Projet complété en 2023
Niveau : Ph.D.

Optimisation multicritère de la performance énergétique et réduction des GES dans le bâtiment: Plateforme de simulation et de prédiction basée sur le BIM, l’ACV et l’IA pour faciliter la prise de décision

Abstract

Face à l’urgence du changement climatique, les actions visant à réduire les émissions de gaz à effet de serre revêtent une importance critique. Cependant, une complexe dichotomie se manifeste parfois lorsqu’on considère l’efficacité énergétique des bâtiments. D’une part, l’efficacité énergétique des bâtiments représente un pilier essentiel dans la lutte contre le changement climatique. La solution semble simple : en rendant les bâtiments plus économes en énergie, on réduit leur consommation globale d’énergie, ce qui devrait logiquement entraîner une baisse des émissions de GES associées à cette consommation. D’autre part, la réalité est plus nuancée. L’efficacité énergétique, bien qu’importante, ne constitue pas en soi une solution totale. De ce fait, l’objectif principal de cette thèse de doctorat est de faciliter l’optimisation multicritère pour aider à la prise de décision en définissant une plateforme de simulation et de prédiction basée sur le BIM -Building Information Modeling et l’IA – Intelligence Artificielle intégrant le BEM – Building Energy Modeling et l’ACV- Analyse de Cycle de Vie.

Résultats du projet

La thèse propose la création d’une plateforme de simulation et prédiction intégrant le Building Information Modeling (BIM) et l’intelligence artificielle (IA) pour répondre à sa question de recherche et atteindre ses objectifs. Cette plateforme multifonctionnelle se développera en plusieurs étapes, débutant par la récupération des données d’un modèle BIM comme base pour effectuer diverses simulations automatisées via des algorithmes. Ces simulations visent à optimiser la consommation énergétique et à réduire les impacts environnementaux. Un défi clé réside dans l’intégration des données de différentes simulations (énergétique et analyse du cycle de vie) dans une base commune et la représentation des résultats sur un tableau de bord interactif pour faciliter la prise de décision optimale sans nécessiter de répétitions des simulations. L’interface utilisateur sera interactive, permettant l’exploration de scénarios alternatifs avec l’IA et l’exportation des résultats dans le format désiré.
Cette approche vise à économiser le temps de conception et à améliorer la prise de décision, abordant à la fois les aspects environnementaux et économiques. La plateforme évoluera avec la recherche, pouvant intégrer d’autres paramètres de durabilité et outils de développement. Elle servira de base pour des travaux de recherches futures dans le même contexte. En ce qui concerne les résultats pratiques, il s’agit du prototype de la plateforme en développement. La plateforme répondrait à des besoins spécifiques définis au cours de la collaboration avec la SQI. De même, l’évaluation et la validation du prototype seront faites sur des projets réels. Cependant, le développement de la plateforme pourrait être avancé au cours des prochaines étapes. Cette solution pourrait être adoptée par les différentes parties prenantes en général, et plus particulièrement par les donneurs d’ouvrages publics. Elle est ouverte et permet d’ajouter de nouveaux concepts de durabilité tels que l’intégration de l’économie circulaire, la biodiversité et les GES entre autres.

Contributions du projet

La recherche vise à explorer le lien entre le Building Information Modeling (BIM) et la durabilité, en soulignant le manque d’applications pratiques dans les études existantes, majoritairement théoriques. L’artefact développé s’attaque à l’optimisation multicritère pour la durabilité, un défi relevé par plusieurs auteurs. Le prototype de la plateforme offre une solution pour l’analyse multicritère, facilitant les compromis entre différents aspects de la durabilité et permettant des améliorations futures par l’intégration de nouveaux concepts. L’objectif principal est d’améliorer la durabilité de l’environnement bâti, avec un focus sur l’efficacité énergétique et les impacts environnementaux, répondant ainsi aux enjeux climatiques. L’outil proposé vise à aider les parties prenantes dans la prise de décision précoce, améliorant les résultats dans le cycle de vie et justifiant les compromis pour la durabilité. La plateforme propose une approche économique et environnementale, utilisant l’intelligence artificielle pour évaluer divers scénarios, réduisant la complexité et les coûts d’une analyse multicritère, tout en encourageant l’adoption de technologies innovantes.

Équipe de recherche

L’équipe chargée de ce projet :

Équipe

L’équipe chargée de ce projet

Partenaires

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