SIGMAG - N°34 - Octobre 2022 - 32

DOSSIER
aussi important que de savoir
que cet équipement va tomber en
panne. Comprendre les signaux
faibles des équipements et anticiper
pour passer de la maintenance
conditionnelle à la maintenance
prévisionnelle avec un pilotage
en par tie par des algorithmes
d'intelligence artificielle ouvre ainsi
un vrai boulevard à la gestion des
bâtiments.
L'IA À LA SUITE
La renaissance du BIM se ferat-elle
grâce à la prise en compte
et la gestion de la dimension
énergét ique des bât iments ?
C'est fort probable en ces temps
de sobriété carbone du secteur
de la construction. « Avec nos
partenaires de l'IoT, nous déposons
des algorithmes directement dans
les objets connectés pour être au
plus près de la machine et calculer
si l'équipement est en train de
dériver pour générer des ordres
d'intervention sans action humaine,
résume Laurent Truscello. Nous
sommes ici dans la supervision
2.0 avec un équipement qui fait son
autodiagnostic à partir de modèles
mathématiques qu'on lui injecte
directement. C'en est donc fini de
cette transhumance de données et
de calculs qui sont envoyés sur des
systèmes centralisés. Désormais,
nous intégrons les projets du BIM
en amont pour pouvoir préparer
l'arrivée de la maquette dans sa
phase exploitation maintenance.
Il s'agit de l'épurer de l'inutilité de
certains objets, de la compléter par
d'autres. Ce processus s'effectue
en fin de phase de conception pour
éviter cette rupture de la chaîne
d'informations que l'on déplore
encore trop souvent ». Mais le
maître mot reste dans tous les
cas la qualité de la donnée et sa
bonne retranscription. Car si la
maquette numérique va de soi
pour la construction neuve, elle
est évidemment absente pour
des projets antérieurs à l'arrivée
de cette technologie. La solution :
la modél isat ion 3D de pl ans
architecturaux conçus en 2D grâce
à l'intelligence artificielle. Capable
grâce à de puissants algorithmes
d'effectuer de la reconnaissance
d ' images , cet te der n i ère va
permette à partir d'un PDF, d'une
image ou d'un fichier Excel pour les
SIGMAG
éléments quantitatifs de générer
une maquet te au format IFC
exportable dans un logiciel comme
ArchiCAD, Revit ou Esri. Un « tour
de magie » proposé notamment
par l'éditeur WiseBIM avec sa
solution Plans2bim lancée en
2021. « Cet outil disponible sur une
plate-forme en ligne avec mot de
passe et login permet de modéliser
rapidement à partir de données
exis t antes en passant d 'une
image non structurée à une image
structurée qu'est la maquette
numér ique, expl ique Tr is t an
Garcia, président et co-fondateur de
WiseBim. Mais il ne s'agit pas que
d'un processus d'extrusion qui se
limiterait à l'aspect géométrique,
puisque ce modèle intelligent est
également informatif. Par ailleurs,
la numérisation 3D n'est que la
porte d'entrée du système, car
nous y ajoutons ensuite un grand
nombre d'équipements tels que
des compteurs électriques, des
automatismes, des ascenseurs,
etc. Le petit artisan qui souhaite,
par exemple, savoir à partir d'un
plan combien de litres de peinture
il aura besoin pour couvrir un
espace pourra ainsi aisément faire
son devis à partir des surfaces de
murs qui auront été numérisées.
Nous ne sommes plus ici dans
l ' idée du BIM comme un outil
collaboratif, mais dans la gestion
et la vie même du bâtiment ».
Avantage supplémentaire : son
interopérabilité avec la solution
ArcGIS Indoors d'Esri.
Carl BergerLevraut
a lancé
BL.VIZ4D, un
visualisateur multiéchelle
qui intègre
la plate-forme
Digital Twin.
Avec Plans2bim,
WiseBIM modélise
un bâtiment
existant en un
modèle 3D BIM,
interopérable avec
ArcGIS.
MAQUETTES 3D
D'ÉQUIPEMENTS TECHNIQUES
Mais la vraie valeur ajoutée pour
le SIG se trouve finalement dans
une autre solution en cours de
développement chez WiseBim.
Actuellement en phase de bêta test
au sein du groupe de BTP Colas
Grid2Bim elle se construit cette
fois à par tir des plans réseaux
DT/DICT. Ils sont fusionnés grâce
à l'intelligence ar tificielle et le
système génère des modèles
3D grâce au géoréférencement
et au MNT. Derrière les outils de
WiseBim, l'intelligence artificielle
et la reconnaissance d'images ne
sont finalement jamais bien loin.
« Dire qu'un mur est un mur ou
qu'une porte est une porte n'est pas
une opération simple à interpréter
pour un système informatique,
juge Tristan Garcia. L'intelligence
artificielle va donc permettre cette
reconnaissance fine des éléments.
D'autre part, nos
algorithmes de
deep learning
apprennent
e n c o n ti n u ,
c a r n o u s l e s
alimentons en
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