Démystification de l’Intelligence Artificielle pour le secteur de la construction en 7 grandes idées !

L’Intelligence Artificielle, un terme dont on entend parler de plus en plus. Parfois galvaudé, méconnu, incompris, il devient cependant incontournable. L’objectif de ce rapport passionnant rédigé par Tristan Randall travaillant sur les projets stratégiques chez Autodesk est à juste titre de guider les dirigeants du secteur de la construction dans la compréhension de l’impact de l’intelligence artificielle (IA) dans leur quotidien et pour leur entreprise.

La transformation provoquée par l’industrialisation de ce secteur a des implications profondes pour les personnes, les processus et les technologies utilisées, et la technologie de l’IA est un contributeur majeur à ce changement. Les entreprises qui en tirent efficacement parti sont en mesure d’obtenir un avantage concurrentiel durable et une position prépondérante et de leadership sur le marché dans un environnement en évolution rapide et souvent imprévisible. Ce rapport est un point de départ pour développer une stratégie d’entreprise avec l’IA centrée sur les données qui contribuera à garantir un leadership du secteur.

L’intelligence artificielle est un terme assez vaste qui a évolué au fil des années, mais qui signifie simplement que des machines ou des systèmes fassent des choses normalement associées à l’intelligence humaine, comme transcrire de l’audio vocal, reconnaître des objets dans des images ou déterminer si un e-mail est du spam. La plupart de nos interactions aujourd’hui avec l’IA dite étroite, ou l’IA conçue pour effectuer une tâche spécifique, sont des interactions avec un ensemble d’algorithmes.

Le sous-ensemble de l’IA appelé apprentissage automatique (machine learning) est une approche statistique spécifique qui implique l’apprentissage en identifiant les modèles dans les ensembles de données (sans instructions explicites comme les systèmes logiques traditionnels) et en modifiant les algorithmes pour obtenir de meilleurs résultats au fil du temps. Le service de traduction de Google et les suggestions d’e-mails prédictifs sont des exemples bien connus de systèmes d’IA qui exploitent l’apprentissage automatique (machine learning).

L’apprentissage profond ou deep learning est un sous-ensemble de machine learning qui utilise des couches de traitement dans des réseaux de neurones artificiels avancés, similaires à ceux du cerveau humain, pour atteindre les objectifs de manière itérative.

Enfin, la science des données (data science) se réfère au domaine interdisciplinaire de l’informatique, des statistiques et de l’analyse de données qui utilise ces techniques statistiques pour comprendre les systèmes.

Avec ces bases établies, il est temps d’explorer les implications de l’IA pour le secteur de la construction avec sept grandes idées détaillées dans ce rapport passionnant en anglais.

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