Processus solides, data structurée, IA ciblée : voilà ce qui transforme un chantier classique en chantier intelligent, avec des gains concrets pour les acteurs du BTP.
Processus, data et IA : le trio qui change le BTP
Sur un chantier français moyen, plus de 30 % du temps des équipes est encore perdu à chercher une information, résoudre un clash oublié ou refaire quelque chose déjà fait. Pas besoin d’être data scientist pour comprendre que ça coûte cher.
Voici le truc avec les chantiers intelligents : ce ne sont pas d’abord des histoires de gadgets ou de robots. Ce sont des histoires de processus maîtrisés et de données fiables, partagées au bon moment entre les bons acteurs. C’est exactement ce qu’illustre le podcast de BIM World avec Kairnial, Rabot Dutilleul et Batirim, autour des « processus et data au service de l’analyse des ouvrages ».
Dans cette série « L’IA dans le BTP Français : Chantiers Intelligents », ce billet montre comment structurer vos processus, exploiter la donnée chantier, puis y injecter progressivement de l’IA pour obtenir des gains opérationnels concrets : délais, coûts, qualité et décarbonation.
1. Pourquoi le BTP français a un problème de processus
La réalité est simple : sans processus clairs, la data ne sert à rien.
Sur beaucoup de projets en France, on retrouve encore :
- Des plans et maquettes stockés dans des dizaines d’emails
- Des relevés de réserves dans des tableurs non synchronisés
- Des comptes-rendus de chantier qui restent dans un PDF sur un serveur local
- Des photos prises sur smartphone qui ne sont jamais rattachées à un ouvrage précis
Dans ce contexte, parler d’IA chantier ou de jumeau numérique, c’est construire sur du sable.
Ce que font les leaders comme Rabot Dutilleul
Le témoignage de Ludovic Deriemacker (Rabot Dutilleul) dans le podcast va dans le bon sens : les gains viennent quand on aligne conception, synthèse et exécution autour d’un même référentiel.
Un processus gagnant ressemble à ça :
- Conception TCE structurée autour de la maquette BIM (niveau de détail défini, règles de modélisation partagées)
- Phase de synthèse outillée (détection de clashs, arbitrages tracés, décisions datées et historisées)
- Transfert vers le chantier via une plateforme type Kairnial : même données, vues adaptées terrain (plans, maquettes, check-lists, réserves)
- Retour terrain (constats, photos, mesures) automatiquement rattaché aux objets de la maquette ou du DOE numérique
Quand ce fil est tenu, on commence à parler de chantier connecté au sens sérieux du terme.
2. Comment structurer vos données chantier pour l’IA
Un chantier intelligent, ce n’est pas plus de données, c’est de meilleures données, exploitées dans des processus stables.
Les trois types de data à maîtriser
Pour qu’une solution comme Kairnial ou une autre plateforme de chantier numérique donne sa pleine valeur, il faut organiser au minimum :
-
Données géométriques et techniques
- Maquettes BIM (architecture, structure, CVC, CFO/CFA, plomberie, etc.)
- Métrés, surfaces, volumes, quantités
- Niveaux, zones, locaux clairement identifiés
-
Données de processus
- Statuts des tâches (à faire, en cours, terminé, validé)
- Workflow de validation (qui valide quoi, dans quel ordre)
- Historique des décisions (qui a demandé quel changement, quand, pourquoi)
-
Données terrain
- Réserves, non-conformités, anomalies
- Photos datées et géolocalisées sur plans ou maquettes
- Mesures, essais, contrôles qualité et sécurité
L’IA ne peut produire des analyses pertinentes que si ces trois couches sont cohérentes entre elles.
Un exemple concret : l’analyse des ouvrages
Quand on parle « d’analyse des ouvrages » dans le BTP français, on parle en réalité de plusieurs besoins concrets :
- Suivre l’avancement réel par zone et par corps d’état
- Identifier les écarts coût/délai par rapport au prévisionnel
- Détecter les zones à risque (taux de réserve élevé, réinterventions fréquentes)
- Comparer les performances entre projets similaires pour améliorer les suivants
Avec des données structurées, on peut alors bâtir des tableaux de bord :
- % de tâches terminées par zone vs planning contractuel
- Nombre moyen de réinterventions par lot et par type d’ouvrage
- Délai de levée de réserves par entreprise
- Taux de conformité au premier passage (un indicateur clé encore trop peu suivi en France)
C’est sur cette base que l’IA va ensuite pouvoir prédire, conseiller et alerter.
3. Où l’IA apporte une vraie valeur sur le chantier
L’IA n’arrive qu’en troisième étage de la fusée : après la structuration des processus et la fiabilisation des données.
Applications IA déjà mûres dans le BTP français
On voit déjà des usages opérationnels, compatibles avec la réalité des PME et grands groupes :
-
Analyse automatique des réserves
- Classification par typologie (ex : finition, structure, CVC, sécurité)
- Détection de motifs récurrents (même défaut, même entreprise, même zone)
- Priorisation automatique selon la criticité (sécurité, impact planning, coût)
-
Prévision des retards et dérives de coûts
- Croisement planning + avancement réel + historique d’incidents
- Détection précoce des zones à risque (ex : « le taux de non-conformités sur ce lot est 2 fois supérieur aux projets similaires »)
-
Analyse documentaire intelligente
- Extraction automatique de contraintes dans les CCTP et DOE
- Recherche plein texte intelligente dans les milliers de documents projets
- Vision par ordinateur sur chantier (encore émergent, mais très prometteur)
- Reconnaissance d’éléments posés sur photos/vidéos
- Vérification de la présence des EPI
- Comparaison « as built » vs maquette BIM
Le témoignage de Gaylord Kolundzija (Kairnial) dans le podcast va dans ce sens : la vraie valeur vient quand on relie données BIM, processus chantier et analyse dans une même plateforme.
Ce que ça change pour les équipes terrain
Concrètement, pour un conducteur de travaux ou un chef de chantier, un système appuyé par l’IA doit apporter :
- Moins de saisie manuelle, plus de suggestions automatiques
- Des alertes utiles, pas des dashboards décoratifs
- Une vision claire du risque : où ça coince, avec qui, et avec quel impact
Si un algorithme peut signaler : « sur ce chantier, le délai moyen de levée de réserve de l’entreprise X est de 12 jours, contre 5 jours sur vos autres chantiers », le conducteur a immédiatement une info actionnable.
4. Les leçons des retours d’expérience utilisateurs
Les intervenants du podcast – Rabot Dutilleul côté maîtrise d’exécution, Batirim côté exploitation – montrent bien que la donnée ne s’arrête pas à la réception des travaux.
Pendant le chantier : gains opérationnels visibles
Les chantiers qui ont structuré leur data et leurs processus constatent en général :
- 20 à 40 % de temps en moins pour préparer les réunions de synthèse
- Réduction du volume de réserves en fin de chantier (une partie traitée au fil de l’eau)
- Moins de litiges grâce à un historique partagé des décisions et constats
Les gains les plus rapides sont souvent :
- La centralisation des informations (plans, maquettes, réserves, CR) sur une plateforme unique
- La standardisation des formulaires terrain (check-lists, PV, visites sécurité)
- L’accès mobile aux données (tablettes/smartphones sur chantier)
Après la livraison : la data chantier devient un actif
Là où Virginie Bloyet (Batirim) apporte un angle intéressant, c’est sur l’exploitation des ouvrages :
- Les données collectées pendant le chantier alimentent le DOE numérique
- Les informations techniques fiables simplifient la maintenance
- Les historiques de pannes et d’interventions, associés à la maquette, ouvrent la porte à l’IA pour la maintenance prédictive
On n’est plus seulement dans « livrer le chantier », mais dans construire un patrimoine de données pour le maître d’ouvrage et l’exploitant.
5. Par où commencer si vous voulez des chantiers intelligents en 2025
Vous n’avez pas besoin d’attendre un « grand projet IA » pour vous y mettre. La meilleure approche est progressive et très pragmatique.
Étape 1 – Cartographier vos processus actuels
- Comment vos plans et maquettes circulent-ils entre acteurs ?
- Comment sont gérées et historisées les réserves ?
- Qui décide quoi, et comment ces décisions sont tracées ?
Objectif : identifier 2 ou 3 points de douleur (pertes de temps, sources de litiges) qui deviendront vos premiers cas d’usage.
Étape 2 – Choisir un socle numérique chantier
Que ce soit Kairnial ou une autre solution, l’essentiel est d’avoir :
- Un référentiel unique pour les documents et maquettes
- Une gestion structurée des réserves et contrôles
- Des utilisateurs formés (au moins un référent par projet)
Ne cherchez pas à tout couvrir dès le départ. Concentrez-vous sur 1 ou 2 processus clés : gestion des réserves, suivi d’avancement, pilotage de la synthèse.
Étape 3 – Structurer la donnée pour demain
Dès aujourd’hui, pensez à demain :
- Normalisez vos libellés (types de réserves, causes, statuts)
- Mettez en place des codes zones et des identifiants d’ouvrages cohérents
- Impliquez les MOA pour aligner les attentes sur le DOE numérique
Vous préparez ainsi le terrain pour des usages IA plus poussés, sans surcoût à court terme.
Étape 4 – Lancer vos premiers cas d’usage IA ciblés
Une fois les données un minimum propres, vous pouvez envisager :
- Un module d’analyse automatique des réserves (priorisation, statistiques, détection de motifs)
- Un outil de prévision des retards basé sur l’historique d’avancement vs planning
- Un assistant de recherche documentaire intelligente dans vos CCTP et DOE
L’important est d’avoir un ROI mesurable : heures gagnées, réserves évitées, litiges réduits.
Vers des chantiers français vraiment intelligents
Les intervenants du podcast de BIM World donnent un message clair : les gains opérationnels sont déjà là pour ceux qui structurent leurs processus et leurs données, même sans IA spectaculaire.
Pour les entreprises du BTP français, l’enjeu en 2025 n’est plus de savoir si l’IA va arriver sur les chantiers, mais dans quel état seront les données quand elle sera vraiment partout.
La bonne nouvelle, c’est que les premières étapes – standardiser vos processus, centraliser la data, choisir une plateforme chantier adaptée – apportent déjà des résultats visibles. L’IA vient ensuite amplifier ces gains : meilleure analyse des ouvrages, détection précoce des risques, préparation de la maintenance prédictive et d’ouvrages plus durables.
Si vous travaillez dans le BTP et que vous voulez transformer vos projets en chantiers intelligents, la question n’est plus « si », mais « par où on commence cette année ». Le moment idéal pour structurer vos données, c’est avant le prochain ordre de service, pas au moment de la réception.