«En fin de compte, c'est l'humain qui prend la décision.»

Presque tout le monde a déjà été confronté d'une manière ou d'une autre à l'intelligence artificielle (IA), mais les experts en la matière sont rares. Roger Basler de Roca en est un. Nous avons discuté avec lui des plus-values qu'apporte l'IA, des risques et de la manière dont elle modifie les rôles et les responsabilités au sein des équipes de projet.

_{Interview: Michael Milz | 02.07.2026}

Comment expliquer à un public féru de technologie, mais sans formation spécifique en IA, ce que les systèmes d'IA actuels savent particulièrement bien faire – et où se situent leurs limites?
En principe, les applications basées sur l'IA, en particulier dans le domaine linguistique, reposent essentiellement sur des modèles. Elles fonctionnent de la même manière que nous autres humains, qui savons souvent à l'avance comment notre interlocuteur va terminer sa phrase. Elles identifient des tendances et des probabilités à partir d'une très grande quantité de données. Elles sont donc particulièrement adaptées à des tâches telles que la rédaction, la traduction, l'analyse de données ou le traitement d'informations. Pour faire simple, c'est un peu un mix d'Excel et de Word, avec lequel on parle au lieu d'appuyer sur des touches. Leur force réside donc dans leur capacité à structurer, résumer et replacer rapidement les informations dans leur contexte. Leur limite est toutefois claire: ces applications ne comprennent pas vraiment ce qu'elles disent. Elles calculent des probabilités. Le véritable problème n'est pas le manque de puissance de calcul, mais le manque de compréhension réelle.

Bon nombre de projets de construction échouent en raison d'un manque de coordination ou d'une perte d'informations. Pensez-vous que l'IA générative peut être utile, notamment en matière de communication et de documentation?
L'ambition actuelle d'un système qui coordonne parfaitement l'ensemble des processus hétérogènes et des parties prenantes est sans doute encore loin de se concrétiser. Mais c'est justement dans les domaines de la communication et de la documentation que des avantages très concrets existent déjà. Les procès-verbaux de réunion peuvent être transcrits, consultés et automatiquement convertis en tâches ou en responsabilités. Cela améliore considérablement la traçabilité. Nous constatons également des progrès dans le traitement des informations visuelles. Par exemple, lors de la conversion de plans 2D en modèles 3D ou lors de la structuration de notes manuscrites. La différence fondamentale ne réside toutefois pas dans une quelconque superintelligence, mais dans le fait que les informations deviennent plus faciles à trouver et sont plus compréhensibles.

«Les données structurées deviennent un facteur stratégique.»

Quels sont à votre avis les principaux risques liés à l'utilisation de l'IA dans des secteurs où les exigences en matière de sécurité, de conformité aux normes et de traçabilité sont élevées, à l'image du secteur de la construction?
Ils se situent essentiellement sur trois niveaux. Le premier niveau concerne le dialogue avec le système lui-même. L'IA fournit souvent des réponses très convaincantes et très humaines. Cela incite à croire trop vite ce que l'on entend, sans en examiner les fondements d'un œil critique. En général, les gens ont tendance à attribuer de la compétence aux systèmes qui se montrent sûrs d'eux. Le deuxième niveau concerne la base de données. La qualité des systèmes d'IA modernes dépend entièrement de la qualité des données sur lesquelles ils s'appuient. Des données de qualité, structurées et traçables deviennent donc un facteur stratégique. Le troisième niveau concerne la protection des données. Dès que des données sont traitées ou téléchargées, une question se pose: où se trouvent-elles? Qui a le droit de les réutiliser? C'est précisément là que des tensions apparaissent entre les modèles européens et américains. Et malgré toutes les avancées technologiques, une chose reste vraie: c'est l'être humain qui reste responsable. Si les machines peuvent apporter une certaine assistance, c’est à lui qu'il revient en fin de compte de prendre la décision.

Que sait-on concernant les droits d'auteur sur les données et les informations qui sont utilisées dans les modèles d'IA?
C'est une question juridique complexe. Pour simplifier, comme je l'ai déjà mentionné, c'est ici que s'affrontent les mentalités américaine et européenne. Aux États-Unis, la législation sur le droit d'auteur prévoit des exceptions pour la recherche et l'entraînement des modèles. C'est pourquoi de nombreuses entreprises spécialisées dans l'IA étaient à l'origine structurées comme des organismes de recherche. L'Europe attache davantage d'importance au respect du principe de la protection de la propriété intellectuelle. C'est précisément là que naissent les conflits. La situation devient particulièrement critique lorsque des collaborateurs saisissent des données internes dans des systèmes d'IA publics sans disposer de directives claires. Beaucoup sous-estiment le fait que ces informations peuvent potentiellement être traitées ultérieurement. Le véritable problème ne réside pas seulement dans la technologie elle-même, mais aussi dans le manque d'informations sur son utilisation.

«Ce n'est pas l'IA qui détermine la qualité, mais les processus qui l'entourent.»

Quelles compétences les professionnels du bâtiment doivent-ils posséder pour utiliser l'IA à bon escient ?
Ce qui importe avant tout, c'est la capacité à évaluer la plausibilité: on doit pouvoir juger de la logique et de la logique des résultats. Une autre compétence importante est la pensée systémique. Dans le secteur du bâtiment en particulier, les matériaux, les normes, les calendriers et les contraintes matérielles sont étroitement liés. Comprendre pleinement cette complexité reste une affaire humaine. Enfin, il faut être capable de donner des instructions claires aux systèmes. L'IA ne fonctionne bien que si les humains lui fixent des objectifs, des valeurs et un cadre clairs.

Selon vous, comment l'IA modifie-t-elle les rôles et les responsabilités au sein des équipes de projet? Va-t-elle plutôt servir de système d'assistance ou devenir de plus en plus une co-auteure de tâches complexes?
J'aime bien comparer cela à l'introduction des logiciels de CAO. Si le logiciel a bien apporté un soutien, il n'a pas remplacé les connaissances et les compétences que les professionnels devaient par ailleurs posséder. L'IA sera capable de prendre en charge de nombreuses tâches répétitives et chronophages. Elle peut soulager les gens et compenser certaines faiblesses. Mais la réflexion critique ne doit jamais être déléguée. Réfléchir avant, pendant et après reste une tâche humaine fondamentale. Par conséquent, nous aurons gagné si l'IA représente un gain de temps qui nous permette de mieux réfléchir.

Comment les méthodes de travail vont-elles évoluer au cours des cinq prochaines années dans les secteurs à forte intensité cognitive, où les processus de projet sont au coeur de l'activité – et ce quelle que soit la discipline? 
Nous assistons actuellement à la naissance de logiciels en mesure de faire fonctionner d'autres logiciels. Les systèmes agissent de plus en plus de manière autonome les uns avec les autres. On peut déjà aujourd'hui demander à une IA de transférer des données d'un système à un autre, de mettre à jour des informations ou de restructurer des contenus. Cela va bouleverser de nombreuses interfaces, ainsi que bon nombre de processus manuels. Cela soulève parallèlement de nouvelles questions pour les éditeurs de logiciels: quelles fonctionnalités développent-ils eux-mêmes, et quelles sont celles développées par une IA? Le grand bouleversement réside probablement moins dans les outils individuels que dans la manière dont les logiciels communiqueront entre eux à l'avenir.

Quelles attentes le secteur du bâtiment peut-il avoir de manière réaliste vis-à-vis de l'IA – et dans quels domaines le secteur (ou le grand public) surestime-t-il encore cette technologie aujourd'hui?
L'IA est déjà très performante aujourd'hui pour les tâches textuelles: rédaction de procès-verbaux, traductions, contrôles qualité ou structuration d'informations. Les modèles multimodaux, c'est-à-dire les systèmes qui traitent simultanément du texte, des images ou des documents, évoluent eux aussi rapidement. En revanche, on surestime souvent l'idée d'une IA globale entièrement autonome qui contrôlerait intelligemment l'ensemble des processus. Nous n'en sommes pas encore là. Mais ce n'est pas forcément le but recherché. De petites aides concrètes au quotidien peuvent déjà avoir un impact considérable.

Si vous deviez donner trois conseils pratiques aux acteurs du secteur de la construction et de la planification avant de se lancer dans l'IA, quels seraient-ils?
Premièrement: déterminer clairement quels processus peuvent réellement être automatisés de manière judicieuse. Deuxièmement: prendre au sérieux la qualité des données. Des données de qualité font toute la différence. Des données de mauvaise qualité ne font qu'aggraver les problèmes plus rapidement. Et troisièmement: faire preuve d'une volonté d'expérimenter et d'apprendre. Nous n'en sommes encore qu'aux prémices de cette évolution. Ceux qui commencent dès aujourd'hui à apprendre et à expérimenter se forgent un avantage décisif à long terme.