L'ubérisation de la construction : comment les Opendatas et le machine learning vont transformer le secteur ?
Artem Boiko est le fondateur de DataDrivenConstruction.io. Son travail consiste à transformer des données AEC complexes en flux de travail ouverts et intelligents. Il anime des ateliers, développe des pipelines d’automatisation sans ou avec peu de code, conseille de grandes entreprises AEC et des éditeurs de logiciels. Ses expertises sont : les flux de données, l’automatisation, la 4D, la 5D, la rétro-ingénierie, l’IA et les LLM.
Le défi de la donnée dans la construction
Artem Boiko démarre sa conférence en affirmant que le secteur de la construction est à l’aube d’une transformation majeure, portée par l’Intelligence Artificielle et l’accès transparent aux données (Open Data). Longtemps restée à l’écart des grandes vagues de numérisation, cette industrie fait face à un changement de paradigme où la donnée devient l’actif central.
Selon KPMG « Les entreprises performantes de demain s’appuieront sur les données dans tous les aspects importants de leurs activités, des décisions stratégiques aux interactions opérationnelles ».
La Donnée, Plus Forte que le Logiciel
Dans un monde en pleine mutation technologique, les entreprises qui souhaitent survivre aux prochaines crises doivent structurer leurs processus autour de la donnée. L’enjeu n’est plus la possession de logiciels mais la capacité à collecter, traiter et exploiter des données de qualité. Il s’agit d’adopter de nouvelles approches pour travailler avec ces informations.
Une étude KPMG de 2023 (Quelle technologie a le potentiel d’offrir le meilleur retour sur investissement dans le cadre d’un projet de grande envergure ?) détermine que se sont : les analyses de données basiques, avancées et les systèmes d’informations. Au-delà des logiciels, se sont la « data quality » et le « data management » qui sont des enjeux majeurs pour le futur des entreprises dans la construction.
Le Modèle Uber : Vers une Transparence des Coûts dans la Construction
Actuellement, lorsqu’un client veut construire un projet, il fait appel à des experts chargés de définir les ressources, les couts et les délais. Artem Boiko compare l’industrie de la construction d’aujourd’hui à l’industrie du taxi il y a vingt ans. À l’époque, les chauffeurs décidaient eux-mêmes du coût et du temps de trajet. L’arrivée d’applications comme Google ou Apple Maps a donné aux clients un accès à des données ouvertes leur permettant de calculer eux-mêmes la distance et les coûts.
L'Opacité Actuelle du Secteur
Les clients travaillent avec de multiples entreprises ce qui peut mener à des spéculations et à des décisions basées sur les opinions de personnes (HIPPO – High Paid Person’s Opinion), plutôt que sur des analyses objectives de données concrètes. Cette situation est due au manque d’accès des clients à des données ouvertes concernant les couts et les délais des projets de construction.
L'Inévitable Accès aux Open Datas
Artem Boiko imagine que dans peu de temps, un changement de paradigme va avoir lieu dans la construction comme dans le domaine des taxis, les clients auront bientôt accès à des données ouvertes leur permettant d’évaluer eux-mêmes les délais et les couts de leurs futurs projets. L’uberisation et l’émergence de données tarifaires ouvertes ont déjà touché de nombreuses industries : le transport (Uber), l’hôtellerie (Airbnb), le commerce (Amazon) en supprimant les intermédiaires. De nombreux Maitres d’Ouvrages dans la construction réfléchissent déjà à la manière de rendre leurs projets plus transparents et d’obtenir des estimations basées sur des données fiables sans faire appel aux entreprises de construction.
Les données et les processus
Les projets et leurs profits reposent sur deux composantes : les données et les processus.
Les données hétérogènes
Un projet de construction implique de multiples sources d’information, souvent stockées dans des bases de données distinctes. Ces données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées. Le volume de données non structurées ou semi-structurées représente environ 80% du volume total de données or toute automatisation nécessite des données structurées.
Au-delà de la qualité et de la diversité des données, le principal problème est l’incapacité à les connecter entre elles. Finalement, on se retrouve face à une multitude de solutions et à un enchevêtrement de connexions qu’il nous faut démêler tant bien que mal tout en sachant que le volume de données double chaque année.
Il est nécessaire de trouver des solutions pour palier à ces trois problèmes : les données non structurées, les silos entre les bases de données et l’explosion du volume de données.
Du chaos aux données structurées
Pour Artem Boiko, travailler avec des données structurées ne pose pas de problème majeur aujourd’hui car il existe des milliers d’outils Open Source, comme Pandas. Auparavant, il fallait maîtriser la programmation mais de nos jours un simple prompt dans un LLM permet d’effectuer des filtres, des regroupements et des analyses de données à partir de projets de construction. Nous disposons d’un grand nombre d’outils qui facilitent la conversion de données multiformats en tableaux structurés (data frames). Avec une équipe dédiée, il est possible de transformer toutes les données d’une entreprise en datas structurées prêtes à être utilisées dans des processus. Cependant, les formats CAD & BIM restent difficiles à traiter.
Les données CAD & BIM
Le BIM, une base de données « cachée »
Le concept du BIM, tel qu’il a émergé lors de l’achat de Revit par Autodesk visait à obtenir des coûts et des calculs précis. Le « Bill of Materials » (BOM) était déjà une norme dans l’industrie dans les années 90. Autodesk a publié un livre blanc sur le BIM en 2002, mettant en avant le concept de base de données intégrée. Le CAD & le BIM restent des bases de données difficilement accessibles.
Le Mythe de l'Open BIM et les Problèmes de Qualité des Données
Depuis 2012, le concept d’OpenBIM, promu par des entreprises comme Graphisoft et Trimble a tenté d’intégrer les données BIM dans le format IFC. Cependant, la nature paramétrique et la dépendance aux noyaux géométriques spécifiques de chaque objet entraînent une perte d’informations lors de l’ouverture d’un IFC dans d’autres logiciels. Cela conduit à des problèmes de qualité des données notamment pour les calculs 4D et 5D ce qui encourage les acteurs de la construction à continuer à travailler en ClosedBIM. Pour Artem Boiko, l’OpenBIM est un concept marketing qui inonde l’industrie de la construction depuis 20 ans. Dans les faits, il est toujours nécessaire de gérer la complexité des connexions entre les différents fournisseurs de solutions logicielles. Les bases de données CAD & BIM restent fermées et ne permettent pas les échanges Open data.
Le Reverse Engineering
Face à cette difficulté, de grandes entreprises ont eu recours au reverse engineering (rétro-ingénierie). Dès le milieu des années 90, des entreprises comme MarComp ont réussi à « ré-ingénieriser » le format propriétaire DWG avec à un SDK (Software Development Kit). En 1998, quatorze fournisseurs ont créé une organisation pour lutter contre le monopole d’Autodesk, distribuant un outil de « reverse engineering » légal du DWG.
Aujourd’hui, des entreprises comme Nvidia, HP, Siemens, Oracle, Microsoft et Dassault Systems utilisent des SDK issus de ce reverse engineering (Open Design Alliance – ODA) pour accéder aux données CAD & BIM. Il est révélateur qu’Autodesk ait rejoint l’ODA en 2020, reconnaissant la nécessité de produire des modèles de haute qualité en export de Revit vers le format IFC. Toutes les données de projet, peu importe le logiciel d’où elles proviennent peuvent maintenant être converties en Open Datas structurées.
L’automatisation de tâches grâce aux LLM
Le besoin aujourd’hui est d’utiliser les bases de données CAD & BIM dans des formats compatibles avec les LLM. Artem Boiko présente son travail sur ce sujet, grâce au scan d’un QR code, on peut voir comment combiner 20 000 formats de différentes versions en une seule grande table de données structurée. Vous pouvez ensuite interagir avec cette base de données contenant des dizaines de milliers de projets via un LLM comme ChatGPT, Claude ou Gemini.
Aujourd’hui, des entreprises comme Nvidia, HP, Siemens, Oracle, Microsoft et Dassault Systems utilisent des SDK issus de ce reverse engineering (Open Design Alliance – ODA) pour accéder aux données CAD & BIM. Il est révélateur qu’Autodesk ait rejoint l’ODA en 2020, reconnaissant la nécessité de produire des modèles de haute qualité en export de Revit vers le format IFC. Toutes les données de projet, peu importe le logiciel d’où elles proviennent peuvent maintenant être converties en Open Datas structurées.
La Simplification des Tâches par l'IA
Avec des données structurées, il est possible de créer des extractions de quantités avec une seule ligne de code Python ou des tableaux de bord avec seulement dix lignes. Cela signifie que l’on n’a plus besoin de formats spécifiques, d’API ou de plugins, il suffit de faire des requêtes sur un fichier en langage naturel.
L’automatisation des tâches
L’ère de l’IA permet de construire des pipelines d’automatisation de traitement de données simplement en discutant avec un LLM. Il suffit de décrire son besoin dans le chat pour obtenir un pipeline prêt à l’emploi, utilisable pour des milliers de projets. Ces pipelines peuvent par exemples automatiser la conversion de formats CAD & BIM en bases de données structurées, la connexion à des systèmes tel qu’un ERP et le contrôle de fichiers.
Les bases de données vectorielles
Pour traiter les données plus rapidement, il faut convertir ces bases de données structurées en bases de données vectorielles. Pour gérer des milliers de tables et des millions de lignes de données, avec les bases de données classiques la qualité des données, leur vérification et leur validation deviennent un problème majeur. En convertissant une table contenant 60 000 projets de construction uniques en une base de données vectorielle, les éléments ayant une signification similaire sont rapprochés. Cela permet de trouver précisément l’élément recherché par un message vocal ou une requête textuelle ce qui était impossible auparavant.
Aujourd’hui, des entreprises comme Nvidia, HP, Siemens, Oracle, Microsoft et Dassault Systems utilisent des SDK issus de ce reverse engineering (Open Design Alliance – ODA) pour accéder aux données CAD & BIM. Il est révélateur qu’Autodesk ait rejoint l’ODA en 2020, reconnaissant la nécessité de produire des modèles de haute qualité en export de Revit vers le format IFC. Toutes les données de projet, peu importe le logiciel d’où elles proviennent peuvent maintenant être converties en Open Datas structurées.
Les agents IA autonomes avec Openclaw
Des équipes d’agents autonomes
Artem Boiko présente ensuite les écosystèmes capables de gérer des centaines d’agents IA qui peuvent effectuer des tâches et travailler ensemble avec un même objectif. Cette évolution s’accompagne d’une adoption rapide de l’IA dans le monde professionnel. Les entreprises ont modifié leurs attentes concernant les bénéfices de l’IA, alors qu’elles pensaient auparavant obtenir des résultats dans un délai de trois à cinq ans, elles espèrent désormais avoir un réel retour dans un délai d’un à trois ans.
OpenClaw est un outil permettant de créer un écosystème d’agents autonomes avec lesquels on peut interagir à travers des outils de messagerie classiques comme WhatsApp ou Teams. Artem Boiko précise toutefois que cet outil peut engendrer des problèmes de sécurité, il conseille de ne l’utiliser que si l’on possède une expérience suffisante et de surveiller son évolution.
Des tâches réalisées directement à partir de documents
Artem Boiko montre comment une équipe d’agents peut automatiser des tâches concrètes. A partir d’une photographie ou d’un document PDF, les agents peuvent effectuer des calculs et produire des estimations de projets en quelques minutes.
L’automatisation des processus avec Claude Code
Artem Boiko propose de construire un système comparable à des Legos, dans lequel l’utilisateur pourrait créer le cas d’usage dont il a besoin. Aujourd’hui, les processus sont structurés dans des ERP et des SaaS pour lesquels les entreprises payent des milliers de licences chaque année. La manière de travailler est en train de changer, au lieu de multiplier les interfaces et les logiciels, il devient possible de communiquer avec une table de données comme avec une personne.
Claude Code est un outil capable de transformer l’automatisation des processus. Il agit comme un agent autonome capable de comprendre des exigences générales, de planifier la mise en œuvre de travaux et d’exécuter des workflows multi-étapes. Artem Boiko prend l’exemple des ETL (Extract, Transform, Load) auparavant un employé ouvrait le programme et exportait manuellement les données. Avec Claude Code, ces taches sont réalisées automatiquement pendant la nuit et le matin les tableaux de bord et les rapports sont prêts. Plusieurs agents peuvent travailler ensemble et créer en quelques minutes des workflows pour différentes tâches.
L'Uberisation Imminente de l'Industrie de la Construction
Selon Artem Boiko, cette révolution des données et de l’IA conduira à une uberisation de la construction. L’accès aux Open Datas, la gestion automatisée et la fin des silos entre les solutions permettront à l’avenir aux clients d’accéder et de gérer leurs données avec n’importe quel outil.
De plus, l’IA augmente la productivité qui n’avait pas progressé dans la construction au cours des 50 dernières années. Les agents IA effectueront les tâches routinières, libérant les êtres humains de la collecte et de l’organisation des données. Des nouveaux services en ligne dotés d’une importante puissance de calculs pourront copier toutes les données d’une entreprise en quelques heures et démontrer comment le travail pourrait être effectué par des agents IA.
Les prochaines années seront extrêmement intéressantes et complexes avec des Open Datas, des outils Open Source et des agents IA travaillant 24h/24. De nouveaux modèles économiques émergeront et le client jouera un nouveau rôle plus important.
Conclusion : Un Changement Inéluctable
En conclusion, Artem Boiko nous indique que les décisions futures seront exclusivement basées sur les données et que les clients effectueront leurs propres estimations de projet. L’Intelligence Artificielle loin de détruire les entreprises, augmentera la productivité et transformera en profondeur le secteur de la construction.
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