{"id":39678,"date":"2026-10-01T09:21:41","date_gmt":"2026-10-01T07:21:41","guid":{"rendered":"https:\/\/biblus.accasoftware.com\/fr\/?p=39678"},"modified":"2026-10-01T09:21:41","modified_gmt":"2026-10-01T07:21:41","slug":"bim-et-llm-interroger-les-modeles-ifc-avec-le-langage-naturel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/biblus.accasoftware.com\/fr\/bim-et-llm-interroger-les-modeles-ifc-avec-le-langage-naturel\/","title":{"rendered":"BIM et LLM : interroger les mod\u00e8les IFC avec le langage naturel"},"content":{"rendered":"

L’LLM BIM rend l’acc\u00e8s aux donn\u00e9es des mod\u00e8les IFC plus simple, rapide et intuitif gr\u00e2ce au langage naturel. D\u00e9couvrez comment cela fonctionne \u00e0 travers un cas d’utilisation concret.<\/p>\n

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Le secteur de la construction assiste \u00e0 l’entr\u00e9e d’une technologie destin\u00e9e \u00e0 changer la fa\u00e7on dont nous interagissons avec les mod\u00e8les d’information : les Large Language Model<\/strong> (LLM<\/strong>). Si ces derni\u00e8res ann\u00e9es le BIM a permis de rassembler et d’organiser une quantit\u00e9 toujours croissante de donn\u00e9es au sein des mod\u00e8les num\u00e9riques, aujourd’hui le d\u00e9fi n’est plus seulement de produire des informations de qualit\u00e9, mais de les rendre facilement accessibles et utilisables.<\/p>\n

Jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent, interroger un mod\u00e8le IFC<\/a> signifiait savoir naviguer entre classes, Property Set, utiliser des filtres, des tableaux ou des requ\u00eates d\u00e9di\u00e9es. Des activit\u00e9s qui n\u00e9cessitent des comp\u00e9tences sp\u00e9cifiques et qui, surtout dans les mod\u00e8les les plus complexes, peuvent prendre du temps et limiter l’acc\u00e8s aux informations aux seuls utilisateurs exp\u00e9riment\u00e9s.<\/p>\n

L’\u00e9volution des Large Language Model (LLM) ouvre un nouveau sc\u00e9nario. Gr\u00e2ce \u00e0 l’intelligence artificielle<\/strong>, le mod\u00e8le BIM peut devenir interrogable \u00e0 travers le langage naturel, permettant d’obtenir des informations, d’analyser des donn\u00e9es et d’identifier des \u00e9l\u00e9ments simplement en formulant une question, tout comme dans une conversation normale.<\/p>\n

La valeur de l’LLM BIM r\u00e9side pr\u00e9cis\u00e9ment dans ce changement de paradigme : ce n’est plus l’utilisateur qui doit s’adapter \u00e0 la structure du mod\u00e8le, mais le syst\u00e8me qui interpr\u00e8te les demandes formul\u00e9es en langage naturel et identifie les informations pertinentes. L’acc\u00e8s aux donn\u00e9es devient ainsi plus imm\u00e9diat, permettant de consulter et d’utiliser le patrimoine informationnel du mod\u00e8le de mani\u00e8re plus simple et efficace.<\/p>\n

Cette \u00e9volution est destin\u00e9e \u00e0 jouer un r\u00f4le encore plus pertinent avec la croissance des Digital Twin et des plateformes qui int\u00e8grent BIM, SIG et openBIM<\/strong>. Lorsque l’on doit g\u00e9rer des milliers de mod\u00e8les, des millions d’objets IFC et des milliards de propri\u00e9t\u00e9s, la possibilit\u00e9 de dialoguer directement avec les donn\u00e9es ne repr\u00e9sente plus seulement une fonctionnalit\u00e9 innovante, mais une nouvelle fa\u00e7on d’acc\u00e9der \u00e0 la connaissance.<\/p>\n

Il ne s’agit pas d’un sc\u00e9nario futuriste. Les plateformes de Geospatial Digital Twin<\/a> les plus \u00e9volu\u00e9es exp\u00e9rimentent d\u00e9j\u00e0 cette convergence entre openBIM, SIG et Large Language Model. Mais que signifie, en pratique, dialoguer avec un mod\u00e8le IFC ? Dans les paragraphes suivants, nous verrons comment l’intelligence artificielle peut transformer le langage naturel en un outil d’interrogation des donn\u00e9es BIM, \u00e0 travers un exemple concret d’utilisation.
\n\"mod\u00e8le

Qu’est-ce que l’LLM BIM et comment change l’interrogation des mod\u00e8les IFC<\/h2>\n

L\u2019LLM BIM<\/strong> est l’application des Large Language Model (LLM) \u2013 les mod\u00e8les d’intelligence artificielle capables de comprendre et de g\u00e9n\u00e9rer du langage naturel \u2013 au monde du Building Information Modeling (BIM). En pratique, cela permet d’interroger un mod\u00e8le d’information en utilisant le langage naturel, sans avoir recours \u00e0 des proc\u00e9dures sp\u00e9cifiques.<\/p>\n

Il est souvent associ\u00e9 \u00e0 l’id\u00e9e d’un simple chatbot capable de r\u00e9pondre aux questions de l’utilisateur. En r\u00e9alit\u00e9, lorsque l’on parle de LLM BIM, la v\u00e9ritable innovation ne r\u00e9side pas dans la conversation, mais dans la possibilit\u00e9 d’acc\u00e9der de mani\u00e8re simple et imm\u00e9diate au patrimoine informationnel<\/strong> contenu dans les mod\u00e8les IFC.<\/p>\n

Dans un flux de travail traditionnel, obtenir une information d’un mod\u00e8le IFC n\u00e9cessite de savoir o\u00f9 sont stock\u00e9es les donn\u00e9es et d’utiliser des outils sp\u00e9cifiques comme des filtres, des tableaux, des requ\u00eates ou des tables des propri\u00e9t\u00e9s. Si, par exemple, l’on souhaite identifier la pi\u00e8ce avec la plus grande surface, conna\u00eetre la destination d’usage des espaces ou v\u00e9rifier les caract\u00e9ristiques d’un \u00e9l\u00e9ment donn\u00e9, il est n\u00e9cessaire d’explorer manuellement le mod\u00e8le et d’interpr\u00e9ter sa structure informationnelle.<\/p>\n

Avec une approche bas\u00e9e sur l’LLM BIM, le paradigme change compl\u00e8tement. L’utilisateur n’interagit plus avec le mod\u00e8le \u00e0 travers des menus, des fen\u00eatres et des commandes, mais \u00e0 travers une conversation<\/strong>. Il suffit de formuler une question en langage naturel \u2014 par exemple \u00ab Quels sont les donn\u00e9es contenues dans le mod\u00e8le ? \u00bb ou \u00ab Quelle est la pi\u00e8ce avec la plus grande surface ? \u00bb \u2014 pour que le syst\u00e8me interpr\u00e8te la demande, identifie les informations pertinentes au sein du mod\u00e8le IFC et restitue une r\u00e9ponse compr\u00e9hensible.<\/p>\n

Cela ne signifie pas que l’intelligence artificielle remplace le BIM ou l’IFC. Au contraire, le mod\u00e8le d’information continue de repr\u00e9senter la source autoris\u00e9e des donn\u00e9es<\/strong>, tandis que le Large Language Model devient une nouvelle interface d’acc\u00e8s aux informations. Les r\u00e9ponses g\u00e9n\u00e9r\u00e9es ne proviennent pas de la \u00ab connaissance \u00bb de l’LLM, mais des propri\u00e9t\u00e9s, des relations et des attributs d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9sents dans le mod\u00e8le. En d’autres termes, l’LLM n’ajoute pas d’informations au BIM, mais rend beaucoup plus simple leur identification, leur compr\u00e9hension et leur utilisation.<\/p>\n

Un cas d’utilisation concret de LLM BIM : interroger un mod\u00e8le IFC<\/h2>\n

Pour comprendre le potentiel de l’LLM BIM, voyons un cas d’utilisation concret. L’objectif est d’interroger un mod\u00e8le IFC en utilisant le langage naturel, sans avoir recours \u00e0 des filtres, des tableaux ou des requ\u00eates manuelles. \u00c0 travers une simple conversation, le syst\u00e8me interpr\u00e8te les demandes de l’utilisateur et acc\u00e8de aux informations contenues dans le mod\u00e8le, restituant des r\u00e9ponses pr\u00e9cises, des analyses et des repr\u00e9sentations des donn\u00e9es. Les exemples suivants montrent certaines des applications possibles de cette nouvelle approche.<\/p>\n

Explorer le contenu du mod\u00e8le avec le langage naturel<\/h3>\n

Un des premiers obstacles lorsqu’on ouvre un mod\u00e8le IFC est de comprendre quelles informations il contient et comment elles sont organis\u00e9es<\/strong>. Surtout dans les projets complexes ou d\u00e9velopp\u00e9s par d’autres professionnels, identifier les \u00e9l\u00e9ments disponibles et leurs propri\u00e9t\u00e9s peut prendre du temps et n\u00e9cessiter une bonne connaissance de la structure du mod\u00e8le.<\/p>\n

Avec une approche bas\u00e9e sur l’LLM BIM, cette phase pr\u00e9liminaire devient beaucoup plus imm\u00e9diate<\/strong>. Il suffit de demander, par exemple, \u00ab Quelles donn\u00e9es sont disponibles dans le mod\u00e8le ? \u00bb pour que le syst\u00e8me analyse le contenu de l’IFC et restitue un aper\u00e7u des informations pr\u00e9sentes. De cette mani\u00e8re, l’utilisateur peut rapidement comprendre quelles cat\u00e9gories d’objets sont incluses dans le mod\u00e8le, quelles propri\u00e9t\u00e9s sont disponibles et quelles interrogations il est possible d’ex\u00e9cuter.<\/p>\n

Cette premi\u00e8re analyse repr\u00e9sente le point de d\u00e9part pour toutes les interrogations suivantes, permettant de s’orienter dans le mod\u00e8le sans avoir \u00e0 explorer manuellement la structure des donn\u00e9es.<\/p>\n

\"LLM

Identifier les destinations d’usage des espaces<\/h3>\n

Apr\u00e8s avoir identifi\u00e9 les donn\u00e9es disponibles dans le mod\u00e8le, il est possible de formuler des demandes plus sp\u00e9cifiques. Par exemple, en demandant \u00ab Quelles sont les possibles destinations des espaces ? \u00bb, l’LLM analyse les informations associ\u00e9es aux environnements et retourne la liste des destinations d’usage pr\u00e9sentes dans le mod\u00e8le.<\/p>\n

L’analyse se fait directement sur les donn\u00e9es du mod\u00e8le, sans avoir besoin d’identifier pr\u00e9alablement les propri\u00e9t\u00e9s ou de cr\u00e9er des filtres d\u00e9di\u00e9s. L’utilisateur interagit exclusivement par le langage naturel, tandis que le syst\u00e8me interpr\u00e8te la demande et identifie les informations pertinentes.<\/p>\n

\"LLM

D’informations aux visualisations des donn\u00e9es<\/h3>\n

L’LLM BIM ne se limite pas \u00e0 r\u00e9cup\u00e9rer les informations contenues dans le mod\u00e8le IFC, mais peut \u00e9galement les organiser et les pr\u00e9senter sous une forme plus efficace pour l’analyse. Par exemple, apr\u00e8s avoir identifi\u00e9 les destinations d’usage des espaces, il est possible de demander au syst\u00e8me de les repr\u00e9senter \u00e0 travers un graphique qui met en \u00e9vidence leur distribution au sein du mod\u00e8le.<\/p>\n

Cette capacit\u00e9 permet de passer rapidement des donn\u00e9es brutes \u00e0 une repr\u00e9sentation facilement interpr\u00e9table, soutenant des activit\u00e9s d’analyse et de v\u00e9rification des informations sans recourir \u00e0 des traitements manuels.<\/p>\n

\"LLM

Identifier et s\u00e9lectionner les \u00e9l\u00e9ments du mod\u00e8le<\/h3>\n

L’interrogation en langage naturel ne se limite pas \u00e0 la consultation des informations, mais peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9e pour identifier et s\u00e9lectionner des \u00e9l\u00e9ments sp\u00e9cifiques du mod\u00e8le IFC. Par exemple, une demande comme \u00ab S\u00e9lectionnez toutes les salles de bains \u00bb ou \u00ab Quelle est la salle de bains avec la plus grande surface ? \u00bb permet au syst\u00e8me d’identifier automatiquement les espaces qui r\u00e9pondent aux crit\u00e8res indiqu\u00e9s.<\/p>\n

L’utilisateur n’a pas besoin de conna\u00eetre les classifications utilis\u00e9es dans le mod\u00e8le ni de d\u00e9finir des filtres ou des crit\u00e8res de recherche. C’est l’LLM qui interpr\u00e8te la demande, identifie les objets correspondants et renvoie le r\u00e9sultat, en les mettant en \u00e9vidence directement dans le mod\u00e8le ou en les d\u00e9crivant avec des caract\u00e9ristiques.<\/p>\n

Cette capacit\u00e9 rend l’exploration du mod\u00e8le plus intuitive et rapide, permettant de passer de la recherche d’informations \u00e0 l’interaction directe avec les objets BIM.<\/p>\n

\"LLM

Pourquoi l’IFC est fondamental pour les LLM<\/h2>\n

Si aujourd’hui il est possible d’interroger un mod\u00e8le BIM avec le langage naturel, le m\u00e9rite n’incombe pas seulement aux Large Language Model. La v\u00e9ritable diff\u00e9rence r\u00e9side dans la qualit\u00e9 du mod\u00e8le informatif et, surtout, dans la mani\u00e8re dont les informations sont organis\u00e9es. Un LLM est capable de comprendre une demande exprim\u00e9e en langage naturel, mais il ne poss\u00e8de pas de connaissance intrins\u00e8que du contenu d’un mod\u00e8le BIM. Pour fournir une r\u00e9ponse correcte, il doit pouvoir acc\u00e9der \u00e0 donn\u00e9es structur\u00e9es, coh\u00e9rentes et s\u00e9mantiquement d\u00e9finies<\/strong>. C’est pr\u00e9cis\u00e9ment cette fonction des Industry Foundation Classes (IFC<\/a>), la norme ouverte \u00e0 la base de l’approche openBIM<\/strong>.<\/p>\n

La norme IFC ne se limite pas \u00e0 d\u00e9crire la g\u00e9om\u00e9trie d’un b\u00e2timent. Elle d\u00e9finit un langage commun pour repr\u00e9senter des objets, des propri\u00e9t\u00e9s et des relations, permettant d’identifier de mani\u00e8re unique des espaces, des murs, des portes, des installations et tout autre \u00e9l\u00e9ment du mod\u00e8le.<\/p>\n

Lorsque un utilisateur pose une question comme \u00ab Combien de salles de bains sont pr\u00e9sentes ? \u00bb ou \u00ab Quelle est la pi\u00e8ce avec la plus grande surface ? \u00bb, l’LLM n’invente pas la r\u00e9ponse et ne la d\u00e9duit pas du contexte. Il interpr\u00e8te la demande et la traduit en une interrogation des informations pr\u00e9sentes dans le mod\u00e8le IFC. La qualit\u00e9 de la r\u00e9ponse d\u00e9pend donc de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es disponibles et de leur bonne organisation. C’est ici que se r\u00e9v\u00e8le la valeur de l’openBIM : utiliser des normes ouvertes comme l’IFC<\/strong> signifie disposer de donn\u00e9es fiables, interop\u00e9rables et accessibles dans le temps, cr\u00e9ant les conditions id\u00e9ales pour que les Large Language Model puissent interroger et valoriser le patrimoine informatif du projet. Sans un mod\u00e8le structur\u00e9 selon ces principes, m\u00eame le syst\u00e8me d’intelligence artificielle le plus avanc\u00e9 n’aurait pas de donn\u00e9es fiables sur lesquelles fonder ses r\u00e9ponses.<\/p>\n

Au-del\u00e0 de l’LLM BIM : quand openBIM, SIG et IA travaillent ensemble<\/h2>\n

L’interrogation d’un mod\u00e8le IFC en langage naturel repr\u00e9sente seulement le premier pas. Le v\u00e9ritable potentiel de l’intelligence artificielle \u00e9merge lorsque le mod\u00e8le informatif fait partie d’un \u00e9cosyst\u00e8me num\u00e9rique plus large<\/strong>, o\u00f9 des donn\u00e9es openBIM, des informations g\u00e9ospatiales et d’autres sources d’information peuvent dialoguer entre elles.<\/p>\n

Dans ce sc\u00e9nario, l’IFC continue de repr\u00e9senter la source autoris\u00e9e des informations sur l’\u0153uvre, d\u00e9crivant sa g\u00e9om\u00e9trie, ses propri\u00e9t\u00e9s, ses relations et ses caract\u00e9ristiques techniques selon une norme ouverte et interop\u00e9rable. Le SIG, quant \u00e0 lui, ajoute le contexte territorial, permettant de situer les b\u00e2timents et infrastructures dans leur environnement r\u00e9el et de les mettre en relation avec des cartes, des r\u00e9seaux technologiques, des donn\u00e9es environnementales, des capteurs IoT et de nombreuses autres sources d’information.<\/p>\n

Le Large Language Model devient le point d’acc\u00e8s \u00e0 ce patrimoine de donn\u00e9es. Gr\u00e2ce au langage naturel, l’utilisateur peut interroger non seulement le mod\u00e8le IFC, mais un ensemble d’informations provenant de syst\u00e8mes diff\u00e9rents, sans avoir \u00e0 se soucier de l’endroit o\u00f9 elles sont stock\u00e9es ou de quelle application les g\u00e8re.<\/p>\n

C’est pr\u00e9cis\u00e9ment cette convergence entre openBIM, SIG et intelligence artificielle<\/strong> qui constitue l’un des \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s des Geospatial Digital Twin. Dans un environnement num\u00e9rique int\u00e9gr\u00e9, le mod\u00e8le IFC n’est plus un fichier \u00e0 consulter, mais une composante d’un syst\u00e8me d’information dynamique, capable de dialoguer avec le territoire et avec les donn\u00e9es qui d\u00e9crivent l’ensemble du cycle de vie de l’\u0153uvre.<\/p>\n

Dans cette perspective, l’LLM ne se limite pas \u00e0 simplifier l’interrogation d’un mod\u00e8le IFC, mais rend plus imm\u00e9diat l’acc\u00e8s aux informations contenues dans l’\u00e9cosyst\u00e8me openBIM<\/strong>. La possibilit\u00e9 d’utiliser le langage naturel permet \u00e0 un plus grand nombre d’utilisateurs de consulter, comprendre et exploiter les donn\u00e9es du mod\u00e8le, am\u00e9liorant la collaboration entre diff\u00e9rentes disciplines et augmentant la valeur des informations dans le temps.<\/p>\n

Si vous souhaitez exp\u00e9rimenter concr\u00e8tement cette approche et comprendre comment int\u00e9grer des mod\u00e8les IFC, des donn\u00e9es SIG et de l’intelligence artificielle dans un unique environnement num\u00e9rique, vous pouvez acc\u00e9der gratuitement \u00e0 une plateforme de Geospatial Digital Twin<\/a> et d\u00e9couvrir comment valoriser le patrimoine informatif de vos projets gr\u00e2ce aux technologies openBIM.<\/p>\n

Questions fr\u00e9quentes (FAQ)<\/h2>\n

Qu’est-ce qu’un LLM BIM ?<\/h3>\n

Un LLM BIM est l’application des Large Language Model au Building Information Modeling. Il permet d’interroger un mod\u00e8le IFC en utilisant le langage naturel, rendant plus simple l’acc\u00e8s aux informations contenues dans le mod\u00e8le.<\/p>\n

Est-il possible d’interroger un mod\u00e8le IFC avec le langage naturel ?<\/h3>\n

Oui. Gr\u00e2ce aux Large Language Model, il est possible de formuler des questions en langage naturel, comme \u00ab Quelle est la pi\u00e8ce avec la plus grande surface ? \u00bb ou \u00ab Combien de salles de bains sont pr\u00e9sentes ? \u00bb, obtenant des r\u00e9ponses bas\u00e9es sur les donn\u00e9es du mod\u00e8le IFC.<\/p>\n

L’LLM remplace-t-il le BIM ou le format IFC ?<\/h3>\n

Non. L’LLM ne remplace pas le BIM ni le format IFC. Le mod\u00e8le IFC continue de repr\u00e9senter la source autoris\u00e9e des informations, tandis que le Large Language Model interpr\u00e8te les demandes de l’utilisateur et facilite l’acc\u00e8s aux donn\u00e9es.<\/p>\n

Quels avantages offre l’LLM BIM ?<\/h3>\n

L’LLM BIM permet de localiser rapidement des informations, d’analyser des donn\u00e9es, de s\u00e9lectionner des \u00e9l\u00e9ments du mod\u00e8le et de cr\u00e9er des visualisations sans recourir \u00e0 des filtres, des requ\u00eates ou des proc\u00e9dures complexes, am\u00e9liorant l’accessibilit\u00e9 des donn\u00e9es BIM.<\/p>\n

Pourquoi le format IFC est-il fondamental pour les LLM ?<\/h3>\n

Les LLM peuvent fournir des r\u00e9ponses fiables uniquement s’ils interrogent des donn\u00e9es structur\u00e9es et s\u00e9mantiquement d\u00e9finies. La norme IFC organise les g\u00e9om\u00e9tries, les propri\u00e9t\u00e9s et les relations du mod\u00e8le, permettant \u00e0 l’intelligence artificielle d’interpr\u00e9ter correctement les demandes et de r\u00e9cup\u00e9rer les informations pertinentes.<\/p>\n

Quel est le r\u00f4le de l’LLM dans les Geospatial Digital Twin ?<\/h3>\n

Dans les Geospatial Digital Twin, l’LLM permet d’interroger en utilisant le langage naturel les donn\u00e9es provenant de mod\u00e8les IFC, de syst\u00e8mes GIS et d’autres sources d’information, simplifiant l’acc\u00e8s aux informations au sein d’un \u00e9cosyst\u00e8me num\u00e9rique int\u00e9gr\u00e9.<\/p>\n

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