Découvre comment l'IA dans l'architecture améliore la conception, l'efficacité et la durabilité. Nous discuterons également de la façon dont l'IA change la journée de travail d'un architecte.
Les points de repère et les bâtiments historiques comme la Tour Eiffel à Paris et le Pentagone aux États-Unis n'existeraient pas sans le domaine de l'architecture et les brillants architectes qui en sont à l'origine. Au-delà de l'ajout d'infrastructures significatives à notre monde, le marché mondial des services d'architecture est une partie essentielle de l'économie et devrait atteindre environ 550 millions de dollars d'ici 2032.
Les architectes s'efforcent constamment de relever des défis tels que la réduction des déchets, la diminution de l'empreinte carbone et la planification de conceptions efficaces. Les outils d'intelligence artificielle (IA) peuvent intervenir et aider à résoudre bon nombre de ces défis en architecture. L'IA peut aider à l'optimisation de la conception, à l'analyse structurelle et améliorer la gestion et la visualisation des projets. Dans cet article, nous allons tout savoir sur la façon dont l'IA peut être utilisée en architecture.
L'IA en architecture change la donne en rendant la conception plus intelligente, en stimulant l'efficacité énergétique et en aidant à créer des bâtiments plus écologiques. Il est étonnant de voir comment ces avancées sont mises à profit dans des projets réels. Plongeons dans le vif du sujet et voyons comment tout cela se passe.
En 2018, les activités de construction et de démolition aux États-Unis ont produit 600 millions de tonnes de débris. L'une des questions prévalentes dans le domaine de l'architecture est la réduction des déchets de construction et des émissions de carbone. L'IA peut contribuer à relever ce défi en utilisant des algorithmes avancés et des analyses de données pour optimiser chaque phase du processus de construction.
Par exemple, les techniques d'IA comme l'apprentissage automatique peuvent analyser de grands ensembles de données sur la performance des matériaux, la logistique de la chaîne d'approvisionnement et l'impact environnemental pour recommander les matériaux et les méthodes de construction les plus durables. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent prédire les déchets potentiels en fonction des choix de conception, et permettre aux architectes de faire des ajustements plus tôt pour minimiser les déchets.
L'IA générative peut aller plus loin en créant automatiquement plusieurs options de conception axées sur la durabilité. En définissant des paramètres tels que l'efficacité des matériaux, l'intégrité structurelle et l'utilisation de l'énergie, l'IA générative peut être utilisée pour générer une variété de conceptions qui répondent aux objectifs environnementaux tout en restant esthétiques. Les architectes peuvent alors choisir la conception qui allie le mieux créativité et durabilité. Spacemaker est un exemple d'outil qui utilise l'IA générative pour aider les architectes et les urbanistes à créer et à tester rapidement différentes options de conception.
Les chercheurs explorent la façon dont la vision par ordinateur peut fonctionner avec la modélisation des données du bâtiment pour rendre les projets architecturaux plus précis et plus efficaces. Le BIM est un modèle numérique qui représente les caractéristiques physiques et fonctionnelles d'un bâtiment. Il permet aux architectes, aux ingénieurs et aux entrepreneurs de collaborer sur un plan détaillé et sert de ressource centrale qui comprend tout, de la structure du bâtiment à ses systèmes.
Lorsque la vision par ordinateur est ajoutée au BIM, les caméras et les capteurs capturent des images détaillées et des scans 3D des chantiers de construction. Ces images sont ensuite comparées en temps réel avec le modèle BIM pour repérer les différences entre la conception prévue et la construction réelle, comme des murs mal alignés ou des structures mal placées. Les résultats de cette analyse peuvent aider à trouver des solutions rapides et à maintenir le projet sur la bonne voie.
Dans le passé, la recherche de ces problèmes reposait sur des inspections manuelles qui étaient lentes et sujettes à des erreurs. Grâce à la vision par ordinateur, les architectes et les chefs de projet peuvent recevoir des alertes instantanées lorsque quelque chose ne correspond pas au modèle BIM. Les petits problèmes peuvent être arrêtés avant qu'ils ne deviennent plus importants et plus coûteux. L'association de la vision par ordinateur et du BIM facilite également la collaboration entre toutes les personnes concernées. Lorsque des problèmes sont signalés dans le modèle BIM, les architectes, les ingénieurs, les entrepreneurs et les clients peuvent rapidement les examiner et trouver des solutions.
L'IA apporte également des applications uniques au domaine de l'architecture. Jetons un coup d'œil rapide à quelques-unes d'entre elles :
Bien qu'il puisse sembler que les projets d'architecture fondés sur l'IA soient quelque chose du futur, la réalité est que des projets conçus par l'IA sont déjà en cours et même achevés. Jetons un coup d'œil à certains de ces projets révolutionnaires.
Le centre Heydar Aliyev de Bakou, en Azerbaïdjan, a été conçu par Zaha Hadid et achevé en 2012. Il montre comment la conception générative et les outils d'IA modifient l'architecture. La forme lisse et incurvée du bâtiment ne ressemble pas aux lignes droites traditionnelles. La conception reflète l'esprit moderne et avant-gardiste de l'Azerbaïdjan. Les premiers outils de conception générative d'Autodesk et de Rhino ont joué un rôle clé dans la création de cette architecture complexe.
Les villes surpeuplées du Japon ont créé une demande pour des conceptions de maisons innovantes et peu encombrantes. La conception générative, alimentée par l'IA, est en train de devenir un outil clé pour des entreprises comme Daiwa House Industry afin de répondre à ce besoin. En définissant des paramètres de conception spécifiques, la conception générative peut rapidement produire une variété de plans de maisons, chacun optimisé pour les petits espaces urbains. Contrairement aux méthodes traditionnelles, qui peuvent être lentes et moins adaptables, la conception générative est plus rapide et plus flexible. L'IA générative redéfinit la façon dont les maisons sont conçues et construites dans les zones densément peuplées du Japon.
Le bureau d'Autodesk à Toronto est un excellent exemple de la façon dont l'IA peut être utilisée pour des conceptions architecturales innovantes. Grâce à son propre outil de conception générative, Project Discover, l'entreprise a pu créer d'innombrables options d'aménagement de bureau basées sur les préférences de ses propres employés. En combinant les idées humaines et l'IA, Autodesk a pu concevoir un espace de travail parfait sans les erreurs de conception habituelles.
Stamhuis, une entreprise néerlandaise spécialisée dans la construction et la rénovation de magasins de détail, s'est tournée vers la conception générative pour accélérer et améliorer son processus de conception. Auparavant, il leur fallait plusieurs heures pour concevoir l'agencement d'un magasin de détail. Désormais, grâce aux outils d'IA générative, ils sont en mesure de générer 40 options de conception optimisées en seulement 15 minutes. En même temps, cela libère leurs concepteurs pour qu'ils se concentrent sur des tâches plus importantes, comme l'établissement de relations avec les clients et la planification de la construction.
Les innovations de l'IA dans le domaine de l'architecture visent à soutenir les architectes, et non à les remplacer. Si l'IA apporte de nombreux avantages à l'architecture, il est important de noter que la créativité et le jugement humains restent essentiels. En combinant la créativité humaine avec les capacités d'analyse des données et d'automatisation de l'IA, les architectes sont en mesure de créer de meilleures conceptions de bâtiments. Des études montrent qu'il y a une augmentation de 30 % de la productivité, grâce à l'IA. La plupart des tâches fastidieuses peuvent être prises en charge par l'IA, et les architectes peuvent se concentrer sur les parties passionnantes et stratégiques de leur travail.
Une conséquence de la popularité croissante des outils d'IA dans l'architecture est que les architectes doivent se perfectionner et apprendre comment fonctionnent ces innovations en matière d'IA. Comprendre le fonctionnement de l'IA et des données les aide à utiliser avec succès les outils d'IA. Malheureusement, il s'agit là d'un défi majeur, car de nombreux architectes n'ont pas la formation nécessaire. Selon des enquêtes, 60 % des architectes n'ont pas de formation officielle en matière d'IA. Combler ce fossé est essentiel pour que les architectes restent compétitifs et créent des designs modernes et innovants.
Un autre défi est celui des coûts plus élevés qui accompagnent la mise en œuvre de l'IA, notamment les dépenses liées aux logiciels, au matériel et à la formation. Ces investissements initiaux peuvent être difficiles à supporter pour les petits cabinets d'architecture dont les budgets sont limités. Il y a également des coûts permanents pour la maintenance et les mises à jour, qui ajoutent à la pression financière. Pour réussir à intégrer l'IA, les cabinets doivent gérer ces coûts avec soin. Avec une bonne planification, les cabinets peuvent s'assurer que les avantages de l'IA valent les dépenses initiales.
L'IA est un outil puissant pour les architectes. Elle peut fournir des informations en temps réel pour aider à gérer les projets en respectant les délais et le budget. Elle peut également aider à gérer des tâches chronophages comme les dessins de conception, les vérifications structurelles et les estimations de coûts, laissant les architectes se concentrer sur les idées créatives. Les architectes qui adoptent l'IA et explorent ses nombreuses fonctionnalités et outils peuvent rester en tête et ouvrir la voie à l'avenir de l'architecture.
Tu veux en savoir plus ? Explore notre dépôt GitHub pour voir nos contributions à l'IA. Découvre comment nous redéfinissons des secteurs comme la fabrication et la santé grâce à des technologies d'IA de pointe.
Commence ton voyage avec le futur de l'apprentissage automatique.
