IA, performance énergétique et environnement : vers des bâtiments et infrastructures intelligents

Le secteur de la construction est responsable d’environ 40 % des émissions mondiales de CO₂, principalement lors de la phase d’exploitation des bâtiments. La transition énergétique et climatique impose donc de repenser la conception, l’exploitation et la maintenance des ouvrages. Si certains acteurs peinent à passer à l’échelle, des concurrents comme Vinci Construction, Bouygues Construction et Strabag SE investissent massivement dans l’intelligence artificielle, notamment à travers des solutions d’IA dans le BTP et d’optimisation énergétique. Ces initiatives permettent de réduire la consommation, de prolonger la durée de vie des ouvrages et de mieux gérer l’empreinte carbone tout au long du cycle de vie.

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*Palmer Research

Digital twin et Building Operating System : de la conception à l’exploitation

La clé de l’optimisation énergétique réside dans la connaissance précise du bâtiment et de ses usages. Vinci, via sa structure d’innovation Leonard, explique que le jumeau numérique (digital twin) agit comme un avatar vivant du bâtiment. Il réunit la maquette BIM, les données des matériaux, les caractéristiques thermiques et acoustiques, et s’enrichit des événements réels (occupation, maintenance, incidents). Cette approche permet non seulement de simuler la construction, mais aussi d’optimiser les performances énergétiques et la sécurité tout au long du cycle de vieleonard.vinci.com.

Pour aller plus loin, le Building Operating System (BOS) combine la maquette numérique avec les données d’occupation, de température, de qualité de l’air et de réservation de salles pour fournir des services contextuels et auto‑apprenantsleonard.vinci.com. Ce système compare en temps réel les besoins des occupants aux paramètres techniques afin d’ajuster les systèmes CVC, l’éclairage et les équipements. Dans le futur, ces plateformes pourraient intégrer des algorithmes de prédiction de consommation basés sur le comportement des usagers et la météo, et commander des actions correctives pour maintenir un confort optimal tout en minimisant la consommation.

IA au service de la maintenance prédictive et de la sûreté des infrastructures

L’IA joue également un rôle crucial dans la maintenance. Dans son rapport « Building the future », Vinci Construction note que ses solutions d’IA analysent les signaux des équipements et identifient les défaillances avant qu’elles ne se produisentvinci-construction.com. Les algorithmes comparent les vibrations, températures et courants à des modèles pré‑entraînés et déclenchent des interventions ciblées. Ce type de maintenance prédictive s’applique aux ascenseurs, aux systèmes de chauffage, aux structures de ponts ou aux réseaux d’eau, et permet de réduire les coûts d’exploitation et les risques d’accident.

Au‑delà des bâtiments, certains projets intègrent des capteurs GNSS et des algorithmes pour analyser les conditions des chaussées, détecter les fissures et générer des plans de travaux numériquesvinci-construction.com. En couplant ces données à des prévisions météo, il est possible de planifier les interventions au moment le plus opportun pour limiter la dégradation et optimiser les ressources. L’IA est également utilisée pour prévoir les afflux d’eau dans les réseaux d’assainissement ou les crues dans les bassins, afin de gérer les pompes et les vannes de manière proactive.

Plateformes et start‑ups dédiées à la performance énergétique

Les majors travaillent avec des start‑ups spécialisées dans l’exploitation de données pour la décarbonation :

• Deepki propose une plateforme de suivi de la performance durable pour le parc immobilier. Elle centralise les données techniques et financières et permet de réaliser des rétrofits virtuels assistés par l’IA pour évaluer l’impact d’actions d’amélioration sur la consommation et les émissionsdeepki.com. Les décideurs peuvent tester différents scénarios (isolation, renouvellement des équipements, installation photovoltaïque) et visualiser les économies potentielles avant de lancer les travaux.

• Mastt fournit des tableaux de bord prédictifs qui alertent sur les dérives de coût et de consommationmastt.com. Grâce à l’IA, la plateforme identifie les variables qui influencent le plus la performance et suggère des actions correctives. Elle intègre les données de production d’énergie, de consommation d’eau et d’émissions pour suivre l’alignement avec les objectifs carbone.

• Start‑ups de contrôle du confort : plusieurs solutions, comme Spinalcom ou Discern (citées par Leonard), analysent des milliers de points de mesure dans les bâtiments pour adapter automatiquement les systèmes de ventilation, de chauffage et d’éclairageleonard.vinci.com. Le BOS ainsi enrichi améliore le confort des occupants et réduit les dépenses énergétiques en s’adaptant à l’utilisation réelle.

Gestion intelligente des énergies renouvelables et des smart grids

La transition énergétique se traduit par l’intégration croissante d’énergies renouvelables sur les sites. Les projets de parcs éoliens ou de centrales solaires nécessitent une gestion fine de la production, du stockage et de l’injection dans le réseau. L’IA joue un rôle de chef d’orchestre : elle prédit la production en fonction de la météo, ajuste la consommation des bâtiments pour consommer l’énergie locale et, si nécessaire, stocke l’électricité ou la réinjecte dans le réseau.

Dans le cadre du parc éolien offshore de Fécamp, Bouygues Travaux Publics a par exemple analysé la position et le temps de fonctionnement des grues pour éviter la saturation et optimiser l’utilisation des ressourcesbouygues-construction.com. Cette approche peut s’appliquer aux dispositifs de maintenance des turbines, en prévoyant les interventions avant l’apparition de pannes et en adaptant l’utilisation des navires et des drones.

Les bâtiments peuvent également jouer un rôle actif dans les microgrids. En combinant l’IA à des compteurs intelligents, ils deviennent capables de moduler la consommation selon les prix de l’électricité, la demande réseau et la disponibilité de l’énergie solaire ou éolienne. Ces bâtiments « prosumers » (producteurs-consommateurs) participent à la stabilisation du réseau et génèrent des économies pour les propriétaires.

Planification énergétique intégrée dès l’appel d’offres

L’optimisation énergétique ne peut pas être une réflexion tardive. Dès la phase d’appel d’offres, des outils d’IA analysent les exigences environnementales des clients et proposent des solutions adaptées. Les équipes de Vinci Construction utilisent par exemple un algorithme pour pré‑analyser les appels d’offres : il identifie les critères environnementaux, estime les coûts et propose des variantes qui optimisent simultanément le prix, la durée et l’empreinte carbonevinci-construction.com. Les solutions de planification, comme ALICE, intègrent également des facteurs de carbone et de consommation d’énergie dans les scénarios, permettant aux équipes de choisir des séquences moins énergivoresmastt.com.

Défis et leviers de succès

Pour que ces technologies réalisent leur potentiel, plusieurs conditions doivent être réunies :

1. Qualité des données : les capteurs doivent fournir des mesures fiables. Les systèmes de contrôle et d’acquisition doivent être interopérables et sécurisés.

2. Collaboration et partage : l’optimisation énergétique implique des données issues de différents acteurs (propriétaires, exploitants, utilisateurs, services publics). La gouvernance de la donnée est essentielle pour favoriser l’échange et garantir la confidentialité. Les grandes entreprises, comme Strabag, ont créé des hubs pour centraliser et partager les données entre sitesmicrosoft.com.

3. Compétences : la maîtrise des algorithmes et des outils d’analyse nécessite des profils mixtes (ingénieurs, data scientists, spécialistes de l’énergie). Les équipes doivent être formées pour interpréter les résultats et mettre en œuvre les actions recommandées.

4. Réglementations et incitations : la réussite de la transition passe par des normes qui encouragent l’usage des digital twins, imposent des objectifs de performance énergétique et reconnaissent les économies d’émissions. Les financeurs et les clients intègrent de plus en plus des critères ESG dans leurs appels d’offres.

Conclusion

L’IA, combinée à des digital twins et à des systèmes de gestion intelligents, ouvre une nouvelle ère pour la performance énergétique dans le BTP. Les grands groupes qui ont pris de l’avance – Vinci, Bouygues, Strabag – montrent qu’il est possible d’optimiser l’énergie dès la conception, de surveiller l’exploitation en temps réel et de planifier la maintenance de manière prédictive. L’essor de start‑ups comme Deepki, Mastt ou Spinalcom démontre également la vitalité d’un écosystème dédié à la décarbonation. Pour les autres acteurs, l’enjeu est désormais de s’inspirer de ces bonnes pratiques, de structurer leurs données et de former leurs équipes afin de contribuer activement à la transition écologique et de répondre aux attentes de leurs clients et de la société.