Experts KPMG : l'IA permet de réduire le gaspillage énergétique jusqu'à 30 % dans le cadre d'une gestion stratégique de l'énergie
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KPMG a souligné le fait que les bâtiments gaspillent de l'énergie même après des rénovations coûteuses. Mais il existe une solution : la gestion stratégique de l'énergie (SEM : Strategic Energy Management), un modèle qui transforme les objectifs à long terme en matière d'énergie et d'émissions en tâches quotidiennes soutenues par l'IA, devrait être utilisé pour atteindre des taux d'efficacité plus élevés.
KPMG a récemment publié un rapport intitulé « Comment l'IA contribue à améliorer l'efficacité énergétique et la gestion dans l'immobilier ». Il indique que les rénovations traditionnelles sont trop lentes et trop coûteuses pour permettre les réductions nécessaires pour atteindre les objectifs de zéro émission nette d'ici 2050, et souligne qu'l'intelligence artificielle est une solution plus rapide, mais uniquement si elle est associée au cadre de gestion stratégique de l'énergie (SEM).
Exergio, une entreprise qui a développé un outil basé sur l'IA pour améliorer l'efficacité énergétique des bâtiments commerciaux, affirme que ces conclusions reflètent ce qui est déjà observable dans des cas concrets.
« L'IA aide déjà les bâtiments à réduire leurs déchets de 20 à 30 % dans nos projets, quel que soit le climat ou l'âge du bien immobilier », a déclaré Donatas Karčiauskas, PDG d'Exergio. « Mais ces économies ne durent que si elles s'accompagnent d'une gestion intelligente de l'énergie. C'est exactement ce que souligne KPMG : l'efficacité n'est pas une mise à niveau ponctuelle, c'est la façon dont vous gérez le bâtiment au quotidien. »
KPMG affirme que la SEM doit suivre la façon dont les bâtiments utilisent l'énergie et attribuer clairement les responsabilités pour résoudre les problèmes. Selon M. Karčiauskas, cela signifie généralement que les gestionnaires des installations ou les responsables de l'énergie sont chargés de la surveillance quotidienne. Cependant, certaines tâches, telles que la modification des paramètres des capteurs, devraient être automatiquement attribuées à l'IA et aux modèles d'apprentissage automatique afin d'être ajustées 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 lorsqu'elle est associée à l'IA, ces économies atteignent environ 20 à 30 %, selon les experts en efficacité énergétique de l'État.
Selon le rapport, il existe trois niveaux de SEM. Le premier niveau consiste à tirer le meilleur parti de ce qui est déjà en place : les ingénieurs doivent régler les systèmes de CVC, d'éclairage et de contrôle afin qu'ils fonctionnent plus efficacement au quotidien. Selon M. Karčiauskas, il s'agit « d'une tâche qui relève actuellement de l'IA, car nous voulons réaliser des économies plus rapidement ».
La deuxième étape consiste à remplacer les équipements usés ou obsolètes, par exemple les chaudières, les refroidisseurs ou les pompes, par des modèles moins énergivores. La troisième étape consiste à ajouter des énergies renouvelables ou des contrats d'électricité à long terme, mais uniquement une fois que la consommation énergétique de base du bâtiment a été maîtrisée.
Les auteurs de l'article soulignent que les énergies renouvelables doivent venir en dernier lieu, car elles n'apportent qu'une valeur limitée si la consommation du bâtiment n'a pas déjà été optimisée.
L'étude indique également que l'efficacité dépend moins des nouveaux équipements que de la manière dont les systèmes existants sont gérés.
« Ce qui manque, c'est une culture de gestion active de l'énergie. Le SEM établit les règles et l'IA veille à ce que les systèmes les respectent à chaque instant, tout en laissant le contrôle aux personnes », poursuit M. Karčiauskas.
Le SEM comprend un cycle en cinq étapes. Il inclut l'évaluation, la planification, la mise en œuvre, le renforcement des capacités et le suivi. Dans ce cadre, l'IA pourrait réguler simultanément le chauffage, la ventilation et la climatisation en fonction de l'occupation, des conditions météorologiques et de l'utilisation, tandis que les gestionnaires définissent les objectifs d'économie d'énergie, fixent les plages de confort et examinent les résultats.
« Nous utilisions la même approche avant qu'elle ne soit appelée SEM, simplement parce qu'elle était logique et que c'est sur cela que tout le monde devrait se concentrer. Notre plateforme se connecte aux systèmes de gestion énergétique du bâtiment et utilise des indicateurs tels que les données des capteurs et les modèles d'occupation pour ajuster simultanément le système CVC. C'est ainsi que l'efficacité devient une tâche de gestion continue, et non quelque chose qui est reporté jusqu'à la prochaine rénovation. Cela reflète ce que KPMG appelle « l'IA centrée sur l'humain », qui favorise la transparence et la confiance », conclut M. Karčiauskas.