Avec la sortie d'applications d'IA destinées aux consommateurs, on prend désormais conscience du pouvoir de l'IA d'influencer des secteurs tels que la construction.
La baisse des coûts de calculs informatiques, la disponibilité de riches ensembles de données et d'algorithmes ont grandement contribué aux progrès de l'intelligence artificielle (IA). Avec la mise sur le marché d'applications d'IA destinées au grand public, on prend désormais conscience de la capacité de l'IA à influencer des secteurs tels que la construction.
Les systèmes IA sont des systèmes basés sur des machines qui peuvent posséder des capacités telles que la vision par ordinateur, le traitement naturel du langage (TAL) et la reconnaissance vocale.
L'adoption de l'IA et d'autres technologies promet de changer à jamais l'industrie de la construction. Les résultats seront considérables, compte tenu de la valeur du marché de la construction. Des 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 2030[1].
Les techniques d'IA peuvent ingérer d'énormes quantités de données, prévoir, recommander, visualiser et s'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 réserve
Voici quelques manières dont le secteur de la construction peut bénéficier de l'IA.
De nombreux projets de construction à grande échelle connaissent des dépassements de coûts, avec des rapports estimant en moyenne 28% au-dessus du budget initial. Ces dépassements peuvent provenir d'estimations de projet inexactes, d'erreurs de conception et de sous-estimation du calendrier du projet.
L'association des systèmes IA tels que l'apprentissage profond avec l'analyse des big data peut aider à identifier les risques, estimer les coûts plus précisément et améliorer la productivité. De plus, l'utilisation d'algorithmes de reconnaissance d'écriture manuscrite et de TALN (Traitement Automatique du Langage Naturel) sur les documents liés aux projets de construction peut aider à réduire les dépenses. Les logiciels de planification de projets, les assistants virtuels intelligents et même les drones équipés d'IA pour la surveillance peuvent contribuer à éliminer les dépenses excessives.
Une excellente étude de cas est la machine de forage de tunnel autonome du Sydney Metro West qui économise de l'argent en limitant l'interaction humaine en automatisant les tâches répétitives, augmentant la précision et gagnant du temps [2].
Les chantiers de construction sont dynamiques, en constante évolution et physiquement exigeants. Les travailleurs font face à une multitude de défis de sécurité allant de l'électrocution aux chutes. La capacité de l'IA à fournir des informations en temps réel sur site la rend efficace pour déterminer proactivement les risques avant qu'ils ne se matérialisent.
Avec la vision par ordinateur et la reconnaissance d'images, la sécurité des machines et des travailleurs peut être surveillée à grande échelle en utilisant des algorithmes pour comparer les images sur site avec les historiques d'accidents [3].
Parmi les autres utilisations, on peut citer :
Notification aux superviseurs des travailleurs ne portant pas d'équipement de sécurité
Identification de dysfonctionnements potentiels des équipements
Détermination d’interactions dangereuses entre l'homme et la machine
Combinaison de l'IA et des technologies portables pour alerter les travailleurs des dangers potentiels
Limiter l'accès non autorisé à des zones restreintes
Prévenir les collisions sur site en temps réel
L'électrocution et la collision sont les principales causes d'incidents sur les chantiers de construction [4]. D’après des études, l'utilisation appropriée des EPI peut prévenir 37,2% des blessures et maladies professionnelles. De plus, environ 12% à 14% des blessures professionnelles entraînant des handicaps sont causées par une utilisation inappropriée des équipements EPI [5].
L’utilisation des EPI sur site est un élément essentiel de la sécurité des chantiers de construction. Les équipements de protection individuels tels que les casques, les gants, les chaussures de sécurité à bout renforcé et les pantalons de travail doivent être portés. Traditionnellement, la détection des EPI était effectuée par des méthodes ethnographiques, nécessitant qu'un superviseur vérifie si les travailleurs avaient correctement mis les équipements de protection.
Des algorithmes IA comme la vision par ordinateur aident à surveiller et détecter la conformité d’utilisation des EPI en employant des techniques telles que la détection d'objets et d'images, l'analyse de tendances et le suivi des mouvements. Des entreprises de sécurité au travail comme Protex AI fournissent des solutions de détection d'EPI. Leur technologie peut surveiller et détecter des travailleurs portant des EPI incomplets ou manquants [6].
Pour les grands projets de construction, il est possible d'utiliser l'IA pour personnaliser les modèles prédictifs afin de prévoir d'éventuels risques naturels tels que les inondations et les tempêtes.
Wipro est une entreprise qui combine l'IA avec d'autres technologies pour réduire les collisions sur site [7]. Le système est configuré pour suivre le mouvement des machines, la vitesse, parmi d'autres paramètres et a complètement minimisé les accidents.
Comparée à d'autres industries comme l'entreposage, la fabrication et les télécommunications, la construction a pris du retard dans l'adoption de la digitalisation. Des rapports provenant de grands marchés de la construction comme les États-Unis indiquent un problème significatif de croissance de la productivité actuellement inférieur à 1% par an. L'IA a le potentiel de la booster à environ 1,4% [8].
Il y a une réelle valeur lorsque les techniques de Modélisation des Informations du Bâtiment (BIM) sont combinées avec l'IA. Le BIM décrit principalement le processus de création et de gestion des informations numériques sur les actifs construits tels que les bâtiments. Certains processus BIM peuvent être rationalisés et automatisés, y compris l'analyse des performances des bâtiments, l'exploitation des journaux d'événements, la conception et la vérification du respect des règles.
L'intégration de l'IA avec d'autres technologies, telles que la robotique, les technologies portables intelligentes, les drones et les big data, peut augmenter la sécurité sur les chantiers de construction. Cela peut par exemple conduire à l'automatisation des tâches de maintenance, améliorer la prise de décision et aider à réduire les dépassements de coûts, résultant en une meilleure productivité.
Plusieurs entreprises ont créé des solutions visant à améliorer la productivité à certaines étapes du flux de travail de construction. Par exemple, ALICE Technologies propose une solution alimentée par l'IA pour aider les projets de construction à optimiser les ressources tout au long de leur cycle de vie [9].
Les données de construction peuvent rapidement devenir volumineuses. Par exemple, les fichiers BIM avec les données de conception d'un modèle de bâtiment de 3 étages atteignent facilement 50 Go [10]. De plus, les données des capteurs, des drones et des caméras peuvent entraîner d'énormes quantités de données. Ainsi, les analyses alimentées par l'IA peuvent améliorer les décisions basées sur les données, résultant en une meilleure estimation des coûts, gestion des risques et estimation des ressources.
Par exemple, la plateforme de gestion de la construction, Procore, utilise des informations alimentées par l'IA et des benchmarks de l'industrie pour aider les utilisateurs à prendre des décisions en temps réel. D'autres utilisations comprennent les drones alimentés par l'IA, qui peuvent transmettre des images précises d'un site et suivre les progrès, aidant les gestionnaires de construction à identifier les problèmes potentiels en temps réel.
Une IA très spécialisée peut optimiser les conceptions et les plans d'étage générés à partir d'entrées spatiales et programmatiques [11]. Elle peut réorganiser les plans d'étage 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% lors de la phase d’étude de conceptuelle [12].
Les drones, les caméras, les capteurs IoT et les dispositifs embarqués peuvent tous constituer la base de la collecte de données sur un chantier. Les responsables de site peuvent agréger les données à l'aide de BIM et utiliser des techniques d'IA pour optimiser les opérations du site à toutes les phases.
Grâce aux analyses, les parties prenantes peuvent avoir une vue détaillée d'un projet. Les chatbots alimentés par l'IA pourraient également aider les gestionnaires à obtenir des informations très rapidement. Buildots est un outil alimenté par l'IA pour analyser les données du chantier, offrant aux gestionnaires un bon aperçu des tâches accomplies, du rythme de travail et de la progression des tâches [13].
L'intégration de l'IA avec d'autres technologies entraîne un changement transformationnel dans les projets de construction. Voici quelques-unes des principales applications de l'IA dans la construction.
Les robots alimentés par l'IA peuvent automatiser certaines des 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, tels que ZenRobots, sont utiles pour trier les déchets provenant des démolitions de bâtiments
Les processus de construction peuvent être manuels, répétitifs et sujets aux erreurs. Intégrer l'IA dans le flux de travail du projet de construction, de la conception à la construction réelle, est possible.
Les flux de travail guidés par l'IA permettent de terminer les projets à temps, d'éviter les dépassements de coûts et de limiter les problèmes imprévus lorsqu'ils sont associés à des capacités prédictives. La création de rapports devient également plus facile, avec la capacité d'adapter les sorties, y compris les vidéos et les images.
En utilisant des algorithmes tels que les algorithmes génétiques (GA) et les réseaux de neurones artificiels (ANN), les logiciels de projet de construction peuvent résoudre des problèmes complexes tels que l'optimisation des coûts, l'allocation des ressources et la minimisation des déchets [14]. De plus, les systèmes de planification alimentés par l'IA peuvent aider à générer des plannings optimisés tout en tenant compte des différentes entrées et contraintes du projet [15].
Les drones et d'autres équipements visuellement capables peuvent utiliser la vision par ordinateur pour suivre l'avancement et vérifier les anomalies de construction. L'analyse en temps réel pour la qualité peut aider à détecter rapidement les anomalies, permettant un déploiement rapide des actions correctives.
L'IA introduit également un moyen de prévoir les problèmes de qualité avant qu'ils ne se produisent. Bien que toujours à ses débuts, la technologie peut prévoir les défaillances, défauts et anomalies avant qu'ils ne surviennent, économisant ainsi une grande quantité de ressources.
Il existe de nombreux domaines dans le flux de travail de la construction où l'IA peut avoir un véritable impact. 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 manière dont la construction est réalisée. Un rapport du cabinet de recherche McKinsey indique que les entreprises adoptant la numérisation ont 50 % de chances en plus de générer une meilleure productivité avec l'IA [16].
La planification est une étape cruciale pour chaque projet de construction, et avant le début de la construction physique, il est primordial de créer des plans et des spécifications détaillés. Voici quelques-unes des opportunités disponibles dans ce domaine.
Planification automatisée de projet: Les parties prenantes passent beaucoup de temps à planifier tout en gérant de nombreuses variables dynamiques. Combiner l'IA avec des technologies telles que le big data peut aider les chefs de projet dans la planification, l'analyse des coûts et l'évaluation des risques. En utilisant des données historiques de projets précédents, les parties prenantes peuvent prévoir où des retards sont susceptibles de se produire grâce à la modélisation prédictive.
Le service Construction Intelligence Cloud d'Oracle utilise l'IA, aide les intervenants du projet à identifier les risques et à prendre des décisions de projet éclairées. Slate est une autre entreprise qui utilise les données et l'IA pour améliorer la gestion de projet [17].
Faire face à la pénurie de main-d'œuvre: Les ressources humaines sont un élément dynamique du paysage de la construction, la majorité de la main-d'œuvre étant manuelle et temporaire. Différentes étapes de construction nécessitent différentes compétences et expertises. L'IA peut aider les planificateurs à déterminer l'itinéraire optimal pour la construction tout en maximisant la main-d'œuvre. Avec l'IA gérant certaines tâches répétitives, les travailleurs seront moins susceptibles d'être surchargés.
SkyCatch est une entreprise de drones aériens utilisant des données pour l'analyse et la visualisation. Cela peut aider à libérer les travailleurs de longues heures de travail au sol pendant les études et la cartographie [18].
Documents de construction: Les outils basés sur l'IA peuvent automatiser l'extraction d'informations à partir de documents de construction. Ceci est possible grâce au NLP, qui peut aider à créer un cadre de projet détaillé à partir de plans et d'autres documents. Par exemple, Caddie est un outil qui extrait des informations de dessins de construction, ce qui est utile lors de l'analyse de projet [19].
Conception générative: L'IA peut produire automatiquement des plans, une étude conceptuelle et une synthèse de scènes intérieures en utilisant des techniques d'apprentissage profond génératif. Elle peut fournir des permutations de conception, des contraintes de coûts et des exigences spatiales en fonction des données d’entrées. Ces systèmes peuvent également montrer l'adéquation d'une conception. Par exemple, l'industrie du logement Daiwa au Japon utilise des outils de conception générative pour repenser les conceptions de maisons pour de petits terrains [20].
Arpentage: Intégrer l'IA avec la numérisation laser et la photogrammétrie peut aider dans les processus d'arpentage tels que la surveillance de la déformation du sol et la mise en plan. Des entreprises comme PrecisionHawk fournissent des analyses aériennes basées sur l'IA pour les données collectées lors de la cartographie aérienne [21].
Modélisation de l'information du bâtiment: BIM est un processus numérique global de création et de gestion des informations pour une ressource de construction. Il sert d'outil multifonctionnel, offrant des avantages tout au long du cycle de vie du projet. Intégrer BIM et IA peut propulser le logiciel pour mieux gérer les projets avec une complexité inhérente et améliorer la création de rapports, parmi d'autres avantages.
La phase de construction est connue pour ses méthodes traditionnelles. Cependant, combiner l'IA et d'autres technologies comme la robotique promet une grande mutation à cette phase.
Suivi de 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 le chantier. Les utilisateurs peuvent ensuite visualiser l'avancement des travaux via un navigateur web et le superposer au modèle de conception pour vérifier la progression des travaux [22].
Excavation autonome: En combinant la vision par ordinateur, l'apprentissage profond, les capteurs et les algorithmes de précision, les machines d'excavation équipées d'IA peuvent effectuer 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 de construction.
Komatsu, un fabricant de machines lourdes, s'est associé à NVIDIA pour acquérir des capacités d'IA qui aideraient à améliorer l'efficacité et la sécurité sur le site [23].
Véhicules autonomes: Des véhicules aériens autonomes et des robots qui peuvent aider à assembler des bâtiments et à transporter des matériaux de construction. Caterpillar et Komatsu, deux leaders en matière d'équipements de véhicules lourds, développent des camions-bennes autonomes pour augmenter la productivité et la sécurité sur le site.
Robots pour tâches spécifiques: Ils comprennent des robots qui peuvent effectuer des travaux structurels tels que le soudage, la pose de briques, la préfabrication hors site et l'inspection des bâtiments. Par exemple, Path Robotics développe des robots autonomes alimentés par l'IA capables de scanner, positionner et souder des pièces ensemble [24].
Technologies portables intelligentes: Il est possible d'envoyer des informations, telles que des notifications de sécurité, depuis un système central en utilisant l'IA. Les casques et lunettes intelligents peuvent utiliser l'IA et les capteurs pour offrir une sécurité aux travailleurs et une visualisation. Des entreprises comme ARway ont développé des lunettes intelligentes utilisant la réalité augmentée (AR) et l'IA pour fournir des expériences immersives [25]. Ces lunettes peuvent montrer des espaces finis pour aider à visualiser le projet avant sa réalisation.
Il y a une augmentation de l'intégration de l'IA dans les systèmes existants et le développement de nouvelles solutions pour toutes les étapes du cycle de vie des projets de construction. Les parties prenantes peuvent s'attendre à un paysage de construction en rapide évolution à mesure que l'IA évolue et devient plus axée sur le consommateur. Voici un aperçu de ce à quoi s'attendre à l'avenir :
Avec la prolifération continue de l'IA dans le secteur de la construction, on s'attend à une collaboration accrue entre l'homme et les systèmes d'IA, que ce soit par le biais de logiciels alimentés par l'IA ou de véhicules autonomes. Les ouvriers de la construction devraient utiliser des logiciels alimentés par l'IA ainsi que d'autres équipements comme les drones et les caméras pour gérer les projets.
Cela aidera à réduire les accidents sur le site, à surveiller les risques et à aider à la gestion de projet. En fin de compte, l'intégration de l'IA devrait contribuer à réduire le coût global des projets de construction.
L'IA est susceptible de prendre en charge les tâches répétitives, en particulier dans les grands projets de construction, ce qui aura un impact sur la main-d'œuvre. Cependant, cela permettra aux travailleurs de se concentrer sur des zones de construction plus complexes. L'IA est également prête à modifier les modèles d'affaires, le résultat étant d'éviter les dépassements de coûts, de limiter les blessures et les retards sur le chantier.
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 confrontée.
Des problèmes éthiques subsistent, qui peuvent affecter l'impact positif de l'IA dans le secteur. Voici quelques considérations :
Le développement de l'intelligence artificielle générale (IAG) et de l'intelligence artificielle supérieure (IAS), qui permettent aux systèmes d'IA de prendre des décisions de manière autonome, pourrait poser des problèmes de transparence et de responsabilité algorithmique [26].
Avec des drones et des caméras alimentés par la 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 sur la violation de la vie privée peuvent se poser.
L'IA promet d'avoir un impact sur les emplois dans la construction, certains postes étant probablement supprimés tandis que d'autres nécessiteront une montée en compétence des travailleurs. La plupart des travailleurs sont temporaires et effectuent des tâches manuelles répétitives. L'IA pourrait automatiser ces tâches, entraînant d'importantes pertes d'emplois.
Les systèmes d'IA nécessitent une grande quantité de données pour leur entraînement et leur fonctionnement. En plus des données de site, les systèmes alimentés par l'IA peuvent collecter ou héberger des données personnelles. De plus, les solutions d'IA nécessiteront des données propriétaires, ce qui peut nécessiter une isolation des nœuds et une traçabilité des sources. Les implications d'une fuite d'informations sont considérables, notamment en ce qui concerne le vol d'identité et de secrets industriels et commerciaux.
En plus de la protection des données, les systèmes d'IA dans le bâtiment et la construction peuvent rencontrer des défis pour maintenir la confiance et l'intégrité, en particulier en ce qui concerne leurs processus décisionnels. Les modèles d'IA peuvent également être corrompus par des pirates malveillants, en injectant de fausses données, entraînant des résultats inexacts, ce qui peut mettre en danger les personnes sur les chantiers de construction.
Un chantier est généralement un lieu d'activité intense avec un mouvement constant d'hommes et de machines. Dans tout cela, la sécurité des travailleurs est primordiale et les systèmes alimentés par l'IA ne doivent pas contribuer à compromettre leur sécurité. Par exemple, un système de vision par ordinateur identifiant les équipements de travail de construction pourrait mal identifier les personnes travaillant en hauteur [27].
Toutes ces préoccupations soulignent la nécessité de valider l'IA et, plus spécifiquement, d'évaluer sa robustesse. En faisant cela, la performance et la sécurité de l'IA s'amélioreront grandement.
Il est nécessaire d'instaurer des réglementations pour garantir une utilisation appropriée 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 " généraliste " pour réglementer les systèmes d'IA. Les lois doivent indiquer clairement qui est tenu pour responsable si l'IA génère des résultats préjudiciables.
De plus, il peut être nécessaire de standardiser les lois à travers les pays ; sinon, cela pourrait entraîner des obstacles limitant le partage de données et l'intégration de systèmes.
Le coût d'investissement dans les solutions d'IA peut être extrêmement élevé initialement, en particulier pour les petites entreprises de construction. Le coût du matériel, des données, de la main-d'œuvre qualifiée et du logiciel peut être prohibitif [28].
De nombreux projets de construction se distinguent par leur unicité. Cela pourrait signifier que les données utilisées pour former un modèle d'IA peuvent être non pertinentes pour un projet. Cela pourrait entraîner des biais, des prises de décision sous-optimales ou des prédictions inexactes.
La convergence de l'IA et de la construction promet d'avoir un impact profond sur le secteur. L'amélioration continue des solutions basées sur l'IA promet de réduire le coût global des projets, d'améliorer la sécurité et d'augmenter la productivité.
Selon des rapports récents, les experts s'attendent à ce que l'intelligence artificielle sur le marché de la construction croisse à un taux annuel de 35,2%. On s'attend à davantage de collaboration entre l'homme et les solutions d'IA pour avoir un impact positif dans le secteur de la construction.
Cependant, l'IA dans la construction est confrontée à des défis, les préoccupations éthiques et réglementaires étant parmi les plus importantes. 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, il serait plus bénéfique pour la société que l'IA et les humains collaborent. Les problèmes de sécurité et de confidentialité des données sont également fondamentaux pour le succès de l'IA dans l'industrie de la construction. Sécuriser correctement les systèmes et infrastructures d'IA est primordial pour éviter les acteurs malveillants.
[1] Artificial Intelligence in AI Market - Vantage
[2] Australia’s first autonomous tunnel boring machines to be used on Sydney Metro West
[3] The Benefits of AI In Construction
[6] A complete guide to PPE and PPE detection - ProtexAI
[8] The Use of AI in Construction
[9] ALICE Launches an AI Tool That Helps Save Construction Costs
[11] Vision Setting and Problem Solving: AI in Architecture Is Changing Design
[12] Technology shapes the future of architecture | Autodesk
[13] Buildots
[15] Formulating and running a model for house construction scheduling
[16] Artificial intelligence: Construction technology’s next frontier | McKinsey
[17] Oracle brings new level of intelligence to construction projects
[18] Skycatch
[19] AI Assistant for Construction Drawings — Caddie
[20] Daiwa House Industry Uses Generative Design to Retool Urban Housing
[21] PrecisionAnalytics | AI-driven Aerial Data Analytics
[24] The Technology - Path Robotics
[25] ARway.ai: AR Software for Smart Glasses
Ecrit par Baptiste Aelbrecht & Jacques Mojsilovic & Victoria Sihabouth
