L'intelligence artificielle, le machine leaning, les jumeaux numériques, etc. font leur entrée dans le secteur de la construction. Pour quels bénéfices et quelles applications ? Découvrez-le à travers l'exemple d'ORIS Materials Intelligence.

L'intelligence artificielle utilisée pour des analyses complexes lors de la planification d'infrastructures

L'intelligence artificielle (IA) est une sous-discipline de l'informatique qui vise à rendre les machines intelligentes. L'intelligence comprend la capacité à traiter les impressions sensorielles, les informations, le langage ou les problèmes et donc à interagir avec l'environnement. Cette technologie est utilisée pour simuler différentes structures, par exemple dans la construction de routes. En utilisant uniquement le cerveau humain, les scénarios sont limités en temps et en nombre. L'utilisation de l'IA permet d'analyser de multiples variantes et scénarios en peu de temps, en utilisant différents critères tels que la consommation de matériaux, les émissions de gaz à effet de serre et les coûts prévus. Cela permet d'obtenir une évaluation approfondie et complète, qui contribue de manière décisive à la mise en œuvre de projets d'infrastructure aussi durables que possible. L'utilisation de l'IA peut permettre d'identifier des scénarios qui sortent des sentiers battus et qui n'auraient pas été identifiés autrement.

Les prochains développements de l'IA sont celles de l'IA dite générative, ce qui signifie que la machine peut également produire du contenu de manière autonome. Prenons l'exemple du Chat GPT qui crée des articles à partir de quelques mots clés. D'autres domaines d'application pourraient inclure la saisie des exigences d'une infrastructure et l'IA générerait directement une proposition de design routier au lieu d'évaluer et de comparer différentes options comme c'est le cas actuellement.

Cartographie plus rapide des fournisseurs de matériaux grâce au Machine Learning

Le coeur de la plateforme ORIS est la cartographie de tous les sites de construction (carrières, ciment, RMX, asphalte, etc.). À ce jour, 32 000 sites ont été identifiés et référencés sur la plateforme, grâce à l'apprentissage automatique our 'Machine Learning', une sous-discipline de l'intelligence artificielle.

Comment l'apprentissage automatique est-il utilisé ? Si l'on observe des gravières à partir d'une vue d'oiseau, par exemple, on peut reconnaître à l'œil nu des caractéristiques spécifiques récurrentes sur des images satellites. Par exemple, les routes d'accès, les systèmes de convoyage, les bassins de carrière et le sous-sol sablonneux sont des éléments qui reviennent souvent. L'identification de ces caractéristiques est d'abord définie sur la base d'exemples, de manière à pouvoir ensuite être appliquée par l'apprentissage automatique. Grâce à la correction ou à la spécification humaine, l'identification s'améliore de plus en plus et la machine commence à apprendre. Sur la base de ces informations, de plus en plus de sites peuvent être identifiés automatiquement et les données existantes peuvent être validées - ce qui accélère le processus d'identification et de cartographie des sites de matériaux de construction.

Calculs précis de l'empreinte CO₂ grâce à des algorithmes avancés

Une évaluation précise et approfondie de l'empreinte CO₂ des granulats est un processus complexe. Pour l'essentiel, le calcul de l'empreinte CO₂ consiste à collecter, traiter et enfin calculer systématiquement les données. Il doit prendre en compte toutes les phases du cycle de vie d'un produit, telles que l'extraction des matières premières, la fabrication du produit, son transport jusqu'au chantier, son utilisation et enfin sa valorisation ou sa mise en décharge. L'utilisation d'un logiciel doté d'algorithmes intelligents permet d'automatiser ce processus, de le rendre plus rapide et plus économique et d'en garantir la qualité. Après saisie des données, le calculateur CO₂ d'ORIS fournira à ses utilisateurs, dans les 72 heures, un certificat indiquant l'empreinte carbone d'un produit d'agrégat.

Des designs de routes plus durables grâce à la simulation de différents scénarios par le biais de jumeaux numériques

Les jumeaux numériques sont des modèles virtuels conçus pour refléter fidèlement un objet physique. L'objet étudié reproduit des zones vitales de fonctionnalité afin de produire des données sur différents aspects de la performance de l'objet physique. Une fois alimenté par ces données, le modèle virtuel peut être utilisé pour effectuer des simulations, étudier les problèmes de performance et générer des améliorations possibles, le tout dans le but d'obtenir des informations précieuses. 

Dans la planification et la conception d'infrastructures, l'utilisation de jumeaux numériques prouve son efficacité pour traiter des données externes, telles que les modèles d'impact du changement climatique, afin de prendre en compte les effets du changement climatique dans la région.




L'analyse des matériaux de construction par l'IA, l'apprentissage automatique et les jumeaux numériques est la principale innovation apportée par ORIS au secteur de la construction. L'utilisation plus durable des matières premières, la limitation des émissions de gaz à effet de serre, la réduction de la consommation d'eau, la conception d'infrastructures durables... ne sont que quelques-uns des avantages de la numérisation avancée.