June 22, 2026

Données et construction : pourquoi la qualité compte plus que la quantité

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Dans la course à la digitalisation d'un secteur, la qualité des données est souvent sacrifiée au profit de la quantité. Pourtant, rien ne se construit sans données pertinentes. C'est une réalité qui s'impose de plus en plus au secteur de la construction, à l'aube d'une transformation numérique profonde. Les bureaux d'études et entreprises de construction travaillent avec des volumes considérables de données qui, la plupart du temps, ne sont ni standardisées ni exploitées : elles dorment dans des silos, dispersées entre services, sans jamais être utilisées pour accélérer les workflows futurs.

Des données de mauvaise qualité, c'est-à-dire obsolètes, incomplètes ou incohérentes, conduisent à de mauvaises décisions, à des risques sur la marge, et peuvent compromettre l'ensemble d'un projet.

Heureusement, plusieurs stratégies permettent de débloquer des workflows numériques plus efficaces, capables d'avoir un impact positif réel sur l'activité. Tour d'horizon.

Ce qui est en jeu aujourd'hui

Les chiffres parlent d'eux-mêmes :

  • À l'échelle mondiale, 1 840 milliards de dollars ont été perdus à cause de mauvaises données dans la construction en 2020.
  • Un tiers des mauvaises décisions de projet découlent directement d'une qualité de données insuffisante.
  • Les matériaux représentent 40 % du budget et concentrent 90 % des impacts carbone, pourtant plus de 95 % de la documentation associée est souvent incomplète.
  • De nombreux échecs de projets trouvent leur origine dans des lacunes d'information sur les matériaux et la conformité réglementaire.

(Source : Autodesk 2020)

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Construire une fondation numérique prête pour l'IA

Chez Temelion, nous utilisons l'intelligence artificielle pour automatiser les workflows complexes et répétitifs en phase de pré-construction et de livraison technique, afin de permettre aux ingénieurs d'aller plus vite, de décider de manière plus éclairée et de se concentrer sur leur coeur de métier. Notre approche part des points de douleur des ingénieurs et des données avec lesquelles ils travaillent au quotidien.

La collaboration humain-IA repose sur des données structurées. Dans ce secteur, quelques victoires rapides se dessinent :

Un espace projet numérique unifié. Toutes les parties prenantes travaillent depuis des plans et documents à jour en un seul endroit, avec des équipes formées et à l'aise avec les outils. La difficulté de classement et partage des documents disparaît dès lors qu'une plateforme commune est adoptée.

La connexion chantier-bureau. Des systèmes numériques partagés mis à jour en temps réel garantissent une collaboration fluide entre le terrain et le siège, sans perte d'information en transit.

L'accès cloud. Documents, photos, bons de livraison et formulaires sont disponibles à tout moment, depuis n'importe quel endroit. L'accès difficile aux documents sur chantier n'est plus une fatalité.

Avec cette fondation solide, les données de chantier deviennent propres, accessibles et prêtes pour une automatisation par l'IA. C'est à ce moment que l'IA peut identifier des schémas, signaler des risques et accélérer la prise de décision.

À quoi ressemblent de bonnes données ?

Par où commencer dans cette quête de données propres ? Un cadre simple pour un premier tri peut s'articuler autour des critères suivants. (Référence : The State of Data Quality in Construction, 2025)

Les bonnes données sont :

  • Complètes : aucun champ essentiel manquant, aucune lacune dans les pièces de marché ou les DCE.
  • Cohérentes : les mêmes informations, exprimées de la même façon, à travers tous les documents et tous les lots. Les incohérences entre documents sont l'un des premiers risques qualité identifiés par les équipes ACT.
  • Actualisées : reflétant l'état réel du projet, pas une version périmée du CCTP ou du DPGF.
  • Accessibles : disponibles pour les bonnes personnes au bon moment, sans friction de classement ou de partage.
  • Traçables : avec une origine claire et un historique des modifications.

Ce n'est pas qu'une question d'outil : le changement dans les équipes

Les outils numériques seuls ne résolvent pas tout. Les modes de collaboration en interne, entre équipes et entre services, doivent également évoluer pour un impact maximal. Les vrais obstacles sont la standardisation, la gouvernance des données, les compétences et la collaboration :

Standardisation. Plus facile à dire qu'à faire, certes, mais des standards de collecte uniformes et des référentiels sectoriels partagés réduisent la confusion et permettent le benchmarking. Le travail manuel répétitif lié aux retraitements de formats non standardisés est l'un des premiers postes de temps perdu dans les BET.

Gouvernance des données. La question "qui possède quelle donnée" reste floue dans beaucoup d'organisations. Des rôles, des responsabilités et des protections claires sont indispensables, d'autant plus à mesure que l'analytique IA se généralise.

Formation des équipes. Monter en compétences les équipes terrain et les sous-traitants est une priorité. Les équipes doivent s'approprier l'outil suffisamment pour qu'il devienne un réflexe quotidien. L'adoption limitée des plateformes numériques reste un frein majeur, souvent lié à un manque d'accompagnement à la prise en main.

Casser les silos. Un partage transparent des données, à tous les niveaux de la chaîne, est indispensable pour un reporting fiable et des projets plus sûrs. La gestion pénible des changements s'aggrave quand les informations restent enfermées dans des espaces non partagés.

Bonnes pratiques pour les ingénieurs en conception de bâtiments

Quelques pistes concrètes pour engager son équipe :

  • Exiger des données plus complètes et standardisées de la part des fournisseurs et des entreprises.
  • Prioriser la formation et les outils numériques pour une meilleure collecte et un meilleur reporting.
  • Revendiquer un accès transparent et en temps réel aux informations pour des projets plus sûrs, plus efficaces et plus durables.
  • Reconnaître que la qualité des données n'est pas un luxe mais un prérequis pour atteindre les objectifs de sécurité, de durabilité et de rentabilité du secteur.

Temelion utilise l'IA pour automatiser et simplifier la production de documents techniques complexes pour les ingénieurs en conception de bâtiments, en garantissant précision, conformité et rapidité de livraison. Réserver une démo.

Références

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