Startup spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée au BTP, Freeda développe une technologie capable de lire, analyser et interpréter des plans d’architecte comme le ferait un expert humain. Son objectif : aider les professionnels de la construction à vérifier plus vite la conformité des plans, détecter les erreurs plus tôt et réduire les risques coûteux avant le chantier.

Invité du podcast BUILD, animé par Xavier Rodriguez, Peter Starr, cofondateur de Freeda, revient sur la naissance de l’entreprise, son positionnement, ses premiers cas d’usage et sa vision de l’IA dans la construction. L’épisode permet de comprendre une idée simple : l’intelligence artificielle a de la valeur lorsqu’elle répond à une douleur métier concrète. Dans le cas de Freeda, cette douleur est claire : les acteurs du BTP passent encore trop de temps à contrôler manuellement des plans complexes, avec un risque d’erreur élevé.

Freeda, une startup IA conçue pour les professionnels de la construction

Freeda est née d’un constat terrain : dans le BTP, la vérification des plans reste une tâche longue, répétitive et critique.

Un plan d’architecte concentre de nombreuses informations. Il faut y lire les surfaces, les circulations, les portes, les murs, les hauteurs, les pièces, les distances, les normes applicables, les contraintes techniques et les exigences propres à chaque projet.

Cette lecture demande de l’expertise. Elle demande aussi du temps.

Freeda développe donc des machines capables de comprendre ces plans, de les analyser et de les confronter à des règles précises. L’entreprise se positionne d’abord sur le contrôle : conformité réglementaire, normes d’accessibilité, cahiers des charges, notices descriptives et règles spécifiques à un maître d’ouvrage ou à une enseigne.

Le but n’est pas de remplacer les professionnels. Il est de les aider à automatiser une partie des contrôles répétitifs, afin qu’ils puissent se concentrer sur les arbitrages, la coordination et les décisions à forte valeur ajoutée.

Le problème : trop d’erreurs et trop de temps perdu dans la vérification des plans

L’origine de Freeda vient d’une expérience personnelle de Peter Starr dans le génie civil.

Lorsqu’il travaille chez AECOM, il doit vérifier manuellement de nombreux jeux de plans et des cahiers des charges. Il raconte notamment son expérience sur des projets pour Shell au Mozambique, où il devait contrôler que les plans respectaient des règles précises, comme certaines largeurs de routes nécessaires à la circulation des camions.

Ce type de tâche peut demander des centaines d’heures.

Il faut comparer les plans, lire les annotations, vérifier les dimensions, contrôler les règles, repérer les incohérences et s’assurer que le projet correspond bien au cahier des charges.

Or, plus une tâche est répétitive, plus le risque d’erreur augmente. Même un professionnel expérimenté peut laisser passer une non-conformité. Dans le BTP, cette erreur peut coûter très cher si elle est détectée trop tard.

Une erreur corrigée sur plan coûte peu. Une erreur corrigée sur chantier peut coûter beaucoup.

C’est précisément ce risque que Freeda veut réduire.

Ce que Freeda contrôle dans les plans

Freeda permet de vérifier différents types de règles dans des plans d’architecte.

La première catégorie concerne les normes réglementaires. Il peut s’agir de règles d’accessibilité, de sécurité, de conformité bâtiment ou de contraintes propres à certains types d’ouvrages.

La deuxième catégorie concerne les normes PMR, liées à l’accessibilité des personnes à mobilité réduite. Largeur des portes, dimensions des circulations, accès aux pièces, contraintes d’usage : ces éléments doivent être contrôlés avec rigueur.

La troisième catégorie concerne les notices descriptives et les cahiers des charges. Un promoteur, un constructeur, un exploitant ou une enseigne peut imposer des règles spécifiques sur les cloisons, les portes, les surfaces, les circulations, les matériaux ou l’organisation des espaces.

Peter Starr évoque notamment des cahiers des charges propres à des acteurs comme McDonald’s ou Starbucks. Dans ce type de projet, chaque marque peut avoir ses standards internes, que les plans doivent respecter.

Freeda permet donc de vérifier à la fois des règles générales et des règles propres à un client ou à un projet.

Un exemple concret avec Eiffage

Dans l’épisode de BUILD, Peter Starr évoque un cas d’usage avec Eiffage.

Sur certaines opérations, notamment dans le logement, les équipes peuvent déposer leurs jeux de plans dans la plateforme Freeda. La solution est ensuite configurée avec les règles à vérifier : normes PMR, notices descriptives, dimensions, conformités attendues.

Ce travail était auparavant réalisé manuellement par les chefs de projet ou les équipes internes.

Freeda vient automatiser une partie de cette vérification, en détectant les écarts et en annotant les plans. L’objectif est de donner aux équipes une lecture plus rapide et plus fiable des non-conformités potentielles.

Cet exemple illustre bien la valeur de Freeda : la startup ne propose pas une IA théorique. Elle s’insère dans un processus réel de construction, avec des plans, des règles, des équipes projet et des risques opérationnels.

Productivité : gagner des dizaines d’heures par projet

Le premier bénéfice de Freeda est le gain de temps.

Dans un projet de construction, le contrôle des plans mobilise plusieurs personnes. Chacun peut passer de longues heures à vérifier des détails, relire des documents, comparer des versions et annoter des non-conformités.

Peter Starr explique que Freeda peut faire gagner des dizaines d’heures par projet. Multiplié par plusieurs collaborateurs et plusieurs opérations, ce temps devient considérable.

Mais le gain de productivité ne se limite pas à “faire plus vite”.

Il permet aussi de mieux utiliser les compétences des équipes. Les chefs de projet, ingénieurs, architectes, responsables programme ou bureaux d’études peuvent consacrer moins de temps aux tâches répétitives et davantage aux échanges avec les architectes, à la résolution de problèmes, à l’amélioration de la conception ou au pilotage du projet.

Dans un secteur où les délais, les marges et la coordination sont des sujets sensibles, ce gain de temps peut devenir un avantage compétitif.

Réduction du risque : éviter les erreurs qui coûtent cher sur chantier

Le deuxième bénéfice est la réduction du risque.

Dans le bâtiment, une erreur détectée trop tard peut générer des conséquences lourdes. Une porte non conforme, une circulation mal dimensionnée, un élément structurel mal anticipé ou une règle PMR oubliée peuvent conduire à des reprises coûteuses.

Peter Starr donne l’exemple d’une non-conformité PMR. Si une porte n’est pas conforme et que l’erreur est détectée après construction, il peut être nécessaire de reprendre le mur. Si ce mur est porteur, le coût et la complexité peuvent devenir très importants.

Freeda se positionne donc comme un outil de gestion du risque, autant que comme un outil de productivité.

L’enjeu est de détecter les problèmes en amont, lorsque les modifications sont encore simples à intégrer. Plus une erreur est identifiée tôt, moins elle coûte cher.

Pour les maîtres d’ouvrage, promoteurs, entreprises générales ou bureaux d’études, cette capacité peut réduire les reprises, les retards, les litiges et les pertes économiques liées aux non-conformités.

Pourquoi Freeda adopte une approche “service augmenté par la technologie”

L’un des choix stratégiques les plus intéressants de Freeda concerne son positionnement commercial.

Peter Starr explique que le BTP achète plus naturellement des prestations de service que des logiciels purs. Les acteurs de la construction travaillent déjà avec des bureaux d’études, des bureaux de contrôle, des ingénieurs, des experts et des prestataires spécialisés.

Freeda s’insère dans cette logique.

L’entreprise ne vend pas seulement une interface ou une licence logicielle. Elle vend un résultat : des plans analysés, des non-conformités détectées, des annotations, des rapports et une réduction du temps de vérification.

Cette approche permet de rendre l’IA plus acceptable dans un secteur prudent face au changement. Les clients n’ont pas besoin d’acheter une promesse abstraite. Ils achètent un service concret, appuyé par la technologie.

C’est une différence majeure. Freeda ne cherche pas à imposer les codes classiques du SaaS à un secteur industriel. Elle adapte son modèle à la culture d’achat du BTP.

Un pricing pensé pour les codes du BTP

Cette adaptation se retrouve dans le modèle de facturation.

Plutôt que de facturer uniquement par utilisateur et par mois, comme beaucoup de logiciels SaaS, Freeda adopte une logique plus proche des usages de la construction.

Peter Starr explique que l’entreprise peut facturer au projet, notamment à la surface de plancher ou à une unité pertinente selon la nature de l’ouvrage.

Ce choix est important.

Dans le BTP, les professionnels pensent souvent en mètres carrés, en surfaces, en lots, en projets, en phases et en prestations. Une facturation à la surface ou au projet est donc plus lisible qu’un abonnement logiciel classique.

Freeda parle ainsi le langage de ses clients. Elle s’aligne sur leur manière d’acheter, de budgéter et de comparer les prestations.

Cette compréhension du secteur est un facteur clé d’adoption.

Comment l’IA de Freeda comprend un plan

Un plan d’architecte est un document complexe. Pour qu’une machine puisse l’analyser, elle doit reproduire plusieurs étapes du raisonnement humain.

D’abord, elle doit “voir” le plan. Freeda utilise pour cela de la vision par ordinateur. Cette technologie permet d’identifier des éléments graphiques : murs, portes, pièces, surfaces, circulations ou autres composants du plan.

Ensuite, la machine doit comprendre les relations entre ces éléments. Par exemple, elle doit savoir qu’une salle de bain est liée à une circulation, qu’une porte donne accès à une pièce, ou qu’un espace doit respecter certaines dimensions.

Enfin, elle doit raisonner sur les règles. Elle doit pouvoir dire si un élément est conforme ou non à une norme, une notice descriptive ou un cahier des charges.

Freeda combine donc plusieurs briques : vision par ordinateur, agents IA, modèles de raisonnement et orchestration de différents outils. Peter Starr évoque notamment l’usage de technologies comme Claude, Mistral ou d’autres modèles, selon les besoins.

Cette combinaison permet de créer une IA spécialisée dans un usage métier précis : comprendre les plans de construction.

Une technologie pensée pour les plans, pas une IA générique

Freeda n’est pas une simple interface qui interroge un modèle généraliste.

La lecture de plans demande une spécialisation forte. Un plan d’architecte contient des symboles, des conventions graphiques, des échelles, des annotations, des références, des pièces, des dimensions et des informations souvent implicites.

Un modèle générique peut être utile, mais il ne suffit pas.

Freeda développe donc des briques spécifiques, notamment pour extraire les éléments graphiques des plans. L’entreprise s’appuie aussi sur des experts métier : architectes, ingénieurs structure, spécialistes du BTP, capables d’orienter la technologie dans la bonne direction.

C’est cette combinaison qui fait la valeur de la solution : l’IA seule ne suffit pas. Elle doit être nourrie par la connaissance métier.

Dans le BTP, cette expertise est indispensable. Une erreur de lecture ou d’interprétation peut avoir des conséquences réelles sur un projet.

Pourquoi Freeda se concentre d’abord sur le contrôle plutôt que la conception

Freeda aurait pu vouloir automatiser directement la conception des plans.

Mais Peter Starr explique dans BUILD pourquoi l’entreprise se concentre d’abord sur le contrôle.

La conception est un sujet complexe et souvent subjectif. Même avec un cahier des charges, il existe de nombreux choix possibles, des préférences, des allers-retours, des arbitrages et des contraintes difficiles à formaliser.

La conformité, en revanche, est plus objective.

Une porte respecte une largeur ou non. Une circulation répond à une norme ou non. Un plan applique un cahier des charges ou non. Une notice descriptive est respectée ou non.

Ce périmètre permet à Freeda de résoudre une douleur claire, mesurable et immédiatement utile pour ses clients.

Ce choix est stratégique. Il permet de construire une première valeur forte avant d’envisager, plus tard, des cas d’usage plus complexes autour de la conception ou de l’exécution.

Une base technologique à Paris

Peter Starr est américain. Il aurait pu créer Freeda aux États-Unis ou au Royaume-Uni. Pourtant, l’entreprise choisit de construire sa base technologique à Paris.

La raison est claire : l’excellence technique française.

Dans l’épisode, Peter Starr insiste sur la qualité des ingénieurs français, notamment dans les mathématiques, l’intelligence artificielle, la tech et le BTP. Il explique que cette excellence technique a pesé dans le choix de faire de Paris le cœur technologique de Freeda.

Freeda s’est notamment développée dans l’écosystème de Station F, que Peter Starr décrit comme un bon point de départ pour une jeune startup.

Cette base française est un atout. Elle permet à l’entreprise de recruter des talents techniques, tout en visant un marché mondial.

Une ambition mondiale pour la contech

Freeda se concentre sur une verticale précise : l’analyse et le contrôle des plans.

Mais cette verticale peut s’appliquer à de nombreux marchés.

Les projets de construction existent partout. Les normes varient selon les pays, les donneurs d’ordre ont leurs propres cahiers des charges, les promoteurs et entreprises générales doivent maîtriser les risques, et les plans restent un langage central du BTP.

Peter Starr évoque une ambition internationale : France, Belgique, Espagne, Allemagne, Royaume-Uni, États-Unis, Moyen-Orient.

Cette stratégie repose sur une idée simple : le problème est vertical, mais son application est mondiale.

Freeda peut donc commencer par un cas d’usage très ciblé, puis l’adapter à différents marchés, réglementations et typologies de projets.

Pourquoi l’adoption de l’IA dans le BTP demande une approche spécifique

Le BTP n’est pas un secteur comme les autres.

Un projet de construction mobilise beaucoup d’acteurs : maîtres d’ouvrage, architectes, bureaux d’études, entreprises générales, sous-traitants, bureaux de contrôle, assureurs, exploitants, collectivités.

Chaque étape implique des responsabilités, des risques, des délais et des coûts.

Il est donc logique que le secteur soit prudent face aux innovations. Une technologie doit prouver qu’elle fonctionne, qu’elle s’intègre aux processus existants, qu’elle réduit les risques plutôt que d’en créer, et qu’elle apporte une valeur mesurable.

Freeda a compris cette réalité.

L’entreprise ne vend pas un changement brutal de méthode. Elle propose un service compatible avec les habitudes du secteur, tout en l’augmentant par la technologie.

C’est probablement l’une des conditions clés de l’adoption de l’IA dans la construction : partir du terrain, parler le langage du BTP et apporter une preuve concrète.

Ce que l’épisode BUILD révèle de Freeda

L’entretien avec Peter Starr permet de comprendre Freeda de l’intérieur.

On y découvre une startup née d’un problème réel, vécu dans le secteur de la construction. On y voit une équipe qui ne cherche pas à vendre de l’IA pour vendre de l’IA, mais à résoudre une douleur précise : contrôler mieux et plus vite des plans complexes.

On y comprend aussi une stratégie go-to-market intelligente : commencer par le service, valider la demande, automatiser progressivement, facturer selon les codes du BTP et se concentrer sur les cas d’usage les plus objectifs.

Enfin, l’épisode montre que Freeda se situe à la croisée de plusieurs mondes : BTP, IA, contech, productivité, gestion du risque et ambition internationale.

Cette combinaison donne à l’entreprise un positionnement fort dans un secteur où les besoins de transformation sont importants.

Ce que les professionnels du BTP peuvent attendre de Freeda

Pour les professionnels du BTP, Freeda répond à plusieurs enjeux concrets.

Le premier est le gain de temps. Les équipes peuvent réduire le temps consacré aux vérifications répétitives.

Le deuxième est la fiabilité. Une analyse automatisée peut aider à repérer plus tôt des points qui auraient pu être oubliés.

Le troisième est la réduction du risque. Les non-conformités détectées en amont évitent des reprises coûteuses sur chantier.

Le quatrième est la traçabilité. Les annotations, rapports et résultats produits par Freeda peuvent aider les équipes à documenter les contrôles.

Le cinquième est la capacité à se concentrer sur la valeur ajoutée. Les professionnels peuvent passer moins de temps à contrôler mécaniquement et plus de temps à piloter, décider, collaborer et améliorer les projets.

Ce que les entrepreneurs peuvent apprendre de Freeda

Le modèle Freeda offre plusieurs enseignements aux entrepreneurs.

Le premier est qu’une startup IA solide doit partir d’un problème métier clair. La technologie n’est qu’un moyen.

Le deuxième est qu’il faut parfois vendre manuellement avant d’automatiser. Cela permet de valider la demande avant de construire trop de technologie.

Le troisième est que le go-to-market doit s’adapter au secteur. Dans le BTP, vendre un service peut être plus efficace que vendre un logiciel abstrait.

Le quatrième est que le pricing doit parler au client. La surface de plancher est plus lisible pour un acteur de la construction qu’un abonnement classique par utilisateur.

Le cinquième est que la spécialisation peut être un avantage. Une IA verticale, pensée pour un cas d’usage précis, peut être plus crédible qu’une solution généraliste.

Le sixième est que l’ambition mondiale peut partir d’un problème très concret, à condition qu’il existe dans de nombreux marchés.

Pourquoi découvrir l’épisode BUILD avec Peter Starr ?

L’épisode BUILD avec Peter Starr est particulièrement utile pour les professionnels du BTP, dirigeants de startups, maîtres d’ouvrage, promoteurs, entreprises générales, architectes, bureaux d’études, ingénieurs, investisseurs contech et experts de l’intelligence artificielle.

Il permet de comprendre comment l’IA peut s’appliquer concrètement à la construction, au-delà des discours généraux.

On y parle de plans d’architecte, de normes PMR, de conformité réglementaire, de cahiers des charges, de productivité, de réduction du risque, de vision par ordinateur, d’agents IA, de pricing, de vente B2B et d’internationalisation.

Surtout, l’épisode montre que l’intelligence artificielle dans le BTP aura de la valeur si elle s’ancre dans les réalités du terrain.

Découvrir l’épisode BUILD avec Peter Starr

Dans cet épisode de BUILD, Xavier Rodriguez reçoit Peter Starr, cofondateur de Freeda, pour parler d’IA dans le BTP, de lecture automatisée des plans, de conformité réglementaire, de normes PMR, de cahiers des charges, de productivité, de réduction du risque chantier et de transformation de la construction.

Découvrir la vision de Freeda dans BUILD pour comprendre comment l’intelligence artificielle peut aider les acteurs du bâtiment à contrôler leurs plans plus vite, plus fiablement et avec moins de risques.