L’IA générative, assistant créatif ?
Portée par les images virales de ChatGPT, Midjourney ou Adobe Firefly, la dimension créative est sans doute la première qui vient à l’esprit lorsqu’on cherche à imaginer l’impact de l’IA générative sur le domaine de la construction. Dans les faits, certains artistes et architectes ont déjà mis à profit la technologie afin de faciliter l’exploration créative ou de générer des images plus rapidement. Dans le cadre de l’exposition Energies Légères au Pavillon de l’Arsenal à Paris, l’artiste et architecte Olivier Campagne a ainsi proposé “6 paysages post-carbone” en s’appuyant (en partie) sur l’IA. D’autres, comme l’architecte Stephen Coorlas, adoptent une démarche plus exploratoire et utilisent l’IA comme un défi à leurs pratiques et à leurs habitudes. Enfin, certains cabinets, comme Zaha Hadid Architects affirment utiliser l’AI generative comme source d’inspiration dans “la plupart de leurs projets”.
Le prototypage (vraiment) rapide.
Au-delà des visions créatives parfois hallucinées de l’IA générative, son apport principal dans le secteur de la construction et des infrastructures est sans doute à trouver du côté de la productivité. L’IA générative permet ainsi d’accélérer le prototypage et de limiter les erreurs de conception. Une aubaine lorsque l’on sait que ces dernières représentent entre 6 et 8% du coût total d’un bâtiment, et que le retravail dû aux erreurs, à la qualité ou à la conformité peut représenter une baisse de 30% des profits pour les entreprises de la construction ! Avec son offre dédiée à la conception des systèmes électriques, Augmenta met en avant un certain nombre de gains. Au-delà de la vitesse d’exécution, la plateforme d’automatisation permettrait de proposer des designs toujours conformes, tout en multipliant les alternatives pour ne garder que la meilleure.
Simplifier la supply chain
L’IA générative s’impose également comme un outil indispensable pour naviguer dans la complexité croissante des chaînes d’approvisionnement. Elle permet par exemple d’anticiper la demande en s’appuyant sur des données historiques, des tendances de marché ou des données économiques, elle permet d’optimiser dynamiquement les trajets ou de faciliter la sélection des fournisseurs en croisant automatiquement des facteurs de coût ou de risque. Dans le futur, elle pourrait accompagner la décarbonation de la supply chain en introduisant des données environnementales dans les bases de données d’entraînement. En intégrant l’assistant Microsoft Dynamics 365 Copilot aux ERP ou aux plateformes de CRM, Microsoft fait office de pionnier. Le géant de Redmond a ainsi collaboré avec Dominos Pizza afin d’optimiser la gestion des inventaires…
Accélérer la réponse aux appels d’offre
De manière plus inattendue, l’IA générative pourrait se révéler être une alliée de taille dans la réponse aux appels d’offres. Elle permet par exemple d’extraire les informations importantes de documents très volumineux, de réaliser des synthèses ou de proposer des chiffrages. En Californie, le spécialiste des structures en acier ConXtech est allé encore plus loin. L’entreprise s’est ainsi associée avec Autodesk pour bâtir une plateforme d’appel d’offre appuyée sur l’IA générative qui permet d’identifier la conception la plus rentable en fonction des besoins spécifiés, des fournisseurs et des sous traitants. Une manière d’économiser du temps et de l’argent en automatisant une partie du travail de réponse aux appels d’offres…
Quelles limites pour l’IA générative ?
Si les promesses de l’IA générative pour le domaine de la construction sont multiples, elle pose également un certain nombre de questions. La plus importante d’entre elles étant sans doute celle de la confiance. Il est aujourd’hui difficile de garantir la précision des résultats formulés par une IA et il reste essentiel de recourir à une supervision humaine. C’est par exemple le cas avec l’automatisation de l’identification des erreurs dans les modèles BIM (clash detection), qui dépend de la qualité des données d’entrée et peut donner lieu à de malheureux “oublis” de la part de la machine. L’utilisation plus créative des IA génératives pose également la question du copyright et de la propriété intellectuelle des productions finales. Enfin, l’utilisation d’outils d’IA génératives interroge sur la confidentialité : l’injection de données d’appels d’offres au sein de LLMs pourrait ainsi constituer une brèche importante.
Gains de temps, de productivité, optimisation de la conception ou partenariat créatif, l’IA générative pourrait transformer en profondeur nos manières de construire. En attendant, elle s’invite dans nos pratiques comme un formidable outil de réduction de la complexité, caractéristique centrale des projets de construction.
