AI4PERF

La réduction des émissions carbone du secteur du bâtiment est centrale pour atteindre la neutralité carbone en 2050, le bâti scolaire représentant 30% du patrimoine public français (157 millions de m²) et l'un des premiers postes de consommation énergétique pour les communes.

Dans ce contexte, les écarts entre performances attendues et performances réelles des bâtiments scolaires constituent donc un sujet central avec des enjeux, notamment financiers, très importants pour les acteurs concernés.

Réduire cet écart est l’objectif principal du projet AI4PERF, qui s'appuie sur l’expérience et les données du groupe Demathieu Bard (trentaine de Marchés Globaux de Performances instrumentés) pour exploiter l'intelligence artificielle et affiner la Simulation Énergétique Dynamique, en améliorant la prédiction des usages réels.

L'objectif est de fiabiliser les engagements de performance énergétique et de répondre à l'enjeu d'un parc de bâtiments scolaires plus performant.

AI4PERF ambitionne de réduire à moins de 15 % l’écart entre les performances énergétiques simulées et les consommations réelles des bâtiments scolaires, écart principalement lié aux différences entre les usages réels et les hypothèses de conception. Il développera des modèles prédictifs robustes des usages, intégrera la gestion technique des bâtiments aux simulations énergétiques dynamiques, et mettra en place une méthodologie de collaboration renforçant la coordination entre concepteurs et exploitants. Un pilotage par monitoring intelligent assurera une amélioration continue des performances. Pour Demathieu Bard, ce projet consolidera son modèle de recherche partenariale et accélèrera sa montée en compétences sur l’engagement de performance. L’Université de Technologie de Belfort-Montbéliard (UTBM) mobilisera ses experts en intelligence artificielle au service de l’optimisation énergétique des bâtiments. AI4PERF dépasse la simple collecte de données en améliorant les simulations énergétiques grâce à des modèles d'IA prédictifs intégrant l'usage réel des bâtiments et en assurant la continuité des données de la conception à l'exploitation pour garantir la performance réelle.

Structuré en six lots sur 36 mois, le projet suit une démarche progressive, depuis l’analyse de bâtiments en exploitation jusqu’au déploiement d’outils opérationnels. Il s’appuie sur les bâtiments scolaires instrumentés exploités par Demathieu Bard Energie dans le cadre de ses Marchés Globaux de Performance, qui constituent les cas d’étude du projet.

Le pilotage (lot 1) repose sur une gouvernance structurée, associant comité de direction semestriel et comité de pilotage technique trimestriel, pour garantir la coordination des partenaires et la maîtrise des risques.

La première phase technique (lot 2) constitue le socle de données : les cas d’étude sont documentés de la conception à l’exploitation, afin d’identifier et de hiérarchiser les principales causes d’écart entre performances simulées et consommations réelles.

Sur cette base, le lot 3 développe des modèles d’IA pour la prédiction des usages et des comportements des occupants, destinés à fiabiliser les paramètres d’entrée des simulations énergétiques dynamiques (SED).

En parallèle, le lot 4 élabore une méthodologie assurant la continuité entre conception et exploitation, grâce à l’intégration des systèmes de gestion technique du bâtiment (GTB) dans les SED, et à la standardisation des données de mise en service.

Ces travaux convergent dans le lot 5 : le croisement des données de comptage, de GTB et de SED, associé à un module d’IA de détection précoce des dérives, doit garantir l’atteinte des performances en phase d’exploitation.

Enfin, le lot 6 organise la valorisation et la dissémination des résultats, pour une diffusion large, pérenne et accessible des acquis scientifiques, techniques et opérationnels du projet.

Le projet vise à développer un module d’intelligence artificielle capable de détecter automatiquement les dérives de consommation en comparant les mesures réelles aux prédictions des simulations. Il diagnostiquera les causes des écarts à partir des données de comptage et de sous-comptage, identifiera les anomalies de fonctionnement des équipements et proposera, à l’issue de la Garantie de Parfait Achèvement, un programme d’actions correctives hiérarchisées selon leur potentiel d’économie et leur complexité de mise en oeuvre. Ce système permettra d’optimiser durablement les réglages de la GTB en fonction des usages réels.

Les outils et méthodes développés au sein d’AI4PERF permettront à Demathieu Bard Energie de renforcer son positionnement sur les Marchés Globaux de Performance des bâtiments d'enseignement, avec des retombées possibles sur d'autres bâtiments tertiaires. Les modules informatiques produits seront protégés par dépôt auprès de l'Agence pour la Protection des Programmes. Le consortium diffusera les résultats à travers des publications et des évènements scientifiques, mais également à destination des professionnels du secteur. Les synthèses communicables (hiérarchisation des sources d'écart, recueil de bonnes pratiques) appuieront la filière et les politiques publiques, et contribueront à la standardisation des pratiques de réduction du “performance gap”.

Coordinateur

• Université de Technologie de Belfort-Montbéliard

Partenaires 

• Demathieu Bard Energie

Début de projet : 21/07/2026

Durée : 36 mois

Montant total du projet : 350,6 k€

Montant de l'aide ADEME : 249,8 k€