Qu'est-ce que l'IA agentique et est-elle suffisamment puissante pour changer l'avenir de la construction ?

Image reproduite avec l'aimable autorisation de Trimble

C'est certainement l'avis d'Aviad Almagor, vice-président de l'innovation technologique chez l'entreprise technologique Trimble, qui a prédit que l'IA dite « agentique » pourrait commencer à jouer un rôle majeur pour rendre les flux de travail de construction plus efficaces au cours de l'année prochaine.

Almagor s’est exprimé devant Construction Briefing lors du récent événement Trimble Dimensions à Las Vegas, aux États-Unis, en novembre, un événement qui a attiré plus de 7 000 personnes, un nombre record pour l’événement. Beaucoup d’entre elles voulaient parler et entendre parler de l’IA, les sessions liées à l’IA étant surchargées et les participants étant souvent obligés de rester au fond des salles car il n’y avait plus de places libres dans certaines des sessions sur l’IA.

L’intelligence artificielle n’est pas une nouveauté dans le secteur de la construction – ni pour Trimble – mais depuis 18 mois environ, le monde entier semble avoir pris conscience de son immense potentiel. Au cours d’une conversation détendue de 30 minutes autour d’un café, Almagor a souligné qu’il s’attend à ce que la technologie redéfinisse les flux de travail, augmente la productivité et améliore la collaboration dans l’ensemble du secteur.

L'IA agentique est une forme plus avancée d'intelligence artificielle conçue pour agir avec un certain degré d'autonomie. Contrairement aux systèmes d'IA traditionnels, qui répondent aux entrées directes des utilisateurs, l'IA agentique peut évaluer les tâches de manière indépendante, définir des priorités et prendre des décisions basées sur la compréhension contextuelle.

« En fait, il s’agit de fournir des instructions à l’humain – où nous voulons aller dans ce processus de construction complexe – et de laisser l’agent jouer avec l’estimation, la planification, le matériel, etc. pour nous apporter une solution optimisée. C’est l’avenir, dont je pense que nous commencerons à voir au moins une partie dans les 12 prochains mois environ », a déclaré Almagor.

De l'IA prédictive à l'agentique

L’IA n’est pas une nouveauté dans la construction et, comme l’a souligné Almagor, Trimble intègre cette technologie sous une forme ou une autre dans ses produits depuis un certain temps.

Les outils d’IA prédictive ont déjà été appliqués à de grandes masses de données brutes (par exemple à partir d’un nuage de points généré par une enquête par drone), qui peuvent prendre du temps à analyser, afin de les transformer en informations utiles pour les décideurs.

Mais l’industrie évolue désormais vers des flux de travail plus avancés rendus possibles par l’IA générative et agentique.

« L’IA générative a apporté un nouvel élan car, pour la première fois, les utilisateurs pouvaient interagir avec les systèmes d’IA de manière naturelle », a expliqué Almagor.

L’IA agentique, avec sa capacité d’autonomie, promet un autre bond en avant significatif. En intégrant l’intelligence artificielle directement dans les flux de travail, elle peut prendre en charge certaines des tâches les plus banales ou les plus chronophages, tout en permettant aux utilisateurs de logiciels d’apprendre à se débrouiller dans le système de manière plus simple et plus naturelle. En théorie, cela devrait se traduire par une intervention humaine réduite et une augmentation de la productivité.

Almagor a résumé trois capacités que Trimble fournira à l'IA agentique afin de les rendre autonomes et de capturer ces gains de productivité. Il s'agit de :

• La capacité de réfléchir à ce qu’ils font et d’itérer, en fonction des connaissances que Trimble a chargées dans le système.
• La capacité de planifier à l’avance, de définir les priorités d’un projet et les tâches qui doivent suivre.
• Accès à des outils et à des données en temps réel provenant de capteurs ou d'ensembles de données historiques qui permettent à l'agent IA de gérer des opérations plus complexes par rapport à l'IA simple ou générative.

« Imaginez que nous ayons plusieurs intervenants dans l’industrie : architecte, ingénieur, entrepreneur général, sous-traitant, propriétaire – et chacun d’entre eux sera représenté par un agent », a déclaré Almagor.

« Si vous prenez l’architecture, par exemple, vous pourriez avoir des sous-agents pour l’architecte et l’un d’eux est un expert dans les processus d’installation, un autre dans la modélisation et la scénarisation 3D, un autre dans la révision des processus de conception, un autre dans l’interopérabilité.

« Imaginons que vous souhaitiez connecter votre tribu d’agents à un agent tiers parce que vous avez besoin de collaborer. Tout cela se fera de manière autonome. L’idée derrière tout cela est de donner de l’autonomie au système. »

Défis et voie à suivre

Malgré ses promesses, l'IA est encore confrontée à des défis. Tout d'abord, certains éprouvent des appréhensions à l'égard de l'utilisation de nouvelles technologies. « Les gens s'inquiètent de ce qu'ils ne connaissent pas », a déclaré Almagor, ajoutant qu'il est essentiel de renforcer la confiance dans les systèmes d'IA.

Aviad Almagor (Image reproduite avec l'aimable autorisation de Trimble)

Deuxièmement, il faut s’assurer que la gouvernance est suffisamment solide pour que les utilisateurs soient en confiance pour partager des données potentiellement sensibles.

Pour que l’IA puisse exploiter tout son potentiel, elle a besoin de vastes quantités de données de haute qualité, qui se trouvent souvent chez les clients.

« Certains clients s’inquiètent de ce qu’il advient de ces données et c’est un problème que nous devons résoudre avec eux, pour instaurer la confiance et nous assurer qu’ils comprennent que tant qu’ils utilisent leurs ensembles de données cloisonnés, ils sont très limités dans ce qu’ils peuvent faire avec l’IA », a déclaré Almagor.

« Nous collectons des données auprès de milliers de clients, les rendons anonymes et formons nos modèles. Il est essentiel pour notre capacité et celle du secteur à progresser de disposer de données exactes. C'est certainement un défi intéressant. »

Pour protéger les données, Trimble a mis en place deux axes de développement de l’IA, a expliqué Almagor. D’une part, il y a un axe d’ingénierie dans lequel les ingénieurs explorent et identifient les opportunités de développement de nouvelles capacités d’IA.

De l’autre côté, un comité de gouvernance pour l’IA définit les politiques internes et destinées aux clients qui expliquent ce que Trimble fait avec les données et de quoi il est responsable. « Beaucoup de nos outils basés sur l’IA sont sur la plateforme Microsoft Azure AI, qui fournit le cadre d’un environnement sécurisé où nous savons que les données que nous partageons sont sûres et sécurisées », a-t-il ajouté.

Une nouvelle ère pour la construction ?

Néanmoins, aucun type de technologie n’enthousiasme plus Almagor que d’autres en ce qui concerne leur potentiel à apporter des changements dans le secteur de la construction.

Son enthousiasme vient plutôt de la convergence de multiples technologies différentes.

« Si vous combinez la réalité mixte et l’IA, par exemple, il ne s’agit pas seulement de visualiser du contenu numérique dans le contexte de l’environnement physique. Grâce à sa capacité à interagir entre les deux, l’IA peut vous aider à comprendre ce que vous voyez et à comprendre la relation entre le physique et le numérique », a déclaré Almagor.

Il a ajouté : « Je suis assez confiant que nous verrons l'IA dans presque tous les produits Trimble à différents niveaux, de l'interaction de base aux flux de travail d'agents plus complexes et aux environnements multi-agents. »