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Le Big Data à la conquête du BTP

Publié le 12 février 2018

Big Data appliqué au bâtiment

Le secteur du BTP connaît de nombreux changements dus aux nouvelles technologies. Les initiatives se multiplient avec l’impression 3D, la réalité augmentée, l’économie collaborative, les robots, les drones…

Et s’il y a bien un domaine qui risque de révolutionner le secteur, c’est bien celui du Big Data.

Vous savez, ce terme à la mode dont on entend beaucoup parler ces dernières années !

De nombreux acteurs ont compris les avantages du Big Data et ont su créer des modèles économiques performants. Mais qu’est-ce donc que le Big Data, quels sont les domaines concernés, et comment peut-on l’appliquer au secteur de la construction ?

Qu’est-ce que le Big Data ?

Depuis quelques années, l’humanité crée et stocke, sur un rythme effréné, une quantité incroyable d’informations. Aucun outil, technologie ou algorithme ne permettait-il de traiter et d’utiliser ces données ? C’est sans compter sur le Big Data.

Le Big Data, ou mégadonnées, ou encore « données massives » (des termes français un peu moins « sexy »), permet de stocker, analyser et exploiter des données en quantité illimitée. Ces données sont issues de toutes les sources possibles : informations internes à l’entreprise, photos, vidéos, données venues du web, etc. Selon les modalités de leur exploitation, le Big Data va en tirer des informations utiles à un organisme pour :

  • Prédire l’évolution d’une tendance,
  • Repérer des corrélations entre les informations pour optimiser sa stratégie,
  • Définir des axes et mieux cibler ses priorités.

Les domaines d’application avancés

Plusieurs secteurs d’activité ont déjà adopté le Big Data, tels que la vente et le marketing, la surveillance, la finance, les télécoms… Voici quelques exemples.

Le marketing : pour mieux cibler les clients

L’un des premiers secteurs à avoir adopté le Big Data est celui du marketing digital. L’analyse des données utilisateurs (comportement des utilisateurs, nombre de pages vues, temps passé sur le site, origine du trafic, nombre de visites, …) permet non seulement de faire le tri et de mieux cibler son client, mais aussi de trouver le bon timing. Toutes les réactions, même celles qui peuvent paraître anodines, sont converties en informations précieuses. En effet, tout le monde connaît aujourd'hui ces bannières publicitaires ultra-ciblées qui s’affichent sur des sites pour vous rappeler que vous devez effectuer un achat. La licorne française Criteo en a fait sa spécialité en développant l’algorithme le plus performant du marché.

La prévention : prédire un événement

Le principe est le même : il s’agit d’analyser des données de masse, faire des corrélations entre les informations et dégager une tendance. Google avait lancé en 2008 le programme « Suivi de la grippe ». En faisant le lien entre le nombre de requêtes effectuées sur les moteurs de recherche en rapport avec la grippe, le nombre de personnes présentant les symptômes dans les hôpitaux et l’évolution des chiffres dans le temps, il est possible d’anticiper l’apparition d’une épidémie et de la traiter en amont.

Ressources humaines : concilier offre et demande

Un jeune entrepreneur français, Paul Duan, a fait l’actualité ces derniers temps. En effet, il propose à Pôle Emploi de réduire le taux de chômage en appliquant le Big Data sur la base de données anonymisée des demandeurs d’emploi et des offres de recruteurs. L’algorithme permet de mieux cerner les besoins de chacun et d’augmenter ainsi les chances de retrouver un emploi.

À lire aussi :
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Le Big Data appliqué au BTP

Le Big Data appliqué au BTP

Maintenant que nous en savons un peu plus sur le Big Data et ses intérêts, une réflexion s’impose aux acteurs du BTP que, pour la plupart, nous sommes : comment le Big Data peut-il nous concerner et impacter positivement notre secteur ?

Car le BTP constitue le nouveau « terrain de jeu » du Big Data ! Un essor qui est favorisé par la digitalisation du secteur et le développement du BIM.

Nous vous proposons quelques pistes de réflexion.

Optimisation des choix techniques et des coûts avec les maquettes BIM

Le BIM (Building Information Modeling) est un processus qui consiste à créer et utiliser un modèle 3D intelligent pour prendre les meilleures décisions concernant un projet, et les communiquer à tous les intervenants sur l’affaire. Au-delà des aspects liés à la gestion de projet et à la coordination des différents corps de métier, ce procédé permet de collecter un maximum de données sur l’ouvrage (dimensions, matériaux et caractéristiques techniques, quantités, …). Cette data (soit « données sous format informatique » en français !), couplée à d’autres informations comme le coût des matériaux, les délais de réalisation, les contraintes de livraison, etc … permet de mesurer les impacts qu’entraînent des modifications du projet (délais, coûts, qualité, …), d’optimiser les choix techniques, d’anticiper les difficultés d’exécution … Tout reste à construire.

Le BIM


Economie d’énergie des bâtiments

Dans ce domaine, le Big Data peut exploiter toutes les données qui ont un impact sur la consommation d’énergie d’un bâtiment : les équipements de chauffage et de climatisation, le type de fenêtre, l’isolation, … L’analyse de la data à l’échelle de plusieurs bâtiments permet d’identifier les bonnes et mauvaises pratiques, de faire un diagnostic pour éviter toute consommation inutile, et de recommander des travaux d’amélioration. La start-up Deepki, créée par Emmanuel Blanchet et Vincent Bryant, utilise la data de ses clients pour les guider vers des économies d’énergies.

Maintenance prédictive sur les machines de chantier

L’entretien des moteurs et des machines suit en général les méthodes suivantes :

  • En maintenance corrective : l’intervention se fait après l’apparition de la panne et le chantier prend du retard suite à l’immobilisation de la machine,
  • En maintenance préventive : en général suivant le carnet d’entretien du constructeur, mais les moments de maintenance peuvent manquer de précision (et sont souvent trop tôt !)

Le Big Data introduit la notion de maintenance prédictive. L’analyse de la data, rendue possible grâce à la collecte réalisée grâce à capteurs embarqués dans les machines, permet de mettre en place des scénarios de pannes grâce à des corrélations entre les données et de planifier les maintenances aux moments les plus opportuns.

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Conclusion

Autrefois considéré comme une industrie plutôt lente dans les évolutions, le secteur du bâtiment et des travaux publics est aujourd’hui dans une période de changements rapides, avec en particulier l’enregistrement de plus en plus de data. Le développement de la maquette BIM, des logiciels de suivi de chantier, des objets connectés et de la notion de smartcity, facilitent cette collecte. Et sans doute ne sommes-nous qu’au début du développement de nombreuses applications qui semblent prometteuses.

Plusieurs chantiers sont à construire afin de rendre cette belle industrie plus performante et plus sûre.

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L’équipe Tracktor

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