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Comment l’analyse des données permet-elle d’améliorer un bâtiment?
Martin Suter: De deux manières: en réduisant la consommation d’énergie et en améliorant la convivialité. Avec l’analyse des données, différentes données sont récoltées de manière uniforme dans un bâtiment, puis évaluées par une intelligence artificielle (IA). Il est ainsi possible d’optimiser non seulement le bâtiment en question, mais de comparer entre elles les données de plusieurs bâtiments. Cela représente une plus-value considérable dans un but d’optimisation énergétique des bâtiments.
Pouvez-vous nous donner un exemple concret?
Martin Suter: Nous aidons actuellement une entreprise technologique internationale à transposer dans la réalité sa vision d’un «smart building» au cœur de Zurich. Pour ce faire, nous agissons en tant qu’intégrateur global de systèmes: nous sommes chargés de la création d’un bâtiment jumeau numérique (digital twin) et de la transmission correcte des données techniques. Une fois notre travail terminé, l’IA comprend la technique du bâtiment dans son ensemble et est en mesure de contrôler en permanence la fonction des installations. Le client est ainsi en mesure d’identifier dans le système les écarts, les erreurs et les potentiels d’amélioration sans avoir à les chercher activement. En Suisse, une poignée de bâtiments à peine sont dotés d’un tel degré d’automatisation.
De quels erreurs ou écarts dans le système s’agit-il?
Bernhard Sax: Il peut s’agir par exemple d’une installation technique qui consomme plus d’énergie que d’habitude à cause d’une défaillance. Mais un écart peut aussi se produire en raison d’un changement d’utilisation du bâtiment.
Ce qui nous amène donc à la convivialité?
Martin Suter: Exactement. Car l’analyse des données nous permet de nous détourner d’une programmation rigide pour nous rapprocher des besoins effectifs des gens. Par exemple, la durée d’utilisation des pièces est souvent définie au moment de la mise en service. Grâce à des senseurs installés dans la pièce, l’IA indique si cette évaluation est plausible ou non. Elle apprend donc quand des gens se trouvent effectivement dans la pièce. Ces indications permettent par exemple d’optimiser la température ambiante, ce qui accroît la satisfaction des utilisateurs tout en économisant de l’énergie.
Comment enseignez-vous tout cela à l’IA?
Bernhard Sax: Une première étape consiste à reproduire dans le cloud toute la télémétrie du bâtiment avec MQTT, un protocole de messagerie pour la communication entre machines. Dans le projet décrit, il s’agit au total de 35 000 valeurs cibles et effectives de tous les secteurs tels que chauffage, aération ou éclairage. Ce modèle décrit la relation des différentes valeurs et fonctions entre elles et permet à l’algorithme, donc à l’IA, de comprendre et d’analyser la fonction de chaque installation.
Peut-on optimiser chaque bâtiment à l’aide de l’analyse des données?
Bernhard Sax: Théoriquement, chaque maître d’ouvrage peut utiliser l’analyse des données s’il possède suffisamment de capacité de calcul, de budget et de savoir-faire. Selon les mandats, il faut être très attentif aux thèmes de la protection des données et de la sécurité.
Mot d’ordre sécurité: la mise en réseau de systèmes n’augmente-t-elle pas le risque de pannes à large échelle déclenchées par des cyberattaques par exemple?
Martin Suter: Dans l’automatisation des bâtiments, les exigences en matière de sécurité ont fortement augmenté ces dernières années. À partir du moment où un système est connecté à un cloud, le risque d’attaques venues de l’extérieur grandit. Il est donc important de sécuriser ces systèmes par le cryptage, un pare-feu et d’autres mesures.
La capacité des serveurs et le besoin en énergie ne seront-ils pas tôt ou tard problématiques quand beaucoup de bâtiments utiliseront l’analyse des données?
Bernhard Sax: Je pense que, au moins dans le secteur du bâtiment, les économies que l’IA permet de réaliser seront supérieures au surcroît d’énergie nécessaire au fonctionnement des serveurs. Comme notre énergie provient de plus en plus de sources renouvelables dont la production n’est pas toujours constante, l’IA jouera un rôle clé à l’avenir dans la répartition de l’énergie disponible.
Sur le plan international, où se situe la Suisse en termes d’analyse des données des bâtiments?
Martin Suter: C’est difficile à dire, car il n’y a pas, à ma connaissance, de statistiques internationales. Concevoir des nouveaux bâtiments intelligents n’est pas encore la norme en Suisse et encore moins d’utiliser l’analyse des données. Nous observons toutefois que les technologies modernes sont toujours plus utilisées, surtout dans les grands projets immobiliers.
Bernhard Sax: Au vu de la stratégie énergétique suisse, il serait bien de recourir davantage à la technologie. L’analyse des données permet, relativement facilement, des optimisations considérables pour que les différents composants fonctionnent plus efficacement ensemble, que la consommation d’énergie diminue tout en améliorant la convivialité.
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