Quelles applications innovantes de l'IA pourraient transformer la gestion dans le domaine de la construction ?
Lisbeth Salander - le 18 Avril 2025
Je me demandais, au-delà des trucs évidents comme la surveillance de chantier par caméra et l'optimisation des plannings, si vous aviez des exemples d'applis IA *vraiment* novatrices dans le bâtiment ? 🤔 Des trucs qui changent la donne, quoi. Genre, prédiction des risques, optimisation des matériaux... J'imagine qu'il y a plein de pistes encore inexplorées... 💡
Commentaires (19)
Merci pour vos lumières ! Je vais creuser ces pistes.
Super, merci d'avoir partagé vos découvertes !
Avec plaisir ! N'hésitez pas si vous avez d'autres questions.
Je me demande si l'IA pourrait pas aider à concevoir des bâtiments plus adaptés aux contraintes climatiques locales... Genre, optimisation de l'isolation, orientation en fonction du soleil, etc. Un truc qui aille au-delà des simples normes.
Exactement ! Une conception bioclimatique assistée par IA, ça pourrait vraiment ouvrir des perspectives intéressantes. Moins de déperditions, plus d'énergies renouvelables intégrées... On y gagnerait tous.
Je suis d'accord avec cette idée de conception bioclimatique assistée par IA. On pourrait vraiment aller vers des bâtiments plus performants et respectueux de l'environnement. En allant plus loin que le simple respect des normes, on pourrait utiliser l'IA pour analyser des quantités astronomiques de données climatiques locales et concevoir des bâtiments qui s'adaptent parfaitement à leur environnement. Par exemple, on pourrait imaginer un système qui prend en compte la température moyenne, l'ensoleillement, la pluviométrie, les vents dominants et d'autres facteurs climatiques spécifiques à une région donnée. L'IA pourrait alors générer des plans de bâtiments optimisés en termes d'isolation, d'orientation, de ventilation naturelle et d'utilisation des énergies renouvelables. On parle d'aller au-delà des 20% d'économies d'énergies observés dans les bâtiments construits selon les normes actuelles. Ce qui serait intéressant, c'est de pouvoir intégrer cette IA directement dans les logiciels de conception architecturale. Les architectes pourraient ainsi travailler avec un outil qui les aide à prendre les meilleures décisions en matière de conception bioclimatique. Au lieu de simplement choisir des matériaux et des techniques de construction standard, ils pourraient explorer des solutions innovantes et personnalisées. Et évidemment on pourrait utiliser cette IA pour la rénovation énergétique de bâtiments existants. L'IA pourrait analyser les données énergétiques d'un bâtiment et recommander des améliorations spécifiques pour réduire sa consommation d'énergie. On pourrait, dans le meilleur des cas, atteindre les 40% d'amélioration énergétique, ce qui est loin d'être négligeable ! Évidemment, il y a des défis à relever. Il faudrait s'assurer que l'IA est fiable et qu'elle prend en compte tous les aspects pertinents de la conception bioclimatique. Il faudrait aussi former les architectes à utiliser ces nouveaux outils. Mais je pense que le potentiel est énorme et que cela pourrait vraiment changer la façon dont nous concevons et construisons nos bâtiments.
L'intégration de l'IA dans la conception bioclimatique me semble effectivement une voie très prometteuse, mais je pense qu'il faut aborder la question avec une méthodologie rigoureuse. Vous parlez d'économies d'énergie potentielles de 20% pour les nouvelles constructions et jusqu'à 40% pour les rénovations, mais ces chiffres doivent être validés par des études concrètes et des simulations poussées. Il ne faut pas céder à l'optimisme béat. Mon approche en tant qu'ingénieure matériaux serait de me concentrer sur la fiabilité des données utilisées par l'IA. Si l'IA se base sur des données climatiques incomplètes ou biaisées, les résultats seront forcément erronés. Il faudrait donc mettre en place des protocoles de collecte de données très précis, en utilisant des capteurs de qualité et en vérifiant la cohérence des informations. Par exemple, il faudrait croiser les données de différentes sources (stations météorologiques, satellites, etc.) pour s'assurer de leur exactitude. Une marge d'erreur de 5% sur les données de base peut entrainer des erreurs grossières dans la conception. Il faut également prendre en compte les microclimats locaux, qui peuvent varier considérablement d'un endroit à l'autre. Ensuite, il faudrait valider les performances des bâtiments conçus par l'IA en réalisant des simulations thermiques détaillées. Ces simulations devraient prendre en compte tous les aspects du bâtiment (isolation, ventilation, orientation, etc.) et simuler son comportement dans différentes conditions climatiques. On pourrait utiliser des logiciels de simulation comme COMSOL ou ANSYS, qui permettent de modéliser précisément les phénomènes thermiques. Il est impératif de comparer les résultats des simulations avec les performances réelles des bâtiments, une fois construits. Cela permettrait d'ajuster les algorithmes de l'IA et d'améliorer sa précision. Enfin, il ne faut pas oublier l'aspect économique. L'utilisation de l'IA dans la conception bioclimatique peut entraîner des coûts supplémentaires, notamment en termes de collecte de données, de simulations et de formation des architectes. Il faut donc s'assurer que les économies d'énergie réalisées grâce à l'IA compensent ces coûts supplémentaires. Une analyse coût-bénéfice rigoureuse est indispensable avant de se lancer dans un tel projet. L'investissement initial pourrait être 15% supérieur, il faut donc s'assurer de la rentabilité à long terme.
C'est vrai qu'il faut pas s'emballer sur les chiffres. Le diable est dans les détails, comme on dit. Plus que les économies, je me demande si on a assez de recul sur la durabilité des matériaux utilisés dans ces conditions optimisées. Un matériau qui dure moins longtemps, c'est pas vraiment un gain, au final.
Pour la durabilité des matériaux, une approche serait d'intégrer des modèles de vieillissement prédictifs entraînés sur des données réelles de dégradation (température, hygrométrie, exposition UV, etc.). On pourrait ainsi simuler le comportement des matériaux sur le long terme et optimiser leur choix en fonction de leur durée de vie estimée dans des conditions spécifiques. En gros, l'IA aiderait à choisir le bon matériau, au bon endroit, pour la bonne durée.
L'idée d'utiliser l'IA pour prédire le vieillissement des matériaux, c'est pas bêt du tout. On pourrait vraiment anticiper les problèmes et optimiser les choix. Par contre, faut pas se leurrer, la fiabilité de ces modèles dépendra énormément de la qualité des données qu'on leur file. Si on prend l'exemple du bois, qui est un matériau de plus en plus utilisé pour sa performance environnementale, le comportement face à l'humidité est hyper important. Or, les essences de bois réagissent très différemment. Un mélèze traité autoclave, c'est pas la même chose qu'un douglas naturellement classe 3. Il faudrait des bases de données super complètes, avec des infos précises sur chaque type de matériau, son origine, ses traitements, ses conditions d'utilisation réelles... Et là, ça devient vite un casse-tête. Et puis, il faut aussi penser aux nouveaux matériaux. Les composites biosourcés, par exemple, sont en plein essor, mais on manque encore de recul sur leur durabilité à long terme. Comment on fait pour entraîner une IA avec des données qui n'existent pas encore ? Faut imaginer des protocoles de vieillissement accélérés super poussés, mais ça coûte une blinde. D'ailleurs, une étude de l'ADEME de 2022 montrait que le coût des tests de durabilité représentait jusqu'à 10 % du coût total de développement d'un nouveau matériau. Faudrait aussi penser à l'intégration de ces données dans les logiciels de conception. Si l'architecte doit jongler entre son logiciel de CAO et une base de données externe, ça risque de devenir vite fastidieux. L'idéal serait d'avoir une sorte de "BIMdurabilité", où toutes les infos sur les matériaux seraient intégrées directement dans le modèle du bâtiment. Une norme européenne est en cours d'élaboration (EN 15804), mais il y a encore du boulot avant que ça devienne une réalité. En tout cas, c'est un chantier passionnant, mais faut pas oublier que l'IA, c'est un outil, pas une baguette magique. Faut garder les pieds sur terre et valider les résultats avec des experts humains.
Complètement d'accord avec l'importance de la qualité des données pour prédire la durabilité. Et c'est vrai que le bois est un excellent exemple des complexités. Je pense qu'il faut aussi prendre en compte l'impact des pratiques de construction elles-mêmes. Une IA pourrait analyser comment les matériaux sont mis en œuvre sur le chantier, et anticiper les défauts potentiels (mauvaise application d'un produit d'étanchéité, assemblage incorrect...). En gros, une sorte de "contrôlequalitéprédictif" basé sur l'IA, en complément des bases de données matériaux. Ca demanderait d'intégrer des capteurs et des caméras sur le chantier, mais le potentiel est énorme pour améliorer la fiabilité et la durée de vie des constructions. On pourrait vraiment parler d'une approche holistique de la durabilité.
Le coup du "contrôlequalitéprédictif", c'est pas idiot. Un peu flippant niveau surveillance des ouvriers, mais si ça peut éviter des malfaçons... Faudrait voir comment ça se traduirait en pratique, mais l'idée d'une IA qui checke l'application des produits, ça se tient.
C'est clair que la question de la surveillance, c'est un vrai sujet... Mais en parlant d'IA et d'automatisation, je suis tombée sur cette vidéo qui montre comment on peut utiliser l'IA pour automatiser des tâches administratives. C'est pas directement lié au contrôle qualité, mais ça peut libérer du temps pour les équipes et leur permettre de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. 😉
https://www.youtube.com/watch?v=wM3K38r93lA[/video] Ça peut être un premier pas vers une meilleure intégration de l'IA sur les chantiers. 🏗️
Je suis pas convaincue que l'automatisation des tâches administratives soit la priorité sur les chantiers. C'est sûr que ça peut aider, mais le vrai gain serait d'abord d'améliorer la qualité du travail sur le terrain, non ? L'écart entre la théorie et la pratique est souvent énorme...
Tout à fait d'accord. Avant de digitaliser la paperasse, faudrait peut-être s'assurer que les fondations sont bien coulées, au sens propre comme au figuré. Ceci dit, la vidéo est sympa, ca montre bien qu'on peut automatiser plein de process relou, mais effectivement la priorité reste la qualité et la durabilité. On en revient toujours à cette question de recul et de validation des données... 🤔
Clair et net.
Je suis d'accord avec le fait de se concentrer sur la qualité et la durabilité avant de vouloir automatiser tout et n'importe quoi. La base, quoi. Et pour la validation des données, c'est un serpent qui se mord la queue, on dirait. Faut valider les données avec des experts, mais les experts, ils se basent sur quelles données ?
Bien vu ! C'est le cercle vicieux de la data. Mais sans données fiables, on fait comment ? 🤔
Absolument. On est face à un défi méthodologique majeur. L'expérience humaine reste indispensable pour détecter les aberrations et valider la pertinence des modèles IA. Une piste serait de développer des IA "explicables", capables de justifier leurs décisions et de rendre compte de leur processus de raisonnement. Ca permettrait aux experts de mieux comprendre comment l'IA arrive à ses conclusions et d'identifier plus facilement les biais potentiels.