Buildots lance un laboratoire d’intelligence alimenté par l’IA pour apporter une prise de décision basée sur les données dans le secteur de la construction

L’industrie de la construction ne manque pas de données, mais transformer ces informations en une intelligence actionnable est resté un défi. Alors que des secteurs tels que la finance, la fabrication et la logistique s’appuient sur des références de performance standardisées, les équipes de construction ont traditionnellement dépendu de rapports fragmentés, d’observations manuelles et de prises de décision basées sur l’expérience.

Buildots vise à changer cela avec le lancement du Buildots Intelligence Lab, un centre de recherche alimenté par l’IA conçu pour fournir aux professionnels de la construction un accès gratuit à des références de l’industrie objectives, des métriques de performance et des connaissances opérationnelles dérivées de projets réels.

L’initiative représente une évolution pour Buildots, en étendant la plateforme d’intelligence de construction de l’entreprise au-delà de l’optimisation de projet individuel vers la recherche et la référence à l’échelle de l’industrie.

Des données de chantier à l’intelligence de l’industrie

Buildots a construit sa plateforme autour de la capture de la réalité alimentée par l’IA. Les travailleurs portant des caméras montées sur casque à 360 degrés capturent en continu les conditions du site, tandis que l’intelligence artificielle compare ces images aux modèles BIM, aux calendriers de construction et aux plans de projet. La plateforme mesure automatiquement les progrès, détecte les écarts, identifie les retards et met en évidence les risques émergents avant qu’ils ne deviennent des problèmes coûteux.

Au lieu de s’appuyer sur des rapports de statut manuels, les chefs de projet reçoivent une visibilité en temps quasi réel de ce qui a réellement été construit, permettant aux équipes de prendre des décisions plus rapides et fondées sur des preuves. Selon l’entreprise, les projets utilisant sa plateforme d’intelligence de construction ont réduit les retards de jusqu’à 50 % grâce à une détection plus précoce des risques et à une gestion de projet plus proactive.

Le nouveau Laboratoire d’intelligence s’appuie sur cette fondation en agrégeant et en anonymisant les données à travers la base de clients mondiaux de Buildots, transformant les connaissances au niveau du projet en recherche à l’échelle de l’industrie.

Résoudre le manque de données de la construction

Pendant des décennies, les dirigeants de la construction ont lutté pour répondre à des questions fondamentales avec confiance.

À quel point une entreprise doit-elle être productive dans des conditions normales ? Comment un projet se compare-t-il à des projets similaires ailleurs ? Quel est le rendement hebdomadaire réaliste pour les travaux de mécanique, d’électricité et de plomberie (MEP) ?

Jusqu’à présent, la plupart des réponses étaient basées sur des hypothèses historiques, des données internes limitées ou des expériences anecdotiques.

“L’industrie de la construction a toujours manqué d’une source de vérité au niveau macro”, a déclaré Roy Danon, co-fondateur et PDG de Buildots. “Nous croyons que c’est un facteur clé qui freine les performances et un contributeur majeur à la stagnation de la productivité.”

Le Laboratoire d’intelligence vise à combler ce fossé en publiant des recherches librement disponibles construites autour de trois piliers principaux :

• Métriques : Mesures standardisées conçues pour remplacer les rapports subjectifs par des indicateurs de performance cohérents.
• Références : Comparaisons mondiales entre types de projets, régions et métiers de la construction.
• Connaissances : Analyses basées sur les données qui révèlent des modèles, des goulots d’étranglement et des signaux de alerte précoces qui pourraient autrement rester cachés.

Contrairement aux enquêtes traditionnelles de l’industrie, les résultats sont basés sur des données opérationnelles collectées en continu à partir de projets de construction actifs.

Les premiers résultats remettent en question les hypothèses longtemps admises

Les premières publications de recherche du Laboratoire mettent en évidence plusieurs tendances qui pourraient restructurer la façon dont les équipes de construction évaluent les performances de projet.

Parmi les résultats les plus notables, il y a la découverte que les projets de centres de données connaissent un écart de 20 à 50 % entre la production hebdomadaire planifiée MEP et la livraison réelle. Étant donné la demande croissante de l’infrastructure AI et des centres de données hyperscale, cet écart peut aider à expliquer pourquoi de nombreuses installations à grande échelle ont du mal à respecter les délais.

Une autre constatation pointe vers ce que Buildots appelle l’effet “longue queue”. Les 20 derniers pour cent de nombreuses activités de construction représentent environ 27 % de la durée totale de la tâche, suggérant que les ralentissements en fin de projet sont une caractéristique structurelle des projets plutôt que des exceptions isolées.

La recherche a également révélé des différences significatives dans la productivité des métiers. Les équipes MEP les plus performantes terminent les travaux à un rythme pouvant atteindre trois fois celui des équipes moyennes, mettant en évidence des opportunités considérables d’amélioration de l’exécution grâce à une meilleure planification et coordination.

Le type de projet semble également avoir une influence mesurable sur les performances de calendrier. La construction de soins de santé a atteint la plus grande adhérence moyenne au calendrier, à environ 65 %, tandis que les centres de données ont atteint en moyenne environ 57 %. Les projets commerciaux et industriels se sont regroupés dans la fourchette basse à moyenne de 40 %, avec des projets d’éducation affichant l’adhérence la plus faible, à moins de 39 %.

Ces types de références comparatives ont historiquement été difficiles pour les entrepreneurs et les propriétaires à obtenir, rendant les évaluations de performances entre projets largement subjectives.

Élargir le rôle de l’IA dans la construction

Le lancement reflète une tendance plus large vers l’intelligence opérationnelle alimentée par l’IA à travers l’industrie de la construction.

Alors que de nombreuses organisations ont initialement adopté l’IA pour l’automatisation de documents, l’assistance à la conception ou le soutien à la planification, une attention croissante se porte vers la surveillance continue des projets à l’aide de la vision par ordinateur, de jumeaux numériques et d’analyses prédictives.

La plateforme de Buildots combine la capture de la réalité avec l’intelligence artificielle pour créer une représentation numérique mise à jour en continu du progrès de la construction. En intégrant l’imagerie, les calendriers, les modèles BIM et les informations sur la main-d’œuvre, le système identifie les écarts, prévoit les risques et soutient une prise de décision plus rapide tout au long du cycle de vie de la construction.

Le Laboratoire d’intelligence étend cette capacité au-delà des organisations individuelles en créant une base de connaissances partagées construite à partir de données industrielles anonymisées.

Selon Buildots, la participation reste axée sur la confidentialité, les informations de projet étant agrégées et anonymisées avant d’être incluses dans les ensembles de données de recherche.

Un modèle de recherche collaboratif

Bien que le Laboratoire d’intelligence opère au sein de Buildots, l’entreprise déclare qu’il fonctionne comme une unité de recherche autonome axée sur le progrès de l’industrie plutôt que sur des objectifs commerciaux.

Les professionnels de la construction, les universitaires, les analystes, les consultants et les organisations médiatiques sont encouragés à soumettre des questions de recherche et des hypothèses pour une analyse future. Plutôt que de publier des rapports propriétaires derrière un paywall, le Laboratoire rendra ses métriques, ses références et ses connaissances librement disponibles.

À mesure que l’IA continue de transformer les industries qui ont historiquement reposé sur des processus manuels, des initiatives comme le Laboratoire d’intelligence de Buildots illustrent comment les données opérationnelles agrégées peuvent devenir une ressource partagée plutôt que de rester isolées au sein d’organisations individuelles.

Pour une industrie qui a longtemps reposé sur l’intuition, les moyennes historiques et les rapports de projet déconnectés, des références objectives ancrées dans les données d’exécution réelles pourraient devenir une base de plus en plus précieuse pour améliorer la productivité, réduire les retards et prendre des décisions de construction plus éclairées.