L’Intelligence artificielle porte en elle une promesse forte de transformation et d’optimisation des métiers du BTP (bâtiment et travaux public). Mais elle peine encore à se matérialiser dans des applications concrètes, principalement du fait d’une donnée trop diffuse et d’un public pas encore complètement sensibilisé à cette révolution.

Le BTP aujourd’hui c’est un emploi sur huit en France, intégrant un grand nombre de métiers, depuis l’ingénierie dans les bureaux d’études jusqu’à la maintenance des infrastructures en passant bien évidement par la construction. Au sein de cet écosystème complexe, l’Intelligence Artificielle (IA) doit encore faire la preuve de son intérêt et de sa pertinence. De la même façon qu’elle modifie déjà en profondeur des secteurs comme la santé, l’environnement, le transport ou encore l’énergie (les quatre secteurs stratégiques du rapport Villani qui n’évoque par exemple jamais le BTP), l’IA porte en elle une promesse forte de transformation et d’optimisation des métiers du BTP. Seulement, force est de constater qu’à ce jour, elle peine encore à se matérialiser dans des applications concrètes, principalement du fait d’une donnée trop diffuse et d’un public pas encore complétement sensibilisé à cette révolution.

Limiter la rupture de la chaîne de la data

Contrairement à la représentation mentale que l’on peut avoir de l’Intelligence artificielle ne se suffit pas à elle-même. Pour développer ses capacités prédictives et de classification, elle a besoin d’alimenter son moteur avec un carburant bien particulier : la data. Pour que des applications changent la façon de travailler ou de vivre, il faut donc produire ce carburant.

Or, l’environnement du BTP est à ce jour peu adapté à la génération de grandes quantités de data. Celle qui est récoltée n’est pas toujours bien transmise et partagée au sein de son écosystème. Dans les travaux publics par exemple, il est habituel que se produise de nombreuses ruptures de la chaîne de la data, entre le bureau d’étude qui conçoit les plans du projet, l’entreprise qui va construire l’infrastructure, l’électricien qui va se charger des installations d’éclairages et de courant fort/faible, l’exploitant qui doit mettre à jour son système d’information suite aux travaux, etc…

Pour être exploitable, la data doit être préservée de bout en bout et enrichie à chaque étape. De la même façon que nous tomberions malades si nous ingérions un produit frais ayant subi une rupture de la chaîne du froid, une IA ne peut digérer une data morcelée. Il y a donc un enjeu fort à sécuriser cette chaîne de données complexes pour produire une data sans couture, prérequis indispensable à la création d’applications autour de l’Intelligence artificielle.
Pour réaliser cette évolution, notre secteur a aussi besoin de tiers de confiance référents, capables de faire le lien entre tous les acteurs du BTP, afin de récolter ces données de façon structurée, de les mutualiser, de les analyser et de les transformer en un carburant exploitable par l’Intelligence artificielle. Il peut s’agir de l’État dans certains cas, mais aussi d’acteurs de l’écosystème qui peuvent apporter une réponse complémentaire en mettant en place les moyens et les outils pour partager leurs données et s’accorder sur des formats d’échanges.

Tirer profit de la forte valeur prédictive de l’IA pour le BTP

Les bénéfices qui en découleraient seraient profitables à l’ensemble des parties prenantes du BTP. Prenons l’exemple des endommagements sur les réseaux enterrés (électricité, gaz, eau,…) lors des travaux. Si nous avions la possibilité de corréler les données des conditions qui ont prévalues à un endommagement, nous pourrions prédire le risque d’accident, et donc anticiper des actions correctives supplémentaires pour éviter des dommages matériels et réaliser des économies importantes. Cela nécessite de disposer de nombreuses données, qui sont aujourd’hui dispersées, entre les exploitants de réseaux, les entreprises de travaux, les compagnies d’assurances, les collectivités. Une data suffisamment concentrée pourrait donc permettre la mise en application de la valeur prédictive de l’IA, comme c’est déjà le cas par exemple aujourd’hui dans la maintenance de l’éclairage public, où plutôt que de remplacer a posteriori un point lumineux défaillant, il est possible par l’IA de prévoir en amont les pannes et donc limiter les risques qui en découlent.

On a beaucoup parlé de ce qui a été fait pour reconstituer la première photo d’un trou noir et a nécessité le traitement de millions de données produites par de nombreux acteurs différents du monde de la cosmologie. Cela doit pouvoir être transposé dans notre écosystème. Pour cela, et donc pour identifier les meilleurs cas d’application de l’IA, une bonne connaissance des métiers et des usages du BTP est nécessaire. L’expertise des acteurs de l’écosystème doit diriger leurs choix, car pour obtenir des résultats tangibles au-delà des effets d’annonce, il faut constamment garder en tête le résultat que l’on souhaite obtenir. Si vous ne savez pas ce que vous cherchez, la sérendipité de l’IA est nulle. Dans le cas contraire, vous savez précisément où aller chercher la data correspondante.

Accompagner et favoriser la production de data par le terrain

Ma conviction est que l’IA va changer notre façon de travailler dans le BTP, en bien. Seulement, nous sommes encore trop focalisés sur notre action sur le monde plutôt que sur la mesure de cette action. Chacun sur son chantier crée en permanence de la donnée sans même s’en rendre compte. De la même façon que dans le domaine de la santé, les individus acceptent de partager leurs données via des bracelets connectés, nous devons rendre les professionnels du BTP, notamment sur le terrain, acteurs de la production de leur data.

Demain, avec un simple téléphone, une personne sur un chantier doit pouvoir prendre des photos de son travail, et celles-ci viendront alimenter une application d’IA capable de les transformer pour générer un jumeau numérique. Ce dernier servira ensuite à créer des systèmes prédictifs. Nous parviendrons à faire cette révolution en levant les incompréhensions qui entourent encore cette technologie. En remettant dans la main des métiers à la fois la réalisation physique des infrastructures et leur capture numérique, nous valoriserons leur travail. Cette vision positive de l’IA
doit être portée par tout le secteur. Elle est facteur d’efficience, d’économies et de valeur ajoutée pour tous.