En février dernier, nous avons eu le plaisir de présenter une conférence sur l’intelligence artificielle et l’estimation lors du 21ᵉ Congrès annuel de Bitume Québec. Comme dans plusieurs industries, l’IA suscite beaucoup d’intérêt dans le secteur de la construction. On pense souvent à des chantiers automatisés, des drones et des machines autonomes.
Mais dans le quotidien des entreprises de génie civil, l’impact le plus concret de l’IA se situe plus près qu’on le pense… C’est dans la capacité de mieux comprendre nos données et d'optimiser nos décisions.
« Une erreur de seulement 5% dans une estimation peut suffire à effacer toute la marge d’un projet. »
Dans un marché où la concurrence est forte et les marges de plus en plus serrées, cet écart peut transformer un projet gagné en chantier déficitaire.
C’est précisément là que les données et l’intelligence artificielle peuvent changer la donne.
Dans l’industrie de la construction, tout commence par l’estimation. Elle détermine la stratégie de soumission, encadre la marge du projet et influence l’ensemble des décisions qui suivront sur le chantier.
Pourtant, l’estimation demeure souvent une discipline largement artisanale. Dans de nombreuses entreprises, elle repose encore sur un mélange de fichiers Excel, de références historiques difficiles à retracer et sur l’expérience personnelle des estimateurs.
Cette expertise est précieuse. Mais elle est rarement structurée ou capitalisée à l’échelle de l’organisation. Chaque nouvelle soumission devient alors un exercice qui dépend largement de la mémoire et du jugement de quelques individus.
Lorsque ces personnes quittent l’entreprise ou changent de rôle, une partie importante de cette intelligence disparaît avec elles.
Ce défi ne concerne pas seulement l’estimation. Dans bien des organisations, le cycle complet d’un projet reste fragmenté.
L’estimation, la planification, le suivi terrain et le contrôle des coûts sont souvent gérés dans des systèmes distincts qui communiquent peu entre eux. L’estimateur prépare un budget, le chargé de projet reconstruit son suivi dans un tableau Excel et les équipes terrain consignent les heures et les quantités dans d’autres outils.
À chaque transition, une partie de l’information se perd.
Ce manque de continuité empêche les entreprises de tirer pleinement parti des données qu’elles produisent pourtant chaque jour sur leurs chantiers.
Chaque projet génère une quantité importante d’informations : heures travaillées, quantités installées, productivité des équipes et coûts réels.
Mais ces données restent souvent sous-utilisées.
Pour qu’elles deviennent réellement utiles, elles doivent être collectées de façon fiable, structurées et reliées entre les différentes étapes du projet. Lorsqu’un tel cycle de données est en place, les résultats terrain peuvent enfin enrichir l’historique de l’entreprise et améliorer les décisions futures.
C’est dans ce contexte que l’intelligence artificielle devient véritablement pertinente.
Contrairement à certaines idées préconçues, l’IA ne remplace pas les décideurs. Elle agit plutôt comme un copilote capable d’analyser de grandes quantités de données et d’identifier des tendances que l’œil humain ne perçoit pas toujours.
« L’IA ne change pas ce qu’on fait, elle nous permet de le faire mieux. »
Elle permet par exemple de comparer systématiquement les estimations aux résultats réels, de détecter les postes qui dépassent régulièrement ou de repérer des écarts récurrents entre ce qui est prévu et ce qui se produit sur le terrain.
Son rôle n’est pas de dire quoi faire. Son rôle est d’indiquer où regarder.
Lorsque les données circulent enfin entre l’estimation et les opérations, un changement important s’opère. Les projets passés cessent d’être de simples archives : ils deviennent une source d’apprentissage.
C’est ce que nous appelons l’estimé intelligent.
Plutôt que de repartir de zéro à chaque soumission, l’estimation s’appuie sur les performances réelles des projets précédents. Les données terrain viennent enrichir l’historique de l’entreprise et permettent d’affiner progressivement les estimations futures.
«L’estimation ne devrait pas s’arrêter au moment où le contrat est signé. Elle devrait alimenter chaque décision du projet.»
Chaque projet améliore alors le suivant.
Avec l’IA, l’entreprise ne fait plus seulement des estimations. Elle apprend, ajuste et optimise en continu.
Pour que cette approche fonctionne, encore faut-il que les données puissent circuler entre les outils utilisés par les équipes.
C’est précisément l’objectif de l’intégration entre Solutions TPL et Civalgo annoncée lors de notre conférence. Solutions TPL est un outil largement utilisé pour l’estimation dans l’industrie de la construction au Québec, tandis que Civalgo est une plateforme de gestion opérationnelle conçue pour les entreprises de génie civil.
En connectant ces deux environnements, les données d’estimation peuvent désormais alimenter directement le suivi opérationnel du projet. Puis les résultats terrain peuvent à leur tour enrichir l’historique d’estimation et contribuer à améliorer les soumissions futures.
Ce cycle de données continu réduit les saisies manuelles, limite les erreurs et améliore la visibilité sur les coûts réels des projets.
Mais surtout, cela crée les conditions nécessaires à l’émergence de l’estimé intelligent.
Si vous souhaitez en apprendre plus sur le partenariat et l’intégration entre Solutions TPL et Civalgo, on vous invite à visionner notre webinaire intitulé : « Maximiser vos profits grâce à l’estimation 2.0.».
Les entreprises qui réussiront à tirer pleinement parti de l’intelligence artificielle ne seront pas nécessairement celles qui investiront le plus dans la technologie.
Ce seront celles qui auront réussi à structurer leurs données, à connecter leurs outils et à transformer leurs projets passés en intelligence pour les projets futurs.
Dans une industrie où chaque pourcentage de marge compte, cette capacité d’apprentissage continu peut devenir un avantage concurrentiel déterminant.
L’estimation 2.0 ne consiste pas simplement à produire de meilleurs chiffres.
Elle ouvre la porte à une nouvelle approche : celle de l’estimé intelligent, où chaque projet réalisé contribue à améliorer la précision du suivant.
La question n’est donc plus de savoir si l’IA transformera la manière d’estimer les projets.
La vraie question est de savoir qui prendra cette avance en premier.
Cet article est issu de notre conférence présentée lors du 21e Congrès annuel de Bitume Québec.
📖 Consultez la version officielle publiée dans la revue VIA Bitume.
🎥 Visionnez également notre webinaire « Maximiser vos profits grâce à l’estimation 2.0 » pour découvrir concrètement comment l’intégration entre Solutions TPL et Civalgo permet de connecter l’estimation aux opérations et de poser les bases de l’estimé intelligent.
💬 Vous pouvez aussi consulter la publication LinkedIn de Bitume Québec pour revoir les principaux messages de la conférence et poursuivre la discussion avec les professionnels de l'industrie.
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