Guide : comment mieux gérer l'énergie d'un bâtiment
La croissance exponentielle du volume de données disponible dans le bâtiment permet aujourd’hui d’intensifier le déploiement de la transition énergétique et de mieux gérer l’énergie au sein des bâtiments. Par le diagnostic professionnel, le suivi, et l’évaluation de la consommation énergétique, les gestionnaires de parc immobilier et les ménages peuvent se faire accompagner par des professionnels pour réduire leur facture énergétique, tout en améliorant leur confort. Les logiciels de collecte et d’analyse de données sont au service de ces professionnels pour les aider à prendre les meilleures décisions.
Collecter les données des compteurs communicants Linky et Gazpar pour connaître la consommation réelle des bâtiments à distance
Avec la finalisation du déploiement des compteurs Linky annoncée par Enedis fin 2021, les bâtiments français sont presque tous équipés de compteurs intelligents communicants qui collectent les données de consommation énergétique des bâtiments.
Ces données sont collectées avec des pas qui diffèrent en fonction du type de compteur et des autorisations qui ont été données par les titulaires des contrats. Elles peuvent aller d’un relevé toutes les 10 minutes (pas 10 minutes) à un relevé tous les jours. Ces relevés de consommation sont collectés par les compteurs communicants et agrégés ensuite sur les bases des distributeurs d’énergie comme Enedis et GRDF.
Les informations sont disponibles de manière rétroactive, il est donc possible de récupérer jusqu’à trois ans d’historique de données et de réaliser un véritable diagnostic de la consommation du bâtiment.
Fiabiliser les données sur la structure des bâtiments grâce aux bases d’opendata
La forte accélération de la politique d’opendata du gouvernement depuis 2017 a permis de mettre à disposition des acteurs de la tech de nombreuses données sur les bâtiments. Ces données permettent sur la base d’une adresse de caractériser le bâti en fournissant des informations fiables qui sont celles du cadastre, de la base adresse nationale (BAN) et des bases de l’ADEME, de l’IGN et d’autres acteurs comme le Cerema.
Agrégées à l’échelle de l’adresse, ces outils permettent de collecter à distance et instantanément des informations sur la structure du bâti comme l’année de construction du bâtiment, sa surface au sol ou bien sa hauteur ainsi que des informations sur les matériaux qui constituent les toits et les murs des bâtiments.
On trouve aussi dans de tels outils des informations sur la performance énergétique des bâtiments : le diagnostic de performance énergétique (DPE) par exemple y est renseigné ou bien la possibilité de raccorder un bâtiment à certaines sources d’énergie comme le gaz.
Dans le cadre de la constitution d’un dossier de financement pour de la rénovation énergétique ou bien pour réaliser en mairie une déclaration préalable de travaux, on pourra aussi s’appuyer sur le numéro de parcelle cadastral disponible dans cet outil automatiquement.
Collecter de nouvelles données grâce aux capteurs de l’internet des objets et aux réseaux LoRa et Sigfox
L’ajout de capteurs connectés de l’internet des objets (IoT) enrichit le nombre de données disponibles sur un bâtiment et permet de maximiser le suivi de l’usage du bâtiment.
Ces capteurs connectés sur les réseaux nationaux LoRa (Orange ou Objenious) ou Sigfox ne nécessitent aucun branchement sur site et ont une autonomie de 5 à 10 ans avec des périodes d’émission qui sont en général de l’ordre de 60 minutes mais peuvent être paramétrées. Les plus utilisés sont les sondes de température et d’hygrométrie qui mesurent la température d’ambiance.
Les réseaux basse fréquence qui permettent l’utilisation de ces capteurs couvrent environ 98% du territoire national en 2022 et fonctionnent aussi en sous-sol.
Nettoyer et analyser ces données de consommation d’énergie grâce à des outils de machine learning
Comme toute donnée, la donnée énergétique n’échappe pas à l’enjeu de sa fiabilisation ; des logiciels ont donc été développés pour la traiter et la rendre actionnable.
Les données peuvent présenter des trous ou bien des valeurs aberrantes ; pour fiabiliser ces données des outils de machine learning sont utilisés et permettent d’améliorer grandement la qualité de la donnée remontée et de poser les bases pour une analyse à haute valeur ajoutée.
Limiter les déplacements en facilitant les diagnostic et les audits techniques à distance
La possibilité d’accéder à ces données à distance change la donne pour les professionnels de l’énergie. En 2022, il n’est plus nécessaire de se déplacer pour mener un audit technique sur un bâtiment ou une installation électrique. Un simple échange de consentement RGPD avec le titulaire du contrat de fourniture via un logiciel permet instantanément de récupérer tout l’historique de données du compteur ainsi que ses données contractuelles mais aussi toutes les données disponibles en open data sur le bâtiment.
Qu’il s’agisse d’un bilan de puissance en vue de l’installation d’une borne de recharge de véhicule électrique (IRVE) ou bien en prévision de l’installation de panneaux photovoltaïque, un professionnel peut réaliser un diagnostic ou un audit technique à distance et préparer ainsi un devis personnalisé pour son client.
Permettre aux professionnels de mieux cibler les gisements d’économies d’énergie et de les détecter chez leurs clients
L'agrégation des ces données liées à la transition énergétique et leur analyse est un outil d’aide à la décision pour les professionnels de l’énergie qui souhaitent qualifier de business. En récupérant à distance et avec leur accord des données sur leurs prospects, ils économisent du temps et peuvent se focaliser sur les prospects les plus prometteurs grâce à une donnée accessible, fiable et objective.
En bénéficiant d’une analyse automatique de la donnée, les professionnels détectent aussi des opportunités supplémentaires de business liés à la mise en œuvre d’une approche globale de la transition énergétique chez leurs clients : travaux, achats d’énergie, pilotage énergétique, amélioration des réglages.
Avec ces outils d’aide à la décision, les professionnels développent un véritable réseau de partenaires leur permettant de couvrir l’ensemble des besoins de leurs clients.
Réduire la facture d’électricité en optimisant les contrats et les abonnements
Dans le management de l’énergie, il faut gérer la consommation mais aussi les contrats qui sont signés avec les fournisseurs d’énergie. Les contrats d’électricité sont spécialement complexes car de multiples facteurs impactent la tarification : puissance souscrite, formule tarifaire (heure creuse / heure pleine)...
Grâce à l’analyse des données, il est possible d’optimiser ces différents paramètres à fournisseur sans changer de fournisseur. Les données historiques des compteurs révèlent en effet la manière dont l’énergie est consommée.
La puissance souscrite d’un compteur a un impact direct sur l’une des composantes du tarif des abonnements que l’on appelle le TURPE. En analysant les données d’appel de puissance des compteurs, les logiciels permettent d’optimiser le TURPE et de réaliser des économies significatives sur des parcs de compteurs électriques. Les bailleurs sociaux par exemple possèdent jusqu’à plusieurs milliers de compteurs dans les parties communes des immeubles, l’analyse des données et l’optimisation du TURPE permet d’économiser jusqu’à plusieurs dizaines de milliers d’euros par an en charge locative sans travaux.
Une optimisation du même type est possible sur la puissance choisie pour les contrats de chauffage urbain.
En analysant les données de consommation, des logiciels comparent aussi les offres des différents fournisseurs pour proposer la meilleure offre en fonction de la consommation réelle et calculer les économies réelles liées à un changement de fournisseur d’énergie.
Mieux piloter l’énergie dans les bâtiments grâce aux données
Les plateformes logicielles de collecte et d’analyse des données de l’énergie dans les bâtiments sont des outils puissants pour mieux piloter le fonctionnement des systèmes énergétiques. En mettant en regard les périodes de production de l’énergie (via des panneaux solaires par exemple) et les périodes de consommation de l’énergie, ils permettent de maximiser l’autoconsommation dans les bâtiments.
A l’échelle nationale, le même mécanisme est en jeu pour limiter les émissions de gaz à effet de serre et suivre en continu l’empreinte carbone générée par la consommation d’énergie des bâtiments. En recoupant les données de consommation et les données fournies par RTE sur l’intensité carbone de la production électrique, il est en effet possible de mesurer les émissions réelles d’un bâtiment et donc d’apprendre à déplacer la consommation lorsqu’elle est la moins émettrice en gaz à effet de serre.
Dans la dernière réglementation environnementale (RE 2020), les promoteurs immobiliers ont l’obligation de mettre à disposition des occupants les données de consommation énergétique et d’eau aux occupants des appartements avec des estimations des différents postes de consommation.
Évaluer l’efficacité des travaux de réhabilitation menés
Au-delà du diagnostic avant travaux, l’analyse des données des bâtiments est un outil facile à utiliser pour calculer l’efficacité réelle des travaux de rénovation énergétique. La comparaison entre la consommation après et avant travaux, retraitée de tous les effets exogènes est la meilleure manière pour connaître l’efficacité réelle des travaux sur les émissions de gaz à effet de serre d’un site.
Le contrôle des effets exogènes demande de mettre en œuvre des techniques d’analyse de données qui incluent les dernières technologies de machine learning.
Cette analyse ex-ante est aussi un bon moyen de mesurer l’effet rebond lié à l’amélioration du confort dans l’habitat collectif ou individuel. Des outils permettent en effet de collecter, avec leur consentement, les données de consommation individuelles des occupants des logements.
Améliorer le confort des habitants grâce aux données
Les données du bâtiment sont une source d’information importante pour suivre le confort dans les bâtiments. Elles permettent notamment de détecter des cas d’humidité trop importante dans les logements qui pourraient détériorer le bâti ou bien d’identifier rapidement des phénomènes de précarité énergétique.