Des bâtiments plus intelligents et plus sains grâce aux algorithmes

Fuzhan Nasiri est professeur associé au Département de génie civil, environnemental et du bâtiment de l’Université Concordia.
Photo: Marie-France Coallier Le Devoir Fuzhan Nasiri est professeur associé au Département de génie civil, environnemental et du bâtiment de l’Université Concordia.

Les bâtiments — résidentiels, commerciaux et institutionnels — comptent pour environ 32 % de la consommation d’énergie au Québec, selon l’État de l’énergie au Québec 2021. Or, il y aurait moyen d’utiliser l’intelligence artificielle pour optimiser cette consommation et réduire les coûts qui y sont associés, tout en améliorant la santé des occupants, selon Fuzhan Nasiri, professeur associé au Département de génie civil, environnemental et du bâtiment de l’Université Concordia.

Plusieurs grands bâtiments modernes sont dotés de milliers de capteurs. La température, l’humidité, le mouvement, la présence de certains gaz et même les courants d’air sont ainsi détectés et mesurés afin de procéder à des ajustements. Ainsi, lorsqu’il n’y a personne dans un espace de bureau, la lumière s’éteint toute seule ; lorsque la température est en dessous de celle visée, le chauffage démarre ; quand le taux de dioxyde de carbone est trop élevé, de l’air neuf est envoyé dans la pièce.

Mais il y a moyen de faire mieux. C’est à ça que travaille l’équipe de M. Nasiri, en collaboration avec l’entreprise québécoise EnerZam, qui compte parmi ses clients plusieurs établissements, comme des écoles, des hôpitaux et des universités.

« Certains immeubles ont des milliers de sondes qui nous envoient régulièrement une masse critique de données. Mais comment utiliser cette information ? Si un ingénieur devait analyser tout ça, ça serait un boulot épuisant », affirme M. Nasiri.

60%
C’est la part de l’énergie consommée par les bâtiments québécois qui provient de l’électricité. Le gaz naturel et le mazout en occupent encore une part non négligeable.

Et si c’était une intelligence artificielle qui les décortiquait et permettait de gérer la situation sur le terrain avec encore plus de précision ? Dans un premier temps, le boulot de M. Nasiri et de son équipe est de détecter les sondes défectueuses, qui entraînent le déclenchement de réactions inadéquates, comme trop d’air climatisé.

« Il y a tellement de sondes… On ne peut pas envoyer des humains pour toutes les inspecter. Alors nous développons des algorithmes qui reçoivent les données, les catégorisent, les classent, les regroupent et permettent de comprendre dans quels cas on peut considérer qu’il y a un problème potentiel. Ça nous donne une liste d’appareils à aller vérifier, ajuster, réparer ou remplacer », explique le chercheur.

Par ailleurs, les données provenant de plusieurs types de capteurs peuvent être croisées. Par exemple, si un courant d’air excessif est détecté dans une pièce, ça peut expliquer pourquoi il y fait toujours trop froid : peut-être qu’une fenêtre est ouverte, à l’insu des occupants.

« Chaque bâtiment aura une personnalité par intelligence artificielle, qui va pouvoir communiquer avec un humain pour lui signaler des éléments qui ne fonctionnent pas, précise Cédric Ropartz, directeur général d’EnerZam. Les opérateurs pourront régler les problèmes là où il y a les appels. »

Une ventilation mieux adaptée

La pandémie a mis de l’avant l’importance de la ventilation, puisque le virus de la COVID-19 circule dans l’air. « Il n’y a pas de capteur pour mesurer la COVID-19 dans l’air en temps réel, on mesure ça avec les capteurs de CO2, indique M. Ropartz. On sait que la concentration est au-dessus de 1000 ppm (parties par million) pendant un certain nombre d’heures, il y a potentiellement un problème. Si je ne veux aucun problème de qualité d’air, je peux faire entrer 100 % d’air neuf tout le temps, mais ma consommation énergétique va énormément augmenter. »

Une autre option est d’utiliser le logiciel que développe son entreprise avec Concordia, pour analyser l’évolution du taux de CO2 dans l’air au fil des journées et contrôler la ventilation. « Ce genre de logiciel va permettre de dire : regarde, telle école commence à se rapprocher de données dangereuses, il faudrait peut-être intervenir de manière préventive », dit M. Ropartz. La détection des sondes défectueuses sera d’autant plus importante pour préserver la santé des occupants.

Imaginez, si nous pouvions faire diminuer la consommation d’énergie de chaque immeuble de 2 à 5 %, à quel point ce serait une grande contribution sur le plan environnemental

 

Ce système d’analyse des données par une intelligence artificielle a déjà commencé à être testé dans plusieurs institutions, en partenariat notamment avec un centre de services scolaires et avec l’Institut de cardiologie de Montréal. Il doit ensuite être commercialisé par EnerZam.

« Il pourrait ultimement être implanté partout. Imaginez, si nous pouvions faire diminuer la consommation d’énergie de chaque immeuble de 2 à 5 %, à quel point ce serait une grande contribution sur le plan environnemental », s’enthousiasme M. Nasiri. Plus de 60 % de la consommation d’énergie des bâtiments québécois provient de l’électricité, mais le gaz naturel et le mazout en occupent encore une part non négligeable.

Et les recherches de M. Nasiri ne s’arrêteront pas là. Il souhaite développer un système permettant d’ajuster la ventilation en fonction du nombre de personnes dans une pièce. À l’aide de caméras, par exemple. « Plus il y a une densité de gens dans une pièce, plus on a besoin de ventilation. Une intelligence artificielle pourrait analyser les images en continu, reconnaître les humains et envoyer des commandes pour ajuster la ventilation. Il faudrait inclure dans le projet des gens du monde médical », décrit-il.

Ce contenu est réalisé en collaboration avec l’Université Concordia.

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