KPMG a récemment publié un rapport intitulé « Comment l’IA contribue à améliorer l’efficacité et la gestion énergétiques dans l’immobilier ». Ce rapport indique que les rénovations traditionnelles sont trop lentes et coûteuses pour produire les réductions d’émissions nécessaires à l’atteinte des objectifs de zéro émission nette d’ici 2050, et souligne que l’intelligence artificielle constitue une solution plus rapide, mais uniquement en association avec le cadre de gestion stratégique de l’énergie (GSE).
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« L’IA permet déjà aux bâtiments de réduire leurs déchets de 20 à 30 % dans le cadre de nos projets, quels que soient le climat et l’âge du bien », a déclaré Donatas Karčiauskas, PDG d’Exergio. « Mais ces économies ne perdurent que si elles s’accompagnent d’une gestion énergétique intelligente. C’est précisément ce que KPMG souligne : l’efficacité énergétique ne se résume pas à une mise à niveau ponctuelle, mais à la gestion quotidienne du bâtiment. »
KPMG affirme que la gestion de l’énergie des bâtiments doit suivre la consommation énergétique des bâtiments et attribuer clairement les responsabilités pour la résolution des problèmes. Selon Karčiauskas, cela implique généralement que les gestionnaires d’installations ou les responsables énergie soient chargés de la supervision quotidienne. Cependant, certaines tâches, comme la modification des paramètres des capteurs, devraient être automatiquement attribuées à l’IA et aux modèles d’apprentissage automatique pour s’ajuster en temps réel, sous la supervision d’experts.
À elle seule, la mise en œuvre d’une approche SEM permet généralement de réaliser des économies de 5 à 7 % par an. Mais combinée à l’IA, ces économies atteignent environ 20 à 30 %, affirment les experts en efficacité énergétique.
Selon le rapport, la gestion des énergies renouvelables (SEM) se décline en trois niveaux. Le premier vise à optimiser l’existant : les ingénieurs doivent optimiser les systèmes CVC, d’éclairage et de contrôle afin qu’ils fonctionnent plus efficacement au quotidien. Selon Karčiauskas, il s’agit « d’une tâche de l’IA pour l’instant, car nous souhaitons réaliser des économies plus rapidement ».
La deuxième étape consiste à remplacer les équipements usés ou obsolètes, comme les chaudières, les refroidisseurs ou les pompes, par des modèles plus économes en énergie. La troisième étape consiste à intégrer les énergies renouvelables ou les contrats d’électricité à long terme, mais seulement une fois la consommation énergétique de base du bâtiment maîtrisée.
Les auteurs de l’article soulignent que les énergies renouvelables devraient être envisagées en dernier, car leur valeur ajoutée est limitée si la consommation du bâtiment n’a pas été optimisée au préalable.
L’étude indique également que l’efficacité dépend moins du nouveau matériel que de la gestion des systèmes existants.
« Ce qui manque, c’est une culture de gestion active de l’énergie. Le SEM fixe les règles, et l’IA veille à ce que les systèmes fonctionnent conformément à ces règles minute par minute, tout en gardant le contrôle », poursuit Karčiauskas.
Le SEM comporte un cycle en cinq étapes : évaluation, planification, mise en œuvre, capacité du bâtiment et surveillance. Dans ce cadre, l’IA pourrait réguler simultanément le CVC en fonction de l’occupation, de la météo et de la consommation, tandis que les gestionnaires définissent les objectifs d’économie d’énergie, fixent les plages de confort et analysent les résultats.
« Nous utilisions la même approche avant qu’elle ne soit appelée SEM, simplement parce qu’elle était pertinente et que c’est sur elle que tout le monde devrait se concentrer. Notre plateforme se connecte aux systèmes de gestion de l’énergie du bâtiment et utilise des indicateurs tels que les données des capteurs et les profils d’occupation pour ajuster simultanément le CVC. Ainsi, l’efficacité devient une tâche de gestion continue, et non un élément reporté à la prochaine rénovation. Cela reflète ce que KPMG appelle une "IA centrée sur l’humain", favorisant la transparence et la confiance », conclut Karčiauskas.
