Génie civil & Géotechnique

D'une journée à quelques clics : comment PG automatise la rédaction de ses rapports géotechniques

Construction & Expertise PG transforme un processus de rédaction manuel et répétitif en un générateur de rapports piloté par l'IA.

~1 jour à quelque semaines → ~5 min Temps de génération d'un premier jet de rapport
+2 mois/anTemps ingénieur récupéré à 50 rapports par an
~90 %Des erreurs de rapport éliminées (copies manuelles et mises en page)
Résumé

Construction & Expertise PG, firme québécoise de génie civil et géotechnique fondée en 2006, livre des projets complexes, du Nunavik aux grands chantiers d'infrastructure, où chaque livrable compte pour la réputation de l'entreprise. Au cœur de chaque mandat : un rapport géotechnique de 40 à 400 pages qui rassemble essais de laboratoire, analyses de terrain et recommandations d'ingénierie. Ce rapport, c'est la signature de PG. Et il était rédigé de façon très manuel, mobilisant un ingénieur pour une journée complète par projet. Mondrian a conçu et déployé "Mr. Sol", un générateur automatique qui orchestre les données de terrain et de laboratoire vers un rapport Word structuré en quelques minutes. Construit de façon itérative, sans attendre la solution parfaite, on a livré de la valeur rapidement, puis automatisé des sections au fil du temps, jusqu'à couvrir aujourd'hui 45 sections en production. À 50 rapports par an, c'est l'équivalent de plus de 2 mois de temps ingénieur récupérés chaque année.

Le client

Un leader québécois qui mise sur l'IA pour scaler sans compromettre sa rigueur.

Construction & Expertise PG inc.

Génie civil, géotechnique et construction nordique

51–200 employés

Canada

Contexte d'affaires

Fondée en 2006 par Pierre Gouslisty, Construction & Expertise PG s'est imposée comme un leader québécois en géotechnique, construction nordique et réhabilitation de structures de béton. Opérant sur des chantiers exigeants, du Nunavik aux grands projets d'infrastructure, PG combine l'expertise de ses ingénieurs et technologues avec un laboratoire géotechnique interne. Face à une croissance soutenue et un carnet de projets qui se remplit, la direction a choisi d'investir dans l'IA non pas pour remplacer ses ingénieurs, mais pour leur libérer du temps sur les tâches à forte valeur ajoutée.

Le défi

Une journée entière de rédaction à refaire, projet après projet.

Chaque projet géotechnique se conclut par un rapport final de 40 à 400 pages : un document dense qui rassemble tableaux d'essais en laboratoire, stratigraphie, recommandations de fondations, conclusions environnementales et annexes. Ce rapport était entièrement rédigé à la main, en copiant-collant des données depuis Access, Excel et des fichiers PDF vers Word, une tâche qui mobilisait un ingénieur ou technicien pour une journée complète par projet.

Une journée de rédaction par rapport représente une ressource ingénieur immobilisée sur une tâche à faible valeur ajoutée, dans un secteur où chaque heure facturable compte. Avec des projets pouvant impliquer de 2 à 5 000 forages et des données dispersées sur plusieurs systèmes, les erreurs de copier-coller constituaient 90 % des corrections post-livraison, créant des allers-retours avec le client et fragilisant la réputation de rigueur que PG s'est bâtie en 20 ans.

Les données du rapport proviennent de sources hétérogènes : une base Access via Sobek, des fichiers Excel de laboratoire, des PDF de logs de forage et des données GPS. L'arborescence des dossiers projets variait d'un technicien à l'autre, et certaines sections du rapport exigent le jugement d'un ingénieur plutôt qu'une simple extraction de données. Standardiser, connecter et orchestrer tout cela dans un pipeline robuste nécessitait une expertise spécifique en IA et en ingénierie des données que PG n'avait pas en interne.

La solution

Mr. Sol : un rapport complet en quelques minutes, depuis une seule interface.

Ce qu'on a construit

Mondrian a conçu et déployé "Mr. Sol" : une application Power Apps accessible en un clic pour les ingénieurs de PG. L'utilisateur sélectionne un projet, répond à quelques paramètres (type de projet, présence d'une étude environnementale, type de fondation), et la solution récupère automatiquement les données depuis le serveur local de PG, les copie vers le cloud Azure, puis génère un rapport Word structuré en quelques minutes, avec ses annexes numérotées, prêt à être révisé et livré au client. Les 44 sections automatisées couvrent les essais de laboratoire (granulométrie, limites d'Atterberg, scissomètre, consolidation, compression), la stratigraphie, les recommandations de fondations et la conclusion.

Comment on a travaillé ensemble

Le projet a été conduit en mode agile, avec des stand-ups hebdomadaires et des sprints bimensuels impliquant activement les ingénieurs géotechniques de PG. Leur expertise métier (comprendre comment interpréter un indice de pénétration standard, distinguer un pieu battu d'un pieu foré, ou savoir quand inclure une section sur le roc) a été la matière première de chaque section automatisée. Mondrian a traduit ces règles métier en code ; PG les a validées projet par projet sur des données réelles.

ComposanteRôle dans la solution
Power Apps + Azure FunctionsInterface utilisateur et orchestration de la pipeline
Azure Data FactoryCopie automatisée des données depuis le serveur local vers le cloud
Azure Container App + AI FoundryGénération du rapport avec les modèles de langage (LLM)
MySQL + Azure Cloud StorageCentralisation et stockage des données projet
Les résultats

Moins d'erreurs, moins de friction, plus de temps pour ce qui compte vraiment.

IndicateurRésultat obtenuImpact business
Temps de rédaction d'un premier jet1 journée → quelques minutesIngénieurs libérés pour des tâches à valeur ajoutée
Erreurs de rapport~90 % réduitesMoins d'allers-retours clients, meilleure réputation
Sections automatisées44 sur 54 en productionRapport quasi complet généré au premier clic
AdoptionApplication live en productionAucune friction d'adoption, interface familière Power Apps
Votre projet

Un défi similaire dans votre industrie?

Un appel de 30 minutes suffit pour savoir si l'IA peut créer de la valeur dans votre contexte.

Planifier un appel