La transformation numérique du monde de la construction est en marche. Ses promesses constituent une révolution majeure pour cette industrie qui représentait 13% du PIB mondial ou 10 trillions en 2018 mais qui accuse aussi un retard considérable sur le plan technologique. Secret de polichinelle, la faible productivité du secteur est aussi problématique. Elle vacille autour du 1% depuis deux décennies, nettement en deçà de la moyenne de l’économie globale (2,8%)2.
Mais le vent tourne. Sur le chantier connecté, les technologies infonuagiques assurent un suivi des performances de l’ouvrage et une collaboration efficace entre les équipes. Reconnaissance visuelle au moyen de drones, télématique d’équipement lourd, capteurs de mouvement, l’avenir du chantier appartient aux données, et aux approches analytiques sophistiquées qui en découlent. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle est appelée à jouer un rôle important.
On peut observer, avec l’apparition des technologies conjuguant smart data et intelligence artificielle, l’émergence de systèmes d’assistance et de recommandation améliorant la prise de décision et la détection d’anomalies (surmenage, situations dangereuses).
Plusieurs processus, de l’estimation à la mise en œuvre des travaux, peuvent être optimisés par l’IA qui augmentent les capacités des gestionnaires; rapidité d’exécution accrue, réduction des erreurs, les gains
sur la productivité sont substantiels sur le projet. L’engin IA met à profit ses capacités d’analyse, de modélisation et de prédiction pour anticiper des résultats (planification, cédule, gestion du matériel) et comprendre les causes de problèmes qui pourraient influencer le bon déroulement des opérations, les budgets et les échéanciers d’un projet.
En appliquant une planification prédictive intelligente, des plateformes IA comme Civalgo améliorent la prise de décision en aidant les planificateurs des opérations à déterminer le moment le plus opportun pour procéder aux interventions des corps de métiers, permettant ainsi d’anticiper les incidents et les dysfonctionnements, tout en réduisant les temps morts sur le terrain.
Durée, quantités des matériaux, contexte sont autant de coefficients d’une tâche que l’on considère pour permettre à l’IA d’apprendre de chaque exécution. Le programme est ainsi entraîné à estimer les coûts et les ressources requises pour mener à bien des projets similaires.
L’assistant-contremaître-estimateur IA accélère la pré-fabrication, promet un meilleur rendement des ressources et, subséquemment, rend l’organisation plus profitable et compétitive.
