Bienvenue dans l’ère du bâtiment intelligent
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Publié le 12 décembre 2019
Que vous soyez constructeur, promoteur immobilier ou ingénieur en bureau d’études, vous devez chaque jour prendre des décisions importantes. Découvrez comment les avancées de l’intelligence artificielle vont vous permettre de faire des choix encore plus éclairés.
Les entreprises du bâtiment : promoteurs, constructeurs, bureaux d’étude et gérants, utilisent la donnée depuis longtemps. Mais jusqu’à présent, ils se limitaient aux informations financières et aux données d’exploitation stockées dans leur ERP. Pourtant, tous partagent un enjeu commun : réduire les risques liés à leur activité. Risque de choisir le mauvais projet, risque de dépasser les budgets au moment de la construction, mais surtout risques physiques sur les chantiers… Avec la donnée disponible en open data, mais aussi à celles collectées grâce à des capteurs ou à de simples caméras, ils sont désormais en mesure d’assurer une plus grande sécurité de leur activité. Pour faire le point, nous avons interrogé Arnaud Forgiel, Senior Digital Advisor for Sales & Business Development chez Microsoft.
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1 – Aider les promoteurs à prendre la bonne décision
Construire un immeuble de bureaux, un tunnel, un pont ou un supermarché relève toujours du pari pour le promoteur immobilier. Mais grâce à l’IA, ce pari est un peu moins fou. « La technologie permet de faire des rapprochements entre des situations parallèles pour évaluer la pertinence du business case, » explique Arnaud Forgiel. Nous prendrons ici l’exemple de la construction d’un supermarché. Comment s’assurer que l’on choisit la bonne localisation pour le construire et que ses rayons ne resteront pas définitivement vides ?
Collecter et structurer toute la donnée utile
En ligne, on peut trouver le nombre d’enseignes présentes dans une zone donnée, leur chiffre d’affaires et leur positionnement marketing. Les revenus moyens des habitants sont également référencés, ainsi que les détails démographiques de cette population. Le problème ? Ces données ne sont pas forcément bien structurées. Par exemple, il peut être fait référence à un supermarché sous plusieurs appellations différentes : hypermarché, nom de l’enseigne, centre commercial… « Le knowledge graph de Bing permet d’interroger la donnée en ligne de manière intelligente en faisant les bonnes analogies, » ajoute l’expert. Il fait le lien entre des informations de son moteur de recherche et des données sémantiques.
Entraîner un algorithme
Une fois les données collectées, il est alors possible de faire tourner un algorithme d’IA. « Celui-ci sera en mesure d’établir une relation de cause à effet entre une combinaison de critères et le succès ou l’échec potentiel de l’établissement. Il donnera au promoteur un score de confiance à son projet. » Ainsi, il saura que dans une région donnée, si dans un cercle de 20 kilomètres il y a déjà 2 supermarchés, et moins de 54 000 habitants, il vaudra mieux éviter de se lancer.
2 – Permettre aux bureaux d’études et constructeurs de concevoir le meilleur bâtiment possible
« On dit souvent que le métier de constructeur s’apparente à celui du capital-risque. Les marges sont très faibles et le moindre grain de sable dans les rouages peut se traduire en pertes financières importantes. » Un risque qui peut être modéré grâce à l’intelligence artificielle.
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Réduire les risques dès la conception
Avez-vous déjà ressenti un léger mal de mer quand vous étiez à un étage très élevé d’une tour par temps venteux ? « Ça m’est arrivé alors que je travaillais à Boston, et ça n’était pas particulièrement agréable, » s’amuse Arnaud Forgiel. Ce défaut peut désormais être anticipé avant la construction, grâce à la donnée. Comment ? En captant des informations issues d’autres tours (grâce à l’IoT notamment), pour mieux comprendre le phénomène.
Autre cas d’usage : souvent les hautes tours ne sont pas réalisées à partir de zéro, mais par-dessus un bâti existant. « Cela peut être surprenant, mais on n’a pas toujours les liasses de plans des bâtiments à jour. Alors l’intelligence artificielle peut combler ce manque, » ajoute-t-il. Grâce à des données obtenues à partir de capteurs positionnés sur le bâtiment, les algorithmes seront en mesure de révéler son comportement. Des informations précieuses pour le bureau d’études qui pourra ainsi sereinement donner ses recommandations.
Anticiper les surprises
Les constructeurs retiennent toujours leur souffle lors des premiers coups de pelleteuse. « On ne sait jamais précisément ce qu’on va trouver dans le sol, » explique Arnaud Forgiel. Le risque ? Du béton très difficile à extraire. Ou pire, de l’amiante et la promesse d’une longue procédure très réglementée et chronophage. En développant des modèles basés sur des données publiques, on peut établir un niveau de risque en étudiant les historiques des chantiers adjacents. Grâce à un calcul de probabilité, le constructeur saura s’il a 15 % de chance de trouver de l’amiante, ou plutôt 75 à 80 %. Il peut alors refuser le chantier ou augmenter son devis en toute connaissance de cause.
Établir un devis au plus juste
« Faire un devis est un investissement, » explique Arnaud Forgiel. Le constructeur devra en effet s’y tenir et les erreurs peuvent coûter cher. « Les grandes entreprises travaillaient jusqu’à présent avec des abaques pour établir leurs prix au mètre carré, » ajoute-t-il. Ils étaient obtenus en chronométrant les temps passés sur des tâches données. Mais l’intelligence artificielle permet aujourd’hui de contextualiser plus finement l’information en tenant compte d’un plus grand nombre de critères. Par exemple, l’étude des données publiques permet de déterminer un risque de surcoût dans un centre-ville car on ne peut y accéder qu’à certaines heures de la journée.
À cette étape on exploite autant la donnée publique que les données propres de l’entreprise, qui recèlent beaucoup d’informations sur les chantiers passés. « Avec Azure data factory, on va chercher des informations financières dans les bases de données fonctionnelles de l’entreprise par exemple. On formalise un retour d’expérience très précis. »
3 – Construire en toute sécurité
La pire frayeur d’une entreprise de construction ? L’accident qui met en péril la sécurité des collaborateurs. Ou l’erreur qui menace la solidité de la structure. L’IA peut aussi se révéler très utile sur un chantier.
Tendre vers l’excellence opérationnelle
Ne lancez pas un expert en béton sur les différentes qualités de matériaux qui existent sur le marché, vous en auriez pour un moment. Néanmoins, sur un chantier, il est crucial de déposer le bon type de matière au bon endroit pour garantir la solidité de la structure. Grâce à un flux vidéo, les responsables du chantier peuvent s’assurer du bon déroulé du chantier. « Un algorithme de reconnaissance d’image peut identifier les différentes textures et donc déterminer si la bonne matière a été déposée au bon endroit. » Ces images sont récoltées et analysées directement sur le chantier. Ainsi, on augmente la confiance dans la qualité de la construction.
Réduire l’impact carbone d’un chantier
Savez-vous qui est encore plus loquace qu’un expert en bétons ? Un expert en asphalte. Il faut dire qu’il en existe une variété presque infinie. Selon qu’il est destiné à recouvrir une petite route de montagne, une autoroute ou une allée en bord de mer, sa recette sera très différente. La base ? Des goudrons fondus à très haute température. Trop froids, ils ne s’appliqueront pas bien sur la surface à recouvrir. Mais s’ils sont trop chauffés, l’entreprise consommera trop d’énergie. L’objectif pour elle est de déterminer la juste température. Un module d’IA peut réaliser un modèle et indiquer, selon la mixture, la distance à recouvrir et le type de route, quel est le temps de chauffe optimal.
Optimiser l’utilisation du matériel
La location d’un engin tel qu’un tunnelier peut se chiffrer en millions d’euros. Chaque heure doit donc être optimisée. C’est vrai aussi pour des engins plus courants comme les grues par exemple. « Une panne, une pièce qui lâche et une partie de l’équipe de chantier est au chômage technique, » précise Arnaud Forgiel. L’intelligence artificielle intervient ici pour faire de l’analyse prédictive. En faisant des corrélations entre le temps d’utilisation de l’engin, les charges levées, le vent ou les conditions climatiques et les pannes déjà observées sur l’engin, l’algorithme peut alerter l’entreprise avant la panne. Résultat, les pièces à risque sont changées avant même qu’un incident arrive.
Améliorer la sécurité des collaborateurs
La porte d’entrée du chantier est parfois appelée le hachoir : deux tourniquets de barre métalliques qui s’imbriquent les unes dans les autres. Au-delà, chacun doit porter son équipement de sécurité : casque, chaussures, lunettes, gants, casque anti-bruit… Plutôt que de poster un surveillant à l’entrée, les constructeurs peuvent y laisser une caméra. Grâce à la reconnaissance d’images, ils seront avertis si l’un des salariés n’a pas revêtu l’équipement adéquat avant d’entrer, ce qui permet dans un premier temps d’établir des statistiques régulières pour la prévention.
4 – Optimiser l’utilisation des bâtiments
Les bénéfices des outils technologiques ne s’arrêtent pas à la fin du chantier ! L’IA permet d’optimiser l’exploitation du bâtiment, d’économiser l’énergie ou de l’augmenter de nouveaux services.
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Anticiper les pannes
Qu’est-ce qui peut contribuer à mettre en rogne un Parisien ? Un tapis roulant en panne à la gare, alors qu’il est en retard pour prendre son train. Avec l’intelligence artificielle couplée à l’IoT, l’exploitant du bâtiment peut désormais empêcher que cela arrive. Comment ? En écoutant vibrer les pièces mécaniques. « Chaque appareil a sa propre fréquence, » explique très sérieusement Arnaud Forgiel. Si un décalage entre la fréquence normale et la fréquence observée se creuse, alors un technicien peut aller contrôler la fameuse pièce, car elle risque de tomber en panne.
Faciliter la vie des utilisateurs
Dans la série des petits irritants du quotidien, on trouve aussi : « pas de place de parking en arrivant au bureau » ou « une température glaciale le lundi matin ». Désormais, les bâtiments peuvent être intelligents. Par exemple, en garantissant une température très précise et un taux d’hygrométrie optimal à toute heure. À la clé, un niveau de confort idéal sans gaspillage d’énergie. Ils peuvent aussi alerter les utilisateurs du parking que le lendemain, à une heure donnée, il faudrait éviter de venir se garer. Il leur conseillera par exemple de télé-travailler. Comment ? En croisant les données de Sytadin, les informations sur les réservations de salles et les taux d’occupation du parking habituellement…
