Grâce à l’intelligence artificielle, le pilotage énergétique des bâtiments franchit un cap

« Le secteur du bâtiment représente près de 40 % des consommations d’énergie et des émissions de gaz à effet de serre au niveau mondial. »

Ce constat, posé par Maxime Trocmé, directeur du déploiement R&D de VINCI, en ouverture de la conférence « IA et efficacité énergétique : quelles solutions pour les bâtiments ? », organisée le 24 mars 2026 à Bordeaux, suffit à mesurer l’ampleur de l’enjeu : l’efficacité énergétique constitue un levier fondamental, à la fois pour décarboner et réduire les consommations. Reste à savoir comment activer concrètement ces leviers. C’est à cette interrogation qu’ont répondu les experts réunis lors de cet événement, en l’abordant à travers le prisme de l’intelligence artificielle.

Un pilotage énergétique simplifié malgré une complexité croissante

Car la réduction des consommations suppose désormais une condition essentielle : la capacité à piloter finement des bâtiments dont la complexité technique et les exigences de performance ne cessent d’augmenter, et dont les modes d’occupation deviennent déterminants.« Dans un bâtiment performant, un simple écart de température peut générer des dérives de 50 à 100 % par rapport à l’usage prévu », illustre Maxime Trocmé. Systèmes hybrides, multiplication des équipements, interactions entre usages : le bâtiment devient un système dynamique, dont la performance dépend autant de l’exploitation que de la conception.

Face à cette complexité croissante, l’intelligence artificielle apparaît comme une réponse possible : elle permet d’analyser des volumes de données importants, d’anticiper des comportements et d’arbitrer entre des paramètres multiples.
« L’IA est envisagée ici comme un outil au service de l’expertise métier, l’effort des travaux de recherche est mis sur le développement d’un pilotage énergétique pointu mais simplifié par l’IA », souligne Maxime Trocmé.

Un déplacement de la valeur vers l’exploitation

Le point de vue du maître d’ouvrage donne un sens particulier à cette évolution.

« La création de valeur ne repose plus uniquement sur l’acte de construire, mais se déplace vers la capacité à exploiter, piloter et maîtriser les bâtiments dans la durée », analyse Jean-Noël Galvan, directeur Nouvelle-Aquitaine chez ADIM Développement Immobilier (VINCI Construction). Dans un contexte de conception de plus en plus homogénéisée et de coûts maîtrisés, « l’enjeu se situe désormais aussi dans la maîtrise des charges d’exploitation », souligne-t-il.

C’est à ce point de bascule que l’intelligence artificielle trouve sa place. La capacité à comprendre et exploiter la donnée devient stratégique pour l’entreprise : l’IA n’est plus un simple outil d’optimisation, mais un levier pour maîtriser dans la durée la performance réelle des bâtiments.

Piloter des systèmes énergétiques hybrides

Ce déplacement de la valeur vers l’exploitation se traduit par un enjeu de pilotage des systèmes énergétiques. Les bâtiments ne reposent plus sur des systèmes uniques, mais sur une combinaison de sources et d’usages aux temporalités différentes — production photovoltaïque, stockage, recharge de véhicules, usages industriels ou tertiaires.

Dans ce contexte, le pilotage devient central, les approches classiques atteignant leurs limites face à la multiplication des paramètres.
« L’objectif, c’est d’avoir un outil capable d’analyser, d’anticiper et de décider quand produire, quand stocker, quand consommer », explique Fabrice Carton, chef d’entreprise de Chatenet (VINCI Energies) à propos d’un microgrid déployé sur un site industriel.

La difficulté réside alors dans la capacité à arbitrer entre ces paramètres, en fonction de contraintes multiples — besoins du site, conditions météorologiques, capacité de stockage et même…prix de l’énergie !
« Le prix de l’électricité, notamment dans sa variabilité, devient un signal de pilotage à part entière », expose Sébastien Renault, cofondateur de la startup Newable.
L’intelligence artificielle permet alors d’intégrer ce paramètre économique aux côtés des contraintes techniques, afin d’optimiser en continu les stratégies de pilotage et de hiérarchiser les usages.

De la complexité technique à l’enjeu de cohérence et de données

Cette complexité de pilotage se retrouve aussi dans les systèmes CVC, désormais multi-technologiques.
« Là où nous avions auparavant des systèmes relativement simples, nous allons aujourd’hui vers des systèmes capables de répondre à plusieurs problématiques : stabilité, résilience et optimisation des coûts, de l’énergie, du carbone et du confort », observe Stéphane Boudreuil, chef d’entreprise de Tunzini Bordeaux (VINCI Energies)

On le comprend : dans ces systèmes désormais hybrides et multi-technologiques, la difficulté réside moins dans le choix des solutions que dans leur mise en cohérence et leur fonctionnement effectif.
« Piloter ces ensembles suppose de s’appuyer sur des données fiables et exploitables : les volumes disponibles sont importants, mais l’enjeu est surtout de les utiliser pour accompagner les métiers dans la compréhension et le pilotage réel des bâtiments », explique Pierre Bourreau, chef de projet chez Nobatek. L’intelligence artificielle intervient alors comme un outil d’aide à la décision : elle permet d’anticiper les besoins et d’ajuster en continu les stratégies de pilotage.

Détecter et corriger les dérives en exploitation

Autre fonction clé de l’IA : la détection des anomalies. Au fil de l’exploitation, des dérives peuvent en effet apparaitre, rappelant que la performance énergétique se joue avant tout dans la durée.
« Lorsqu’on vise des niveaux de consommation très bas, le moindre dysfonctionnement dégrade immédiatement le bilan global », confirme Alexandre Fréchou, directeur Nouvelle-Aquitaine de VINCI Facilities. Ces dérives sont souvent diffuses : vannes fuyardes, auxiliaires mal pilotés, défauts de communication dans la GTB… Individuellement mineures, elles peuvent générer des surconsommations significatives si elles ne sont pas détectées rapidement.

L’IA agit alors comme un outil d’assistance pour les équipes d’exploitation. Elle permet d’identifier plus rapidement les anomalies, d’en qualifier l’origine et de prioriser les actions.
« Sur un bâtiment de bureaux aux performances très élevées – moins de 50 kWh/m² – récemment livré, une solution d’IA nous a permis d’atteindre jusqu’à 21 % d’économie sur le chauffage et 17 % sur le refroidissement », illustre Alexandre Fréchou, qui rappelle que le rôle de l’humain reste central :
« l’IA ne remplace pas l’expertise, mais en renforce l’efficacité ».

Pour aller plus loin :

Accélérer la rénovation grâce à l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle trouve également des applications dès les phases de conception des projets de rénovation. Des travaux menés à l’École des Mines Paris PSL visent à développer un méta-modèle basé sur l’apprentissage automatique, entraîné à partir de simulations thermiques, pour prédire les consommations et optimiser les scénarios de travaux tout en réduisant la collecte de données et les temps de calcul.
« L’objectif est de s’appuyer sur ces données pour accélérer les phases d’étude et explorer un plus grand nombre de solutions », explique Ayoub Hannad, doctorant à l’École des Mines Paris PSL. Concrètement, ces approches permettent d’identifier plus rapidement des compromis entre coût, performance énergétique et impact environnemental, annonçant des démarches d’optimisation multi-critères à grande échelle.

Mesurer et fiabiliser la performance grâce à la donnée :

Les travaux de l’Université de Bordeaux mettent en évidence un enjeu clé : la qualité des données. Dans des bâtiments fortement instrumentés, celles-ci peuvent être bruitées ou incomplètes, ce qui fragilise les analyses.

« Si la donnée est dégradée, les services qui en dépendent le sont également », souligne Maxime Robillard, chercheur à l’Université de Bordeaux (laboratoire I2M).
Les recherches montrent qu’aucun modèle ne permet de détecter tous les types d’anomalies et que le traitement en amont — sélection, transformation, contextualisation — est déterminant, parfois davantage que le choix des algorithmes de détection d’anomalies eux-mêmes.

Elles ouvrent ainsi la voie à des approches hybrides combinant modélisation physique et intelligence artificielle, pour mieux représenter le comportement réel des bâtiments.