/cas d’usage
Réglage de procédés par l’IA
Des consignes tirées des mesures de l’installation, dans les plages que vous fixez.
L’optimisation de procédés par l’IA apprend, sur l’historique d’une installation, comment elle répond à ses réglages, puis propose ceux qui tiennent la qualité avec moins d’énergie ou de rebuts. Elle vaut pour le chauffage d’un bâtiment comme pour un four ou un séchoir. En 2024, l’industrie, hors charbon des hauts-fourneaux, a représenté 19 % de la consommation finale énergétique de la France.
/usages
Une optimisation de procédés pour bâtiments, machines et séchoirs.
Un procédé se conduit par des consignes : température, débit, vitesse, pression, durée. Une consigne fixe garde une marge contre les variations de charge, de matière ou de météo, et cette marge se paie en énergie ou en rebuts.
- Chauffage et climatisation Relance ou réduit le chauffage d’un bâtiment selon l’occupation, la météo annoncée et son inertie.
- Machines de production Cherche les vitesses, températures et pressions qui tiennent la qualité au moindre coût d’énergie.
- Séchage et ventilation Règle un séchoir ou la ventilation d’un stockage selon les sondes et l’air extérieur.
/fonctionnement
Une optimisation de procédés, de l’apprentissage à la décision.
L’objectif se chiffre d’abord : kilowattheures consommés, taux de rebut, écart à la température de confort. Un modèle d’apprentissage automatique (machine learning) apprend le comportement de l’installation ; un algorithme d’optimisation l’interroge pour trouver la consigne qui sert cet objectif. L’apprentissage par renforcement (reinforcement learning) construit une stratégie de conduite par essais successifs, menés sur le modèle avant l’installation réelle.
Apprentissage automatiqueScience des données
- ApprentissageLe modèle apprend à prédire la réponse de l’installation à chaque réglage, inertie comprise.
- RechercheL’algorithme essaie sur le modèle de nombreuses combinaisons et retient la meilleure parmi celles qui respectent les contraintes.
- DécisionL’exploitant valide la consigne, ou la laisse s’appliquer seule dans ses bornes.
/données
Un historique qui associe mesures, consignes, contexte et résultat.
L’historique se compose de séries horodatées, issues de la supervision, de la gestion technique du bâtiment (GTB), des automates ou du système d’exécution de la production (MES). Il couvre les régimes courants de l’installation.
- Mesures Décrivent l’installation : températures, débits, pressions, humidité, consommation par équipement.
- Consignes Montrent ce qui a été demandé, sans quoi aucun réglage ne se relie à son effet.
- Contexte Apporte la météo, la charge, la matière ou l’occupation, qui modifient la réponse à un réglage.
- Résultat Rattache à chaque période la qualité, les rebuts ou le confort obtenus.
En 2024, résidentiel et tertiaire pèsent 43 % de la consommation finale énergétique française.
/sur le terrain
Un modèle aussi fiable que l’historique qui l’a entraîné.
Le modèle de réglage vise d’ordinaire des économies d’énergie, sur le chauffage d’un bâtiment comme sur les machines de production. Il se déploie d’autant plus vite que l’installation conserve déjà ses mesures et ses commandes.
Le modèle risque en revanche une mauvaise décision face à une situation extrême absente de l’historique, comme une canicule ou une matière nouvelle. Une traçabilité qui varie selon les flux lui cache aussi une partie du cycle.
- Connecter avant d’optimiser en raccordant les machines et en harmonisant la traçabilité
- Commencer par l’existant en retenant d’abord les installations qui enregistrent leurs commandes
- Dédier un modèle à chaque installation à partir de l’historique propre au bâtiment ou à la ligne
/obligations
Des obligations énergétiques fondées sur la mesure.
Le dispositif éco-énergie tertiaire (décret du 23 juillet 2019) impose aux bâtiments tertiaires d’au moins 1 000 m² de réduire leur consommation d’énergie finale, déclarée sur une plateforme nationale. Depuis le 1er janvier 2025, un bâtiment tertiaire doit disposer d’une GTB au-delà de 290 kW de chauffage ou de climatisation, sauf étude montrant un retour sur investissement de plus de dix ans.
Le modèle de réglage s’appuie sur les compteurs qui servent à ces déclarations ; ses économies s’y mesurent face à une consommation de référence.
Décret n° 2019-771 du 23 juillet 2019 (Légifrance) (nouvel onglet)Article R175-2 du code de la construction et de l’habitation (Légifrance) (nouvel onglet)
- 2030 2030 : 40 % 40 %
- 2040 2040 : 50 % 50 %
- 2050 2050 : 60 % 60 %
/cadre
Des machines encadrées par leur propre règlement.
Un modèle de réglage modifie la conduite d’une installation réelle, et le texte qui l’encadre dépend de l’équipement conduit. Pour les machines de production, le règlement Machines intègre les risques liés à l’IA et à la cybersécurité. La Commission européenne dit vouloir éviter les doublons entre ces règles sectorielles et le règlement européen sur l’IA. Au cadrage, nous fixons avec vos équipes ce que le modèle peut changer, et ce qui lui reste fermé.
Règlement européen sur l’IA, annexe I (AI Act Service Desk) (nouvel onglet)Nouveau règlement machines (INRS) (nouvel onglet)Veille réglementaire
- Machines Relèvent, comme les tracteurs, de la section B de l’annexe I : seules les exigences reprises dans leurs propres règlements s’y appliqueront.
- Règlement Machines S’applique le 20 janvier 2027 : une machine au comportement autoévolutif doit annoncer aux opérateurs les actions qu’elle a planifiées.
- Sécurités de l’installation Restent confiées aux automates et aux organes d’arrêt en place : le modèle n’agit que sur les consignes de conduite.
/méthode
Une mise en service par paliers, de l’affichage à la commande.
Un projet livre le modèle, son raccordement à la supervision et un suivi qui compare effet attendu et effet constaté. Le modèle se réentraîne quand l’installation change : rénovation, nouvel équipement, nouvelle matière.
- INVENTAIRE Le relevé, fait avec vos équipes, couvre les mesures disponibles, l’indicateur visé et les plages que le modèle ne quittera jamais.
- MODÉLISATION Le modèle s’entraîne sur l’historique de l’installation, puis sa justesse se mesure sur une période qu’il n’a pas vue.
- BOUCLE OUVERTE Les consignes du modèle s’affichent au poste de conduite ; vos équipes décident, et le gain se mesure face à la conduite habituelle.
- BOUCLE FERMÉE Le modèle envoie lui-même les consignes, dans les plages validées ; la régulation en place reprend la main hors du domaine appris.
/dans votre secteur
Le même cas d’usage, décliné secteur par secteur.
-
Ajuste l’aération et le traitement des stations d’épuration selon la météo et le prix de l’énergie, pour réduire la facture sans dégrader le traitement.
-
Cherche dans les mesures d’un four, d’une presse ou d’une extrudeuse les réglages qui réduisent les rebuts et la consommation, et les propose au régleur.
-
Ajuste l’irrigation, la ventilation des grains stockés ou le séchage à partir des sondes, de la météo et des mesures, pour économiser l’eau et l’énergie sans dégrader la récolte.
/à savoir
Les questions fréquentes sur l’optimisation de procédés par l’IA.
Quelle différence entre une régulation PID et un réglage par l’IA ?
Un régulateur PID (proportionnel, intégral, dérivé) tient la consigne qu’il reçoit en corrigeant l’écart avec la mesure. Le modèle d’IA calcule cette consigne à partir des mesures, des prévisions et de l’objectif retenu. Le régulateur reste en place et applique la consigne transmise.
Combien de temps faut-il pour optimiser un procédé avec l’IA ?
Le délai dépend de l’historique. Si la supervision enregistre déjà mesures, consignes et résultats, les premières propositions suivent la modélisation. Sinon, il faut d’abord collecter une période représentative, une saison de chauffe entière pour un bâtiment.
Faut-il installer de nouveaux capteurs pour optimiser un procédé ?
Pas toujours. La supervision, la GTB ou les automates relèvent souvent déjà températures, débits et consommations. Un capteur s’ajoute quand une grandeur qui pèse sur le résultat échappe à la mesure, comme l’humidité d’une matière à l’entrée d’un séchoir. Nous contrôlons aussi l’étalonnage des sondes en place, car le modèle reproduit fidèlement l’écart d’une sonde mal réglée.
Faut-il un jumeau numérique pour optimiser un procédé ?
Pas forcément. Le modèle appris sur l’historique tient déjà lieu de réplique de l’installation : il en prédit la réponse sans y toucher. Un jumeau numérique (digital twin) fondé sur la physique, thermique ou écoulement des fluides, se justifie quand l’historique ne couvre pas les régimes visés : ligne neuve, procédé modifié, réglage hors des plages habituelles.
/sources
Sources
- Ministère de la Transition écologique (SDES), Bilan énergétique de la France pour 2024, 4 mars 2026, 2024 (nouvel onglet)
- Légifrance, décret n° 2019-771 du 23 juillet 2019, 2019 (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)
- Commission européenne, AI Act, Regulatory framework on AI (page consultée le 30 octobre 2026), 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, AI Act Service Desk, annexe I du règlement (UE) 2024/1689, version consolidée au 27 juillet 2026, 2026 (nouvel onglet)
- INRS, focus juridique « Nouveau règlement machines : quelles évolutions ? » (20/10/2023), 2023 (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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