Intelligence artificielle pour renforcer la circularité dans l’industrie de la construction

Le projet vise à concevoir un cadre intégré combinant l’intelligence artificielle (IA) et la modélisation des informations du bâtiment (BIM) afin de transformer la gestion des déchets de démolition en un processus circulaire, automatisé et à faible empreinte carbone. Le secteur de la construction, responsable d’environ 30 % des déchets solides mondiaux, demeure dominé par des modèles linéaires favorisant la perte de ressources et l’enfouissement. En adoptant la logique de l’économie circulaire, cette recherche repositionne la démolition comme une étape stratégique de régénération et de réintégration des matériaux au sein du cycle de vie du bâti.

Le cadre proposé s’appuie sur l’apprentissage automatique et l’interopérabilité BIM–API pour prédire, classer et valoriser les matériaux issus de la déconstruction. La démarche s’articule autour de quatre objectifs : (1) modéliser la quantité et la composition des déchets avant démolition à partir de données BIM ; (2) intégrer ces modèles dans un environnement numérique interconnecté favorisant le partage et la mise à jour dynamique des données ; et (3) évaluer les performances environnementales, économiques et numériques du cadre à partir d’études de cas réelles.

Ce projet s’inscrit dans les axes stratégiques du CIRODD — économie circulaire, intelligence numérique et décarbonation — et contribue directement aux ODD 12 et 13. Les retombées incluent un prototype opérationnel d’IA–BIM, une base de données interopérable assurant la traçabilité des matériaux et un guide méthodologique favorisant le transfert vers les milieux industriels et municipaux. En conjuguant l’innovation technologique, l’interdisciplinarité et la science ouverte, le projet renforcera la capacité du CIRODD à catalyser la transition socio-écologique du secteur de la construction vers des pratiques durables et résilientes.

Ce projet a pour objectif de développer un cadre intégré alliant l’intelligence artificielle (IA) et la modélisation numérique du bâtiment (BIM) afin d’améliorer la gestion circulaire des déchets issus des processus de démolition.

En combinant apprentissage automatique, vision par ordinateur et interopérabilité numérique, le projet vise à transformer la démolition, souvent perçue comme une fin de cycle, en une étape stratégique de régénération des ressources et de réduction de l’empreinte carbone du secteur de la construction. Concrètement, le cadre proposé permettra :

1. D’anticiper la production de déchets grâce à un modèle prédictif capable d’estimer la quantité, la composition et la valeur des matériaux avant la démolition, à partir de données historiques et de modèles BIM.
2. D’intégrer ces modèles dans un environnement numérique interopérable, où les données circulent entre les acteurs du chantier, favorisant la traçabilité et la planification optimale des flux de matières.
3. De valider expérimentalement le cadre à travers des études de cas réelles, en mesurant les gains environnementaux, économiques et logistiques réalisés.

Les retombées attendues incluent un prototype numérique IA–BIM, une base de données ouverte et un guide méthodologique pour soutenir les entreprises et les collectivités dans leur transition vers des pratiques de déconstruction durable. Le projet contribuera directement aux thèmes de recherche du CIRODD sur la circularité, l’intelligence numérique et la décarbonation, tout en renforçant la formation de personnel hautement qualifié en innovation durable.