Ce qui change progressivement la façon dont nous concevons, construisons et gérons les bâtiments, c’est la plateforme cognitive du bâtiment. Ce type de plateforme intègre l’Internet des objets, l’intelligence artificielle et la modélisation des informations du bâtiment, également appelée BIM. Son objectif est de rendre les bâtiments plus intelligents, plus efficaces et plus réactifs aux besoins des utilisateurs. Il ne s’agit pas seulement d’un empilement de technologies, mais aussi d’une innovation dans la manière de connaître l’ensemble du cycle de vie des bâtiments. Malheureusement, derrière son développement rapide, se cachent de nombreux défis et risques qui doivent être examinés sereinement.
Qu’est-ce qu’une plateforme cognitive architecturale exactement ?
L’essence de la plateforme cognitive architecturale est un centre de données et un système de prise de décision intelligent. Il utilise divers capteurs déployés à l'intérieur du bâtiment pour collecter en continu des quantités massives de données concernant la consommation d'énergie, la qualité de l'environnement, l'utilisation de l'espace et l'état de fonctionnement des équipements. Ces données en temps réel seront combinées avec la maquette numérique BIM du bâtiment pour former le « système nerveux » du bâtiment.
La fonction principale de la plateforme réside dans la « cognition », c'est-à-dire l'utilisation d'algorithmes d'IA pour analyser les données, comprenant ainsi ce qui se passe dans le bâtiment à ce moment-là et prédisant ce qui se passera ensuite. Par exemple, il peut reconnaître qu'une certaine salle de conférence est toujours pleine à trois heures de l'après-midi et que la concentration de dioxyde de carbone va augmenter, il allumera donc de manière proactive le système d'air frais à l'avance. Cette transformation de la surveillance passive à la perception et à l’intervention actives constitue la différence fondamentale entre ce système et les systèmes d’automatisation de bâtiment traditionnels.
Comment la création de plateformes cognitives améliore l’efficacité opérationnelle
Lorsqu’elle est en phase d’exploitation, l’efficacité de la plateforme s’en trouve directement améliorée. Il peut réaliser une maintenance prédictive des équipements. En analysant les données de fonctionnement des équipements clés tels que les ascenseurs et les systèmes de climatisation, il peut avertir à l'avance des pannes potentielles et éviter les pertes causées par des arrêts soudains. Cela a modifié l'ancien modèle approfondi d'inspections régulières ou de réparations après panne et réduit les coûts de maintenance à plus de 20 %.
La plateforme a la capacité d’optimiser la consommation d’énergie. Il ne s’agit pas seulement d’allumer et d’éteindre automatiquement les lumières. En plus d'allumer et d'éteindre automatiquement les lumières, il utilise également l'apprentissage automatique pour analyser la relation entre la consommation d'énergie historique et des facteurs externes tels que la météo et le flux de foule. Sur la base de cette analyse, il ajuste dynamiquement la stratégie de fonctionnement du système CVC. Dans des cas concrets, grâce à une optimisation intelligente du contrôle des groupes de stations froides, certains complexes commerciaux ont réussi à réduire de 15 à 30 % leur consommation d'énergie annuelle. Cette réduction s'est directement traduite par des bénéfices d'exploitation considérables.
Comment la création de plateformes cognitives impacte l’expérience utilisateur
Pour les utilisateurs du bâtiment, l'effet direct de la plateforme est d'améliorer le confort et la commodité de l'environnement. Le système a la capacité d’apprendre les préférences personnelles. Lorsque les employés accèdent à leurs postes de travail couramment utilisés, la luminosité de l'éclairage et la température de la climatisation sont automatiquement ajustées à leurs plages de confort. Il peut également utiliser des applications mobiles pour fournir des services personnalisés, tels que le guidage en temps réel vers la place de parking gratuite ou la salle de conférence la plus proche.
L’impact le plus profond est que les ressources spatiales ont une configuration dynamique. La plateforme peut reconnaître avec précision l'intensité d'utilisation de différentes zones à différents moments, ce qui aide les gestionnaires à replanifier l'aménagement de l'espace et à transformer les zones à faible utilisation en zones fonctionnelles partagées ou en postes de travail flexibles. Cela fait de l'espace architectural non plus un « conteneur » statique mais un « corps vivant » qui s'adapte activement aux changements dans les activités de la foule, ce qui en fin de compte améliorera la satisfaction d'utiliser l'espace et le sentiment d'appartenance.
À quels défis en matière de sécurité des données une plateforme cognitive de construction est-elle confrontée ?
La plateforme est hautement intégrée et dépendante des données, ce qui pose de graves problèmes de sécurité. Il existe des dizaines de milliers de capteurs IoT, qui constituent une immense surface d’attaque. Les vulnérabilités de n’importe quel nœud peuvent devenir une porte dérobée pour envahir l’ensemble du système. Une fois qu'un pirate informatique réussit à pénétrer dans le système, il est non seulement possible de voler des données opérationnelles sensibles, mais également de prendre le contrôle de systèmes clés tels que le contrôle d'accès et la protection incendie, provoquant ainsi un désastre de sécurité physique.
Les trajectoires de déplacement du personnel appartiennent à la catégorie de la vie privée et sont collectées par la plateforme. Les informations sur l'occupation de l'espace appartiennent à la catégorie de la vie privée et sont collectées par la plateforme. Les préférences environnementales appartiennent à la catégorie de la vie privée et sont collectées par la plateforme. De cette manière, les données sont anonymisées, où elles sont stockées, qui y accède et dans quel but. Il y a actuellement un manque de lois et de réglementations unifiées, ainsi qu’un manque de normes industrielles. Il en va de même pour les gestionnaires qui profitent des dividendes des données tout en supportant d’énormes risques de fuites de confidentialité et de pression en matière de conformité.
Pourquoi la création de plateformes cognitives est coûteuse à mettre en œuvre
Le principal obstacle à l’adoption généralisée de la plateforme est l’énorme coût d’investissement initial. Le coût comprend les frais de licence pour la plate-forme logicielle elle-même, le coût de la transformation matérielle pour couvrir entièrement les capteurs IoT dans les bâtiments existants, le coût des lignes d'aménagement du réseau et le coût de la mise à niveau des équipements informatiques de pointe et des serveurs nécessaires au traitement de données massives. Le coût de transformation des bâtiments existants est particulièrement élevé.
Les coûts cachés ne peuvent pas non plus être ignorés. Pour la plate-forme, elle nécessite des talents dotés de capacités complètes qui comprennent à la fois les opérations de construction et l'analyse des données pour effectuer des travaux de gestion et d'interprétation, et le niveau salarial de ces talents est relativement élevé. De plus, le système doit être intégré à des équipements existants de différentes marques et suivant différents protocoles. Le développement et le débogage d’interfaces sont non seulement complexes et prennent du temps, mais les mises à niveau logicielles continues, la formation aux algorithmes et la maintenance du système constituent également des dépenses à long terme.
Comment la plateforme cognitive architecturale va-t-elle évoluer à l’avenir ?
À l'avenir, la plateforme cognitive du bâtiment évoluera vers les deux niveaux « niveau ville » et « autonome ». La plate-forme d'un seul bâtiment sera intégrée vers le haut, puis deviendra une « cellule » dans le système de gestion de la ville intelligente, participant à l'allocation énergétique et à la coordination des urgences au niveau régional. Par exemple, lorsque la consommation électrique atteint les heures de pointe, le groupe de construction peut répondre à la demande du réseau dans son ensemble et travailler ensemble pour réduire la charge.
Les capacités décisionnelles de l’IA de la plateforme continueront d’être renforcées, dans le but de passer d’une « prise de décision assistée » à une « autonomie limitée ». À cette fin, la plateforme peut gérer automatiquement des décisions opérationnelles plus courantes, telles que l'allocation automatique des ressources des salles de conférence en fonction de l'état de la réservation et la planification des services de nettoyage en fonction des prévisions de flux de foule. Dans le même temps, le rôle des managers humains passera progressivement d’opérateurs quotidiens à des décideurs de règles et des gestionnaires d’exceptions, pour ensuite se concentrer sur des questions plus stratégiques.
La plateforme de cognition architecturale présente le plan de l'architecture future, mais son chemin vers le développement n'est en aucun cas facile. À votre avis, face à des coûts élevés et à des risques de sécurité complexes, devrions-nous accepter activement cette technologie et mener des projets pilotes, ou devrions-nous adopter une position plus conservatrice et attendre que la technologie devienne plus mature et que les normes soient plus unifiées avant de la suivre ? J'ai hâte que vous partagiez vos idées dans la zone de commentaires. Si cet article vous a inspiré, n'hésitez pas à l'aimer et à le transmettre.
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