Comment l’IA transforme la conception architecturale

À l’origine spécialisée dans la conception des gares et des infrastructures ferroviaires, AREP intervient aujourd’hui dans de nombreux domaines : architecture, à travers sa filiale AREP Architectes, aménagement urbain, design, ingénierie, conseil et management de projets. Comptant plus de 1 000 collaborateurs de 40 nationalités différentes, le groupe contribue à la recherche, au débat public et à l’évolution des pratiques par de nombreuses publications, en particulier la revue POST. Batiweb est allé à la rencontre de Donatien Frobert, directeur de l’ingénierie et directeur clients pour les gares franciliennes, qui revient sur l’utilisation de l’IA au sein du groupe.

Comment percevez-vous le développement de l'utilisation de l'IA dans votre domaine d'activité ?

Il est utile de préciser ce que l’on entend par « IA ». D’un côté, l’intelligence artificielle « classique » regroupe les algorithmes capables, parfois, de trouver un lien entre une donnée, comme la consommation d’énergie d’un bâtiment et d’autres valeurs, comme la température de l’air. De l’autre, l’intelligence artificielle générative. Si l’on parle de cette dernière, elle change, pour l’instant, moins la pratique de la conception architecturale et technique que ce que l’arrivée des systèmes de génération d’image, auraient pu laisser imaginer.

Aujourd’hui, l’impact concret se situe surtout sur certains segments (inspiration, rédaction, analyse documentaire). En parallèle, chacun a pu se rendre compte que ces outils extrêmement bluffants méritaient d’être soigneusement encadrés et dirigés pour générer autre chose que des chimères peu réalistes. Nombreux sont ceux qui ont généré un magasin de sports en forme de ballon de rugby dans un style Comics, mais cela ne sert qu’à divertir (phénomène d’AI Slop), ou à des fins marketing pour les éditeurs d’IA eux-mêmes ; cela ne répond ni aux besoins de créativité, ni aux enjeux de conception technique ou environnementale .

Les systèmes d’intelligence artificielle surpassent les performances de l’être humain dans un nombre grandissant de tâches, comment votre groupe se saisit de ces outils ?

Nous avons compris chez AREP que l’IA n’est pas comme un oracle, ou comme les boules magiques que l’on utilisait il y a quelques décennies pour répondre à n’importe quelle question ! Pour être utiles, elles nécessitent l’identification d’une problématique claire, des données structurées, un produit de sortie bien défini, et une bonne dose de techno-discernement. Une fois formulées ces réserves, on peut effectivement estimer que l’IA générative, plus encore que l’apparition de la CAO et du BIM, peut constituer une nouvelle ère de la conception technique, architecturale, urbaine.  

Quelles conséquences peuvent induire ces changements ?

D’abord un bouleversement de l’écosystème du conseil et de la maîtrise d’œuvre, avec l’apparition de concepteurs «low cost » utilisant l’IA pour concurrencer des agences avec des rendus médiocres mais pour des coûts incomparables, un peu comme sur le marché de l’illustration ou de la traduction. En corollaire, on pourrait voir des clients challenger eux-mêmes des études en les faisant analyser par leur IA générative favorite, ou encore, par effet rebond, demander un nombre croissant de variantes d’un même projet. Il y a aussi un danger d’uniformisation des styles puisque l’intelligence artificielle se base sur un corpus existant, et ne crée pas à proprement parler. À prompt équivalent, rendu équivalent. De surcroît, en créant des quantités importantes de données générées par IA, qui serviront elles-mêmes de références, on « tiédit » nécessairement les rendus ultérieurs. On obtiendrait ainsi une sorte de référence circulaire où l’on recycle sans cesse les mêmes codes et inspirations.  

Malgré cela, les gains potentiels sont énormes, comme par exemple la capacité de l’IA à produire des rendus impossibles à réaliser avec les méthodes traditionnelles ou encore l’automatisation de certaines tâches de production fastidieuses, afin de dégager plus de temps aux équipes pour se consacrer aux phases de créativité et d’innovation. Sans oublier la capacité à interroger et exploiter de grands ensembles de données, à des fins de conception, de modélisation ainsi que de meilleur partage de la connaissance.

AREP a recours à l’intelligence artificielle classique depuis une dizaine d’années, pour quels usages ?

À l’échelle du bâtiment, et pour la conception, le design paramétrique nous permet d’optimiser certaines structures complexes, en « testant » un grand nombre de configurations afin de retenir celles qui nécessitent le moins de matière, de carbone… De même pour l’échelle urbaine : le même genre de raisonnement permet de choisir, de maximiser la végétalisation sur différents scénarios d’aménagement.

Il s’agit d’optimisations très opérationnelles au service de notre démarche d’écoconception, à toutes les échelles de projet. En termes visuels, nous associons de plus en plus l’IA aux maquettes 3D pour effectuer des recherches de textures, ou des perfectionnements de rendus, par exemple. Nous restons bien sûr conscients que l’IA peut étendre nos capacités, mais qu’elle ne remplace pas notre jugement… Ni les graphistes les plus doués qui composent nos images de rendu. Nous avons également développé des outils permettant de « prédire » les consommations d’énergie, la qualité de l’air, ou la fréquentation dans un bâtiment de gare, en nous basant uniquement sur les données environnantes, des comptages et des données de patrimoine.

Cela ne constitue pas un résultat fiable à 100%, mais permet de tester la sensibilité de divers paramètres, et de pré-sélectionner certains scénarios d’évolutions. Ces solutions sont développées pour nos clients, maîtres d’ouvrages ou gestionnaires de parcs immobiliers. Enfin, et c’est une spécificité avec l’arrivée massive des IA génératives grand public, de nouveaux usages sont apparus dans les métiers du conseil. Par ailleurs tous les salariés sont encouragés à expérimenter des solutions et à les partager au sein d’une communauté « IA », que ce soit pour de la génération d’image, de l’analyse de texte, de la capitalisation, ou des usages plus spécifiques.

Chez AREP, nous sommes extrêmement vigilants sur le fait d’utiliser l’IA générative de manière responsable, non pas comme un gadget, mais comme une cohérence avec nos principes de frugalité, d’écoconception et de défrichage des nouveaux usages de nos métiers de la conception, du management de projet, du conseil, et de l’assistance à maîtrise d’ouvrage. Ainsi, nous sensibilisons les équipes aux risques associés de cybersécurité, aux biais induits par les modèles de langage, et bien sûr aux impacts sociaux et environnementaux. Au fond, tous ces questionnements autour des IA génératives sont infiniment passionnants, et féconds, ces outils nous tendent un miroir que nous soyons concepteurs, ingénieurs spécialistes, managers de projet, assistants à maître d’ouvrage : comment pensons-nous ? Comment créons-nous, par rapport à ces « machines » (conçues, entraînées, par des humains, et dépendant d’infrastructures bien physiques) qui forment des phrases sur des bases probabilistes ? Quels sont nos biais de raisonnement, quel usage faisons-nous du savoir, où se situe notre libre arbitre, par rapport à des interfaces conversationnels automatiques ? 

Nous sommes plus de mille collaborateurs répartis dans une dizaine de villes en France, ainsi qu’en Suisse et en Asie, et nous aurons trente ans d’existence en 2027 : la somme d’informations accumulées sur les missions et projets réalisés est une vraie mine d’or, encore sous-exploitée. L’IA est clairement envisagée comme un moyen de rendre ce patrimoine de connaissances encore plus vivant, et mobilisable 

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