Les industries de l'immobilier et de la construction se trouvent à un moment charnière où diverses formes d'intelligence artificielle (IA) passent rapidement de nouveauté expérimentale à nécessité opérationnelle et même avantage stratégique. Bien qu'une grande partie de la conversation autour de l'IA dans l'immobilier et la construction reste centrée sur des possibilités théoriques, la réalité est que plusieurs applications pratiques remodèlent déjà la façon dont les projets sont planifiés, gérés, documentés et livrés.

Chez Real Projectives, nous sommes passés du battage médiatique à la mise en œuvre pratique, découvrant à la fois le potentiel transformateur et les défis pratiques de l'intégration de l'IA dans la gestion de projets et de programmes immobiliers et de construction. Nous avons appris qu'une adoption réussie de l'IA ne consiste pas à essayer d'utiliser chaque nouvel outil qui émerge—il s'agit d'essais réfléchis et d'une mise en œuvre stratégique pour développer les capacités organisationnelles nécessaires aux transformations technologiques et humaines à venir.

La plupart des professionnels se familiarisent avec les chatbots d'IA générative et les outils de prise de notes pour les procès-verbaux de réunion. De plus, nous voyons des applications d'IA se déployer dans :

• Analyse de documents : Les outils d'IA agentique peuvent rapidement examiner des rapports, des contrats et d'autres documents pour résumer les éléments clés et suggérer un langage plus clair. Ils peuvent également aider à simplifier les réponses et analyses pour les demandes d'information (RFI)—ces questions-réponses cruciales entre les entrepreneurs et les équipes de conception qui peuvent faire ou défaire les budgets et les calendriers de projet. Cela augmente l'efficacité et réduit les erreurs.
• Documentation de chantier et suivi de progression : Les outils améliorés par l'IA peuvent traiter automatiquement les photos et vidéos de construction pour identifier des éléments, suivre la progression, documenter les conditions telles que construites et créer des enregistrements visuels et enrichis de données de l'infrastructure derrière les murs et dans les planchers et plafonds avant qu'ils ne soient fermés. Cela a le potentiel de mieux suivre le travail et de fournir des informations précieuses à utiliser pendant la phase de maintenance d'une propriété.
• Numérisation 3D et modélisation : Pour les projets de rénovation, les outils de balayage laser avec interprétation par IA peuvent localiser et mesurer automatiquement et rapidement les murs, portes, fenêtres et autres éléments de construction. Cela économise énormément de temps, permet de meilleures conceptions et moins de surprises pendant la construction.
• Jumeaux numériques : L'une des applications les plus prometteuses et difficiles de l'IA dans la construction implique la création de jumeaux numériques complets—des répliques numériques complètes d'actifs physiques qui contiennent des données sur la conception, la construction et la performance opérationnelle tout au long de la vie de la propriété. La proposition de valeur est convaincante pour les propriétaires actuels et futurs. Au lieu de lutter pour localiser des documents sur la propriété pour résoudre des problèmes de maintenance ou d'urgence, l'équipe des installations peut planifier des contingences et des rénovations en capital et poursuivre une maintenance prédictive plutôt que réactive (réparer les choses quand elles cassent). Des agents d'IA de maintenance préventive programmée peuvent surveiller continuellement les systèmes et l'utilisation de l'espace, analyser les données de performance et prédire quand l'équipement pourrait tomber en panne, ou même agir avant que des problèmes et impacts négatifs ne surviennent.

Tirer parti de l'IA avec succès pour les affaires demande plus que simplement acheter et utiliser les outils populaires—cela exige de repenser la façon dont le travail est fait ainsi qu'une myriade de changements organisationnels pour le présent et le futur.

Bien que la technologie de l'IA soit difficile en soi, la façon dont les organisations gèrent l'expérience humaine sera encore plus importante. La connaissance elle-même deviendra moins précieuse quand une requête par un agent IA peut trouver et traiter de grands ensembles de données en peu de temps. Que devraient faire les humains vs ce que devraient faire les agents IA ? Et comment aidons-nous nos collègues, même ceux bien éduqués, à ne pas être laissés pour compte ?

L'approche actuelle de Real Projectives envers l'IA inclut :

• Des sessions de formation continues sur les capacités potentielles et les limitations réalistes de l'IA
• Sensibilisation sur comment et où les données sensibles et propriétaires sont utilisées par les fournisseurs d'IA
• Organisation de sessions mensuelles déjeuner-apprentissage où les membres de l'équipe partagent leurs expériences, enthousiasmes, craintes, succès et frustrations avec l'IA
• Établissement de directives sur quand utiliser les outils d'IA versus le jugement humain ; et la nécessité de vérifier tous les documents générés avant de les diffuser aux clients ou au public
• Création d'agents IA personnalisés pour des cas d'usage internes et externes
• Remise en question de la façon dont nous avons fait le travail pour faire évoluer nos méthodes vers des services plus précieux et efficaces pour nos clients et nos collègues
• Tracé d'une voie stratégique vers l'avant incorporant les outils d'IA et la supervision humaine associée

Lors de l'évaluation des fournisseurs de technologie immobilière et de construction compatibles avec l'IA, nous avons appris à nous concentrer sur plusieurs facteurs clés qui vont au-delà de la fonctionnalité immédiate :

• Viabilité à long terme : Ce fournisseur sera-t-il encore là dans cinq ans ? Peuvent-ils clairement articuler leur feuille de route produit ? Nous avons écarté plusieurs fournisseurs simplement parce qu'ils ne pouvaient pas expliquer où leur technologie se dirigeait.
• Sécurité des données : Où nos données seront-elles stockées et traitées (États-Unis ou à l'étranger) ? Comment utiliseront-ils et protégeront-ils nos données ? Nos données seront-elles utilisées pour entraîner leurs modèles et donc, devenir publiques d'une manière ou d'une autre ? Dans quelle mesure ont-ils des méthodes fiables de sauvegarde et de récupération de données ? Nos données nous appartiennent, et nous ne voulons pas que des données personnelles, confidentielles ou propriétaires soient compromises.
• Planification de stratégie de sortie : Nous commençons maintenant les évaluations de fournisseurs en comprenant comment mettre fin à la relation. Si nous ne pouvons pas facilement récupérer nos données sans coût ou complexité excessifs, nous n'allons pas de l'avant. Le faire peut être plus douloureux que changer de banque ou de médecin. Cette approche « planification de sortie d'abord » s'est avérée inestimable.
• Capacités d'intégration : À quel point leur solution s'intégrera-t-elle facilement avec notre autre pile technologique existante ? Nous avons trouvé que de nombreux fournisseurs veulent contrôler et posséder les données clients, rendant difficile l'interface avec d'autres fournisseurs essentiels. Mais aucun fournisseur unique ne fournit le meilleur de toutes les races, donc ce n'est pas ainsi que les affaires modernes se font. Les meilleurs outils d'IA sont ceux qui améliorent plutôt que remplacent nos flux de travail actuels.

Sur la base de notre expérience, suivez ces conseils pour des mises en œuvre d'IA réussies.

• Commencez petit et ciblé : Commencez par des cas d'usage clairement définis plutôt que de tenter une transformation complète. Nous recommandons de commencer avec des outils qui abordent des points douloureux spécifiques et d'étendre progressivement basé sur des succès avérés.
• Maintenez des processus parallèles : Pendant les périodes de transition, exécutez à la fois les processus traditionnels et améliorés par l'IA pour assurer la continuité et valider les résultats.
• Assurez la sécurité des données : Soyez particulièrement prudent avec les outils d'enregistrement de réunion et autres applications d'IA qui pourraient exposer des informations sensibles ou confidentielles à des entités étrangères ou des systèmes non sécurisés.
• Investissez dans la formation d'équipe : Une adoption réussie de l'IA nécessite de changer la façon dont les gens pensent à leur travail, pas seulement d'apprendre de nouvelles interfaces logicielles.
• Effectuez une évaluation régulière : Mesurez continuellement les résultats et ajustez les approches basées sur la performance réelle plutôt que sur les capacités théoriques.

Le rythme incroyable d'évolution des capacités de l'IA et ce qui est anticipé pour la prochaine décennie signifie qu'attendre que la technologie mûrisse complètement n'est pas une stratégie viable. Cependant, sauter sans prudence pourrait faire perdre à votre entreprise du temps, de l'argent et de la réputation. Les entreprises qui commencent une expérimentation intentionnelle et une mise en œuvre délibérée maintenant développeront l'expertise et les capacités organisationnelles nécessaires pour tirer parti d'outils plus avancés à mesure qu'ils deviennent disponibles.

La question n'est pas de savoir si l'IA transformera la gestion de projets immobiliers et de construction—c'est de savoir si votre organisation sera prête à tirer avantage de cette transformation ou sera laissée pour compte.

Jonathan Williams est le fondateur et PDG de Real Projectives, un cabinet national de conseil immobilier fournissant des services sur mesure de conseil et de gestion de projet à travers le cycle de vie des propriétés. Depuis 2008, Real Projectives® a complété plus de 500 projets réussis dépassant 10 milliards de dollars, servant des clients allant de family offices à des sociétés multinationales de capital-investissement avec un taux remarquable de plus de 90 % de clients récurrents.

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