L'adoption de l'IA reste lente parmi les entreprises de construction américaines

Une nouvelle enquête menée par Bluebeam auprès de 750 décideurs de l'industrie américaine a également révélé que seulement 7 % des entreprises avaient intégré l'IA dans leurs principaux flux de travail.

Selon le rapport AEC Technology Outlook 2027 , 32 % d'entre eux testent actuellement cette technologie dans le cadre d'applications limitées ou expérimentales.

Ce taux d'adoption relativement lent contraste avec les conclusions de Bluebeam selon lesquelles, parmi les organisations utilisant l'IA en production, 40 % ont fait état d'économies supérieures à 500 000 dollars américains.

Parmi les utilisateurs d'IA, 64 % ont fait état d'une meilleure prévisibilité des coûts et 58 % ont déclaré identifier les risques et les problèmes plus tôt dans le cycle de vie des projets, a indiqué Bluebeam.

Mais si l'IA a appris à prédire les problèmes, elle s'est avérée moins efficace pour les prévenir, la réduction des reprises figurant en bas de la liste des avantages de l'IA (citée par 17 % des répondants).

L'enquête interrogeait également les répondants sur les principaux obstacles à l'adoption à grande échelle de l'IA dans leurs entreprises. La moitié (50 %) des entreprises qui testent encore l'IA et la moitié de celles qui l'ont déjà déployée à grande échelle ont cité les coûts de mise en œuvre élevés comme principal frein.

Ce manque était suivi d'un manque de compétences internes en IA, qui arrivait en deuxième position avec 34 %.

Des préoccupations liées à la sécurité et à la conformité ont été soulevées par 18 % des répondants, tandis que 15 % ont identifié des difficultés à intégrer l'IA dans les flux de travail quotidiens des projets. Seuls 2 % ont cité le manque de confiance dans les résultats de l'IA comme un obstacle majeur à son adoption.

« L’industrie a acquis la capacité de détecter les problèmes plus tôt. Elle n’a pas pour autant mis en place le processus permettant de passer de la détection à la résolution du problème : connecter les systèmes déconnectés, nettoyer les données et former le personnel à faire confiance aux résultats », indique le rapport Bluebeam.