Face à l’urgence climatique, l’IA offre des opportunités
sans précédent.
L’Intelligence Artificielle (IA) transforme de nombreux secteurs et l’immobilier ne fait pas exception.
Face à l’urgence climatique, l’intégration de l’IA dans les stratégies de développement immobilier et de rénovation énergétique offre des opportunités sans précédent pour réduire l’empreinte carbone, améliorer l’efficacité énergétique et promouvoir la durabilité.
Nous allons explorer comment l’IA peut jouer un rôle crucial dans les actions climatiques et la rénovation énergétique du secteur immobilier.
La Situation Actuelle du Climat et de l’Immobilier
Le secteur immobilier est responsable d’environ 40 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre, principalement à cause de la consommation d’énergie des bâtiments.
La rénovation énergétique est donc devenue une priorité, car elle permet d’améliorer les performances énergétiques des bâtiments existants en réduisant leur consommation d’énergie et leurs émissions de carbone.
Des initiatives comme les certifications LEED** et BREEAM* encouragent déjà la construction durable, mais des solutions comme l’IA sont nécessaires pour accélérer cette transition et rendre le parc immobilier plus résilient et durable.
*Le label BREEAM : Building Research Establishment Environmental Assessment Method est anglais. Créé en 1986, il permet d’évaluer le comportement environnemental des bâtiments.
**Le label Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) est un outil de monitoring permettant de standardiser les bâtiments avec une qualité environnementale importante. Ce label a été créé en Amérique du Nord au début des années 2000.
L’IA et ses Applications dans l’Immobilier et l’Énergie
Grâce à sa capacité d’apprentissage et d’adaptation, l’IA offre diverses applications dans l’immobilier et l’efficacité énergétique :
Gestion optimisée des biens : L’IA facilite la surveillance et la gestion des propriétés en améliorant l’utilisation des ressources et en réduisant les coûts opérationnels.
Efficacité énergétique : L’IA surveille la consommation d’énergie des bâtiments et ajuste automatiquement les systèmes de chauffage, ventilation et climatisation (CVC), selon l’occupation, la météo et d’autres facteurs, diminuant ainsi les coûts énergétiques.
Par exemple, l’IA peut réguler la température et l’éclairage en fonction du taux d’occupation des bureaux, optimisant ainsi la consommation d’énergie.
Google a réduit de 40 % la consommation énergétique de ses centres de données en optimisant le refroidissement avec l’IA .
De plus, l’IA permet de gérer les bâtiments en fonction des prévisions météorologiques, anticipant les changements de température pour ajuster le chauffage ou la climatisation à l’avance.
Maintenance prédictive : L’IA offre également la possibilité de détecter et signaler en temps réel les dysfonctionnements des équipements tels que les systèmes de chauffage, de refroidissement ou électriques.
Par exemple, Siemens utilise l’IA dans ses systèmes de gestion des bâtiments pour détecter des anomalies et prévenir les pannes avant qu’elles n’entraînent des coûts importants.
Autre exemple de prédiction, celle des tendances du marché : Les algorithmes d’IA analysent des données complexes pour anticiper les évolutions du marché, aidant ainsi les investisseurs à prendre des décisions éclairées.
L’IA pour la Conception et la Construction Durable
Lorsqu’il s’agit de conception et de construction, l’IA permet de modéliser et de simuler différentes configurations de bâtiments pour optimiser leur performance énergétique.
Elle aide également à optimiser l’utilisation des matériaux de construction, minimisant les déchets et l’empreinte carbone.
Par exemple, Autodesk* utilise l’IA pour permettre aux architectes de concevoir des bâtiments plus durables et économes en énergie, réduisant ainsi les déchets de construction de 30 %.
*Leader mondial dans le domaine des technologies de conception et de fabrication, avec une expertise en architecture, en ingénierie…
Prévision des Impacts Climatiques et Adaptation
L’IA ne se limite pas à l’amélioration des performances des bâtiments ; elle est également cruciale pour anticiper les impacts futurs des changements climatiques.
En effet, les modèles prédictifs basés sur l’IA peuvent évaluer les risques climatiques, tels que les inondations, les tempêtes, les vagues de chaleur, mais aussi les risques naturels géologiques comme les séismes, les glissements de terrain et les éruptions volcaniques.
Ces modèles aident à planifier des infrastructures plus résilientes, en identifiant les zones les plus vulnérables et en recommandant des stratégies d’adaptation.
Dans le contexte des risques côtiers, l’IA joue un rôle essentiel dans l’évaluation de l’élévation du niveau de la mer et des impacts associés sur les communautés littorales.
Des algorithmes peuvent analyser des données historiques et actuelles pour prévoir les zones susceptibles d’être affectées par l’érosion, les inondations maritimes ou les tempêtes.
Ces analyses permettent aux urbanistes et aux décideurs de mieux préparer les villes face à ces défis, en concevant des infrastructures adaptées, comme des digues, des systèmes de drainage améliorés ou des zones tampons naturelles.
Une étude de l’Université de Stanford a montré que l’utilisation de l’IA pour la gestion des risques climatiques peut réduire les pertes économiques liées aux catastrophes naturelles de 20 %.
En intégrant ces technologies dans la planification urbaine et les projets de développement, les villes peuvent non seulement protéger leurs citoyens et leurs biens, mais aussi favoriser un développement durable et adaptable face aux défis climatiques et géologiques à venir.
CL.Estim : de l’IA intégrée dans l’outil d’estimation
des biens de Crédit Logement !
Crédit Logement a lancé il y a deux ans un outil d’estimation des biens immobiliers qui depuis évolue en terme de données restituées.
De nouvelles évolutions ont vu le jour cette année, notamment :
-la restitution de la note DPE prédictive, via l’algorithme développé par Crédit Logement,
-les risques climatiques ont été enrichi grâce à différentes sources en Open Data.
Et nous réfléchissons actuellement à pouvoir restituer des projections de risques climatiques à différents horizons de temps.
Pour mieux connaitre CL.Estim lisez l’article dédié en cliquant ici.
Pour finir, quelques exemples inspirants
Plusieurs projets immobiliers en France ont déjà intégré l’IA pour des actions climatiques avec des résultats impressionnants.
Lyon utilise des systèmes de gestion énergétique basés sur l’IA pour surveiller et optimiser la consommation d’énergie de ses bâtiments publics, réduisant ainsi significativement leurs émissions de carbone.
Cette démarche s’inscrit dans le Plan Climat de la Ville.
Ce plan est axé sur 3 grands thèmes :
– réduire très fortement l’impact climatique du patrimoine, des services et des activités de la Ville pour atteindre la neutralité carbone. La priorité est donnée à l’achat public responsable, aux mobilités et aux énergies.
– adapter le territoire lyonnais aux effets actuels et futurs du réchauffement climatique.
– sensibiliser et embarquer au côté de l’action municipale les partenaires, usagers et habitants de la Ville.
(source : lyon.fr)
La ville de Dijon a lancé un projet novateur appelé « OnDijon », un système de gestion centralisée des infrastructures urbaines, incluant la gestion énergétique des bâtiments publics.
Ce projet s’appuie sur l’IA et des capteurs IoT (éléments matériels qui détectent les changements dans un environnement et collectent des données) pour surveiller en temps réel la consommation d’énergie dans des bâtiments comme les écoles, les gymnases et les bibliothèques.
L’IA permet d’ajuster automatiquement les besoins en énergie en fonction des conditions d’utilisation et des prévisions météorologiques.
Par exemple, si un bâtiment n’est pas utilisé, le chauffage et l’éclairage sont réduits automatiquement.
En outre, la détection précoce de dysfonctionnements dans les systèmes de chauffage ou d’éclairage a permis d’améliorer la maintenance prédictive, contribuant ainsi à la réduction des émissions de carbone et à une meilleure efficacité énergétique.
Ce système fait partie intégrante de la politique de Dijon visant à devenir une « ville intelligente ».
À Paris, l’Université Pierre et Marie Curie a adopté des algorithmes d’IA pour optimiser la gestion énergétique de ses bâtiments universitaires.
Ce projet a impliqué l’installation de capteurs capables de mesurer en temps réel la consommation d’électricité, de chauffage et de climatisation.
En croisant ces données avec celles de l’occupation des espaces, les algorithmes ajustent dynamiquement les paramètres des systèmes énergétiques pour éviter les gaspillages.
Par exemple en réduisant le chauffage dans les bâtiments peu utilisés ou en adaptant la climatisation en fonction des prévisions météorologiques.
Ce programme a permis à l’université de réduire sa consommation énergétique de 20 %, tout en maintenant un confort optimal pour les étudiants et le personnel.
Cette initiative s’inscrit dans une démarche plus globale visant à rendre le campus plus durable et à contribuer à la transition écologique.
En conclusion
L’IA permet d’offrir des outils puissants pour bâtir un avenir à la fois durable et résilient face aux défis climatiques croissants.
Dans le secteur immobilier elle permet d’optimiser l’efficacité énergétique des bâtiments, en anticipant les impacts environnementaux et en concevant des infrastructures plus robustes et ainsi réduire notre empreinte carbone.
De plus, en intégrant l’intelligence artificielle dans les stratégies de développement immobilier, les acteurs du secteur ont l’opportunité de réinventer les grandes métropoles pour qu’elles soient plus écologiques, tout en favorisant une économie plus prospère et inclusive.
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