VOR Immobilier, des plans 3D générés par IA, à l'échelle.

Produire un rendu 3D meublé à partir d'un plan d'architecte 2D est un travail long et coûteux. Il faut d'abord reconstruire l'espace en trois dimensions, puis l'aménager pièce par pièce. Réalisé manuellement par des architectes d'intérieur, ce processus ne passe pas à l'échelle.

VOR Immobilier souhaitait industrialiser cette chaîne : partir d'un simple plan 2D et obtenir, automatiquement, un environnement 3D meublé et stylisé, exploitable directement dans Unreal Engine.

Le défi principal était le temps de production. Réaliser un plan 3D meublé à la main mobilise des heures de travail ; à ce rythme, produire en France n'était pas économiquement viable.

• Pas de LLM disponible : le projet a été mené avant l'ère des modèles génératifs grand public. Il a fallu construire l'IA depuis un modèle TensorFlow réentraîné sur un jeu de données propriétaire.
• Une dimension manquante : un plan 2D ne contient aucune information de hauteur. Tout l'axe Z (hauteur des murs, élévation et profondeur des objets) devait être inféré.
• Une exigence de cohérence visuelle : l'ameublement automatique ne devait pas ressembler à un placement aléatoire, mais à une vraie proposition d'architecte d'intérieur.
• Une qualité de livraison à tenir : avec un taux d'automatisation de 70 à 80 %, le pipeline ne pouvait pas être 100 % automatique sans contrôle.

TBDS a pris en charge la conception et le développement de l'ensemble de la chaîne, de la détection des éléments sur le plan 2D jusqu'à la génération de la scène 3D meublée dans Unreal Engine.

Cela comprend la collecte et l'annotation du corpus d'apprentissage, l'entraînement du modèle, l'inférence de l'axe Z, le moteur d'ameublement génératif, le pipeline de production et l'interface de correction humaine.

Trois briques structurantes, chacune avec son propre défi technique :

• De la 2D à la 3D — reconstruction automatique de l'espace : l'IA détecte les éléments structurants (murs, portes, fenêtres), isole et qualifie chaque pièce (chambre, cuisine, salon, entrée) et reconnaît les équipements lorsqu'ils figurent sur le plan (lave-linge, lave-vaisselle…). L'environnement 3D est reconstruit dans Unreal Engine, avec l'axe Z inféré.
• Ameublement génératif appris auprès d'architectes d'intérieur : un corpus de 2 000 plans meublés manuellement par des architectes, dans différents styles, sert de base d'apprentissage. À partir d'un simple choix de style, l'IA génère l'aménagement complet : mobilier, cuisine équipée, décoration, couleurs des murs et des sols.
• Pipeline de production avec correction humaine : une interface web permet de corriger rapidement les scènes (objets en lévitation, meubles débordant légèrement dans un mur). Cette boucle « humain dans la loop » sécurise le rendu final tout en conservant le gain de productivité.

Sur ce projet, l'IA n'est pas une couche de surface : elle est le moteur industriel. Mais elle n'est pas non plus laissée seule. Le pipeline est conçu autour d'un constat lucide : l'automatisation atteint 70 à 80 %, et c'est exactement là qu'il faut s'arrêter. Au-delà, on perd plus de temps à poursuivre le 100 % qu'à faire réviser les cas restants par un humain.

Le pipeline est en production et a permis de générer plus de 10 000 plans 3D. Au-delà du volume, l'impact est structurel :

• Une production relocalisée en France : en réduisant drastiquement le temps de fabrication d'un plan, l'IA rend la production locale économiquement viable, là où le travail manuel l'interdisait.
• Une production de rendus 3D accélérée : ce qui demandait des heures de travail manuel par logement est désormais généré automatiquement, puis simplement révisé.
• Une déclinaison par style à la demande : un même plan peut être meublé dans plusieurs ambiances sans repartir de zéro.
• Une qualité maîtrisée : l'interface de correction sécurise le livrable malgré les limites de l'automatisation.