Une nouvelle étude de l’Université Concordia montre que les thermostats intelligents peuvent nous indiquer si des bâtiments doivent être rénovés de toute urgence

Alors que les gouvernements s’efforcent d’atteindre leurs objectifs en matière de climat, la déperdition de chaleur des vieilles habitations en climat froid constituera une préoccupation urgente dans les décennies à venir. La demande énergétique mondiale devrait augmenter de 50 % d’ici 2050, principalement en raison des bâtiments résidentiels et commerciaux, et les bâtiments anciens devront faire l’objet de rénovations pour optimiser leur efficacité énergétique.

Dans un article publié dans la revue Architectural Science Review, deux chercheurs de l’Université Concordia proposent un cadre de hiérarchisation des bâtiments devant faire l’objet de rénovations, mis sur pied à l’aide de données provenant de thermostats intelligents.

Les données ont été recueillies dans le cadre de la campagne Donate Your Data de l’entreprise de thermostats intelligents ecobee. L’entreprise a fourni à Aya Doma, étudiante au doctorat, et à Mohamed Ouf, professeur adjoint, des points de données anonymes sur la température en temps réel, relevés toutes les cinq minutes dans 60 000 habitations au Canada et aux États-Unis et collectés sur une période de quatre ans.

La plupart des systèmes de chauffage résidentiels s’allument et s’éteignent dans l’optique de maintenir des températures constantes et d’éviter les surchauffes. Le thermostat intelligent assure un suivi du cycle de chauffage marche-arrêt du système de chauffage et mesure les températures intérieures et extérieures. Pour chaque habitation, les chercheurs disposent ainsi d’une constante de temps qui démontre la vitesse à laquelle un bâtiment perd de la chaleur (de strictes exigences en matière de vie privée n’ont toutefois pas permis d’indiquer la localisation exacte de chaque habitation individuelle, mais seulement la ville dans laquelle elle se trouve).

Les chercheurs ont utilisé des analyses statistiques pour regrouper les habitations en fonction de la valeur de leur constante de temps. Chaque groupe était alors classé selon l’urgence de son besoin de rénovations. Les chercheurs ont également mis sur pied un modèle de classification afin de prédire l’ordre prioritaire de rénovation.

« L’accès à une telle quantité de points de données nous a permis de faire de bonnes approximations concernant la vitesse à laquelle les bâtiments perdent de la chaleur lorsque leur système de chauffage est éteint », affirme Mohamed Ouf, qui travaille au Département de génie du bâtiment, civil et environnemental de l’École de génie et d’informatique Gina-Cody.

« Ces données peuvent aider les responsables politiques, les services publics et les décideurs à voir quels bâtiments ont un besoin urgent de rénovation et de modernisation de leur enveloppe », ajoute Aya Doma. « Avoir connaissance de cela et d’autres détails relatifs à la construction nous aidera à comprendre comment un bâtiment consomme de l’énergie et comment améliorer son rendement. »

Base de comparaison

Les chercheurs considèrent cette étude comme une preuve de concept pouvant avoir une multitude d’applications, d’autant plus que les gouvernements et les promoteurs donnent la priorité à l’efficacité énergétique dans les bâtiments anciens.

Ils estiment qu’au moins 70 à 80 pour cent du parc immobilier actuel servira encore en 2050 et qu’une grande partie de ce parc devra être modernisée pour répondre aux nouvelles normes d’efficacité énergétique. Selon eux, ce cadre aidera les responsables politiques à mettre sur pied des programmes de conception ou des mesures incitatives, et servira de source de données pour les simulations à l’échelle d’une ville et les scénarios de rénovation de bâtiments de différents types et différentes anciennetés.

« Cet outil peut pratiquement être utilisé comme un instrument de sélection pour effectuer des comparaisons à grande échelle, comme des comparaisons entre villes ou entre années de construction sur plusieurs décennies », explique Mohamed Ouf.

« Cette méthode ne remplacera pas l’analyse in situ d’habitations individuelles, mais elle fournira une indication très précise de l’ordre prioritaire de rénovation, que ce soit en fonction de la localisation géographique, du type de bâtiment ou d’autres critères. »

Cette étude a été financée par le Conseil national de recherches du Canada.

Lisez l’article cité (en anglais seulement) : « Data-driven approach to prioritize residential buildings’ retrofits in cold climates using smart thermostat data ».