Silos de données : le temps perdu par la recherche de l’information

Gestionnaire de projet de construction consultant des données centralisées dans Atoom ERP, une seule source de vérité du bureau au chantier

Silos de données : vos équipes perdent-elles vraiment 5,5 heures par semaine à chercher de l’information?

Basé sur les études du cabinet-conseil FMI Corporation, le KPMG Global Construction Survey 2025/2026 et les analyses de marché 2026 (Mordor Intelligence, Deloitte)

 

La réponse

Fort probablement, oui. Selon une étude du cabinet-conseil FMI Corporation menée en 2018 auprès de quelque 600 professionnels de la construction, les équipes passent 35 % de leur temps sur des activités non optimales, et la recherche de données de projet en est le poste le plus lourd : 5,5 heures par semaine, par personne, à chercher une information qui existe déjà quelque part. Aux États-Unis seulement, ces activités non optimales représentaient environ 177,5 milliards de dollars américains en coûts de main-d’œuvre pour l’année de l’étude. La cause principale : des informations éparpillées dans des systèmes qui ne se parlent pas. L’entrepreneur moyen jongle avec 11 applications distinctes, et seulement le tiers d’entre elles échangent des données sans manipulation manuelle.

 

Enjeu critique : en 2026, les silos de données ne coûtent plus seulement du temps. Ils bloquent l’accès à l’intelligence artificielle, qui exige des données centralisées et structurées pour fonctionner. Une IA branchée sur des silos produit des réponses incomplètes; une IA appuyée sur une architecture de données structurée devient un véritable levier d’automatisation et de décision.

 

D’où viennent ces 5,5 heures perdues par semaine?

Du terrain, et le chiffre est difficile à contester.

Le cabinet-conseil FMI Corporation, spécialisé dans l’industrie de la construction, a sondé près de 600 professionnels du secteur sur l’utilisation réelle de leur temps de travail. Les constats sont frappants :

  • 35 % du temps de travail est consacré à des activités « non optimales » : chercher de l’information, résoudre des conflits, corriger des erreurs et refaire du travail.
  • La recherche de données de projet est le plus gros poste de gaspillage : 5,5 heures par semaine, par personne : retrouver la bonne version d’un plan, le prix confirmé d’un fournisseur, l’état d’une commande, l’historique d’une décision.
  • S’y ajoutent environ 4,7 heures à gérer des conflits entre parties prenantes et 3,9 heures à traiter les erreurs et les reprises : au total, plus de 14 heures par semaine partent en activités non productives. 
  • La mauvaise communication entre les parties prenantes serait responsable de 26 % des reprises, un potentiel de 17 milliards de dollars américains par année, et les mauvaises informations de projet de 22 % des reprises, soit 14,3 milliards de dollars américains de plus.
  • La facture globale : environ 177,5 milliards de dollars américains en coûts de main-d’œuvre pour l’année de l’étude, aux États-Unis seulement.

 

Ce que ça veut dire pour vous : pour une équipe de 10 personnes au bureau et au chantier, 5,5 heures par semaine chacune, c’est l’équivalent d’un employé à temps plein payé uniquement pour chercher de l’information. Un poste que personne n’a jamais affiché, mais que presque toutes les entreprises financent.

Sources : Construction Dive, Industry could be overspending $177B per year | US Glass Magazine, Report: Time Spent on Non-Optimal Activities

Pertes de temps dans la construction : 5,5 heures par semaine dues aux silos de données et 35 % de tâches non optimales.

Combien coûtent réellement les mauvaises données?

1 800 milliards de dollars américains. En une seule année. À l’échelle mondiale.

C’est l’estimation d’une vaste étude menée par FMI Corporation auprès de plus de 3 900 professionnels de la construction à travers le monde. Les données « mauvaises » (inexactes, incomplètes, inaccessibles, incohérentes ou en retard) auraient coûté 1 800 milliards de dollars américains à l’industrie mondiale de la construction en 2020.

L’étude chiffre aussi des impacts plus précis :

Constat Chiffre Ce que ça signifie
Reprises attribuables aux mauvaises données 88,7 milliards $ US par année 14 % de toutes les reprises effectuées dans l’industrie en 2020
Répondants dont plus de la moitié des données de projet sont « mauvaises » Plus de 30 % Une entreprise sur trois décide à l’aveugle la moitié du temps

Le point important : le problème n’est presque jamais un manque de données. Vos soumissions, vos bons d’achat, vos feuilles de temps et vos rapports de chantier génèrent des données chaque jour. Le problème, c’est qu’elles vivent dans des silos : un logiciel d’estimation ici, une comptabilité là, des feuilles Excel un peu partout, et des textos qui ne laissent aucune trace.

Sources : Construction Briefing, Bad data costing construction US$1.8 trillion | Construction Specifier, Survey estimates time and money lost to rework

 

Comment les silos de données se forment-ils dans une entreprise de construction?

Un logiciel à la fois, avec les meilleures intentions du monde.

Le scénario est presque toujours le même. L’entreprise grandit. L’estimateur adopte un outil de soumission. La comptabilité choisit son propre logiciel. Les chargés de projet gèrent leurs chantiers dans un troisième système, ou dans Excel. La paie CCQ se fait ailleurs. Chaque choix est logique isolément. Mais dix ans plus tard, le portrait est le suivant :

  • 11 applications distinctes en moyenne chez un entrepreneur, selon Mordor Intelligence, et seulement le tiers échangent des données sans manipulation manuelle.
  • Faire développer des connexions sur mesure entre systèmes coûte environ 50 000 $ US par connexion, un montant que la plupart des PME ne peuvent justifier.
  • Selon le KPMG Global Construction Survey 2025/2026, 76 % des dirigeants du génie, de la construction et de l’immobilier jugent la technologie critique pour leurs priorités stratégiques, et 53 % s’inquiètent de la capacité de leur organisation à s’adapter à la vitesse requise.

Résultat : la même information est saisie deux, trois, parfois quatre fois. Chaque ressaisie est une occasion d’erreur, et chaque système devient une version différente de la « vérité ».

Ce que ça veut dire pour vous : si votre estimateur, votre comptable et votre chargé de projet donnent trois réponses différentes à la question « quelle est notre marge sur ce projet? », vous n’avez pas un problème de personnel. Vous avez un problème de silos.

Sources : Mordor Intelligence, Construction Management Software Market | KPMG, Global Construction Survey 2025/2026

 

Quels sont les symptômes concrets dans votre entreprise?

Voici les cinq signaux les plus fréquents. Si vous en reconnaissez trois, les silos vous coûtent déjà cher :

  1. La chasse à l’information : savoir où en est une commande exige un appel au bureau, une recherche dans les courriels et une vérification auprès du fournisseur.
  2. La double saisie : les mêmes données de soumission sont retapées dans le bon de vente, puis dans les achats, puis dans la facturation.
  3. Les versions contradictoires : le chantier travaille sur une version du dossier, le bureau sur une autre, et personne ne sait laquelle est la bonne.
  4. Les marges découvertes à la fin : la rentabilité réelle d’un projet n’est connue qu’à la fermeture du dossier, quand il est trop tard pour corriger le tir.
  5. La dépendance aux individus : l’information critique vit dans la tête (ou la boîte courriel) d’une ou deux personnes clés. Quand elles sont absentes, tout ralentit.

Au Québec, ce gaspillage arrive au pire moment. Après une année record de 216 millions d’heures travaillées en 2025, la CCQ prévoit encore 213,3 millions d’heures en 2026 et rappelle que l’industrie aura besoin de plus de travailleurs et de travailleuses pour bâtir le Québec de demain. Quand la main-d’œuvre est rare et chère, chaque heure passée à chercher de l’information au lieu de construire est une heure que personne ne peut remplacer.

Source : CCQ, Perspectives 2026

 

Pourquoi 2026 est-il le point de bascule?

Parce que les silos ne coûtent plus seulement du temps : ils bloquent maintenant l’accès à l’intelligence artificielle.

Le KPMG Global Construction Survey 2025/2026, qui recueille les perspectives de 375 dirigeants du génie, de la construction et de l’immobilier, place l’analytique de données et l’IA générative en tête des technologies appelées à transformer le secteur. Les investissements suivent : les entreprises consacrent près de 18 % de leurs dépenses de transformation à la technologie et aux données, au deuxième rang derrière la main-d’œuvre. Le même sondage révèle toutefois le vrai obstacle : la plupart des entreprises ont accumulé une collection d’outils numériques, mais ces investissements ne livrent leur valeur que s’ils reposent sur des fondations de données solides et des systèmes intégrés, de la conception aux achats, puis au chantier et à la livraison.

C’est exactement le problème des silos. Une IA branchée sur des données fragmentées produit des réponses incomplètes ou fausses. Les dirigeants l’ont compris : l’enjeu n’est plus d’adopter des outils isolés, mais de faire circuler la donnée en temps réel pour anticiper plutôt que de constater après coup.

 

Que signifie être « prêt pour l’IA »?

Beaucoup d’éditeurs de logiciels ajoutent aujourd’hui une couche d’IA par-dessus des systèmes existants. Le résultat déçoit souvent, pour une raison simple : l’IA ne peut pas raisonner sur des données qu’elle ne voit pas, ou qui se contredisent d’un système à l’autre. Avant même de parler d’algorithmes, trois conditions doivent être réunies :

  1. Des données centralisées : toute l’information de l’entreprise (soumissions, achats, inventaire, chantier, paie) vit dans un même environnement.
  2. Des données structurées : chaque produit, chaque projet, chaque transaction possède des caractéristiques définies et cohérentes, exploitables par une machine.
  3. Des flux de travail connectés : l’IA peut non seulement analyser, mais soutenir l’action, parce que les processus sont reliés entre eux.

C’est le pari que fait Atoom ERP depuis sa conception : sa base de données est structurée dès le départ pour faciliter l’apprentissage et l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle. Concrètement, l’IA intégrée d’Atoom apprend des opérations quotidiennes de l’entreprise pour anticiper les besoins, recommander des actions et réduire les délais à chaque étape du cycle de projet. Les clients n’ont pas à passer des semaines à nettoyer et réorganiser leurs données avant d’activer l’IA : elle apprend directement des données réelles du système. Et parce que tous les modules partagent la même base de données, chaque information saisie enrichit l’ensemble du système plutôt qu’un silo de plus.

Ce que ça veut dire : centraliser vos données n’est plus seulement un projet d’efficacité. C’est le billet d’entrée pour la prochaine décennie technologique. Les entreprises qui décloisonnent maintenant se préparent à tirer profit de l’IA; les autres devront d’abord régler leur problème de silos, puis rattraper le temps perdu.

Sources : KPMG, Global Construction Survey 2025/2026 | Deloitte, State of Digital Adoption in the Construction Industry 2026

 

Votre information de projet est-elle éparpillée dans 11 systèmes? Découvrez comment Atoom ERP, avec son intelligence artificielle intégrée, centralise soumissions, achats, chantier et paie dans une seule plateforme conçue pour la construction québécoise.

 

Multiplier les logiciels spécialisés ou centraliser : comment trancher?

La question mérite un vrai comparatif, parce que les deux approches existent pour de bonnes raisons.

Critère Plusieurs logiciels spécialisés Plateforme intégrée (ERP construction)
Profondeur fonctionnelle par département Excellente, chaque outil est pointu Très bonne, conçue pour couvrir tout le cycle
Circulation de l’information Dépend d’intégrations coûteuses et fragiles Native : une donnée saisie une fois circule partout
Nombre de versions de la « vérité » Une par système Une seule
Coût réel Licences multiples + intégrations (environ 50 000 $ US par connexion) + temps de ressaisie Une plateforme, un fournisseur
Vue de la rentabilité en temps réel Reconstituée manuellement, souvent en fin de projet Continue, du CRM à la facturation
Valeur de l’IA Limitée : chaque outil a sa propre IA, aveugle au reste Élevée : une IA qui voit tout le cycle, de la soumission à la livraison
Préparation à l’IA Difficile : données fragmentées à nettoyer d’abord Naturelle : données déjà centralisées et structurées

 

C’est exactement l’approche d’Atoom ERP : une seule plateforme où l’opportunité gagnée dans le CRM crée le projet, où la soumission alimente la projection des besoins d’achats, où les quantités en inventaire sont visibles au moment de préparer une réquisition, et où la rentabilité se suit en continu plutôt que d’être découverte à la fermeture du dossier. Depuis la gestion de projet, on voit quels achats se rattachent à quelle tâche et où ils en sont : la chasse à l’information entre le chantier et le bureau disparaît.

Et parce que toutes ces données vivent au même endroit, structurées dès la saisie, l’intelligence artificielle intégrée d’Atoom peut livrer sa valeur : des estimations plus précises grâce à l’historique de projets et à des bases de prix centralisées, la priorisation des contrats selon leur rentabilité potentielle, et un système qui apprend des opérations pour anticiper les besoins et recommander des actions. Plus qu’un logiciel de gestion, c’est une plateforme qui automatise les transactions et appuie les décisions à partir de vos données.

 

Par où commencer pour décloisonner ces silos de données?

Pas besoin de tout changer d’un coup. Voici une démarche réaliste en quatre étapes :

  1. Cartographiez vos systèmes : listez chaque logiciel, fichier Excel et processus papier où vivent des données de projet. La plupart des entreprises en découvrent plus qu’elles ne le pensaient.
  2. Mesurez la double saisie : identifiez les informations retapées plus d’une fois. Chaque ressaisie est un coût récurrent et un risque d’erreur.
  3. Identifiez votre source de vérité : pour chaque donnée critique (marges, coûts, échéanciers), déterminez quel système fait foi. S’il n’y a pas de réponse claire, c’est là que le décloisonnement doit commencer.
  4. Priorisez le flux soumission-achats-projet : c’est là que les silos coûtent le plus cher en construction, parce que c’est là que les marges se gagnent ou se perdent.

 

Conclusion : l’essentiel en un coup d’œil

Selon le cabinet-conseil FMI Corporation, les professionnels de la construction passent 5,5 heures par semaine à chercher des données de projet, et 35 % de leur temps sur des activités non optimales, une facture évaluée à environ 177,5 milliards de dollars américains par année aux États-Unis au moment de l’étude. Les mauvaises données ont coûté 1 800 milliards de dollars américains à l’industrie mondiale en une seule année. La cause : des piles de 11 logiciels déconnectés en moyenne, où la même information est ressaisie plusieurs fois et où personne ne partage la même version de la vérité. En 2026, l’enjeu a changé de nature : l’IA exige des données centralisées et structurées, et les silos sont devenus le principal obstacle entre votre entreprise et la prochaine décennie technologique. Décloisonner ses données passe de « bonne idée » à condition de compétitivité.

Prêt à retrouver vos heures perdues et à mettre l’IA au travail? Découvrez les solutions Atoom ERP, la plateforme avec intelligence artificielle intégrée qui relie CRM, soumissions, achats, chantier et paie sur une base de données structurée dès la conception pour l’apprentissage de modèles d’IA.

 

Sources