L’Intelligence Artificielle par SOBRE

Développée par les data scientists d’EGIS Conseil, l’Intelligence Artificielle est au cœur de la proposition de valeur de SOBRE, et permet un travail ciblé sur le bâtiment en combinant big data et comportemental.

 

Données patrimoniales, statistiques d’usages, relevés de capteurs, indices météorologiques, contrats de fournitures… la liste des éléments permettant de dresser la carte d’identité énergétique du bâtiment est longue et souvent sous-exploitée. La compilation de ces informations est souvent chronophage et fastidieuse.

 

C’est pourquoi Sobre a développé un outil permettant d’effectuer ce travail de compilation automatique et d’analyse de données, par un système d’Intelligence Artificielle auto-apprenant.

 

Ce système d’IA revêt plusieurs fonctions :

  • Un travail de compilation : le système intègre automatiquement les données (météorologiques, de capteurs, de facturation) et permet d’économiser un temps de traitement important ;

 

  • Un travail de profilage : il permet de déterminer le comportement d’un site, sans forcément la nécessité d’instrumenter le site, en analysant de la donnée issue d’un site similaire sur certaines caractéristiques (par diverses cohortes pondérées). C’est dès ce stade qu’il justifie son nom d’ « Intelligent » en apprenant de lui-même les effets immédiats d’une action avant de la proposer ou l’adapter pour un bâtiment offrant des caractéristiques ou des comportements similaires ;

 

  • Un travail de prédiction, que ce soit dans l’établissement d’une situation de référence basée sur des historiques, la prévision des consommations et dans l’analyse des gains des plans d’actions proposés par le SIE et déployés par les utilisateurs.

 

 

Quels sont les facteurs clefs de succès d’une IA performante ?

 

Sur un sujet d’avenir encore en plein essor comme celui-ci, l’agilité est un facteur de réussite important pour un développement couronné de succès.

  • Intégrer les data scientists avec les spécialistes métiers dans la même équipe de développement afin de permettre une acculturation rapide et pertinente ;
  • Collecter au plus tôt les jeux de données en vue d’alimenter les développements préliminaires ;
  • Développer une approche IA sur 2 volets : proposer des arbitrages et actions énergétiques ET optimiser l’activation des utilisateurs et la prise en compte des actions ;
  • Intégrer une approche par « sociotypes » pour intégrer la diversité des réponses possibles à une suggestion de l’IA et optimiser la relation entre SIE et utilisateurs ;

 

Au-delà des conseils ciblés, il est important de conserver une approche en méthode agile pendant toute la phase de conception afin d’enrichir continuellement les développements IA des retours métiers.

 

 

 

Quel rôle pour le facteur humain dans une solution big data ?

 

Les usagers au sens large d’un bâtiment, tels que les responsables de maintenance, les équipes d’exploitation, le chef d’établissement, le directeur immobilier, les occupants sont des acteurs quotidiens de la vie du bâtiment et la prise en compte de leurs ressentis et besoins par l’IA est devenu essentiel. L’intelligence artificielle, en introduisant la notion d’anticipation, voire de logique prédictive dans l’immobilier, devient un activateur de la satisfaction des besoins et attentes des usagers.

 

Les algorithmes mesurent comment les usagers « vivent » dans le bâtiment, et la mise à disposition des informations est la première façon de mobiliser les occupants. Simplicité, autonomie et temps réel sont les piliers d’une prise de conscience des impacts des usagers sur leur environnement de travail. Cela ouvre la voie à une animation communautaire des bons usages au sein des bâtiments, pour des résultats d’économies d’énergie durables.

 

 

Venez retrouver Sébastien Duprat le mardi à 15h30 en salle Digital Energy pour approfondir le sujet autour d’une conférence « Smart Community Management de l’énergie », ou sur le stand SOBRE.

 

 

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