Des chercheurs de l’UEL ont identifié un manque de communication entre la surveillance des risques numériques et la planification des projets, et proposent une solution pour y remédier. Photo : Scott Blake/Unsplash

Et si un projet de construction pouvait réorganiser son planning dès l’apparition d’un problème ? Une nouvelle étude évaluée par des pairs et menée par l’Université d’East London (UEL) suggère que l’intelligence artificielle pourrait rendre cela possible : détecter les risques émergents et ajuster automatiquement les plans du projet avant que les retards ne se propagent sur le chantier.

Plutôt que de proposer un nouvel outil unique, cette recherche explique comment les technologies existantes pourraient être interconnectées d’une manière inédite. Aujourd’hui, les systèmes de surveillance de la sécurité, les registres numériques des risques et les plateformes de planification fonctionnent généralement de manière isolée. Par conséquent, les risques sont identifiés, mais le calendrier du projet reste souvent inchangé.

Ces conclusions sont issues d’une analyse systématique de 60 études évaluées par des pairs sur l’IA dans la gestion de la construction. La recherche propose un cadre montrant comment les alertes de risques pourraient déclencher des décisions de planification immédiates et interprétables par machine.

Le Dr Jawed Qureshi, auteur de l’analyse et maître de conférences en Génie des structures à l’UEL, a indiqué que les projets de construction génèrent déjà les informations nécessaires pour éviter les retards, mais pas sous une forme utilisable par les systèmes de planification. 

« Les projets génèrent chaque jour d’énormes quantités de données d’alerte – alertes de sécurité, conflits de conception, retards d’approvisionnement et risques contractuels – mais rien ne change concrètement dans le planning lorsque ces signaux apparaissent », explique le Dr Qureshi. « Nos travaux montrent comment ces signaux peuvent être convertis en contraintes de planification afin que le plan s’adapte avant que les retards ne s’aggravent. »

Cette recherche vise à relier deux domaines de l’IA en pleine expansion : les systèmes de prédiction des risques et les systèmes d’optimisation des plannings. Actuellement, ils fonctionnent comme des tableaux de bord distincts – l’un pour la prévision des problèmes, l’autre pour la planification des tâches – sans aucune interconnexion automatisée.

La solution proposée est un mécanisme que les chercheurs appellent un « moteur de traduction des risques en contraintes ». Au lieu de simplement consigner un problème pour un examen ultérieur, le système traduirait un risque détecté en une contrainte de projet concrète sur laquelle le logiciel de planification peut agir.

Exemples :

• Un risque pour la sécurité détecté par vision par ordinateur pourrait interrompre temporairement certaines tâches.
• Un retard matériel prévu pourrait automatiquement réordonner les activités dépendantes
• Un risque contractuel identifié grâce au traitement automatique du langage naturel pourrait introduire des délais supplémentaires.

Ces modifications seraient ensuite testées au sein d’un jumeau numérique – une réplique virtuelle du projet – permettant aux responsables d’en examiner les conséquences et d’approuver l’option la plus efficace avant que le calendrier réel ne soit affecté.

L’objectif n’est pas de supprimer la supervision humaine, mais de réduire l’écart entre l’alerte précoce et la réaction concrète. Le Dr Qureshi a déclaré :

« Actuellement, nous gérons les projets comme on conduit en regardant dans le rétroviseur. Cette approche crée un processus prospectif où la détection des risques et la planification deviennent une seule et même activité continue. »

Les chercheurs affirment que cela pourrait contribuer à résoudre un problème persistant. La productivité du secteur de la construction au Royaume-Uni est à la traîne par rapport à l’économie en général depuis des décennies, et les grands programmes d’infrastructure accusent fréquemment des retards ou des dépassements de budget malgré l’utilisation croissante des outils numériques.

En liant directement la prévision à l’action, les projets pourraient s’adapter aux perturbations — telles que les pénuries d’approvisionnement, les problèmes de sécurité ou les modifications de conception — dès leur apparition, plutôt qu’après l’accumulation des retards.

Les auteurs soulignent que ce travail constitue un cadre conceptuel et non un système encore déployé. Des essais en conditions réelles et le développement d’un prototype seront nécessaires. Ils estiment néanmoins que cette approche offre une voie pratique vers une réalisation de projet plus résiliente, à mesure que la construction devient plus complexe et dépendante des données.

« Si la technologie peut nous faire passer d’une approche réactive aux problèmes à une approche préventive, cela change fondamentalement la façon dont les projets sont gérés », a ajouté le Dr Qureshi.

https://www.uel.ac.uk/about-uel/news/2026/march/ai-could-prevent-construction-delays-they-happen