« On gagne ou on perd » : Jason Howden sur l'IA, le risque et l'avenir de la construction
Are you prepared for what’s next in AECO?
Dans le monde en mouvement rapide de la PropTech, le « bruit » entourant l'intelligence artificielle est assourdissant. Pour Jason Howden, Chief Innovation Officer chez Revizto, l'objectif n'est pas de suivre l'engouement — c'est de trouver le signal.
Fort de 30 ans d'expérience dans le secteur, passé des tables à dessin à la CAO, puis au BIM, et maintenant à l'IA, Jason fait office de « phare » pour le secteur de la construction.
Dans un récent épisode du podcast Signal provenant du bruit, il a partagé une vérité essentielle : le fondement de l'IA n'est pas le code. C'est la donnée résiliente.
La réalité du « garbage in, garbage out »
Dans la construction, un seul projet peut représenter des centaines de millions, voire des milliards de dollars. Quand les enjeux sont aussi élevés, on ne peut pas se permettre d'improviser. Jason est convaincu que l'IA ne vaut que ce que valent les informations qu'elle ingère.
« L'IA va amplifier tout ce qu'on lui soumet. Si ce sont de mauvaises données, vous allez probablement obtenir davantage de mauvais résultats. Si ce sont des données de qualité, elle va simplement les améliorer. Vous pourrez prendre de meilleures décisions, plus vite et avec plus de prévisibilité. »
Pour Revizto, la mission est de protéger cette intégrité des données. En intégrant des dessins 2D, des modèles 3D et un suivi des annotations en temps réel dans un Collaboration Hub unifié, la plateforme garantit que — que vous soyez plombier ou architecte concepteur — tout le monde travaille enfin à partir des mêmes informations, au même moment.
Dépasser le « vaporware » dans le secteur AECO
Le secteur de la construction est notoirement averse au risque, et pour de bonnes raisons. C'est un environnement à forts enjeux où un seul mauvais projet peut couler une entreprise.
« C'est presque comme un jeu à somme nulle. On gagne ou on perd. Je me souviens d'un chef d'entreprise qui m'a dit : de zéro à héros sur un projet, et de héros à zéro sur le suivant. »
Cette volatilité a engendré un paysage jonché de « vaporware » — ces promesses technologiques qui ne se concrétisent jamais sur un chantier boueux. Pour y faire face, l'approche de Jason vis-à-vis de l'IA dans la construction est pragmatique. Il envisage l'IA non pas comme un remplacement descendant, mais comme un assistant virtuel qui vient se superposer aux flux de travail existants pour résoudre des problèmes concrets.
3 façons dont l'IA va « changer la donne » pour les utilisateurs de Revizto :
- Des interfaces humaines naturelles : Plutôt que de naviguer dans des logiciels complexes, les équipes pourront utiliser l'IA conversationnelle. « Et si vous pouviez simplement demander à Revizto : "Dis-moi, Revizto, où sont mes annotations critiques aujourd'hui ?" »
- Alignement automatisé de la chaîne d'approvisionnement : En connectant les plannings de projet aux éléments du modèle, l'IA garantit que les matériaux arrivent « juste à temps ». Cela réduit le risque de dommages ou de vols sur le chantier.
- Démultiplication des experts : L'IA permet aux professionnels VDC de se démultiplier en automatisant les tâches répétitives de liaison de données nécessaires pour des structures massives comme les hôpitaux.
La philosophie du « construire deux fois »
L'un des changements les plus profonds dont parle Jason est la capacité à « construire deux fois ». Contrairement à l'industrie manufacturière, qui utilise des prototypes, la construction n'a historiquement eu droit qu'à une seule tentative.
« Dans la construction, vous n'avez qu'un essai. C'est une seule et unique chance. Mais avec Revizto, vous pouvez modéliser numériquement, puis tester comment ce bâtiment s'assemble. Vous l'avez déjà répété. »
En tirant parti de la RV et de la RA, les équipes peuvent perfectionner numériquement l'enchaînement des opérations. Cette répétition rend les chaînes d'approvisionnement prévisibles et l'efficacité sur le chantier atteint des niveaux jamais vus.
Le paradoxe du simple et du complexe
Malgré tous ces discours high-tech, Jason reste ancré dans la réalité du métier.
« Quoi que nous fassions dans le monde numérique, il y a toujours quelque part dans le monde un maçon qui pose des briques sous la pluie. Ce métier dans le monde réel continue d'exister. »
La construction est un beau paradoxe où la plomberie d'un hôpital est fondamentalement identique à celle d'une maison individuelle — simplement à une échelle bien plus grande. En nettoyant les données et en superposant l'IA à ces processus, nous ne construisons pas seulement plus vite : nous nous attaquons à la durabilité. Avec une meilleure planification, le gaspillage tombe à quasi 0 %, ce qui contribue à réduire l'impact de l'un des plus grands contributeurs au changement climatique.
Comme le dit Jason, la construction est « le secteur le plus sous-estimé, le plus mal compris, mais le plus formidable de la planète ». Des centres de données aux rampes de lancement de fusées, la construction rend le monde moderne possible. Avec le bon « phare » numérique pour guider la voie, le secteur est enfin prêt à avancer plus vite que les glaciers.
FAQ
L'IA dans la construction est la plus efficace quand elle est appliquée à des problèmes réels et récurrents — comme le suivi des annotations, la coordination, la planification et l'analyse de données. Plutôt que de remplacer les flux de travail, elle les améliore en aidant les équipes à prendre des décisions plus rapides et mieux informées.
Les systèmes d'IA dépendent entièrement de la qualité des données qu'ils reçoivent. Dans la construction, où les projets impliquent des risques financiers considérables, de mauvaises données peuvent conduire à des erreurs coûteuses. Des données de haute qualité et structurées permettent à l'IA de fournir des insights précis, de meilleures prédictions et des résultats plus fiables.
L'IA réduit le risque en améliorant la visibilité et la prévisibilité. Elle peut remonter les annotations critiques plus tôt, aligner les plannings sur les matériaux et s'assurer que toutes les parties prenantes travaillent à partir des mêmes informations à jour — contribuant à éviter les retards, les reprises et les erreurs coûteuses.
