Comment l’intelligence artificielle peut ouvrir la voie à un nouvel avenir pour les infrastructures

Malgré la capacité de l’IA à améliorer grandement la prise de décisions, à accroître la productivité et à améliorer les résultats sur l’ensemble du cycle de vie d’un actif, à l’heure actuelle, son adoption par le secteur reste plutôt lente, et les investissements par le secteur et par les entreprises technologiques sont inégaux. À en croire les réponses fournies par les membres du forum mondial sur le leadership de la FIDIC dans le cadre de notre sondage, certaines organisations s’y prennent de façon plus conservatrice, et leurs investissements en IA ne représentent que jusqu’à 2 % de leurs revenus en IA. Chez d’autres, plus audacieuses, ces investissements peuvent atteindre 10 % du chiffre d’affaires. Ces résultats rejoignent ceux obtenus par d’autres rapports sectoriels sur les investissements en IA.

Jusqu’à présent, l’adoption de l’IA par le secteur des infrastructures a été essentiellement impulsée par l’écosystème croissant des jeunes pousses et des investisseurs en capital de risque. En 2022, le financement obtenu par des jeunes pousses axées sur l’intégration de l’IA à l’environnement bâti a surpassé en nombre de transactions celui octroyé à des solutions de technologies financières propulsées par l’IA. Toutefois, ces investissements ont un caractère épisodique et n’induisent pas une transformation à l’échelle du secteur. Notre sondage auprès des membres du forum mondial sur le leadership de la FIDIC laisse croire que l’apprentissage machine, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel sont parmi les technologies d’IA les plus utilisées par le secteur. Quand on y investit, c’est surtout aux étapes précoces des projets, en particulier à l’étape de conception. Cela est compréhensible, puisque c’est à ces étapes que l’IA peut grandement améliorer l’efficacité, l’exactitude et les innovations.

Les mesures que le secteur est en train de mettre en place sont un bon début, mais elles ne sont pas suffisantes, tant s’en faut. Pour apporter un changement réel dans le secteur, les investissements en IA et les initiatives d’adoption de l’IA doivent gagner en ampleur. Ainsi, le secteur doit surmonter des obstacles majeurs, ce qui ne saurait se faire qu’au prix d’un changement de mentalité marqué.

Bien que le secteur des infrastructures soit intrinsèquement complexe et interconnecté, et ce, tout au long du cycle de vie des actifs, il reste tributaire d’une approche linéaire, puisque les processus et les technologies ont imposé des modèles de fonctionnement en vase clos. Et si l’IA pouvait donner accès à d’autres façons de faire – plus productives et plus efficaces – à toutes les étapes du cycle de vie?

C’est précisément le genre d’avenir que l’IA peut rendre possible. Les technologies fondées sur l’IA peuvent traiter de vastes jeux de données, détecter des tendances cachées, prévoir les problèmes potentiels et optimiser l’utilisation des ressources tout au long des étapes interconnectées des projets. En éliminant les obstacles et en comblant les écarts qui séparent les différents groupes de parties prenantes aux différentes étapes des projets, l’IA soutient la collaboration tout au long du cycle de vie et facilite la prise de décisions, l’atteinte de résultats et la durabilité accrue des infrastructures.

Alors que les solutions d’IA natives sont en train de faire leur apparition, l’accélération de la croissance et de l’atteinte de la maturité nécessite des interventions stratégiques et ciblées pour l’ensemble de l’écosystème des infrastructures, à l’échelle du secteur : des gestionnaires et propriétaires d’actifs aux sous‑traitants et fournisseurs de logiciels. Chaque groupe a des intérêts et des préoccupations variés et subit l’influence de divers facteurs qui jouent un rôle déterminant pour le maintien de l’équilibre entre ses interactions et ses besoins complexes.

Pour soutenir cette approche, nous avons défini cinq principes directeurs et ambitions qui offrent l’occasion d’une adoption plus avancée de l’IA. Une fois réalisées, ces ambitions devraient permettre de faciliter encore plus l’automatisation, réduire les chevauchements, renforcer les contrôles et favoriser la prise de décisions fondée sur des faits.

1. « Définir l’objectif » : accroître la certitude que l’infrastructure pourra remplir sa fonction avant tout engagement de financement, en adoptant une approche sectorielle proactive assortie d’incitatifs et d’outils introduits et mis en œuvre par les responsables d’actifs et les gouvernements. Privilégier les besoins des utilisateurs finaux et les bénéfices sociétaux dans le cadre de tout processus de planification et de prise de décisions. Voir à ce que les actifs soient développés avec la résilience, la réactivité et la durabilité pour principes directeurs.
2. « Viser une prestation de bout en bout » : s’appliquer à accroître la qualité et la fiabilité de la planification et de la préparation des projets. À cet effet, concevoir des stratégies numériques détaillées qui intègrent les technologies d’IA tout au long du cycle de vie du projet. Consacrer plus de temps à la planification détaillée pour garantir que les projets seront livrables et rentables avant de prendre des engagements. Implanter des solutions fondées sur l’IA à toutes les étapes – de la planification initiale aux étapes d’exploitation et d’entretien – au nom de la continuité et de l’interopérabilité des données.
3. « Confirmer le modèle opérationnel » : mettre en place des projets et programmes assortis d’accords contractuels et de gouvernance qui peuvent contribuer à donner plus d’envergure aux portefeuilles d’actifs en tant que priorité stratégique. Intégrer des outils d’IA pour gagner en flexibilité; gérer les enjeux de propriété des données et de responsabilité. Réévaluer et adapter en continu les modèles opérationnels et de prestation traditionnels pour répondre aux besoins dynamiques en matière d’infrastructures. Mettre en place des cadres contractuels flexibles qui favorisent l’innovation tout en gérant les risques associés aux nouvelles technologies.
4. « Introduire de nouvelles façons de travailler » : pour augmenter l’efficacité, s’assurer que les bons systèmes sont adoptés et que les bonnes équipes sont affectées. Se doter des capacités et acquérir les compétences nécessaires pour l’implantation de l’IA et investir dans des programmes de formation et d’amélioration des compétences afin de garantir que la main‑d’œuvre sera en mesure d’exploiter les technologies d’IA. Privilégier les partenariats entre parties prenantes du secteur et établissements d’enseignement afin de concevoir des programmes de formation adéquats. Cultiver la collaboration et l’apprentissage continu, privilégier les compétences interdisciplinaires et la littératie en matière d’IA à tous les paliers de l’organisation dans le but d’améliorer les résultats des projets.
5. « Exploiter des actifs adaptables » : garantir que les considérations relatives à l’exploitation soient au cœur du processus décisionnel dans le cadre de la planification, de la conception, de la réalisation, de la mise à disposition et de l’occupation initiale des actifs bâtis. Optimiser les performances et l’entretien des actifs grâce à la mise en place de systèmes d’entretien prédictif fondés sur l’IA et de jumeaux numériques pour améliorer les performances des actifs, réduire les temps d’arrêt et prolonger les cycles de vie des actifs. Mettre en place des solutions axées sur les données pour analyser les performances des actifs par rapport aux hypothèses et aux cibles. Faciliter l’amélioration continue en intégrant des boucles de rétroaction issues des données opérationnelles à la planification des projets à venir et aux processus de conception.
   
   Pour illustrer l’application possible de l’IA, prenons le premier principe directeur – « Définir l’objectif ». Ici, l’analyse spatiale de l’emplacement, qui fait usage de l’apprentissage machine et de la vision par ordinateur, peut jouer un rôle crucial. Ces algorithmes d’IA analysent l’imagerie satellitaire obtenue par télédétection pour aider à relever et classifier les caractéristiques du terrain et des infrastructures bâties et générer des cartes numériques des conditions actuelles des sites durant la planification des projets. Aux étapes de planification, les extrants de ce processus trouvent d’autres applications. Ils peuvent par exemple offrir une première couche d’informations qui peut aider à optimiser les modes d’accès au site afin de soutenir les approbations des plans ou la modélisation logistique. Vous trouverez d’autres illustrations des façons dont l’IA peut être appliquée à l’échelle du cadre dans le rapport.

Pour que ces modèles puissent être intégrés avec succès, les professionnels du secteur doivent adapter leur mentalité, leurs compétences et leur boîte à outils :

• Mentalité : cultivez un milieu de travail ouvert et coopératif. Sensibilisez, encouragez les discussions et gérez les aspects juridiques et éthiques pour renforcer la confiance et encourager le partage de données et de points de vue.
• Compétences : acquérez les compétences nécessaires pour exploiter l’IA dans le secteur des infrastructures. À cet effet, offrez des formations, des certifications et des ateliers afin de permettre à vos professionnels d’acquérir les connaissances et l’expertise nécessaires pour adopter efficacement les technologies d’IA et maintenir l’attrait du secteur des infrastructures pour les générations futures.
• Boîte à outils : offrez des outils et des cadres appropriés qui facilitent l’implantation. Il s’agit notamment de méthodes normalisées de collecte de données, de protocoles de partage de données sécurisés et de dispositions contractuelles propres à l’IA, à l’appui des innovations et de la collaboration.

En collaboration avec la FIDIC, nous avons aussi cerné plusieurs mesures que la Fédération explorera davantage pour mieux appuyer les efforts d’adoption de l’IA du secteur. Elles sont énumérées dans le rapport.

La conclusion

Le secteur des infrastructures traverse un moment décisif. En adoptant l’IA et en encourageant la collaboration à l’échelle de l’écosystème, il peut tirer profit du plein potentiel de l’IA pour relever les défis immenses auxquels il fait face. Une nouvelle ère commence en matière d’innovation et d’efficacité pour ce qui est de la mise au point et de la gestion d’infrastructures. Ainsi, les infrastructures efficaces pourront continuer à remplir leur rôle d’épine dorsale de la société et à soutenir les gens dans leur quotidien personnel et professionnel dans un monde de plus en plus complexe.

Résumé

L’IA peut transformer le secteur des infrastructures, mais dégager la valeur que recèle le cycle de vie entier d’un actif demande plus d’investissements et une adoption plus poussée de l’IA de même qu’un changement de mentalité.