Comment l'IA façonne l'avenir de la construction aux États-Unis

Un nouveau rapport de Merlo America, développé avec la société d'intelligence prédictive BiltData.ai, cartographie la manière dont la demande se concentrera aux États-Unis d'ici 2030.

Dans le même temps, un commentaire partagé en exclusivité avec Construction Briefing par Brian Kassalen, directeur de Baker Tilly, met en évidence la manière dont les entreprises déploient réellement l'IA dans la conception, les appels d'offres et les opérations sur chantier - et où elles hésitent encore.

Ensemble, ces deux perspectives illustrent un changement : l’IA prédictive identifie où se situeront les plus grandes opportunités, tandis que l’IA opérationnelle montre comment les entrepreneurs peuvent rivaliser dans ces environnements.

Croissance concentrée, essor des centres de données

Selon les prévisions de Merlo, les dépenses de construction aux États-Unis devraient passer de 1 553 milliards de dollars en 2025 à 1 889 milliards de dollars en 2030, soit un taux de croissance annuel composé d'environ 4 %.

Par secteur, le secteur résidentiel devrait rester le segment le plus important avec 755,8 milliards de dollars, suivi du secteur commercial (567,2 milliards de dollars), de l'industriel (377,4 milliards de dollars) et des infrastructures (188,5 milliards de dollars).

Sur le plan géographique, seuls cinq États – la Californie, le Texas, la Floride, New York et le New Jersey – devraient représenter 42 % des dépenses. À l'échelle métropolitaine, 35 MSA représenteront 64 % du total de la construction, les 10 premiers en représentant plus d'un tiers.

La région de New York–Newark–Jersey City est en tête des projections avec 162,2 milliards de dollars d’ici 2030, suivie de Los Angeles avec 95,5 milliards de dollars, Chicago avec 66,8 milliards de dollars, Dallas–Fort Worth avec 57,3 milliards de dollars et Houston avec 52,5 milliards de dollars.

« Les dépenses de construction de New York pourraient à elles seules rivaliser avec l’économie d’un petit pays », note le rapport.

La croissance industrielle est alimentée en partie par une vague de développement de centres de données.

Les 12 principaux marchés américains devraient représenter 73 % de la capacité totale d'ici 2030, grâce au cloud computing, à l'intelligence artificielle et à l'infrastructure 5G.

La région de Dallas-Fort Worth devrait atteindre 1 500 MW de capacité de centre de données, tandis que Washington DC est en tête au niveau national avec 3 000 MW.

« Les centres de données s'imposent comme un puissant moteur de la construction et de l'activité industrielle », indique le rapport. « Ces pôles technologiques sont propices aux investissements en équipements et en services spécialisés. »

Les entrepreneurs évaluent l'IA

Si les prévisions montrent où la croissance se produira, Kassalen soutient que la plus grande question est de savoir comment les entrepreneurs se positionneront pour la capter.

« Nous constatons des investissements importants à toutes les étapes du cycle de vie de la construction, mais surtout dans la conception, les appels d'offres et les opérations sur site », a-t-il déclaré. « En conception, les entreprises utilisent l'IA pour itérer rapidement les schémas de conception assistée par ordinateur (CAO) et simuler différents scénarios structurels.

« Lors des achats, l’IA joue un rôle majeur dans les appels d’offres, l’estimation et l’analyse des données du marché pour sélectionner les fournisseurs les plus rentables », ajoute-t-il.

Mais l’environnement bâti voit l’utilisation de technologies plus tangibles.

Sur le chantier, l'IA est combinée à des technologies telles que les drones, les caméras et la robotique pour optimiser le suivi des progrès, identifier les écarts par rapport aux plans et améliorer la prise de décision en temps réel.

Sécurité, conformité et retour sur investissement

Les avantages les plus évidents apparaissent au niveau de l’estimation et des appels d’offres.

Kassalen déclare : « En analysant les coûts historiques, les tendances du marché et les données sur la main-d’œuvre, l’IA aide les entrepreneurs à générer des offres plus précises et à éviter la sous-évaluation, une cause fréquente de pertes de projets. »

Le suivi sur site donne également des résultats.

« Les drones et les caméras dotés d'IA comparent les conditions actuelles aux modèles numériques en temps réel, réduisant ainsi les retards, les reprises et les heures de travail inutiles », ajoute-t-il.

Mais l’adoption reste inégale, les entrepreneurs se tournant vers des applications à faible barrière telles que la sécurité.

« L'un des domaines les plus faciles pour les entrepreneurs à expérimenter l'IA est la sécurité », remarque Kassalen. « Par exemple, les entreprises peuvent utiliser des drones pour survoler un chantier et appliquer des algorithmes ou des logiciels de détection thermique pour identifier les dangers potentiels. Si l'on me demande quelle serait une bonne première étape, la sécurité est probablement en tête de liste. »

Le manque de données

Malgré les promesses, la qualité des données reste un obstacle fondamental.

« L'IA n'est efficace que si elle peut accéder aux données et en tirer des enseignements », explique Kassalen. « Sans données fiables pour alimenter les modèles, même les meilleurs outils d'IA ne fourniront pas d'informations utiles. Le principal problème ne réside donc pas dans la technologie, mais dans la manière dont les entreprises collectent, gèrent et exploitent leurs données. »

Ce fossé est particulièrement visible entre les grands entrepreneurs, qui sont plus susceptibles d’expérimenter, et les entreprises de taille moyenne qui préfèrent souvent des méthodes familières.

Au sein des organisations, les responsables informatiques ont tendance à promouvoir une adoption plus large tandis que les équipes financières évaluent soigneusement les coûts.

Les prévisions rencontrent la réalité

Les prévisions de Merlo/BiltData laissent entrevoir un avenir concentré et axé sur les centres de données pour la construction aux États-Unis.

Le point de vue de Baker Tilly en tant qu'entrepreneur souligne que capitaliser sur cette croissance ne dépendra pas seulement de savoir où elle se produira, mais aussi de l'utilisation de l'IA pour affiner les offres, améliorer le suivi et rationaliser la livraison.

Prises ensemble, ces deux perspectives suggèrent que la prochaine décennie de la construction américaine sera définie non seulement par les domaines où la demande augmentera, mais aussi par la capacité des entreprises à transformer l’IA des prévisions en avantage sur le terrain.