Buildots lève $130M alors que le boom des centres de données IA redessine la construction

Buildots a levé $130 million en nouveaux financements alors que la société de technologie de construction cherche à étendre sa plateforme d’intelligence artificielle aux centres de données, aux installations industrielles et à d’autres projets d’infrastructure à grande échelle.

Le tour a été mené par O.G. Venture Partners, avec la participation de Lightspeed Venture Partners, Intel Capital, Mohari Ventures, Human Capital, Qumra Capital, Avigdor Willenz, Viola Growth et Poalim Equity. Il porte le financement total de Buildots à $297 million et fait suite à ce que l’entreprise décrit comme une période pluriannuelle de croissance du chiffre d’affaires d’environ 3 fois.

Le timing est important. La construction est prévue comme une industrie mondiale d’environ $16 trillion d’ici 2030, mais une part croissante des dépenses est dirigée vers des projets où les retards sont particulièrement coûteux : les centres de données IA, les installations de semi-conducteurs, les usines de fabrication avancée, les infrastructures énergétiques et d’autres développements critiques. Buildots mise sur le fait que ces projets accéléreront le passage du secteur de la construction des rapports d’avancement collectés manuellement à des données opérationnelles générées en continu.

La construction devient un élément de la course à l’infrastructure IA

Buildots est déjà déployé par plus de 100 grandes entreprises de construction et maîtres d’ouvrage, dont Intel, Digital Realty, STO Building Group, JE Dunn, Mortenson, Bouygues et HOCHTIEF. L’entreprise indique que les contrats à sept chiffres, pluriannuels et couvrant plusieurs projets, deviennent de plus en plus courants.

Les centres de données sont devenus une partie particulièrement importante de cette expansion.

L’énorme capital dirigé vers l’infrastructure IA a engendré un défi de second ordre : construire les installations physiques nécessaires pour faire fonctionner des systèmes informatiques de plus en plus gourmands en énergie, et ce, rapidement. Les projets de centres de données impliquent des travaux électriques, mécaniques, de refroidissement et structurels étroitement séquencés, ce qui signifie qu’un petit retard dans un métier peut affecter de nombreuses activités en aval.

Buildots indique que sa technologie a désormais suivi et analysé environ 425 million de pieds carrés de construction, incluant des projets de centres de données représentant 9.93 GW de capacité livrée et $88.3 billion de valeur de projet.

Cela fournit à l’entreprise un ensemble de données exceptionnellement vaste pour examiner comment les calendriers de construction se comparent à ce qui se passe réellement sur le terrain.

Comment Buildots utilise l’IA pour comprendre un chantier de construction

Au cœur de la plateforme de Buildots se trouve une idée relativement simple : au lieu de demander aux chefs de projet de déterminer manuellement le volume de travail accompli, utiliser la vision par ordinateur pour observer directement le chantier.

Les conditions du site peuvent être capturées à l’aide de caméras à 360 degrés, de drones et de scans laser. Buildots relie ensuite ces informations visuelles aux données Building Information Modeling (BIM) du projet et au calendrier de construction. Ses modèles d’IA déterminent quels éléments ont été installés, où les travaux ont lieu et comment l’avancement réel se compare au plan.

L’entreprise indique que les captures du site sont généralement transformées en informations d’avancement et alertes de risque en 24 à 36 heures.

Cela crée une représentation numérique évolutive du projet plutôt qu’une collection de photographies et de feuilles de calcul déconnectées. Les équipes de projet peuvent examiner l’avancement par métier, étage, zone, activité ou élément de construction individuel, y compris certains travaux dans des zones où les données BIM sont incomplètes.

L’ensemble de données résultant alimente également les systèmes prédictifs.

Buildots’ Delay Forecast la technologie compare le rythme prévu d’une activité à son rythme observé et calcule le rythme nécessaire pour terminer selon le planning. Le système peut alors signaler les activités susceptibles de manquer leurs dates d’achèvement, permettant aux équipes d’examiner des scénarios tels que l’ajout de main‑d’œuvre, la modification de la séquence ou la réallocation des ressources avant qu’un retard ne devienne critique.

Cette distinction est importante. L’opportunité à plus long terme ne consiste pas simplement à automatiser les rapports de construction, mais à transformer les données d’avancement en un système de prévision.

Les centres de données mettent les calendriers de construction sous pression

Peu de domaines illustrent mieux ce besoin que la construction de centres de données.

Les projets d’infrastructure IA dépendent de plus en plus de travaux mécaniques, électriques et de plomberie complexes réalisés dans des délais compressés. Un retard dans le confinement électrique, l’infrastructure de refroidissement ou un autre système critique peut finalement affecter la mise en service et la date à laquelle la capacité de calcul commence à générer des revenus.

L’analyse propre de Buildots de 25 million de pieds carrés de projets de centres de données mondiaux met en évidence l’écart entre les calendriers de construction et les taux de production réels.

Son benchmark de centres de données 2025 a révélé que les travaux CVC avançaient à 76,9 % du rythme nécessaire pour atteindre les objectifs prévus. Le confinement électrique fonctionnait à 59,4 %, tandis que les systèmes d’eau domestique n’avançaient qu’à 44,9 % du rythme requis.

Ces chiffres proviennent du jeu de données de projets propre à Buildots, mais ils illustrent pourquoi les propriétaires d’infrastructures à forte intensité de capital s’intéressent de plus en plus à une visibilité plus granulaire de l’avancement des travaux.

Pour un projet conventionnel, un retard peut augmenter les coûts de financement et réduire les marges. Pour un centre de données hyperscale, il peut également repousser le déploiement d’infrastructures informatiques coûteuses et retarder la mise en service de cette capacité.

Aller au-delà du suivi de progression par IA

Buildots a également élargi son offre au‑delà de son système de suivi de progression basé sur la vision par ordinateur.

Ses capacités de détection des écarts comparent la construction aux modèles de projet afin d’identifier les éléments mal installés ou inachevés. Les équipes peuvent examiner l’emplacement et le contexte visuel d’un problème avant de le résoudre dans Buildots ou de l’exporter vers des plateformes de construction telles que Procore, Forma et Revizto.

Une autre fonctionnalité, Quantités terminées, applique les mêmes données de chantier sous‑jacentes aux demandes de paiement. Plutôt que de se fier uniquement aux pourcentages d’achèvement déclarés par les entrepreneurs et sous‑entrepreneurs, les équipes peuvent comparer les réclamations de paiement aux quantités que la plateforme a vérifiées comme installées.

Cela place Buildots dans une partie importante mais moins évidente de la gestion de la construction : relier l’état physique d’un bâtiment à la situation financière du projet.

L’entreprise se dirige également davantage vers l’intelligence de main‑d’œuvre grâce à Buildots Field, une technologie basée sur Genda, que Buildots a acquise en octobre 2025. Le système utilise une infrastructure Bluetooth sur site et des flux de travail mobiles pour recueillir des informations sur la présence du personnel, la logistique, la sécurité et la répartition de la main‑d’œuvre sur le chantier.

Lorsqu’elles sont combinées aux données de progression de Buildots, l’objectif est de relier les intrants de main‑d’œuvre aux résultats de la construction. Un chef de projet pourrait ainsi voir non seulement qu’une activité accuse du retard, mais aussi si des travailleurs supplémentaires ont réellement été déployés dans cette zone et si l’intervention a amélioré la production. Buildots indique que l’application entièrement intégrée Buildots Field sera disponible généralement au quatrième trimestre 2026.

Des projets individuels aux portefeuilles de construction

Le nouveau capital sera utilisé pour développer Buildots dans trois directions.

Sur le plan géographique, l’entreprise prévoit d’accroître les déploiements dans les principaux portefeuilles de construction en Amérique du Nord et en EMEA. Le développement produit étendra la plateforme davantage tout au long du cycle de vie de la construction, de l’appel d’offres à la livraison du projet et à la remise. Buildots souhaite également renforcer l’intelligence au niveau du portefeuille, permettant aux dirigeants de comparer les performances de plusieurs projets plutôt que d’évaluer chaque réalisation de façon indépendante.

Cela pourrait devenir de plus en plus important à mesure que les entreprises construisent simultanément des réseaux de centres de données, d’usines, d’installations énergétiques et d’autres infrastructures standardisées.

Plutôt que de considérer chaque projet comme un jeu de données isolé, les performances historiques de construction pourraient éventuellement servir à établir des références pour les projets futurs — en identifiant quels corps de métier manquent systématiquement les taux de production prévus, quelles hypothèses de planning s’avèrent irréalistes, et quelles interventions permettent réellement de récupérer le temps perdu.

Pour Buildots, la levée de 130 millions de dollars représente donc plus qu’une expansion d’un produit de suivi de construction par IA. L’entreprise tente de créer une couche de données reliant le chantier, le calendrier du projet, la main‑d’œuvre, les contrôles financiers et la gestion de portefeuille exécutif.

À mesure que les dépenses en infrastructure IA augmentent, le logiciel utilisé pour gérer la construction physique devient lui‑même une composante de l’économie IA. Le défi de Buildots sera désormais de démontrer que le volume énorme de données de construction qu’elle collecte peut se traduire de façon constante en moins de retards, des coûts réduits et une livraison de projet plus prévisible à l’échelle mondiale.