Adoption de l’IA en construction : freins réels, solutions concrètes et feuille de route stratégique SST
- SquadrAI Team
- 24 mars
- 7 min de lecture
Dernière mise à jour : 1 juin
Construire l’avenir de la SST avec l’IA : entre résistance, innovation et transformation responsable
Québec, 2024 — Le secteur de la construction demeure le plus dangereux de la province.
Selon la CNESST :
🔹 Plus de 7 000 accidents du travail par an dans la construction
🔹 1 accident sur 4 mène à une incapacité temporaire ou permanente
🔹 Pertes économiques directes : +240 millions $ / an
🔹 Facteurs humains, manque de prévention, surcharge administrative : les causes sont connues
Et pourtant, les solutions existent.
Accidents et décès
En 2023, on a recensé 8 676 accidents du travail et 914 maladies professionnelles dans le secteur de la construction. Plus alarmant encore, 68 travailleurs de la construction ont perdu la vie dans le cadre de leur emploi en 2023, contre 57 en 2022. Ces décès représentent 32% du total des décès au travail, alors que les travailleurs de la construction ne représentent qu'environ 5% de la main-d'œuvre en emploi
L’adoption de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur de la construction ne se résume pas à une question technologique.
C’est un véritable défi humain, organisationnel et stratégique. Forte de son potentiel pour sauver des vies, réduire les incidents et transformer la gestion des risques, l’IA ne peut réussir sans l’adhésion des travailleurs, des comités de santé et sécurité (CSS), et des gestionnaires de terrain.
De plus en plus de professionnels voient dans l’IA un levier de prévention proactive.
Des solutions concrètes émergent : vision par ordinateur pour détecter le port des EPI, capteurs prédictifs connectés, assistants IA pour la déclaration d’incidents, etc.
Mais les freins sont bien réels : manque de données fiables, résistance syndicale, opacité algorithmique, ou encore incompréhension du ROI.
Le Québec, à travers le rapport Prêt pour l’IA du Conseil de l’innovation, appelle justement à structurer cette transition avec une feuille de route claire, éthique et participative.
👉 Cet article vous propose une double lecture :
Un portrait rigoureux des obstacles spécifiques à l’IA en construction
Une feuille de route stratégique IA + SST, inspirée du modèle PPAI et des meilleures pratiques terrain
Car oui, l’IA en prévention ne remplace pas l’humain : elle le soutient, l’informe et le protège, à condition d’être bien implantée. C’est tout l’enjeu de la transition que nous avons amorcée collectivement.
👷♂️ Le secteur de la construction (SCIAN 33) est en pleine transformation numérique. Mais l’intégration de l’intelligence artificielle (IA), en particulier pour la santé et sécurité au travail (SST), reste freinée par plusieurs obstacles persistants. Voici un portrait structuré des défis et une feuille de route stratégique pensée pour les dépasser avec impact.
🧱 1. Portrait structuré des principaux obstacles à l’adoption de l’IA dans la construction
🔍 A. Obstacles technologiques & liés aux données
➤ Accès limité à des données fiables
« Sans jeux de données robustes, les modèles d’apprentissage automatique produisent des prédictions peu fiables, surtout en environnement non structuré comme les chantiers. » — MDPI, 2024
80% des entreprises en construction affirment ne pas disposer de données exploitables pour l’IA
Peu de capteurs déployés sur le terrain = données incomplètes (bruit, posture, EPI)
➤ Incompatibilité technologique
Outils IA souvent conçus pour des environnements contrôlés (usines, bureaux), donc difficilement adaptables aux aléas des chantiers extérieurs.
🔧 B. Obstacles humains et organisationnels
➤ Résistance des travailleurs et des syndicats
« 68% des membres des comités SST estiment que les systèmes d’IA sont intrusifs et dévalorisent leur rôle décisionnel. » — GenAISafety, 2024
Peur d’être surveillé, jugé par des algorithmes.
Crainte de sanctions automatisées ou de remplacement.
➤ Manque de culture numérique
Seulement 15% des contremaîtres québécois en construction ont reçu une formation numérique avancée
➤ Manque d’expertise
Dans les PME : pas d’équipe IA interne, recours à des fournisseurs externes coûteux.
« 37% des organisations n’ont pas les compétences internes nécessaires pour développer ou maintenir une solution IA. » — HEC Montréal, 2023
🧭 C. Obstacles stratégiques et structurels
➤ Faible clarté sur le ROI
Difficile de quantifier les gains en SST à court terme, ce qui freine l’investissement.
Le manque de mesure de rentabilité est cité par 32% des dirigeants comme frein principal
➤ Absence de stratégie IA
« Les entreprises de construction ne savent pas par où commencer avec l’IA » — Conseil du patronat du Québec (CPQ)
L’IA est souvent perçue comme un gadget ou réservée aux grandes entreprises.
🤖 2. Analyse personnalisée avec solutions ciblées (Feuille de route IA + SST)
✅ A. Solutions technologiques avec exemples & données
🧩 Tableau : 100 modèles de projets IA-SST – PrevIA
Nom du Projet IA | Catégorie | Acteurs concernés |
Caméra IA pour détection du port des EPI | Équipement | Employeurs, Comité SST |
Prédiction des pannes de machines par maintenance prédictive IA | Équipement | Employeurs, Fournisseurs |
Suivi IA des angles morts engins lourds | Lieux | Employeurs, CNESST |
Détection comportementale de gestes dangereux via vision IA | Nature humaine | Comité SST, Employeurs |
Analyse NLP des rapports d’incidents | Opérations | Comité SST, CoSS |
Application IA pour suggestions de mesures correctives | Opérations | Comité SST, Employeurs |
IA de reconnaissance sonore pour détection de cri de détresse | Lieux | Travailleurs, CoSS |
Recommandation d’EPI selon matrice de risques IA | Équipement | Comité SST, Employeurs |
IA prédictive de chute de hauteur via analyse posture | Nature humaine | Travailleurs, CoSS |
Chatbot SST pour nouveaux employés | Nature humaine | Employeurs, Comité SST |
Détection IA d'obstacles sur trajets piétons | Lieux | Travailleurs, Comité SST |
Suivi thermique des équipements en temps réel | Équipement | Employeurs, Fournisseurs |
Classification IA des zones à risques sur plans de chantier | Lieux | CoSS, Employeurs |
Alerte IA sur dépassement de seuil de vibration/son | Équipement | Employeurs, Fournisseurs |
Analyse IA des vidéos de formation pour extraire points critiques | Opérations | Employeurs, Comité SST |
Prévision IA du stress thermique selon météo et activité physique | Lieux | Travailleurs, CoSS |
Tableau de bord prédictif incidents par secteur | Opérations | CNESST, Employeurs |
IA pour contrôle de conformité du rangement des outils | Équipement | Travailleurs, Employeurs |
IA de prédiction des maladies professionnelles (exposition chronique) | Nature humaine | CNESST, Employeurs |
🔄 B. Intégration fluide avec systèmes existants (SquadrAI, Safe Scan 360, GenAISafety)
« Les modules IA sont désormais proposés sous forme de plugins intégrables à vos outils de gestion de projet (ACONEX, BIM, ERP) » — GenAISafety 2025
Connectivité API : IA synchronisée avec les logiciels existants.
Fusion avec maquette numérique (BIM) : enrichissement visuel avec couches de sécurité.
Alerte terrain : système d’alerte audio dans la cabine des machines ou bracelets connectés.
🔐 3. Mesures concrètes pour sécuriser l’adoption : Éthique, légitimité, formation
🛡️ A. Légitimation sociale & gouvernance participative
Initiative | Description | Source |
Dissection algorithmique | Le CSS peut consulter, modifier et valider les critères de détection de l’IA. | GenAISafety |
Score de confiance visible | Calcul d’un score en temps réel basé sur l’adhésion, les résultats et les révisions du CSS. | WEF, 2023 |
Ateliers éthiques trimestriels | CSS, direction, développeurs se réunissent pour calibrer les IA selon les besoins du chantier. | Deloitte, 2022 |
🎓 B. Formation terrain et montée en compétence
Capsules vidéo : « L’IA au service de ta sécurité » (5 minutes, exemples concrets)
Micro-formations gamifiées (ex : reconnaître une alerte IA en situation)
Partenariat CSS + formateurs pour développer des contenus « acceptés par les pairs »
🔄 C. Contrôle humain systématique
« L’IA ne remplace pas le jugement humain. Elle l’augmente — à condition que le dernier mot revienne toujours à l’humain sur le terrain. »— GenAISafety, 2024
« Tout signal IA critique doit être validé par un humain qualifié. »— IEEE, 2023
🔸 Principales pratiques recommandées :
Validation humaine obligatoire : aucune décision automatisée sans intervention d’un responsable terrain ou comité SST.
Dispositif de validation manuelle intégré à la chaîne de traitement (alertes, recommandations, actions).
Pondération ajustable des facteurs de risque dans les modèles IA par les CSS :👉 Exemple : 60% pondération des conditions collectives (environnement, équipements), 40% sur les comportements individuels.
🎯 Objectif : garantir l’équité, la transparence, et préserver la légitimité sociale des outils IA dans le processus de décision SST.
🧪 Scénarios IA + SST concrets – Inspirés par PPAI
🔸 Scénario 1 – Zone de levage sans casque
Problème : Un ouvrier entre dans une zone à risque sans EPI.
IA + Action : Caméra IA détecte l'absence de casque → alerte immédiate transmise via bracelet connecté à l’équipe supervision.
Impact : Évitement de blessure potentielle et déclaration automatique dans le registre incident.
🔸 Scénario 2 – Risque météo / tâche critique
Problème : Une tâche en hauteur est planifiée par vents forts.
IA + Action : L’IA croise la météo en temps réel avec la tâche planifiée et propose un report stratégique.
Impact : Prévention proactive d’un accident de chute → réduction des risques graves.
🔸 Scénario 3 – Formation personnalisée par PPAI
Problème : Hausse d’incidents la nuit chez les apprentis en coffrage.
IA + Action : PPAI détecte un taux d’incident 3x supérieur et déclenche automatiquement un module de formation ciblée.
Impact : Réduction des incidents spécifiques par adaptation des formations SST.
🔸 Scénario 4 – Détection de fatigue et stress
Problème : Plusieurs travailleurs présentent des signes de fatigue intense après 10h de travail sous forte chaleur.
IA + Action : Capteurs biométriques combinés à PPAI identifient les signaux physiologiques critiques → l’IA recommande des pauses et des rotations.
Impact : Prévention de malaises, suraccidents et amélioration du climat de travail.
🔸 Scénario 5 – Analyse prédictive de bris d’équipement
Problème : Un treuil mécanique montre des variations anormales.
IA + Action : Données captées par IoT analysées par PPAI → prédiction d’un bris imminent → maintenance préventive déclenchée automatiquement.
Impact : Réduction des arrêts de chantier et suppression d’un potentiel risque mécanique.
🔸 Scénario 6 – Surveillance collective automatisée
Problème : Plusieurs cas similaires de postures à risque apparaissent sur un chantier.
IA + Action : PPAI détecte ≥3 incidents semblables → déclenche une alerte collective et propose un ajustement du poste de travail via ergonomie assistée.
mpact : Réduction des troubles musculo-squelettiques (TMS) et amélioration continue des conditions de travail.
🛤️ Modèle d’implantation : Strategic Safety Road Map – Construction
Phase | Objectif | Action clé | Résultat visé |
1. Exploration | Définir les besoins IA-SST | Ateliers CSS + Direction | Cas d’usage prioritaires |
2. Préparation | Évaluer les données, contraintes | Audit technologique + RGPD | Plan de préparation clair |
3. Prototype | Déployer un pilote | Système IA pour EPI ou analyse vidéo | Mesure d’impact terrain |
4. Validation | Évaluer l’adhésion et les résultats | Enquêtes, indicateurs d’accidents | Ajustement collaboratif |
5. Évolution | Élargir à d'autres chantiers | Mutualisation intersites | Standardisation + |
acceptation | |||
6. Pérennisation | Institutionnaliser IA + SST | Intégration formation continue | Nouvelle culture SST |
🔧Produits GenAISafety
Plateformes et outils IA appliqués à la SST :
SquadrAI Hugo AI COSS – Assistant IA pour comités SST (CSS)
GenAISafety Suite – IA intégrée pour la gestion SSE
GenAISafety Metrics – Tableau de bord IA pour indicateurs SST
Twin’s AI-Driven Workplace – Jumeau numérique pour chantiers
Preventer-AI for Mutuals – IA pour mutuelles préventionnistes
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📚 Références principales utilisées
Conseil de l’innovation du Québec, Rapport Prêt pour l’IA, 2024
CPQ / Aviseo, Adoption IA au Québec, 2024
GenAISafety, Défis des CSS et solutions IA, 2024
Deloitte, PwC, McKinsey, Études de cas IA en industrie, 2022–2023
Struxhub, Neuroject, Intégration IA dans les systèmes de construction, 2023
IEEE, Gartner, Contrôle humain & modèles explicables, 2023
AltusGroup, Numalis, Tendances IA en construction, 2023–2024
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