Les projets de construction sont dynamiques, comportent de nombreuses parties variables et sont propices aux erreurs.
Ils sont souvent confrontés à des débordements de budget, des retards et des défauts de sécurité. Une étude estime que 98 % des grands projets connaissent des dépassements budgétaires de plus de 30 %[1].
Dans un domaine qui exige une gestion rigoureuse, l'intelligence artificielle (IA) peut jouer un rôle central dans l'augmentation des taux de réussite. L'IA dans la gestion de la construction offre des solutions qui exploitent le machine learning (ML), l'analyse de données et la vision par ordinateur.
L'IA peut propulser l'industrie de la construction, en améliorant les résultats pour toutes les parties prenantes. Nous explorons les différents cas d'utilisation de l'IA et la valeur que cette technologie offre à la gestion des projets de construction.
Les projets de construction exigent une approche adaptative en raison des changements liés à la conception, aux perturbations météorologiques, aux matériaux et à la disponibilité de la main-d'œuvre. Les systèmes à base d'IA peuvent aider à résoudre ces problèmes en automatisant les tâches et en rationalisant les activités hors site et sur site.
Voici 6 façons de renforcer la gestion des projets de construction grâce à l'IA.
Les responsables de projets traitent régulièrement de multiples formes de documentation et de communication, allant des plannings aux ordres de travail. Une mauvaise communication, une coordination inadéquate, des changements et des versions différentes de documents peuvent être accablants, et les erreurs peuvent être coûteuses.
Les statistiques indiquent qu'environ 47 % des gestionnaires traitent les données manuellement [2]. Cela peut être chronophage et source d'erreurs.
Les solutions d'IA et de machine learning peuvent aider les parties prenantes à améliorer la visibilité, la communication et la documentation du projet. Elles peuvent relier des documents tels que les ordres de modification, les plans et les spécifications de construction.
Le traitement du langage naturel (NLP) permet d'automatiser la recherche d'informations dans la documentation. De plus, ces applications basées sur l'IA peuvent générer des rapports préliminaires, détecter et suivre les modifications apportées aux documents.
Les vidéos en direct, les photographies en accéléré, les scanners et les lasers permettent de capturer des informations sur l'intérieur et l'extérieur de la construction. Ces informations peuvent être étiquetées, triées et utilisées pour la documentation et les rapports d'avancement.
La planification d'un projet de construction est une étape cruciale qui permet d'établir et de faire correspondre la séquence des activités aux ressources nécessaires.
Les gestionnaires de projet utilisent le plan pour contrôler l'avancement des travaux, en vérifiant si la progression réelle est conforme à la progression prévue. Cependant, l'environnement de la construction est complexe et comporte souvent de nombreuses variables inconnues, ce qui rend la planification problématique pour les outils de gestion de projet standard.
La nature séquentielle des méthodes standard de planification des projets souffre de nombreuses inefficacités, car elle ne permet pas de tenir compte des perturbations déclenchées par des facteurs internes et externes.
Les planificateurs dotés d'IA peuvent analyser les différentes interdépendances nécessaires à l'achèvement d'un projet et produire de nombreuses options de planification. Les outils de gestion de projet améliorés par l'IA peuvent aider à déterminer les ressources optimales pour chaque étape de la réalisation. La capacité de l'IA à synthétiser rapidement de grandes quantités de données et à fournir des informations peut aider les chefs de projet à déployer les ressources de manière efficace.
Par exemple, Ananda Development, une entreprise de construction qui développe un projet de gratte-ciel à Bangkok, en Thaïlande, a utilisé un planificateur alimenté par l'IA dès le début du projet. La solution a exploré différentes voies et a aidé l'équipe à identifier la meilleure voie possible. Finalement, l'entreprise a réduit le coût et la durée du projet de 208 jours [3].
Les conducteurs de projet doivent suivre de nombreuses variables tout au long du cycle de vie de leur chantier. Les méthodes standard de suivi de l'avancement des travaux et d'évaluation des indicateurs clés de performance sont limitées parce qu'elles reposent sur des photographies et des inspections de chantier.
L'avancement du chantier peut être capturé à l'aide de vidéos et de photos à 360°, qui peuvent être marquées pour un suivi précis. Il devient possible de suivre visuellement les progrès et les cadences de travail, même en temps quasi réel [4]. En outre, les parties prenantes peuvent comparer les données sur site avec les plans de construction provenant de plateformes telles que la modélisation des données du bâtiment (BIM).
L'analyse prédictive aide également les chefs de projet à prendre des décisions de manière proactive. Des algorithmes tels que les réseaux neuronaux artificiels (ANN) peuvent être utilisés pour modéliser une solution qui permet de prévoir les différentes contraintes du projet, telles que le coût [5].
Mace, une entreprise de construction basée à Londres, a déployé une solution alimentée par l'IA pour le suivi de l'avancement des travaux lors de la construction de l'un des plus grands aéroports d'Europe. L'automatisation du suivi de l'avancement des opérations a aidé les chefs de projet à identifier les domaines dans lesquels la construction devait être rattrapée. Les informations exploitables fournies par la solution leur ont permis de prendre rapidement des mesures correctives, de limiter les retards et d'économiser au final 4 200 heures de travail [6].
Les projets de construction sont parsemés de risques et de dangers pour la sécurité. Les approches traditionnelles de la gestion des risques sont entachées d'ambiguïté et de biais dus à des jugements subjectifs. Cependant, l'IA peut être un excellent outil de gestion des risques, même dans des environnements imprévisibles.
Les outils de gestion de projet alimentés par l'IA peuvent aider à détecter, évaluer, surveiller et atténuer les risques. Ces outils peuvent également rationaliser les rapports d'incidents, identifier les problèmes et suggérer des mesures correctives [7].
L'IA peut traiter de grandes quantités de données relatives aux projets passés et en cours afin d'en extraire des informations précieuses. Des techniques telles que l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux permettent de saisir les interdépendances entre les causes et les accidents et d'évaluer la gravité des risques [8].
Les gestionnaires de construction et les entrepreneurs peuvent utiliser ces outils pour analyser et anticiper de manière proactive les risques liés aux projets. Ils peuvent surveiller en permanence les données du projet, y compris l'utilisation des ressources, les mesures de performance et les facteurs externes. Les outils peuvent détecter les écarts par rapport aux résultats attendus et aider à gérer l'impact en aval.
Les outils alimentés par l'IA peuvent notamment aider à gérer les risques suivants:
Les chefs de projet de BTP sont censés guider les projets jusqu'à leur achèvement. Cependant, les accidents de chantier ont souvent un impact négatif sur l'achèvement du projet, notamment en réduisant la productivité, en augmentant les dépenses d'assurance et même en causant des blessures [9]. On estime que 6 à 9 % des retards de projets sont dus à des accidents de chantier [10].
Les outils d'IA alimentés par la vision par ordinateur peuvent aider à surveiller les chantiers de construction pour prévenir les incidents. Les flux de vidéos et d'images du site peuvent être analysés en temps réel afin d'identifier les dangers potentiels.
Les observations peuvent aider les chefs de projet à soutenir les conversations sur la sécurité, ce qui permet d'atténuer les situations dangereuses.
Les drones et les caméras dotés de la technologie IA peuvent surveiller en permanence les chantiers de construction, ce qui permet de signaler les situations dangereuses.
Le Humphrey Rich Construction Group utilise une solution assistée par IA qui contribue à la visibilité et à la sécurité des projets. L'outil utilise un moteur de vision qui capture les activités en temps réel sur un chantier. Les responsables de la sécurité et de la construction peuvent visiter virtuellement le site, ce qui permet de signaler tout risque pour la sécurité [11].
Les opérations de calcul et d'estimation des coûts des projets de construction restent complexes et prennent beaucoup de temps. Les méthodes traditionnelles s'appuient souvent sur des approches qualitatives d'experts en chiffrage, ce qui peut être source d'inexactitudes et de variabilité [12]. Les méthodologies numérisées peinent également à prendre en compte les caractéristiques uniques d'un projet et d'autres complexités invisibles.
L'utilisation de la ML pour ce problème tire parti de sa capacité à établir des relations entre des variables multidimensionnelles et complexes. Les données des projets antérieurs peuvent entraîner les algorithmes à identifier les tendances, les modèles et à prédire les coûts rapidement. Des algorithmes tels que l'ANN et les réseaux neuronaux profonds (DNN) ont fait leurs preuves dans l'estimation des coûts des projets de construction [13].
Les modèles de coûts prédictifs donnent aux gestionnaires de projet des coûts précis en fonction de variables spécifiques au projet [14]. En comprenant et en suivant les facteurs qui influent sur les coûts, les chefs de projet peuvent prendre des décisions proactives, projeter le budget et effectuer une analyse de la valeur acquise.
Voici quelques-uns des avantages de l'utilisation de l'IA pour estimer les coûts de construction :
Des problèmes tels qu'un suivi incohérent, des matériaux de qualité inférieure et une supervision inadéquate influencent la qualité des projets de construction [15]. Par exemple, seuls 5 à 10 % du plan d'un projet de construction font l'objet de vérifications, ce qui laisse une marge de manœuvre pour des écarts par rapport au plan [16]. Cela peut entraîner des problèmes de sécurité, des retards et des dépassements de budget.
Les systèmes basés sur l'IA peuvent être utilisés pour l'inspection et la surveillance des sites. Des drones de surveillance, des scanners, des capteurs et des caméras montées peuvent capturer des données brutes d'un chantier de construction. Ces données peuvent être analysées à l'aide d'algorithmes de reconnaissance d'images, de reconnaissance de formes et de vision par ordinateur.
Un système alimenté par l'IA peut recouper intelligemment ces données avec les spécifications de conception, les calendriers et le budget d'un projet afin de fournir des informations exploitables.
L'intégration de l'IA à d'autres technologies d'inspection pour valider le bâtiment peut également réduire considérablement les problèmes de qualité. Un outil alimenté par l'IA peut comparer les modèles 3D du bâtiment avec les données holistiques du site [17]. Par exemple, des entreprises comme SiteAware peuvent scanner un chantier de manière autonome pour générer un jumeau numérique précis [18].
L'IA permet d'optimiser la planification, de stimuler la productivité, d'améliorer la sécurité et d'influer sur la prise de décision. Ce point de vue est également partagé par des leaders du secteur, comme George Gourbran, codirecteur général de Built On Vision, qui estime que l'IA aidera les entreprises de construction à réduire leurs coûts et à rationaliser leurs opérations. [19]
Voici les avantages de l'utilisation de l'IA pour la gestion des projets de construction.
L'IA peut contribuer à optimiser les flux de travail et à maintenir le processus de construction sur le chemin critique. Des outils tels que l'IA de planification peuvent découvrir et suggérer des séquences de projet alternatives grâce à leur capacité à prendre en compte de multiples variables. Enfin, l'utilisation de calendriers optimaux et d'un contrôle de qualité efficace peut contribuer à réduire le nombre d'heures de travail et à limiter les retards du projet.
La complexité de l'industrie de la construction et la disponibilité des données sont quelques-uns des facteurs qui font que ce secteur est mûr pour l'innovation. La gestion des projets de construction devrait tirer de nombreux avantages de l'intégration de l'IA dans les différents flux de travail.
L'IA aide déjà à résoudre le problème de l'ordonnancement en découvrant les multiples voies qu'un projet peut emprunter. En outre, la technologie s'avère bénéfique pour renforcer la sécurité des chantiers de construction, compte tenu des dangers qui y sont associés.
À l'avenir, l'IA est appelée à jouer un rôle central dans la gestion des projets de construction. Elle augmentera les efforts humains dans les différents processus de construction, nous aidant ainsi à devenir plus productifs.
Ecrit par Baptiste Aelbrecht
