Les bâtiments et leur maintenance deviennent de plus en plus complexes. Les gestionnaires et techniciens font face à des défis croissants : la masse de données à traiter, le besoin d’anticiper les pannes, et un manque de ressources humaines pour gérer des infrastructures toujours plus vastes. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) se positionne comme une alliée précieuse pour optimiser la gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO). Mais encore faut-il que ces outils et ces solutions soient adaptés aux spécificités du secteur.

La gestion de la maintenance dans le secteur bâtimentaire souffre encore de nombreuses limitations. Historiquement, elle s’inscrit dans une logique réactive : attendre qu’une panne se produise avant d’agir. Cette approche se traduit par des interruptions d’activité imprévues, des interventions difficiles à anticiper et des coûts supplémentaires.
Par ailleurs, le référentiel des données patrimoniales des bâtiments est souvent colossal, avec des milliers d’équipements à suivre. Maintenir une base de données fiable et à jour est un défi constant, nécessitant des ressources que les équipes ne peuvent pas toujours mobiliser.

L’IA en support de la maintenance sur le terrain

Face à cette complexité croissante, les solutions de GMAO s’enrichissent et tirent parti du potentiel de l’IA. Son intégration dans les solutions ne se limite pas à la gestion des équipements ou à l’anticipation des interventions. Elle apporte des bénéfices directs aux techniciens sur le terrain.

L’IA allège considérablement le poids des tâches répétitives et administratives. Grâce à des outils basés sur des modèles de langage avancé (LLM), les techniciens peuvent poser des questions en langage naturel pour accéder instantanément à des informations critiques, telles que la localisation des matériaux à risque, comme l’amiante. Elle améliore ainsi la sécurité des techniciens. En centralisant les rapports et les documents dans une interface simple et intuitive, les outils de GMAO dotés d’IA optimisent la recherche et la consultation d’information.

Des assistants virtuels ou chatbots peuvent également accompagner les techniciens dans leurs diagnostics, en suggérant des solutions basées sur des cas similaires (historiques de rapports d’intervention) ou des recommandations issues de la documentation technique qui peuvent être résumées rapidement. À condition bien entendu que les anciens rapports soient suffisamment détaillés.

Autre apport de l’IA : l’optimisation énergétique devient aussi une réalité grâce à des algorithmes “intelligents” qui ajustent automatiquement les consommations en fonction des usages réels. Par exemple, un bâtiment peut réduire son chauffage sur un étage inutilisé, sans intervention humaine. En parallèle, l’IA limite les déplacements inutiles en qualifiant mieux les demandes et en guidant les équipes vers les sites nécessitant une attention immédiate. Dans le cadre d’un service déménagement, l’IA pourrait également être utilisée pour proposer des aménagements d’espaces en tenant compte des contraintes physiques et énergétiques, contribuant ainsi à une gestion encore plus optimisée des bâtiments.

Un potentiel à contrôler

Si l’IA offre des opportunités remarquables dans la GMAO bâtimentaire, elle nécessite cependant un encadrement rigoureux pour garantir son efficacité et sa fiabilité.

L’une des principales limites de l’IA réside dans le risque de réponses créatives (hallucinations), parfois éloignées de la réalité. Dans un contexte comme la GMAO, où les décisions prises ont un impact direct sur les équipements, les bâtiments et la sécurité des personnes, une IA « créative » est aventureuse. Il faut donc empêcher toute hallucination : plutôt que de proposer une solution potentiellement erronée, l’IA doit être programmée pour reconnaître ses limites, lorsqu’une question dépasse son périmètre de connaissances.

Pour cela, l’IA doit fonctionner sur un périmètre de données bien défini, un silo d’informations validées par l’organisation, telles que des bases de données internes, des rapports techniques ou des guides de maintenance. Toute tentative de déduction en dehors de ces sources sera bloquée. Ces limites s’appliquent aussi à des raisons de sécurité et de confidentialité. La consultation de ressources externes sur Internet pourrait exposer des informations critiques, comme des plans de bâtiment ou des protocoles de sécurité. Le fonctionnement local ou en environnement SaaS sécurisé, sans lien avec des bases externes, est donc une priorité pour les solutions GMAO enrichies avec de l’IA.

L’IA s’inscrit comme un levier de transformation dans la GMAO bâtimentaire. En facilitant l’accès à l’information, en alertant le technicien, elle ouvre la voie à une maintenance mieux assistée, pour maximiser l’efficacité et minimiser les interruptions. Cette évolution ne remplacera pas le rôle essentiel des techniciens, mais viendra au contraire les libérer des tâches les plus difficiles pour leur permettre de se concentrer sur celles à forte valeur ajoutée.
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Par Sébastien Fays, Ingénieur Avant-Vente chez ISILOG

 

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