L’intelligence artificielle et l’analyse prédictive commencent à transformer la manière dont les grands projets de construction, d’infrastructure, d’énergie et industriels identifient les risques, analysent les performances et prennent des décisions.
Les grands projets génèrent d’énormes volumes d’informations dans les systèmes d’ingénierie, d’achats, de construction, de qualité, de coûts, de planning, de sécurité, de mise en service et de gestion des actifs. Traditionnellement, ces informations sont largement analysées rétrospectivement : les équipes identifient un problème lorsque les performances se sont déjà écartées du plan.
L’analyse fondée sur l’IA ouvre la voie à une autre approche. En combinant les informations historiques des projets avec les données actuelles de performance, les organisations peuvent mieux identifier les tendances, détecter les écarts émergents et concentrer l’attention de la direction sur les domaines où une intervention peut apporter le plus de valeur.
Du constat du passé à la prévision des événements possibles
Le reporting traditionnel des projets est largement rétrospectif. Les informations d’avancement, de productivité, de coûts, de qualité et de planning sont collectées, consolidées et communiquées après l’exécution des activités.
L’analyse prédictive cherche à les utiliser autrement. En examinant les relations entre les tendances historiques et les conditions actuelles, les systèmes analytiques peuvent aider à identifier où les performances futures risquent de s’écarter des attentes.
La direction examine les performances passées et analyse les écarts déjà survenus.
Les informations actuelles et historiques sont analysées pour repérer les indicateurs de performances ou de risques émergents.
Prévision des risques de planning et de retard
Le respect du planning dépend de milliers d’activités interconnectées, de dépendances, d’hypothèses de productivité, d’approbations, d’événements d’achat et d’interfaces.
Les outils analytiques peuvent identifier des combinaisons de conditions associées à une tension croissante sur les délais, au-delà du seul reporting conventionnel du chemin critique.
Analyser si l’avancement réel s’écarte régulièrement des performances prévues.
Identifier les dépendances par lesquelles un retard émergent peut se propager dans le planning.
Comparer les cadences réalisées aux hypothèses et aux tendances historiques.
Aider à évaluer si les dates clés restent réalistes.
Coûts, modifications et risques commerciaux
Les dépassements de coûts proviennent rarement d’un seul événement. Ils peuvent s’accumuler par les changements de conception, pertes de productivité, tensions sur les achats, reprises, prolongations des délais, interfaces non résolues et modifications contractuelles.
Identifier les divergences émergentes entre budget, engagements, prévisions et dépenses réelles.
Analyser la fréquence, l’origine et l’impact cumulé des modifications du projet.
Identifier les problèmes récurrents de qualité ou de conception susceptibles d’entraîner des coûts supplémentaires.
Soutenir une évaluation plus dynamique du coût final potentiel du projet.
Une analyse plus utile peut identifier des plages de valeurs, des sensibilités et des conditions émergentes susceptibles de modifier sensiblement le résultat commercial attendu.
Analyse de la conception et de l’ingénierie
Les grands projets peuvent produire des milliers de plans, spécifications, calculs, demandes techniques, modifications de conception et interfaces multidisciplinaires. Les outils assistés par IA peuvent aider les équipes à rechercher et analyser ces ensembles d’informations plus efficacement.
Identifier les tendances et dépendances associées aux changements d’ingénierie répétés.
Analyser les demandes d’information (RFI) et de clarification récurrentes pour repérer les problèmes de conception sous-jacents.
Mettre en évidence les domaines où plusieurs disciplines ou lots dépendent d’informations communes.
Aider les spécialistes à parcourir de vastes ensembles de documents techniques et à identifier les informations pertinentes.
Avancement, productivité et analyse du terrain
L’analyse de la construction peut combiner le planning avec les rapports de terrain, les quantités installées, les données de main-d’œuvre, les images, les relevés de l’existant et d’autres preuves pour dresser une image plus détaillée des performances.
Comparer les installations réelles aux quantités prévues et aux objectifs de production.
Identifier les tendances de production par rapport aux effectifs et aux heures travaillées.
Combiner les modèles numériques ou les relevés de l’existant avec les informations d’avancement du terrain.
Identifier les raisons récurrentes empêchant l’exécution des activités prévues.
Analyse de la qualité, des inspections et des non-conformités
Les systèmes qualité génèrent des informations précieuses à travers les rapports d’inspection, les résultats d’essais, les rapports de non-conformité, les listes de réserves, les actions correctives et les historiques de performance des fournisseurs.
Une analyse collective peut faire apparaître des tendances récurrentes indiquant où une attention technique supplémentaire est nécessaire.
Identifier les non-conformités récurrentes par entreprise, fournisseur, système, activité ou lieu.
Analyser les constats pour identifier les domaines présentant un risque qualité accru.
Évaluer la récurrence et l’efficacité des processus d’action corrective.
Utiliser les preuves pour concentrer les ressources d’inspection là où le risque technique paraît le plus élevé.
Les ressources d’inspection sont principalement affectées selon des plans prédéfinis.
La planification des inspections peut s’adapter lorsque les données qualité indiquent une évolution du risque technique.
Santé, sécurité et indicateurs précurseurs
Les performances de sécurité reposent traditionnellement largement sur des indicateurs rétrospectifs, comme les incidents et les accidents avec arrêt. Les organisations examinent de plus en plus des indicateurs précurseurs révélant plus tôt la dégradation des conditions.
Analyser les observations de sécurité et les conditions dangereuses récurrentes.
Identifier les tendances pouvant indiquer une exposition croissante avant un incident grave.
Prendre en compte la charge de travail, les opérations simultanées, les conditions environnementales et l’évolution des activités du chantier.
Concentrer l’attention de la direction sur les combinaisons d’activités associées à un risque accru.
Les algorithmes peuvent identifier des tendances et des corrélations, mais la direction du chantier, la supervision compétente et des systèmes de sécurité efficaces restent essentiels.
Achats, fournisseurs et risques de livraison
La performance des achats peut déterminer le démarrage à temps de la construction. Les grands projets dépendent souvent d’équipements à long délai, de fabricants spécialisés et de chaînes d’approvisionnement internationales.
Analyser les performances d’ingénierie, de fabrication, de qualité et de livraison par rapport aux jalons prévus.
Identifier les lots pour lesquels de petits retards peuvent affecter sensiblement les travaux en aval.
Intégrer les résultats d’inspection de fabrication et avant expédition dans l’évaluation du risque fournisseur.
Prendre en compte le lieu de fabrication, les exigences de transport et les dépendances de livraison.
Analyse de la mise en service et de la remise à l’exploitant
À l’approche de l’achèvement, l’attention passe des quantités installées à l’achèvement des systèmes, aux essais, à la levée des réserves, à la documentation et à la préparation opérationnelle.
L’analyse peut identifier les systèmes dont les travaux non résolus menacent la séquence de mise en service ou la remise finale.
Analyser les travaux incomplets par système et périmètre de mise en service.
Identifier les systèmes accumulant des réserves importantes ou régulièrement non résolues.
Évaluer si les prérequis des activités de mise en service sont réellement achevés.
Suivre les dossiers techniques nécessaires à la réception et à la remise à l’exploitant.
La fiabilité de l’IA dépend de celle de ses informations
L’analyse prédictive repose sur des informations de base fiables. Un codage incohérent, des dossiers incomplets, un reporting d’avancement inexact ou des systèmes de projet déconnectés peuvent produire des résultats trompeurs.
Déterminer si les informations requises sont disponibles sur l’ensemble du périmètre pertinent du projet.
Maintenir des identifiants et définitions communs dans les systèmes du projet.
Vérifier que les informations communiquées reflètent les conditions réelles.
Conserver l’origine, le statut et l’historique des révisions des informations importantes.
La gouvernance, la validation et la vérification des données prennent donc une importance croissante à mesure que les décisions de management dépendent davantage des systèmes analytiques.
Supervision humaine et décisions explicables
Les grands projets de construction impliquent sécurité, obligations contractuelles, jugement technique et décisions financières importantes. Les résultats de l’IA doivent donc être considérés comme une aide à la décision, et non comme des conclusions incontestables.
Soumettre les constats analytiques importants à une interprétation technique compétente.
Comprendre les informations et hypothèses influençant les recommandations importantes.
Maintenir une responsabilité humaine claire pour les décisions d’ingénierie et de management.
Comparer les prévisions analytiques aux preuves de terrain et aux résultats réels du projet.
Les systèmes analytiques identifient des tendances, anomalies, relations ou résultats prévus.
Des spécialistes compétents examinent les conditions sous-jacentes et déterminent leur portée technique.
Assurance des projets fondée sur l’IA
L’association de l’analyse avancée et de l’assurance technique indépendante peut constituer une approche puissante de suivi des grands projets. L’analyse identifie les points nécessitant une attention, tandis que l’inspection, la revue d’ingénierie et la vérification établissent la réalité des conditions.
Une sélection de services de Global Alliance Register
Global Alliance Register aide les organisations à transformer les exigences techniques, réglementaires et opérationnelles en solutions pratiques. Grâce à son réseau international de spécialistes compétents, de laboratoires, d’organismes d’inspection et de ressources de certification accréditées, GAR coordonne l’expertise appropriée et les services d’assurance indépendante pour répondre aux besoins propres au projet, maîtriser les risques techniques et soutenir les objectifs de conformité, de performance et de marché.
Dans le cadre de la gestion de projet fondée sur l’IA et de l’analyse prédictive, Global Alliance Register peut vous accompagner dans les domaines suivants :
Revue de l’avancement, du planning, des performances techniques et des risques émergents à partir des informations disponibles et des preuves de terrain.
Contrôles indépendants d’informations sélectionnées utilisées pour le reporting, l’analyse et les décisions de management.
Programmes d’inspection ciblés sur les systèmes, fournisseurs ou activités pour lesquels les informations du projet indiquent un risque technique accru.
Revue indépendante de l’avancement déclaré, de l’état des jalons et de certaines hypothèses de planning au regard des preuves physiques du projet.
Analyse des constats d’inspection, des non-conformités et des problèmes qualité récurrents pour cibler les activités d’assurance.
Inspection et suivi technique des fabricants critiques, des lots d’équipements et des jalons d’achat.
Évaluation indépendante de l’achèvement, des essais, de la documentation et de la préparation des systèmes avant mise en service et remise à l’exploitant.
Mobilisation des ressources appropriées d’ingénierie, d’inspection et de spécialistes pour examiner les risques importants identifiés par l’analyse du projet.
Des données du projet à une intervention plus précoce
L’IA et l’analyse prédictive peuvent modifier le moment de l’intervention en gestion de projet. Au lieu de dépendre uniquement d’indicateurs confirmant un problème après son apparition, les équipes peuvent rechercher les conditions qui précèdent habituellement un écart important.
La technologie ne supprime pas l’incertitude et ne remplace ni l’ingénierie, ni l’inspection, ni le jugement professionnel. Sa valeur consiste à orienter l’attention vers les informations, systèmes et activités nécessitant une investigation.
L’intervention de la direction commence après une dégradation visible des coûts, des délais, de la qualité ou des performances techniques.
Données, analyses et vérification technique sont combinées pour identifier les risques émergents et soutenir une intervention plus précoce.
Les données peuvent-elles identifier les risques émergents assez tôt pour que des professionnels compétents vérifient les conditions et agissent utilement avant qu’elles n’affectent sensiblement les performances ?