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PROJET DE R&D

Les projets de construction comportent une chaîne de dépendances longue et compliquée, dans laquelle le non-respect d'une seule des hypothèses peut souvent entraîner une augmentation significative des coûts du projet, et un manque de rentabilité du projet. Cela est généralement dû à ce que l'on appelle L'effet domino.

Le problème est d'autant plus difficile à résoudre que le secteur de la construction est actuellement l'un des moins numérisés au monde. Les algorithmes qui prédisent des événements spécifiques ou en détectent précocement les causes ont besoin d'une grande quantité de données d'entrée d'une certaine précision et d'une nature appropriée (par exemple, géoposition, temps, métadonnées).

Nous avons décidé de trouver une réponse. Notre travail a abouti à la création d'un système capable de contrôler l'ensemble du flux de travail dans l'entreprise. Maintenant, nous travaillons à le rendre capable de prévoir les retards éventuels sur un chantier.

Grâce à la conception prévue d'un entrepôt de données sensorielles centralisé relatif aux travailleurs de la construction et à un large éventail de données fonctionnant dans le système Archdesk, ainsi qu'à des données provenant de sources externes (par exemple, des métadonnées), il sera possible d'avertir à l'avance des divers retards dans les projets de construction.

 

En analysant ces données pour détecter des modèles, à l'aide d'algorithmes d'intelligence artificielle, nous serons en mesure d'apporter une valeur ajoutée à l'utilisateur final sous la forme d'un système d'alerte précoce pour les événements indésirables, en atténuant leur risque et en soutenant la prise de décisions clés. Cela se traduira directement par l'optimisation des aspects économiques des projets de construction et de leur ponctualité (en anticipant et en contrecarrant les retards).

Les processus prédictifs utiliseront des méthodes innovantes pour détecter les dépendances et les modèles dans des ensembles de données très volumineux. Archdesk, grâce à la nouvelle technologie développée dans le cadre du projet, sera en mesure de détecter automatiquement le risque de retard ou d'augmentation des coûts du projet, et permettra également à l'employé de préciser la nature d'un retard ou d'un problème spécifique, ce qui augmentera positivement la précision de la prédiction d'événements défavorables à l'avenir.

Le projet impliquera le développement d'une nouvelle technologie d'analyse de données, telles que la disponibilité des ressources, les horaires de travail, les données de positionnement GPS et les données provenant de capteurs tels que le gyroscope, l'accéléromètre, ainsi que des données externes telles que les prévisions météorologiques, l'intensité du trafic, les accidents, etc. En analysant ces données pour détecter des modèles, à l'aide d'algorithmes d'intelligence artificielle, nous serons en mesure d'apporter une valeur ajoutée à l'utilisateur final sous la forme d'un système d'alerte précoce en cas d'événements indésirables, en atténuant les risques et en soutenant la prise de décisions clés. Cela se traduira directement par l'optimisation des aspects économiques des projets de construction et de leur ponctualité (en anticipant et en contrecarrant les retards).

 

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2022-12-05 14:15:52