Syracuse

BIM computationnel : des données vers l'IA : ingénierie & architecture, enseignement & recherche / Aurélie de Boissieu, coordinatrice

Livre

Boissieu, Aurélie de (1985-....). Directeur de publication

Edited by Éditions Eyrolles - 2024

Les défis auxquels l'environnement bâti doit répondre sont de plus en plus nombreux. Entre contextes sociaux complexes, programmes économiques sous pression et nécessité de construire et d'habiter de manière performante et durable, les attentes qui reposent sur l'AECO (Architecture, Ingénierie, Construction et Opération) sont cruciales. Le BIM, ses processus et ses outils visent depuis de nombreuses années à soutenir ces pratiques exigeantes. Aujourd'hui, la multiplication des données accumulées et les avancées technologiques permettent des pratiques computationnelles de plus en plus avancées. Récemment, le succès rencontré par certains algorithmes d'Intelligence Artificielle comme ChatGPT ou MidJourney a démontré comment ces approches computationnelles pouvaient présenter des potentialités multiples sur des champs d'application toujours plus larges. Rarement interrogées de façon transversale, les évolutions du BIM et du computationnel portent pourtant de fortes potentialités pour l'industrie. Elles entraînent avec elles de multiples changements et répercussions du point de vue des pratiques, des organisations, des acteurs et de leurs missions, mais aussi : de la gouvernance des données, du green IT, des algorithmes et des biais de données. Les nouveaux rôles et nouvelles compétences, les nouveaux rapports à la simulation, à l'optimisation, à la conception en général, à l'automatisation, à l'industrialisation et à l'open source, sont autant d'enjeux à discuter dans l'évolution de ces pratiques BIM computationnelles. Sous un angle ouvert et multidisciplinaire, les textes rassemblés ici exposent diverses perspectives sur les pratiques actuelles du BIM. Les pratiques informationnelles de l'industrie de la construction y sont interrogées, chaque texte amenant une nouvelle perspective propre à ses auteurs sur le sujet.

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