Dans ce nouvel épisode de BUILD, Xavier Rodriguez reçoit Peter Starr, cofondateur de Freeda, une startup qui met l’intelligence artificielle au service du BTP. Son ambition : permettre aux professionnels de la construction de lire, analyser et contrôler automatiquement des plans d’architecte, afin de gagner du temps, réduire les erreurs et sécuriser la conformité des projets.

C’est un sujet majeur pour le bâtiment. Le BTP reste un secteur très concret, très terrain, où l’innovation technologique peut parfois sembler lointaine. Pourtant, les plans, les normes, les cahiers des charges, les contrôles et les reprises chantier représentent une part essentielle de la performance d’un projet. Une erreur de conformité détectée trop tard peut coûter très cher.

Avec Freeda, Peter Starr veut répondre à une douleur très précise : automatiser une partie du contrôle des plans pour aider les maîtres d’ouvrage, promoteurs, entreprises générales, bureaux d’études et acteurs du bâtiment à mieux travailler. Dans BUILD, il explique comment l’IA peut devenir un outil réellement utile pour celles et ceux qui construisent.

Un épisode BUILD consacré à l’intelligence artificielle dans le BTP

BUILD est le podcast de celles et ceux qui construisent, progressent et transforment leur secteur. Avec Peter Starr, l’épisode aborde une question encore peu traitée de façon concrète : à quoi peut servir l’IA dans le BTP ?

Le sujet est souvent présenté de manière abstraite. Beaucoup de professionnels du bâtiment entendent parler d’intelligence artificielle, de modèles génératifs, d’automatisation ou de productivité, mais voient encore difficilement les applications pratiques sur leurs projets.

Xavier Rodriguez pose donc une question simple : comment l’IA peut-elle aider les acteurs du bâtiment, au-delà du discours technologique ?

L’épisode explore plusieurs réponses : lecture automatisée des plans, contrôle de conformité, normes PMR, cahiers des charges, réduction du risque chantier, gains de productivité, adoption de la technologie dans un secteur historiquement prudent et transformation des méthodes de travail.

L’intérêt de cet échange tient à sa précision. Il ne s’agit pas de promettre une révolution vague. Il s’agit d’expliquer comment une tâche réelle, répétitive et coûteuse peut être améliorée grâce à l’IA.

Peter Starr, un entrepreneur américain qui entreprend en France

Peter Starr est né à New York. Il grandit entre plusieurs cultures, notamment Paris, Londres et les États-Unis. Cette mobilité internationale marque profondément son parcours.

Dans l’épisode, il explique que cette ouverture est l’un de ses plus grands privilèges. Elle lui a donné le goût des cultures différentes, des villes, des métiers, des industries et des projets mondiaux. Cette vision se retrouve aujourd’hui dans Freeda, pensée dès le départ comme une entreprise à ambition internationale.

Son parcours est atypique. Il étudie l’urbanisme à Londres, travaille dans le génie civil, découvre les grands projets de construction, puis se tourne vers la tech et l’entrepreneuriat. Cette double culture est précieuse : Peter Starr connaît les contraintes du BTP, mais il comprend aussi le potentiel du logiciel et de l’intelligence artificielle.

C’est ce mélange qui fait la force de son approche. Il ne vient pas simplement “appliquer de l’IA” à un secteur qu’il ne connaît pas. Il part d’un problème qu’il a lui-même vécu.

Le déclic : des plans à vérifier pendant des centaines d’heures

La genèse de Freeda vient d’une expérience très concrète.

Peter Starr travaille chez AECOM, grande entreprise américaine de génie civil. Il intervient notamment sur des projets de développement immobilier pour Shell au Mozambique. Son rôle consiste alors à vérifier des jeux de plans par rapport à des cahiers des charges précis.

La tâche est lourde. Il reçoit des milliers de plans et doit contrôler manuellement que les règles du client sont bien respectées. Largeur des routes, circulation des camions, contraintes techniques, exigences de projet : chaque détail compte.

Il passe des centaines d’heures à vérifier, comparer, annoter, contrôler.

Le problème est double. D’abord, cette tâche est très chronophage. Ensuite, elle reste exposée à l’erreur humaine. Or, dans le BTP, une petite erreur sur un plan peut devenir un très gros problème sur chantier.

C’est cette frustration qui donne naissance à l’idée de Freeda : et si une machine pouvait aider à lire, comprendre et contrôler les plans ?

Freeda : faire lire les plans d’architecte par des machines

Freeda développe une technologie capable de lire, analyser et interpréter des plans d’architecte comme le ferait un expert humain.

Concrètement, la solution permet de déposer des plans dans une plateforme, de définir les règles à vérifier, puis d’obtenir une analyse des non-conformités ou points à contrôler.

L’objectif n’est pas de remplacer l’ensemble des professionnels du BTP. Il est de les aider à automatiser une partie des tâches répétitives, pour leur permettre de se concentrer sur les décisions, les arbitrages, la coordination et les échanges à plus forte valeur ajoutée.

Freeda se positionne d’abord sur le contrôle des plans : conformité réglementaire, normes d’accessibilité, notices descriptives, cahiers des charges, règles propres à un donneur d’ordre ou à un constructeur.

Cette approche est très adaptée au BTP, car elle part d’un besoin clair : vérifier que ce qui est prévu sur le plan correspond bien aux règles applicables.

Conformité réglementaire, normes PMR et cahiers des charges

L’un des premiers cas d’usage de Freeda concerne la conformité.

Dans le bâtiment, les plans doivent respecter de nombreuses règles : accessibilité, sécurité, structure, réglementation, exigences environnementales, contraintes techniques et demandes particulières du maître d’ouvrage.

Peter Starr donne notamment l’exemple des normes PMR, liées à l’accessibilité des personnes à mobilité réduite. Une porte trop étroite, un espace mal dimensionné ou une circulation non conforme peuvent créer de lourdes conséquences si l’erreur est détectée trop tard.

Freeda permet aussi de vérifier des cahiers des charges spécifiques. Certaines enseignes, comme McDonald’s ou Starbucks, ont leurs propres règles de conception pour leurs projets. La technologie peut alors aider à vérifier automatiquement si les plans respectent ces exigences particulières.

Cette capacité est intéressante, car elle ne se limite pas à une norme générique. Elle peut s’adapter aux règles d’un client, d’un promoteur, d’un constructeur ou d’un exploitant.

Un exemple concret avec Eiffage

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

Sur certaines opérations, notamment en logement, les équipes peuvent déposer leurs plans dans la plateforme Freeda. La solution est ensuite configurée pour vérifier un ensemble de règles, par exemple les normes PMR ou les notices descriptives.

Ce travail était auparavant réalisé manuellement par des chefs de projet ou des équipes internes. Freeda vient automatiser une partie de cette vérification, en détectant les écarts et en annotant les plans.

La valeur est immédiate : moins de temps passé sur des contrôles répétitifs, plus de capacité à collaborer avec les architectes, à anticiper les erreurs et à sécuriser la conformité du projet.

C’est précisément ce qui rend le sujet concret. L’IA n’est pas ici une promesse générale. Elle devient un outil opérationnel dans un processus réel de construction.

Productivité : gagner du temps sur les tâches répétitives

Le premier bénéfice de Freeda est la productivité.

Dans un projet de construction, les équipes passent beaucoup de temps à vérifier, annoter, comparer et relire les plans. Ces tâches sont nécessaires, mais elles peuvent devenir répétitives et consommatrices de temps.

Freeda permet de gagner des dizaines d’heures par projet. Ce temps peut ensuite être utilisé sur des missions à plus forte valeur ajoutée : échanger avec les architectes, améliorer la conception, résoudre les points bloquants, coordonner les intervenants ou développer de nouveaux projets.

Dans un secteur où les marges sont souvent contraintes, tout gain de productivité compte.

Mais l’enjeu ne se limite pas à aller plus vite. L’enjeu est aussi de permettre aux équipes de consacrer moins d’énergie aux tâches mécaniques et davantage aux décisions qui nécessitent vraiment leur expertise.

Réduction du risque : éviter les erreurs qui coûtent cher

Le deuxième bénéfice est la réduction du risque.

Dans le BTP, une erreur détectée sur plan coûte souvent moins cher qu’une erreur détectée sur chantier. Plus le projet avance, plus les corrections deviennent lourdes, coûteuses et complexes.

Peter Starr donne un exemple très parlant : si une porte ou un élément lié à l’accessibilité PMR n’est pas conforme, et que l’erreur est détectée après construction, il peut être nécessaire de reprendre un mur. Si ce mur est porteur, la conséquence économique peut devenir considérable.

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

L’objectif est de détecter les non-conformités plus tôt, avant qu’elles ne deviennent des reprises chantier, des retards, des litiges ou des coûts supplémentaires.

Dans un secteur où les erreurs peuvent rapidement se transformer en pertes importantes, cette promesse est particulièrement forte.

Pourquoi Freeda ne vend pas “de l’IA”, mais un service

L’un des passages les plus intéressants de l’épisode concerne la manière de vendre l’innovation dans le BTP.

Peter Starr explique que Freeda a d’abord compris une chose essentielle : le BTP n’achète pas naturellement de l’IA. Le secteur achète des résultats, des prestations, des bureaux d’études, des bureaux de contrôle, des services concrets.

Freeda a donc adapté son approche. L’entreprise ne dit pas seulement : “nous faisons de l’intelligence artificielle”. Elle dit plutôt : “nous pouvons vérifier vos plans plus vite, vous livrer des annotations, vous aider à détecter les non-conformités et réduire vos risques”.

Cette nuance est décisive.

Dans un secteur parfois prudent face aux nouvelles technologies, il faut parler le langage des clients. Les professionnels du bâtiment veulent savoir ce que l’outil va changer dans leur quotidien, combien de temps il va leur faire gagner, quels risques il va réduire et comment il va s’intégrer dans leurs méthodes.

Freeda vend donc un service augmenté par la technologie, pas un concept abstrait.

Parler le langage du BTP : le pricing à la surface de plancher

Cette adaptation se retrouve aussi dans le modèle économique.

Beaucoup de logiciels SaaS sont facturés par utilisateur et par mois. Mais ce modèle ne correspond pas toujours aux habitudes d’achat du BTP.

Freeda choisit donc une logique plus proche des codes du secteur : facturer au projet, notamment à la surface de plancher ou à une unité pertinente selon le type d’opération.

C’est une décision stratégique. Elle montre que Freeda ne cherche pas seulement à imposer un modèle tech au BTP. La startup cherche à s’insérer dans les pratiques existantes du secteur.

Peter Starr insiste sur cette idée : il ne faut pas seulement se demander comment vendre. Il faut comprendre comment les clients achètent.

Dans le BTP, cette différence est essentielle. Une solution innovante a plus de chances d’être adoptée si elle respecte les logiques opérationnelles, financières et culturelles du secteur.

Pourquoi commencer par le contrôle plutôt que par la conception

Freeda aurait pu vouloir s’attaquer à un sujet plus large : générer directement des plans ou automatiser la conception.

Mais Peter Starr explique que l’entreprise choisit de se concentrer d’abord sur le contrôle. Ce choix est stratégique.

La conception est un domaine très complexe. Elle implique des arbitrages subjectifs, des intentions architecturales, des allers-retours, des préférences clients, des contraintes multiples et des décisions parfois difficiles à formaliser.

La conformité, elle, repose davantage sur des règles vérifiables.

Une porte est conforme ou ne l’est pas. Une largeur respecte la norme ou non. Un cahier des charges est appliqué ou ne l’est pas. Une notice descriptive est respectée ou non.

Ce périmètre permet à Freeda de répondre à une douleur immédiate, claire et mesurable. C’est aussi une manière de construire progressivement une technologie fiable avant d’aller vers des cas d’usage plus larges.

Comment fonctionne l’IA de Freeda ?

Peter Starr explique le fonctionnement de Freeda de manière accessible.

Pour faire comprendre un plan à une machine, il faut reproduire plusieurs étapes du raisonnement humain.

D’abord, il faut “voir” le plan. C’est le rôle de la vision par ordinateur. La machine apprend à détecter des éléments graphiques, des surfaces, des pièces, des murs, des portes ou des circulations.

Ensuite, il faut comprendre les relations entre ces éléments. Par exemple, savoir qu’une salle de bain est située à côté d’un séjour, ou qu’une porte donne accès à une pièce précise.

Enfin, il faut raisonner sur les règles. La machine doit pouvoir dire si un élément est conforme ou non, en fonction d’une norme ou d’un cahier des charges.

Pour cela, Freeda utilise plusieurs outils : modèles de vision, agents IA, modèles de raisonnement et orchestration de technologies comme Claude, Mistral ou d’autres modèles selon les besoins.

L’important est de comprendre que Freeda ne repose pas sur une seule brique magique. C’est une combinaison d’outils spécialisés, organisée autour d’un problème métier très précis.

Dépendance technologique et vitesse d’exécution

Xavier Rodriguez interroge aussi Peter Starr sur un sujet stratégique : la dépendance aux grands modèles d’IA.

Freeda utilise aujourd’hui les meilleurs modèles disponibles pour aller vite. Cela permet de développer rapidement, de signer des clients, d’améliorer l’expérience et de démontrer la valeur du service.

Mais cette stratégie pose une question : comment rester autonome lorsque l’on dépend d’acteurs comme Claude, Mistral ou d’autres fournisseurs de modèles ?

Peter Starr assume ce choix. À ce stade de développement, la priorité est la vitesse. Freeda n’est pas une entreprise de modèle fondation. Avec les moyens d’une jeune startup, il serait irréaliste de construire seule tous les modèles de base.

L’objectif est donc d’utiliser les meilleures briques disponibles, tout en développant progressivement des modèles spécialisés grâce aux données métier, aux plans labellisés et à l’expertise accumulée.

Cette approche est pragmatique : aller vite aujourd’hui, tout en construisant des actifs spécifiques demain.

Une startup IA née en France, avec une ambition mondiale

Peter Starr est américain. Il aurait pu créer Freeda ailleurs. Pourtant, il choisit de construire la base technologique de l’entreprise à Paris.

Pourquoi ? Pour l’excellence technique française.

Dans l’épisode, il explique que la France dispose de talents très forts en mathématiques, en ingénierie, en IA et dans le BTP. Pour une startup qui combine intelligence artificielle et construction, Paris représente donc un choix cohérent.

Freeda est notamment passée par Station F, que Peter Starr décrit comme un excellent point de départ pour une jeune startup, grâce à son écosystème, sa communauté et son environnement entrepreneurial.

Mais l’ambition de Freeda dépasse la France. L’entreprise vise un marché mondial : Europe, États-Unis, Moyen-Orient, grands donneurs d’ordre, promoteurs, entreprises générales et acteurs internationaux de la construction.

Cette ambition internationale est cohérente avec le parcours de Peter Starr, qui a grandi et travaillé dans plusieurs pays.

Une équipe complémentaire pour un défi complexe

Peter Starr insiste sur un autre point important : il ne pouvait pas construire Freeda seul.

Il porte le problème métier, l’expérience du BTP et la vision commerciale. Mais il sait qu’il lui faut des associés plus techniques et complémentaires.

Il s’entoure notamment d’Augustin Perreault, Charles Debout et Mariano Rodriguez. L’équipe réunit des compétences en tech, IA, logiciel, produit, startup et compréhension métier.

Cette complémentarité est essentielle, car le défi de Freeda est complexe.

Il ne suffit pas de savoir vendre au BTP. Il ne suffit pas non plus de maîtriser les modèles d’IA. Il faut combiner les deux : comprendre les plans, comprendre les normes, comprendre les processus de construction, comprendre les achats, comprendre la tech et construire une solution fiable.

C’est cette alliance entre expertise métier et expertise technologique qui permet à Freeda de se positionner sur une verticale très précise.

Vendre avant d’automatiser : une leçon entrepreneuriale

L’un des enseignements les plus forts de l’épisode concerne la méthode de lancement.

Au départ, Freeda ne dispose pas encore de toute la technologie automatisée. L’équipe vend donc une solution, puis réalise certaines vérifications manuellement.

Ce choix peut sembler surprenant pour une startup IA, mais il est très intelligent.

Il permet de valider une chose essentielle : les clients ont-ils vraiment envie de payer pour ce service ?

Avant de développer toute la technologie, Freeda vérifie la demande. Elle confirme que le problème existe, qu’il est suffisamment douloureux et que les clients sont prêts à acheter une solution.

Ensuite seulement, l’automatisation technologique vient accélérer, fiabiliser et industrialiser le service.

C’est une leçon importante pour tous les entrepreneurs : il ne faut pas toujours attendre d’avoir un produit parfait pour vendre. Il faut d’abord confirmer que le marché veut la solution.

IA et BTP : l’adoption passera par le terrain

Le BTP est une industrie complexe, réglementée, fragmentée et fortement dépendante de la coordination entre de nombreuses parties prenantes.

Peter Starr le rappelle : construire un bâtiment implique beaucoup d’acteurs, beaucoup d’étapes et beaucoup de risques. Il est donc naturel que le secteur soit prudent face au changement.

Cette prudence n’est pas forcément un refus de l’innovation. Elle vient souvent de la structure même du métier.

Pour faire adopter une technologie dans le BTP, il faut donc partir du terrain. Il faut comprendre les usages, les contraintes, les responsabilités, les circuits d’achat, les habitudes de travail et les peurs légitimes.

Freeda s’inscrit dans cette logique. L’entreprise ne cherche pas à imposer une rupture brutale. Elle cherche à apporter un service compréhensible, utile et compatible avec les méthodes existantes.

C’est sans doute la bonne manière d’introduire l’IA dans la construction : par des cas d’usage concrets, mesurables et directement liés aux douleurs des professionnels.

Ce que les entrepreneurs peuvent retenir de cet épisode

L’épisode avec Peter Starr offre plusieurs enseignements utiles aux entrepreneurs, notamment dans les secteurs industriels ou complexes.

Le premier est qu’une bonne startup part souvent d’un problème vécu. Peter Starr a lui-même souffert de la vérification manuelle des plans avant de créer Freeda.

Le deuxième est qu’il faut vendre un résultat, pas une technologie. Les clients n’achètent pas de l’IA. Ils achètent du temps gagné, du risque réduit et une meilleure fiabilité.

Le troisième est qu’il faut parler le langage du client. Dans le BTP, cela peut signifier facturer au projet ou à la surface de plancher plutôt qu’au siège utilisateur.

Le quatrième est qu’il faut valider la demande avant de tout automatiser. Freeda commence par vendre un service, puis développe progressivement les briques technologiques.

Le cinquième est que la vitesse commerciale est décisive. À ce stade, vendre à des clients réels est la meilleure preuve de traction.

Le sixième est que l’innovation doit respecter la culture d’achat du secteur. Dans le BTP, l’adoption passe par la confiance, le service et la démonstration concrète.

Le septième est qu’une équipe complémentaire est indispensable lorsque le problème combine métier, tech, produit et vente.

Pourquoi écouter l’épisode BUILD avec Peter Starr ?

Cet épisode s’adresse aux entrepreneurs, dirigeants du BTP, promoteurs, maîtres d’ouvrage, bureaux d’études, entreprises générales, architectes, ingénieurs, startups contech et acteurs de la transformation digitale de la construction.

Il permet de comprendre un cas très concret d’intelligence artificielle appliquée au bâtiment : la lecture et le contrôle automatisés des plans.

On y parle de conformité réglementaire, de normes PMR, de cahiers des charges, de productivité, de gestion du risque, de vente B2B, de pricing adapté au BTP, de modèles d’IA, d’ambition internationale et d’entrepreneuriat en France.

Surtout, l’épisode montre que l’IA dans le BTP ne doit pas être pensée comme un gadget. Elle peut devenir un outil puissant lorsqu’elle répond à une douleur précise, dans un processus réel, avec une promesse claire.

Écouter l’épisode complet de BUILD avec Peter Starr

Dans cet épisode de BUILD, Xavier Rodriguez reçoit Peter Starr, cofondateur de Freeda, pour parler d’intelligence artificielle 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 d’adoption de la tech dans la construction.

Écouter l’épisode complet de BUILD avec Peter Starr pour comprendre comment l’IA peut aider les professionnels du bâtiment à mieux contrôler leurs plans, gagner du temps et réduire les erreurs avant le chantier.