Comment bien utiliser l’intelligence artificielle dans la gestion des bâtiments ?

Les gestionnaires d'immeubles ne se sentent pas toujours à l'aise d'introduire des systèmes d'automatisation avancés dans les installations dont ils sont responsables. Mais les progrès de la technologie informatique, les tâches liées à la pandémie et l’évolution des attentes des utilisateurs, notamment en matière de santé publique et d’expériences sur le lieu de travail, poussent l’industrie à adopter de nouvelles technologies à un rythme sans précédent.

Alors que les gestionnaires d'immeubles reconnaissent l'opportunité d'atteindre des efficacités sans précédent, les décisions technologiques impliquées dépassent de loin leurs capacités. Leur expertise concerne généralement le CVC, les commandes d'éclairage et la réfrigération, et non l'IoT, les réseaux... l'intelligence artificielle.

L'intelligence artificielle est une technologie particulièrement révolutionnaire, mais elle peut aussi être particulièrement intimidante en raison de sa complexité et du manque de visibilité sur la manière dont elle prend des décisions. Le premier défi lié à l’adoption de l’intelligence artificielle pour l’automatisation des bâtiments consiste souvent à répondre à une question fondamentale : où va-t-elle aller ? Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est utilisée pour rendre les bâtiments plus économes en énergie, plus sains, plus autonomes et plus efficaces. Sûrs et réactifs aux besoins ? de ses occupants, la technologie a commencé sa vie comme une technologie de cloud computing. Les algorithmes d’apprentissage automatique derrière ces systèmes nécessitent une puissance de calcul importante, à la fois pour entraîner les algorithmes et pour les invoquer afin de fournir des informations – un processus appelé inférence. Jusqu’à récemment, les infrastructures intérieures disposaient rarement des ressources nécessaires pour effectuer ces tâches efficacement.

Cependant, exécuter des applications de bâtiment intelligent en dehors des centres de données distants a ses propres limites. La connectivité, les coûts de bande passante, la sécurité et la latence (le temps nécessaire pour envoyer et revenir des données vers le cloud) peuvent tous avoir un impact sur l'efficacité du système. Si une machine, ou l'ensemble du système d'automatisation du bâtiment, est sur le point de tomber en panne, les alarmes et les réponses automatisées doivent être aussi rapides que possible.

Une nouvelle génération de technologie Edge Computing atténue ce problème dans une large mesure : l'infrastructure est installée dans des installations dotées de la puissance de traitement requise pour les charges de travail gourmandes en calcul.

Des entreprises comme FogHorn, fondée il y a sept ans, ont développé une technologie Edge AI qui crée de nouvelles possibilités pour la transformation numérique des opérations de construction. Johnson Controls a acquis FogHorn début 2022 et a désormais intégré la technologie de pointe dans sa plateforme d'automatisation des bâtiments OpenBlue.

En comblant le déficit de capacités locales, ces appareils de pointe fournissent un élément architectural important pour l'objectif de gérer un bâtiment aussi efficacement que possible. Compte tenu de leur disponibilité, les gestionnaires d’immeubles qui envisagent de mettre en œuvre des technologies d’automatisation intelligente sont désormais presque inévitablement confrontés à la question : faut-il déployer l’IA sur site ou dans le cloud. Pour ceux qui sont confrontés à ce problème, il existe quelques règles empiriques simples à considérer.

Comme nous l'avons déjà mentionné, les opérations qui doivent être effectuées en temps réel ou quasiment en temps réel sont des cas d'utilisation courants. Les systèmes d'automatisation intelligents, capables de détecter les problèmes opérationnels et d'alerter ou de répondre automatiquement, ont tendance à fonctionner mieux lorsque les retards sont aussi réduits que possible.

Chaque fois que vous souhaitez contrôler localement un système, il est préférable de le faire en périphérie ; l'arrêt des machines ou l'ajustement des systèmes de contrôle à partir du cloud comportent souvent des problèmes de sécurité et de latence.

Ensuite, il y a aussi les coûts de transmission et de stockage des données à prendre en compte. Prenons, par exemple, un système de vidéosurveillance qui utilise des modèles d’IA de vision par ordinateur pour analyser des images haute fidélité provenant de plusieurs caméras, une application d’IA populaire. Envoyer toutes vos données et les stocker dans le cloud peut rapidement devenir coûteux.

Les autres cas d'utilisation ne sont pas aussi clairs. Souvent, les responsables de la construction souhaitent mieux comprendre leur fonctionnement en s’appuyant sur l’analyse de l’IA ou exécuter des exercices de simulation sur des versions « jumelles numériques » de leurs installations. Ce type d'analyse rigoureuse des données n'a généralement pas besoin d'être effectué en temps réel. Il est donc préférable de l'effectuer dans le cloud, où les clients peuvent exploiter les outils matériels et logiciels les plus puissants pour effectuer le travail à n'importe quelle échelle. Exécuter l’IA à la périphérie n’est peut-être pas non plus la meilleure option si vous êtes responsable de la gestion de plusieurs bâtiments et devez corréler les informations entre eux. Dans ce cas, le cloud permet un centre d’échange de données et un centre de commande centralisés. Dans la pratique, une approche hybride est souvent adoptée, dans laquelle un certain traitement initial est effectué dans un seul bâtiment via Edge AI, puis l'IA cloud est exécutée sur des données agrégées provenant de plusieurs bâtiments, éventuellement combinées avec d'autres sources de données.

Il est important de se rappeler qu’il s’agit de décisions que les chefs de chantier n’ont pas besoin de prendre seuls : votre fournisseur de technologie doit travailler avec vous pour garantir que l’IA est déployée là où elle répond le mieux à vos besoins uniques. Et les chefs de chantier n’ont certainement pas besoin d’être exposés aux subtilités de l’IA et de ses algorithmes d’apprentissage automatique sous-jacents, mais plutôt de la laisser faire son travail en coulisses.

Comme de nombreuses organisations qui lancent des politiques de « retour au travail » à grande échelle, Oracle considère les conséquences de la pandémie comme un moment unique pour introduire des systèmes de bâtiments intelligents. Après plusieurs années de fermetures induites par la pandémie, les employés insistent pour travailler dans un lieu de travail physique à portée de main, où les commodités sont facilement disponibles, les outils de collaboration sont omniprésents, la qualité de l'air est surveillée, la surpopulation est limitée et leur entreprise atteint ses objectifs de développement durable en termes de de la consommation d’énergie et d’eau et de réduction des déchets. Le taux d’occupation des bâtiments étant toujours à son plus bas niveau, l’arrêt des systèmes qui n’ont pas besoin de fonctionner peut contribuer à améliorer considérablement l’efficacité.

Ces dynamiques et attentes changeantes sur le lieu de travail peuvent être l'occasion d'évaluer de nouveaux investissements dans les technologies de l'Internet des objets (IoT), les réseaux avancés qui les connectent et les systèmes d'intelligence artificielle qui les contrôlent - en fonction de l'occupation, des besoins en matière d'expérience des employés et de la propriété. Prenez des décisions en fonction de l'emplacement et de son importance (par exemple, laboratoire de recherche ou espace de bureau).

Contrairement au passé, les gestionnaires d'immeubles donnent la priorité aux mesures d'utilisation plutôt qu'aux calendriers, ce qui constitue un facteur clé lorsqu'ils investissent dans des systèmes de contrôle automatisés. Ils ne peuvent pas tenir pour acquis que tout le monde reviendra : de nombreuses entreprises adoptent des politiques de travail hybrides et, pour la première fois, le bureau doit rivaliser avec la maison en tant qu'environnement de travail attrayant et productif.

Les directeurs de construction expérimentés se démènent pour acquérir les nouvelles compétences requises pour ces opérations modernes. Ils savent qu'avec le soutien de l'intelligence artificielle, qu'elle fonctionne en périphérie ou dans le cloud, ils peuvent avoir un avantage en encourageant les employés à retourner au bureau, en leur offrant un environnement sûr et durable pour rencontrer collègues et clients en face à face. -face Communiquez, rassemblez-vous autour de la fontaine à eau et faites en sorte que moins de chats et d'enfants fassent des apparitions lors des réunions.

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