Aujourd’hui, le contexte réglementaire et environnemental pousse les propriétaires à récolter leurs données de consommations énergétiques. En effet, l’apparition du décret tertiaire a obligé les acteurs de l’immobilier à obtenir ces données et à faire des efforts sur la performance énergétique de leur patrimoine immobilier tertiaire. De plus, l’aspect environnemental est de plus en plus un sujet sociétal mais également un enjeu économique avec la crise énergétique qui perdure. Il est donc essentiel d’avoir accès à ses données de consommation afin de mieux les comprendre, gérer et réduire.
Fiabilité des données : Qu’est-ce que cela signifie ?
Pour nos clients, la fiabilité de leurs données de consommation repose sur deux aspects importants : la fiabilité spatiale et temporelle.
La fiabilité spatiale réside sur le fait d’avoir la connaissance des consommations de la totalité des espaces de son bâtiment. Dans le cas d’un bâtiment multi-locataire, en complément des parties communes, il est essentiel de connaître la consommation des parties privatives occupées par chaque locataire. En effet, le manque de connaissance d’un seul locataire met à mal la fiabilité des consommations de tout le bâtiment.
La fiabilité temporelle, elle, s’intéresse à la complétude des données dans le temps. En effet, avoir un manque d’une facture ou de données sur un mois par exemple impacte significativement la fiabilité des données. Plus la fréquence de collecte est importante, plus le risque de manquer des données devient faible.
Pour s’en assurer de manière technique, nous comparons les factures et faisons des relevés d’index sur les compteurs afin de vérifier la fiabilité des relevés envoyés par nos capteurs IoT.
Avantages des données fiables pour les gestionnaires de bâtiments
Le fait d’avoir des données fiables est indispensable pour avoir un réel impact sur la performance environnementale de son portefeuille immobilier.
En effet, la fiabilité entraîne des actions pertinentes en termes d’energy management. En y ajoutant la finesse d’analyse grâce au suivi par zone et une fréquence élevée, il est d’autant plus facile de faire des réglages qui permettent de réaliser des économies d’énergie. Chez iQspot, nous utilisons des capteurs IoT pour nous assurer de collecter automatiquement ces données fiables et fines. Notre équipe d’experts en énergie peut ainsi conseiller nos clients pour avoir le maximum d’impact sur leur portefeuille immobilier.
Par exemple, sur le bâtiment Dock en Seine de BNP Paribas REIM, nous avons retardé l’horaire d’allumage du ventilo-convecteur et abaissé de 2°C la température de consigne de base grâce à une analyse fine des consommations par nos energy managers. Cela a résulté en une économie de 136 MWh soit 12 000 € pour les locataires du bâtiment en seulement 4 mois.
Cette fiabilité de données permet également de produire des reportings qualitatifs et pertinents. Dans le monde de l’investissement immobilier, les chiffres sont très importants et permettent de faire la différence entre les acteurs. Avoir un niveau de fiabilité et de détails est donc essentiel pour se démarquer de la concurrence et asseoir sa crédibilité.
Fiabilité des données : Processus et Technologies
Pour s’assurer de la fiabilité des données, nous nous assurons d’avoir les bonnes informations sur le bâtiment. Pour ce faire, nous nous rendons systématiquement sur site afin de créer un plan de comptage fiable recensant tous les points de mesure et les locataires. Cela nous permet d’avoir un haut taux de fiabilité car la connaissance terrain permet de lever tous les doutes qui pourraient exister. C’est un réel point différenciant par rapport à un simple relevé de facture par exemple.
Cette démarche est complétée par la détection d’anomalie grâce au machine learning. Cette méthode permet d’apprendre d’un lot de données de bâtiments considérés comme fonctionnels et d’en prédire des consommations “normales”. Ainsi, nous vérifions la véracité des données grâce à la comparaison entre des prédictions de consommations créées par IA et les consommations relevées par nos capteurs. Cela peut permettre de détecter un problème de coefficient par exemple, un plan de comptage mal réalisé ou une erreur de configuration que ce soit sur notre application ou sur nos capteurs.
Dans la continuité de cette démarche, nous mettons en place des relevés d’index sur les compteurs lors de chacun de nos passages que ce soit pour une installation ou une maintenance afin de nous assurer de la fiabilité des données relevées par nos capteurs.
Nous avons d’ailleurs des alertes mises en place sur nos capteurs afin de détecter les pannes et intervenir rapidement pour résoudre le problème et garder une continuité de données.
Enfin, pour obtenir un taux de fiabilité optimal, nous mettons également en place parfois l’utilisation de plusieurs sources de données. Par exemple, nous croisons les données des factures avec celles de nos capteurs. Ainsi, nous nous assurons que nous parlons bien des mêmes points de mesure et que les données sont les bonnes. Cela nous permet d’avoir un taux de précision de 99%. Nous pouvons donc assurer un haut taux de fiabilité à nos clients en continu.
Ce qu’il faut retenir, c’est que plus les processus de vérification sont nombreux et diversifiés, plus ils permettent de fournir une donnée fiable. D’autant plus que la fiabilité des données énergétiques est nécessaire pour avoir de l’impact sur la performance environnementale de son portefeuille. Elle est donc essentielle dans le contexte de décarbonation que l’immobilier connaît actuellement.
Enfin, avec la forte montée en importance de l’IA, la nécessité d’avoir des données fiables sera d’autant plus primordiale pour utiliser à bon escient les évolutions de ce domaine.
