Dans le domaine compétitif de la construction et rénovation générales, offrir aux clients des options esthétiques variées et maximiser l’utilisation de l’espace est crucial. Ce cas d’étude illustre comment l’IA générative transforme ces défis en opportunités.
Défi commercial
Le principal défi commercial résidait dans la nécessité de rationaliser le processus de conception, permettant ainsi la création de multiples variantes de conception de rénovation de haute qualité en un temps réduit et à moindre coût. L’intégration de l’IA générative visait à automatiser la création de designs de rénovation, optimisant les agencements spatiaux selon les spécifications des clients tout en fournissant un choix esthétique plus large.
Intégration de l’IA générative
L’intégration de l’IA générative dans le processus de conception a impliqué la sélection d’un réseau antagoniste génératif (GAN) pour produire des variations de design. Le modèle a été formé à l’aide d’un ensemble de données composé de designs architecturaux, d’agencements intérieurs et de schémas d’interaction avec les clients. Une couche API a été développée pour intégrer le modèle avec le logiciel de conception existant, permettant ainsi une génération fluide de designs.
Améliorations significatives
Les améliorations significatives mesurées étaient des gains d’efficacité, une réduction du temps de création de variantes de 70%, une amélioration de la qualité du design de 40% et des économies de coûts de 50% par projet. Le système d’IA a structuré jusqu’à 20 demandes de design simultanées démontrant ainsi une évolutivité potentielle.
L’intégration de l’IA générative dans le design de rénovation a permis de rationaliser le processus tout en améliorant la satisfaction des clients et l’utilisation de l’espace. Ce cas d’étude démontre le potentiel de transformation de l’IA dans la construction et la rénovation.
