L'année 2025 marque un tournant décisif pour le secteur de la construction. L'intelligence artificielle ne se contente plus d'optimiser les processus administratifs ; elle s'immisce au cœur même de la conception structurelle, de la surveillance d'ouvrages et de la maintenance prédictive. Les jumeaux numériques couplés à l'apprentissage automatique permettent désormais d'anticiper le vieillissement des infrastructures avec une précision millimétrique. Face à cette révolution, les directions des ressources humaines et les dirigeants du BTP font face à un impératif catégorique : monter en compétences leurs ingénieurs sur ces technologies critiques. Feursty accompagne cette transition en proposant un parcours certifiant Cnam éligible aux financements entreprise.
À retenir : L'intégration de l'IA dans le calcul de structure et la surveillance d'ouvrages n'est plus une option prospective mais un standard concurrentiel 2025-2026 pour les grands donneurs d'ordre publics et privés.
Selon l'observatoire des métiers du BTP publié fin 2024, 68 % des entreprises de génie civil déclarent rencontrer des difficultés de recrutement sur des profils hybrides « ingénierie structure + data science ». Le plan France Relance a injecté plus de 2,3 milliards d'euros dans la modernisation des infrastructures, conditionnant souvent les marchés à l'usage de maquettes numériques enrichies (BIM niveau 2 minimum) et à des clauses de maintenance prédictive. Parallèlement, l'OPCO Constructys a relevé ses plafonds de prise en charge pour les formations « IA appliquée au BTP » de 15 % en 2025, portant le forfait journalier moyen à 350 € HT pour les parcours certifiants. Les entreprises qui n'anticipent pas cette montée en compétences s'exposent à une perte de parts de marché estimée à 12 à 18 % d'ici 2027 selon l'étude prospective Xerfi-Precepta sur la transformation digitale du BTP.
L'approche traditionnelle reposant sur des inspections visuelles périodiques laisse place à une instrumentation continue. Les capteurs fibrés optiques, accéléromètres MEMS et inclinomètres connectés alimentent en flux continu des modèles d'apprentissage profond (Deep Learning) entraînés sur des décennies de données auscultation. Ces modèles détectent des anomalies invisibles à l'œil nu , micro-fissuration précoce, corrosion d'armatures, tassements différentiels , avec un taux de faux positifs inférieur à 3 % sur les benchmarks récents du CSTB. La formation Cnam intègre la mise en œuvre complète de cette chaîne : du choix du capteur à l'architecture du réseau de neurones convolutifs (CNN) pour l'analyse d'images de drones, en passant par la plateforme IoT sécurisée.
L'optimisation topologique pilotée par algorithmes génétiques et reinforcement learning permet de réduire la consommation de béton et d'acier de 18 à 25 % tout en respectant les Eurocodes. Les ingénieurs formés maîtrisent les solveurs couplés (FEA + IA) pour itérer des milliers de variantes structurelles en quelques heures au lieu de semaines. Cette compétence devient un argument commercial majeur pour répondre aux appels d'offres intégrant des critères « bas carbone » pondérés à 30 % minimum dans les marchés publics 2025.
Le passage d'une maintenance curative à une maintenance conditionnelle (CBM) puis prédictive (PdM) représente un gisement d'économies estimé à 4,5 milliards d'euros/an pour le parc d'ouvrages d'art français (ponts, barrages, tunnels). La formation aborde la modélisation de la durée de vie résiduelle par réseaux de neurones récurrents (LSTM, Transformers) intégrant la variabilité climatique, le trafic réel et l'historique des réparations. Les stagiaires livrent en fin de parcours un démonstrateur fonctionnel sur un cas réel anonymisé.
Ce bloc de 105 heures couvre l'algèbre linéaire pour l'apprentissage automatique, l'optimisation convexe et non-convexe, l'introduction au Deep Learning (PyTorch, TensorFlow) appliquée à la résolution d'équations aux dérivées partielles (PINNs , Physics-Informed Neural Networks). Les travaux pratiques portent sur la substitution de modèles éléments finis coûteux par des méta-modèles IA pour l'analyse non-linéaire béton armé et précontraint.
Sur 90 heures, les ingénieurs déploient un réseau de capteurs sur structure pilote, conçoivent l'architecture edge/cloud (MQTT, Kafka, TimescaleDB), implémentent du traitement de signal avancé (transformée en ondelettes, analyse modale opérationnelle OMA) et entraînent des auto-encodeurs pour la détection d'anomalies non supervisée. La cybersécurité des systèmes industriels (IEC 62443) est intégrée transversalement.
Ce module capstone de 120 heures mobilise l'ensemble des compétences. Chaque binôme reçoit un jeu de données complet (plans, auscultations historiques, capteurs temps réel) d'un ouvrage réel (pont haubané, bâtiment haute performance énergétique). Le livrable : un jumeau numérique opérationnel intégrant surveillance IA, simulation de scénarios climatiques extrêmes (RCP 8.5) et tableau de bord d'aide à la décision pour le gestionnaire d'infrastructure. La soutenance se déroule devant un jury mixte Cnam / experts industriels Feursty.
La formation continue classique en calcul de structure propose généralement des modules logiciels isolés (Robot Structural Analysis, Revit, Code_Aster) sans vision systémique de la chaîne de valeur data. L'approche par compétences métiers pures néglige l'ingénierie des données, le MLOps et l'industrialisation des modèles. À l'inverse, le parcours Feursty / Cnam articule expertise structurelle de haut niveau (niveau 7 RNCP) et ingénierie IA production-ready. Les stagiaires ne se contentent pas d'utiliser des boîtes noires ; ils conçoivent, entraînent, versionnent (DVC, MLflow) et déploient leurs modèles dans des environnements contraints (bande passante limitée, temps réel dur). Cette double compétence « métier + tech » est exactement ce que recherchent les directions techniques des majors du BTP (Vinci, Eiffage, Bouygues, NGE) pour piloter leurs programmes de transformation digitale. Le taux d'insertion sur des postes à responsabilité « Digital Twin Manager », « Structural Data Scientist » ou « Expert IA Infrastructures » atteint 92 % à six mois pour les promotions 2023-2024.
Feursty est un organisme de formation certifié Qualiopi (actions de formation, bilans de compétences, VAE) depuis 2021, référencé France Travail et titulaire de la charte de déontologie des acteurs de la formation professionnelle. Notre SIRET 884 123 456 00019 garantit notre ancrage légal et financier. Nous opérons depuis nos locaux au 7 Av. Saint-Jérôme 13100 Aix-en-Provence avec une capacité d'accueil de 120 stagiaires simultanés en présentiel et une plateforme LMS souveraine pour le distanciel synchrone.
Nos formateurs sont tous des experts en activité : docteurs en mécanique des structures (CSTB, ENPC, Centrale), data scientists seniors ayant industrialisé des modèles IA sur des parcs d'ouvrages réels, directeurs techniques BIM/IA chez des donneurs d'ordre majeurs. Cette double casquette assure une pédagogie ancrée dans la réalité industrielle, loin des démonstrations académiques déconnectées. Nous signons systématiquement des NDA pour protéger la propriété intellectuelle de vos données d'auscultation et de vos processus métier lors des travaux pratiques sur cas réels.
À retenir : Choisir Feursty, c'est sécuriser un parcours certifiant niveau 7 (Ingénieur Cnam) financé à 100 % par les fonds mutualisés de votre branche, sans reste à charge pour l'entreprise ni mobilisation du compte personnel des salariés.
Le parcours complet représente 315 heures de formation (105h + 90h + 120h projet) réparties sur 9 à 12 mois selon le rythme choisi (1 semaine par mois ou 2 jours par semaine). L'organisation est conçue pour être compatible avec une activité professionnelle à temps plein grâce à l'alternance présentiel (Aix-en-Provence) / classes virtuelles en direct.
Oui, l'entreprise peut financer intégralement le parcours via son Plan de Développement des Compétences. Feursty établit la convention de formation, le programme détaillé et les attestations d'assiduité conformes aux exigences du Code du Travail (articles L6321-1 et suivants). Nous gérons l'administratif de A à Z.
Un diplôme d'ingénieur (Bac+5) en génie civil, mécanique ou physique appliquée. Des bases en Python (variables, boucles, fonctions) sont recommandées ; un module de mise à niveau de 14 heures (inclus dans le forfait) est proposé en amont pour homogénéiser le groupe. Aucune connaissance préalable en IA n'est requise.
L'évaluation repose sur trois piliers : contrôles continus (QCM techniques, mini-projets coding), rapport écrit du projet fil rouge (80-100 pages) et soutenance orale de 45 minutes devant le jury Cnam / Feursty. La réussite confère le titre d'Ingénieur Cnam spécialité « Génie Civil , Structures Intelligentes par l'IA », niveau 7 RNCP, enregistré à France Compétences.
Absolument. Le module projet fil rouge est personnalisable : nous intégrons vos jeux de données, vos normes internes (ex: RCC-G pour le nucléaire, Eurocodes partie 1-2 pour l'incendie), vos logiciels métiers propriétaires. Cette ingénierie pédagogique sur-mesure est incluse dans le forfait cohorte entreprise à partir de 6 participants.
Vous souhaitez transformer vos équipes en acteurs de la révolution IA du BTP ? Feursty construit avec vous le dossier de financement optimal (OPCO Constructys, Atlas, Plan de Développement des Compétences, FNE-Formation, AIF) et déploie la formation sur votre calendrier.
Prochaine étape : Envoyez un email à info@feursty.fr avec l'objet « Projet Ingénieur Cnam Structures IA , [Nom de votre entreprise] » pour recevoir le kit de montage (programme détaillé, convention type, grille de financement pré-remplie) sous 48h. Vous pouvez également remplir le formulaire de contact sur notre site pour être rappelé par un conseiller formation senior sous 24h ouvrées.
Feursty , 7 Av. Saint-Jérôme 13100 Aix-en-Provence , info@feursty.fr
Formations connexes pour compléter votre stratégie compétences :