Résultats obtenus à ce stade
À ce stade, la recherche a permis de définir une stratégie hiérarchique d’implantation d’un jumeau numérique conçue comme un outil d’aide à la décision énergétique. Un protocole d’audit orienté décision et modélisation a été formalisé, permettant d’identifier et de classer les zones du bâtiment selon leur importance énergétique et leur criticité opérationnelle.
La structure méthodologique repose sur trois niveaux de modélisation (C1–C2–C3), définis en fonction des objectifs énergétiques et de la disponibilité des données, ce qui permet de limiter l’effort inutile de modélisation. Les types de données nécessaires à chaque niveau ont été identifiés, de même que les hypothèses associées, assurant une progression cohérente entre les niveaux.
Par ailleurs, une représentation agrégée des besoins thermiques des zones a été définie afin de fournir une vision énergétique synthétique exploitable pour l’analyse et la prise de décision. Les bases méthodologiques pour une intégration ultérieure de stratégies de contrôle prédictif (MPC) ont également été établies.
Résultats attendus
Les résultats attendus portent sur la mise en œuvre opérationnelle du jumeau numérique et sa validation sur une chambre climatique instrumentée. Cette étape vise à démontrer la faisabilité de la stratégie proposée et à évaluer la pertinence de l’approche hiérarchique pour soutenir la prise de décision énergétique.
La recherche devrait permettre d’illustrer comment le jumeau numérique peut guider le choix du niveau de modélisation, faciliter l’analyse énergétique et préparer l’intégration de stratégies d’optimisation avancées, tout en restant applicable à des bâtiments institutionnels de plus grande échelle.
Sur le plan académique, cette recherche contribue à la littérature sur les jumeaux numériques appliqués aux bâtiments en proposant une stratégie hiérarchique d’implantation orientée vers la prise de décision, plutôt qu’une modélisation exhaustive. Elle formalise le rôle du jumeau numérique comme outil d’aide à la décision énergétique, structurant l’audit, la classification des zones et la progression des niveaux de modélisation (C1–C2–C3). La méthodologie met en évidence un compromis maîtrisé entre complexité, exploitabilité et objectifs énergétiques, et propose un cadre transférable à d’autres bâtiments institutionnels.
Sur le plan industriel, la recherche apporte une approche pragmatique permettant de réduire l’effort inutile de modélisation et d’extraction de données, tout en améliorant la lisibilité énergétique des bâtiments. Elle fournit un cadre opérationnel pour structurer les données disponibles, prioriser les zones critiques et préparer l’intégration progressive de stratégies d’optimisation, notamment le contrôle prédictif (MPC), dans des contextes réels d’exploitation.
