Alors que les data centers se multiplient pour répondre aux demandes de l'IA, du cloud computing, des visionnages en série du week-end et des services numériques en temps réel, la pression qu'exercent les maîtres d'ouvrage sur les constructeurs n'a jamais été aussi intense. Des calendriers complexes et de nouvelles législations et normes environnementales qui changent sans cesse (RE2020, ISO 19650 et les normes nationales d'efficacité énergétique, pour n'en citer que quelques-unes) ont rendu obsolètes les flux de travail de construction classiques. Pour ne pas se laisser distancer, le secteur entreprend sa propre métamorphose, basée non plus sur l'acier et le béton, mais sur des algorithmes et des modèles de données.
Un nouveau système de construction
Pour gérer les projets complexes de data centers, il faut savoir gérer une multitude de décisions, de documents et de dépendances, un défi que les outils classiques tels que les feuilles de calcul et les diagrammes de Gantt ne sont pas toujours à même de relever. Construire des data centers hyperscale (à très grande échelle) ne se résume plus à achever les travaux ; il s'agit désormais de construire plus intelligemment et plus rapidement, et de prévoir encore plus loin. Sur ce dernier point, l'IA, le machine learning (ML) et les plateformes d'analyse avancée de données sont de plus en plus utiles. Les logiciels de construction intégrant la technologie BIM, des analyses de données en temps réel et l'IA deviennent rapidement la norme au sein du secteur. Ces véritables centres de commande centralisés offrent une visibilité en temps réel sur les budgets, les plannings, l'activité des sous-traitants, les achats et bien plus encore. Désormais capables d'analyser plus de 250 téraoctets de données de projet chaque mois, les équipes de construction sont en mesure de détecter des schémas, de signaler les zones à risque et de prendre des décisions fondées sur les données à toutes les étapes du cycle de vie du projet.
« Le processus est bien trop compliqué, et nous n'utilisons pas les outils à notre disposition pour le simplifier. Nous devons adopter les technologies existantes pour rationaliser les processus, mais nous n'y sommes pas encore parvenus. L'IA sait gérer beaucoup d'éléments complexes : il suffit de programmer correctement les agents. Les entreprises qui adoptent la "réflexion agentique" et laissent l'IA résoudre ou faire remonter les problèmes à leur place réussiront à tirer leur épingle du jeu. »
Scott Bornman Directeur principal de l'excellence opérationnelle - Procore Technologies
Par exemple, les plateformes avancées peuvent désormais faire remonter des signaux d'alerte précoces et identifier un sous-traitant qui prend du retard sur ses travaux d'après les données des registres de livraison, ou être prévenues dès que la protection de l'environnement n'est plus optimale en fonction de variables spécifiques au chantier. Un rapport de McKinsey a dévoilé que les outils d'IA aident certaines entreprises à réduire jusqu'à 20 % les retards des projets et jusqu'à 10 % les dépassements budgétaires, simplement en reconnaissant et en traitant les problèmes plus tôt.
Une IA directrice
La capacité de l'IA et des analyses à s'adapter à chaque rôle les rend encore plus puissantes. Les tableaux de bord conçus sur mesure pour les DSI, les DF, les DE et les chefs de projet fournissent des renseignements extrêmement utiles en fonction des indicateurs qu'ils doivent surveiller dans le cadre de leurs fonctions.
« Les tableaux de bord numériques sont capables d'analyser les données en temps réel pour déterminer avec précision quels types de projets, quels partenaires et quelles équipes internes seraient les plus rentables pour l'entreprise. Ils ne se contentent pas d'améliorer le processus de construction : ils révolutionnent l'entreprise tout entière. »
Scott Bornman Directeur principal de l'excellence opérationnelle - Procore Technologies Par exemple, les DF peuvent suivre les tendances en matière de coûts des projets similaires et identifier les achats inefficaces de matériaux ; les DE peuvent détecter les goulots d'étranglement dans les plannings et les manques de main-d'œuvre en temps réel ; et les DSI et les intervenants informatiques peuvent surveiller les risques numériques et de conformité liés à la mise en service de l'installation. Un tel niveau d'intelligence opérationnelle permet aux décideurs de changer rapidement de posture et de s'assurer que les projets respectent les indicateurs clés de performances du secteur de la construction tout en restant alignés sur les objectifs plus généraux d'entreprise.
Une bonne hygiène des données pour des fondations solides
Si l'IA est un moteur, alors des données claires et normalisées en sont le carburant. Pour que les outils prédictifs fonctionnent correctement, la saisie de données doit être cohérente, quelle que soit leur nature (ordre de changement, signalement d'incident, registre des inspections, etc.). Malheureusement, bon nombre d'équipes de construction se retrouvent avec des « données polluées » qui ne respectent aucune convention de dénomination, avec des champs absents ou qui ne suivent pas les bonnes pratiques en matière de documentation. L'hygiène des données est désormais la priorité nº 1 : les entreprises qui établissent des normes de saisie de données, automatisent la création de rapports sur le chantier à l'aide d'outils mobiles et mettent en place des règles de taxonomie à suivre par les équipes jettent les bases d'une intégration réussie de l'IA. Certaines vont encore plus loin en créant des rôles de gouvernance de l'IA au sein de leurs équipes de projet, des professionnels chargés de veiller à l'intégrité des données qui font le lien entre les opérations sur le chantier et la stratégie numérique. À mesure que l'analyse prédictive monte en puissance, ce poste prendra de l'importance.
L'union de la gestion des risques et du machine learning
La construction comporte des risques inhérents : pénurie de main-d'œuvre, retards dus à la météo, fluctuations des prix des matériaux, sécurité sur le chantier, etc. L'IA est de plus en plus souvent utilisée pour prédire ces risques avant qu'ils empirent. Par exemple, les modèles de machine learning sont capables de déterminer la probabilité d'un incident de sécurité selon les conditions météorologiques, la durée des quarts de travail et le nombre de personnes dans l'équipe. Ils peuvent aussi recommander des modifications du planning en fonction des tendances régionales en matière de main-d'œuvre et analyser les performances passées des sous-traitants pour anticiper les retards.
« Pas besoin de tout savoir : laissez l'IA gérer la majorité de vos informations, comme vos PEN, vos contrats, vos plans et vos plannings. Elle déchiffrera tout cela à votre place et comprendra votre méthode de travail, vos contraintes, vos projets et vos délais. »
Scott Bornman Directeur principal de l'excellence opérationnelle - Procore Technologies Résultat : une nouvelle ère de gestion proactive des projets, où les constructeurs ont la capacité de régler les vulnérabilités bien avant qu'elles apparaissent lors d'une visite d'inspection ou sur un compte de résultat.
Les évolutions culturelles et la préparation numérique
La technologie peut produire des renseignements qui déclencheront de grandes transformations, mais c'est souvent la culture de l'entreprise qui détermine si elle est adoptée ou rejetée. L'adoption d'outils numériques implique de changer la mentalité de tous les employés, des dirigeants aux contremaîtres. Les chefs de file du secteur de la construction doivent montrer l'exemple en maîtrisant le numérique, en formant leurs équipes à l'utilisation de nouveaux systèmes et en encourageant la saisie de données, des pratiques qui ne doivent pas être considérées comme une charge de travail supplémentaire, mais comme un investissement. Certaines entreprises ont même créé des postes de mentor numérique ou d'agent de liaison spécialisé dans l'IA pour accompagner la gestion des changements et l'acquisition de nouvelles compétences. La préparation numérique constitue aujourd'hui un avantage concurrentiel qui fait toute la différence. Les constructeurs qui optent pour les outils numériques avant leurs pairs améliorent l'efficacité de leurs opérations internes et sont de plus en plus recherchés par les clients favorisant les solutions technologiques comme AWS, Google et Meta, ainsi que les hyperscalers comme OVHcloud, Interxion ou Data4, autant d'entreprises qui s'attendent à une transparence, à un suivi et à une exécution fondée sur les données dès le lancement du projet.
« Les primo-adoptants des agents, de la réflexion agentique et d'une bonne hygiène des données disposeront d'une avance considérable sur leurs concurrents. »
Scott Bornman Directeur principal de l'excellence opérationnelle - Procore Technologies
L'union entre les technologies BIM et de l'IA, l'avenir de la construction intelligente
Les plateformes qui associent les technologies de BIM et de l'IA fournissent une visibilité et un contrôle décuplés. Les équipes peuvent simuler les résultats des projets, mener des analyses énergétiques et optimiser la mise en place des équipements avant le début des travaux. Ces outils aident les promoteurs à peaufiner les conceptions pour maximiser l'efficacité énergétique et la rentabilité. Aucun logiciel n'est capable de remplacer une visite de chantier, mais les plateformes BIM sont en mesure de mapper des scénarios environnementaux et opérationnels qu'il serait impossible de recréer manuellement en moins de quelques semaines. Cette capacité est particulièrement utile pour la construction de data centers, où les systèmes doivent respecter des normes strictes en matière de puissance, de refroidissement et de conformité. À mesure que l'infrastructure qui sous-tend le monde numérique se développe et se complexifie, les outils servant à la créer doivent évoluer à leur tour. L'IA et l'analyse des données ne sont plus des services futuristes de luxe, mais des instruments essentiels pour s'y retrouver au sein de l'espace ultra-dynamique à enjeux élevés qu'est le secteur de la construction de data centers. En rendant intelligente chaque étape de la construction, les équipes pourront agir plus rapidement, réduire les risques et offrir aux clients (et aux autorités réglementaires) la transparence qu'ils recherchent tous. À l'ère numérique, ce sera le constructeur le plus astucieux qui s'en sortira le mieux.
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