Le problème : les plans sont enfermés dans des PDF
Agences immobilières, cabinets d'architecture et gestionnaires de biens manipulent des plans tous les jours. Mais les données qu'ils contiennent — dimensions des pièces, surface, agencement — sont prisonnières d'images et de PDF.
Pour obtenir des données structurées, quelqu'un doit :
- Mesurer à la main chaque pièce sur le dessin
- Calculer la surface pièce par pièce
- Tout saisir dans un tableur ou une plateforme d'annonces
- Tout revérifier, car une mesure fausse veut dire un prix faux
Pour une agence qui publie 50 biens par mois, cela représente des heures de travail fastidieux par annonce. Pour un cabinet d'architecture qui révise des plans, c'est encore pire.
Et si une IA pouvait regarder un plan et vous donner immédiatement chaque pièce, ses dimensions et la surface totale ?
Ce que nous avons construit
Nous avons créé un système d'IA qui prend n'importe quelle image de plan — scannée, photographiée ou exportée depuis un logiciel de CAO — et en extrait des données spatiales structurées.
Le fonctionnement
1. Analyse de l'image Le plan passe dans notre pipeline de vision par ordinateur. Nous combinons la détection de lignes (pour les murs) et l'extraction de contours (pour les limites des pièces) afin de comprendre l'agencement.
2. Détection des pièces L'IA identifie chaque pièce comme un espace fermé délimité par des murs. Elle lit les étiquettes des pièces quand elles existent et déduit le type de pièce (cuisine, salle de bain, chambre) à partir des équipements et de la disposition quand elles manquent.
3. Extraction des dimensions Les cotes du plan sont lues et associées aux murs correspondants. Le système comprend des notations comme « 3.50m », « 11'-6" » et les formats mixtes métrique/impérial.
4. Sortie structurée Chaque pièce devient un objet de données :
| Champ | Exemple |
|---|---|
| Nom de la pièce | Salon |
| Largeur | 5,2 m |
| Longueur | 4,8 m |
| Surface | 24,96 m² |
| Portes | 2 (vers le couloir, vers la cuisine) |
| Fenêtres | 3 |
| Niveau | Rez-de-chaussée |
Plus la surface totale du bien, le nombre de pièces et le graphe d'adjacence des pièces.
Ce qui a été difficile
Des styles de dessin disparates
Chaque architecte dessine différemment. Certains plans sont des traits minimalistes, d'autres sont riches en détails, avec meubles et textures. Il nous fallait un modèle capable de gérer les deux extrêmes.
Échelle et unités
Les plans arrivent en métrique, en impérial, et parfois sans aucune échelle. Nous avons ajouté une étape de calibrage qui détecte la barre d'échelle ou une dimension de référence connue pour normaliser toutes les mesures.
Plusieurs étages sur une page
Certains documents regroupent plusieurs étages sur une seule page. Le système détecte les limites de chaque étage et les traite séparément.
Résultats
| Indicateur | Processus manuel | Notre système |
|---|---|---|
| Temps par plan | 15 à 30 minutes | 10 secondes |
| Précision de détection des pièces | — | 95 % |
| Précision des dimensions | Erreur humaine ~3 % | écart de ±2 % |
| Format de sortie | Tableur | JSON + superposition visuelle |
Pour une plateforme immobilière qui traite 200 annonces par mois :
- Avant : 2 personnes passant 3 heures par jour sur les données des plans
- Après : Traitement automatique avec 10 minutes de vérification quotidienne
- Résultat : Les annonces sont publiées 2 jours plus tôt, avec des surfaces plus fiables
À qui cela s'adresse
- Les agents immobiliers qui ont besoin des surfaces des pièces pour leurs annonces, sans mesurer
- Les gestionnaires de biens qui transforment une étagère de vieux plans en liste consultable
- Les architectes qui extraient des nomenclatures de pièces d'anciens dessins
- Les outils de décoration d'intérieur qui ont besoin de la forme des pièces pour aménager
- Les constructeurs qui transforment les plans d'exécution en données
