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  • Plus d’IA ne résout pas les problèmes de données

    Plus d’IA ne résout pas les problèmes de données

    L’erreur commence par l’investissement
    C’est un schéma familier : une entreprise reconnaît le potentiel de l’intelligence artificielle, passe en revue les solutions, choisit un outil – et se lance. L’attente : la nouvelle technologie élimine d’une manière ou d’une autre les problèmes de données existants. La réalité : Elle ne le fait pas. Elle les rend plus visibles.

    Ce n’est pas un hasard. C’est la conséquence d’un mauvais ordre.

    Les données sont collectées – mais pas rendues utilisables
    Dans la plupart des entreprises immobilières, il existe des données. Données sur les objets, données sur les locataires, indicateurs d’exploitation, historiques d’entretien – elles existent. Le problème n’est pas leur absence, mais leur constitution. Elles sont dispersées dans les systèmes, gérées de manière incohérente, définies de manière contradictoire ou ne peuvent tout simplement pas être reliées entre elles. Pour le même indicateur, il existe parfois trois versions différentes – dans trois systèmes différents.

    Dans ces conditions, celui qui met en place un modèle d’IA n’obtient pas de réponses. Il obtient des sorties qui renforcent les imprécisions existantes – de manière automatisée et à grande vitesse. L’IA reconnaît des modèles dans les données. Si les données sont incohérentes, le modèle apprend de l’incohérence. Si elles sont incomplètes, il opère sur une base lacunaire.

    Une nouvelle couche de complexité
    Ce qui se produit dans la pratique n’est pas un gain d’efficacité. C’est une nouvelle couche de complexité : des résultats d’IA auxquels personne ne fait confiance. Des départements spécialisés qui vérifient manuellement les résultats. Des projets qui s’enlisent. Beaucoup d’efforts, peu d’effets, une frustration croissante.

    Fatal : de nombreuses entreprises réagissent en mettant à jour leurs outils. Le cycle recommence.

    Un Data Hub n’est pas un outil – c’est une structure
    La solution ne réside pas dans de meilleurs modèles. Elle réside dans une décision structurelle : la création d’une base de données commune et harmonisée. Un hub de données n’est pas un système supplémentaire qui s’ajoute à l’environnement informatique existant. C’est tout le contraire : il remplace la fragmentation par une disponibilité centrale. Il intègre des sources de données distribuées, élimine les silos et les incohérences et crée la base pour des applications d’intelligence artificielle évolutives et des rapports automatisés.

    L’important n’est pas de savoir où se trouvent les données. Ce qui compte, c’est la manière dont elles deviennent utilisables : définies de manière uniforme, avec une assurance qualité, accessibles pour différents cas d’application. Ce n’est que sur cette base que l’IA peut faire ce qu’elle promet.

    La qualité des données n’est pas un travail préparatoire – c’est une tâche permanente
    Même avec un Data Hub, un défi central subsiste : La qualité des données n’est pas un projet de nettoyage unique avant la mise en service. C’est un processus continu. Si l’on considère la qualité des données comme un avant-projet, on constatera après le lancement que le véritable problème ne fait que commencer.

    La base de données est complétée par un catalogue de données : Il documente de manière transparente quelles données existent, d’où elles proviennent et quel est leur degré de fiabilité. Il crée le langage commun qui relie les départements spécialisés et la technologie – et redonne le contrôle à l’organisation.

    Dans le webinaire : de la base de données à l’IA évolutive
    Nous montrons comment les entreprises immobilières peuvent aborder concrètement cette transformation – de l’architecture des données à l’utilisation productive de l’IA en passant par l’assurance qualité – dans notre webinaire gratuit « L’architecture IA optimale : comment le hub de données, la qualité des données et le catalogue de données font la différence ». Avec des aperçus pratiques, des solutions concrètes et du temps pour vos questions.

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  • Zurich teste l’IA dans la procédure d’autorisation de construire

    Zurich teste l’IA dans la procédure d’autorisation de construire

    Le canton de Zurich oblige toutes les communes à utiliser la plateforme eBaugesucheZH à partir d’avril 2027. La base de la numérisation est ainsi posée, mais ce n’est que la base. Le traitement du contenu des demandes continue de se faire dans différents systèmes, selon la commune ou le canton. Ce paysage de systèmes qui s’est développé historiquement entraîne des ruptures de médias, des cycles de coordination manuels et des incohérences de données.

    Ce que montre l’étude de la FHNW
    La direction des travaux publics a chargé l’Institut de la construction numérique de la FHNW de réaliser une étude de potentiel tout au long de la chaîne de processus. quinze champs d’action ont été identifiés, de la première information numérique à la réception des travaux. Le plus grand potentiel à court terme se situe au tout début. Des chatbots pour le premier conseil, un accompagnement structuré de la saisie et des contrôles préalables automatisés pourraient immédiatement améliorer la qualité des demandes déposées et réduire considérablement les demandes de précisions. De nombreuses améliorations peuvent déjà être obtenues avec des systèmes basés sur des règles, sans IA générative.

    Prototype avec la ville de Kloten
    Le sandbox d’innovation pour l’IA de l’Office de l’économie a testé un contrôle préalable basé sur l’IA pour la procédure de déclaration, en collaboration avec des partenaires pratiques et technologiques, dont la ville de Kloten. Pour les projets simples tels que les installations solaires ou les pompes à chaleur, un système basé sur des règles clarifie automatiquement l’admissibilité et le choix de la procédure, une IA vérifie ensuite l’exhaustivité et la qualité des données saisies. 3336 tests ont été évalués. Les résultats sont encourageants, même si l’interprétation fiable de plans complexes reste un défi à relever.

    L’homme reste responsable
    Les deux études s’accordent à dire qu’une automatisation complète n’est actuellement pas réaliste. Lorsque les logiques de décision sont clairement définies, les systèmes basés sur des règles sont préférables à l’IA générative. La souveraineté décisionnelle des autorités reste du ressort de l’homme. Les questions juridiques concernant la protection des données, la responsabilité, la transparence et les plans de construction protégés par des droits d’auteur comme matériel d’entraînement à l’IA doivent être examinées de manière approfondie avant toute mise en œuvre.

    Les résultats sont maintenant intégrés dans le développement de eBaugesucheZH. Certaines applications doivent être testées dans des communes pilotes. Zurich montre ainsi comment une utilisation soigneuse et progressive de l’IA peut fonctionner dans un domaine administratif complexe.

  • Des données à l’IA dans le monde de l’immobilier

    Des données à l’IA dans le monde de l’immobilier

    C’est précisément pour cette raison qu’il vaut la peine de regarder en arrière. Car au cours des 30 dernières années, la manière dont les biens immobiliers sont planifiés, exploités et gérés a fondamentalement changé.

    Il y a 30 ans, de nombreux processus étaient encore étonnamment analogiques. Les données étaient rangées dans des classeurs et des documents papier, les décisions étaient fortement basées sur l’expérience et moins sur des analyses systématiques. Bientôt, une phase s’est ouverte au cours de laquelle le secteur a évolué pas à pas : les processus sont devenus plus numériques, les données plus importantes, les bâtiments et les entreprises de plus en plus interconnectés.

    C’est dans ce contexte qu’est né pom, spin-off de l’EPF de Zurich, au milieu des années 1990, avec l’idée d’intégrer davantage les tâches, les données et les processus dans le secteur de la construction et de l’immobilier. Trente ans plus tard, pom fête son anniversaire et la question de base est toujours très actuelle : comment penser ensemble de manière judicieuse l’immobilier, l’organisation et la technologie ?

    Sur le plan technologique, nous sommes aujourd’hui à un nouveau tournant. La numérisation de l’immobilier continue de progresser : les technologies cloud, l’IoT et les modèles numériques permettent de représenter les bâtiments de manière toujours plus précise. Ce que l’on appelle le Digital Twin devient de plus en plus une réalité et crée de nouvelles possibilités d’automatisation des processus.

    Parallèlement, la manière dont les entreprises travaillent évolue. L’intelligence artificielle va modifier de nombreux processus dans les années à venir, notamment là où de grandes quantités d’informations doivent être traitées et où les décisions doivent encore être prises manuellement aujourd’hui. Des données différentes peuvent être analysées plus facilement, des résultats prêts à l’emploi peuvent être générés automatiquement et les décisions peuvent être massivement accélérées, même avec la participation de l’homme. Les systèmes d’assistance, appelés agents, font partie du travail quotidien.

    Parallèlement, un coup d’œil sur le secteur révèle une zone de tension intéressante : le développement technologique progresse rapidement, mais la mise en œuvre dans les entreprises est nettement plus lente.

    Depuis 2016, pom Consulting AG mesure chaque année le degré de maturité numérique du secteur de la construction et de l’immobilier dans le cadre de l’étude Digital Real Estate & Construction. Actuellement, l’indice Digital Real Estate se situe à 4,3 points sur 10 – une légère amélioration par rapport à l’année précédente, mais définitivement pas un saut quantique.

    Sans surprise, l’intelligence artificielle occupe une place de plus en plus importante. Selon l’étude actuelle, Artificial Intelligence & Machine Learning fait à nouveau partie des technologies les plus utilisées, avec Platforms & Portals et Data Analytics. L’évaluation de l’IA est toutefois nettement plus différenciée que les années précédentes : Environ deux tiers des personnes interrogées y voient une grande utilité. Lors de l’enquête de l’année dernière, ils étaient encore 75%. L’utilisation plus fréquente de l’IA rend certes les possibilités de la technologie, mais aussi ses limites, nettement plus visibles et donc les attentes plus réalistes.

    La technologie seule ne décide donc pas du succès. Le facteur décisif reste l’organisation : la qualité des données, la capacité de mise en œuvre, des responsabilités claires – et la volonté de remettre en question les méthodes de travail existantes.

    C’est peut-être là que réside le véritable parallèle avec les 30 dernières années.

    A l’époque aussi, il ne s’agissait pas seulement de nouvelles technologies, mais aussi de nouveaux modes de pensée. L’intelligence artificielle pourrait ainsi devenir la prochaine grande étape de développement de la branche – non pas parce qu’elle change tout, mais parce qu’elle aide à mieux maîtriser la complexité croissante des biens immobiliers et des organisations.

  • Une start-up accélère les simulations d’ingénierie grâce à l’IA

    Une start-up accélère les simulations d’ingénierie grâce à l’IA

    Le développement de matériel et les tests de matériaux s’appuient aujourd’hui fortement sur des simulations basées sur la physique pour la conception, la validation et la fabrication. Ces calculs prennent souvent des heures, voire des jours, et entraînent des coûts élevés, ce qui retarde les projets et repousse le lancement de la production en série. Les ingénieurs réduisent donc souvent la complexité des modèles afin de raccourcir les temps de calcul, au détriment de la précision et de la proximité avec les conditions de fonctionnement réelles.

    IA consciente de la physique pour des flux de travail plus rapides
    Fainite développe une plateforme d’IA consciente de la physique qui accélère et simplifie les flux de travail de simulation existants. Le moteur apprend des simulations basées sur la physique et peut en déduire des prédictions précises sans dépendre de grands ensembles de données historiques. Les ingénieurs configurent de nouveaux flux de travail en quelques minutes, exécutent des simulations beaucoup plus rapidement et peuvent réutiliser intelligemment les résultats antérieurs, même avec des volumes de données limités. Un agent IA intégré les accompagne dans les étapes complexes, suggère des réglages et rend les analyses avancées utilisables par des équipes plus larges.

    150’000 francs pour la mise à l’échelle et l’entrée sur le marché
    Les 150’000 francs du programme Venture Kick sont consacrés à l’extension de la technologie à des disciplines d’ingénierie et des cas d’application supplémentaires ainsi qu’à la mise en place d’une plateforme évolutive dotée de fonctionnalités de nouvelle génération. Parallèlement, les fonds renforcent la structure de l’équipe et les activités de go-to-market afin d’accélérer le déploiement auprès des entreprises industrielles. L’entreprise s’adresse ainsi à quelque 9 millions d’ingénieurs en matériel informatique dans le monde, dont le travail est aujourd’hui freiné par des processus de simulation lents et complexes.

    Équipe fondatrice avec expertise en physique et en IA
    La start-up a été fondée par des chercheurs et des ingénieurs de Caltech, de l’ETH Zurich, de l’Université de Cambridge et de Google, dont le CEO Alex Donzelli, le Chief Scientist Prof. Burigede Liu et le ML Lead Matthias Bonvin. L’équipe est complétée par d’anciens cadres supérieurs d’éditeurs de logiciels de simulation établis, ce qui permet de réunir un solide savoir-faire en matière de deep learning, de physique computationnelle et de plates-formes de simulation industrielles. Selon Alex Donzelli, Venture Kick a contribué de manière décisive, par son financement, son feedback et son réseau, à passer rapidement de la validation technique aux premières applications industrielles.

  • Pourquoi le secteur immobilier aborde-t-il sa numérisation ?

    Pourquoi le secteur immobilier aborde-t-il sa numérisation ?

    Monsieur Caspar, pom est considéré comme l’une des entreprises de conseil qui donnent le ton dans les domaines de la numérisation, de la transformation et du développement immobilier durable. Comment décririez-vous votre rôle au sein de cet écosystème ?
    Chez pom, nous nous considérons comme un intermédiaire entre la recherche, le développement et la pratique du secteur immobilier. Notre rôle est d’identifier rapidement les nouveaux thèmes, de classer les tendances et de développer une compréhension de ce qui fera bouger le secteur à l’avenir. Nous traduisons ces connaissances en cas d’application concrets, en recommandations et en bases de décision pour nos clients. Nous aidons les entreprises à séparer ce qui est important de ce qui ne l’est pas et à se concentrer de manière ciblée sur les méthodes, les technologies et les données qui créent réellement une valeur ajoutée pour leur rôle dans le secteur immobilier.

    Quels sont les sujets qui préoccupent le plus vos clients actuellement : les données, les processus, l’organisation ou la technologie ?
    Il n’y a pas de réponse simple à cette question. Ces dernières années, l’accent a été mis sur la technologie. De nombreuses entreprises ont introduit de nouveaux systèmes et lancé de nombreux projets de numérisation. Cela a certes permis de faire des progrès, mais a également conduit à une certaine désillusion. Les projets se sont avérés plus compliqués, plus coûteux et plus complexes que prévu. Souvent, c’est parce que les données et les processus ont été sous-estimés. Nous observons actuellement une nette évolution : les projets purement technologiques sont délaissés au profit d’approches davantage axées sur les données et les processus. L’engouement actuel pour l’IA renforce encore cette évolution.

    pom souligne que les données sont le fondement de la gestion immobilière moderne. Où se situent aujourd’hui les entreprises suisses en matière de data readiness ?
    En principe, les entreprises immobilières suisses ne sont pas en mauvaise posture. La plupart d’entre elles disposent d’une « data readiness » suffisante pour exploiter leurs processus clés de manière fiable et répondre aux questions pertinentes des parties prenantes. Pour cela, les données doivent être structurées, cohérentes et disponibles dans toute l’entreprise. Les limites apparaissent au plus tard pour les thèmes à forte intensité de données comme l’ESG. Un autre point important est la collaboration au-delà des frontières de l’entreprise. Le secteur immobilier a toujours été fortement interconnecté. Une plus grande Data Readiness est décisive pour rendre cette collaboration plus efficace, plus numérique et plus automatisée à l’avenir.

    Quels sont les malentendus les plus fréquents concernant la numérisation des portefeuilles immobiliers ?
    Les efforts et la complexité sont souvent sous-estimés. La mise à disposition et la préparation des données nécessaires sont notamment évaluées de manière trop optimiste. Les données sont certes disponibles, mais souvent pas dans la qualité ou la structure nécessaire. Cela entraîne des retards, des coûts supplémentaires et une charge de travail supplémentaire pour les départements spécialisés qui devraient en fait s’occuper de leur activité principale. Une autre idée fausse est que les projets de numérisation peuvent être mis en œuvre « en passant ». Souvent, les structures de projet professionnelles et le savoir-faire correspondant font défaut. Cela a des répercussions négatives sur la motivation, l’acceptation et, en fin de compte, la réussite du projet.

    Quelles sont les évolutions technologiques qui vont le plus modifier le secteur immobilier au cours des 5 à 10 prochaines années ?
    En principe, nous distinguons deux niveaux : la numérisation de l’immeuble lui-même et la numérisation des entreprises qui exploitent ces immeubles. Au niveau des bâtiments, nous constatons de grands progrès dans le cloud, l’IoT et les modèles numériques. La représentation numérique des biens immobiliers, souvent appelée Digital Twin, devient de plus en plus standard et permet de nouvelles formes d’automatisation.Au niveau des entreprises, l’évolution sera fortement marquée par l’IA et la numérisation des processus. Un petit nombre d’applications clés, combinées à des plateformes low-code flexibles, permettront d’automatiser les processus de manière efficace, y compris à l’échelle de l’entreprise.

    De nombreuses entreprises expérimentent l’IA. Où voyez-vous des champs d’application réalistes dans les 24 prochains mois ?
    À court terme, un grand potentiel réside dans l’analyse et l’évaluation de documents et de données non structurées. Les contenus peuvent être résumés, évalués et créés plus rapidement. Une autre étape importante est l’intégration d’outils d’IA dans le travail quotidien, par exemple comme solutions d’assistance. Dans une prochaine étape, ces systèmes seront de plus en plus liés à des données spécifiques à l’entreprise. Le reporting et l’analyse vont également changer : au lieu de rapports fixes, les informations seront rassemblées en fonction de la situation et des besoins.

    Quels risques voyez-vous dans l’utilisation de l’IA dans le secteur immobilier ?
    Nous ne voyons pas les plus grands défis dans le domaine réglementaire, mais plutôt au niveau culturel et technologique. De nombreuses entreprises ne disposent pas encore des compétences et des structures nécessaires pour gérer les données et la technologie. De plus, le marché suisse est très fragmenté et hétérogène, ce qui rend difficile l’introduction de solutions standardisées. Le secteur immobilier fonctionne par projets et avec peu de logique de série. Cela ralentit encore l’introduction de nouvelles technologies.

    Rate of Adoption plutôt que technologie : où se situent les principaux obstacles culturels ?
    Un obstacle central est que la numérisation n’est pas encore ancrée comme un thème stratégique dans de nombreuses entreprises. Le manque de compétences, le manque de clarté des responsabilités et l’attente d’une mise en œuvre de la numérisation « en passant » freinent la mise en œuvre. De plus, il manque souvent la volonté de remettre en question et de modifier de manière conséquente les méthodes de travail existantes.

    Comment la numérisation modifie-t-elle les rôles dans les entreprises immobilières ?
    Les compétences numériques feront à l’avenir partie des qualifications de base de nombreux rôles. L’accent est moins mis sur une compréhension approfondie de la technique que sur des connaissances sûres de l’utilisateur. Parallèlement, de nouveaux rôles apparaissent, par exemple pour la gestion de projets de numérisation et de plateformes numériques. Ces fonctions veillent à ce que les systèmes soient utilisés, développés et exploités de manière judicieuse.
    Ainsi, les gestionnaires d’actifs, de biens et d’installations peuvent continuer à se concentrer sur leur cœur de métier.

    Qu’est-ce qui caractérise une entreprise numériquement mature ?
    Une entreprise mature sur le plan numérique ancre la numérisation, la technologie et les données au plus haut niveau de la direction. Il existe une position stratégique claire, des objectifs et des responsabilités définis. La numérisation n’est pas déléguée à l’informatique, mais considérée comme une tâche entrepreneuriale.
    De plus, une telle entreprise dispose des rôles, des processus et des compétences nécessaires pour développer en permanence des solutions numériques et les adapter à l’évolution du contexte.

    ESG et PropTech se rejoignent. Quelles sont les technologies qui créent déjà un véritable impact ?
    L’ESG est un sujet fortement axé sur les données. Tout au long de la chaîne de données, de la mesure à l’indicateur, il existe aujourd’hui des solutions qui fonctionnent. Les compteurs intelligents, les évaluations automatisées des factures d’énergie et le regroupement des données sur plusieurs bâtiments sont techniquement faciles à mettre en œuvre. Le défi réside moins dans les modules individuels que dans l’intégration et l’automatisation continues au sein des entreprises. Nous ne voyons pas encore de solution globale tout-en-un.

    Où voyez-vous les plus grandes lacunes entre les exigences et la réalité du marché ?
    Les plus grandes lacunes apparaissent lorsque les exigences ne sont mises en œuvre que ponctuellement, sans prendre en compte l’ensemble de la chaîne de création de valeur. C’est précisément dans le cas des thèmes axés sur les données que l’on constate que les possibilités techniques existent, mais que les conditions organisationnelles et structurelles font souvent défaut.

    Comment jugez-vous le degré de maturité du marché suisse des PropTech en comparaison internationale ?
    La Suisse dispose d’une scène PropTech très vivante et innovante. De nombreuses solutions connaissent un succès international. Le plus grand défi réside dans l’évolutivité en raison de la taille du marché et des structures fédérales. Dans l’ensemble, le niveau de maturité est toutefois élevé et compétitif.

    Quels sont les domaines de la PropTech qui sont sous-développés et ceux qui sont en surchauffe ?
    Le domaine ESG est actuellement en forte surchauffe. Il existe une multitude de solutions, ce qui entraîne un certain désenchantement. En comparaison internationale, l’utilisation systématique du BIM tout au long du cycle de vie des biens immobiliers est particulièrement sous-développée. D’autres pays sont plus avancés dans ce domaine, notamment lorsqu’il s’agit d’investisseurs institutionnels.

    Où voyez-vous un potentiel pour des partenariats entre des entreprises établies et des startups ?
    Les partenariats offrent un grand potentiel, mais ils sont exigeants. Les entreprises établies pensent à long terme, les startups agissent de manière dynamique et innovante. Les coopérations sont fructueuses lorsqu’il existe une compréhension mutuelle et que des attentes claires sont définies, que ce soit dans le cadre de projets, de partenariats ou de modèles de promotion ciblés.

    Quelles sont les évolutions qui vous surprennent particulièrement actuellement, positivement ou négativement ?
    L’engouement pour l’IA est à la fois positif et stimulant. Positif, car il favorise l’innovation, l’efficacité et de nouvelles façons de penser. Négatif, car les attentes à court terme sont souvent surestimées. Le succès durable exige une réflexion approfondie sur les données, les processus et la gouvernance.

    Si vous pouviez changer immédiatement un sujet dans le secteur, quel serait-il ?
    Je souhaiterais davantage de continuité sur l’ensemble du cycle de vie des biens immobiliers.
    Les méthodes de travail basées sur des projets et fortement individualisées rendent difficile l’utilisation de solutions numériques évolutives. Des approches telles que la préfabrication et les méthodes de construction standardisées pourraient aider à faire des sauts technologiques sans perdre la qualité et la liberté de conception.

    Qu’est-ce qui vous pousse personnellement à faire avancer la transformation du secteur ?
    Ce qui me motive, c’est le changement, les nouveaux projets et la possibilité de faire évoluer les choses.
    L’immobilier est un domaine particulièrement passionnant à cet égard, car il façonne notre vie quotidienne, de l’habitat au travail. Je trouve que la numérisation et la transformation dans ce contexte sont porteuses de sens et très pertinentes.

  • Comment l’intelligence artificielle sécurise le processus de construction

    Comment l’intelligence artificielle sécurise le processus de construction

    Selon un communiqué, l’assistant e-mail IA de Benetics devrait contribuer à éviter l’une des sources d’erreurs les plus coûteuses dans le quotidien du secteur de la construction : les erreurs d’exécution dues à des plans obsolètes. Cet assistant a été développé par Benetics AG. Fondée en 2022, cette entreprise de logiciels zurichoise le présentera comme une nouveauté mondiale à partir du 20 janvier au salon Swissbau de Bâle.

    Après l’assistant vocal pour l’artisanat de 2024, également basé sur l’intelligence artificielle (IA), « l’assistant e-mail IA est la deuxième nouveauté mondiale de Benetics AI », déclare le PDG Ferdinand Metzler. « Cela nous rapproche encore un peu plus de notre vision : moins de tâches administratives chronophages, plus d’attention portée à ce qui fait la force de l’artisanat : le travail productif. »

    L’assistant e-mail reconnaît les PDF de plans de construction dans les pièces jointes des e-mails entrants et les compare aux plans existants dans tous les projets en cours. Il avertit automatiquement lorsqu’un nouveau plan a été reçu. Et d’un simple clic, il s’assure que plus personne ne travaille sur l’ancien plan.

    L’assistant IA est directement intégré à Microsoft Outlook et peut être intégré à d’autres systèmes tels que SharePoint ou d’autres solutions DMS et CDE. L’API ouverte de Benetics AI et les nouveaux connecteurs sur Make.com et Zapier permettent, selon les informations fournies, des intégrations flexibles. « Cela crée pour la première fois un flux numérique continu jusqu’à l’installateur sur le chantier », indique le communiqué.

    « L’intégration à Outlook apporte encore plus de structure au processus de construction », explique Bledar Beqiri. Il est responsable du montage dans la construction d’installations chez Rosenmund Haustechnik AG, à Bâle, et utilisateur de l’assistant e-mail IA. « Les nouvelles versions des plans parviennent plus rapidement et sans détours à nos équipes. Cela réduit les sources d’erreurs et donne à nos chefs de projet plus de sécurité dans l’exécution. »

  • Un financement de plusieurs millions accélère la technologie de chantier autonome

    Un financement de plusieurs millions accélère la technologie de chantier autonome

    Des sociétés de capital-risque de trois continents ont pris une participation dans Gravis Robotics: Selon les informations dont elle dispose, la spin-off de l’Ecole polytechnique fédérale de Zurich, fondée en 2022, a levé 23 millions de dollars lors d’un tour de financement initial.

    Le tour de table a été mené par les sociétés de capital-risque IQ Capital de Londres et Zacua Ventures de San Francisco. Ont également participé Pear VC de Palo Alto en Californie, Imad Ventures de Riyad, la capitale de l’Arabie Saoudite, Sunna Ventures de Miami et la société zurichoise Armada Investment, ainsi que le cimentier Holcim de Zoug, présent dans le monde entier.

    Gravis Robotics propose des engins de terrassement autonomes conçus pour augmenter le rendement, réduire les déchets et améliorer la sécurité sur les chantiers en combinant l’intelligence artificielle, la vision artificielle et les interfaces humaines, que les exécutants se trouvent dans la cabine ou qu’ils coordonnent les travaux à distance.

    Grâce à ce récent financement, Gravis dispose désormais de la technologie, des partenariats et des canaux de distribution mondiaux dans l’ensemble de l’industrie pour accélérer l’introduction d’une véritable autonomie à grande échelle, affirme l’entreprise. En outre, elle annonce également « une vague » de nouveaux partenariats industriels. Par exemple, Gravis Robotics s’est associé à Taylor Woodrow au Royaume-Uni pour réaliser les premiers travaux d’excavation autonomes sur un grand chantier actif dans le pays, dans le cadre d’un important projet d’infrastructure à l’aéroport de Manchester. Des accords ont également été conclus avec Holcim et le sud-coréen HD Hyundai.

    Le chemin le plus rapide vers l’autonomie passe par l’augmentation de la productivité, selon le CEO Dr. Ryan Luke Johns. « En offrant aux opérateurs une intelligence 3D en temps réel et la possibilité de passer de manière transparente de l’autonomie au contrôle avancé, nous couvrons une plus grande partie du travail, accélérons l’application et créons le pipeline de données nécessaire pour apprendre de nouvelles compétences à partir des tâches les plus difficiles du secteur«  L’entreprise considère comme un avantage le fait d’avoir son siège zurichois « au cœur du prestigieux écosystème de la robotique et de l’automatisation ».