Comment une entreprise de construction utilise l’IA pour améliorer la sécurité de ses travailleurs
- Suffolk est le plus grand entrepreneur en construction basé dans le Massachusetts.
- L’entreprise a construit un modèle d’intelligence artificielle qui prédit les risques de sécurité sur les chantiers de construction.
- Les informations tirées du modèle ont réduit les taux d’incidents de 25 %.
- Cet article fait partie de « AI in Action », une série explorant la manière dont l’IA est utilisée dans différents secteurs.
Suffolk est une entreprise de construction dont le siège est à Boston, Massachusetts. Il s’agit du plus grand entrepreneur en construction du Massachusetts, avec des sites supplémentaires en Californie, en Floride, à New York et au Texas.
Analyse de la situation : quel problème essayaient-ils de résoudre ?
Selon Kelsey Gauger, directrice nationale de l’excellence opérationnelle du Suffolk, le secteur de la construction pourrait connaître une « fuite des cerveaux » au cours des cinq à dix prochaines années.
Le secteur de la construction est confronté à une pénurie de main-d’œuvre, avec plus de un demi-million de travailleurs supplémentaires nécessaire en plus du rythme moyen d’embauche pour répondre à la demande de main-d’œuvre. En plus d’avoir du mal à embaucher de nouveaux travailleurs, le secteur devrait bientôt perdre bon nombre de ses employés actuels, puisque près d’un quart des travailleurs de la construction ont plus de 55 ans.
« Toute notre sagesse va quitter l’industrie », a déclaré Gauger à Trading Insider.. « [We have] des jeunes qui appartiennent à la prochaine génération et qui doivent se familiariser très rapidement avec les meilleures pratiques. »
La construction est également une industrie à haut risque. En 2021, près d’un décès sur cinq au travail survenus dans le secteur de la construction.
Une prise de décision éclairée est un élément clé pour garantir le respect des normes de sécurité sur les chantiers de construction. Cependant, avec le vieillissement de ses travailleurs les plus expérimentés de l’industrie, Gauger a déclaré que le Suffolk souhaitait passer d’une « prise de décision basée sur l’intuition » à une « prise de décision basée sur les données ».
« La sécurité n’est pas une question de chiffres, ni de technologie, mais bien de personnes. Mais il existe des moyens d’utiliser les données, les chiffres et la technologie pour rendre ces personnes plus sûres », a déclaré Gauger.
Personnel et partenaires clés
Le Suffolk a nommé son premier directeur des données, Jit Kee Chin, en 2017 et dispose d’une équipe de 30 analystes de données. Disposer d’une équipe interne solide a permis à l’entreprise de réaliser une grande partie du développement en interne.
Le Suffolk a également recherché des partenaires externes. Suffolk Technologies Group, un groupe de capital-risque associé au Suffolk, investit dans des startups de construction et utilise les chantiers du Suffolk pour tester des solutions potentielles. L’un de leurs premiers investissements a été dans NewMetrix, anciennement connue sous le nom de SmartVid, une startup basée à Cambridge, dans le Massachusetts. Suffolk a ensuite travaillé en partenariat avec NewMetrix pour développer une solution de sécurité tirant parti de l’intelligence artificielle.
L’IA en action
Afin de maintenir la sécurité sur les chantiers, les travailleurs de la construction effectuent des observations de sécurité, au cours desquelles un membre de l’équipe enregistre tout incident susceptible de présenter un risque pour la sécurité, comme le fait qu’une personne ne porte pas les vêtements de protection appropriés.
Tout d’abord, Suffolk a travaillé avec NewMetrix pour numériser ses observations de sécurité et ses données d’incidents.
« Le passage du manuel et de l’analogique au numérique nous a permis de collecter des données, et c’est l’élément le plus important de tout cela », a déclaré Gauger. « Cela fait partie de notre stratégie de données. »
L’étape suivante consistait à utiliser ces données. NewMetrix a développé un modèle prédictif qui exploite l’intelligence artificielle pour attribuer une évaluation des risques aux chantiers et prédire la probabilité qu’un incident se produise.
L’une des conclusions du modèle était que si une observation de sécurité se produisait toutes les 150 heures travaillées sur un chantier (c’est-à-dire que s’il y a 10 personnes travaillant 15 heures par jour, 150 heures s’accumuleraient), les taux d’incidents diminueraient considérablement.
Grâce à cette nouvelle vision, Suffolk a modifié son KPI pour la sécurité sur le chantier. Au lieu d’avoir pour objectif de réduire le nombre total d’incidents sur site, ils se sont concentrés sur le nombre d’observations de sécurité effectuées par heures de travail accumulées.
Gauger a déclaré que l’un des défis a été de « convaincre les gens de faire confiance aux données » et de « adhérer aux informations fournies par le modèle ».
« Je pense que de manière globale, notre industrie n’exploite pas toujours la technologie et les données au maximum de leurs capacités et, historiquement, [it] ne l’a pas fait », a-t-elle ajouté.
Est-ce que cela a fonctionné et comment le savent-ils ?
Après avoir mis en œuvre cette stratégie basée sur les données, le Suffolk a constaté une amélioration de 25 % de son taux total d’incidents enregistrables au cours du dernier exercice.
« Au cours des dernières années, depuis que nous nous sommes davantage concentrés sur les observations, nous avons constaté une tendance globale à la baisse proche de 60 % en termes de taux d’incidents », a déclaré Gauger.
Gauger a ajouté que le modèle d’apprentissage automatique prend désormais en compte 40 facteurs différents corrélés aux résultats en matière de sécurité.
« L’une des choses que nous avons pu faire est de signaler les projets à risque, en plus de générer des observations en matière de sécurité, afin que nous puissions réellement intégrer toutes ces informations à ce modèle et qu’il puisse nous dire : « Voici les trois emplois de votre portefeuille qui sont les plus à risque.
Et après?
Gauger a déclaré qu’à l’avenir, le Suffolk envisage d’utiliser l’IA pour créer des « micro-efficacités ». Par exemple, l’équipe opérationnelle du Suffolk prévoyait de déployer les capacités Copilot basées sur l’IA de Microsoft et d’intégrer l’IA dans les outils que l’équipe utilise déjà.
Gauger a ajouté que l’entreprise souhaitait également mettre en œuvre l’IA de « grandes manières stratégiques ». « Nous nous appuyons sur 40 ans de données sur la construction », a-t-elle déclaré, ajoutant que le Suffolk visait à tirer parti de l’IA « pour alimenter une meilleure prise de décision en matière de conception dès le départ ».
