L'IA ne peut pas créer un sommet

Pieds carrés

Les développeurs adoptent des outils d’intelligence artificielle comme les drones, les caméras, les applications et les robots, qui peuvent réduire les délais et le gaspillage qui ont rendu la construction de plus en plus coûteuse.

Membres du Nor Cal Carpenters Union lors d'une formation en robotique à Pleasanton, en Californie.Crédit...Vidéo de Jim Wilson

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Par Patrick Sisson

Conçu comme un coup sournois au battage médiatique gonflé autour de l'intelligence artificielle, un panneau d'affichage sur un chantier de construction à Anvers, en Belgique, indiquait en juin "Hey ChatGPT, termine ce bâtiment".

L'intelligence artificielle, la technologie qui alimente les chatbots comme ChatGPT, ne permettra pas d'assembler des appartements ou d'ériger des stades de si tôt, mais dans le secteur de la construction – une industrie stéréotypée connue pour ses presse-papiers et ses feuilles de calcul Excel – l'adoption rapide de la technologie pourrait changer la rapidité avec laquelle les projets sont réalisés. fini.

Les drones, les caméras, les applications mobiles et même certains robots cartographient de plus en plus les progrès en temps réel sur des chantiers tentaculaires, donnant ainsi aux constructeurs et aux entrepreneurs la possibilité de suivre et d'améliorer les performances d'un projet.

"Oubliez les robots qui construisent un gratte-ciel", a déclaré James Swanston, directeur général de Voyage Control, qui fabrique des logiciels de gestion de projet pour les chantiers de construction. "C'est une chose plus fondamentale : obtenir les données dont vous avez besoin et ensuite mieux les utiliser."

Le secteur de la construction a longtemps été considéré comme un retardataire en matière de numérique, mais les architectes utilisent régulièrement des outils numériques pour concevoir des projets et créer des plans. Il est courant de voir des tablettes et des drones sur les mêmes chantiers que des casques de sécurité et des gilets de sécurité.

Désormais, des caméras montées sur casque capturent des images d'un site pour orchestrer l'arrivée de nouvelles équipes ou de nouveaux matériaux, et des capteurs précis peuvent détecter si une nouvelle fenêtre se trouve à quelques millimètres du plan du projet et doit être ajustée. Et l’IA commence à être utilisée dans l’achat et la vente de biens immobiliers : JLL, un courtier mondial, a récemment lancé son propre chatbot pour fournir des informations à ses clients.

Cette analyse élargie des données jette les bases de ce que beaucoup espèrent être des améliorations substantielles en termes de précision, de rapidité et d’efficacité en réduisant les délais excessifs et le gaspillage qui ont rendu la construction de plus en plus coûteuse.

"L'industrie de la construction est la plus importante au monde en termes de dollars dépensés, mais nous sommes les moins productifs en termes d'adoption technologique et de gains de productivité", a déclaré David Jason Gerber, professeur à l'Université de Californie du Sud dont les recherches portent sur les technologies avancées. en construction.

Mais l'adoption par l'industrie de la technologie de l'IA se heurte à des défis, notamment des préoccupations concernant l'exactitude et les hallucinations, dans lesquelles un système fournit une réponse incorrecte ou absurde.

Et la collecte de données ultérieures a été un problème épineux, en grande partie à cause de la nature des grands projets de construction : il n'y a pas deux développements identiques, avec une topographie et des réglementations locales très variables, et de nouvelles équipes d'entrepreneurs et de sous-traitants se réunissent pour chaque projet. Cela revient à démarrer une entreprise de plusieurs millions de dollars pour chaque projet de grande envergure.

Coordonner le ballet complexe des fournitures, de la main-d’œuvre et des calendriers reste une tâche ardue. Mais les start-ups et les investisseurs y voient une opportunité, d’autant plus que les modèles d’apprentissage automatique, qui ingèrent d’énormes quantités de données pour discerner des modèles et prédire l’évolution de situations similaires, sont utilisés pour améliorer les performances des projets.

La pandémie a déjà poussé les entreprises de construction à adopter davantage d'outils numériques pour leur permettre de travailler sur site pendant les confinements, accélérant ainsi le développement de nouvelles technologies, a déclaré Sarah Liu, associée chez Fifth Wall, une société de capital-risque axée sur les investissements immobiliers.

« Les meilleures entreprises ne se présentent pas comme des sociétés d’IA », a-t-elle déclaré. "Ils se présentent comme des entreprises qui résolvent des problèmes."

Le cabinet de conseil en construction nPlan, dirigé par Dev Amratia, qui a contribué à l'élaboration de la stratégie nationale britannique en matière d'intelligence artificielle, utilise des algorithmes complexes pour suivre l'avancement de vastes projets d'infrastructures et éviter les erreurs ou les ruptures d'approvisionnement. Son système d'apprentissage automatique a été formé sur une base de données de plus de 740 000 projets.