Le secteur de la construction a commencé à utiliser l'intelligence artificielle (IA) pour effectuer des tâches quotidiennes telles que la planification et l'analyse de documents. Mais l’IA générative change la donne, déclare Francesco Iorio, PDG d’Augmenta, et elle a le potentiel de changer la façon dont les bâtiments sont conçus – en réduisant les coûts, en augmentant la productivité et en réduisant les déchets.
Des outils comme ChatGPT et DALL-E utilisent des modèles d'apprentissage automatique (ML) à grande échelle et accèdent à de grandes quantités de données étiquetées et significatives pour fournir des réponses pertinentes aux requêtes de texte et d'images. Cependant, certaines industries ont un accès limité aux ensembles de données utilisés pour entraîner les modèles de ML, ce qui rend difficile de tirer parti des avantages de l’utilisation de l’IA générative pour résoudre des problèmes du monde réel.
Le secteur de la construction en est un bon exemple. Aucun référentiel ne contient de données de balisage pour les dessins techniques du bâtiment. En effet, les sociétés d'ingénierie gardent leurs données secrètes et n'ont pas tendance à partager leur propriété intellectuelle. L’une des conséquences est que les méthodes de conception dépassées entravent la croissance du secteur de la construction. Les outils existants pour concevoir des bâtiments et leurs systèmes ne valent guère mieux qu'un crayon électronique sur papier, ce qui entraîne des conceptions impossibles à construire, un manque de coordination entre les industries et une perte de temps et de matériaux lorsqu'ils doivent inévitablement être refaits.
Cela dit, même les modèles d'IA générative de pointe comme ChatGPT, qui utilisent des ensembles de données très volumineux, diversifiés et détaillés pour former des modèles complexes, peuvent produire des résultats erronés tout en faisant preuve d'une totale indifférence quant à la confiance des résultats. Dans le cas de ChatGPT, les conséquences d’une erreur sont relativement faibles. Mais les enjeux en ingénierie sont si importants que l’adoption sûre et efficace de l’IA générative nécessitera plus que de grands modèles mathématiques de type boîte noire.
Heureusement, il existe une nouvelle approche hybride des systèmes d'IA basés sur des règles qui peuvent générer de nouvelles données valides sous la forme de conceptions génératives pouvant être utilisées pour entraîner des modèles ML. L’application la plus précieuse de cette approche concerne la conception automatisée des bâtiments. Non seulement il raccourcit le processus de conception de bout en bout de plusieurs mois à quelques jours, mais il fournit également aux développeurs, architectes et ingénieurs des informations sans précédent pour les aider à prendre des décisions plus éclairées en matière de coût, de calendrier et d'efficacité.
Examinons de plus près ce que le secteur de la construction peut réaliser en automatisant le processus de conception des bâtiments.
Aujourd'hui, les architectes et les ingénieurs-conseils qui créent des conceptions de bâtiments avancées n'ont ni le temps ni suffisamment d'informations pour développer des systèmes constructibles. Par exemple, le processus de conception des systèmes mécaniques, électriques, de tuyauterie et structurels (MEP/S) est extrêmement complexe, long et sujet aux erreurs. C’est également l’une des principales causes d’erreurs, de retards, de risques et d’incertitudes.
En automatisant la conception, la vitesse du processus de conception et de construction peut être considérablement accélérée, réduisant ainsi le calendrier de construction de plusieurs mois, créant ainsi plus rapidement des bâtiments fonctionnels pour des usages résidentiels et commerciaux. En réduisant les risques et l'incertitude et en éliminant les retouches (qui ajoutent en moyenne 6 % aux coûts), les développeurs peuvent mieux planifier et budgétiser les projets, tandis que les entrepreneurs peuvent soumissionner avec plus de précision.
Le secteur de la construction est un grand consommateur d'énergie et de matériaux. Selon le rapport Digital Transformation and Waste Management in the Architecture, Engineering, Construction and Operations Industry d’Energy Research Frontier, jusqu’à 30 % des nouveaux matériaux de construction sont gaspillés en raison d’erreurs de conception et de retouches. L’utilisation d’un système de conception automatisé peut pratiquement éliminer ces erreurs.
L'IA générative peut également créer plusieurs alternatives de conception en parallèle, aidant ainsi à trouver des moyens de développer des bâtiments plus performants en utilisant moins de matériaux. Cela contribue également à améliorer l’efficacité énergétique – une capacité vitale étant donné que les bâtiments consomment environ 40 % de l’énergie et des ressources mondiales, selon le Programme des Nations Unies pour l’environnement. Les développeurs peuvent désormais comprendre leurs options : optimiser uniquement en fonction des coûts et du calendrier, ou concevoir simultanément une utilisation des matériaux et des opérations plus durables. La génération automatique de conceptions très détaillées garantit qu'ils ne commandent que ce dont ils ont besoin, réduisant ainsi le gaspillage de matériaux.
En tirant parti de l'IA générative pour optimiser la conception et les performances des bâtiments, l'industrie peut non seulement réduire son empreinte carbone, mais également atteindre cet objectif de manière plus efficace et plus rentable. Il y a quelques années, on estimait que les architectes, ingénieurs et professionnels de la construction (AEC) consacraient environ 20 % de leur temps à résoudre les erreurs et les conflits causés par des erreurs de conception et de coordination. À l’échelle mondiale, cela équivaut à 280 milliards de dollars de refonte. Il ne fait aucun doute que ces chiffres augmentent à mesure que les talents se font rares et que la demande de nouvelles constructions s’intensifie.
L'IA générative apporte un niveau d'automatisation au processus de conception et de construction, permettant aux professionnels de l'AEC de créer des conceptions optimales en quelques heures au lieu de quelques semaines et en réduisant considérablement les erreurs de construction. Étant donné que les conceptions sont conçues avec un degré élevé de certitude, les professionnels de la conception peuvent être plus efficaces et consacrer moins de temps aux retouches et aux erreurs.
Le secteur de la construction est confronté à une grave pénurie de talents bien formés et expérimentés et ne peut pas répondre aux besoins des projets en cours de construction. En fait, certains des plus grands syndicats du secteur prédisent qu'il y aura une pénurie de travailleurs qualifiés aux États-Unis.
La conception automatisée vise à permettre aux individus travaillant dans des entreprises de construction, des sociétés d'ingénierie et des entrepreneurs d'acquérir facilement une expérience de gestion expérimentée, permettant même aux concepteurs et ingénieurs débutants de créer des conceptions constructibles et conformes aux spécifications. Cela libère également ces personnes des méthodes traditionnelles et ennuyeuses de conception de travail. Au lieu de cela, ils peuvent prendre le temps de vraiment comprendre les besoins du client et d'explorer les options de conception et les compromis pour obtenir la meilleure conception.
Selon un rapport 2023 sur les perspectives de l'industrie de l'ingénierie et de la construction de Deloitte, les investissements dans les nouveaux projets de construction ne manquent pas. Aux États-Unis, les nouvelles unités de logement devraient atteindre 1,55 million d'unités par an, contre 583 000 unités en 2009. Compte tenu de la pénurie de travailleurs qualifiés et des taux de roulement élevés, l’industrie doit apprendre à faire plus avec moins.
L'IA générative promet d'atteindre une échelle dans l'ensemble de l'écosystème de la construction. Les entrepreneurs peuvent étendre leurs capacités de conception sans être limités par le talent ou la rétention. Les fournisseurs de pièces détachées peuvent automatiser et étendre leurs services de préfabrication pour inclure la vente d'assemblages complets et spécialement conçus plutôt que de simples pièces. Le secteur de la construction peut enfin rattraper son retard en adoptant cette technologie émergente.
Il ne fait aucun doute que le secteur de la construction est prêt à être perturbé. L’IA générative a le potentiel de changer fondamentalement le cours de l’histoire de l’architecture, en modifiant fondamentalement la façon dont nous concevons les bâtiments et la conception de ces bâtiments eux-mêmes. Même si l’IA a déjà obtenu certains résultats dans ce domaine, il est clair que le meilleur reste à venir.
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