BIM et LLM : interroger les modèles IFC avec le langage naturel

Le secteur de la construction assiste à l’entrée d’une technologie destinée à changer la façon dont nous interagissons avec les modèles d’information : les Large Language Model (LLM). Si ces dernières années le BIM a permis de rassembler et d’organiser une quantité toujours croissante de données au sein des modèles numériques, aujourd’hui le défi n’est plus seulement de produire des informations de qualité, mais de les rendre facilement accessibles et utilisables.

Jusqu’à présent, interroger un modèle IFC signifiait savoir naviguer entre classes, Property Set, utiliser des filtres, des tableaux ou des requêtes dédiées. Des activités qui nécessitent des compétences spécifiques et qui, surtout dans les modèles les plus complexes, peuvent prendre du temps et limiter l’accès aux informations aux seuls utilisateurs expérimentés.

L’évolution des Large Language Model (LLM) ouvre un nouveau scénario. Grâce à l’intelligence artificielle, le modèle BIM peut devenir interrogable à travers le langage naturel, permettant d’obtenir des informations, d’analyser des données et d’identifier des éléments simplement en formulant une question, tout comme dans une conversation normale.

La valeur de l’LLM BIM réside précisément dans ce changement de paradigme : ce n’est plus l’utilisateur qui doit s’adapter à la structure du modèle, mais le système qui interprète les demandes formulées en langage naturel et identifie les informations pertinentes. L’accès aux données devient ainsi plus immédiat, permettant de consulter et d’utiliser le patrimoine informationnel du modèle de manière plus simple et efficace.

Cette évolution est destinée à jouer un rôle encore plus pertinent avec la croissance des Digital Twin et des plateformes qui intègrent BIM, SIG et openBIM. Lorsque l’on doit gérer des milliers de modèles, des millions d’objets IFC et des milliards de propriétés, la possibilité de dialoguer directement avec les données ne représente plus seulement une fonctionnalité innovante, mais une nouvelle façon d’accéder à la connaissance.

Il ne s’agit pas d’un scénario futuriste. Les plateformes de Geospatial Digital Twin les plus évoluées expérimentent déjà cette convergence entre openBIM, SIG et Large Language Model. Mais que signifie, en pratique, dialoguer avec un modèle IFC ? Dans les paragraphes suivants, nous verrons comment l’intelligence artificielle peut transformer le langage naturel en un outil d’interrogation des données BIM, à travers un exemple concret d’utilisation.

Qu’est-ce que l’LLM BIM et comment change l’interrogation des modèles IFC

L’LLM BIM est l’application des Large Language Model (LLM) – les modèles d’intelligence artificielle capables de comprendre et de générer du langage naturel – au monde du Building Information Modeling (BIM). En pratique, cela permet d’interroger un modèle d’information en utilisant le langage naturel, sans avoir recours à des procédures spécifiques.

Il est souvent associé à l’idée d’un simple chatbot capable de répondre aux questions de l’utilisateur. En réalité, lorsque l’on parle de LLM BIM, la véritable innovation ne réside pas dans la conversation, mais dans la possibilité d’accéder de manière simple et immédiate au patrimoine informationnel contenu dans les modèles IFC.

Dans un flux de travail traditionnel, obtenir une information d’un modèle IFC nécessite de savoir où sont stockées les données et d’utiliser des outils spécifiques comme des filtres, des tableaux, des requêtes ou des tables des propriétés. Si, par exemple, l’on souhaite identifier la pièce avec la plus grande surface, connaître la destination d’usage des espaces ou vérifier les caractéristiques d’un élément donné, il est nécessaire d’explorer manuellement le modèle et d’interpréter sa structure informationnelle.

Avec une approche basée sur l’LLM BIM, le paradigme change complètement. L’utilisateur n’interagit plus avec le modèle à travers des menus, des fenêtres et des commandes, mais à travers une conversation. Il suffit de formuler une question en langage naturel — par exemple « Quels sont les données contenues dans le modèle ? » ou « Quelle est la pièce avec la plus grande surface ? » — pour que le système interprète la demande, identifie les informations pertinentes au sein du modèle IFC et restitue une réponse compréhensible.

Cela ne signifie pas que l’intelligence artificielle remplace le BIM ou l’IFC. Au contraire, le modèle d’information continue de représenter la source autorisée des données, tandis que le Large Language Model devient une nouvelle interface d’accès aux informations. Les réponses générées ne proviennent pas de la « connaissance » de l’LLM, mais des propriétés, des relations et des attributs déjà présents dans le modèle. En d’autres termes, l’LLM n’ajoute pas d’informations au BIM, mais rend beaucoup plus simple leur identification, leur compréhension et leur utilisation.

Un cas d’utilisation concret de LLM BIM : interroger un modèle IFC

Pour comprendre le potentiel de l’LLM BIM, voyons un cas d’utilisation concret. L’objectif est d’interroger un modèle IFC en utilisant le langage naturel, sans avoir recours à des filtres, des tableaux ou des requêtes manuelles. À travers une simple conversation, le système interprète les demandes de l’utilisateur et accède aux informations contenues dans le modèle, restituant des réponses précises, des analyses et des représentations des données. Les exemples suivants montrent certaines des applications possibles de cette nouvelle approche.

Explorer le contenu du modèle avec le langage naturel

Un des premiers obstacles lorsqu’on ouvre un modèle IFC est de comprendre quelles informations il contient et comment elles sont organisées. Surtout dans les projets complexes ou développés par d’autres professionnels, identifier les éléments disponibles et leurs propriétés peut prendre du temps et nécessiter une bonne connaissance de la structure du modèle.

Avec une approche basée sur l’LLM BIM, cette phase préliminaire devient beaucoup plus immédiate. Il suffit de demander, par exemple, « Quelles données sont disponibles dans le modèle ? » pour que le système analyse le contenu de l’IFC et restitue un aperçu des informations présentes. De cette manière, l’utilisateur peut rapidement comprendre quelles catégories d’objets sont incluses dans le modèle, quelles propriétés sont disponibles et quelles interrogations il est possible d’exécuter.

Cette première analyse représente le point de départ pour toutes les interrogations suivantes, permettant de s’orienter dans le modèle sans avoir à explorer manuellement la structure des données.

Viewer BIM avec modèle IFC 3D et panneau de chat : une demande en langage naturel restitue un aperçu des informations disponibles dans le modèle

Identifier les destinations d’usage des espaces

Après avoir identifié les données disponibles dans le modèle, il est possible de formuler des demandes plus spécifiques. Par exemple, en demandant « Quelles sont les possibles destinations des espaces ? », l’LLM analyse les informations associées aux environnements et retourne la liste des destinations d’usage présentes dans le modèle.

L’analyse se fait directement sur les données du modèle, sans avoir besoin d’identifier préalablement les propriétés ou de créer des filtres dédiés. L’utilisateur interagit exclusivement par le langage naturel, tandis que le système interprète la demande et identifie les informations pertinentes.

Visionneuse BIM avec modèle IFC 3D et panneau de chat : à une demande sur les destinations d’usage, le système analyse le modèle IFC et retourne les différentes typologies d’espaces présentes

D’informations aux visualisations des données

L’LLM BIM ne se limite pas à récupérer les informations contenues dans le modèle IFC, mais peut également les organiser et les présenter sous une forme plus efficace pour l’analyse. Par exemple, après avoir identifié les destinations d’usage des espaces, il est possible de demander au système de les représenter à travers un graphique qui met en évidence leur distribution au sein du modèle.

Cette capacité permet de passer rapidement des données brutes à une représentation facilement interprétable, soutenant des activités d’analyse et de vérification des informations sans recourir à des traitements manuels.

Modèle IFC accompagné d’un graphique qui visualise la distribution des destinations d’usage des espaces identifiées en réponse à une demande formulée dans le chat

Identifier et sélectionner les éléments du modèle

L’interrogation en langage naturel ne se limite pas à la consultation des informations, mais peut également être utilisée pour identifier et sélectionner des éléments spécifiques du modèle IFC. Par exemple, une demande comme « Sélectionnez toutes les salles de bains » ou « Quelle est la salle de bains avec la plus grande surface ? » permet au système d’identifier automatiquement les espaces qui répondent aux critères indiqués.

L’utilisateur n’a pas besoin de connaître les classifications utilisées dans le modèle ni de définir des filtres ou des critères de recherche. C’est l’LLM qui interprète la demande, identifie les objets correspondants et renvoie le résultat, en les mettant en évidence directement dans le modèle ou en les décrivant avec des caractéristiques.

Cette capacité rend l’exploration du modèle plus intuitive et rapide, permettant de passer de la recherche d’informations à l’interaction directe avec les objets BIM.

Visionneuse BIM avec les salles de bains mises en évidence dans le modèle en réponse à une demande formulée en langage naturel dans le panneau de chat

Pourquoi l’IFC est fondamental pour les LLM

Si aujourd’hui il est possible d’interroger un modèle BIM avec le langage naturel, le mérite n’incombe pas seulement aux Large Language Model. La véritable différence réside dans la qualité du modèle informatif et, surtout, dans la manière dont les informations sont organisées. Un LLM est capable de comprendre une demande exprimée en langage naturel, mais il ne possède pas de connaissance intrinsèque du contenu d’un modèle BIM. Pour fournir une réponse correcte, il doit pouvoir accéder à données structurées, cohérentes et sémantiquement définies. C’est précisément cette fonction des Industry Foundation Classes (IFC), la norme ouverte à la base de l’approche openBIM.

La norme IFC ne se limite pas à décrire la géométrie d’un bâtiment. Elle définit un langage commun pour représenter des objets, des propriétés et des relations, permettant d’identifier de manière unique des espaces, des murs, des portes, des installations et tout autre élément du modèle.

Lorsque un utilisateur pose une question comme « Combien de salles de bains sont présentes ? » ou « Quelle est la pièce avec la plus grande surface ? », l’LLM n’invente pas la réponse et ne la déduit pas du contexte. Il interprète la demande et la traduit en une interrogation des informations présentes dans le modèle IFC. La qualité de la réponse dépend donc de la qualité des données disponibles et de leur bonne organisation. C’est ici que se révèle la valeur de l’openBIM : utiliser des normes ouvertes comme l’IFC signifie disposer de données fiables, interopérables et accessibles dans le temps, créant les conditions idéales pour que les Large Language Model puissent interroger et valoriser le patrimoine informatif du projet. Sans un modèle structuré selon ces principes, même le système d’intelligence artificielle le plus avancé n’aurait pas de données fiables sur lesquelles fonder ses réponses.

Au-delà de l’LLM BIM : quand openBIM, SIG et IA travaillent ensemble

L’interrogation d’un modèle IFC en langage naturel représente seulement le premier pas. Le véritable potentiel de l’intelligence artificielle émerge lorsque le modèle informatif fait partie d’un écosystème numérique plus large, où des données openBIM, des informations géospatiales et d’autres sources d’information peuvent dialoguer entre elles.

Dans ce scénario, l’IFC continue de représenter la source autorisée des informations sur l’œuvre, décrivant sa géométrie, ses propriétés, ses relations et ses caractéristiques techniques selon une norme ouverte et interopérable. Le SIG, quant à lui, ajoute le contexte territorial, permettant de situer les bâtiments et infrastructures dans leur environnement réel et de les mettre en relation avec des cartes, des réseaux technologiques, des données environnementales, des capteurs IoT et de nombreuses autres sources d’information.

Le Large Language Model devient le point d’accès à ce patrimoine de données. Grâce au langage naturel, l’utilisateur peut interroger non seulement le modèle IFC, mais un ensemble d’informations provenant de systèmes différents, sans avoir à se soucier de l’endroit où elles sont stockées ou de quelle application les gère.

C’est précisément cette convergence entre openBIM, SIG et intelligence artificielle qui constitue l’un des éléments clés des Geospatial Digital Twin. Dans un environnement numérique intégré, le modèle IFC n’est plus un fichier à consulter, mais une composante d’un système d’information dynamique, capable de dialoguer avec le territoire et avec les données qui décrivent l’ensemble du cycle de vie de l’œuvre.

Dans cette perspective, l’LLM ne se limite pas à simplifier l’interrogation d’un modèle IFC, mais rend plus immédiat l’accès aux informations contenues dans l’écosystème openBIM. La possibilité d’utiliser le langage naturel permet à un plus grand nombre d’utilisateurs de consulter, comprendre et exploiter les données du modèle, améliorant la collaboration entre différentes disciplines et augmentant la valeur des informations dans le temps.

Si vous souhaitez expérimenter concrètement cette approche et comprendre comment intégrer des modèles IFC, des données SIG et de l’intelligence artificielle dans un unique environnement numérique, vous pouvez accéder gratuitement à une plateforme de Geospatial Digital Twin et découvrir comment valoriser le patrimoine informatif de vos projets grâce aux technologies openBIM.

Questions fréquentes (FAQ)

Qu’est-ce qu’un LLM BIM ?

Un LLM BIM est l’application des Large Language Model au Building Information Modeling. Il permet d’interroger un modèle IFC en utilisant le langage naturel, rendant plus simple l’accès aux informations contenues dans le modèle.

Est-il possible d’interroger un modèle IFC avec le langage naturel ?

Oui. Grâce aux Large Language Model, il est possible de formuler des questions en langage naturel, comme « Quelle est la pièce avec la plus grande surface ? » ou « Combien de salles de bains sont présentes ? », obtenant des réponses basées sur les données du modèle IFC.

L’LLM remplace-t-il le BIM ou le format IFC ?

Non. L’LLM ne remplace pas le BIM ni le format IFC. Le modèle IFC continue de représenter la source autorisée des informations, tandis que le Large Language Model interprète les demandes de l’utilisateur et facilite l’accès aux données.

Quels avantages offre l’LLM BIM ?

L’LLM BIM permet de localiser rapidement des informations, d’analyser des données, de sélectionner des éléments du modèle et de créer des visualisations sans recourir à des filtres, des requêtes ou des procédures complexes, améliorant l’accessibilité des données BIM.

Pourquoi le format IFC est-il fondamental pour les LLM ?

Les LLM peuvent fournir des réponses fiables uniquement s’ils interrogent des données structurées et sémantiquement définies. La norme IFC organise les géométries, les propriétés et les relations du modèle, permettant à l’intelligence artificielle d’interpréter correctement les demandes et de récupérer les informations pertinentes.

Quel est le rôle de l’LLM dans les Geospatial Digital Twin ?

Dans les Geospatial Digital Twin, l’LLM permet d’interroger en utilisant le langage naturel les données provenant de modèles IFC, de systèmes GIS et d’autres sources d’information, simplifiant l’accès aux informations au sein d’un écosystème numérique intégré.