Optimisation consommation énergie bâtiments

Contexte

Gestionnaire immobilier (200 bâtiments tertiaires, 500K m²) soumis au décret tertiaire (réduction de 40% de la consommation énergétique d'ici 2030). Les systèmes CVC (Chauffage, Ventilation, Climatisation) sont pilotés par des automates avec des consignes fixes, sans adaptation aux conditions réelles d'occupation ou de météo.

Problème & Défi

Surconsommation énergétique de 20-30% par rapport à l'optimum : systèmes CVC pilotés sur consignes fixes. Non-conformité au décret tertiaire : trajectoire actuelle ne permet pas d'atteindre les -40% en 2030. Facture énergie de 25M€/an pour le portefeuille de 200 bâtiments. Aucune corrélation entre consommation et occupation réelle : les bâtiments vides sont chauffés/climatisés. Confort des occupants dégradé : plaintes sur la température dans 30% des bâtiments.

Solution & Livrables

Modèles ML d'optimisation CVC par bâtiment intégrant météo, occupation réelle (capteurs IoT), inertie thermique. Recommandations de consignes en temps réel : température, ventilation, éclairage adaptés à l'occupation et aux conditions. Apprentissage continu (reinforcement learning) : le système améliore ses performances au fil du temps. Dashboard énergie par bâtiment : consommation réelle vs objectif décret tertiaire, trajectoire, alertes. Plan de conformité décret tertiaire : actions priorisées par bâtiment avec ROI et planning. Résultats mesurables dès le premier mois. Résultats mesurables dès le premier mois d'exploitation.

Technologies