Dans la rénovation, le risque de l'IA est de ne plus relire
Faut-il laisser l'IA décider ? Dans la rénovation, le risque est de ne plus relire ce qu'elle produit, pour les clients comme pour les échanges entre collègues.
Matthieu Billaudé6 min de lecture
Dans Faut-il encore décider ? (Flammarion, 2026), Éric Hazan et Olivier Sibony cherchent dans quels domaines une décision peut être confiée à un outil d'intelligence artificielle, et lesquels doivent rester sous le contrôle humain. Éric Hazan en parle dans un entretien publié le 1er octobre. Présentant le livre à l'Académie des sciences morales et politiques, Pierre-Michel Menger explique pourquoi certains domaines doivent rester sous ce contrôle : « la décision doit rester gouvernée par le principe de responsabilité et par des valeurs éthiques et politiques dont la machinerie algorithmique ne saurait fournir un socle substitutif quelconque ».
Je partage ce point de départ : l'humain reste responsable de ce que produit l'IA. Dans les métiers de la rénovation énergétique, j'anticipe pourtant un risque plus proche qu'une décision confiée à la machine : des équipes noyées sous les livrables, qui cessent de relire.
Ce que je vois sur le terrain
Chez les syndics, les bureaux d'études et les maîtres d'œuvre que je côtoie, je n'ai pas vu d'équipe s'appuyer sur l'IA de façon professionnelle. L'usage existe, mais il reste individuel : on s'en sert pour rédiger un courriel ou reformuler une réponse, souvent sans règle ni formation, comme je l'écrivais à propos du règlement européen sur l'IA.
Quand j'en parle avec des dirigeants, la même crainte revient : que l'outil invente. On parle d'« hallucinations », ces réponses fausses présentées avec assurance. Pour beaucoup, l'IA se résume à un outil qui écrit du texte ; qu'elle puisse enchaîner des tâches, chercher dans des documents ou alimenter un tableau de suivi reste flou.
Les chiffres confirment un usage encore limité. Selon l'Insee, en 2025, parmi les entreprises d'au moins 10 personnes, 10 % de celles de la construction utilisent au moins une technologie d'IA, contre 26 % dans l'immobilier et 18 % tous secteurs confondus. Pour l'IA générative, la Banque de France relève que 67 % des entreprises d'au moins 20 salariés en déclarent un usage, « principalement limité ou expérimental ».
Le piège : des équipes noyées sous les livrables
Avec l'IA, chaque collaborateur peut produire bien plus de documents qu'il n'a le temps d'en lire. Dès que l'usage prend de l'ampleur, et sans règle sur ce qu'on produit et sous quelle forme, les fichiers s'accumulent sur un disque, en Word ou en Excel, et il devient tentant de ne plus tout lire.
C'est là que le contrôle s'efface, sans que personne l'ait décidé. Si l'on fait confiance, des informations fausses peuvent entrer dans les livrables : un montant d'aide erroné, une échéance inventée, une référence réglementaire qui n'existe pas. Le document part quand même, et celui qui l'envoie en reste responsable, qu'il l'ait lu ou non.
La CNIL a décrit ce glissement à propos d'un outil d'aide aux conseillers de France Travail : il pourrait être jugé entièrement automatisé si une analyse montrait que les conseillers « proposent systématiquement, par exemple, la première proposition de l'algorithme ».
« La force d'une organisation peut disparaître faute d'une méthode claire. »
Le savoir qui dort dans les têtes
Le savoir-faire qui n'est écrit nulle part, décrit dans mon billet sur les angles morts des organisations, prend dans nos métiers des formes très concrètes. Elles reposent souvent sur une seule personne :
- le tableur qui calcule le plan de financement des travaux, construit au fil des années, avec ses macros et ses exceptions ;
- le suivi des dossiers d'aides, où une seule personne sait où en est chaque demande et quelle pièce manque ;
- les prix de référence d'un bureau d'études, accumulés chantier après chantier dans un fichier personnel ;
- l'historique d'un immeuble : ses sinistres, ses travaux passés, ses points faibles, connus du gestionnaire qui le suit depuis longtemps.
Le tableur est souple, mais une mauvaise manipulation ou une macro qui ne fonctionne plus suffit à le casser, et seule la personne qui l'a construit sait alors le réparer.
Une IA qui s'appuie sur le savoir de votre entreprise
Le rôle de l'IA est de puiser dans les connaissances de votre entreprise les pratiques qui ont fait leurs preuves, puis de guider vos équipes pour les appliquer, plutôt que d'inventer des méthodes à partir de ce qu'elle a appris ailleurs.
Cette technique s'appelle le RAG (génération augmentée par récupération). Imaginez un examen à livre ouvert plutôt que de mémoire : avant de répondre, l'outil consulte vos documents. La direction interministérielle du numérique, dans sa documentation destinée aux équipes de l'État, la présente comme « une technique permettant de limiter les hallucinations du modèle ». Limiter n'est pas supprimer. L'outil de France Travail cité plus haut repose d'ailleurs sur un RAG, et la CNIL y demande de donner aux conseillers les moyens d'identifier les erreurs, hallucinations comprises, et d'encourager la vérification.
La méthode avant l'outil
Pour que l'humain garde le contrôle, cinq habitudes permettent de commencer.
Partir d'un cas simple. Une tâche bien délimitée, dont le résultat se vérifie facilement. On élargit une fois les réflexes de relecture pris.
Régler le ton et la longueur. Une IA se configure : ton, longueur, forme de réponse. Un pavé pour expliquer une notion simple fatigue l'équipe qui doit le relire, et plus encore le client qui le reçoit. Un texte court se relit en quelques minutes ; il a plus de chances d'être réellement relu. Fixez aussi ce que l'équipe produit : un document a un destinataire et un relecteur avant d'être rédigé.
Relire chaque livrable. Tout document produit avec l'IA est relu par une personne qui en répond, avant de partir chez un copropriétaire, un conseil syndical ou un financeur, et aussi avant de circuler en interne : personne n'a envie d'avoir l'impression de travailler avec des robots.
Écrire des fiches plutôt que des rapports. Une fiche par pratique, toujours construite de la même façon, courte, relue et validée par l'équipe, consultable par tous à tout moment, et enregistrée dans un format que l'IA peut facilement consulter. C'est sur ces fiches que l'IA doit s'appuyer.
Traiter en outil les fichiers dont tout dépend. Quand un tableur devient vital, comme un plan de financement ou un suivi des aides, il se gère comme un outil : des sauvegardes, des tests, et une personne chargée de son entretien. L'IA aide à le reconstruire en outil métier, à ces conditions.
Garder la main
Hazan et Sibony posent la question des décisions à garder. Dans nos métiers, elle commence plus tôt : savoir ce qui part chez un client ou circule entre collègues, et qui l'a relu.
Les questions que l'on me pose
Une IA qui s'appuie sur les documents de l'entreprise peut-elle encore se tromper ?
Oui. Elle peut, par exemple, mal interpréter une fiche ou combler un manque quand la réponse n'existe pas dans vos documents. La direction interministérielle du numérique présente cette technique comme un moyen de limiter les hallucinations du modèle. Limiter n'est pas supprimer : la relecture humaine reste indispensable.
Par quel usage commencer dans un cabinet de syndic ou un bureau d'études ?
Par une tâche que vous faites chaque semaine et dont vous jugez le résultat d'un coup d'œil : une trame de courrier, la synthèse d'un jeu de pièces, une fiche de méthode. La relecture s'installe ainsi sur un terrain que vous maîtrisez.
Faut-il abandonner les tableurs ?
Non. Le tableur reste utile pour un calcul ponctuel. Un fichier dont dépend toute l'activité, comme un plan de financement ou un suivi de dossiers d'aides, se traite en revanche comme un outil à part entière : sauvegardes, tests et une personne chargée de son entretien.
