Économiser de l’énergie grâce à l’intelligence artificielle

Configurer de manière optimale un système technique exige des connaissances spécialisées et demande du temps. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle s’avère une aide précieuse, comme le démontre une start-up suisse.

Par-delà sa grande diversité, l’habitat dans notre pays présente un dénominateur commun: la quasi-totalité des bâtiments consomment davantage d’énergie que prévu. Le potentiel d’amélioration principal réside dans l’éclairage, le chauffage et la ventilation, autant de domaines où chaque personne a ses habitudes et ses préférences. Il est aujourd’hui possible de connaître les différents modes de comportement grâce aux compteurs et capteurs numériques… sauf qu’analyser les données et optimiser ensuite les installations techniques prend beaucoup de temps, et rares sont les propriétaires et locataires disposés à payer pour ce service.

L’intelligence artificielle se charge de l’analyse

Une alternative existe pourtant, rendue possible par le développement technologique: l’intelligence artificielle (IA) est capable de traiter efficacement une énorme quantité de données en un temps record. Couplée à un logiciel approprié, l’intelligence artificielle est en mesure d’optimiser de manière autonome le fonctionnement des installations techniques d’un bâtiment. Des tests pratiques montrent cependant qu’un professionnel expérimenté réalise ces tâches mieux que l’IA. Il n’en reste pas moins que l’IA facilite considérablement la tâche aux professionnels, augmente l’efficience et offre des compléments bienvenus.

Algorithme apprenant en deux semaines

Autant les hautes écoles que les entreprises mènent des recherches poussées sur les nombreux domaines d’application de l’intelligence artificielle. Sur le marché suisse pourtant, les offres sont encore rares, à la notable exception d’une spin-off de l’Empa. La jeune entreprise a mis au point un logiciel IA qui réduit de 20 à 30 % la consommation d'énergie liée au chauffage des appartements et bâtiments équipés de radiateurs. Le procédé est relativement simple: remplacer les thermostats manuels par des thermostats numériques et connecter ces derniers à Internet. En deux semaines le logiciel – basé sur l'intelligence artificielle – détermine le profil thermique de chaque pièce. Pour ce faire, il agrège les données relatives à la température ambiante, la chaleur des radiateurs et les prévisions météorologiques locales (température, ensoleillement).

Fini la surchauffe !

Au terme de la phase d’apprentissage, la solution IA a la faculté d’optimiser la consommation d’énergie. Exemple: durant la saison froide, en journée, il fait 0 degré dehors, le ciel est dégagé et les rayons du soleil tempèrent le bâtiment. Le temps que cette information parvienne au thermostat, un chauffage normal a déjà dépensé inutilement de l'énergie. Le logiciel IA, en revanche, a anticipé le rayonnement solaire grâce aux prévisions météorologiques; il réduit la puissance à temps pour éviter que les pièces ne surchauffent. Cela économise de l'énergie et maintient une température ambiante constante et agréable. Le coût du système – installation comprise – se situe entre 150 et 200 francs par thermostat. Dans la plupart des bâtiments, ces coûts sont amortis en deux à trois ans, voire plus vite pour les bâtiments mal isolés.

Combiner de façon optimale deux sources de chaleur

L'intelligence artificielle est également capable d'optimiser le chauffage de grands immeubles et de zones entières. Un projet pilote est actuellement en cours sur un site industriel à Winterthour (usine de rabotage), équipé d’un chauffage bivalent. Le terme bivalent signifie qu'il y a deux sources de chaleur; la première est dimensionnée pour subvenir aux besoins de chauffage courants, l'autre assure l’appoint par grand froid. Dans la pratique, on s’aperçoit que la source d’appoint est mise trop souvent à contribution et trop longtemps.

Dans le projet pilote de Winterthour, une pompe à chaleur air eau couvre les besoins courants tandis qu’un chauffage au bois assure l’appoint. Actuellement, la part du chauffage au bois s’élève à 20 - 30% et il faudrait l’abaisser à 1 - 2 % – une telle réduction exigerait beaucoup de temps à un professionnel expérimenté. L’objectif du projet pilote est d’obtenir l’amélioration recherchée avec beaucoup moins d'efforts. Cet exemple met en lumière le potentiel de l’IA pour diminuer la consommation d'énergie des installations techniques des bâtiments.