Comment le Big Data transforme le secteur de la construction aujourd’hui ?

Mis à jour le 8 septembre 2020

Les données représentent une ressource mondiale, prête à être récoltée par les outils numériques modernes. En 2017, leur valeur a dépassé celle du pétrole, et depuis lors, elle connait une croissance exponentielle.
Aujourd’hui, les données comptent parmi les ressources les plus précieuses au monde. Et pourtant, l’industrie de la construction nécessite d’être convaincue que l’exploitation du Big Data (ou mégadonnées) aide ses entreprises.

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Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data fait référence aux quantités d’informations massives qui ont été stockées par le passé et qui continuent d’être acquises aujourd’hui. Ces mégadonnées sont accumulées à partir de personnes, d’ordinateurs, de machines, de capteurs et de tout autre dispositif ou agent générateur de données.

Les entreprises utilisent les mégadonnées accumulées dans leurs systèmes pour améliorer leurs opérations, fournir un meilleur service à la clientèle et pour bien d’autres perspectives. Si elles sont utilisées efficacement, les mégadonnées peuvent fournir aux entreprises des informations précieuses et un avantage concurrentiel sur celles qui ne le font pas, car elles peuvent prendre des décisions commerciales plus rapides et plus éclairées.

L’industrie de la construction et le Big Data aujourd’hui

Dans l’industrie de la construction, comme dans tout autre secteur, le Big Data est en constante augmentation avec des apports provenant de diverses sources. Celles-ci comprennent les travailleurs sur site, les grues, les engins de terrassement, les chaînes d’approvisionnement en matériaux et même les bâtiments eux-mêmes. Sans aucun doute, cela a déjà commencé à transformer l’industrie.

Toutefois, un obstacle majeur est présent : « une grande partie des données collectées sont stockées en silos », c’est-à-dire qu’elles sont conservées isolément par un service, une division ou un système de l’entreprise. Une autre complexité du secteur est liée au nombre élevé d’acteurs impliqués dans un projet. Architectes, ingénieurs, directeurs de construction, sous-traitants, propriétaires sont souvent déconnectés les uns des autres.

Trouver un moyen de collecter, d’analyser et de traiter le Big Data généré par ces groupes, permet de briser les silos et de réduire tous les risques associés.

Voyons plus en détail comment l’exploitation de ces mégadonnées peut profiter à l’industrie.

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Mieux planifier

Dans la construction, la communication entre les diverses parties prenantes n’est jamais simple et directe. Cela n’est pas optimal pour l’achèvement d’un projet, car des retards, des écarts indésirables et des erreurs humaines coûteuses voient le jour.
Avec le bon système de gestion de données, chaque parties prenante peut suivre son domaine d’intérêt dans un projet ; à savoir, comment il est affecté par le moindre changement. Réunies sur une plate-forme unique qui affiche des données en temps réel, différentes parties prenantes d’un projet peuvent établir une communication plus claire et parvenir à une planification et une conception plus réussies avant la phase de construction proprement dite.

Mieux construire

Les capteurs des machines utilisées sur les sites peuvent afficher le temps d’activité et d’inactivité. Ces informations peuvent être traitées ultérieurement pour tirer des conclusions sur la meilleure combinaison d’équipements nécessaires. En analysant ces données, les chefs de projet peuvent également déterminer comment utiliser plus efficacement les ressources énergétiques et ainsi réduire les coûts et l’impact écologique. En outre, le fait de disposer d’informations détaillées sur les matériaux utilisés dans le processus de construction permet un échange d’informations automatisé tout au long de la chaîne d’approvisionnement. Cela permet également de prendre de meilleures décisions lorsqu’il s’agit d’éviter les matériaux dangereux et d’identifier des alternatives de substitution.

Fonctionner mieux

Les capteurs de collecte de données ont également un rôle important à jouer dans la phase d’exploitation et de maintenance. Les informations obtenues à partir de capteurs installés dans les bâtiments, les maisons, les ponts, permettent une meilleure gestion des installations. Ils peuvent suivre les données provenant du fonctionnement interne du bâtiment en question, qu’il s’agisse de la circulation piétonnière, de la consommation d’énergie ou des températures internes.

Examinons maintenant un cas réel nous indiquant comment un fabricant d’ascenseurs a réussi à tirer parti du Big Data et de l’IdO.

Réalisation d’un fabricant

Avec parfois des dizaines de milliers de passagers en déplacement dans un seul bâtiment, les ascenseurs et les escalators sont soumis à une pression croissante pour faire face à l’imprévisibilité du trafic. Pour relever ce défi, la société internationale KONE  a utilisé le Big Data et appliqué l’intelligence artificielle aux services via la plateforme IdO IBM Watson. Le résultat est une plateforme qui prédit et suggère des résolutions aux problèmes potentiels. De plus, elle « apprend » et collecte en permanence des données de situations antérieures relatives aux situations auxquelles elle est exposée. Elle est également capable d’analyser les capteurs IdO de chaque ascenseur et, en cas de problème potentiel identifié, les techniciens sont automatiquement avertis. Le résultat : moins de temps d’arrêt, moins de pannes et des informations détaillées pour les équipes de maintenance. Du côté des utilisateurs d’ascenseurs et d’escalators, cela signifie moins de temps d’attente, moins de retards et la possibilité de vivre de nouvelles expériences personnalisées.

KONE a fait un excellent travail pour optimiser ses processus en interne et la prochaine étape pour eux serait d’étendre ces avantages à l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement.

La même approche peut être utilisée par tout autre fabricant. Cependant, nous devons soulever une question d’importance : « celle de l’interopérabilité des données » . Si nous n’avons pas de mégadonnées structurées dans un langage universel, alors toute la technologie dont nous disposons ne peut tout simplement pas lire et traiter les informations recueillies.

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L’importance de l’interopérabilité du Big Data

Les systèmes d’information traditionnels savent enregistrer des informations de base relatives aux échéanciers de projets, aux conceptions CAO, aux coûts, etc. Mais, ils sont limités dans leur capacité à travailler avec des données non structurées comme du texte libre, des informations imprimées ou des lectures de capteurs analogiques.

Les données qui nous entourent sont abondantes, certes. Mais elles sont souvent stockées dans des formats non structurés qui sont difficiles à traiter.

Aussi, il est nécessaire de disposer d’un langage commun interprétable par ordinateur, qui permette aux systèmes internes et externes de transmettre et d’analyser les données. Nous devons d’abord parvenir à l’interopérabilité entre les systèmes et applications dispersés utilisés par la chaîne d’approvisionnement pour tirer parti du potentiel de la technologie actuelle. Et, cela est possible en la structurant.

Dans la construction, cela commence dès le tout premier acteur de la chaîne d’approvisionnement : « le fabricant ». Les caractéristiques structurées du produit, dérivées des Modèles de description selon les normes internationales EN ISO 23386 et EN ISO 23387, fournissent le niveau nécessaire d’interconnectivité des données. De cette façon, nous pouvons maintenir le « fil d’or » de l’information qui circule à tous les stades du processus de construction.

La normalisation des données des fabricants est d’une importance capitale. Elle rend les données interopérables et rend possible les grands avantages promis par l’IdO, les modèles BIM, l’IA (intelligence artificielle) et les jumeaux numériques.

En résumé

En 2020 et au-delà, le Big Data est l’une des ressources les plus précieuses à laquelle il faut prêter attention si vous voulez améliorer le fonctionnement de votre entreprise. Et ne laissez pas le mot « Big » vous déranger. À mesure que nous accumulons des informations, les données deviennent effectivement plus volumineuses, tout comme la nécessité de les transformer en bits gérables. Dans le secteur de la construction, cela signifie construire un noyau solide pour le partage des données entre différentes personnes, logiciels et entreprises.

C’est exactement ce que nous faisons chez Cobuilder.

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