Comment l’intelligence artificielle façonne le secteur de la construction

La mise en œuvre de solutions d’intelligence artificielle ne consiste pas seulement à obtenir un avantage concurrentiel, mais joue un rôle important dans les efforts du secteur de la construction pour résoudre d’autres défis majeurs qui changent la façon dont les projets sont planifiés, construits et gérés. Ces défis incluent la décarbonisation et la satisfaction du besoin de zéro émission nette.

L'intelligence artificielle doit être appliquée de différentes manières pendant les phases de conception et de construction des actifs du projet. L'industrie de la construction devrait clairement saisir ces opportunités

Conception générative

La conception générative est une approche pilotée par l'intelligence artificielle qui fournit une variété de solutions appropriées à des défis d'ingénierie spécifiques. Les utilisateurs peuvent personnaliser ces solutions selon leurs besoins

Au lieu d'avoir à se soucier des contraintes et des paramètres lors de la conception, les concepteurs peuvent choisir d'informer le logiciel des spécifications et des limitations. Cela peut inclure tout, de la solidité et de l'agilité au coût et aux performances. Le processus de conception générative analyse ensuite ces entrées pour générer des combinaisons potentielles qui répondent aux besoins spécifiés.

Grâce à des algorithmes avancés d'intelligence artificielle et à des capacités d'apprentissage automatique, les concepteurs et les architectes sont en mesure de proposer des solutions innovantes qui améliorent l'efficacité énergétique, renforcent l'intégrité structurelle et rendent le processus de conception plus fluide.

Il est prouvé que la conception générative peut offrir de nombreux avantages. L'utilisation de la conception générative peut réduire considérablement les coûts des matériaux de 30 % et le temps de construction de 40 %. La réalisation d’une analyse structurelle assistée par l’IA a le potentiel de réduire le temps de conception de 50 % tout en maintenant les performances structurelles. De plus, le Green Building Council des États-Unis suggère que l’adoption de pratiques de conception durable basées sur l’IA peut réduire la consommation d’énergie d’un bâtiment jusqu’à 30 % et réduire les émissions de carbone.

Estimation de projet basée sur le BIM

La modélisation des informations du bâtiment fait référence à un ensemble d'outils logiciels de conception et de modélisation 3D largement utilisés dans l'industrie de la construction. Ces outils sont spécialement conçus pour aider à visualiser les conceptions de construction sous plusieurs perspectives. L'intégration de capacités d'intelligence artificielle dans le BIM peut apporter divers avantages, tels que la possibilité d'effectuer des calculs de quantités, ce qui implique d'extraire des informations essentielles sur les matériaux nécessaires.

En utilisant la technologie BIM pour les statistiques de quantité de projets, des résultats plus précis et plus fiables peuvent être obtenus, et cela peut également aider les entrepreneurs à améliorer leur efficacité, à réduire les coûts et à améliorer la qualité globale de la conception, de la construction et de l'exploitation

Application de l'ingénierie numérique dans l'industrie de l'ingénierie Il existe de nombreux avantages évidents, tels qu'une précision améliorée des mesures techniques et un gain de temps. Cependant, la transformation numérique comporte également certains défis. L’une des questions importantes est le facteur humain. La manière d’attirer et de retenir les talents nécessaires et de leur fournir des incitations et des récompenses appropriées est une question à considérer. De plus, les compétences requises vont au-delà de l’expertise numérique. Lorsqu'un modèle BIM est incorrect, la question de l'exactitude du modèle BIM finira par devenir un problème important si le personnel impliqué ne dispose pas des capacités de base en matière de métré pour identifier les erreurs.

Le secteur de la construction verticale est l'un des secteurs les moins numérisés, malgré le potentiel est énorme, mais aussi lent à accepter les nouvelles technologies. De nombreux systèmes d'apprentissage automatique dans le domaine de la construction jouent le rôle de « boîtes noires », ce qui signifie qu'ils n'expliquent pas leurs conclusions. De plus, les algorithmes utilisés pour prendre des décisions sont souvent propriétaires et difficiles à comprendre, ce qui rend difficile pour les professionnels de la construction de comprendre les raisons et les méthodes utilisées, ce qui crée des difficultés lors de la formulation de recommandations. Certains critiques universitaires estiment que sans recherche sur les méthodes d'IA explicables, le potentiel de l'IA dans la construction pourrait être limité.

Les entreprises de construction trouvent souvent très difficile de comprendre les avantages et la mise en œuvre des systèmes d'IA en raison de l'investissement impliqué et du coût élevé. Prendre des décisions d’investissement peut être difficile, en particulier lorsque de nombreux entrepreneurs sont impliqués et que les travaux sont exécutés par plusieurs sous-traitants. Cette complexité fait qu’il est difficile pour l’industrie de s’entendre sur une solution d’IA unique et acceptée. Cela augmente également la possibilité qu’un investissement devienne obsolète ou inutile à court terme. Compte tenu des défis monétaires auxquels est confronté le secteur dans son ensemble, il est compréhensible que les organisations hésitent à investir dans l'avenir.

D'un point de vue juridique, l'exploitation des programmes de chemin critique d'IA disponibles dans le commerce peut réduire les litiges, éliminant ainsi le besoin de témoins experts en programmation. Cependant, si la conclusion ne peut pas être entièrement expliquée et si le raisonnement qui la sous-tend ne peut pas être testé et remis en question, pourquoi les individus dont les intérêts commerciaux dépendent du résultat voudraient-ils l’accepter si chaque membre de la chaîne d’approvisionnement utilise un algorithme de programmation différent ? Cela peut conduire à des résultats différents, en quoi cela aidera-t-il ? Les gouvernements et les décideurs politiques ont un rôle clair à jouer sur cette question

À ce stade, on peut voir l'émergence d'une industrie à deux vitesses. Dans ce scénario, certaines entreprises deviennent gagnantes, tandis que les obstacles qui empêchent d’autres de s’engager sur la voie rapide deviennent de plus en plus insurmontables. Des asymétries d’information peuvent survenir lorsqu’une partie dispose d’une solution d’IA et l’autre non. L'intégration de l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement et la synchronisation de la chaîne d'approvisionnement autour de segments spécifiques peuvent également se produire

en utilisant des solutions d'IA pour chaque segment

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