Big Data, IA, Machine Learning… Appliquées aux bâtiments, ces technologies vont permettre de faire évoluer le secteur depuis la phase de conception jusqu’à son exploitation. Hxperience, spécialiste des services numériques innovants dédiés au bâtiment, revient sur les notions d’IA et présente des exemples concrets d’application.
IA, Big Data, Machine Learning au service du Smart Building
Pour Marvin Lee Minsky, l’un des pères fondateurs de l’intelligence artificielle (IA), cette notion se définit par : « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique. »
Le Machine Learning est, quant à lui, une forme d’intelligence artificielle dotée d’un système d’apprentissage. En pratique, cette technologie s’appuie sur les données récoltées et prend aussi en compte toutes les variables pertinentes qui peuvent avoir un impact sur la consommation d’un bâtiment, par exemple, afin de prédire les consommations futures. Le Machine Learning permet ainsi de s’adapter aux évolutions et aux changements liés à la vie d’un bâtiment.
Le Machine Learning se sert du Big Data pour effectuer des prédictions à partir des données. Le Big Data désigne un ensemble très volumineux de données qu’aucun outil classique de gestion de base de données ne peut vraiment travailler. A titre d’information, en 2018, le volume total d’informations stockées dans les systèmes informatiques du monde entier atteint 33 zettaoctets (Source lebigdata.fr). Dans les années à venir, les données disponibles vont devenir de plus en plus importantes grâce à l’utilisation d’objets connectés pour les collecter et par celle du Cloud pour les stocker.
Un des enjeux de l’intelligence artificielle est de choisir le jeu ou les jeux de données adéquats qui devront être utilisés à bon escient en fonction des caractéristiques métier et des objectifs définis afin de fournir une information pertinente, qui diffère selon que l’on soit constructeur, gestionnaire ou exploitant de parc immobilier.
Collecter, Traiter et Analyser : une première étape vers l’intelligence artificielle
Les solutions Smart Building telles que SMATI s’appuient sur les objets connectés pour collecter en temps réel les données du bâtiment. L’étape de traitement et de correction des données issues des capteurs, qui ne relève pas de l’intelligence artificielle à proprement parler, est néanmoins critique pour fournir des données de qualité aux algorithmes d’analyse. L’analyse des données et le calcul d’indicateurs de performance pour alimenter des tableaux de bord, permet d’offrir une vision globale et précise du patrimoine.
Modéliser, Apprendre, Prédire: l’approche IA de SMATI
Avec l’intelligence artificielle, SMATI de Hxperience construit des modèles en s’appuyant sur l’historique des données collectées afin de prédire les défaillances des installations critiques dans les bâtiments par exemple. La maintenance prédictive permet à la fois de diminuer les coûts opérationnels de la maintenance et de garantir une continuité de service des équipements.
Adapter les bâtiments aux habitudes des usagers est un enjeu important. Grâce à l’apprentissage automatique, les algorithmes sont capables d’apprendre à partir des usages et d’adapter automatiquement les consignes des équipements. Cela apporte à la fois plus de confort aux occupants et améliore les performances énergétiques par une maîtrise des dépenses avec un pilotage efficace.
Exemples d’application des fonctionnalités d’intelligence artificielle
Logista Hometech est une société qui propose et développe des solutions sur-mesure pour la maintenance et l’entretien des équipements dans le domaine du chauffage, de la ventilation et la plomberie/sanitaire. L’entreprise avait besoin d’une solution permettant de collecter et d’analyser les données de ses équipements connectés sur une seule et même plateforme.
Aujourd’hui, grâce à l’ensemble des données de certains équipements critiques (tels que les systèmes de ventilation) récoltées, stockées et analysées par SMATI, Logista Hometech est en mesure d’anticiper les dysfonctionnements de ces équipements et peut ainsi intervenir en anticipation, avant qu’une panne ne se produise. Cette approche de maintenance prédictive leur permet :
- d’éviter les pannes d’équipement et assurer une meilleure qualité de service (pas de coupure de service) pour les clients et les occupants des immeubles
- de préserver le patrimoine immobilier de leurs clients bailleurs (par la réduction de l’humidité au sein des bâtiments causée par les dysfonctionnements de VMC par exemple)
- de supprimer les déplacements sur site inutiles et ainsi réduire les coûts de maintenance
« SMATI nous permet d’améliorer le diagnostic et la gestion à distance des équipements connectés et de devenir ainsi spécialiste en maintenance prédictive et proactive » déclare Caroline Mezo, Directrice Marketing et Innovation de Logista Hometech. En effet, grâce à SMATI, et notamment à son diagnostic et son pilotage d’équipements à distance, l’entreprise cible une baisse des déplacements sur site de l’ordre de 20%.
Dans un deuxième temps Logista Hometech souhaite proposer de nouveaux services à ses clients bailleurs sur des problématiques complexes telles que la performance énergétique des bâtiments, la lutte contre la précarité énergétique (qui touche 1 locataire sur 5 dans le logement social selon la fondation Abbe Pierre), ou encore les services pour les seniors. Ces services innovants se baseront sur les modèles d’usages développés au sein du module IA de SMATI.
Dans le domaine de l’exploitation hôtelière, AccorInvest qui déploie la solution SMATI sur l’ensemble du parc en exploitation maintenance, dévoile ses ambitions à travers Arnaud Patat, Senior Vice Président Digital, Construction & Innovation AccorInvest : “La solution SMATI dans sa brique eau & énergie nous apporte maintenant une 1ère réponse à l’évolution des métiers. Les équipes sont déjà en train de penser aux différents algorithmes que nous allons pouvoir ajouter sur ces données afin d’agir toujours plus vite dans l’intérêt de nos clients et de la réduction de notre empreinte carbone”. Les fonctionnalités d’intelligence artificielle disponibles dans SMATI doivent en effet faciliter la mise en place de services innovants à forte valeur ajoutée.
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