Modélisation du Risque dans la Construction Immobilière — Application Interactive

OPTIMISATION DES FLUX DANS UN ENTREPÔT

Science de données & IA

Year: 2025

Technology: Streamlit,Python,Pandas,NumPy,Scikit-learn,Matplotlib, Régression linéaireetc , Random Forest

Categories: Science des données & IA

Description

Ce projet consiste en une application interactive de modélisation du risque dans le domaine de la construction immobilière.
L’application permet d’importer, explorer et visualiser des données relatives aux projets immobiliers (coûts, délais, matériaux, entreprises, incidents, etc.), puis de construire automatiquement un modèle prédictif pour estimer le niveau de risque associé à chaque projet ou entreprise.

Grâce à une interface intuitive développée avec Streamlit, l’utilisateur peut :

visualiser les corrélations entre les variables clés du projet,
ajuster les paramètres du modèle d’analyse,
classifier les entreprises selon un diapason de risque : Critique, Moyen ou Excellent.

Cette solution vise à améliorer la prise de décision et la prévention des risques dans le secteur du bâtiment.

🎯 Objectifs du projet

Analyser et visualiser les données liées aux projets de construction pour identifier les facteurs influençant le risque.
Développer un modèle prédictif permettant d’estimer la probabilité d’un risque élevé à partir des données historiques.
Fournir une interface interactive permettant aux décideurs d’explorer les données, d’ajuster les paramètres et d’obtenir une classification automatisée des entreprises selon leur niveau de risque.

Cas d’usage

Entreprises de construction : évaluer leur performance et anticiper les risques liés à la gestion de projets.
Bureaux d’études : estimer les risques associés à la conception ou au choix des matériaux.
Banques et assureurs : évaluer le profil de risque d’un promoteur avant financement ou assurance.
Administrations publiques : surveiller la fiabilité des entreprises de BTP dans les appels d’offres.

🎯 Cas d’usage :

AGV (Automated Guided Vehicles) dans les entrepôts logistiques.
Robots de préparation de commandes.
Entrepôts automatisés pour optimiser le picking.

Technologies

Langage : Python
Bibliothèques principales : Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn
Modèles d’IA : Random Forest, Régression Linéaire
Interface utilisateur : Streamlit
Environnement : Jupyter Notebook, VS Code

Conclusion

Ce projet démontre comment l’intelligence artificielle peut être mise au service du secteur de la construction pour améliorer la gestion des risques et la prise de décision.
Grâce à l’alliance entre la modélisation prédictive (Random Forest et Régression Linéaire) et une interface interactive (Streamlit), cette application offre un outil pratique, intuitif et performant pour anticiper les défaillances, optimiser les projets et renforcer la confiance entre les différents acteurs du domaine immobilier.