Mieke De Ketelaere – Imec

Tout système d’intelligence artificielle (IA) utilise les données et les connaissances du passé pour effectuer automatiquement des prévisions quant à l’avenir. L’IA fait désormais partie de notre quotidien, avec, entre autres, Spotify et Facebook. L’heure est venue pour l’IA se trouver sa place dans la construction : en effet, les données sont de plus en plus disponibles dans notre secteur. Sur la base de celles-ci, nous pouvons construire des écosystèmes et, à partir des connaissances du passé, générer des prévisions plus intelligentes, répondant ainsi aux questions de l’avenir.

C’est ce qu’a expliqué Mieke De Ketelaere, directrice du programme d’intelligence artificielle de l’Imec, à l’assemblée générale de la fédération des grandes entreprises de construction ADEB. L’IA a été inventée dans les années 1950 et a fait l’objet d’une utilisation active dès les années 1980. Dans le cadre de ses études, Mieke De Ketelaere a déjà travaillé sur les réseaux neuronaux. À l’aide de diverses variables, elle effectuait déjà des prévisions sur la consommation d’énergie future, entre autres, afin de déterminer les prix de l’électricité pour les clients. Mais l’intégration de l’IA se fait plus lentement dans la construction que dans d’autres secteurs. L’IA recèle-t-elle réellement du potentiel ou est-ce là un effet de mode ? Mieke De Ketelaere a basé sa réflexion sur cette question. « La moitié de la population pense que l’IA se borne à un tour de passe-passe. Mais l’autre moitié est convaincue que cela fonctionne. C’est la notion d’algorithme qui semble générer la plus grande incertitude. Pourtant, en réalité, l’IA a tout d’une recette de cuisine. Les données sont les ingrédients, et les algorithmes sont les ustensiles de cuisine. Les modèles d’IA sont comparables à des recettes. Et la prévision, c’est le repas. Sur cette base, l’on prend une décision et l’on passe à l’action, à savoir manger le repas. L’IA a pour objectif principal de détecter des systèmes dans les données, afin de faire ainsi des prévisions quant à l’avenir. L’interprétation d’IA est donc une fonction d’avenir ».

DETECTER DES SCHEMAS

En fin de compte, le processus d’apprentissage des ordinateurs est le même que celui des humains. Ce processus peut s’appuyer sur des règles, mais aussi sur l’expérience. L’apprentissage peut se faire avec l’aide d’un professeur superviseur, sur la base de ce que nous voyons, ou en se relevant après avoir essuyé un revers. Prévoir le nombre qui va suivre dans une série structurée est relativement simple. Mais reconnaître, par exemple, un animal comme un chat à partir d’images de différentes races de chats, de différentes tailles et dans différentes poses, est déjà beaucoup plus complexe. Les ordinateurs n’ont appris à détecter des schémas qu’en 2005. Et les données sont devenues les mines d’or d’aujourd’hui. De nombreux flux de données sont actuellement générés dans les différentes phases du processus de construction (conception, préparation du chantier, construction et gestion), tant structurés que non structurés, notamment via le BIM et l’ERP. Ces données peuvent ensuite permettre une optimisation du fonctionnement, tant en back-office que sur chantier. En outre, nous observons également une évolution de la construction vers des plates-formes de données, vers des technologies en « clouds » qui rendent les données disponibles plus nombreuses et moins chères, et vers une utilisation accrue des objets connectés. Et ce sont justement toutes ces données qui permettent à l’IA de poursuivre son développement. Grâce à l’IA, les partenaires de la construction pourront passer d’une attitude purement réactive à une politique davantage proactive. L’IA pourra permettre de répondre à des questions du type « what if » : par exemple, que se passe-t-il en cas d’indisponibilité de certains matériaux ?

Mieke De Ketelaere a donné comme exemple concret la reconnaissance des défauts de l’asphalte. Sur la base de données numériques relatives à l’état actuel des revêtements routiers, combinées à des données provenant, par exemple, de Proximus concernant le trafic routier, l’IA peut aider à déterminer quand des réparations seront nécessaires.

DE L’IMPORTANCE D’UNE ÉQUIPE AUTOUR DE L’IA

Mieke de Ketelaere n’est pas aveugle aux dangers potentiels, comme l’interception par des tiers des données transmises. Elle attache une grande importance à la fiabilité, à la transparence et à l’explicabilité des systèmes d’IA. L’IA, elle aussi, peut commettre des erreurs. Une entreprise ne doit pas s’attendre à ce que la disponibilité de données et d’un spécialiste des données apporte instantanément une valeur ajoutée. Utiliser l’IA exige un travail d’équipe entre les spécialistes de l’IA, les collaborateurs IT et les personnes qui connaissent bien le fonctionnement de l’organisation. Ici aussi, Mieke De Ketelaere fait le parallèle avec la brigade d’un restaurant. Lors de l’analyse des données, par exemple, il est important d’énoncer d’abord les objectifs de la recherche et de décrire les problèmes à résoudre. Dans le cas de données non structurées, il est important de rendre d’abord ces données utilisables pour les analyses. Au final, l’intelligence d’une machine n’est jamais qu’à la hauteur des données avec lesquelles l’on l’alimente pour apprendre. Si celles-ci sont de mauvaise qualité, la machine prendra de mauvaises décisions. Dans sa conclusion, Mieke De Ketelaere souligne que l’intelligence artificielle et l’intelligence humaine sont complémentaires. L’IA est très performante en termes de vitesse et de précision du processus. Cela dit, l’intellect humain est encore supérieur lorsqu’il s’agit de décider s’il faut emprunter des voies innovantes, d’impliquer tous les sens en même temps, parallèlement, et dans le domaine de la créativité et de l’empathie.