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L'IA pourrait aider l'industrie de la construction à travailler plus rapidement et à éviter les accidents à sa main-d'œuvre
Avec l'aimable autorisation de Suffolk et Smartvid.io
Des ouvriers du bâtiment sont tués au travail cinq fois plus souvent que les autres ouvriers. Aujourd'hui, un nouveau type de travailleur de la construction - un scientifique des données - vise à utiliser l'intelligence artificielle pour prédire la probabilité de blessure et intervenir.
Suffolk , un entrepreneur général basé à Boston avec des ventes annuelles de 3 milliards de dollars, développe un algorithme qui analyse les photos de ses chantiers, les scanne pour détecter les risques pour la sécurité tels que les travailleurs ne portant pas d'équipement de protection et corrèle les images avec ses dossiers d'accidents. La société est toujours en train de peaufiner la technologie, mais affirme qu'elle pourrait potentiellement calculer les cotes de risque pour les projets afin que des séances d'information sur la sécurité puissent être organisées lorsqu'une menace élevée est détectée.
Suffolk écrit également un algorithme qui analyserait les informations provenant de diverses sources, y compris 10 ans de données de planification provenant de ses archives, et prévoirait les retards du projet - des informations qui pourraient être communiquées aux propriétaires de bâtiments et aux sous-traitants. Suffolk explore également des moyens d'utiliser les données des capteurs IoT pour augmenter l'efficacité. Une idée est de suivre l'emplacement des camions de ses fournisseurs de béton afin que les travailleurs soient prêts à couler le béton dès l'arrivée des camions.
Cette maquette montre un logiciel qui identifierait un risque élevé d'accident afin que des mesures puissent être prises pour le prévenir. Avec l'aimable autorisation de Suffolk et Smartvid.io
Une telle analyse des données est rare dans le secteur de la construction, qui a mis du temps à adopter l'analyse avancée, en partie parce que les marges sont minces et que les méthodes éprouvées sont bien ancrées. Les gens savent construire comme ils savent construire, déclare James Benham, PDG de JBKnowledge , une société de logiciels et de conseil qui mène une enquête mondiale annuelle sur les technologies de la construction . Et il est difficile de convaincre la plupart d'entre eux de faire les choses autrement.
Mais une pénurie de main-d'œuvre et le désir d'augmenter les faibles taux de productivité de l'industrie obligent certaines entreprises à investir dans la science des données. Les partisans disent que la tendance naissante pourrait éventuellement transformer le secteur de 13 billions de dollars. Benham estime qu'environ 20 entreprises de construction aux États-Unis ont lancé une sorte d'initiative de science des données ces dernières années.
Le Suffolk est l'un de ces pionniers. En 2017, il a nommé un consultant en management McKinsey nommé Jit Kee Chin en tant que premier responsable des données. Le rôle, que l'entreprise décrit comme tirant parti des mégadonnées et des analyses avancées pour améliorer l'activité principale, est nouveau dans l'industrie de la construction. D'autres entreprises peuvent avoir un directeur de l'innovation, un vice-président de la technologie de la construction ou un responsable de la R&D qui gère des tâches similaires, mais Chin exerce sans doute plus d'influence, compte tenu de son titre de suite C et de ses vastes attributions, qui incluent la collaboration avec l'innovation et la stratégie de l'entreprise. équipes sur des initiatives technologiques.
Comme d'autres entreprises de construction, Suffolk génère beaucoup de données, des rapports de terrain et des photos de chantier aux contrats de fournisseurs et aux dossiers d'inspection. Dans le passé, les différentes applications de l'entreprise ne pouvaient pas partager facilement les données, de sorte que l'entreprise avait du mal à faire tout type de prévision. Chin a embauché un groupe de scientifiques des données et d'experts en visualisation de données, en informatique et en opérations, qui ont assemblé les flux de données de l'entreprise et conçu un tableau de bord en ligne pour présenter les informations. Le résultat est un programme qui permet aux employés du Suffolk de consulter un seul tableau récapitulatif de tous les projets de l'entreprise à travers le pays et d'afficher des détails sur les finances, le dossier de sécurité, le calendrier, etc. de chacun.
Le groupe de Chin utilise ces informations pour créer des algorithmes prédictifs conçus pour gérer les risques de construction. Il a construit son prédicteur de la sécurité des travailleurs en prenant plus de 700 000 images de 360 projets au cours des 10 dernières années, en les téléchargeant sur une plateforme basée sur le cloud développée par la startup. Smartvid.io , et exécutant un algorithme de reconnaissance d'images pour déterminer si les travailleurs portaient des casques de protection, des gants, des gilets de sécurité et des lunettes de protection. L'équipe a ensuite branché les informations sur les photos étiquetées, ainsi que la météo et d'autres données liées au projet, dans un deuxième modèle d'apprentissage automatique. Le groupe décide maintenant de modifier ou non l'algorithme pour détecter les échelles et les échafaudages, qui pourraient provoquer des chutes et un encombrement dangereux sur un chantier.
L'écriture de ses propres algorithmes devrait également aider le Suffolk à intégrer de nouveaux types de données dans ses prévisions. La société expérimente fréquemment des technologies émergentes et teste actuellement des gadgets portables qui peuvent être programmés pour reconnaître les zones dangereuses sur un chantier et enregistrer si des travailleurs y sont présents, selon le directeur de l'innovation. Chris Mayer .
Chin estime que ces nouveaux outils numériques pourraient aider le Suffolk à augmenter sa productivité de 14 à 20 % en quelques années. Un rapport McKinsey de 2017 affirme que les entreprises de construction pourraient augmenter leur productivité jusqu'à 50 % grâce à l'analyse en temps réel des données. L'industrie a désespérément besoin de ce type de capacité, déclare Benham de JBKnowledge. Cela peut aider les gens à prendre de meilleures décisions et à réduire de plusieurs semaines à plusieurs mois leurs calendriers de projet.