La GTB est un système d’automatisation de supervision et de contrôle des différents équipements techniques d’un bâtiment. La GTB exploite un ensemble de données propres au bâtiment et aux équipements (CVC, éclairage, systèmes de sécurité…) afin de réguler leur paramétrage. L’arrivée de l’IA dans la GTB est une étape majeure. Grâce au gros volume de données qu’elle peut analyser et au machine learning, l’IA maximise les performances de la GTB et garantit sa durabilité. Camille Lezy, responsable centre de profits chez Ramery Management de l’énergie revient sur la manière dont l’intelligence artificielle améliore la performance énergétique des bâtiments.
Qu’est-ce que la GTB ?
La GTB pour Gestion Technique du Bâtiment, ou BMS (Building Management System) en anglais, est un système informatique qui supervise et gère de manière automatisée l’ensemble des équipements techniques (éclairage, chauffage, climatisation, système de sécurité…) d’un bâtiment. La GTB centralise les données de référence des installations pour en permettre une meilleure coordination. Elle permet d’optimiser leurs consommations énergétiques et d’en assurer la maintenance préventive tout en garantissant le confort des occupants.
“ La GTB est un système avec un automate qui donne des ordres de pilotage via des actionneurs dans le but de gérer les équipements d’un bâtiment. Une série de capteurs permettent de déclencher des actionneurs qui allument ou éteignent la lumière dans les bureaux ou encore règlent la température d’une pièce ; tout cela à distance et depuis un seul et même endroit ”, explique Camille Lezy.
Il y a différents types de capteurs et d’actionneurs qui répondent à différents objectifs, tels que :
-
- le contrôle des accès au bâtiment ;
-
- le contrôle de la température ;
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- le contrôle de la luminosité ;
- le contrôle de la qualité de l’air
- etc.
La GTB concerne tous les types de bâtiments :
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- bâtiments tertiaires ;
-
- bâtiments hospitaliers ;
-
- laboratoires ;
-
- bâtiments industriels ;
- établissements scolaires ;
- etc.
Comment fonctionne la GTB ?
La GTB fonctionne en collectant les données des capteurs dans tout le bâtiment. Ces données sont analysées pour prendre des décisions en temps réel, telles que l’ajustement des paramètres de chauffage ou de climatisation, la détection des dysfonctionnements des équipements ou encore la programmation des cycles d’éclairage. Une interface Homme-Machine permet aux utilisateurs de la GTB de consulter toutes les données collectées et de programmer des actions pour optimiser les consommations des différents équipements et ainsi améliorer l’efficacité énergétique du bâtiment.
“ L’interface Homme-Machine, explique Camille Lezy, c’est une plateforme qui regroupe toutes les données du bâtiment : consommations Enedis, GRDF, données réelles des systèmes CVC, éclairages, sécurité… La personne en charge de la GTB pilote le système en fonction de ces données collectées sur le serveur. Elle paramètre et surveille toutes les consommations. Elle peut ainsi optimiser les consommations énergétiques, mais aussi détecter les écarts et les éventuelles pertes d’énergie. ”
Pourquoi mettre en place une GTB ?
La mise en place d’une GTB présente de nombreux enjeux et objectifs, comme ceux de :
– réduire les coûts énergétiques en optimisant la consommation en fonction
de l’utilisation réelle du bâtiment ;
– améliorer le confort des occupants en assurant des conditions d’usage
et de sécurité optimales ;
– augmenter la durabilité des équipements en anticipant les pannes et en
réalisant une maintenance préventive ;
– réduire l’impact environnemental du bâtiment ;
– faciliter la conformité aux normes réglementaires.
En quoi l’IA améliore les performances de la GTB ?
L’intelligence artificielle est intéressante dans la mesure où elle automatise le paramétrage, la surveillance et les instructions données au système de GTB. Elle permet donc une gestion plus précise et proactive des bâtiments.
Pour Camille Lezy, cela va encore plus loin : “ L’IA pérennise la GTB à partir du moment où elle permet une gestion autonome des systèmes. ”
Une GTB peut être bien paramétrée au départ par l’installateur, si elle n’est pas bien suivie dans la durée, elle perd en efficacité et n’apporte pas les résultats attendus.
Et Camille Lezy d’ajouter : “ Le mainteneur n’est ni l’installateur, ni le payeur. Il n’est pas forcément toujours attaché à mettre à jour les paramètres de manière optimale et régulière. Il n’a pas le même intérêt à maîtriser les consommations énergétiques et à faire des économies sur la durée. Aujourd’hui, selon une étude XERFI “ Le marché des smart buildings et ses nouveaux défis – Novembre 2023 ”, seul 6 % du parc français d’immeubles tertiaires est équipé d’une GTB. Et sur ces 6 %, 80 % des systèmes ne fonctionnent pas ou mal. ”
En se substituant à l’intervention humaine, l’IA pallie les problèmes de paramétrage et de pilotage et maximise les performances de la GTB. Les paramétrages sont effectués de la même manière, mais l’IA en plus d’être autonome, est évolutive. Elle apprend avec le temps (machine learning) et ajuste quasi en temps réel ses réponses.
“ Après une phase de test, l’IA est capable de reconnaître les modèles de consommation et de prédire les besoins énergétiques, confirme Camille Lezy. “ Ce sont, a minima, 20 à 30 % d’économies d’énergie réalisées, sans aucune intervention humaine. ”
En outre, l’IA prolonge la durée de vie des systèmes en faisant de la maintenance prédictive plus facilement. Elle détecte les signaux, même faibles, de dégradation des installations, ce qui permet d’intervenir sur les défaillances avant même qu’elles ne surviennent.
L’intégration de l’IA dans la GTB permet de croiser une multitude d’informations pour adapter les consommations énergétiques en fonction de l’occupation qui est faite du bâtiment. Elle est particulièrement efficace dans les cas où les taux d’occupation sont soumis à variations ou à modifications fréquentes. Les cas d’usages sont nombreux, que ce soit dans les bâtiments tertiaires, industriels, et même dans les établissements scolaires. Camille Lezy d’illustrer : “ L’IA est capable, par exemple, de détecter la présence d’élèves dans une salle de classe grâce à des capteurs de CO2 et d’humidité. Elle adapte la température de la pièce au nombre d’occupants ou allume l’éclairage si l’apport de lumière naturelle n’est pas suffisant. ”
Malgré la simplification des protocoles (GTB sans fil) et la diminution du temps d’installation des systèmes qui ont réduit les coûts ces dernières années, cela reste un investissement pour les propriétaires de bâtiments. L’IA assure que cet investissement soit rentable et l’efficacité énergétique des bâtiments assurée à long terme.
Bon à savoir !
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