Logements connectés et habitants virtuels pour des gains énergétiques sur grande échelle

L’arrivée des algorithmes dans l’écoconception permet de mieux en mieux analyser, comprendre, étudier et prévoir les pratiques des utilisateurs et de mieux les prendre en compte pour optimiser la performance énergétique. Eric Vorger, dans le cadre de sa thèse, a modélisé la consommation énergétique des bâtiments qui résulte de la présence et des activités des habitants. Ce modèle d’occupation est couplé à l'outil de simulation thermique dynamique Pléiades Comfie, développé par MINES ParisTech avec le soutien du lab recherche environnement.

En France, le bâtiment est responsable d’environ 45 % de la consommation d’énergie, bien plus que les transports (31,3 %). C’est un secteur qui représente un important potentiel d’économie d’énergie, en particulier les connaissances actuelles permettent de concevoir et rénover des bâtiments très basse énergie à grande échelle. L’efficacité énergétique des bâtiments est une tendance de fond du marché qui accélère notamment sous l’impulsion de labels comme les bâtiments passifs ou à énergie positive. La garantie de performance énergétique, le contrat qui engage le maître d’œuvre sur la consommation énergétique d’un bâtiment, peut aussi favoriser les travaux de rénovation si un retour sur investissement est réellement assuré.

L’efficacité énergétique du bâtiment repose sur des solutions comme bâtir des logements compacts, favoriser les apports solaires et l’éclairage naturel, exploiter des matériaux isolants permettant l’étanchéité à l’air ou le stockage de la chaleur, utiliser les systèmes de ventilation à double flux qui valorisent et distribuent le chauffage, les sources d’énergie alternatives (solaire, géothermique, photovoltaïque), les appareils de régulation automatique de la consommation. Toutefois, les bâtiments à basse consommation consomment souvent plus que prévu. D’après une étude du CEREMA conduite entre 2012 et 2016, 50 % des bâtiments performants consomment un surplus de 10 KWhep par m2 par an. Dans 25 % des cas, cet excédent est de 35 kWhep par m2 par an. Selon l’étude, les écarts observés dépendent en partie des comportements des utilisateurs. A mesure que les bâtiments deviennent performants, ces écarts deviennent de plus en plus significatifs par rapport à la performance globale du projet. Ils peuvent facilement atteindre 20 à 30% de la consommation totale.

Ce décalage, dû à une estimation imprécise des usages réels, a été également observé par Eric Vorger, ancien doctorant de Mines ParisTech et co-fondateur de Kocliko, start-up qui propose des outils numériques pour optimiser et garantir la performance énergétique des bâtiments. « Le comportement humain est modélisé de manière sommaire dans les logiciels de simulation énergétique des bâtiments. Or son impact est considérable et il est à l’origine d’écarts importants entre résultats de simulation et mesures in situ. Les prédictions à court terme (de l’ordre de 24 h), utilisées pour la régulation en temps réel, tout comme les prédictions à moyen terme (une année) utiles pour dimensionner des opérations de rénovation, sont entachées d’incertitudes très importantes (souvent supérieures à 50 %) en raison de cette méconnaissance des usages ».

Une comparaison entre le taux de présence dans un bureau selon le scénario conventionnel de la règlementation RT2012 (en noir), et un scénario élaboré par Eric Vorger sur la base de statistiques (en rouge). Selon le modèle statistique, le taux de présence est inférieur par rapport à l’hypothèse conventionnelle.

L’arrivée des algorithmes dans l’écoconception permet de mieux en mieux analyser, comprendre, étudier et prévoir les pratiques des utilisateurs et de mieux les prendre en compte pour optimiser la performance énergétique. Eric Vorger, dans le cadre de sa thèse, a modélisé la consommation énergétique des bâtiments qui résulte de la présence et des activités des habitants. Ce modèle d’occupation est couplé à l’outil de simulation thermique dynamique Pléiades+COMFIE, développé par Mines ParisTech avec le soutien du lab recherche environnement.
La présence de personnes dans une habitation et leurs activités sont des informations précieuses qui permettent de prévoir l’ouverture ou la fermeture des fenêtres et des stores, l’utilisation de l’éclairage et des équipements domestiques, l’occupation de certaines pièces du logement, le nombre de personnes dans une pièce et le métabolisme des occupants qui influencent la température ambiante.

Eric a développé des modèles probabilistes sur la base de données INSEE (p.ex. les enquêtes “Emploi du temps”) et de campagnes de mesures. Grâce à ces modèles, la même habitation peut être simulée 10 000 fois avec, à chaque fois, des occupants ayant différentes caractéristiques sociodémographiques qui déterminent différents emplois du temps. Le deuxième graphique illustre le scénario journalier moyen d’un individu virtuel, réalisé à partir d’une série de simulations. D’autres simulations ont été réalisées successivement avec le même logement et différents types de ménages : une famille nombreuse, un couple d’individus actifs, une personne à la retraite, etc. En prenant en compte la composition des ménages, on obtient des prévisions plus fiables de la consommation d’énergie, ce qui permet aux maîtres d’œuvre de s’engager sur des objectifs réalistes de performance énergétique et de les atteindre.

On peut observer les habitudes de l’occupant virtuel modélisé par Eric Vorger, notamment qu’il a tendance à être dans le logement plutôt le matin que l’après-midi, qu’une partie importante de ses activités consiste à manger, s’habiller ou se doucher, contrairement à la cuisine qui est une occupation moins fréquente.

Cet outil d’aide à la conception permet d’optimiser la conception par rapport à des prévisions des usages réalistes. Il y a donc moins d’erreurs de conception, et les prévisions de consommation et de confort sont plus fiables.  Kocliko a également développé des solutions pour le pilotage énergétique en phase d’exploitation. En partant du constat que les objets connectés sont désormais une technologie accessible à faibles coûts, la start-up      propose d’exploiter l’« Internet of things » pour étendre la collecte de mesures dans un logement :      température, pourcentage d’humidité, consommation d’électricité,     , utilisation du thermostat, etc. Les algorithmes de machine learning      développés par      Kocliko      combinent ces données pour reconstituer les usages réels et piloter la consommation énergétique. Un gain énergétique d’au moins 20% peut être ainsi atteint en phase d’exploitation.

Pour aller plus loin
Publications scientifiques
Ouvrage (y compris édition critique et traduction)
Bruno Peuportier, Fabien Leurent, Jean Roger-Estrade Éco-conception des ensembles bâtis et des infrastructures, tome 2
2019
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Thèse
Éric Vorger Étude de l'influence du comportement des habitants sur la performance énergétique du bâtiment, Study of the influence of the inhabitants behavior on the energy performance of buildings
Génie civil. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2014. Français. ⟨NNT : 2014ENMP0066⟩
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Projet
Les données des capteurs connectés permettent de mieux connaître les comportements des occupants des bâtiments et d’améliorer la fiabilité de la simulation énergétique.
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