Source: Publienergie

L’un des projets-pilote approuvés dans le cadre du programme Tremplin IA wallon a pour thème le suivi et l’optimisation de la consommation énergétique (électricité, gaz, eau) des communes.

Baptisé JOOLia, il a pour but d’“exploiter l’ensemble des données de consommation d’énergie de bâtiments, rassemblées par les gestionnaires de réseau (Ores, Sibelga, Resa…) pour, de manière automatique, émettre des recommandations visant à diminuer les consommations d’énergie et les émissions de CO₂ associées)”.

Le projet est porté par Dapesco, société de Louvain-la-Neuve spécialisée dans les projets et le conseil en optimisation énergétique (pour une clientèle tant commerciale et industrielle que publique).

La loi des 80-20

Surveiller et optimiser la consommation énergétique des administrations publiques, voilà bien une vieille antienne… Comparée toutefois aux tentatives et projets qui ont déjà eu lieu dans cette thématique et à destination de cette “cible”, l’approche se veut cette fois un rien différente, souligne Tanguy Detroz, patron de Dapesco.

“L’objectif est double. D’une part, nous baser sur les données historiques et actuelles collectées par les gestionnaires de réseau et distributeurs d’énergie afin de procéder à une analyse automatique et identifier, site par site, des anomalies de consommation. D’autre part, procéder à un exercice comparatif entre sites et bâtiments comparables permettant à chaque administration communale de se positionner par rapport aux autres, d’identifier les bonnes pratiques et leur pourquoi.”

JOOLia (l’IA appliquée au calcul et à l’optimisation énergétique – par analogie à l’unité de mesure Joule) – un projet de détection et d’analyse de comportements énergétiques et de benchmarking entre administrations publiques locales.

Bâtiments concernés: les bâtiments publics dépendant, plus ou moins directement, des administrations communales (c’est-à-dire bâtiments administratifs, centres sportifs, écoles…) et bénéficiant déjà de services de télé-relève. “La fréquence quart horaire appliquée permet un découpage précis des consommations et des comportements”, et se prête donc à l’exercice d’analyse automatique par algorithmes afin d’identifier tendances et anomalies.

Selon les estimations de Tanguy Detroz, environ 20% des bâtiments publics communaux sont actuellement équipés pour ce type de télé-relève. “Il s’agit essentiellement des grands bâtiments, sur lesquels le projet va donc se concentrer. L’une des premières contraintes était en effet de disposer de volumes suffisants de données. Les grands bâtiments répondent à cette contrainte. Travailler sur des bâtiments plus petits, tels que des crèches, serait moins significatif.

Cela nous permet en outre de bénéficier de l’effet Pareto, ces grands bâtiments représentant environ 80% de la consommation énergétique des communes…”

Appel est lancé aux communes

Pour espérer déboucher sur des résultats concrets, qui démontrent la faisabilité et l’intérêt d’une analyse automatique par IA (rappelons que l’on se trouve bel et bien ici dans le cadre d’un projet “proof of concept” financé par la Région), le projet JOOLia devra disposer d’un “parc” de bâtiments conséquent.

Dès lors, l’étape préliminaire actuellement en cours (jusqu’à fin juin) consiste à “recruter” des communes. Des contacts sont en cours ou seront pris avec les administrations communales avec lesquelles Dapesco a déjà eu affaire: Chaumont-Gistoux, Houffalize, La Hulpe, Rixensart, Lasnes, Waterloo, Welkenraedt. 

Mais il s’agira bien entendu d’élargir le spectre. Appel est donc lancé aux communes pour qu’elles manifestent leur intérêt auprès de Dapesco.

Tanguy Detroz (Dapesco): “Nous invitons les communes intéressées à nous contacter afin qu’elles nous procurent un mandat nous permettant d’utiliser leurs données de consommation pour les besoins du proof of concept.”

Côté accès aux données, Dapesco passera par Sibelga, en région bruxelloise, Ores, Resa et l’intercommunale hennuyère Igretec. Mais, bien entendu, il faudra un mandat spécifique des communes pour autoriser l’utilisation des données. 

“Pour l’instant [Ndlr: l’interview avec Tanguy Detroz est intervenue à la mi-mai], nous ne disposons pas encore de mandat formel de communes mais nous travaillons entre-temps déjà sur les données historiques.”

D’où l’appel à manifestation de la part des pouvoirs locaux… “Et il nous faudra obtenir un certain nombre de données supplémentaires pour rendre l’analyse possible: superficie des bâtiments, heures d’ouverture, types d’utilisation, nombre de personnes fréquentant ou utilisant les locaux à telle ou telle fin…”

Calendrier? Tanguy Detroz compte finaliser un premier pan de projet à la fin septembre. A cette date, les “premiers résultats” devraient avoir été engrangés, consistant en l’identification (en mode encore manuel) des tendances et problèmes de consommation sur base des données fournies via les gestionnaires de réseau et distributeurs. L’étape suivante consistera dans l’automatisation des transferts de données et de l’analyse des données de consommation. Date-butoir: la fin de l’année 2020.

L’ambition des porteurs du projet – c’est important de le souligner – ne se limite pas à l’analyse et à la modélisation de l’analyse énergétique de consommation de grands bâtiments publics. “Lorsque nous aurons démontré la pertinence et l’efficacité de l’exercice, nous pourrons étendre la même approche à des bâtiments plus petits. A terme, lorsque le déploiement de capteurs communicants sera devenue réalité, tous les bâtiments seront éligibles pour ce type de suivi analytique automatisé…”

Les partenaires du projet

Porté par Dapesco, le projet fait également intervenir un autre acteur technologique: Faktion, société anversoise spécialisée en IA (apprentissage automatique ou profond, analyse de données de capteurs…).

Etonnant de retrouver une société flamande dans un projet régional de type proof of concept/recherche appliquée, financé par des moyens wallons? “Nous avions fait l’un ou l’autre essai, en matière d’intelligence artificielle, avec des acteurs locaux”, déclare Tanguy Detroz, “mais nous n’avions pas été emballés par les résultats. Nous connaissions Faktion et nous avons demandé à l’AdN et à Agoria, qui pilotent le programme Tremplin IA, si le fait de choisir une société flamande posait problème. Comme la réponse a été négative…”

Répartition des rôles entre ces deux acteurs? “Dapesco se charge de rapatrier et d’organiser les informations et de les analyser. Faktion intervient en termes de création d’algorithmes et de modèles théoriques de ce que devraient être des consommations idéales. En intégrant ce que Faktion aura conçu, nous pourrons automatiser la création de modèles.

Le but est de permettre à chaque commune de se “mesurer” par rapport au modèle idéal de consommation qui devrait être le sien et de s’engager ainsi dans un processus d’amélioration. C’est la première étape: savoir si on est bon ou mauvais par rapport à son modèle. Ensuite, en comparant le modèle avec celui de tous les bâtiments similaires, on peut déterminer si on est dans la moyenne ou si on performe moins bien ou mieux…”