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Quoi

sizeless est une plateforme de jumeau numérique et de relevé qui convertit de courtes vidéos prises avec un smartphone en livrables de documentation pour les flux de travail du génie civil et du bâtiment. Côté infrastructures, elle se concentre sur les tranchées ouvertes et les raccordements domestiques, en produisant des jumeaux 3D de tranchées et une documentation de récolement prête pour la CAO/SIG.

Le produit est positionné pour les professionnels qui ont besoin de données spatiales précises sans les délais du relevé manuel traditionnel, notamment les opérateurs de réseaux, les équipes de génie civil et, plus largement, les utilisateurs AEC (architectes, ingénieurs, professionnels de la gestion des bâtiments et de l’énergie). Son flux de travail principal repose sur la capture sur le terrain via iPhone Pro/iPad Pro, la reconstruction assistée par IA et la détection d’objets, puis l’export vers des formats de planification standard.

Fonctionnalités

• Capture de tranchées sur smartphone : Les équipes terrain enregistrent une vidéo normalisée sur le site d’excavation avec un iPhone Pro, réduisant la dépendance à des rendez-vous de relevé distincts et à du matériel spécialisé.
• Reconstruction 3D haute résolution : Des algorithmes propriétaires génèrent des nuages de points précis au centimètre près des tranchées ouvertes, pour la mesure, l’estimation des terrassements et la qualité de la documentation.
• Identification d’objets par IA : Le système détecte les conduites, raccords, réseaux tiers et entrées de maison, y compris dans les zones où le GPS peut être indisponible (comme les sous-sols).
• Livrables CAO/SIG automatisés : La plateforme génère des plans de récolement en DWG/DXF et des jumeaux numériques pour les flux de travail SIG, aidant les équipes à passer plus vite de la capture terrain à des livrables prêts pour révision.
• Jeu de livrables AEC élargi : Au-delà des cas d’usage liés aux tranchées, le site décrit également des plans d’étage 2D, des livrables prêts pour le BIM (par ex. IFC/RVT) et des cas d’usage IA comme la classification des pièces et l’évaluation de l’état.
• Modèle de traitement opérationnel : Les téléversements s’exécutent en arrière-plan avec comportement de pause/reprise, et l’entreprise indique un délai de livraison typique d’environ 48 heures pour un périmètre de capture de 1 000 m².

Conseils utiles

• Valider tôt l’adéquation au cas d’usage : Confirmez si votre besoin principal concerne la documentation de tranchées/réseaux, les intérieurs de bâtiments ou la planification énergétique, car sizeless présente plusieurs flux de travail sur le même site.
• Standardiser la qualité de capture : Formez les équipes sur les consignes de mouvement, d’éclairage, de recouvrement et de durée des clips (par ex. segments de 7 à 8 minutes), car la précision des livrables dépend de la rigueur de la capture terrain.
• Prévoir un déploiement orienté iOS : La plateforme met actuellement l’accent sur iPhone Pro/iPad Pro pour de meilleurs résultats ; considérez la prise en charge d’Android comme un élément de feuille de route, et non comme une capacité de production actuelle.
• Définir les exigences de sortie en amont : Alignez les équipes internes sur les formats requis (DWG, DXF, nuage de points, formats BIM) avant le déploiement afin d’éviter des reprises dans les transferts CAO/SIG/BIM.
• Examiner attentivement les déclarations de conformité : Le site indique un hébergement conforme au RGPD en Allemagne/Suisse ainsi que des examens SOC 2/DIN 27001 en cours ; les équipes achats devraient vérifier ce statut dans le cadre de la due diligence.

Compétences OpenClaw

Au sein d’un écosystème OpenClaw, sizeless pourrait vraisemblablement servir de source d’ingestion de données terrain pour l’automatisation des infrastructures et de l’AEC. Un schéma de compétence pratique serait : surveiller les tâches de capture entrantes, classifier le type de projet (tranchée, bâtiment, rénovation énergétique), acheminer les livrables vers le bon flux aval et déclencher des contrôles qualité sur l’exhaustivité des fichiers et la cohérence géométrique avant transmission aux planificateurs.

Un second flux d’agents probable est l’intelligence documentaire inter-systèmes : les compétences OpenClaw pourraient analyser les métadonnées CAO/BIM/nuages de points générées, les comparer au périmètre du projet ou aux dossiers de réseaux, et produire des listes structurées d’exceptions pour les chefs de projet, estimateurs ou auditeurs. La page source ne confirme pas d’intégration OpenClaw native ; cela doit donc être considéré comme une opportunité d’implémentation plutôt que comme une fonctionnalité intégrée.