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3 questions à Yassine Bouabdallaoui, docteur à Centrale Lille au sein de la Chaire Construction 4.0

5 minutes de lecture

En 2017, Bouygues Construction et Centrale Lille créent la Chaire Construction 4.0 avec le soutien de la Métropole Européenne de Lille de la région Hauts-de-France, pour accompagner la digitalisation et l’industrialisation de nos métiers. Interview de Yassine Bouabdallaoui, tout nouveau docteur, au sujet de sa thèse sur la maintenance prédictive grâce à l’IA et la science des données.

maintenance prédictive

#1 Votre thèse porte sur l’intelligence artificielle appliqué à la maintenance. Pouvez-vous nous en dire plus ?


Depuis quelques années, l’industrie du Facility Management se transforme, pour devenir un

Yassine Bouabdallaoui

Yassine Bouabdallaoui

ensemble de services, tenant compte des besoins des utilisateurs et de ceux des équipements. Avec à la clé, des gains de confort et une simplicité d’usages pour les occupants, et des gains énergétiques et économiques pour l’exploitant. L’intelligence Artificielle (IA) pourrait nous aider à optimiser encore ces processus de gestion et d’exploitation des bâtiments, tout en libérant les équipes de tâches sans valeur ajoutée.

Ma thèse de doctorat, « Etude du potentiel de l’intelligence artificielle dans le domaine du Facility Management », a pour objectif d’explorer ces potentiels.

Concrètement ? Pour les gestionnaires des sites – et notamment Bouygues Energies & Services Facility Management, cette thèse vise à fournir des méthodes scientifiques à travers des outils d’aide à la décision, pour mieux gérer le bâtiment, en étant proactif sur les activités de maintenance.

En parallèle, nous développons et proposons des solutions basées sur des expérimentations IA, pour automatiser le traitement des requêtes-clients (les tickets de demande d’intervention), afin de fournir des réponses et des interventions plus rapides.

 

L’intelligence artificielle pour décupler le potentiel de la maintenance et l’exploitation

« Le bâtiment est un écosystème qui interagit avec l’environnement, les machines et les personnes qui l’utilisent, explique Yassine Bouabdallaoui. Toutes ces interactions créent de la donnée. Une donnée qui peut permettre d’optimiser les processus de gestion et d’exploitation des bâtiments. C’est tout l’intérêt de l’intelligence artificielle : optimiser le processus traditionnel d’un bâtiment ou aller plus loin en proposant de nouveaux services et activités aux usagers – clients et professionnels.

L’IA a un vrai potentiel sur tout le processus d’exploitation et maintenance : transformer les pratiques de maintenance traditionnelles pour aller vers une maintenance prédictive, automatiser la gestion des demandes et services client, fournir un support à l’exploitant à travers des outils à l’aide à la décision sur les aspects investissements, gérer les actifs et les ressources… Les possibilités sont nombreuses !  Mais il s’agit d’être vigilant sur nos choix, d’où la robustesse scientifique de l’approche. »

 

#2 Avec qui avez-vous travaillé chez Bouygues Construction ?

Ma recherche étant principalement orientée vers la phase d’exploitation et maintenance des bâtiments, je travaille aussi avec les équipes de Bouygues Energies & Services, notamment avec la direction Facility Management. Plus précisément, je suis en lien avec la direction SI métiers Facility et Services, des managers de sites, ou encore des responsables de maintenance.

Ludovic REVERDY, collaborateur à la R&D de Bouygues Construction m’aide énormément pour établir des liens, visiter des chantiers et surtout faciliter les échanges avec les métiers de Bouygues de Construction ou de Bouygues Energies & Services.

Je suis allé à la rencontre les opérationnels métiers sur le terrain, pour écouter leurs besoins et identifier des applications. A la fin de ce processus, nous avons sélectionné trois cas d’usages : la maintenance prédictive des équipements de bâtiments, la gestion automatique des demandes d’intervention des clients et l’optimisation de la consommation énergétique des bâtiments.

 

#3 Quels travaux concrets avez-vous pu ensuite mener ?       

J’ai conduit des POC (proof of concept, prototype pour tester rapidement la solution imaginée, et itérer vers une solution plus aboutie) avec les équipes de Bouygues Energies & Services, pour collecter les données, développer et tester nos modèles prédictifs.

J’ai mené des expérimentations sur différents sites gérés par Bouygues Energies & Services, comme par exemple un POC, en collaboration avec les équipes Innovation de Bouygues Energies & Services, au Vélodrome de Saint-Quentin-en-Yvelines. Le site a été équipé de plusieurs capteurs pour collecter des données en temps réel. Nous sommes ensuite intervenus pour implémenter des algorithmes de maintenance prédictive afin de détecter et signaler les pannes avant qu’elles ne se produisent.

Ces travaux ont fait l’objet de publications scientifiques, avec l’aide des professeurs Zoubeir LAFHAJ et Pascal YIM de Centrale Lille, et les départements R&D de Bouygues Construction – le Dr Laure DUCOULOMBIER, responsable de la Chaire Construction 4.0 du côté du Bouygues Construction, et Belkacem BENNADJI, product manager chez Bouygues Energies & Services.

En parallèle, nous avons testé mon modèle de gestion des tickets de maintenance basé sur le traitement automatique de langage naturel (NLP) au CHU de Caen. J’ai lancé, avec toute l’équipe début mars 2021, une autre expérimentation de maintenance prédictive sur le site du Parc zoologique de Paris, à Vincennes. Cette expérimentation va durer 12 mois, le temps nécessaire pour évaluer la solution développée en fonction des changements saisonniers (effet météo et effet des périodes de vacances etc.). Enfin avec des étudiants de l’IG2I (Institut de Génie Informatique et Industriel de Centrale Lille), nous avons élaboré un assistant numérique (Chatbot) qui guide l’utilisateur dans le tri de ses déchets grâce notamment à des techniques de reconnaissance visuelle de ceux-ci.

L’idée est d’expérimenter nos modèles dans des contextes différents, et introduire d’autres solutions d’IA notamment des chatbots. La priorité pour nous a été de réaliser des expérimentations intéressantes et à valeur ajoutée, pour démontrer l’intérêt des solutions proposées et continuer à alimenter et développer nos modèles. Ensuite, restera l’intégration de ces modèles avec les solutions métiers de l’entreprise pour contribuer à améliorer l’expérience clients.

Et la suite chez Bouygues Construction ? Le mot de Laure Ducoulombier

 La thèse a démontré le potentiel de l’intelligence artificielle pour assister les équipes d’exploitation et maintenance. Il reste maintenant à rendre robustes les modèles, en les entrainant avec davantage de données provenant de l’entreprise, et à développer l’interface utilisateur.

Par ailleurs, nous allons poursuivre la recherche des bons cas d’usages pour ces technologies. A titre d’exemple, l’algorithme de tri des déchets, développé pour l’exploitation des bâtiments, sera aussi adapté à la gestion des déchets chantiers.

Nous n’en sommes qu’au début de l’utilisation de l’intelligence artificielle au service de nos métiers. La R&D de Bouygues Construction, avec ses partenaires, explore les possibilités offertes par la technologie. Cela nécessitera un gros travail préliminaire de collecte, de nettoyage et de structuration de nos données. Travail qui est actuellement en cours chez Bouygues Construction IT, avec le Data Lab et la Data Factory.

A terme, des jumeaux numériques de nos ouvrages contiendront des données captées en temps réel et permettront de faire des prédictions sur leur évolution. A nous de bien percevoir le potentiel de ces jumeaux numérique afin de répondre aux attentes clients et améliorer nos process.

 

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