IA et transformation durable : Comment les leaders du BTP s’appuient sur les données pour décarboner et optimiser leurs achats

Face à l’urgence climatique et à la pression réglementaire, le secteur du BTP est contraint de revoir ses processus d’achat et ses méthodes de production. Les grandes entreprises qui dominent ce marché utilisent désormais l’intelligence artificielle (IA) et la science des données (Data Science) pour réduire l’empreinte carbone de leurs projets, optimiser l’utilisation des matières premières et renforcer la résilience des chaînes d’approvisionnement. Là où certains groupes français se contentent de démarches exploratoires, des concurrents comme Bouygues Construction, Strabag SE ou Vinci Construction ont déjà industrialisé des solutions qui transforment leur modèle d’affaires.

Maturité des entreprises du BTP en Intelligence artificielle :

*Palmer Research basé sur des données croisées, cette matrice est susceptible de contenir des approximations.

Du pilotage des achats à la réduction du carbone : les cas d’usage prioritaires

Optimisation des structures et économies de matériaux

La première application de l’IA se situe très en amont, au niveau de la conception. Bouygues Construction dispose d’un DataLab qui accompagne ses équipes de conception et d’exécution. Sur la ligne 15 du métro parisien, les ingénieurs ont utilisé des algorithmes de conception générative pour redessiner le mur de soutènement de la station de Saint‑Cloud. Ce changement a permis d’économiser 140 tonnes d’acier et de réduire l’empreinte carbone du projet, tout en conservant la même résistance structurelle. Une telle optimisation des quantités de matériau se traduit directement par une diminution des achats et des émissions de CO₂, et montre que l’IA est capable de proposer des solutions que des équipes humaines, soumises à des délais serrés, ne testeraient pas toujours.

Réduction des interférences et gain de productivité

La collecte et l’analyse de données en temps réel jouent un rôle clé pour ajuster la logistique de chantier. L’équipe Lab TP de Bouygues Travaux Publics, initialement dédiée aux projets de tunneliers, accompagne aujourd’hui des chantiers très variés. Sur le parc éolien en mer de Fécamp, les ingénieurs ont analysé les données de positionnement et d’utilisation de quatre grues. Ils ont constaté que la saturation des grues n’était pas due au manque d’équipement mais à des mouvements inutiles et à des interférences. En réorganisant les trajets et en repositionnant les grues, la productivité a été multipliée par dix tout en évitant l’achat de nouveaux engins. Cette approche de la logistique par la donnée montre comment un service d’innovation peut s’attaquer à des problèmes perçus comme insolubles par le terrain.

Analyse des appels d’offres et pré‑qualification des risques

Les achats ne se limitent pas aux matériaux ; ils englobent aussi la sélection des projets. Strabag SE, important constructeur européen, a mis en place un hub de science des données en collaboration avec Microsoft. Une des premières applications de ce hub est un algorithme de pré‑qualification des projets. En comparant un projet aux milliers d’affaires déjà réalisées, l’outil estime les risques financiers et techniques, y compris les effets météo (possibilité d’immobiliser une grue) et la pertinence du coût. Avec seulement trois mois de données, l’algorithme atteint 80 % de précision dans la prédiction des risquesmicrosoft.com. Les équipes peuvent ainsi décider d’abandonner un appel d’offres risqué avant même d’y consacrer du temps ou des achats, ce qui évite des pertes considérables.

Achats durables et nouveaux matériaux

L’optimisation des achats passe également par la substitution de matériaux traditionnels par des solutions plus vertes. Vinci Construction indique que plus de 60 % du béton utilisé sur ses chantiers en France en 2024 était du béton bas carbone (marque Exegy®) et que la société vise 90 % à l’horizon 2030 vinci-construction.com. Ces matériaux réduisent l’empreinte carbone sans nécessiter de modifications majeures de la chaîne d’approvisionnement. Les unités d’achat doivent cependant revoir leurs critères, car l’IA peut les aider à évaluer le coût global d’une solution : prix d’achat, transport, empreinte carbone, impact social…

Par ailleurs, la fabrication additive modifie la donne pour les achats de matériaux. En France, l’entreprise CyBe et Bouygues Immobilier Grand Ouest ont construit en 2020 un petit bâtiment appelé « La Sphère » dont les murs ont été imprimés sur place avec un bras robotique. Le procédé a permis d’utiliser 30 % de béton en moins par rapport à une structure traditionnelle. Cette expérimentation préfigure l’arrivée d’une production hors site en usine, portée par des start‑ups comme XtreeE qui impriment des éléments en béton optimisés, réduisant ainsi la quantité de matière achetée et transportée.

Gouvernance et rôle des directeurs achats

Pour intégrer ces solutions, la gouvernance doit évoluer. Les responsables achats et RSE des grands groupes ne se contentent plus de négocier les prix, ils orchestrent la transition numérique et environnementale. Chez Bouygues Construction, cette démarche se traduit par un DataLab pluridisciplinaire qui collabore avec les équipes des chantiers et de la R&D pour sélectionner les cas d’usage pertinents. Le laboratoire priorise les projets qui peuvent être déployés rapidement sur le terrain et qui présentent une forte valeur ajoutée.

Les acheteurs doivent également travailler avec des juristes et des data scientists pour sécuriser les contrats. Vinci Construction développe par exemple un outil d’IA qui pré‑sélectionne les clauses irrégulières dans les contrats et repère les passages risqués pendant la phase d’exécution. Cette automatisation des revues contractuelles réduit les coûts, limite les litiges et améliore la qualité des partenariats avec les fournisseurs.

De nouveaux partenariats avec des start‑ups

Pour mettre en œuvre ces innovations, les majors du BTP s’appuient sur un écosystème de start‑ups. Outre XtreeE, spécialisée dans l’impression 3D, et CyBe, d’autres acteurs émergent :

• Deepki : cette start‑up fournit une plateforme de suivi des performances durables pour le parc immobilier. Elle propose des « rétrofits virtuels » assistés par l’IA, permettant de simuler l’impact d’un investissement sur l’empreinte carbone et les coûts d’exploitation. Les directions immobilières peuvent ainsi prioriser les actions et justifier leurs achats auprès des financiers.

• ALICE Technologies : adoptée par Bouygues Construction et d’autres groupes, sa solution de planification simule des millions de scénarios de construction pour optimiser les ressources et réduire les délais. Les résultats influencent la commande de matériaux et la mobilisation de sous‑traitants.

• Mastt : un logiciel utilisé notamment en Australie qui automatise les rapports, prédit les risques et génère des tableaux de bord financiers. Il permet aux propriétaires de suivre le budget et de détecter les dérives en temps réel.

• Start‑ups d’analyse de documents juridiques : l’application LegalAize, développée avec Amazon Web Services, exploite des modèles génératifs pour analyser les contrats et signaler les clauses à risque. Ce service renforce la protection contractuelle et facilite les achats complexes.

Vers un modèle circulaire et bas carbone

L’intégration de l’IA dans la chaîne d’achat n’est qu’une première étape. Les leaders du secteur adoptent de plus en plus un modèle circulaire dans lequel les matériaux sont réutilisés et les déchets valorisés. L’IA peut aider à identifier les gisements de réemploi, à planifier la déconstruction sélective et à optimiser la logistique de recyclage. Les solutions de traçabilité des matériaux, basées sur la blockchain ou les capteurs RFID, se complètent avec des algorithmes de prévision pour anticiper les besoins futurs et éviter la surproduction.

Enfin, l’essor de la taxonomie verte et l’obligation de publier des bilans d’émissions renforcent l’importance d’indicateurs carbone fiables. Les plateformes analytiques et les modèles prédictifs permettent aux directeurs achats d’anticiper l’évolution du coût des matières premières et des quotas de carbone. Ils peuvent ainsi arbitrer entre différentes options (matériau recyclé, produit local, méthode de fabrication innovante) en tenant compte du critère carbone.

Conclusion

L’IA transforme en profondeur les achats et la stratégie carbone des majors du BTP. Alors que certaines entreprises peinent à dépasser les expérimentations, des acteurs comme Bouygues Construction, Strabag ou Vinci démontrent qu’il est possible d’industrialiser des solutions d’optimisation des matériaux, d’anticiper les risques projets et de digitaliser la gestion contractuelle. Ces avancées imposent aux directions achats un rôle central dans la transition environnementale et numérique. Elles montrent qu’une stratégie basée sur la donnée, la collaboration avec des start‑ups et le développement interne de compétences en IA constitue une réponse efficace aux défis environnementaux et économiques du secteur.