L'automatisation ne suffit pas : les bâtiments ont besoin d'une intelligence basée sur l'IA

Les bâtiments ont toujours été l'un des utilisateurs les plus fervents d'appareils IoT. Les bâtiments intelligents, en particulier, utilisent des appareils connectés pour tout mesurer : la température, l’éclairage, la qualité de l’air, le bruit, les vibrations, l’occupation et la consommation d’énergie, et ce n’est que la pointe de l’iceberg.

L'automatisation des bâtiments prend de plus en plus d'ampleur, avec plus de 6 millions de bâtiments commerciaux rien qu'aux États-Unis et environ 2,2 milliards d'appareils connectés déployés. En 2022, le marché mondial des systèmes d’automatisation des bâtiments atteindra environ 80 milliards de dollars américains.

Ce type d'automatisation s'appuie sur un grand nombre d'appareils IoT. De nombreuses réponses d'action conditionnelle sont automatiques ; si un incendie est détecté, l'alarme est automatiquement déclenchée, souvent avec une commande vocale, et les pompiers sont avertis. C'était vrai avant l'avènement de l'Internet des objets ; aujourd'hui, les alarmes incendie sont connectées via Internet et, secondairement, via des communications cellulaires.

La valeur de l'IoT, en particulier dans l'automatisation des bâtiments, réside dans deux domaines principaux :

• Les données générées par les appareils intérieurs et la manière dont ces données sont analysées et utilisées.
• Exploitation et gestion effectuées par les systèmes d'automatisation des bâtiments.

Des flux de données riches et continus fournissent des informations précieuses sur les opérations des bâtiments, mais il y a un problème : les grandes flottes d'équipements génèrent de grandes quantités de données que les humains seuls ne peuvent pas analyser et comprendre correctement. Pour réaliser les retours potentiels du déploiement de ces capteurs (et caméras), l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) sont nécessaires pour surveiller et évaluer en permanence les flux de données.

L’automatisation ne peut pas faire le travail à elle seule

Jusqu’en 2020, l’objectif des systèmes de bâtiments intelligents, y compris l’automatisation des bâtiments, relevait de la responsabilité de la gestion des installations. Ensuite, outre la gestion des installations, l’accent est mis sur le bien-être des employés et les programmes ESG. Cela rend nécessaire des capacités compatibles avec le ML.

Par exemple, un système d'IA pourrait examiner la qualité de l'air et trouver des corrélations avec les restrictions d'occupation. Il peut également apprendre à réaffecter les salles de réunion et les cabines en fonction de l'occupation et de la ventilation afin de maximiser la distance physique entre les employés et d'améliorer la qualité de l'air, réduisant ainsi le risque que les employés tombent malades.

L'IA peut également aider à analyser l'utilisation des conduites d'eau et la température de l'eau pour émettre des avertissements lorsque le risque de légionelle et d'autres agents pathogènes nocifs augmente. Legionella se développe dans l’eau chaude dans une plage de température spécifique.

La pertinence des nouvelles capacités de l'IA n'exclut pas les fonctions traditionnelles telles que le suivi et la gestion de la consommation énergétique. Grâce à une plate-forme basée sur l'IA, les bâtiments peuvent fermer les zones qui ne sont pas utilisées et essayer différents réglages de rideaux à différents moments pour minimiser la consommation d'énergie. Expérimentez et apprenez en même temps. Il s’agit d’une question fondamentale qui deviendra encore plus importante en 2022 en raison des prix de l’énergie.

L'IA peut même jouer un rôle dans l'efficacité du nettoyage, en identifiant quelles tables ont été utilisées et quelles toilettes ont vu une utilisation accrue. À l’ère du COVID-19, les gestionnaires d’installations se concentrent sur le nettoyage.

L’IA peut également améliorer considérablement les systèmes qui prennent en charge la sécurité physique. Une fois que le système comprend ce qu’est un comportement normal d’accès et de mouvement, il peut identifier un comportement anormal et déclencher des alertes de sécurité. D'autres applications basées sur l'IA peuvent détecter les situations de contrainte, les objets abandonnés, identifier les armes, localiser les tirs et effectuer des verrouillages d'urgence.

Les systèmes intelligents de contrôle des maladies infectieuses peuvent apprendre à utiliser les données locales sur les taux d’infection. Les systèmes d’IA peuvent faire des choses que les humains ne peuvent pas faire, comme regarder un mur pendant 20 ans, à la recherche de signes de changements dans le béton qui pourraient signaler un effondrement structurel imminent.

Application de l'intelligence artificielle aux bâtiments intelligents

Bien entendu, le point de départ standard d'un nouveau système basé sur l'IA est de l'enseigner. Le processus commence par une base de données qui représente la réalité à laquelle le système sera confronté. Cependant, beaucoup constateront qu’il n’existe pas de bonnes données de formation de base pour les systèmes de bâtiments intelligents. La réponse pourrait être de créer des données de formation en effectuant des « expériences » dans des bâtiments physiques.

Par exemple, en termes de consommation d'énergie, vous pouvez entraîner le système en ajustant expérimentalement les rideaux et la climatisation en fonction de l'heure de la journée et de l'occupation du bureau, réduisant ainsi votre facture de climatisation sans déclencher de commandes manuelles. Un tel système pourrait s’appuyer sur des capteurs de température et des relevés d’occupation, ainsi que sur la détection de la lumière solaire.

Il existe quelques bonnes pratiques de base à suivre. Faites preuve de rigueur scientifique lors de la collecte d’ensembles de données de vérité terrain, en rassemblant des données provenant de plusieurs sources pour accroître la confiance dans la représentativité de votre échantillon.

Les systèmes basés sur l'IA peuvent apprendre des modèles d'occupation de zones de bureaux spécifiques et contribuer à réduire les erreurs humaines dans la planification de l'espace. La mise à niveau de l'espace coûte cher et le maintien de la flexibilité est essentiel. L’utilisation et l’occupation de l’espace sont clairement devenues un problème de santé pendant la pandémie. Les salariés préfèrent désormais se réunir sur un balcon ou une terrasse en plein air pour discuter et boire un café plutôt que dans une petite salle de pause.

Où va la gestion de la construction basée sur l'IA ?

Les systèmes d'intelligence artificielle peuvent suggérer des changements dans la gestion des installations et rendre la gestion de la construction plus prédictive. En parlant de réactivité, ils peuvent également répondre plus efficacement aux défis inattendus. Un exemple récent : avant 2020, il n’était pas possible d’identifier les employés souffrant de fièvre et de réduire la probabilité d’infection, mais ce problème peut être résolu dans les limites des capacités actuelles.

Il faut un examen attentif et un investissement de temps pour obtenir les faits de base correctement. De nombreux bâtiments commerciaux disposent de jumeaux numériques ; des répliques virtuelles fournies par les architectes aux propriétaires ou aux gestionnaires d'immeubles. Comme point de départ, les jumeaux numériques sont susceptibles de devenir un terrain d’essai pour la gestion des installations basée sur l’IA et la gestion des bâtiments intelligents.

Nous prévoyons que l’informatique, la gestion des installations, les ressources humaines et la sécurité seront davantage intégrées et utiliseront davantage l’IA. Rejoindre des silos d’informations pour créer des flux de données pour les applications d’IA pourrait présenter de nombreux avantages.

L'importance de lieux de travail sains, de sécurité physique et d'économies d'énergie rend urgent d'aller au-delà de la simple automatisation et de développer des systèmes d'exploitation de bâtiments fiables, basés sur l'IA, qui reposent sur une base solide de données à jour. Chacune de ces applications constitue une solide analyse de rentabilisation ; dans l’ensemble, il s’agit d’un argument convaincant selon lequel la gestion des installations devrait se tourner vers des applications basées sur l’IA pour exploiter des bâtiments intelligents et rendre les bâtiments plus intelligents.

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