Les entreprises de construction et d’ingénierie restent optimistes malgré les incertitudes économiques persistantes, exacerbées par une demande croissante en infrastructures, logements et projets locaux en région.

Le marché présente toutefois un fort potentiel. En effet, selon McKinsey, le secteur, à l’échelle internationale, pourrait atteindre 19 000 milliards d’euros d’ici 2040, contre une production annuelle brute estimée à 11 000 milliards d’euros en 2023. 

L’IA industrielle représente un important levier de transformation pour les secteurs de la construction et de l’ingénierie. Selon le rapport Deloitte 2025 Engineering & Construction Outlook, environ 79 % des entreprises du secteur s’attendent à tirer des bénéfices concrets de l’IA dans un délai de 1 à 3 ans.

Un fort potentiel pour l’IA dans la construction et l’ingénierie

Les tendances actuelles incluent l’automatisation, la conception intelligente, les outils BIM et la réalité virtuelle, la gestion des performances des actifs, la maintenance prédictive via des capteurs et l’IoT. Parmi les cas d’usage concrets, on retrouve l’utilisation de drones pour suivre l’avancement des projets, ou de caméras intelligentes et dispositifs portables pour renforcer la sécurité. Ces technologies ouvrent la voie à une performance accrue.

En outre, d’importants bénéfices sont attendus sur les processus de gestion de projets et de cycle de vie des actifs. Ces améliorations, fondées sur des agents IA, peuvent renforcer la productivité et l’efficacité à tous les niveaux de l’entreprise. Elles contribuent également à structurer des processus projet standardisés et reproductibles. Le terme « IA industrielle » est désormais utilisé pour décrire ces cas d’usage.

Des entreprises encore au début de leur transformation

La plupart des entreprises en question n’en sont qu’aux prémices de leur transformation numérique. Certes, le secteur accuse un retard historique dans l’adoption des technologies - avec des systèmes souvent fragmentés et des processus manuels (tableurs) qui nuisent à la qualité des données et à la prise de décision -, mais l’IA industrielle, associée à une base numérique solide, jouera un rôle essentiel dans la collecte, l’analyse et l’exploitation des données pour optimiser les résultats des projets.

Un socle numérique solide pour réussir avec l’IA

D’après une récente étude, les entreprises du secteur manifestent un intérêt croissant pour l’adoption de plateformes numériques à l’échelle de l’entreprise. Environ 63 % prévoient d’implémenter un nouveau système ERP dans les 2 ans. Ces plateformes sont essentielles pour intégrer les opérations et les systèmes informatiques, et poser les fondations nécessaires à l’IA industrielle.

Pour tirer pleinement parti de l’IA, une base numérique fiable, reposant sur des systèmes robustes et des données de qualité, est indispensable. Sans quoi l’IA ne peut produire de résultats pertinents. C’est là que l’ERP joue un rôle structurant.

Des chiffres qui confirment le potentiel de l’IA industrielle

55 % des entreprises du secteur chercheraient à intégrer l’IA dans leurs opérations. La transition vers une gestion pilotée par les données est essentielle pour débloquer le plein potentiel de l’IA. Cela passe par la centralisation et la standardisation des données issues de sources multiples pour garantir cohérence et précision. Cette transformation réduit les risques, améliore l’utilisation des ressources et optimise les résultats financiers et opérationnels. 

En matière de données, l’IA peut collecter, traiter et analyser de grands volumes d’informations, notamment via un ERP. L’objectif ? Fournir des prévisions sur les conditions de chantier, les risques, les coûts futurs, les marges et les indicateurs de performance, basés sur l’expérience de l’entreprise ou du groupe dans lequel il est implémenté. Un changement majeur par rapport à l’usage traditionnel des tableurs.

Des bénéfices apportés par l’IA industrielle à un secteur centré sur les actifs et les projets sont déjà bien identifiés par de plus en plus d’entreprises.

Exemples d’opportunités d’amélioration via l’IA industrielle

• Contrôle financier des projets : amélioration des estimations, des budgets et des prévisions. L’automatisation et la prévision intelligente ont un fort potentiel, face à des processus souvent non intégrés et basés sur Excel. 
• Anomalies projet : avec des données de qualité, l’IA peut identifier les anomalies et automatiser les actions correctives. À la clé, du temps libéré pour le management et un focus sur les vrais sujets.
• Gestion documentaire : l’IA peut interpréter les documents grâce à la reconnaissance intelligente de caractères, réduisant la saisie manuelle et les erreurs, notamment pour les bons de réception, les appels d’offres ou encore la gestion fine des réclamations ou justifier les demandes de travaux supplémentaires.
• Gestion des risques et opportunités : l’IA permet de mieux identifier et évaluer les risques, et de proposer des actions correctives en temps utile.
• Gestion des changements : les agents IA peuvent analyser les modifications contractuelles ou de projet et proposer des mesures d’atténuation. Ils peuvent aussi évaluer les impacts sur les marges et les délais.
• Efficacité opérationnelle : en automatisant les tâches répétitives, l’IA améliore la productivité, réduit les coûts et augmente l'efficacité globale.
• Autres processus métiers : les entreprises du secteur gèrent souvent plusieurs activités (fabrication, location, gestion d’actifs, maintenance…). Des opportunités existent pour intégrer l’IA dans toutes les fonctions : gestion d’actifs, services, finances, stock, chaîne d’approvisionnement, RH, fabrication, achats, santé-sécurité, ESG et ce de manière transverse.

L’IA industrielle permettra de standardiser et rationaliser les processus, renforcer le pilotage des projets, améliorer la résilience et soutenir la prise de décision. Pour produire de la valeur, elle doit reposer sur un ERP robuste, qui constituera le socle de la transformation numérique des entreprises du secteur.

Par Vincent Dubois, Key Account Manager chez IFS.