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L'intelligence artificielle (IA) appliquée aux installations Thermoélectriques

Avec le réchauffement climatique, les objectifs de neutralité carbone et de sobriété énergétique, le secteur immobilier doit se réinventer pour réduire considérablement son impact écologique. L'Office fédéral de l'énergie propose plusieurs axes pouvant améliorer le bilan écologique et énergétique de ce secteur. Cette étude va se concentrer sur une de ces vecteurs : celui de l'optimisation.

Dans ce contexte, ce travail tente d'amener des premières réflexions et d'explorer le potentiel que représente l'utilisation des technologies de l'intelligence artificielle et du Machine Learning dans le cadre de l'optimisation de la régulation d'un bâtiment. Cette étude est scindée en deux parties :

Premièrement, la réalisation d'un état de l'art permet de créer une base de connaissances et de compréhension autour des différents travaux déjà réalisés sur le Machine Learning dans le bâtiment. L'analyse des résultats obtenus par les différentes études montre un réel potentiel de diminution de consommation grâce à cette technologie.

La seconde partie est dédiée à la création d'une ébauche d'un prototype de modèle de Machine Learning. L'objectif étant de prédire la température intérieure d'une pièce et d'utiliser ces prévisions pour optimiser la régulation du chauffage d'un bâtiment.

Mots-clés : Réchauffement climatique, sobriété énergétique, Machine Learning, Times series Forecasting, confort thermique, régulation, optimisation, Random Forest, traitement de données