Comment l’intelligence artificielle est appliquée dans l’industrie de la construction

L’intelligence artificielle (IA) s’est rapidement taillé une place dans de nombreux secteurs, transformant les méthodes de travail traditionnelles et simplifiant les processus. Dans le secteur de la construction, l’intégration de l’IA marque un virage important dans la façon dont les projets sont réalisés et gérés. De l’amélioration des protocoles de sécurité à l’optimisation de la planification des projets, l’IA offre une foule de solutions qui redéfinissent l’efficacité et la performance sur les chantiers.

Dans cet article, nous explorons les nombreuses applications de l’IA dans l’industrie de la construction, en mettant en lumière son potentiel de transformation ainsi que des exemples concrets de son utilisation.

Comment l’intelligence artificielle est utilisée dans l’industrie de la construction

Pour les personnes qui découvrent l’intelligence artificielle, commençons par ses concepts de base. Nous verrons ce qu’est l’IA et ferons la distinction entre l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique, deux éléments clés de cette technologie en pleine évolution.

Qu’est-ce que la technologie de l’IA?

Pour les personnes qui découvrent l’intelligence artificielle, commençons par ses concepts de base. Nous verrons ce qu’est l’IA et ferons la distinction entre l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique, deux éléments clés de cette technologie en pleine évolution.

L’intelligence artificielle est une technologie qui permet aux machines d’imiter certains processus de pensée et d’apprentissage humains, afin d’accomplir des tâches qui nécessitent habituellement l’intelligence ou l’intervention humaine. On peut penser, par exemple, aux outils d’IA générative comme ChatGPT d’OpenAI.

L’apprentissage automatique, quant à lui, est une branche de l’IA qui consiste à entraîner des ordinateurs à apprendre à partir de données et à améliorer leur performance au fil du temps, sans être programmés explicitement pour chaque tâche. Par exemple, imaginez que l’on enseigne à un ordinateur à reconnaître différents types de fruits. On pourrait lui fournir des données sur divers fruits, avec des caractéristiques comme la couleur, la taille et la texture. À partir de ces informations, l’ordinateur apprend à classer de nouveaux fruits selon leurs ressemblances avec ceux utilisés pendant son entraînement.

L’apprentissage profond, une sous-catégorie de l’apprentissage automatique, permet d’extraire automatiquement des caractéristiques à partir de grands ensembles de données non étiquetées et non structurées. En reprenant l’exemple précédent, plutôt que de lui indiquer quelles caractéristiques observer dans les fruits, l’apprentissage profond analysera une très grande quantité d’images de fruits afin d’identifier par lui-même les éléments distinctifs et de les classer en conséquence.

Applications de l’IA dans le secteur de la construction

Utiliser l’IA pour la sécurité sur les chantiers

Peu importe le projet de construction ou le chantier, la priorité numéro un demeure toujours la sécurité. Justement, l’IA peut contribuer à atteindre cet objectif.

Les caméras munies de détecteurs de mouvement sont souvent utilisées pour sécuriser un chantier la nuit, parfois en déclenchant une alarme lorsqu’une présence est détectée. Par contre, il n’est pas vraiment nécessaire d’être alerté chaque fois qu’un oiseau ou un raton laveur se promène sur le site; ce qui compte, c’est de détecter la présence d’une personne non autorisée.

Les systèmes d’IA peuvent surveiller les caméras, reconnaître les personnes et certaines situations, puis alerter les autorités, les gestionnaires de chantier ou les responsables concernés au besoin.

Et ça va encore plus loin. La vision par ordinateur alimentée par l’IA peut aussi analyser des incidents comme les trébuchements et les chutes, repérer des risques pour la sécurité et détecter des pratiques non sécuritaires, par exemple un travailleur qui ne porte pas son équipement de protection. Cela aide les équipes de direction à mettre en place de meilleures mesures de sécurité et à assurer le respect des protocoles sur les chantiers.

Comment l’IA est utilisée pour la planification, la gestion et l’estimation de projets

Lorsqu’il est question de planification et de gestion de projets, l’IA devient un outil puissant grâce à sa capacité à traiter rapidement et efficacement de très grandes quantités de données. Avec l’utilisation de réseaux neuronaux artificiels profonds, c’est-à-dire des systèmes informatiques conçus pour imiter la façon dont notre cerveau traite l’information afin d’apprendre à partir de données et d’aider à la prise de décisions, les systèmes d’IA peuvent générer des budgets et des échéanciers de projets très précis en s’appuyant sur des informations tirées de vastes ensembles de données.

En analysant des données historiques de projets, comme les coûts des matériaux, les taux d’inflation et les dépenses liées à la main-d’œuvre, l’IA peut prévoir les budgets et les calendriers de futurs projets avec une grande précision. Contrairement aux méthodes de planification traditionnelles, l’IA peut simuler différents scénarios de projet et anticiper des défis potentiels, comme les ordres de changement, les retards ou les interruptions d’approvisionnement. En intégrant ces données aux budgets de projet, l’IA permet aux équipes de construction de réduire les coûts cachés et d’éviter les dépassements, ce qui améliore l’efficacité et la réussite des projets.

De plus, grâce à l’utilisation de réseaux neuronaux, l’IA peut suivre et classer l’avancement des différentes étapes d’un projet. Elle offre ainsi une gestion proactive, un peu comme un gestionnaire de projet virtuel capable de repérer et de résoudre certains problèmes potentiels dès le départ.

Maintenance proactive

L’industrie de la construction ne se limite pas à bâtir du neuf. Elle comprend aussi la réparation, le remplacement et l’entretien de systèmes existants. La maintenance proactive est donc essentielle pour assurer le bon fonctionnement d’équipements comme les grues et les génératrices, ainsi que de systèmes de bâtiment essentiels comme l’électricité et le CVCA, soit le chauffage, la ventilation et la climatisation.

À cet égard, la maintenance proactive alimentée par l’IA offre une solution avancée pour mieux prévoir le moment où l’entretien sera nécessaire. Contrairement à l’entretien planifié traditionnel, l’IA utilise les données provenant de capteurs et les indicateurs de performance des équipements pour déterminer le meilleur moment pour effectuer l’entretien, ce qui permet de réduire les problèmes de productivité.

Optimiser les processus de construction

Une grande partie du travail dans l’industrie de la construction ne se fait pas nécessairement avec un outil en main ou aux commandes d’une machinerie lourde, mais plutôt en coulisses. Très souvent, ces tâches sont plutôt monotones. C’est là que, comme vous vous en doutez, l’intelligence artificielle entre en jeu.

L’IA permet d’automatiser plusieurs tâches en arrière-plan, ce qui facilite le travail des équipes et réduit les tâches répétitives. Par exemple, des logiciels comme Autodesk Build peuvent détecter automatiquement les cartouches de plan, les noms de feuilles et les numéros, ce qui diminue le travail nécessaire pour classer les dessins. De plus, l’IA peut contrôler de la machinerie et des processus automatisés, en améliorant l’efficacité grâce à une meilleure répartition des tâches et à une gestion autonome de certaines opérations. Elle peut aussi recueillir et transmettre de l’information aux opérateurs humains, permettant une supervision à distance et une intervention proactive lorsque nécessaire.

Enfin, l’IA simplifie la navigation dans les codes du bâtiment complexes et les processus de permis, ce qui permet de gagner du temps tout en favorisant la conformité réglementaire. Grâce aux outils basés sur l’IA, des tâches comme l’analyse des exigences de projet et le traitement des documents de construction peuvent être automatisées à l’aide du traitement du langage naturel, aussi appelé NLP, ce qui améliore encore davantage l’efficacité et réduit le travail manuel.

Modélisation des données du bâtiment (BIM)

La modélisation des données du bâtiment, mieux connue sous l’acronyme BIM, facilite grandement la collaboration entre les architectes, les ingénieurs, les promoteurs et les entrepreneurs pour planifier, concevoir et construire des bâtiments à partir d’un modèle 3D unifié. Ce modèle permet aux différentes parties de visualiser tous les composants d’un bâtiment, des portes et fenêtres jusqu’aux conduits de ventilation et à la plomberie.

Le BIM s’étend aussi à l’exploitation et à la gestion du bâtiment, en rendant les données accessibles aux propriétaires. Cela permet aux gouvernements, aux municipalités et aux gestionnaires immobiliers de prendre des décisions plus éclairées, même après la construction.

Lorsqu’il est intégré à l’IA, le BIM peut générer plusieurs versions d’un même bâtiment afin de trouver la solution optimale parmi différents concepts, dont certains peuvent parfois être contradictoires. Par exemple, il peut proposer diverses options de conception et les analyser afin de trouver une solution équilibrée qui répond aux principales exigences tout en réduisant les conflits ou les inefficacités. Il peut notamment ajuster des éléments comme la superficie des pièces, la hauteur du bâtiment ou l’emplacement des fenêtres.

De plus, les outils BIM alimentés par l’IA peuvent aussi contribuer à la maintenance proactive en aidant à déterminer où et quand certains problèmes risquent de survenir.

Comment l’IA peut aider dans le contexte de la construction au Canada

Alors, comment tout cela s’applique-t-il au Canada et à son industrie de la construction? Il faut considérer que, sans l’utilisation de l’IA dans les exemples mentionnés plus haut, ces tâches reposeraient entièrement sur une ou plusieurs personnes. Même si cela ne posait peut-être pas problème il y a quelques décennies, la pénurie actuelle de main-d’œuvre qualifiée au Canada place l’intelligence artificielle parmi les solutions les plus pertinentes pour y répondre.

De quelle façon? Par exemple, la conception computationnelle assistée par l’IA transforme les processus de construction en réduisant les erreurs humaines et les reprises de travaux grâce à la détection des conflits et des problèmes en temps réel. Résultat : des économies de temps et de main-d’œuvre, ainsi qu’une meilleure précision des projets.

Au-delà de l’efficacité de la main-d’œuvre, l’automatisation utilise l’IA générative pour simplifier les tâches de préconstruction, réduire les erreurs et mieux respecter les budgets de projet, tout en s’attaquant à un enjeu important à l’échelle mondiale : les reprises de travaux en construction.

De plus, la planification alimentée par l’IA optimise l’allocation des ressources et la gestion des échéanciers. Elle améliore la prise de décisions et la rentabilité des projets en fournissant des informations en temps réel et de meilleurs outils de contrôle de projet.

Même si cela ne règle pas directement l’importante pénurie de main-d’œuvre au Canada, l’IA peut réduire le temps et le nombre de travailleurs nécessaires pour accomplir certaines tâches. Cela permet de libérer les équipes afin qu’elles puissent se concentrer sur d’autres responsabilités liées au chantier. Dans un contexte de rareté de la main-d’œuvre, maximiser l’efficacité devient essentiel.

Applications concrètes de l’IA

Si vous croyez que les preuves concrètes sont ce qui compte le plus, voici quelques exemples d’utilisation réelle de l’IA dans le domaine de la construction:

• À Calgary, Trico Homes, une entreprise de construction résidentielle, utilise des outils d’IA en partenariat avec OpenHouse.ai. Ces outils, comme des algorithmes de planification avancés, permettent d’optimiser simultanément l’allocation des ressources et la coordination des fournisseurs sur de nombreux projets. De plus, les stratégies d’engagement client alimentées par l’IA permettent de personnaliser l’expérience d’achat d’une maison pour les acheteurs potentiels.

• La Salesforce Tower, à San Francisco, utilise l’analyse de données BIM alimentée par l’IA pour améliorer la gestion des installations. Cela permet notamment une surveillance en temps réel de la consommation d’énergie, une maintenance prédictive des systèmes critiques et une meilleure utilisation des espaces.

• À Richmond, en Colombie-Britannique, le professeur Tony Yang, spécialiste en génie des structures à l’UBC, et son équipe du Smart Structures Lab ont développé de nouveaux robots de construction alimentés par l’IA afin de contribuer à répondre à la pénurie de main-d’œuvre dans l’industrie de la construction. Ces robots ont été présentés sur Mitchell Island, où ils ont déplacé des blocs de béton pour démontrer leur potentiel à accélérer les processus de construction de maisons et de bâtiments. Ils utilisent des cartes 3D captées par des drones aériens pour assurer une construction conforme aux plans, tout en effectuant des tâches comme le levage, le déplacement de matériaux et la surveillance de la sécurité sur les chantiers.

Pour en savoir plus sur l’IA dans l’industrie de la construction, consultez nos articles sur le sujet :

• Réalité virtuelle ou augmentée - Comment les utiliser en construction ?

• Intelligence artificielle en construction : opportunités et défis