Gestion des aléas de chantiers

Aperçu du cas d’usage

Description

Des outils utilisant de l’Intelligence Artificielle facilitent la collecte de l’ensemble des informations pertinentes auprès des nombreux intervenants d’un chantier, principalement via leurs emails, et procurent une aide à l’analyse de ces informations afin de définir des points d’inflexion de nature à remettre en cause le déroulement prévu du chantier. Concrètement, une interface de travail permet de faire les recherches souhaitées sur la base de données constituée (tags, recherche de concepts, historique…) pour faciliter l’identification et le suivi historique des aléas de chantier.

A terme, une identification de signaux faibles de dérives permettra également d’anticiper les risques lors du projet.

Technologies IA

Analyse sémantique du langage naturel ou NLP (Natural Language Processing). Il est important d’entrainer les algorithmes utilisant du machine learning autour des sujets et concepts récurrents. L’identification de signaux faibles pour évaluer les risques en cours de projet utilisent des technologies de deep learning.

Témoignage :
Expérimentation sur la gestion des aléas de chantier avec NGE

Présentation de la société

Nouvelles Générations d’Entrepreneurs (NGE) est un groupe français de BTP implanté en France et à l’étranger. Le groupe intervient sur des projets de toutes tailles au niveau de la conception, la construction et la rénovation de bâtiments et d’infrastructures.

Facteurs clés de succès selon l’entreprise témoin

• Pour les analyses impliquant une importante masse d’informations et des sujets récurrents, l’IA peut être plus fiable, rapide et précise que l’humain. L’algorithme permet de mieux collecter et détecter des liens et des schémas logiques entre des données a priori disparates. Pour y arriver, il faut que l’IA soit entraînée. Les sujets à l’origine de réclamations dans le domaine de la construction étant toujours les mêmes, leur utilisation via l’IA permet cet apprentissage en vue de définir les schémas sous-jacents et donc les signaux précurseurs d’une dérive de chantier.
• L’IA peut être utilisée pour guider l’humain et l’aider dans la prise de décisions sans le remplacer.
• Il faut voir l’IA comme un outil que l’on peut faire évoluer en fonction de ses besoins. Si une start-up propose un service différent de ce que l’on cherche, il est possible d’échanger avec elle pour voir si un élargissement de l’utilisation est possible.
• L’IA n’apporte pas nécessairement de bénéfices mesurables. Il faut se baser sur l’expérience utilisateur, l’expertise de l’humain, pour quantifier sa valeur ajoutée.