La GTB à l'heure de l'IA : "Il s'agit de collecter la bonne donnée, au bon endroit, pour la bonne action"

L’intelligence artificielle peut-elle aller jusqu’à piloter directement les bâtiments ? C'était le thème d'une table ronde organisée ce 14 octobre sur le salon IBS (Intelligent Building Systems), à Paris. Pour Caroline Gattino, directrice commerciale bâtiment pour la France, le Benelux et le Maghreb chez Siemens, l’enjeu consiste d’abord à dépasser la seule contrainte réglementaire. Alors que, selon elle, 80 % des bâtiments concernés par le décret BACS (Building Automation & Control Systems) ne sont pas encore équipés, les exploitants doivent pouvoir identifier des bénéfices concrets.

La mesure des économies constitue un premier levier. Charles Jabbour Gédéon, président-directeur général de The Watch Dog, insiste sur la nécessité de "suivre et qualifier précisément les consommations pour démontrer, de manière objective, les économies réellement réalisées". L’effacement électrique, dont l’intérêt économique s’est renforcé depuis 2022, représente également une opportunité.

Chez IQanto, Florent Barbier, responsable d’activités, évoque les applications industrielles, logistiques ou encore nucléaires. L’analyse des données permet notamment d’adapter les opérations de maintenance à l’état réel des équipements : "Pourquoi remplacer un filtre s’il n’est pas encore encrassé ?" Mais encore faut-il disposer de données exploitables.

L’obstacle de l'interopérabilité

Pour cela, Siemens mise notamment sur Building X, un écosystème ouvert destiné à collecter les informations issues des différents usages. "L’essentiel est de collecter la bonne donnée, au bon endroit, pour déclencher la bonne action", résume Caroline Gattino. L’interopérabilité demeure toutefois un obstacle.

"Il existe presque autant de définitions du jumeau numérique que de personnes dans cette salle."

- Florent Barbier, responsable d’activités chez IQanto

Entre équipements vieillissants, protocoles multiples et licences propriétaires, connecter les installations reste complexe. "Il existe presque autant de définitions du jumeau numérique que de personnes dans cette salle", souligne Florent Barbier. Ce dernier insiste également sur la nécessité de déterminer quelles données conserver, à quelle fréquence et pendant combien de temps.

Au-delà de l’analyse, les modèles d’IA pourraient également transformer les interactions avec la GTB. "Tout l’intérêt des LLM (Large Language Model, une IA conçue pour comprendre et générer du texte) réside dans leur capacité à rendre les échanges avec un système beaucoup plus naturels, sans nécessiter de formation particulière", estime Charles Jabbour Gédéon. Mais encore faut-il savoir poser les bonnes questions.

Vers une IA autonome, mais sous surveillance

Le dirigeant défend également le recours à une IA locale, hébergée sur des infrastructures françaises, afin de préserver la souveraineté des données et de limiter la dépendance au cloud. Mais jusqu’où déléguer les décisions ? Charles Jabbour Gédéon imagine des systèmes autonomes évoluant dans un périmètre d’action défini.

Caroline Gattino appelle néanmoins à conserver une supervision humaine, particulièrement dans les établissements hospitaliers, où les conséquences d’une erreur peuvent être importantes. Le rôle de l’energy manager et des techniciens resterait donc central.

La fiabilité des informations constitue une autre limite : erreurs de saisie, confusion entre kilowatts et kilowattheures ou défauts de synchronisation temporelle peuvent compromettre les décisions automatisées. "Si l’IA n’est pas capable de comprendre qu’une température de 1.000 °C est anormale, nous risquons de rencontrer de sérieuses difficultés", illustre Caroline Gattino.

Pour Florent Barbier, les conditions d’intervention de l’IA doivent être clairement encadrées. L’enjeu n’est donc plus seulement de savoir si elle pourra piloter les bâtiments, mais de définir les limites de son autonomie.