L’Intelligence Artificielle au service du bâtiment connecté

Share this post:

Depuis des années, les bâtiments sont connectés. Par exemple pour gérer les alarmes des ascenseurs, surveiller les chaufferies, contrôler les lumières ou dans le cadre de solutions de téléalarme. Toutefois, une connexion plus globale et l’utilisation de technologies comme l’Intelligence Artificielle et l’Analytics permettent d’envisager de nouvelles applications qui optimiseront les coûts et l’occupation des locaux.

Connecter le bâtiment lui-même

Jusqu’alors seuls certains équipements d’un bâtiment étaient connectés. Prenons le cas d’un ascenseur : des acteurs comme Kone ont su les relier au réseau téléphonique afin de faciliter la gestion des incidents. Aujourd’hui, les ascenseurs sont connectés à Internet et peuvent faire remonter en temps réel des informations comme des vibrations suspectes, qui alerteront l’entreprise sur l’imminence d’une panne. Un cas classique de maintenance préventive.

Cependant, la tendance est aujourd’hui de connecter l’ensemble des immeubles, et non plus certains équipements spécifiques. L’ajout de capteurs augmente le volume d’informations utiles, lesquelles seront centralisées dans un référentiel unique, avant d’être analysées. Le bâtiment connecté utilise massivement des technologies comme l’Internet des Objets, l’Analytics et l’Intelligence Artificielle.

L’IA permet de mieux comprendre ce qui se passe, globalement. Et ainsi d’enlever toute information non nécessaire, en pointant uniquement du doigt les problèmes à traiter. Imaginons par exemple qu’un système de chauffage fonctionne en continu dans une pièce. Cela peut être le signe d’une panne. Il faudra alors faire intervenir un technicien spécialisé. Mais cela est peut-être aussi dû à une fenêtre laissée ouverte. Un problème facile à résoudre. Enfin, cela peut tout simplement être lié au fait que la pièce adjacente n’est actuellement pas chauffée. Il n’y a alors aucune anomalie.

L’intelligence artificielle est ici un élément clé qui va aider à traiter les données et à prendre la meilleure décision. En analysant le bâtiment dans sa globalité, pièce par pièce et équipement par équipement, l’IA pourra également comprendre comment les occupants l’utilisent. L’objectif est double : améliorer l’expérience utilisateur tout en réduisant les coûts d’exploitation.

Optimiser les coûts d’exploitation et l’espace occupé

Prenons pour cas pratique une optimisation de la gestion de l’énergie. Des capteurs de présence permettent de savoir quels espaces sont occupés, et donc de couper lumière et chauffage dans les pièces inutilisées. Le Système Informatique fournira également des informations précieuses. Inutile en effet de chauffer un espace où le personnel concerné ne prendra son service que dans plusieurs heures.

À l’opposé, l’IA apprend les habitudes des occupants (en comptant le nombre de personnes présentes grâce au contrôle d’entrée, par exemple). Elle s’assurera de façon prédictive de la bonne température des différentes parties du bâtiment en fonction de l’heure d’arrivée des employés. En liaison avec le planning de réservation des salles, il sera même possible de mettre en fonction le chauffage dans une salle de réunion avant l’arrivée des participants. Le bâtiment connecté est donc avant tout tourné vers l’utilisateur.

Des fonctionnalités de concierge intelligent peuvent être proposées aux usagers. Lorsqu’une personne arrive dans les locaux, une place de parking lui est automatiquement attribuée. Lors de l’organisation d’une réunion, le système choisira la salle la plus proche des participants, et pourra assurer le guidage de chacun. Si la salle s’avère finalement inoccupée (réunion annulée), elle sera automatiquement libérée.

Cette notion d’optimisation de l’occupation des bâtiments permet de réaliser des économies sur les coûts de fonctionnement, mais aussi d’améliorer la productivité des occupants.

Une connexion progressive

Connecter un bâtiment est une démarche qui doit être menée de façon progressive. Dans une optique de réduction des coûts, il faut identifier les éléments source de dépenses, les équiper de capteurs si inexistants, puis mesurer le retour sur investissement de la solution mise en place. Avant d’appliquer des algorithmes d’analytique avancée et de machine learning, il convient de définir un modèle de données capable de décrire le bâtiment. Le modèle de données Open Source BRICK(1) permet de décrire de manière non statique le bâtiment et tous les éléments qui le composent. Ce modèle sémantique est intégré à la solution IBM Building Insights.

Ce référentiel sera également capable de se baser sur le modèle numérique du bâtiment, qu’il soit construit ou non. Les architectes peuvent ainsi s’assurer que chaque élément sera conçu au mieux en fonction des cas d’usage attendus. Cette phase de modélisation améliore la conception même de l’immeuble.

L’approche IBM vise à éliminer le cloisonnement des données. Toutes les données internes (bâtiment, utilisateurs…) comme externes (transport, météo…) sont remontées et agrégées dans le Cloud pour créer l’empreinte numérique du bâtiment. L’intelligence artificielle intervient ensuite pour enrichir cette empreinte numérique, en prenant en compte les facteurs d’influence (par exemple, pour le chauffage : salle située au nord ou placée à proximité d’un espace inoccupé).

Améliorer le service aux occupants

Des écrans tactiles connectés – ou toute autre interface utilisateur – peuvent faire office d’assistants intelligents. L’IA s’immisce également dans la maintenance : lorsqu’un employé est face à un équipement défectueux, il peut envoyer une photo du problème rencontré au système de maintenance, qui sera en mesure de déterminer la nature de la panne par reconnaissance d’image.

Dans une salle de réunion, l’interaction avec les équipements se fait en langage naturel. L’utilisateur peut par exemple commander vocalement la mise en route du projecteur et demander à ajuster la température de la salle. Et lorsque l’utilisateur demande une retranscription de la réunion, le système sait automatiquement quoi transmettre et à qui.

Tout ceci ne concerne toutefois que la phase d’exploitation du bâtiment. La solution IBM TRIRIGA peut également intervenir lors de la modélisation des caractéristiques du bâtiment. En analysant la vie de l’immeuble au jour le jour, les systèmes analytiques pourront même fournir de précieuses informations pour la modélisation de futures structures, bouclant ainsi le cycle de vie du bâtiment.

(1) http://brickschema.org/