabrication hors site et l’inspection des bâtiments. Path Robotics, par exemple, met au point des robots autonomes dotés d’IA capables de scanner, de positionner et de souder des pièces²⁴.

Technologies intelligentes portables : Il est possible d’envoyer des informations, telles que des notifications de sécurité, à partir d’un système central utilisant l’IA. Les casques et les lunettes intelligents peuvent utiliser l’IA et les capteurs pour assurer la sécurité des travailleurs et la visualisation. Des entreprises comme ARway ont mis au point des lunettes intelligentes qui utilisent la réalité augmentée (RA) et l’IA pour offrir des expériences immersives²⁵. Ces lunettes peuvent montrer des espaces finis pour aider à visualiser le projet avant son achèvement.

L’avenir de l’IA dans la construction

L’intégration de l’IA dans les systèmes existants et le développement de nouvelles solutions adaptées à toutes les étapes du cycle de vie des projets de construction se développent de plus en plus. Les parties prenantes peuvent s’attendre à ce que le paysage de la construction change rapidement à mesure que l’IA évolue et devient de plus en plus orientée vers le consommateur. Voici un aperçu de ce à quoi il faut s’attendre :

Collaboration accrue entre l’homme et l’IA

Alors que l’IA continue de proliférer dans le secteur de la construction, on s’attend à une collaboration accrue entre les humains et les systèmes d’IA, que ce soit par le biais de logiciels alimentés par l’IA ou de véhicules autonomes. Les travailleurs de la construction peuvent s’attendre à utiliser des logiciels alimentés par l’IA et d’autres équipements tels que des drones et des caméras pour gérer les projets.

Cela permettra de réduire les accidents sur le site, de surveiller les risques et de faciliter la gestion des projets. En fin de compte, l’intégration de l’IA devrait contribuer à réduire le coût global des projets de construction.

Perturbation du secteur de la construction

L’IA prendra probablement en charge les tâches répétitives, en particulier dans les projets de construction à grande échelle qui affectent la main-d’œuvre. Toutefois, elle permettra aux travailleurs de se concentrer sur des domaines de construction plus complexes. L’IA devrait également modifier les modèles d’entreprise, ce qui permettra d’éviter les dépassements de coûts et de limiter les accidents de chantier et les retards.

Les défis de l’IA dans la construction

L’influence de l’IA sur le secteur de la construction suscite beaucoup d’enthousiasme et d’attentes. Cependant, les défis ne manquent pas, les considérations éthiques étant en tête de liste. Voici un aperçu des défis auxquels l’IA est actuellement confrontée²⁶.

Considérations éthiques

Des questions éthiques subsistent, qui peuvent affecter l’impact positif de l’IA dans le secteur. Voici quelques considérations :

Le développement de l’intelligence artificielle générale ( AGI) et de la super intelligence artificielle ( ASI), qui permettent aux systèmes d’IA de prendre des décisions de manière autonome, pourrait poser des problèmes de transparence et de responsabilité algorithmique.

Avec les drones et les caméras dotés d’un système de vision par ordinateur qui surveillent et capturent des données sur les personnes et les machines tout au long du cycle de vie du projet, des questions éthiques d’atteinte à la vie privée se posent.

L’IA promet d’avoir un impact sur les emplois dans le secteur de la construction, certains postes étant susceptibles d’être supprimés tandis que d’autres nécessitent une montée en compétence des travailleurs. La plupart des travailleurs sont temporaires et effectuent des tâches manuelles répétitives. L’IA pourrait automatiser ces tâches, ce qui entraînerait d’importantes pertes d’emplois.

Sécurité des données et protection de la vie privée

Les systèmes d’IA ont besoin de données volumineuses pour s’entraîner et fonctionner. Outre les données relatives aux sites, les systèmes alimentés par l’IA collectent ou hébergent des données personnelles. Par ailleurs, les solutions d’IA nécessiteront des données propriétaires, qui peuvent nécessiter une isolation des nœuds et une traçabilité de la source. Les conséquences d’une fuite d’informations sont considérables, notamment en ce qui concerne le vol d’identité et de secrets commerciaux.

Outre la protection des données, les systèmes d’IA dans l’environnement de la construction peuvent être confrontés à des défis en matière de confiance et d’intégrité, en particulier en ce qui concerne leurs processus décisionnels. Les modèles d’IA peuvent également être empoisonnés par des pirates informatiques malveillants, qui injectent de fausses données et produisent des résultats inexacts, ce qui peut mettre en danger les personnes présentes sur les chantiers de construction.

Un chantier de construction est généralement une ruche d’activités avec des mouvements constants d’hommes et de machines. Dans ce contexte, la sécurité des travailleurs est primordiale et les systèmes alimentés par l’IA ne doivent pas contribuer à la compromettre. Par exemple, un système de vision par ordinateur qui identifie les équipements de construction peut identifier à tort des personnes travaillant en hauteur.

Toutes ces préoccupations soulignent la nécessité de valider l’IA et plus particulièrement d’en évaluer la robustesse. Les performances et la sécurité de l’IA s’en trouveront grandement améliorées.

Questions réglementaires

Des réglementations doivent être mises en œuvre pour garantir l’utilisation correcte et bénéfique de l’IA.

L’IA présentant de multiples facettes et des cas d’utilisation à plusieurs niveaux, il peut s’avérer difficile d’instituer une loi « universelle » pour réglementer les systèmes d’IA. Les lois doivent indiquer clairement qui est tenu pour responsable si l’IA génère des résultats négatifs.

En outre, il peut être nécessaire de normaliser les lois dans les différents pays, faute de quoi des obstacles pourraient limiter le partage des données et l’intégration des systèmes.

Coût initial élevé

Le coût de l’investissement dans les solutions d’IA peut être extrêmement élevé au départ, en particulier pour les petites entreprises de construction. Le coût du matériel, des données, de la main-d’œuvre qualifiée et des logiciels peut être prohibitif.

Originalité du projet

De nombreux projets de construction sont fiers de leur caractère unique. Cela peut signifier que les données utilisées pour former un modèle d’IA peuvent ne pas être pertinentes pour un projet. Il peut en résulter des biais, une prise de décision sous-optimale ou des prédictions inexactes.

Conclusion

Le lien entre l’IA et la construction promet d’affecter profondément le secteur de la construction. L’amélioration continue des solutions basées sur l’IA promet de réduire le coût global des projets, de renforcer la sécurité et d’augmenter la productivité.

Selon des rapports récents, les experts s’attendent à ce que l’intelligence artificielle dans le marché de la construction croisse à un taux annuel de 35,2 %. On s’attend à une collaboration accrue entre les humains et les solutions d’IA afin d’avoir un impact positif sur le secteur de la construction.

Cependant, l’IA dans la construction est confrontée à des défis, dont les principaux sont d’ordre éthique et réglementaire. Les gouvernements, les parties prenantes et les leaders de l’IA doivent élaborer des lois qui répondent de manière adéquate à ces préoccupations. À l’avenir, la société bénéficiera davantage d’une collaboration entre l’IA et les humains. Les questions de sécurité des données et de protection de la vie privée sont également fondamentales pour le succès de l’IA dans le secteur de la construction. Il est primordial de sécuriser correctement les systèmes et l’infrastructure de l’IA afin d’éviter les acteurs malveillants.

Construire plus intelligemment avec l’IA : un regard sur l’avenir de la construction