Les terminaux d’aéroports, usines, gratte-ciels et autres structures imposantes sont souvent équipés d’un système de chauffage automatique par anticipation. Ces derniers fonctionnent avec des scénarios préconfigurés calculés spécifiquement pour chaque structure. Ils permettent aux propriétaires de faire d’importantes économies en chauffage. Malheureusement, le coût de la programmation individuelle est trop important pour les appartements et maisons privés.

L’été dernier, des chercheurs de l’Empa, le centre de recherche fédéral suisse pour les sciences matérielles et la technologie, ont conduit des expériences pour tenter une autre approche : utiliser un système apprenant de lui-même en se basant sur les données des semaines et mois précédents. Dans ce cas, il n’est plus nécessaire de faire appel à un expert coûteux pour une programmation individuelle. Le système de chauffage automatique par anticipation devient alors accessible aux personnes vivant seules et aux familles.

L’expérience a eu lieu dans les locaux de recherche d’Empa. Le bâtiment UMAR (« Urban Mining and Recycling ») présenté les conditions parfaites pour le test : il dispose de deux chambres étudiantes de 18m2 séparées par une grande cuisine. Chacune des pièces est équipée d’une grande fenêtre orienté sud-est vers le levé du soleil. L’eau chauffée ou pré-refroidie s’y écoule à travers un revêtement de plafond en acier inoxydable et garantit la température souhaitée. De plus, il est possible de calculer l’énergie utilisée séparément pour chaque pièce en utilisant les positions des soupapes.

Les chercheurs ont commencé leur expérience en juin. L’une des deux chambres étaient équipés d’une soupape thermostatique classique tandis que l’autre était équipée d’un système adaptant la température grâce à l’intelligence artificielle. Cette dernière avait été alimenté avec les données climatiques des dix derniers mois et connaissaient les prédictions météorologiques de MeteoSwiss.

Le résultat est sans appel : le système basé sur l’intelligence artificielle fournit un plus grand confort à un moindre coût. La température est beaucoup plus proche de la température désirée, et ce, en utilisant 25% d’énergie en moins. Cela est principalement dû au fait que le système anticipait le réchauffement de température provoqué par le soleil et refroidissait la pièce à l’avance. Au contraire, le thermostat dans l’autre pièce n’était capable de réagir qu’une fois que la température de la pièce avait monté. Il était alors déjà trop tard pour la refroidir efficacement et à moindre coût.

Les chercheurs ont renouvelé l’expérience en novembre. Cette fois, le système devait réchauffer la pièce. Et encore une fois, l’intelligence artificielle a été plus performante. L’équipe de chercheurs prépare déjà la prochaine étape : une nouvelle expérience dans un environnement réel : un bâtiment de soixante appartements, quatre d’entre eux seront équipés du nouveau système avec intelligence artificielle. Les chercheurs sont impatients de découvrir les résultats. Pour eux, leur nouveau système basé sur le machine learning est une incroyable opportunité. Si les résultats sont à la hauteur des attentes, il pourrait équiper les appartements du monde entier, permettant ainsi de conséquentes économies d’énergies. En effet, il pourrait facilement être implanté par-dessus un système existant en étant nourris des données déjà collectées par ce dernier.