La modélisation des données du bâtiment (BIM) a débuté à la fin des années 1970 avec les premiers outils logiciels tels que GLIDE, RUCAPS ou Reflex. Même plus de quatre décennies plus tard, le BIM est toujours présenté comme la technologie la plus disruptive du secteur de la construction. Ce terme désigne les représentations numériques des propriétés physiques et fonctionnelles d’un bâtiment et comprend des informations sur chaque composant d’un projet.
Du BIM à l’automatisation de la conception
ArchiCAD, sorti en 1982, a été l’un des pionniers de l’industrie du BIM. Ce logiciel a été la première révolution grâce à sa capacité à fournir des représentations virtuelles de bâtiments en 2D et à permettre la collaboration entre architectes, ingénieurs et autres professionnels de la construction. La deuxième révolution a été ensuite le passage de la modélisation 2D à la modélisation 3D et a commencé en 2002 lorsqu’Autodesk, la société qui a créé AutoCAD, a acquis Revit, un logiciel BIM pour la modélisation 3D. Il convient de souligner qu’au cours des dernières décennies, le BIM a profondément modifié le secteur de la construction en mettant l’accent sur des outils offrant des représentations plus riches pour permettre aux experts de différents domaines – tels que la ventilation, l’architecture, etc. – de collaborer plus efficacement et de concevoir des bâtiments plus complexes. Cependant, les leaders de l’industrie de la CAO (Conception Assistée par Ordinateur) sont convaincus que le BIM doit jouer un rôle beaucoup plus important et, depuis quelques années, une nouvelle révolution est en cours en déplaçant le centre d’intérêt des innovations de la fourniture de représentations plus riches vers l’automatisation de la génération de conceptions.
Une nouvelle voie : la conception générative
Pour comprendre l’objectif de cette démarche, prenons un exemple concret. Imaginons que l’on doive planifier la disposition de l’éclairage intérieur d’un immeuble de bureaux, c’est-à-dire spécifier la position exacte de chaque lumière dans un immeuble et son modèle. Le choix du modèle de lumière et de sa position dans le bâtiment a un impact sur les indicateurs de performance tels que la quantité moyenne de lumière ou l’uniformité de l’éclairage dans les pièces. Pour des raisons de santé, de sécurité et de conception, ces indicateurs doivent respecter certaines exigences. En outre, le concepteur doit également choisir avec soin le bon modèle d’éclairage et réduire son nombre dans l’agencement final pour répondre aux besoins du client sur des critères commerciaux tels que le coût, la durabilité, l’impact écologique, etc.
Pour effectuer cette tâche, un expert bien formé est nécessaire. Le premier défi consiste à choisir le bon modèle de lampe parmi les quelques milliers existants. L’expert doit donc avoir une grande connaissance du marché de l’éclairage et se tenir au courant des dernières nouveautés, car beaucoup d’innovations ont lieu dans ce secteur. Ensuite, il s’appuiera sur son expérience pour analyser le bâtiment et proposer manuellement des aménagements basés sur les modèles qu’il a rencontrés au cours de sa carrière. Ces conceptions sont ensuite mises à l’épreuve au moyen d’une interface de simulation d’éclairage afin de vérifier la qualité de divers indicateurs. Lorsqu’il s’agit de bâtiments comportant des dizaines d’étages et des centaines de mètres carrés sur chacun d’entre eux, les possibilités d’aménagement sont presque infinies, ce qui peut prendre un certain temps avant d’obtenir le résultat final. En ce qui concerne les critères commerciaux, la solution est sous-optimale et dépend beaucoup des compétences de l’expert.
Pour faire face à ces tâches complexes dans le secteur de la construction et aider les professionnels à élaborer des conceptions plus rapides et de meilleure qualité, des solutions d’automatisation apparaissent et ouvrent la voie à ce que l’on appelle la conception générative. Cette approche tire parti de la numérisation des processus et des méthodes d’IA pour donner aux concepteurs et aux ingénieurs un meilleur aperçu afin qu’ils puissent prendre des décisions de conception plus rapides et plus optimisées. L’acquisition par Autodesk en 2020, pour 240 millions de dollars, de Spacemaker.io, une startup qui a développé un logiciel assisté par l’IA pour le développement urbain, ou les nouvelles initiatives des leaders de l’industrie de la CAO comme Dynamo d’Autodesk ou les modules de conception générative de McNeel, témoignent de l’intérêt pour ce domaine.
LAIghting, une solution pour automatiser la conception de plans d’éclairage
L’industrie de la CAO étant stratégique pour VINCI Energies, l’entité a décidé de s’emparer du sujet. Avec les compétences techniques de VINCI Energies France IDF, l’expertise de SDEL et Santerne dans le domaine de l’éclairage et le soutien du programme Leonard AI, une collaboration a émergé pour lancer LAIghting, une solution pour automatiser la génération de plans d’éclairage.
LAIghting est une solution axée sur la conception générative qui s’appuie sur des méthodes de science des données pour automatiser et optimiser la génération de plans d’éclairage. Inspirée par la dynamique des mouvements d’essaims, la solution s’appuie sur ce que l’on appelle le modèle PSO (Particle Swarm Optimization) pour trouver une disposition d’éclairage optimale. L’algorithme prend en entrée les plans du bâtiment, puis l’expert indique au modèle les exigences du client et certains indicateurs d’intérêt tels que le coût ou l’impact écologique. La solution propose automatiquement une disposition optimisée en fonction des contraintes et des critères sélectionnés, ainsi que le meilleur modèle d’éclairage parmi un échantillon présélectionné.
Pour améliorer la solution, un projet en cours a été lancé pour construire une base de données centralisée avec toutes les spécifications techniques et commerciales des luminaires. Cette base de données permet à LAIghting d’élargir son catalogue de sélection d’éclairage pour obtenir de meilleurs agencements, mais elle peut également être utilisée par d’autres initiatives de conception générative et donc pousser encore plus loin les capacités d’innovation de VINCI Energies France dans le secteur. Pour les prochains mois, l’objectif est d’industrialiser une première version de la solution avec quelques clients pilotes. Cette réalisation constitue un pas en avant vers la conception de bureaux intérieurs plus grands, en respectant ce qui est envisagé pour le bâtiment en termes de coûts et d’impact écologique.
Cet article fait partie d’une série de publications des participants au programme IA de Leonard, spécifiquement conçu pour accélérer l’adoption des technologies d’intelligence artificielle au sein du groupe VINCI. Il consiste en une période d’incubation de cinq mois au cours de laquelle les collaborateurs de VINCI sélectionnés suivent un processus d’apprentissage par la pratique ; ils développent ainsi un cas d’usage basé sur l’IA avec le coaching et le mentorat de l’équipe de Leonard et des consultants d’Eleven Strategy.
