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    Une main tenant une loupe devant une maison miniature tenue par une autre main
    Les communes peuvent utiliser un modèle d'IA développé par la HSLU pour déterminer le type de chauffage installé dans les immeubles, en se basant sur les données publiques du registre des bâtiments.

    Une intelligence artificielle (IA) débusque les vieux chauffages au fioul

    Un modèle d'IA localise les chauffages à énergie fossile en se basant sur les données publiques du registre des bâtiments et des logements. Les caractéristiques importantes pour leur déduction sont entre autres les coordonnées, l'âge du bâtiment et l'année de rénovation, le nombre d'étages ainsi que la surface des bâtiments et le type d'utilisation de ceux-ci.


    Un peu plus de 80 % des anciens chauffages au fioul sont remplacés encore aujourd'hui par de nouveaux chauffages au fioul. Il en va de même pour les chauffages au gaz. Les émissions de CO2 du chauffage resteront donc les mêmes pour les 20 à 30 prochaines années. Les objectifs climatiques de la Confédération prévoient toutefois que la Suisse atteigne la neutralité climatique d'ici 2050. "Les chauffages jouent un rôle important dans ce contexte, car dans notre pays, un tiers de l'énergie est consommée dans les bâtiments d'habitation ; près de la moitié de cette énergie est toujours fournie par le pétrole ou le gaz", explique Esther Linder, experte en énergie à la Haute école de Lucerne (HSLU). Les communes ont la possibilité d'informer les propriétaires de chauffages au fioul sur les alternatives, les possibilités de subventions lors de l'installation et les économies à long terme réalisées grâce à ces alternatives. Pour cela, ces collectivités devraient toutefois savoir où sont installés les chauffages au mazout. "Les registres correspondants sont tenus par les cantons. Mais il existe encore de nombreuses lacunes", explique Esther Linder

    Planifier à temps le remplacement des chauffages

    "Installer un nouveau système de chauffage nécessite une bonne préparation. Si l'ancien tombe en panne en hiver, on n'a évidemment pas le temps de s'en occuper et on se contente de remplacer rapidement ce que l'on avait avant par le même système", constate Esther Linder. Il est donc d'autant plus important de s'adresser à temps aux personnes en leur proposant un conseil adapté. La première étape consiste à savoir où sont actuellement installés les systèmes de chauffage à énergie fossile. L'équipe du centre de compétences Thermal Energy Storage de la HSLU a donc développé, en collaboration avec geoimpact AG, un système permettant de localiser les chauffages fossiles. "Pour cela, nous avons travaillé avec le Machine Learning", explique Esther Linder. "Nous avons entraîné le système avec des données publiques du registre des bâtiments et des logements". Les données ont été partagées ; un peu plus des deux tiers ont servi à l'entraînement, l'équipe a pu vérifier les résultats avec les données restantes. Les caractéristiques importantes pour la déduction sont entre autres les coordonnées, l'âge du bâtiment et l'année de rénovation, le nombre d'étages et les superficies dans le bâtiment ainsi que des informations sur l'utilisation de ces bâtiments.

    Visualisation de la précision de la déduction pour différents systèmes de chauffage.
    Visualisation de la précision de la déduction pour différents systèmes de chauffage. Par exemple, 0,72 dans la diagonale signifie que 72% des chauffages au mazout déduits dans le kit de test sont effectivement des chauffages au mazout. (Image : HSLU/Thermal Energy Storage)

    Adapté à toutes les communes

    Un modèle a d'abord été établi pour l'ensemble des 1957 communes, puis un modèle pour les 158 districts et enfin un modèle pour l'ensemble de la Suisse. C'est au niveau des communes que le modèle est le plus précis. Il atteint ici une précision d'environ 80 pour cent. "Avec le Machine Learning, il faut toujours trouver un équilibre entre précision, exhaustivité et coûts. « Nous avons constaté que les pertes de diffusion dûes à une campagne d'information dans les communes peuvent être massivement réduites », explique Esther Linder.

    Le modèle est soutenu par l'OFEN

    Le modèle est maintenant développé dans le cadre d'un projet SWEET EDGE soutenu par l'Office fédéral de l'énergie, afin de devenir un programme de référence pour aider les communes dans leur planification énergétique. En outre, il doit être perfectionné en apprenant à reconnaître également l'âge des chauffages. Esther Linder ajoute : "Les communes qui souhaitent utiliser le modèle tout en le développant sont les bienvenues".

    Programme de recherche SWEET-EDGE

    Afin d'atteindre les objectifs inscrits dans la stratégie énergétique 2050, l'Office fédéral de l'énergie a mis en place le programme de recherche SWEET, qui se décline en plusieurs sous-programmes. SWEET EDGE a pour objectif d'accélérer l'utilisation des énergies locales, décentralisées et renouvelables en Suisse et de faire en sorte que d'ici 2035 et 2050, lorsque des pourcentages importants et ambitieux d'énergies renouvelables devront être atteints, le système énergétique suisse puisse être exploité de manière optimale sur le plan technique et économique et qu'il soit bien positionné sur les marchés européens. Il est plus particulièrement question de réaliser une analyse localisée, adaptée spécifiquement aux villes suisses, au Plateau et aux Alpes. La Haute école de Lucerne participe notamment au développement de l'outil informatique pour les communes ainsi qu'à l'application de l'outil sur des zones tests.

    www.sweet-edge.ch

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    Veröffentlicht am: 27.01.2023

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