Trois obstacles au déploiement de l'IA dans le secteur AECO

What separates AI success from stalled projects

Dans le secteur de l'architecture, de l'ingénierie, de la construction et des opérations (AECO), le débat autour de l'intelligence artificielle est passé de la théorie à la pratique. En effet, 84 % des dirigeants du secteur affirment que l'IA a un impact positif sur la productivité. Pourtant, franchir le cap entre un projet pilote réussi et une intégration concrète reste un véritable défi.

Lors du webinaire Expert Edge dédié à l'IA, trois experts d'ARKANCE, de Lantis et d'Autodesk ont partagé leurs retours d'expérience et leurs conseils. Chaque intervenant apporte son éclairage sur ce parcours de transformation afin de vous aider à identifier les obstacles et à adopter les meilleures pratiques pour déployer l'IA à grande échelle. Voici ce qu'il faut en retenir :

“L'impératif culturel auquel chaque PDG doit répondre est le suivant : l'IA est déjà là, et vos collaborateurs l'utilisent déjà. Mais pour la déployer en toute sécurité, la direction doit impérativement instaurer un triptyque clair : un Leadership fort, une Gouvernance stricte et une Formation continue.” Grégoire Arranz, Global CEO of ARKANCE

Les entreprises qui adoptent l'IA libèrent un immense potentiel d'efficacité et d'innovation. Toutefois, les pièges sont bien réels et seul un leadership engagé permettra de les contourner avec succès. Comme l'a souligné Grégoire en direct, les écarts de productivité dans notre industrie sont déjà colossaux. Attendre que la technologie soit pleinement mature avant de vous lancer, c'est prendre le risque de perdre toute compétitivité.

Three roadblocks quietly stalling your rollout

Les projets d'IA échouent rarement à cause de la technologie elle-même. Ils échouent à cause de ce qui se cache en dessous. Trois obstacles apparaissent systématiquement au sein des entreprises du secteur AECO (Architecture, Ingénierie, Construction et Exploitation), et ceux-ci peuvent être identifiés avant même d'avoir choisi le moindre outil.

OBSTACLE 1  Des environnements de données fragmentés

La préparation des données n'est pas un frein technique, c'est un enjeu stratégique. La moitié des dirigeants du secteur AECO considèrent l'intégration de l'IA aux systèmes existants comme un défi majeur. Presque toujours, ce problème d'intégration découle d'une même cause profonde : des données qui ne sont pas assez structurées, accessibles ou fiables pour servir de base de travail.

Emmanuel Di Giacomo, expert BIM & IA chez Autodesk, résume clairement la marche à suivre : avant de pouvoir tirer profit de l'IA, une entreprise doit d'abord définir ses objectifs stratégiques, mobiliser les bonnes ressources, évaluer les données disponibles et fixer des indicateurs clés de performance (KPI) atteignables avec un calendrier précis. Et non l'inverse.

Les entreprises qui restent compétitives déploient des environnements de données communs (CDE) collaboratifs pour servir de colonne vertébrale numérique, structurant et sécurisant l'information avant que l'IA n'y touche. Actuellement, 96 % des données de la construction restent inutilisées car elles sont cloisonnées dans des silos fonctionnels. Centraliser ces informations dans un CDE unique permet de renforcer la confiance et de briser ces barrières, tout en éliminant une faille de sécurité critique : une infrastructure mal gérée risque d'exposer des informations de projet confidentielles aux mauvaises personnes.

Gregoire prévient, "Cette fondation est essentielle pour que l'IA se nourrisse d'informations et fournisse des résultats précis. Mais elle est tout aussi cruciale pour la sécurité. Si vous ne vous organisez pas correctement, des données de projet confidentielles pourraient devenir accessibles à bien plus de personnes que vous ne le souhaitez."

Sans une base de données robuste, l’IA ne s’effondre pas de façon spectaculaire… elle passe simplement à côté de son plein potentiel.

OBSTACLE 2  Privilégier l'outil plutôt que l'usage

Les entreprises qui dépassent le stade de la phase pilote ne confient pas l'adoption de l'IA au service informatique, mais aux personnes les plus proches du terrain. L'erreur la plus fréquente des entreprises est de traiter l'IA comme un simple projet informatique.

Yanissa De Jonghe, Head of Digital & Data at Lantis, est très claire sur ce qui définit le véritable succès : "L'IA ne crée de la valeur que lorsqu'elle est connectée au travail réel. L'IA n'est pas la responsabilité exclusive d'un service informatique ou digital, elle doit faire partie de l'ADN de l'entreprise pour avoir un impact concret".

Cela implique de trouver des sponsors internes, de donner une place à la table des négociations aux responsables des processus métier et d'instaurer un environnement sûr où tester et échouer n'est pas un échec, mais un élément de la stratégie. "Il faut instaurer une culture où l'on peut se permettre d'expérimenter, et où, en cas d'échec, on échoue rapidement et on en tire des leçons pour aller de l'avant ," explique Yanissa.

Les retours sur investissement (ROI) les plus rapides proviennent souvent des processus les moins gratifiants. Les plateformes logicielles du secteur AECO intègrent désormais l'IA directement dans les outils déjà utilisés par les équipes. Bien que cela réduise la barrière technique, Yanissa a constaté chez Lantis que le ROI le plus rapide et le plus lucratif provenait de l'automatisation des processus secondaires.

Les tâches administratives lourdes, comme le signalement des anomalies de facturation ou les réponses aux questions contractuelles, sont généralement moins numérisées, ce qui signifie que l'IA y offre un potentiel d'impact immédiat plus fort. Évaluer ces tâches et définir un objectif stratégique constitue un excellent point de départ.

Grégoire partage cet avis sur l'approche progressive, soulignant que décomposer l'innovation en "morceaux assimilables" est le moyen le plus rapide d'apprendre et d'avancer grâce à ses erreurs. Cependant, il rappelle que ces victoires rapides doivent être centralisées : "La modularité favorise la rapidité, mais un programme coordonné pour mettre en œuvre les bonnes politiques et pratiques d'apprentissage est essentiel pour capitaliser sur ces enseignements à l'échelle de toute l'entreprise." 

OBSTACLE 3 La courbe d’adoption inattendue

Les idées reçues sur ceux qui résistent aux nouvelles technologies et ceux qui en sont les pionniers sont en train d’être bouleversées dans le secteur AECO. Ignorer le rythme humain d'adoption est une faille de gouvernance qui peut paralyser les programmes les mieux financés.

Yanissa l’a observé directement chez Lantis : les premiers à adopter activement ces technologies sont les profils expérimentés, les directeurs de projet et les assistants seniors, qui utilisent l’IA pour accélérer la productivité sans craindre d’être remplacés.

Nous constatons que cette même tendance s’accélère dans l’ensemble du secteur, notamment grâce à l’IA agentique (une IA conçue pour exécuter de manière autonome des workflows). Grégoire souligne que les impacts immédiats les plus transformateurs se font ressentir dans les fonctions gourmandes en données et en contexte, plus précisément, les appels d'offre (RFQs), les devis et chiffrages, la comptabilité et le support client. À ce stade, l'objectif n'est pourtant pas de déléguer totalement les tâches, mais bien d'utiliser l'IA comme un accélérateur de la productivité humaine.

Pour surmonter cet obstacle, une véritable intégration nécessite d’accompagner les collaborateurs là où ils en sont, en combinant une formation technique spécialisée avec une formation pratique afin d’instaurer une confiance durable dans ces solutions avancées. Monter votre équipe en compétences garantit que ces plateformes d'IA intégrées valorisent activement les personnes qui portent le projet.

La question n'est plus le ROI, mais le RONI*

Pour les décideurs qui hésitent encore, le débat a changé de nature. Le risque ne réside plus dans le fait d'investir dans l'IA, mais dans l'attente, c'est-à-dire le risque lié à l'absence d'investissement ou le coût de l'inaction (*RONI : Risk of Non-Investment).

Bien que les modèles traditionnels de ROI soient difficiles à calculer en raison du manque de recul historique sur cette technologie, le coût de l'inaction, lui, est flagrant. Grégoire révèle que les premiers adoptants enregistrent déjà des gains de productivité de 5 % à 10 %. Dans un secteur à faibles marges comme l'AECO, un tel écart d'efficacité crée immédiatement un désavantage concurrentiel insurmontable pour ceux qui ont choisi "d'attendre et d'observer."

"C'est une erreur de penser que la transformation digitale commence par un outil plutôt que par un besoin organisationnel clair, ou que les investissements dans l'IA exigent des capitaux massifs pour un ROI prévu sur le long terme," affirme Yanissa.

Elle appelle cela le "coût de l'existant": plus une entreprise tarde à bâtir une structure de données solide et sa capacité de changement, plus l'adaptation future sera coûteuse. Lantis en a fait l'expérience concrète lors de la crise du COVID : leur maturité digitale a permis à 300 ou 400 prestataires externes de passer au télétravail dès le premier jour. Ce n'était pas de la chance, mais le résultat de décisions prises des années plus tôt.

Emmanuel affirme que l'avenir de la transformation digitale réside dans le BIM axé sur les résultats, et que les outils d'IA intégrés peuvent aider les entreprises de l'AECO à assainir leur flux de données pour atteindre plus rapidement la maturité BIM. Lors de l'évaluation des solutions, il recommande de s'assurer qu'elles soutiennent trois piliers : l’automatisation pour réduire les tâches répétitives, l’assistance pour faire émerger des informations exploitables, et la valorisation pour renforcer la créativité des concepteurs..

Le fossé entre les projets pilotes et l'intégration globale n'est pas un problème technologique : c'est un défi qui touche, à parts égales, les données et l'humain. Les entreprises qui tirent le meilleur parti de l'IA ne sont pas seulement celles qui disposent de données propres et bien gouvernées. Ce sont celles où les collaborateurs, à tous les niveaux, se font les champions de l'adoption, posent de meilleures questions et créent de nouvelles habitudes.

Les données donnent de la matière à l'IA. La culture lui donne une direction. Maîtrisez ces deux aspects, et les fondations que vous poserez sauront résister au temps.

Un partenaire pour l'innovation

Grégoire définit la relation idéale non pas comme une simple transaction commerciale, mais comme un véritable partenariat : "Nous voyons cela comme un travail de co-invention. Nos clients restent propriétaires de la propriété intellectuelle de leurs données et de leur savoir-faire métier — ils savent concevoir efficacement et construire correctement. ARKANCE apporte la méthode, la structuration des données et l'expérience nécessaires pour déployer la technologie de la façon la plus sûre, sécurisée et fluide possible".

ARKANCE s'associe aux entreprises pour guider, équiper et responsabiliser les équipes tout au long de l'adoption de l'IA, de la création d'une base de données solide jusqu'àu déploiement en toute confiance. Explorez notre série Expert Edge pour découvrir des stratégies concrètes et les enseignements de dirigeants chevronnés qui façonnent le changement. La transformation est un travail d'équipe. Nous sommes là pour vous accompagner.

Contactez-nous dès aujourd'hui pour commencer à co-construire votre feuille de route vers l'adoption de l'IA.