L’Intelligence Artificielle au Cœur du Cycle de Vie des Bâtiments

Alors que j’étais un jeune stagiaire en conception fraîchement diplômé du lycée, je passais des nuits et des week-ends entiers à réaliser des mises à jour de plans. Je me souviens de mon premier calculateur, acheté au début de mon parcours pour obtenir mon master, ainsi que de l’arrivée de notre premier ordinateur de bureau quelques années plus tard. Tout au long de ma carrière d’ingénieur, j’ai été témoin de l’évolution de la technologie dans les domaines de l’architecture et de l’ingénierie, ainsi que des innovations en matière de matériaux et de systèmes associés à l’industrie de la construction. Cependant, ces dernières années ont été marquées par des avancées rapides grâce au développement d’outils et d’applications d’intelligence artificielle (IA) utilisés tout au long du cycle de vie des bâtiments. Les capacités de cette technologie puissante sont mises à profit depuis la conception jusqu’à la construction, ainsi que pendant les opérations et la maintenance continues des installations.

IA dans la conception

Les architectes utilisent depuis plus d’une décennie des outils de conception assistée par ordinateur et de modélisation des informations du bâtiment. Grâce à l’IA, ces capacités ont été considérablement améliorées. Les architectes recourent à divers outils pour les idéations de conception et les designs conceptuels. Des applications de diffusion d’images telles que Midjourney, Stable Diffusion et Adobe Firefly peuvent créer diverses images de design à partir de simples prompts textuels. Des packages de conception assistés par l’IA, apprenant à partir des métadonnées, peuvent aider à réaliser des esquisses tout en tenant compte des contraintes imposées par les codes, réglementations et ordonnances. Par ailleurs, des outils d’IA spécialisés peuvent apporter leur aide dans la planification résidentielle et urbaine. Des services de rendu assistés par l’IA tels qu’ArkoAI peuvent fournir des perspectives photoréalistes en quelques minutes.

En plus des bénéfices liés à la conception, les architectes utilisent également des outils de génération de texte comme ChatGPT pour rédiger et éditer des rapports, préparer des présentations pour les clients et développer des propositions tarifaires. Il existe également des outils de gestion de projet assistés par l’IA, comme ClickUp, largement adoptés par des professionnels de nombreux secteurs, y compris l’architecture.

Les ingénieurs-conseils engagés dans la conception de bâtiments intègrent également l’IA. Les ingénieurs structurels utilisent des algorithmes d’IA pour générer des conceptions optimales en évaluant divers paramètres et contraintes. Les outils d’analyse structurelle guidés par l’IA peuvent simuler et évaluer des comportements structuraux complexes, aidant ainsi les ingénieurs à identifier les vulnérabilités potentielles, prédire des modes de défaillance et optimiser la performance structurelle. Ces outils prennent aussi en compte des facteurs comme l’utilisation des matériaux, la rentabilité et la performance structurelle. Il est prévu que l’IA joue un rôle encore plus prépondérant dans la conception de structures efficaces et durables, intégrant de nouveaux matériaux et techniques de construction innovantes.

Les ingénieurs mécaniques et énergétiques utilisent l’IA pour prédire le rendement des systèmes des installations et garantir leur efficacité énergétique. Bien que des logiciels de modélisation énergétique comme EnergyPlus et eQuest aient été utilisés pour prédire la consommation énergétique d’un bâtiment et comparer les matériaux, équipements et systèmes alternatifs, les concepteurs intègrent des cadres d’apprentissage machine pour perfectionner leurs modélisations. En combinant ces programmes de simulation avec des données historiques sur le climat, les propriétés des matériaux et les schémas d’occupation, on obtient des charges énergétiques plus précises, tout en réduisant le nombre d’itérations manuelles, ce qui permet de gagner du temps et de la main-d’œuvre. L’association de programmes de simulation similaires avec des programmes de modélisation de production d’énergie renouvelable et de stockage, tels que Homer Pro, peut aider à optimiser la taille des systèmes photovoltaïques et de stockage pour minimiser la dépendance vis-à-vis du réseau électrique.

IA dans la construction

Le secteur de la construction a également été influencé par l’IA. Les entrepreneurs l’utilisent pour améliorer la planification et la programmation des projets, prévenir les dépassements de coûts, réduire les risques, améliorer la sécurité sur les chantiers et augmenter la productivité.

Plusieurs programmes, tels qu’OpenSpace, Doxel et Buildots, utilisent des caméras pour capturer un enregistrement visuel complet du site de construction. Ces caméras peuvent être fixées sur des casques de chantier, des drones ou des robots, et les données capturées sont analysées grâce à des algorithmes d’apprentissage profond pour suivre l’avancement du projet, identifier les problèmes et les préoccupations relatives à la sécurité, et faciliter la communication entre les membres de l’équipe. D’autres programmes d’IA aident les entrepreneurs dans divers aspects de la gestion de la construction, y compris l’évaluation des horaires, la collaboration avec les sous-traitants, la gestion financière et les indicateurs de productivité sur le terrain.

IA dans les opérations

Une fois que les bâtiments sont occupés et fonctionnels, l’IA apporte de nombreux avantages aux propriétaires et aux équipes de gestion des installations, notamment en optimisant les opérations, en améliorant la prise de décision et en réduisant les coûts. L’un des atouts majeurs réside dans la capacité de l’IA à fournir des analyses basées sur des données. Les outils analytiques alimentés par l’IA peuvent traiter d’énormes volumes de données provenant de diverses sources, y compris les journaux d’entretien, la consommation et la demande d’énergie, les projets passés, les capteurs de l’Internet des objets (IoT) et les données sur l’occupation des installations.

Réduire la consommation d’énergie représente l’une des plus importantes opportunités d’économies pour les installations. En analysant les données détaillées de demande et de consommation issues de sous-compteurs et de systèmes de surveillance énergétique, et en gérant les conditions environnementales intérieures selon l’occupation, la qualité de l’air, les températures extérieures et les exigences en lumière, les systèmes d’automatisation des bâtiments (BAS) pilotés par l’IA peuvent générer des économies substantielles pour le propriétaire ou la société de gestion immobilière. Les BAS les plus récents comprennent des modules d’analyse des informations énergétiques (générant des indicateurs clés de performance) et interagissent avec des systèmes de mise en service basés sur la surveillance, souvent dotés d’algorithmes de détection et de diagnostic des pannes.

En outre, l’IA peut aider les propriétaires, les équipes de gestion des installations et les équipes d’architectes/ingénieurs (A/E) lors de la planification et de la conception de projets. En capturant les schémas de circulation actuels et en utilisant des capteurs pour évaluer l’utilisation des espaces, l’IA peut identifier des zones sous-utilisées ou mal utilisées, puis développer des alternatives de planification et de disposition des espaces. De plus, en analysant les données des projets de construction et de rénovation antérieurs, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent prévoir d’éventuels retards ou problèmes de construction, permettant ainsi aux chefs de projet de prendre des mesures proactives concernant la planification des tâches et des ressources spécifiques.

Les capacités d’analyse des données des installations par l’IA permettent aux gestionnaires de prendre des décisions éclairées concernant l’allocation des ressources et les stratégies de maintenance des systèmes de leurs bâtiments. La modélisation prédictive peut guider les décisions relatives aux niveaux de personnel et à la gestion des stocks. En outre, les données historiques peuvent aider à anticiper les pannes d’équipement et les besoins en maintenance préventive, menant ainsi à une efficacité opérationnelle accrue, une fiabilité améliorée et des économies de coûts.

Défis liés à l’IA

Bien que les avantages et les opportunités associés à l’expansion de l’IA dans le secteur du bâtiment soient nombreux, plusieurs défis subsistent. Ces défis comprennent un manque de personnel qualifié, la protection sécurisée des données, des considérations éthiques liées à la transparence des décisions prises par l’IA et la consommation d’énergie des systèmes d’IA.

À l’échelle mondiale, les spécialistes en IA et en apprentissage machine (ML) font partie des professions connaissant la plus forte croissance de la demande. Environ 60 % des grandes entreprises interrogées aux États-Unis et au Royaume-Uni signalent un manque de personnel expérimenté en IA. Les secteurs de la conception, de la construction et de la gestion des installations devront rivaliser pour recruter (et investir dans la formation) des programmeurs de données qualifiés et des spécialistes en IA.

De même, les clients A/E, les entrepreneurs et les propriétaires de bâtiments doivent être informés sur les données collectées par les systèmes d’IA et leur utilisation, et ils doivent être rassurés sur la sécurité de ces systèmes pour protéger leurs informations personnelles. Pour établir un climat de confiance avec les locataires des bâtiments, les gestionnaires d’installations devraient être transparents sur les données qui seront collectées et les bénéfices attendus de l’utilisation de l’IA.

Alors que l’expansion des centres de données a été l’un des principaux facteurs de la croissance de la consommation électrique domestique ces dernières années, cette tendance devrait s’accélérer avec l’expansion des serveurs d’IA au cours de la prochaine décennie. Un rapport de McKinsey & Co. prévoit que l’industrie des centres de données aux États-Unis va plus que doubler sa consommation annuelle d’électricité (passant d’environ 17 gigawatts à 35 gigawatts) d’ici 2030. Les nouveaux centres de données nécessaires pour soutenir la technologie d’IA générative devront être conçus pour être écoénergétiques en utilisant le matériel informatique le plus récent.

Au cours des cinq dernières décennies, nous avons été témoins d’avancées technologiques remarquables dans les secteurs de la conception, de la construction et de la gestion des installations. Pour ceux d’entre nous qui ont observé ces évolutions, cette période a été pleine d’excitation. Pour ceux qui commencent leur carrière dans ces domaines, l’avenir de l’IA promet encore plus d’enthousiasme.

Article original rédigé par : Robert Knoedler, P.E., CxA, EMP, qui participera à un panel sur l’importance de l’IA lors de CxEnergy 2025, la conférence et exposition de référence sur la mise en service et la gestion de l’énergie (du 28 avril au 1er mai, Charlotte, NC).