De nouveaux métiers avec l'IA - Le Bâtiment

- IDEES ET ENTREPRENDRE -

De nouveaux métiers se créent ou sont en devenir avec l'intelligence artificielle, alors que d'autres tombent en désuétude.

En parallèle des applications de l'intelligence artificielle dans la conception des bâtiments, citées et reprises ci-dessous à partir du site commercial Accasoftware, un nouveau métier surgit dans le cadre des startups : l'ingénierie en économie d'énergie qui consiste en :

• L'amélioration de l'efficacité ainsi que la réduction des émissions de gaz à effets de serre générés par les activités économiques.
• Les prédictions à long terme à partir de détecteurs d'émissions afin d'optimiser l'utilisation de l'énergie.

Une entreprise aux Etats-Unis s'est lancée dans ce projet et se présente avec des capacités de performances dans la réduction des dépenses d'énergie et dans la décarbonation des immeubles d'entreprise :

Carbon Lighthouse.

Nous avons cherché pour vous ce que recouvre l'acronyme BIM :

Building Information Model (BIM) est une maquette numérique, représentation virtuelle d'un ouvrage, constituée d'objets (fenêtres, toiture, murs) auxquels sont associés des informations concernant notamment leurs caractéristiques techniques et leurs relations avec d'autres objets.

Dix exemples d’application de l’IA dans la conception de bâtiments

La manière dont l’intelligence artificielle peut être utilisée dans le processus de réalisation d’un ouvrage est vaste et diversifié, permettant à toutes les parties prenantes pour obtenir des résultats vraiment passionnants.

Parmi les cas d’utilisation les plus significatifs de l’IA dans la construction, nous trouvons, par exemple :

1. la conception générative : c’est une façon de concevoir extrêmement innovante basée sur des algorithmes d’apprentissage automatique, qui sont exploités pour trouver la solution de conception optimale. Les ingénieurs et les concepteurs insèrent dans le logiciel de modélisation les objectifs et les données d’entrée du projet (telles que les exigences spatiales, les performances, les matériaux, les limites de coût, etc.), et le logiciel génère automatiquement les alternatives de conception possibles, fournissant la solution qui se rapproche le plus des exigences de départ ;
2. l’intégration avec le BIM : l’intégration entre le BIM et l’IA permet de créer des modèles numériques hautement efficaces, complets avec toutes les informations nécessaires pour développer des analyses et des prévisions de différents types. Les plates-formes BIM dotées de fonctions intelligentes peuvent aider les professionnels du secteur à effectuer automatiquement de nombreuses tâches, telles que la détection des interférences de projet, le métré quantitatif estimatif, la production de rendus photo réalistes, etc. ;
3. l’estimation des coûts : à l’aide de réseaux de neurones (c’est-à-dire de modèles mathématiques capables de refléter le comportement du cerveau humain), il est possible de prévoir un dépassement éventuel du budget en fonction de plusieurs facteurs, dont la taille du projet, le type de contrat, le niveau de compétence des gestionnaires de projet, etc. ;
4. l’automatisation du processus de construction : les robots dotés d’intelligence artificielle sont capables d’effectuer des activités similaires à celles effectuées par les humains, ils peuvent donc être utilisés sur le chantier pour automatiser les opérations de construction, effectuer des activités spécialisées ou répétitives (telles que le coulage du béton, la maçonnerie, le soudage et la démolition), et opérer dans des environnements dangereux, ce qui réduit les risques et augmente la productivité ;
5. le suivi de l’avancement du projet : grâce aux paradigmes de programmation basé sur réseaux de neurones et sytèmes Deep Learning, les images 3D acquises par des machines et des robots intelligents capables de se déplacer de manière autonome sur le chantier peuvent être croisées avec les informations fournies par les modèles BIM, ce qui permet de suivre en temps réel l’état d’avancement des travaux ;
6. la maîtrise des risques : chaque projet de construction présente de nombreux risques qui peuvent être liés à la qualité, à la sécurité, au temps ou aux coûts, et qui sont directement proportionnels à la complexité et à la taille du projet. Heureusement, il existe déjà des solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique qui aident les concepteurs et les entrepreneurs à hiérarchiser les risques sur le chantier, à surveiller la sécurité (par exemple, au moyen de drones capables d’identifier les situations potentiellement dangereuses), ainsi qu’à contrôler le niveau de qualité en veillant au respect des délais et des coûts de construction ;
7. la gestion de la main-d’ œuvre : les scans périodiques du chantier effectués par les robots intelligents permettent aux chefs de projet d’évaluer non seulement l’avancement des travaux, mais aussi la typologie, la quantité et la distribution de la main-d’ œuvre et de l’équipement nécessaires pour achever le projet dans les délais prévus ;
8. la construction hors site : les entreprises de construction peuvent compter sur la production hors site des composants de construction du bâtiment, fabriqués en usine par des robots automatisés (ou par des procédés d’impression 3D), et assemblés sur place par des travailleurs spécialisés ;
9. le facility management : les gestionnaires d’installations collectent des informations à l’aide de capteurs, de drones, d’appareils IdO et d’autres technologies sans fil, et tirent parti des algorithmes d’intelligence artificielle pour obtenir des informations précieuses sur le comportement énergétique réel du bâtiment. L’IA peut être utilisée, par exemple, pour planifier la maintenance préventive, améliorer les processus décisionnels, orienter le comportement des utilisateurs, etc. ;
10. la gestion des données massives : le secteur de la construction génère chaque jour une énorme quantité de données (issues des modèles BIM, des capteurs, des images acquises à partir d’appareils mobiles, etc.). L’intelligence artificielle ne se limite pas à accumuler ces données, mais possède la capacité d’apprendre d’elles, en offrant aux professionnels du bâtiment la possibilité d’effectuer des analyses prédictives, d’optimiser les systèmes d’information, etc.