Assistant numérique d'inspections intelligentes (InspectorAI)
Moderniser les inspections des bâtiments avec l'IA pour améliorer l'efficacité et la conformité.
Résumé du projet
Mis à jour le 5er novembre 2024.
Le problème
La Colombie-Britannique devrait avoir besoin de 600,000 2030 nouveaux logements d’ici XNUMX. Pour atteindre cet objectif, de nouveaux outils innovants doivent être adoptés pour accroître la productivité de la construction tout en maintenant des normes de qualité élevées et en se conformant aux exigences du Code du bâtiment. Les inspections de bâtiments sont des points de contrôle cruciaux dans la construction de nouveaux logements, où des personnes vérifient la conformité avec la conception proposée et toutes les réglementations et normes applicables du Code du bâtiment. Les déficiences doivent être corrigées immédiatement pour éviter tout risque de préjudice aux occupants du bâtiment ou aux propriétés et résidents à proximité.
Les inspecteurs en bâtiment utilisent leurs connaissances et leur expérience accumulées au cours de leur carrière pour identifier les lacunes dans la construction. Les inspecteurs les plus expérimentés peuvent souvent prédire où les problèmes peuvent survenir avant qu'ils ne surviennent et concentrer leur attention sur ces zones spécifiques. Il s'agit d'une forme de gestion des risques qui a été utilisée régulièrement au fil du temps. Cependant, alors que 50 % des agents du bâtiment du Canada prévoient de prendre leur retraite dans les années à venir, ce bassin essentiel d'experts est en train de s'épuiser gravement. Une solution d'IA formée à partir de l'expérience de centaines d'inspecteurs en bâtiment partout au Canada fournira aux nouveaux agents les outils nécessaires pour maintenir les normes de sécurité les plus élevées.
Comment nous le résolvons
InspectorAI utilisera l'intelligence artificielle (IA) avancée pour apprendre des données d'inspection passées et fournir des prévisions personnalisées sur les problèmes de code du bâtiment. Les informations recueillies en temps réel seront utilisées pour améliorer la conformité de la construction et réduire les arrêts de travail, en allouant les ressources là où elles sont le plus nécessaires. InspectorAI automatisera également les tâches de routine comme l'enregistrement des informations et la communication avec les constructeurs, ce qui permettra aux inspecteurs de se concentrer sur leurs tâches principales et d'inspecter davantage de maisons en construction. Dirigé par Cloudpermit, en collaboration avec TedfordAI et l'Alberta Machine Intelligence Institute (Amii), ce projet vise à moderniser la façon dont les inspections des bâtiments sont effectuées et à éliminer les retards qui peuvent résulter de l'utilisation des méthodes actuelles. La plupart des juridictions utilisent encore des approches papier pour planifier, documenter et suivre les inspections à différentes étapes de la construction. Cela prend un temps précieux pour préparer les visites, rédiger des notes d'inspection, informer les constructeurs des statuts et s'assurer que les déficiences sont résolues lors des visites futures. Il est facile que des problèmes « passent entre les mailles du filet » et entraînent des conséquences futures pour les propriétaires.
InspectorAI utilisera le traitement du langage naturel (NLP) pour convertir la parole en texte afin d'enregistrer des notes, puis liera ces notes à des exigences spécifiques du code du bâtiment afin qu'elles puissent être documentées avec précision et partagées avec le constructeur.
Les municipalités doivent également relever le défi de superviser rapidement et efficacement la construction de nouveaux logements, les tâches administratives associées et le volume de données associé. Pour les quelques villes qui ont commencé à explorer l’utilisation de l’IA pour les inspections de conformité, il leur a fallu jusqu’à 10 ans pour collecter la quantité de données nécessaire. La plateforme de données du projet, Cloudpermit, peut collecter le même volume en quelques mois, ce qui permet de former et de tester des modèles d’apprentissage automatique pour prédire avec précision les déficiences qui seront trouvées sur des sites spécifiques et à quelle étape de la construction de nouveaux logements. Cela permettra aux gouvernements locaux de mieux utiliser leurs ressources en personnel et de garantir la construction de logements sûrs et de qualité dans les communautés.
Le projet permettra également de développer une application de construction qui permettra de planifier les inspections et de recevoir des notifications de résultats. Il utilisera le modèle ML prédictif pour orienter les constructeurs vers les zones où des déficiences sont susceptibles de se produire, leur permettant de régler ces problèmes avant l'arrivée d'un inspecteur. Cela permet d'éviter d'éventuels arrêts de travail et d'augmenter la productivité des inspecteurs et des municipalités. En supervisant et en automatisant de nombreuses tâches liées à la préparation, à la conduite et à la production de rapports sur les inspections, il contribuera à réduire les arrêts causés par des constructions non conformes, garantissant ainsi que les maisons soient construites à temps.
La Colombie-Britannique est en passe de devenir un chef de file nord-américain en matière de construction numérique et de délivrance de permis électroniques. L’ajout d’un produit unique en son genre comme InspectorAI au secteur fait passer ce travail à un niveau supérieur, permettant à la Colombie-Britannique et au Canada de rester à l’avant-garde de l’innovation et du succès grâce à l’IA.
