L’IA dans la construction : sauver des vies, réduire les coûts et améliorer la qualité

L’IA transforme la construction grâce à une sécurité renforcée, une planification plus intelligente et un meilleur contrôle qualité. Découvrons comment ces avancées garantissent un avenir plus sûr et plus efficace pour le secteur.

L’IA transforme la construction en optimisant la planification des projets, l’allocation des ressources et la gestion des tâches, ce qui se traduit par des gains remarquables en matière d’efficacité et de productivité. Son rôle essentiel dans l’amélioration de la sécurité, de la prise de décision et du contrôle qualité devient indispensable dans les pratiques modernes de construction.

Malgré les difficultés liées à son adoption, le marché de l’IA dans la construction, évalué à plus de 2,5 milliards de dollars en 2022, devrait atteindre 15,1 milliards de dollars d’ici 2032. Cette croissance est portée par la capacité de l’IA à réduire les délais et les coûts, ouvrant la voie à un avenir plus intelligent, plus sûr et plus efficace pour les acteurs du secteur dans le monde entier.

Fig. 1. Statistiques mondiales du marché de l’IA dans la construction.

Réduire les accidents sur les chantiers grâce à l’IA#

Selon l’Organisation internationale du Travail des Nations Unies, la construction est le deuxième secteur le plus dangereux après l’agriculture.

En 2022, le secteur de la construction aux États-Unis a enregistré la perte de 1 069 professionnels décédés au travail, soit une hausse de 83 décès par rapport à l’année précédente. Le taux de mortalité du secteur aux États-Unis se maintient autour de 10 décès pour 100 000 travailleurs depuis plus d’une décennie, soulignant le besoin crucial de renforcer les mesures de sécurité dans cette industrie à haut risque.

L’intégration de l’IA dans le secteur de la construction améliore considérablement les mesures de sécurité sur les chantiers. Voici quelques avantages principaux :

• La surveillance en temps réel consiste à surveiller en continu les activités de construction, ce qui permet de détecter immédiatement les risques potentiels, comme des câbles électriques exposés, des échafaudages mal sécurisés ou des barrières de sécurité inadéquates. Cette supervision constante au moyen de capteurs ou de caméras garantit que les situations dangereuses sont repérées et traitées rapidement, avant de dégénérer en incidents graves.

• La détection des risques et des dangers permet de repérer rapidement des dangers tels que des faiblesses structurelles, des surfaces instables ou une mauvaise utilisation des équipements grâce à des algorithmes avancés et à des techniques d’analyse des données. Cela garantit une résolution immédiate afin de préserver la sécurité des travailleurs et de prévenir les accidents.

• La conformité réglementaire impose le respect strict des règles de sécurité en évaluant en permanence si les protocoles de sécurité sont suivis. Cela réduit non seulement le risque d’accidents, mais garantit également un environnement de travail plus sûr pour l’ensemble du personnel.

Fig. 2. En 2022, davantage de travailleurs de la construction sont décédés au travail aux États-Unis que dans tout autre secteur d’activité.

La prise de décision fondée sur l’IA dans la construction#

Dans le secteur de la construction, les délais serrés des projets, les environnements de travail dynamiques et le besoin constant de coordonner efficacement plusieurs équipes et ressources sont la norme. Compte tenu du rythme soutenu du secteur, la capacité à prendre rapidement des décisions éclairées et précises est primordiale.

C’est ici qu’intervient la prise de décision fondée sur les données, qui transforme la manière dont les projets de construction sont planifiés et exécutés. En exploitant des technologies avancées d’IA, le secteur peut analyser de grands volumes de données de construction avec une rapidité et une précision sans précédent. Des modèles d’IA tels qu’Ultralytics YOLOv8 révolutionnent le secteur en apportant leur aide à la détection d’objets, à la segmentation et au suivi d’objets, favorisant ainsi l’évolution et l’amélioration des flux de travail dans le secteur de la construction grâce à la vision par ordinateur.

Fig. 3. Exemple d’utilisation d’Ultralytics YOLOv8 pour la détection d’objets.

Les principaux avantages incluent :

• Planification éclairée et proactive. L’IA permet aux responsables de projet d’anticiper les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent, qu’il s’agisse d’erreurs de conception, de problèmes de performance des sous-traitants, de pannes d’équipement ou de pénuries de matériaux. Des technologies comme YOLOv8 appliquées à la vision par ordinateur peuvent faciliter le suivi des stocks en comptant et en surveillant précisément les matériaux. Le machine learning permet d’ajuster les délais en fonction d’informations en temps réel, ce qui contribue à atténuer les risques, à assurer une exécution plus fluide des projets et à réduire les retards et les dépassements de coûts.
• Modélisation des données du bâtiment (BIM) : la technologie BIM dans la construction facilite la prise de décision fondée sur les données en fournissant des représentations numériques détaillées des caractéristiques physiques et fonctionnelles. Le BIM et l’IA offrent ensemble des informations qui contribuent à rationaliser les processus de planification, de conception et de gestion, pour une exécution plus efficace des projets.
• Optimisation des ressources. L’IA aide également à évaluer la disponibilité et l’utilisation des équipements, de la main-d’œuvre et des matériaux, afin d’assurer une utilisation maximale sans gaspillage. Cela augmente non seulement la productivité et réduit les coûts, mais favorise aussi l’efficacité et la responsabilité environnementale, encourageant ainsi des pratiques de construction durables.
• Analyse des données. En analysant les données historiques et les indicateurs actuels des projets, l’IA peut prévoir les retards potentiels dus aux conditions météorologiques, aux blocages réglementaires, aux conditions du chantier, aux pénuries de main-d’œuvre, etc. Les analyses stratégiques permettent de réaffecter méthodiquement la main-d’œuvre et les matériaux afin de respecter les calendriers des projets.

Le rôle de l’IA dans le contrôle qualité et la détection des défauts dans la construction#

Le contrôle qualité est un aspect essentiel de tout projet de construction, et l’IA joue un rôle important dans le maintien de normes de construction élevées. En exploitant des technologies avancées, l’IA garantit que chaque phase du processus de construction respecte des critères de qualité stricts.

Fig. 4. Le secteur de la construction se numérise de plus en plus.

Cela garantit non seulement l’intégrité de la structure finale, mais améliore également la sécurité globale et la durabilité du projet.

Voici quelques façons précises dont l’IA contribue au contrôle qualité dans la construction :

• Garantit des normes de construction élevées : les systèmes d’IA sont conçus pour surveiller et évaluer en continu les activités de construction, afin de garantir que tous les travaux respectent les normes et réglementations établies. Cette supervision continue contribue à maintenir la qualité la plus élevée tout au long du cycle de vie du projet.
• Réduit le besoin de reprises : en identifiant rapidement les défauts, l’IA réduit considérablement le besoin de reprises. Cela permet non seulement d’économiser du temps et des ressources, mais aussi de garantir le respect du calendrier du projet.
• Rationalise les inspections : les drones et les capteurs alimentés par l’IA automatisent les processus d’inspection et identifient les problèmes potentiels avec davantage de rapidité et de précision.
• Facilite la maintenance prédictive : les algorithmes d’IA analysent les données des équipements afin d’anticiper les besoins de maintenance, de réduire les temps d’arrêt et de garantir des performances optimales.

L’IA dans la construction : les défis#

Malgré sa taille, le secteur de l’architecture, de l’ingénierie et de la construction (AEC), qui pèse $12 billions, a traditionnellement pris du retard dans l’adoption des technologies numériques et des pratiques innovantes. Ce secteur, qui compte parmi les plus importants au monde, commence seulement à rattraper les autres industries en matière de modernisation et de progrès technologique.

McKinsey indique que, bien que le secteur technologique axé sur l’AEC progresse, il n’a pas encore atteint l’échelle et le degré de sophistication observés dans d’autres secteurs logiciels établis, comme la logistique, l’industrie manufacturière et l’agriculture. En réalité, les clients de l’AEC consacrent moins de dépenses à l’informatique que ceux d’autres secteurs comme l’industrie manufacturière, l’architecture et la logistique. Ce niveau d’investissement inférieur contribue aux difficultés rencontrées par les entreprises technologiques de l’AEC pour se développer efficacement. Par ailleurs, le secteur compte moins d’entreprises en hypercroissance et de licornes au regard de sa taille.

Cette réduction des budgets informatiques, associée à la fragmentation du marché et à des pratiques analogiques bien ancrées, freine les progrès. En moyenne, les entreprises de l’AEC consacrent seulement 1 à 2 % de leur chiffre d’affaires à l’informatique, soit nettement moins que les 3 à 5 % habituels dans les autres secteurs.

Les dépenses importantes liées à l’investissement comme à l’exploitation constituent un obstacle majeur à la croissance de l’IA sur le marché de la construction. La mise en œuvre de technologies d’IA dans les projets de construction exige des investissements financiers considérables, couvrant l’acquisition de systèmes d’IA, du matériel et des logiciels nécessaires, ainsi que de compétences spécialisées.

En outre, les coûts d’exploitation et de maintenance, comme le recrutement de personnel qualifié, la réalisation de mises à jour régulières et la satisfaction des besoins en infrastructure, peuvent être considérables. Ces coûts élevés compliquent l’adoption de solutions d’IA par les petites et moyennes entreprises de construction, comme le souligne Global Market Insights. Néanmoins, comprendre comment utiliser l’IA dans la construction est essentiel pour que le secteur comble cet écart et gagne en efficacité et en innovation.

La robotique alimentée par l’IA dans le secteur de la construction : une nouvelle frontière#

Imagine un scénario dans lequel des robots remplaceraient les travailleurs humains sur les chantiers, réduisant ainsi le risque de blessures graves ou mortelles.

Alors que le secteur de la construction avance vers l’ère numérique sous l’impulsion de l’IA, la robotique concrétise la vision futuriste des chantiers. Si l’IA améliore la prise de décision et le contrôle qualité, la robotique offre une incarnation tangible de ces avancées.

La robotique, branche de l’ingénierie qui associe l’informatique à l’ingénierie mécanique et électrique, s’étend au secteur de la construction depuis quelques années. Les robots existent depuis des décennies, mais leur popularité n’a connu une forte progression que récemment, principalement en raison de l’intérêt accru et de l’adoption de ces technologies après la pandémie de COVID-19. Cela a par conséquent ouvert de nombreuses nouvelles possibilités.

Les robots sont capables d’automatiser l’utilisation d’engins lourds et de flottes pour des tâches telles que l’excavation, le transport, le levage de charges, les travaux de bétonnage et la démolition. En outre, les méthodes de construction avancées utilisent la robotique pour la gestion des déchets, l’automatisation des tâches et la construction industrialisée.

La taille du marché mondial des robots de construction était évaluée à $442,5 millions en 2023 et devrait atteindre 1,2 milliard de dollars d’ici 2030.

Fig. 5. Le marché mondial de la robotique dans la construction connaît une croissance rapide.

Trois grandes catégories de robots de construction sont à l’origine de cette transformation :

• Robots stationnaires. Ces robots fonctionnent sans déplacer leur base. Ils comprennent notamment les robots portiques, les bras robotisés et les robots à câbles.

• Robots mobiles. Ils améliorent l’efficacité de la construction et peuvent se déplacer sur des terrains accidentés. On distingue notamment les robots à roues, marcheurs, volants et nageurs.

• Robots en essaim. De nombreux petits robots collaborent pour construire des structures de manière autonome, en suivant des trajectoires planifiées afin d’éviter les collisions.

Réflexions finales#

L’IA transforme le secteur de la construction en optimisant la planification des projets, l’allocation des ressources et la gestion des tâches, ce qui entraîne des gains importants en matière d’efficacité et de productivité. Le rôle de l’IA dans l’amélioration de la sécurité, de la prise de décision et du contrôle qualité devient de plus en plus essentiel.

Malgré les difficultés, l’intégration de l’IA, ainsi que les progrès de la robotique et de la technologie BIM, ouvre la voie à un avenir plus intelligent, plus sûr et plus efficace pour la construction.

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