Le chantier caché de l’IA
Malgré la multiplication des outils d’intelligence artificielle (IA) dans la construction, rares sont les entreprises qui arrivent à tirer parti de ce potentiel. Pourquoi?
Estimation automatique, assistance aux appels d’offres, génération de textes, analyse documentaire: nombreuses sont les promesses de l’IA. Pourtant, après les premiers tests effectués, encore peu d’entreprises en tirent un réel bénéfice. Pour Moritz Lüscher, responsable Digitalisation à la Société Suisse des Entrepreneurs (SSE), la technologie en soi n’est pas le vrai problème . «Le principal obstacle à l’IA dans la construction suisse n’est pas le manque d’outils, mais l’état de nos données.»
Le blocage se situe à deux niveaux. D’une part, de nombreuses entreprises ne disposent pas encore de données internes suffisamment structurées: données de base, métrés, archivage des projets ou analyses de coûts restent souvent dispersés ou ne sont pas du tout enregistrés de manière systématique. Sans organisation rigoureuse, les outils d’IA ne peuvent pas déployer leur plein potentiel. «Dans nos ateliers, je vois des entreprises très solides sur le chantier, mais dont les données de projet tiennent sur une clé USB et trois boîtes mail. C’est avant tout une question de management, pas d’informatique», estime Moritz Lüscher.
D’autre part, les données du secteur restent largement fondées sur des descriptions textuelles — à l’image de la logique NPK, héritée de la tradition suisse du devis — que les algorithmes peinent à interpréter de manière fiable. «L’IA ne peut pas exploiter efficacement des données pensées avant tout pour être lues par des humains», souligne Moritz Lüscher.
Le constat est clair: les entreprises qui tirent déjà parti de l’IA ne sont pas nécessairement celles qui disposent du meilleur outil, mais celles qui ont déjà mis de l’ordre dans leurs données.
La SSE agit sur ces deux fronts
Avec Construix, la SSE propose un assistant numérique basé sur des contenus structurés et validés. En parallèle, une série de workshops aide les PME à passer du simple test à une utilisation productive.
À plus long terme, la branche mise aussi sur des appels d’offres compatibles avec les standards Open BIM afin de créer des bases de données nécessaires à une IA réellement exploitable.
Par où commencer? Trois gestes concrets
Uniformiser le classement.
Adopter une structure unique pour tous les chantiers, partagée par l’ensemble des équipes, plutôt qu’une logique propre à chaque chef de projet.
Standardiser les métrés et la nomenclature.
Définir une fois les catégories, les unités et les désignations, puis les réutiliser d’une offre à l’autre au lieu de les réinventer à chaque projet.
Systématiser la post-calculation.
Réintégrer les coûts réels de chaque chantier dans le système. C’est ce retour d’expérience qui rendra la prochaine offre plus précise — avec ou sans IA.
