Et si toutes vos données techniques parlaient enfin le même langage ?

Sur un projet de construction ou d’infrastructure, une partie importante du travail consiste à savoir précisément quels équipements sont présents, où ils se trouvent et quelles informations leur sont associées. La réponse existe souvent déjà, mais elle est répartie dans plusieurs fichiers : listes d’équipements, exports de maquettes numériques, rapports de contrôle, fiches techniques et documents fournisseurs.

Le défi devient plus important à chaque nouvelle livraison : certains équipements apparaissent, d’autres disparaissent et leurs codes peuvent évoluer. Les équipes doivent alors rapprocher ces informations, mettre à jour leur tableau de suivi et repérer ce qui reste à vérifier.

Pour répondre à ce besoin, nous avons conçu un processus qui associe un agent IA, des automatisations et des règles métier contrôlées. Son objectif : produire une grille de contrôle exploitable à partir de sources hétérogènes, tout en gardant les décisions importantes entre les mains des équipes.

Le contexte : des données utiles, mais dispersées

Notre client, une entreprise intervenant sur un projet d’infrastructure, devait constituer une grille de contrôle des équipements techniques. Ce document rassemble, pour chaque équipement, les informations nécessaires à son identification et à son suivi : code, localisation, étiquette, fabricant, référence produit ou encore document associé lorsque ces données sont disponibles.

La difficulté ne tenait pas à un seul fichier. Les données provenaient de plusieurs sources, avec des formats, des niveaux de détail et des versions différents :

• des listes d’équipements servant de référence pour le périmètre à traiter ;
• des exports issus des maquettes numériques BIM ;
• des fichiers d’étiquetage ;
• des rapports de contrôle et des fiches techniques en PDF ;
• des documents fournisseurs contenant des marques, des gammes et des références.

Ces documents ne se recoupent pas toujours parfaitement. Un équipement peut être présent dans la liste de référence mais absent de la maquette. Une fiche peut mentionner un fabricant sans identifier un modèle unique. Deux produits différents peuvent aussi être associés à un même numéro de dossier documentaire : choisir le premier résultat serait alors une mauvaise réponse.

Le besoin : une grille à jour et des changements compréhensibles

L’équipe avait besoin d’un document unique, remis à jour à partir des dernières listes reçues, plutôt que de plusieurs tableaux à consolider manuellement.

La solution devait notamment permettre de :

1. Retenir le bon périmètre en s’appuyant sur les listes d’équipements fournies.
2. Conserver les équipements présents dans ces listes, y compris lorsqu’ils ne sont pas retrouvés dans les exports de maquette.
3. Rapprocher les données disponibles pour compléter la grille avec les informations documentées.
4. Appliquer les règles d’étiquetage convenues : lorsqu’une étiquette exploitable n’est pas disponible, utiliser le code BIM selon la règle définie pour le projet.
5. Comparer les versions pour présenter les ajouts, les retraits de lignes et les changements de code identifiés.
6. Signaler les informations incomplètes ou contradictoires, afin qu’une personne puisse les examiner.

La solution : un processus métier assisté par l’IA

Nous avons structuré le traitement autour d’une combinaison de lecture documentaire, de rapprochements entre fichiers et de contrôles déterministes. L’agent aide à analyser les documents et à identifier des pistes d’enrichissement ; les règles du processus encadrent ensuite ce qui peut être repris dans la grille.

1. Construire le périmètre à partir des bonnes sources

Le traitement lit les listes d’équipements et reconstitue les informations d’identification disponibles. Les listes définissent le périmètre de la grille ; les exports de maquette et d’étiquetage servent à compléter les lignes lorsqu’un rapprochement est possible.

Un équipement codifié présent dans une liste reste donc pris en compte, même s’il n’est pas retrouvé dans la maquette. À l’inverse, lorsqu’une ligne ne fournit pas assez d’informations pour constituer un code exploitable, elle est signalée pour correction au lieu de recevoir un code inventé.

2. Rapprocher les informations par équipement et par gamme

Les données sont recherchées dans les exports, les rapports et les documents techniques disponibles. Le traitement utilise les identifiants et les codes pour rapprocher les sources, puis s’appuie sur les règles et correspondances validées par les équipes pour renseigner, lorsque c’est possible, les fabricants et les références.

La distinction entre type d’équipement et gamme est importante : deux équipements de même type ne correspondent pas nécessairement au même produit. Le processus tient compte de cette distinction et peut conserver des cas particuliers validés pour un libellé précis.

Certaines données, comme un numéro de série ou une adresse MAC, concernent un équipement individuel. Elles demandent un rapprochement suffisamment sûr : elles ne sont pas simplement recopiées sur tous les équipements d’une même famille.

3. Traiter les documents sans masquer les incertitudes

Les fiches techniques et rapports PDF apportent des informations utiles, mais leur lecture ne donne pas toujours une réponse unique. Un dossier peut contenir plusieurs variantes, une référence incomplète ou des pages scannées difficiles à exploiter automatiquement.

Le processus conserve ces limites visibles. Une marque peut ainsi être renseignée alors que la référence exacte reste à confirmer. De même, une contradiction entre sources est signalée pour examen : l’objectif est d’aider l’équipe à prendre une décision documentée, pas de remplir une case à tout prix.

4. Comparer les nouvelles listes à la version précédente

À chaque nouvelle livraison, une nouvelle génération produit une grille et des éléments de comparaison. Les équipes peuvent retrouver les lignes ajoutées ou retirées, ainsi que les changements de code rapprochés grâce à un identifiant unique lorsqu’il est disponible et non ambigu.

Cette distinction évite d’interpréter automatiquement chaque changement de code comme la disparition d’un équipement suivie de la création d’un autre. Les cas qui ne peuvent pas être rapprochés avec certitude restent à examiner.

5. Fournir une grille et des rapports de suivi

Le résultat comprend une grille Excel consolidée et des rapports adaptés à deux usages : une présentation des résultats et du remplissage pour le client, et une vue interne plus détaillée pour identifier les anomalies, les données manquantes et les prochaines vérifications.

Les générations sont conservées dans des dossiers distincts, avec leurs sources et leurs éléments de comparaison. Cela permet de retrouver la version utilisée et de comprendre les évolutions d’une livraison à l’autre.

Ce que le cas montre concrètement

Sur une version contrôlée du projet, la grille réunissait près de 8 500 équipements provenant de plusieurs ouvrages. La mise à jour par rapport à la version précédente a fait apparaître plusieurs centaines de lignes retirées, quelques ajouts et une dizaine de changements de code rapprochés par identifiant unique.

Les rapports permettent également de mesurer le remplissage : sur cette version, environ 62 % des lignes comportaient un fabricant et 61 % une référence produit. Ces chiffres donnent une vue de l’information disponible dans la grille ; ils ne constituent pas, à eux seuls, une validation de conformité sur le terrain.

Pour les équipes, l’intérêt est de disposer d’un document consolidé, de repérer plus rapidement les manques et de consacrer leur revue aux points qui demandent une décision métier. Le projet ne fournit pas, à ce stade, de mesure chiffrée du temps économisé.

Ce qui peut être adapté à d’autres métiers

Ce cas porte sur des équipements de construction, mais la méthode peut s’appliquer à d’autres situations où les équipes rapprochent régulièrement des documents et des tableaux :

• Maintenance et exploitation : consolider un inventaire d’actifs, leurs documents et les informations nécessaires à leur suivi.
• Industrie : rapprocher des listes de matériels, des fiches fournisseurs et des références de pièces.
• Immobilier et gestion de patrimoine : structurer les données techniques de plusieurs bâtiments et suivre les informations manquantes.
• Achats et qualité : comparer des listes de produits avec des dossiers fournisseurs et faire ressortir les éléments à vérifier.

Selon le besoin, un projet similaire pourrait aussi être prolongé par une interface de validation, une connexion à des outils documentaires ou des notifications lors de nouvelles livraisons. Ces fonctions sont des pistes d’évolution à étudier avec chaque client ; elles ne décrivent pas nécessairement ce qui a été déployé dans ce cas.

Un agent construit autour de vos règles métier

Un agent IA utile ne se limite pas à lire des fichiers. Il doit comprendre ce que l’entreprise cherche à produire, utiliser les bonnes sources, appliquer les règles convenues et rendre les cas incertains faciles à retrouver.

Chez Studio du Web, nous concevons des agents IA et des outils métier sur mesure à partir de vos documents, de vos processus et des décisions que vos équipes doivent garder sous contrôle.

Vous avez un processus documentaire ou un tableau de suivi qui mobilise trop de temps ? Décrivez-nous votre besoin : nous regarderons ensemble ce qui peut être automatisé.