Village BIM

La réutilisation des bâtiments existants est l’un des leviers les plus puissants pour réduire l’empreinte carbone du secteur. Encore faut‑il « voir » ce qui se cache à l’intérieur les parois, inventorier rapidement les matériaux réutilisables et concevoir des complexes structurels performants à partir de l’existant.

C’est précisément, le sujet abordé lors de cette session Autodesk University présentée par Madame Fope Bademosi, Circular Economy and Construction Researcher et Monsieur Lorenzo Villaggi, Principal Research Scientist.

Ci-dessous, je vous propose une synthèse de leur intervention au travers de cet article.

1- Pourquoi la réutilisation est un impératif climatique (et économique)

Le constat est sans appel et illustré par ces différents points :

• Les bâtiments représentent environ 40 % des émissions mondiales de carbone.
• La démolition génère 90 % des déchets du secteur, et 75 % des matériaux potentiellement réutilisables finissent en décharge.
• À l’inverse, réutiliser un bâtiment existant réduit de 50 à 75 % le carbone par rapport à une construction neuve.
• La tendance est engagée : en 2021, plus de la moitié des projets AIA provenaient de rénovations, contre 34 % en 2005.

Ces chiffres rappellent qu’au‑delà du climat, la réutilisation préserve l’identité des lieux, l’énergie grise déjà investie et coûte souvent moins cher que de repartir de zéro.

2- Trois étapes pour industrialiser la réutilisation : Prédire, Cataloguer, Concevoir

Les chercheurs présentent une étude de cas : la transformation d’un bureau en data center. À partir de données limitées (plans, scans, images thermiques, relevées radiofréquences), l’IA construit une représentation fine des murs, identifie les matériaux réutilisables (montants métalliques, isolants, conduits…), et évalue leur état.

        – 1) Prédire ce qui se cache dans les parois

Le processus s’appuie sur des graphes de connaissances : chaque matériau, chaque ensemble est modélisé, ce qui permet à l’IA de simuler différents scénarios de réutilisation et d’optimiser les choix selon plusieurs critères (carbone, coût, performance…).

À partir de données multimodales (plans, photos, nuages de points, imagerie thermique, relevés de fréquences radio, données SIG), des modèles IA interprètent la composition des murs et l’état des matériaux sans sondages destructifs.

Exemple présenté : détection sur une longueur de mur de 14 mètres composé de montants métalliques, de tuyaux PVC, conduits électriques en acier galvanisé, de laine minérale, présence.

        – 2) Inventorier les matériaux réutilisables

Les résultats sont traduits en « passeports numériques de matériaux » : quantités, état, valeur potentielle, conditions de réemploi. Cette structure alimente un graphe de connaissances synchronisé avec un jumeau numérique 3D, ce qui facilite l’analyse et la planification.

        – 3) Concevoir des ensembles performants, bas‑carbone

Des agents IA exploitent des graphes de matériaux et d’ensembles (règles normatives, bibliothèques de produits) pour proposer des variantes selon des objectifs (réemploi, réduction carbone, coût, déconstruction). L’utilisateur navigue dans les compromis (acoustique, feu, thermique, carbone, prix) et utilise une solution logicielle dans les outils Autodesk.

3- Des résultats concrets et prometteurs

Trois domaines sont proposés :

• Réutilisation maximale des matériaux existants pour créer une paroi extérieure performante.
• Priorité à la déconstruction et à la modularité, avec des connexions réversibles.
• Intégration de biomatériaux pour réduire encore l’empreinte carbone.

Chaque solution est évaluée en termes de performance (résistance au feu, acoustique, etc.) et d’impact environnemental (kg de CO₂/m²).

4- Vers une adoption à grande échelle

L’équipe de recherche Autodesk travaille à rendre ces outils accessibles : compatibilité avec les appareils mobiles, utilisation de capteurs standards, intégration dans les workflows existants. L’objectif : démocratiser l’évaluation et la réutilisation des matériaux, pour accélérer la transition vers le bâtiment circulaire.

5- Bénéfices pour les maîtres d’ouvrage, concepteurs et entreprises

• Décisions plus tôt, avec moins d’incertitudes : accès aux matériaux cachés, estimation de quantités/réemploi sans ouvrir les parois.
• Accélération des études : de la campagne de relevés à la variabilité d’ensembles simulés et comparés par l’IA.
• Réduction du risque chantier : moins de découvertes tardives, meilleure préparation des filières de réemploi.
• Performance démontrable : feu, acoustique, thermique, carbone et coût tracés jusqu’au matériau.
• Conformité et conception pour la déconstruction : stratégies de réversibilité et déconstruction intégrées dès la conception.

6- Conclusion

Rénover plutôt que reconstruire n’est pas seulement un geste écologique : c’est un gisement de valeur encore sous-exploité. En combinant capteurs accessibles, données multimodales, graphes de connaissances et agents IA, il devient possible de connaitre la composition des parois, de quantifier le potentiel de réemploi et de concevoir des ensembles bas carbone conformes aux normes.

Pour aller plus loin, je vous invite vivement à regarder cette présentation, qui apporte de nombreux éclairages et détails complémentaires.