Avant d'explorer l'univers de l'IA dans le domaine du BTP, commençons tout d'abord par démystifier cette technologie transformatrice. IA, acronyme d'Intelligence Artificielle, désigne la simulation de l'intelligence humaine par des machines. Elle se présente principalement sous trois types : L'apprentissage supervisé, où les modèles d'IA apprennent à partir de données étiquetées ; l'apprentissage non-supervisé, où les modèles d'IA identifient des schémas dans les données non-étiquetées ; et l'apprentissage par renforcement, où les modèles d'IA apprennent par tâtonnements (« essais et erreurs »). Ces méthodes permettent aux systèmes d'IA d'acquérir des connaissances et de prendre des décisions.
Apprentissage supervisé
Dans le domaine du BTP, l'apprentissage supervisé peut être utilisé pour prédire les schémas de consommation d'énergie, permettant ainsi aux constructeurs d'optimiser leur consommation et d'appliquer des stratégies écoénergétiques. Il est également possible d'utiliser les données historiques pour prédire correctement les prix des projets, ce qui permet aux entreprises du BTP d'estimer leurs coûts et de prendre des décisions budgétaires éclairées. Ces cas d'usage améliorent l'allocation des ressources et assurent des prises de décisions plus efficaces dans le secteur du BTP.
Apprentissage non-supervisé
L'apprentissage non-supervisé offre des applications intéressantes dans le domaine du BTP, notamment pour l'identification des défauts de matériaux de construction. En analysant les données non-étiquetées, les modèles d'IA peuvent détecter des anomalies ou des schémas subtils au niveau des matériaux, ce qui permet une identification précoce des défauts et garantit une qualité de construction supérieure. En analysant les données historiques, les modèles d'IA peuvent découvrir des schémas ou des problèmes cachés qui contribuent aux dépassements budgétaires des projets, afin de parvenir à des estimations de coûts et des plannings budgétaires plus précis. Ces applications aident les professionnels du BTP à réduire les risques, à prendre des décisions éclairées et à améliorer les performances et la rentabilité globales des projets. L'apprentissage non-supervisé s'avère extrêmement utile en termes d'analyse des données de rentabilité. Grâce à des algorithmes sophistiqués, il permet d'identifier avec précision les points de données pertinents, indiquant ainsi aux entreprises du BTP ce qu'elles doivent spécifiquement mesurer. Cette approche focalisée assure une attribution efficace des ressources, maximise la valeur des données et améliore les processus de prises de décisions. L'apprentissage non-supervisé permet aux entreprises du BTP d'extraire des informations précieuses des données tout en réduisant les dépenses, ce qui en fait un outil crucial pour optimiser la collecte de données.
Apprentissage par renforcement
Dans le secteur du BTP, l'apprentissage par renforcement offre des cas d'usage pratiques. Tout d'abord, il peut être appliqué pour optimiser le fonctionnement des équipements de construction. L'entraînement des modèles d'IA par tâtonnements permet aux équipements de construction autonomes, comme les robots ou les drones, de se déplacer sur les chantiers de construction, d'effectuer des tâches avec précision et d'améliorer l'efficacité globale. Deuxièmement, l'apprentissage par renforcement peut s'avérer utile pour optimiser les calendriers. Les modèles d'IA apprennent à partir des retours d'information sous forme de récompenses ou de pénalités, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées concernant l'attribution des ressources et le séquençage des tâches. Examinons d'un peu plus près comment fonctionne l'apprentissage par renforcement pour optimiser les calendriers. Il attribue des récompenses en fonction de critères prédéfinis par nous. Par exemple, la récompense peut être soumise à l'achèvement d'une tâche dans un temps imparti, à la réduction des conflits de ressources ou à l'achèvement d'étapes de projets. Le modèle d'IA apprend par tâtonnements, en explorant différentes stratégies de planning et en recevant des récompenses pour chaque résultat satisfaisant. Au cours du processus d'apprentissage, le modèle ajuste sa prise de décision afin de maximiser la récompense obtenue. Grâce à des itérations itératives, l'algorithme d'apprentissage par renforcement découvre des solutions de planning optimales qui réduisent les retards, optimisent l'utilisation des ressources et respectent les contraintes du projet. En peaufinant la structure de récompenses et en intégrant des connaissances spécifiques au domaine, les algorithmes d'apprentissage par renforcement peuvent optimiser efficacement les calendriers de construction, améliorer l'automatisation et les délais des projets, optimiser la gestion des ressources et améliorer l'efficacité globale du projet.
IA générative
Outre les IA précédemment mentionnées, il existe un autre type d'IA : l'IA générative, comme Midjourney. L'utilisation de prompts sous forme de texte permet à Midjourney de générer des visuels qui offrent des applications pratiques dans les domaines de l'architecture et du BTP. Elle permet d'explorer des designs conceptuels, facilite la visualisation des projets et le choix des matériaux. La figure 1 illustre la façon dont Midjourney peut être utilisée pour créer des designs conceptuels.
Enjeux
L'utilisation de l'IA dans le domaine du BTP s'accompagne de plusieurs enjeux. La qualité et la disponibilité limitées des données, ainsi que les silos de données, font obstacle à l'entraînement des modèles d'IA. Les pratiques traditionnelles du secteur, ainsi qu'une certaine résistance au changement freinent également son adoption. Le manque de personnel compétent en IA et le besoin d'investissements importants en infrastructure et en technologie s'ajoutent aux défis à relever. Pour surmonter ces obstacles, il convient de traiter les problèmes de données, de promouvoir une culture de l'innovation, d'améliorer les compétences du personnel et d'établir une stratégie de mise en œuvre clairement définie, en alignement avec les exigences spécifiques du secteur du BTP.
La mise en œuvre de l'IA implique généralement quatre processus clés : Données, Processus métier, Technologie d'IA et Développement. L'étape Données consiste à identifier un comportement que l'IA est capable d'exécuter. Ensuite, on définit un Processus métier qui intègre ce comportement. À l'étape Technologie d'IA, on détermine la solution d'IA et la stratégie de données. Enfin, à l'étape Développement, on élabore un plan de développement logiciel qui traite les problèmes d'IA connus (« cancers de l'IA »). Ces processus signés MIT xPro offrent une approche structurée pour une mise en œuvre réussie de l'IA dans un cadre de travail concis.
Pour conclure, l'intégration de l'IA dans le secteur du BTP représente un immense potentiel d'amélioration de l'efficacité, de la qualité et des prises de décisions. L'apprentissage supervisé, non-supervisé et par renforcement permet d'améliorer le contrôle qualité, la maintenance prédictive, l'attribution des ressources, l'atténuation des risques et l'optimiser les délais. Il est essentiel de surmonter les obstacles, notamment les limitations des données et la résistance au changement, pour assurer une mise en œuvre réussie de l'IA dans le secteur du BTP et aboutir à des projets plus sûrs, plus efficaces et plus respectueux du développement durable.
* Publié dans Construction Business News ME 2023