IA dans la construction : entre enthousiasme et adoption timide ce que dit le rapport RICS 2025

Nous l'avons déjà dit à plusieurs reprises sur notre blog : le secteur de la construction, longtemps critiqué pour ses difficultés de productivité, ses workflows fragmentés et sa lenteur d'adoption technologique, est peut-être à l'aube d'une transformation profonde. Le récent rapport RICS « AI in Construction 2025 » vient confirmer ce que nous observons sur le terrain : les professionnels du secteur sont sincèrement enthousiastes face au potentiel de l'IA, mais l'adoption réelle reste lente et encore embryonnaire.

Dans ce blog, nous explorons la maturité IA du secteur de la construction : là où l'IA peut faire la plus grande différence, ce qui freine encore les bureaux d'études, et comment les entreprises peuvent tracer la route à suivre.

Pourquoi cet enthousiasme autour de l'IA ?

Pourquoi autant de professionnels de l'environnement bâti se montrent-ils optimistes face à l'IA ? Parce que les défis que rencontre la construction sont précisément ceux que l'IA est conçue pour résoudre.

Complexité et volume des données. Les écosystèmes de projets génèrent des volumes massifs de données hétérogènes, plans, plannings, flux capteurs, pièces de marché. Face à cette surcharge documentaire, l'IA excelle à identifier des schémas et à extraire des informations exploitables depuis des données fragmentées.

Complexité des arbitrages de conception. Chaque projet impose des compromis : coût, matériaux, empreinte carbone, délais. L'IA peut évaluer un grand nombre d'options bien plus rapidement et contribuer à des décisions mieux informées.

Besoins de prédiction. Anticiper les risques, les retards, les goulots d'étranglement en ressources ou les problèmes de sécurité reste difficile avec des approches à base de règles figées. Les modèles prédictifs et le machine learning offrent une adaptabilité bien supérieure.

Dans l'enquête RICS, environ 70 % des chefs de projet et économistes de la construction estiment que l'IA peut les aider à délivrer davantage de valeur. 40 % d'entre eux voient l'impact à court terme le plus significatif dans l'optimisation de conception — autrement dit, la capacité à générer et comparer rapidement des variantes de projet par algorithme.

Parmi les autres domaines à fort potentiel identifiés : la planification et le phasage de chantier, la gestion prédictive des risques, le contrôle des coûts, et une intégration plus fluide avec les workflows BIM.

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Les freins à l'adoption de l'IA dans la construction

L'enthousiasme est réel, mais pourquoi les organisations du secteur avancent-elles si lentement sur l'IA ? Le rapport RICS met en évidence plusieurs obstacles structurels et culturels.

1. Le manque de compétences: Près de la moitié des répondants (46 %) pointent l'absence d'expertise en IA ou en data science au sein de leurs organisations. Recruter ou développer ces compétences est une nécessité stratégique, mais ce qui est réellement difficile, c'est que beaucoup de bureaux d'études ne disposent pas d'une feuille de route claire sur les compétences pertinentes et leur évolution future. Cette navigation à vue constitue le premier frein à l'adoption. La démotivation et la difficulté d'intégration des jeunes ingénieurs s'en trouvent accentuées, faute de cadre d'apprentissage structuré.

2. Les défis d'intégration: Comme dans beaucoup d'industries traditionnelles, l'environnement bâti s'appuie sur des plateformes héritées, des outils en silo et des workflows fragmentés. Environ 37 % des répondants citent l'intégration des systèmes comme un obstacle. Un outil IA, même performant, n'est utile qu'à la mesure de sa capacité à se connecter aux systèmes de projet, de planning et de données existants. Cette transformation numérique est consommatrice de temps et de capital, les organisations mettent souvent plusieurs années à la mener à bien.

3. La qualité insuffisante des données: L'IA dépend de données cohérentes, propres et structurées. Or, 30 % des répondants identifient les lacunes, incohérences entre documents ou l'absence de standards comme un blocage majeur. Les incohérences entre documents, entre DCE, DPGF et CCTP par exemple, sont une réalité quotidienne pour les équipes de bureaux d'études.

4. Le décalage de maturité: Beaucoup de structures veulent investir dans l'IA, mais manquent des fondations nécessaires : gouvernance, gestion pénible des changements, maturité des données. Ce n'est pas surprenant : lorsqu'une innovation disruptive émerge, les cadres de gouvernance et les garde-fous arrivent toujours avec un temps de retard. Ce décalage se résorbera avec le temps, mais les organisations devront investir pour poser les bases.

5. L'inertie organisationnelle et les exigences de qualité: Les processus de construction sont chronophages et requièrent un niveau élevé d'attention au détail. Les nouveaux outils doivent prouver qu'ils sont à la hauteur des exigences de qualité des bureaux d'études. L'inertie organisationnelle naît aussi du manque de porteurs de projet en interne et d'une culture peu encline à l'expérimentation.

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.

Ces freins expliquent les chiffres du rapport : 45 % des entreprises déclarent n'utiliser aucune IA, et seulement 1 % ont réussi à déployer l'IA à l'échelle de leurs processus. Là où l'IA fait déjà une différence, c'est souvent dans des déploiements pilotes ou à périmètre étroit, détection de risques par vision artificielle, automatisation de tâches répétitives spécifiques. Ces pilotes peuvent, avec le temps, monter en charge et s'intégrer dans des systèmes de pilotage de projet plus larges.

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Passer de l'ambition à l'exécution : une feuille de route pour une adoption responsable de l'IA

Voici une approche structurée pour aider les bureaux d'études à franchir le pas.

1. Commencer petit : choisir des projets pilotes à fort impact : Identifier un cas d'usage avec une bonne disponibilité des données, un potentiel de ROI clair et un périmètre maîtrisable, optimisation de conception, gestion prédictive des risques, workflows à fort impact sur le chiffre d'affaires. Constituer un comité pilote capable d'utiliser ce projet comme terrain d'apprentissage. Définir des benchmarks, des boucles de retour et des indicateurs de performance pour évaluer le succès. Apprendre et affiner avant de scaler.

2. Monter en compétences et développer les capacités internes : Investir dans la formation, le recrutement de profils data/IA, ou des partenariats avec des acteurs tech. Créer des équipes transverses (IT, opérations, projet) pour croiser expertise métier et expertise technologique. L'adoption limitée des plateformes IA est souvent moins un problème d'outil qu'un problème de compétences internes pour les faire vivre.

3. Construire l'infrastructure de données et la gouvernance : Plus facile à dire qu'à faire, mais c'est là que tout repose. Standardiser la collecte, la structuration et la qualité des données à travers les projets. Assurer l'interopérabilité des systèmes (API, pipelines de données). Adopter une gouvernance des données pour gérer les accès, la confidentialité et la cohérence. La difficulté de classement et partage des documents reste un obstacle réel que la gouvernance doit adresser en priorité.

4. Scaler de manière sélective et ancrer l'IA dans les usages: Étendre les pilotes réussis à d'autres projets, phases ou périmètres géographiques. Intégrer les outils IA dans les workflows de projet de façon à ce qu'ils deviennent la norme de travail. C'est ainsi que le changement devient durable.

5. Ancrer un usage éthique, transparent et responsable: S'appuyer sur des cadres comme le guide RICS « Responsible Use of AI in Surveying Practice » pour garantir équité, explicabilité, responsabilité et confiance des parties prenantes.

6. Favoriser la collaboration sectorielle: Comme pour la plupart des technologies disruptives, l'adoption se renforce en nombre et au sein d'un écosystème partagé. Des standards communs, des protocoles de partage de données, des benchmarks ouverts et des garde-fous éthiques collectifs accéléreront l'adoption à l'échelle du secteur.

Point de bascule ou évolution progressive ?

Le rapport RICS « AI in Construction 2025 » dresse le portrait d'un secteur au bord du saut. L'optimisme est élevé, les investissements s'accélèrent, mais la maturité fondamentale reste inégale. La construction n'est pas destinée à se transformer du jour au lendemain, mais elle semble prête pour un changement de palier si les bons leviers sont actionnés.

Pour les bureaux d'études qui agissent de manière stratégique, en choisissant les bons pilotes, en investissant dans la donnée et les compétences, en alignant les incitations culturelles et en inscrivant l'éthique dans leur démarche, l'IA peut devenir non seulement un facteur de différenciation, mais un outil indispensable à leur résilience, leur performance et leur compétitivité.

Temelion automatise les tâches d'ingénierie répétitives, détecte les incohérences entre documents et accélère la livraison des projets, sans compromis sur la qualité ni sur la conformité.

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