Comment réduire la consommation énergétique des bâtiments grâce à l’intelligence artificielle ?

Les systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation sont de plus en plus performants et embarquent de plus en plus d’intelligence artificielle pour fonctionner. 

L’intelligence artificielle permet à ces systèmes d’apprendre au fur et à mesure qu’ils fonctionnent, selon différents types de données et notamment : des comportements historiques d’utilisation, mais aussi les conditions météorologiques. C’est ce qu’on appelle le « machine learning ».

Par exemple, en réglant le panneau de contrôle de la température d’un système de climatisation « intelligent » sur une certaine température, l’appareil sera capable de s’adapter et de réguler son fonctionnement selon la température à l’intérieur du bâtiment, mais aussi les conditions météo… pour éviter un dépassement de cette température. 

Comparée à une utilisation manuelle, la programmation d’une température de consigne gérée automatiquement par l’IA, permet de conserver une température constante dans un bâtiment et ainsi d’éviter des fluctuations trop importantes. En évitant les « pics » de température, le système consomme moins d’énergie pour fonctionner. 

Il en est de même pour la gestion de l’éclairage pour laquelle l’IA permet à un réseau d’éclairage « auto-apprenant » de communiquer et de se configurer lui-même. Le protocole DALI (pour Digital Addressable Lighting Interface), par exemple, est un langage numérique utilisé dans le monde entier pour contrôler l’éclairage des bâtiments. DALI permet ainsi de contrôler et d’optimiser la consommation énergétique d’un réseau d’éclairage (grâce notamment à des capteurs de détection de mouvement). Au-delà du fait que l’IA permette de réduire le temps nécessaire à la mise en service de nouvelles installations d’éclairage, elle permet aussi de régler les paramètres de l’éclairage de façon à améliorer l’expérience et le confort des occupants, tout en réalisant des économies d’énergie.

Dans son rapport intitulé « L’intelligence artificielle pour la transition énergétique intégrée », le Dena (l’Agence allemande de l’énergie) explique que l’un des champs d’application de l’IA réside dans la maintenance prédictive. 

Concrètement, il faut savoir que les tâches d’entretien et de maintenance dans le bâtiment doivent généralement être réalisées à intervalles réguliers. Si le temps entre deux maintenances est trop grand, cela peut entraîner des défaillances dans les systèmes. À l’inverse, si les maintenances sont trop rapprochées, cela peut engendrer des coûts inutiles. La collecte et l’analyse intelligente des données des différents systèmes permettent d’établir des plannings de maintenance optimisés et adaptés aux besoins.

Par exemple, le logiciel Predictive Intelligence de Prédictive IS détecte des anomalies dans le comportement des différents systèmes et permet ainsi de prédire d’éventuelles défaillances. 

De même, l’IA prédictive applicable aux turbines des éoliennes permettent par exemple de prédire plusieurs dizaines de jours à l’avance des défaillances potentielles. Cela permet non seulement de réaliser des économies substantielles concernant le coût des travaux de maintenance ; mais aussi de favoriser le développement des énergies renouvelables en les rendant plus fiables ; et d’augmenter la sécurité de l’approvisionnement en énergie.

Le secteur du bâtiment représente près de 45 % des consommations annuelles en énergie de la France. Il génère 25 % des émissions de gaz à effet de serre (GES) (source : ecologie.gouv.fr). Les applications de l’IA dans le secteur du bâtiment sont multiples et variées. En matière de conception dans le bâtiment, l’IA représente une réelle opportunité de construire des bâtiments plus intelligents et de réduire l’empreinte carbone du secteur.

Le building information modeling par exemple, est un processus qui permet de planifier la construction d’un bâtiment en 3D et d’offrir aux professionnels du secteur de précieuses informations en matière de conception et de gestion efficace des infrastructures. Ce qui va permettre, in fine, d’automatiser certaines tâches et d’optimiser l’allocation des différentes ressources.

Certains logiciels sont même capables de proposer plusieurs conceptions alternatives de façon à pouvoir choisir la mieux adaptées aux contraintes de chaque équipe. 

En collectant et en analysant un grand nombre d’informations (données historiques, conditions météorologiques, consommation d’énergie, etc.), l’IA est capable de proposer des modèles de construction de bâtiments éco-responsables, optimisés en matière de chauffage, de refroidissement et d’éclairage notamment. Comme nous l’avons vu précédemment, l’IA intégrée dans des thermostats intelligents peut ajuster automatiquement les consignes de température en fonction de plusieurs critères, et notamment les besoins des occupants. 

Et en pensant « économies d’énergie » dès la conception d’un bâtiment grâce à l’intelligence artificielle, les occupants pourront, à l’usage des locaux, réduire considérablement leur facture d’énergie.