Si vous avez récemment assisté à un salon consacré au bâtiment, regardé une démonstration de produit ou consulté LinkedIn, vous avez sans doute remarqué une chose : tout le monde parle de l'IA.
construire Certains fournisseurs affirment que leur outil peut réaliser automatiquement l’ mesures . D’autres promettent qu’il est capable d’identifier chaque élément du périmètre, de lire chaque cahier des charges et, pour ainsi dire, de remplir l’ estimation à votre place. De quoi amener n’importe quel estimateur à se demander ce qui relève de la réalité et ce qui n’est que du marketing.
La réponse honnête se situe quelque part entre les deux. L’IA permet déjà d’accélérer considérablement le travail des estimateurs, notamment lors de la phase d’identification des articles d’une mesure. Mais elle ne peut pas encore se substituer au jugement qui distingue un estimation moyen d’un compétitif.
Ce n'est pas une limite à prendre à la légère. C'est l'élément le plus important à comprendre lorsqu'on évalue un logiciel d'estimation basé sur l'IA. Voici les domaines dans lesquels l'IA apporte aujourd'hui une réelle valeur ajoutée et ceux où les estimateurs expérimentés restent irremplaçables.
Qu'est-ce que l'IA dans le secteur de la construction mesures?
L'mesure de construction assistée par l'IA utilise l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour identifier des objets, des assemblages, des symboles et des motifs dans les plans de construction. Loin de se substituer à l'estimateur, elle permet de mettre en évidence les éléments susceptibles de nécessiter un examen, ce qui permet aux estimateurs de passer moins de temps à parcourir les plans et davantage à valider le périmètre des travaux.
L'objectif n'est pas d'écarter les personnes du processus d'estimation. Il s'agit plutôt d'éliminer les tâches répétitives afin que les estimateurs expérimentés puissent se concentrer sur les décisions qui requièrent une expertise particulière.
Ce que l'IA fait bien : repérer ce qui existe déjà
Quiconque a déjà mené à bien un grand projet d’ mesure e commerciale sait que l’identification de chaque élément du cahier des charges exige une grande concentration. Il faut passer au crible des centaines de plans à la recherche de murs, de portes, de fenêtres, d’équipements, d’ensembles et d’innombrables éléments récurrents. Oublier ne serait-ce qu’un seul élément peut avoir une incidence sur l’offre finale. Ce travail n’est pas difficile en raison de sa complexité technique, mais parce qu’il exige une attention sans faille aux détails.
C'est là que l'IA excelle. Les modèles d'IA modernes sont particulièrement performants pour reconnaître des schémas récurrents dans de grandes quantités d'informations visuelles. Au lieu de rechercher manuellement sur chaque feuille un type de mur ou un symbole de porte spécifique, l'IA peut analyser le plan et mettre rapidement en évidence les correspondances probables. Cela modifie le rôle du métreur.
Au lieu de passer 45 minutes à rechercher chaque occurrence d'un sous-ensemble, l'IA peut proposer des correspondances potentielles en quelques secondes. L'estimateur examine ensuite chaque suggestion, valide celles qui sont correctes, rejette celles qui ne le sont pas et traite les exceptions. Il s'agit là d'un gain de productivité significatif.
L'IA ne prend pas de décisions, mais elle met en évidence des possibilités. C'est toujours l'estimateur qui est chargé de valider chaque élément avant qu'il ne soit intégré à l'mesure. Pensez au correcteur orthographique d'un traitement de texte. Le correcteur orthographique ne rédige pas votre rapport, il se contente de signaler les mots qui méritent d'être revus. Un bon correcteur orthographique fait gagner du temps tout en laissant le contrôle à l'auteur. La détection d'éléments assistée par l'IA fonctionne de la même manière.
Sur STACK, la détection des postes assistée par IA s'articule autour de cette philosophie. Le logiciel propose des postes à examiner, tandis que l'estimateur reste chargé de valider le périmètre avant que les quantités ne soient intégrées à l'estimation.
Les lacunes de l'IA : l'importance du contexte
Trouver un élément, ce n’est pas la même chose que le comprendre.C’est là que l’IA a encore du chemin à faire.
Deux projets peuvent présenter, sur le papier, exactement le même montage de mur. Cela ne signifie pas pour autant qu’ils soient chiffrés de la même manière. Un entrepreneur peut inclure la pose de montants dans son périmètre de travaux, tandis qu’un autre peut l’exclure. Un estimateur peut prévoir une main-d’œuvre supplémentaire en raison de la complexité du projet, tandis qu’un autre peut avoir recours à un sous-traitant, ce qui modifie les hypothèses de tarification.
Aucun de ces éléments de contexte n'apparaît dans le dessin lui-même ; ils sont le fruit de l'expérience. Ils sont façonnés par les normes de l'entreprise, les attentes des clients, les performances passées et des années passées à établir des devis pour des travaux similaires. L'IA ne peut pas interpréter ces décisions commerciales de manière fiable, car il ne s'agit pas de schémas visuels, mais de choix subjectifs.
Le même problème se pose lorsque les projets comportent des détails inhabituels.
La plupart des métiers comportent des exceptions :
- Une note technique dissimulée à la page 68.
- Une précision complémentaire publiée sous forme d'avenant.
- Une substitution qui modifie les besoins en matériaux.
Les trois derniers pour cent
Imaginons que l’IA identifie avec succès 97 % des éléments pertinents du périmètre d’un projet. C’est impressionnant et cela permet de gagner beaucoup de temps. Mais qu’en est-il des 3 % restants ? Ce sont souvent ces détails qui déterminent la précision d’une « estimation ».
- Ce sont les « déficience s de coordination » dissimulées parmi les plans architecturaux et structurels.
- Il s'agit de la note technique qui modifie un ensemble.
- Il s'agit d'une pathologie rare qui affecte la production de main-d'œuvre.
- Ce sont des risques liés à l'activité.
Les estimateurs expérimentés savent que ces détails méritent une attention particulière, car ils ont pu constater les conséquences de leur négligence. Ce sens de l'évaluation reste l'un des principaux atouts concurrentiels de la profession.
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Quels changements un flux de travail assisté par l'IA implique-t-il ?
L'une des idées reçues les plus répandues concernant l'IA est qu'elle remplace les estimateurs. Il serait plus juste de considérer qu'elle modifie la manière dont les estimateurs consacrent leur temps.
Sans l'IA, on passe une grande partie de la journée à faire des recherches.
- Recherche de plans.
- Recherche de caractéristiques techniques.
- Recherche d'assemblages répétés.
- Recherche des articles manquants.
L'IA se chargeant d'une grande partie de ce travail répétitif de recherche, les estimateurs consacrent davantage de temps à examiner le périmètre du projet, à valider les hypothèses, à résoudre les conflits et à améliorer la qualité de l'estimation .
Ce sont là des activités à forte valeur ajoutée. Et c'est précisément dans ce domaine que les professionnels expérimentés apportent le plus de valeur. Plutôt que de se substituer à l'expertise, l'IA réoriente une plus grande partie du travail vers l'expertise.
De meilleures données pour une IA plus performante
Chaque projet mené à bien apporte des enseignements précieux en matière d'estimation.
- Assemblées.
- Inclusions souhaitées.
- Taux de production historiques.
- Exclusions courantes.
- Conditions types d'un projet.
Lorsque ces informations sont centralisées dans un logiciel de chiffrage connecté, plutôt que dispersées dans des feuilles de calcul et des dossiers, elles deviennent un savoir institutionnel. Au fil du temps, les plateformes assistées par l’IA parviennent de mieux en mieux à cerner la manière dont votre entreprise procède au chiffrage. Non pas parce qu’elles se substituent au jugement des chiffrants, mais parce qu’elles tirent des enseignements de flux de travail cohérents et des données historiques relatives aux projets. Cela profite à l’ensemble de l’équipe de chiffrage.
- Les nouveaux estimateurs montent en puissance plus rapidement.
- Les estimateurs expérimentés passent moins de temps à répondre à des questions répétitives.
- Il devient plus facile de respecter les normes d'estimation d'un projet à l'autre.
Au lieu de rester cantonnée dans l'esprit d'une seule personne, l'expertise s'intègre désormais dans le processus de travail de l'organisation.
L'estimateur reste un atout concurrentiel
L'estimation des coûts de construction n'a jamais été une simple question de calcul. C’est il s’agit:
- Comprendre le champ d'application.
- Lire entre les lignes.
- Identifier les risques.
- Formuler des hypothèses fondées.
- Savoir reconnaître quand quelque chose ne semble pas normal.
L'IA facilite de nombreuses tâches répétitives qui accaparent une grande partie de la journée d'un estimateur. Elle permet d'identifier des schémas récurrents, de mettre en évidence les assemblages les plus probables, de réduire les recherches manuelles et de repérer des éléments qui pourraient autrement passer inaperçus sous la pression des délais. Mais la détermination de ce qui doit figurer dans l’ estimation reste tributaire de l’expertise humaine, et cela ne devrait pas changer de sitôt.
Les meilleures équipes d'estimation seront celles qui utiliseront l'IA à bon escient, en laissant la technologie se charger des tâches répétitives tandis que les estimateurs se concentreront sur les décisions qui requièrent de l'expérience.
C'est là que réside depuis toujours la plus grande valeur, et c'est là qu'elle continuera de résider.
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FAQ
Les logiciels d'mesure s de construction basés sur l'IA utilisent l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour identifier les objets, les assemblages, les symboles et autres éléments de périmètre dans les plans de construction. Cette technologie accélère l’ mesures en aidant les estimateurs à trouver plus rapidement les éléments, tout en laissant à l’utilisateur le soin de les vérifier et de les valider.
Non. L'IA permet d'automatiser des tâches répétitives telles que l’identification des éléments récurrents et la reconnaissance de schémas de dessin, mais elle ne peut pas prendre de manière fiable des décisions spécifiques au périmètre d’un projet, interpréter la stratégie d’entreprise ou se substituer au jugement d’un estimateur.
L'IA réduit le temps consacré à la recherche manuelle de dessins en mettant en évidence les correspondances pour les murs, portes, équipements, assemblages et autres éléments récurrents. Les estimateurs peuvent alors vérifier ces suggestions plutôt que de les rechercher manuellement.
L'IA rencontre des difficultés face au contexte du projet, aux conditions inhabituelles, aux notes de spécification enfouies et aux éléments propres à chaque prestataire portée , ainsi qu’avec le jugement nécessaire pour évaluer les risques. Ce sont là des domaines dans lesquels les estimateurs expérimentés continuent d’apporter la plus grande valeur ajoutée.
