Usage de l'IA dans le BTP : une étude fait le point

Si nombre de ces innovations sont encore en phase d’expérimentation, leur développement pourrait transformer les métiers de la prévention eux-mêmes, soulignent les auteurs de l’étude. Ainsi, en assistant les services QSE dans la « surveillance continue » des chantiers, ces outils les amèneront à consacrer davantage de temps à l’analyse des remontées d’informations plutôt qu’à l’observation directe.

La capacité, propre à l’IA, à brasser et croiser d’importantes quantités de données issues de sources multiples (incidents passés, plannings, conditions météo…) rend en effet possible l’élaboration de « modèles prédictifs pouvant contribuer à identifier des facteurs de risque récurrents (heures, équipes, phases de chantier) et à anticiper les accidents ou non-conformités ». Les préventeurs devront dès lors disposer des compétences nécessaires pour être à même de comprendre et exploiter au mieux ces technologies et avoir la capacité à dialoguer avec les services informatiques et les acteurs du marché.

Les professionnels interrogés dans l’étude insistent toutefois sur la nécessité de « conserver une intervention humaine forte » dans la mesure où « aucune IA ne remplace l’évaluation in situ des conditions de travail, la coordination entre intervenants ou l’animation de la prévention ». De plus, si les grands groupes s’appuient déjà sur des systèmes connectés et des plateformes centralisant les données d’incidents, dans les PME, les solutions adoptables à court terme se cantonnent à « la simplification du reporting et l’aide à la décision via des assistants numériques ».

L’étude passe en revue les freins à l’appropriation de l’IA qui demeurent, en particulier pour les structures de taille modeste. Ils sont à la fois d’ordre technologique, économique mais aussi organisationnel et culturel. Pour les surmonter, il est « essentiel d’accompagner les transformations en cours », en opérant par « paliers de maturité successifs ».

Les auteurs déclinent différents leviers : l’acquisition d’une culture numérique par les dirigeants et les salariés, l’organisation et la fiabilisation de la donnée par l’instauration de pratiques communes de gestion de celle-ci, l’identification d’usages pertinents et l’encadrement des risques pour les entreprises désireuses de tester l’IA, la structuration d’une offre de formation lisible, la mutualisation des ressources et la capitalisation des retours d’expérience… et en amont l’intégration de l’IA au niveau des formations métiers. Il s’agit, conclut l’étude, de « créer une culture commune de l’IA et faciliter l’appropriation collective des innovations ».