La gestion et la continuité des données ainsi que l’intelligence artificielle apparaissent comme les nouveaux défis du secteur du BTP.
La numérisation de nombreuses tâches au cours des dernières années a permis la collecte d’une multitude de données peu utilisée aujourd’hui. Celles-ci sont nombreuses mais hétérogènes, éparpillées et de qualité et fiabilité variées. La quantité et la complexité des données générées tout au long du cycle de vie d'un projet nécessitent des outils et des processus efficaces pour les collecter, les stocker, les organiser et les analyser. Cet enjeu est essentiel et permettra un gain de productivité important pour les différents acteurs de la chaine de valeur.
De manière générale, les entreprises travaillent désormais à assurer la continuité numérique des données au cours d’un projet et notamment à les rendre disponibles au bon moment, aux bons interlocuteurs. Enfin, l'optimisation de la gestion des données des projets de construction permet d'améliorer la collaboration, la communication, la prise de décision et l'efficacité des projets.
Avec l’arrivée et le développement de l’IA, de nombreuses tâches semblent pouvoir être optimisées en répondant aux enjeux de décarbonation, digitalisation mais également de sécurité. L’IA est un outil à utiliser à bon escient pour accompagner et faciliter le travail des acteurs. Nous observons des cas d’application lors de toutes les phases d’un projet.
Pendant la phase de conception, que ce soit en construction neuve ou en réhabilitation, l’IA peut permettre d’optimiser les projets en aidant par exemple, à concevoir des bâtiments plus économes en énergie et plus confortables, en optimisant l'orientation, la structure et les matériaux. L’IA peut également être utilisée pour optimiser les plannings d’un projet. Au cours de la phase travaux, l’IA peut simplifier le suivi d’avancement des travaux et permettre l’identification de risques. Elle peut également permettre d’optimiser la phase d’exploitation grâce à la maintenance prédictive qui est possible avec l’analyse de données terrain qui permettent de prédire des pannes ou des accidents.