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Cette étude propose un cadre d'identification et de réparation des défauts de conception BIM basé sur un modèle à grand domaine. Grâce à la conversion BIM en texte, à l'injection de règles et à l'apprentissage rapide RAG, le taux de précision de l'identification des défauts passe de 70 % de l'inspection des règles traditionnelles à 85 %. Par rapport au manque précédent de solutions généralisées de traitement des défauts, cela montre que le LLM basé sur le domaine combiné à l'amélioration de la recherche peut couvrir davantage de types de défauts et prendre en compte le contrôle de fiabilité.