/cas d’usage
Prévision énergétique par l’IA
L’énergie des jours à venir, chiffrée site par site avec sa marge d’erreur.
Un modèle de prévision énergétique estime ce que consommeront vos bâtiments, vos machines ou vos véhicules électriques, et ce que produiront vos panneaux solaires, selon la météo, l’occupation et l’activité prévue. Il sert à acheter l’énergie au bon moment, à charger un stockage, à décaler une consommation et à repérer une dérive. Nos ingénieurs le conçoivent, le relient à vos compteurs et à vos outils d’achat, puis le maintiennent.
/usages
Une prévision énergétique pour décider quand consommer et combien acheter.
Le projet STACOPTIM est mené de 2024 à 2026 notamment par Bordeaux Métropole et le bailleur social Domofrance. Il doit proposer par IA des bouquets de travaux classés selon leur coût et les économies d’énergie attendues, puis valider ses simulations par des comptages avant et après rénovation.
Le projet STACOPTIM (Bordeaux Métropole, conseil du 7 juin 2024) (nouvel onglet)
- Achats d’énergie Estime les volumes à acheter heure par heure, pour choisir une offre et ajuster la puissance souscrite.
- Production solaire Prévoit la production de vos panneaux photovoltaïques d’après l’ensoleillement annoncé, pour la consommer sur place.
- Stockage et décalage Indique quand charger une batterie ou des véhicules électriques, et quels usages déplacer vers les heures moins chères.
/fonctionnement
Une consommation attendue, calculée avant d’être mesurée.
Le modèle d’apprentissage automatique (Machine Learning) relie, saison après saison, la consommation d’un site à la température extérieure, à l’ensoleillement, au calendrier et au niveau d’activité. Il donne une valeur centrale et une fourchette, l’intervalle de prédiction, où la mesure a de fortes chances de tomber. Les décisions restent humaines : un achat, un réglage de chauffage ou un décalage de production est validé par son responsable.
- Apprentissage Mesure l’effet de chaque variable, puis vérifie le modèle sur des mois qu’il n’a pas vus.
- Prévision Projette la consommation et la production des heures ou des jours suivants, d’après les prévisions météo.
- Écart Confronte chaque mesure à la valeur attendue et signale les écarts qui sortent de la fourchette.
/données
Des relevés au bon pas de temps, sur plusieurs saisons.
Le pas de temps des relevés fixe celui de la prévision : des factures mensuelles éclairent un budget, des relevés horaires permettent de décaler une consommation ou de piloter une batterie.
Dans les bâtiments tertiaires, la gestion technique du bâtiment (GTB) fournit ces relevés. L’article R175-2 du code de la construction et de l’habitation l’impose depuis le 1er janvier 2025 au-delà de 290 kW de chauffage ou de climatisation. Le seuil descend à 70 kW au plus tard le 1er janvier 2030, sauf étude montrant un retour sur investissement de plus de dix ans.
Code de la construction et de l’habitation, article R175-2 (Légifrance) (nouvel onglet)Le droit d’accès aux données des objets connectés (Arcep) (nouvel onglet)socle de donnéesingénierie des données
- Compteurs Mesurent la consommation par bâtiment, par usage ou par machine ; des sous-compteurs isolent les gros postes.
- Calendrier d’activité Décrit horaires d’occupation, jours de fermeture, plan de production ou tournées du lendemain.
- Équipements connectés Transmettent leurs mesures en continu ; celles qu’un fabricant conserve vous sont accessibles sur demande depuis le 12 septembre 2025, au titre du règlement sur les données (Data Act).
Dans l’UE, 1 % seulement des bâtiments font chaque année l’objet d’une rénovation énergétique.
/sur le terrain
Une prévision énergétique propre à chaque installation.
Le modèle apprend le comportement thermique d’un bâtiment, son inertie et son occupation comprises, pour anticiper ses besoins de chauffage et de climatisation. Il estime le gain d’un remplacement de composants avant les travaux et repère l’équipement qui s’écarte de son propre historique.
Les situations absentes de l’historique, une canicule inédite ou un arrêt prolongé, échappent en revanche au modèle.
- Compléter les relevés à partir de l’inventaire des équipements et de l’historique des commandes qui leur sont appliquées
- Prévoir un modèle par installation en fonction de son inertie, de ses équipements et de son usage
- Étalonner les alertes en partant du comportement de chaque équipement, sans manquer de dérives ni désigner seulement les plus gros consommateurs
/cadre
Des obligations de performance énergétique à suivre dans la durée.
Le décret n° 2019-771, dit dispositif éco-énergie tertiaire, fait déclarer les consommations sur une plateforme nationale. Une prévision à climat corrigé, c’est-à-dire hors effet de la météo, situe chaque année le bâtiment par rapport à son objectif.
Pour les systèmes de l’annexe III, les obligations de haut risque du règlement européen sur l’IA prennent effet le 2 décembre 2027. Nous vérifions dès le cadrage si le système agit sur la sécurité d’une fourniture ou se limite à éclairer achats et réglages.
Décret n° 2019-771 du 23 juillet 2019 (Légifrance) (nouvel onglet)Audit énergétique et systèmes de management de l’énergie (ministère de la Transition écologique) (nouvel onglet)Règlement sur l’IA, annexe III (AI Act Service Desk) (nouvel onglet)Règlement sur l’IA, article 113 (AI Act Service Desk) (nouvel onglet)veille réglementaire
- Éco-énergie tertiaire Fixe aux bâtiments tertiaires de 1 000 m² et plus une baisse de leur consommation d’énergie finale d’au moins 40 % en 2030, 50 % en 2040 et 60 % en 2050.
- Audit énergétique S’impose tous les quatre ans aux entreprises qui consomment en moyenne au moins 2,75 GWh d’énergie finale par an, hors système de management de l’énergie déjà mis en œuvre.
- Règlement sur l’IA Range à haut risque (annexe III, point 2) l’IA utilisée comme composant de sécurité pour gérer et exploiter la fourniture d’électricité, de gaz, de chauffage ou d’eau.
/méthode
Une prévision énergétique éprouvée à côté de vos règles actuelles.
Acheteurs d’énergie, exploitants et contrôle de gestion désignent d’abord les décisions que la prévision doit servir : achat, réglage, recharge ou budget.
industrialisation des modèles (MLOps)supervision des modèles
- HISTORIQUE L’inventaire couvre compteurs, capteurs et équipements installés ; les sites qui disposent déjà d’un historique passent en premier.
- MODÈLE Chaque site reçoit son propre modèle, et l’écart de prévision acceptable se fixe avec vos équipes pour chaque décision.
- PARALLÈLE La prévision tourne à côté de vos seuils et règles actuels, que vos équipes remplacent quand elles le décident.
- PRODUCTION La prévision se relie à votre GTB, à vos outils d’achat ou à un tableau de bord, et l’apprentissage reprend quand l’installation change.
/dans votre secteur
Le même cas d’usage, décliné secteur par secteur.
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Prévoit et suit la consommation des écoles, gymnases et bâtiments administratifs, et indique les réglages de chauffage et d’éclairage qui la font baisser.
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Prévoit heure par heure la consommation des fours, des compresseurs et des lignes selon le carnet de commandes, pour décaler ce qui peut l’être, mieux acheter l’électricité et préparer l’audit énergétique.
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Prévoit la consommation de chauffage d’une résidence ou d’un immeuble tertiaire selon la météo et l’occupation, pour régler la chaufferie, suivre la trajectoire du décret tertiaire et vérifier l’effet des travaux.
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Prévoit l’énergie que demanderont les recharges des utilitaires et des camions électriques au dépôt, selon les tournées du lendemain, pour étaler la charge, limiter la puissance souscrite et acheter moins cher.
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Prévoit la consommation des séchoirs à grain, de la ventilation des silos et des bâtiments d’élevage, pour étaler la charge et acheter l’énergie au meilleur moment.
/à savoir
Les questions courantes sur la prévision énergétique par l’IA.
Diagnostic Data IALe règlement sur les données (CNIL) (nouvel onglet)contactez-nous
Quelle différence entre une GTB et une prévision énergétique par l’IA ?
La GTB mesure et commande les équipements selon les consignes de vos équipes. La prévision s’appuie sur ses mesures pour estimer la consommation à venir et propose des consignes, que la GTB applique une fois validées.
Combien de temps pour mettre en place une prévision de consommation d’énergie ?
Le délai dépend d’abord de l’historique : avec des relevés couvrant au moins un hiver et un été, un premier modèle se teste sur quelques sites. Sans mesures exploitables, il faut poser des compteurs et laisser passer les saisons.
Prévision énergétique et RGPD : les relevés sont-ils des données personnelles ?
Les relevés d’une chaufferie ou d’un atelier décrivent des équipements. Ceux d’un logement, ou un planning d’occupation nominatif, renseignent sur des personnes : nous les agrégeons par bâtiment ou par zone avant l’apprentissage. Pour les équipements connectés, la CNIL rappelle qu’en cas de contradiction, le RGPD prévaut sur le règlement sur les données lorsque des données personnelles sont concernées.
Comment mesurer les économies d’énergie après des travaux ?
Le modèle, entraîné sur les mois qui précèdent les travaux, calcule ce que le bâtiment aurait consommé avec la météo et l’occupation observées ensuite. L’écart entre cette consommation de référence et la mesure donne l’économie réelle, avec sa fourchette. Un hiver doux ou une baisse d’activité ne se confond donc pas avec un gain des travaux.
/sources
Sources
- Bordeaux Métropole, dossier de presse du Conseil de Métropole du 7 juin 2024, 2024 (nouvel onglet)
- Légifrance, code de la construction et de l’habitation, article R175-2 (version en vigueur depuis le 28 décembre 2025), 2025 (nouvel onglet)
- Arcep, « Le droit d’accès aux données dans le cadre du règlement sur les données » (mis à jour le 10 juillet 2026), 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, DG Énergie, page « Energy Performance of Buildings Directive », 2026 (nouvel onglet)
- Légifrance, décret n° 2019-771 du 23 juillet 2019 (dispositif éco-énergie tertiaire), 2019 (nouvel onglet)
- Ministère de la Transition écologique, « Audit énergétique et systèmes de management de l’énergie en entreprise », 1er octobre 2025, 2025 (nouvel onglet)
- Commission européenne, AI Act Service Desk : règlement (UE) 2024/1689, annexe III (version consolidée au 27 juillet 2026), 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, AI Act Service Desk, article 113 (version consolidée en français), 2026 (nouvel onglet)
- CNIL, « Le règlement sur les données (Data Act) », 22 décembre 2025, 2025 (nouvel onglet)
/cas proches
- Classement de documents Trie, étiquette et range les documents entrants pour accélérer leur traitement et fiabiliser leur archivage.
- Prévision de la demande Anticipe volumes, ventes ou fréquentation à partir de l’historique, pour ajuster stocks, équipes et approvisionnements.
- Maintenance prédictive Repère dans les données des capteurs les signes avant-coureurs d’une panne, pour intervenir avant l’arrêt.
- Détection d’anomalies et de fraudes Signale les transactions, déclarations ou mesures atypiques, pour qu’un expert les examine en priorité.
- Priorisation des dossiers Classe dossiers, demandes ou prospects selon leur urgence ou leur probabilité d’aboutir, pour mieux répartir le travail.
- Anticipation des départs Repère les clients, abonnés ou adhérents susceptibles de partir, pour agir avant qu’ils ne le fassent.
/contact
Travaillons ensemble
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