La ville de Noisy-Le-Grand expérimente l’IA Générative au sein de ses services de l’urbanisme

Les autorisations d’urbanisme : des procédures complexes, qui s’appuient sur une réglementation touffue

Déclaration de travaux, permis de lotir, d’aménager, de démolir, de construire… Toutes ces procédures relèvent de la nécessité d’encadrer l’acte de construire pour qu’il se conforme à la stratégie de développement de la ville.

Les règles d’urbanisme, matérialisées dans un Plan Local d’Urbanisme (PLU) en constituent le socle réglementaire. Ils décrivent précisément les possibilités et les contraintes à respecter pour un projet de construction.
Ce PLU comprend une partie graphique, avec de nombreux plans de la commune, et une partie écrite. D’autres documents de référence viennent compléter cette base. Cela inclut, entre autres, le Code de l’urbanisme, le Code de l’environnement, ou encore les Plans de Prévention du Risque d’Inondation (PPRI).

Dans le cas de Noisy-Le-Grand, qui fait partie de l’établissement public territorial de Grand Paris Grand Est, un PLU intercommunal (PLUi) est entré en vigueur début 2025.

L’objectif d’un PLUi consiste à harmoniser les règles d’urbanisme entre des communes proches relevant de la même entité administrative. Un exercice hautement délicat qui donne lieu à bien des négociations lors de son élaboration. Conséquence directe, le document qui le concrétise fait apparaître des dispositions communes, des exceptions, des annexes, des renvois… Sa manipulation et son exploration en deviennent parfois plus complexes et fastidieuses pour les agents instructeurs qui doivent l’appliquer.

Sécuriser, simplifier : l’IA au cœur du processus de l’instruction

Cette nouvelle situation engendre également des risques dans le processus d’instruction. En raison de la multiplicité des règles et des cas particuliers imbriqués à explorer avant de délivrer une autorisation, il existe une probabilité plus grande d’en oublier certaines. Ceci peut donner prise, plus tard, à des procédures de recours contre les permis extrêmement coûteux pour la collectivité.

Cet enjeu a motivé la réflexion autour de l’utilisation des capacités de l’IA générative pour accompagner le processus de délivrance des autorisations. L’intention est d’offrir la possibilité d’interroger toute la base réglementaire pour poser le cadre de l’instruction.
En effet, celui-ci est contextuel à chaque projet (en fonction de son type et de son emplacement) et doit être constitué pour chaque dossier.

L’outil doit aussi permettre de poser des questions libres, dont les réponses proviendront de la collecte et la consolidation de toutes les occurrences où le sujet est abordé dans la réglementation.

Le but est à la fois de sécuriser le process, et de faciliter le travail de l’agent en lui faisant gagner du temps sur des tâches simples. Il pourra ainsi consacrer plus de temps au dialogue avec les demandeurs et aux tâches où son expertise technique trouve le maximum de sa valeur.

Une première expérimentation qui vise la fiabilité et la souveraineté

Pour initialiser la démarche, il a été choisi de travailler sur les permis de construire de maisons individuelles. Ceux-ci adressent à la fois constructions neuves et les extensions, qui constituent le gros des demandes de permis. Le cas des projets plus conséquents (tertiaire, collectifs…) est à la fois bien plus complexe et moins fréquent.

Les objectifs sont:

• Technologiques : identifier les capacités de l’IA générative pour adresser ce sujet, vérifier la fiabilité des résultats qu’elle peut proposer et en reconnaitre les limites.
• Opérationnels : valider les bénéfices de l’outil au regard du processus d’instruction classique. Ceux-ci peuvent relever d’un gain de temps sur certaines tâches mais aussi de la question de l’accompagnement et de la sécurisation de ce process.
• Souveraineté : faire appel à des modèles et des stratégies d’hébergement françaises pour répondre aux préoccupations des collectivités territoriales. Dans cette optique, le choix s’est délibérément porté sur le LLM de Mistral et le cloud souverain de Scaleway, partenaire de l’opération.

Une collaboration initiée par l’étude approfondie du processus métier

La direction de l’innovation de Noisy le Grand partage avec onepoint une vision d’exploration des capacités de l’IA à l’appui de processus métier précis. Une approche qui adresse des cas d’usage concrets est en effet plus susceptible de susciter l’intérêt des équipes et donc d’apporter un maximum de valeur. Pour préciser le périmètre du projet, nous avons donc rencontré des experts des équipes du service urbanisme et droit des sol lors d’une journée de travail.

Le processus d’instruction des permis de construire se caractérise par la multiplicité des documents à traiter. Les éléments concernés comprennent les formulaire(s) Cerfa, plans, notices descriptives, études, réglementation écrite et graphique. Il faut être en mesure de croiser l’ensemble de ces derniers avec la réglementation selon une progression bien orchestrée et très codifiée. C’est un métier où l’expertise et l’expérience de l’instructeur est essentielle à de nombreuses étapes.

Depuis le dépôt par le pétitionnaire jusqu’à la prononciation de l’autorisation (ou son refus), nous avons analysé chaque étape du processus. Pour chacune d’elles, l’objectif était d’identifier la tâche à réaliser, les rôles impliqués, ainsi que les documents consultés ou exploités. La présence, côté Onepoint, d’une direction de projet disposant de plusieurs années d’expérience en cabinet d’architecture, a facilité la compréhension mutuelle des enjeux.

Cette collaboration a fourni un cadre pour repérer où l’IA pouvait apporter une réelle valeur et déterminer le type d’IA à mobiliser à chaque étape.

Un outil d’instruction à plusieurs volets

La décomposition du processus a mis en évidence 3 étapes principales :

• la vérification de la complétude du dossier
• la constitution d’une base réglementaire d’instruction contextualisée au dossier étudié
• l’analyse de la conformité du dossier

L’application reprend ces 3 étapes. Pour l’analyse de la conformité, un formulaire guide l’instructeur dans l’exploration du dossier. Ce dernier lui permet de renseigner les caractéristiques nécessaires à l’instruction, point de réglementation par point de réglementation.
Ce formulaire reprend la démarche de la fiche d’instruction complété à la main.

Sur la base des informations saisies, l’application génère des requêtes (« prompts »). Celle-ci interrogent ensuite la base réglementaire sur chacune des thématiques abordées. Cela concerne par exemple le gabarit de la construction, l’implantation sur le terrain.

Pour chaque question, elle prononce une décision de conformité ou non, référence réglementaire à l’appui. Elle est susceptible, en outre, de demander des précisions ou formuler des recommandations si la décision n’est pas claire.

Enfin, l’instructeur a également la possibilité de dialoguer avec un chatbot pour poser des questions complémentaires ou obtenir des précisions.

Co-construction et prototypage comme moteur

La finalité à ce stade était de démontrer non seulement la faisabilité mais surtout l’intérêt métier d’une telle application.

D’un point de vue projet, la démarche s’est voulue très interactive avec une forte implication des équipes de Noisy le Grand à chacune des étapes. Ainsi, les équipes Oepoint pouvaient s’assurer de l’adéquation des fonctionnalités développées avec la réalité du processus métier, de la bonne compréhension de celui-ci, et des règles à retranscrire.

Ceci s’est traduit par un prototypage très rapide dès les premières semaines et un partage à travers démonstrations et ateliers. En présentant des résultats au plus tôt, la démarche et les contours de l’application ont pu être affinés.

C’est notamment ce qui a conduit à la proposition d’un formulaire comme guide de l’instruction, là où il était initialement prévu que l’instructeur puisse seulement interroger librement l’IA.

Capitaliser sur l’expérience de Noisy-le-Grand pour aller plus loin avec l’IA générative

La particularité des PLU et PLUi est d’être spécifique à chaque collectivité. Cependant, même si les règles d’urbanisme s’avèrent différentes d’un territoire à un autre, la structure des PLU demeure similaire, de même que le processus d’instruction. L’application développée peut ainsi fonctionner pour toute autre commune, moyennant une adaptation à son propre PLU.

Onepoint a donc porté une partie de l’investissement de cette première version de l’application, et en garde la propriété intellectuelle. Ceci permettra demain de réutiliser les bases de l’application pour explorer d’autres aspects du processus d’instruction. Même sur un autre territoire, le développement de solutions basées sur l’IA générative adressant les problématiques métier particulières aux services du Droit des Sols pourra alors en être accéléré.