Chez Sweco, Shah Muhammad voit l’IA transformer la conception des villes

Une ville se construit par une succession de décisions très concrètes : où faire passer une route, comment limiter les embouteillages, quelle forme donner à un bâtiment pour réduire ses besoins énergétiques, ou encore quels espaces naturels préserver. Ces arbitrages, longtemps réalisés à partir de plans, d’études et de discussions entre experts, peuvent désormais être éclairés par l’intelligence artificielle. Chez Sweco, Shah Muhammad, responsable de l’innovation en IA, voit dans cette évolution un moyen de rendre la planification urbaine plus rapide, plus exploratoire et potentiellement plus durable.

L’enjeu n’est pas de laisser un logiciel dessiner seul la ville. Il s’agit plutôt de donner aux architectes, ingénieurs, urbanistes et décideurs la capacité d’examiner davantage d’hypothèses avant de couler le premier béton. L’IA peut traiter de grands volumes de données, produire des simulations et signaler des effets qui seraient difficiles à anticiper manuellement. Mais ses résultats dépendent étroitement des informations qui lui sont fournies, ainsi que de la manière dont des professionnels les interprètent.

De la planification linéaire aux scénarios urbains

Sweco est une agence d’ingénierie et de design dont les projets se situent au croisement de l’aménagement, des infrastructures et du bâti. Pour Shah Muhammad, l’IA modifie un travail traditionnellement long et complexe : au lieu d’étudier une seule solution à la fois, les équipes peuvent comparer plusieurs pistes, puis écarter plus tôt celles qui paraissent moins pertinentes.

Cette approche répond à des problèmes familiers aux habitants des villes. La congestion routière peut allonger les temps de trajet, accroître les nuisances et aggraver la pollution atmosphérique. Les bâtiments neufs, eux, engagent leur consommation énergétique pour des décennies. Dans ces deux cas, une mauvaise décision de conception peut coûter cher à corriger une fois les infrastructures construites.

L’idée centrale est donc de tester virtuellement des choix qui, dans le monde physique, exigeraient du temps, de l’argent et des travaux parfois irréversibles. Un outil d’IA peut par exemple analyser les données disponibles, simuler différents scénarios et aider les équipes à repérer les compromis entre mobilité, énergie, usages du sol et contraintes techniques.

Comment l’IA peut-elle aider à concevoir un quartier ?

Dans l’urbanisme, l’intelligence artificielle ne se limite pas aux assistants génératifs capables de produire du texte ou des images. Elle peut aussi désigner des méthodes d’analyse prédictive et d’automatisation : des systèmes qui examinent des informations, détectent des régularités et évaluent les effets possibles d’une décision.

Pour une équipe de conception, l’intérêt est d’accélérer la phase où l’on pose les bonnes questions. Que se passerait-il si l’on modifiait l’implantation d’un bâtiment ? Quels choix risquent d’augmenter les besoins énergétiques ? Comment différentes configurations peuvent-elles influer sur les flux de circulation ? Plutôt que de promettre une réponse unique, l’IA fournit un cadre de comparaison entre des scénarios.

Cette capacité à explorer plusieurs futurs possibles est particulièrement importante dans des projets qui mêlent de nombreuses disciplines. Un même aménagement réunit souvent des contraintes d’architecture, de génie civil, de transports, d’énergie, de paysage et d’environnement. L’IA peut faciliter l’analyse de ces paramètres, à condition que les équipes partagent leurs informations dans des formats compatibles.

Le monde réel résiste aux modèles

C’est précisément sur ce point que Shah Muhammad appelle à la prudence. Le monde réel n’est pas une simulation stable. Les conditions météorologiques évoluent, les habitants adaptent leurs comportements, les usages d’un quartier se transforment et des événements imprévus surviennent. Un modèle peut être utile, mais il doit pouvoir composer avec cette variabilité.

Cette limite est fondamentale. Un système prédictif travaille à partir de données passées, de règles et d’hypothèses. Il peut donc aider à détecter un risque ou à classer des solutions, mais il ne connaît pas automatiquement les changements futurs, ni les réalités locales qui ne figurent pas dans ses données. L’expertise humaine reste nécessaire pour vérifier qu’une recommandation est cohérente avec le terrain, les besoins des habitants et les règles applicables.

L’intelligibilité des modèles est également un enjeu. Une équipe doit pouvoir comprendre, au moins dans ses grandes lignes, pourquoi une solution est proposée plutôt qu’une autre. Dans un projet urbain, les décisions engagent de l’argent public ou privé, modifient les paysages et influencent la vie quotidienne pendant longtemps. Il ne suffit donc pas qu’un système fournisse un résultat : celui-ci doit pouvoir être discuté, contrôlé et confronté à l’expérience des professionnels.

Des données fiables, condition de départ

Pour Sweco, la gouvernance des données est un point central. Cette expression recouvre les règles qui permettent de savoir d’où viennent les données, qui peut les modifier, comment elles sont mises à jour et si elles sont suffisamment fiables pour un usage donné. Sans cette discipline, même un modèle techniquement performant risque de produire des recommandations fragiles.

Shah Muhammad met aussi en avant la standardisation des formats et l’emploi d’outils logiciels interopérables. En pratique, l’interopérabilité désigne la capacité de différents logiciels et équipes à échanger des données sans les perdre, les déformer ou devoir les ressaisir continuellement. C’est un enjeu très concret dans la construction : architectes, ingénieurs, spécialistes de l’environnement et responsables de chantier ne travaillent pas toujours avec les mêmes outils ni les mêmes référentiels.

La promesse de l’IA dépend donc moins d’un algorithme isolé que de toute une chaîne de travail. Des données mal renseignées, anciennes ou incompatibles peuvent fausser une simulation. À l’inverse, une information structurée et partagée permet de comparer plus solidement les scénarios. Le texte de Sweco ne fournit pas de gain chiffré attribué à ces méthodes, mais insiste sur leur rôle dans l’amélioration de la décision et de la collaboration.

Faire une place à la biodiversité dans les décisions

L’ambition ne se limite pas aux routes et aux bâtiments. Shah Muhammad cite un projet dans lequel l’IA aide à préserver la biodiversité en identifiant des espèces menacées et en transmettant des informations utiles aux chercheurs. L’objectif est de mieux protéger des habitats jugés précieux au moment de planifier des transformations urbaines ou des infrastructures.

Cette utilisation donne une image parlante de ce que peut apporter l’IA : introduire plus systématiquement des données environnementales dans des discussions dominées par les délais, les coûts et les contraintes de construction. Dans la formulation employée par Sweco, la technologie peut ainsi jouer le rôle d’un défenseur de la nature lors des réunions de planification.

Il faut toutefois distinguer l’outil et la décision. Identifier une espèce menacée ou signaler la sensibilité d’un habitat ne protège pas automatiquement un écosystème. La protection effective suppose ensuite des choix d’aménagement, des études, des mesures d’évitement ou de préservation, ainsi qu’un suivi par les personnes compétentes. L’IA peut enrichir l’information disponible, non remplacer ce travail.

Ce que l’IA pourrait changer dans la construction

Les perspectives évoquées par Shah Muhammad concernent l’ensemble du secteur de l’architecture, de l’ingénierie et de la construction, souvent résumé par l’acronyme AEC. Il anticipe une présence accrue de l’analyse prédictive et de l’automatisation des processus intelligents. L’enjeu est d’identifier des problèmes potentiels suffisamment tôt pour éviter qu’ils ne deviennent des retards coûteux ou des réparations complexes.

Dans cette perspective, la conception de ponts, d’infrastructures routières et d’autres équipements essentiels pourrait être améliorée par une analyse plus fine des options. Des projets mieux anticipés seraient, selon cette vision, plus sûrs, moins coûteux et moins perturbants pour la vie quotidienne. Il s’agit de perspectives présentées par Sweco, et non de résultats chiffrés déjà établis dans la publication d’origine.

L’IA générative pourrait également trouver sa place dans les tâches de préparation, de documentation ou d’exploration de solutions. Son intérêt dépendra de son intégration aux méthodes de travail existantes et de la capacité des professionnels à valider chaque proposition. Dans un domaine où une erreur de conception peut avoir des conséquences durables, automatiser ne signifie pas renoncer au contrôle.

Le 1er août 2025, Shah Muhammad est annoncé parmi les intervenants de l’AI & Big Data Expo Europe, prévue à Amsterdam les 24 et 25 septembre 2025. Sa conférence doit porter sur l’IA générative et l’automatisation des processus intelligents, deux sujets qui résument le basculement en cours : utiliser les outils numériques non seulement pour dessiner ou documenter un projet, mais aussi pour éclairer les décisions qui façonnent la ville.

Ce qu’il faut surveiller

L’intérêt de l’IA pour les villes ne se mesurera pas uniquement à la sophistication des modèles. Il faudra d’abord regarder la qualité des données utilisées, leur mise à jour et leur circulation entre les métiers. Une simulation très détaillée ne peut être utile que si elle reflète suffisamment les conditions locales et si ses limites sont connues.

Il faudra également observer la place laissée au débat humain. Les villes sont des espaces techniques, mais aussi sociaux et politiques. Optimiser un flux de circulation ou une consommation énergétique ne tranche pas, à lui seul, les questions d’usage, d’accès aux services, de préservation de la nature ou de cadre de vie.

Enfin, la promesse de projets plus durables devra être appréciée au regard de résultats concrets : capacité à éviter des erreurs, à limiter les interruptions de chantier, à intégrer la biodiversité et à concevoir des infrastructures adaptées aux réalités changeantes. Pour Shah Muhammad et Sweco, l’IA est appelée à devenir un outil de planification majeur. Sa valeur dépendra de la rigueur avec laquelle les villes choisiront de l’employer.