Faire parler la donnée pour permettre l’analyse prédictive de la résilience des bâtiments face aux changements climatiques. C’était le défi du hackathon « Bâtiments Résilients & Climat » organisé par Onepoint, entreprise partenaire du Pôle Léonard de Vinci. 2 équipes ESILV ont fini sur le podium, dont une sur la première marche.
Le nouveau campus de 30 000m² situé au cœur du nouveau quartier innovant Bordeaux Euratlantique marque la volonté du groupe Onepoint, partenaire de l’ESILV, de faire évoluer le modèle des entreprises de services du numérique. Ce campus XXL a fait office de cas d’usage pour le hackathon « Bâtiments Résilients & Climat », qui s’est déroulé entièrement en ligne, en 2 étapes :
- 4 février : explorer les données et créer de nouveaux actifs data science
- 11 mars : mettre à l’épreuve des assets pour valider leur valeur
L’édition 2021 a réuni du hackathon Onepoint a réuni 4 équipes de 3 écoles d’ingénieurs. 2 équipes ESILV ont fini sur le podium. L’équipe gagnante sera accompagnée pendant 3 semaines par les spécialistes Onepoint pour réaliser un POC fonctionnel.
Première place : gérer les risques énergétiques
« Nous avons formé une équipe comprenant trois étudiants en majeure Energies et Villes Durables : BADJI Lylia, BRIQUE Valentin, BERTHAUD Flavien, et trois étudiants en majeure Data et Intelligence Artificielle : SANDS Jonathan, SHENOUDA Gabriel, TALEB Sammy.
L’équipe ESILV gagnante de la 1e place du Hackathon
L’efficacité énergétique nous paraissait être un élément central dans une problématique de résilience et de durabilité d’un bâtiment : nous avons donc centré nos recherches sur la gestion des risques et aléas énergétiques auxquels le bâtiment pourrait être confronté en lien avec l’évolution du climat bordelais.
La solution que nous avons présentée comporte deux parties. Dans un premier temps, nous avons utilisé des algorithmes prédictifs de Machine Learning développés en langage Python pour prédire la consommation énergétique du bâtiment à un instant donné. Cette prédiction n’est utile que si elle est comparée à une valeur de référence.
C’est ici qu’intervient la seconde partie de notre solution. Nous avons construit un algorithme de Scoring permettant d’attribuer un score à cette prédiction de consommation énergétique, et de déterminer si oui ou non cette consommation est en dehors d’une tendance moyenne jugée acceptable.
L’objectif de cette solution est de permettre au gestionnaire d’avoir la main sur la consommation générale du bâtiment en temps réel.
Si une prédiction s’avère jugée trop élevée par l’algorithme de Scoring, il pourra alors agir directement sur son bâtiment en temps et en heure, sans avoir à prendre en compte lui-même les données ou algorithmes qui sont derrière ces prédictions.
Notre solution a pour vocation de permettre une optimisation de la gestion du bâtiment en facilitant le travail d’interprétation des données du gestionnaire. »
3e prix : Améliorer le confort thermique des immeubles
L’équipe Devinci Dome, composée de Béatrice MACE, Mardie BARDET, Stéphane TRAN, Florentin BAILLY, Aymeric PERONNAU-NYSSENS, Benoit CORDIER, étudiants des majeures Énergies et villes durables et Informatique, objets connectés et sécurité, est la gagnante du 3e prix.
« Après plusieurs recherches, nous avons remarqué que ces épisodes de canicules sont particulièrement présents en Nouvelle-Aquitaine. A l’aide des différents outils qui nous étaient proposés tels que Meteomatics ou SpinalCom, nous avons analysé le cas d’étude et nous avons pensé nos indicateurs (la température apparente, le rayonnement solaire incident et la température des surfaces en contact avec le bâtiment) de façon à qu’ils puissent nous aider à résoudre notre problème.
Afin d’améliorer le confort des occupants d’un immeuble à Bordeaux pendant les vagues de chaleur, DaVinci Dome a étudié plusieurs indicateurs dans le but de prédire la température intérieure du bâtiment, anticiper et déployer la solution de refroidissement à l’aide du fleuve de la Garonne.
Pour cela, nous avons utilisé des bases de données des températures de la Garonne ainsi que des températures de la ville afin de simuler grâce à Python et au Machine Learning, les températures internes du bâtiment. »
La solution imaginée par l’équipe ESILV a remporté la 3e place du Hackathon
Conjuguer data science et bâtiments durables afin de mettre à défi la pédagogie « learning by doing » en école d’ingénieurs, tel était le pari du Hackathon Onepoint. Cette méthodologie est au cœur des projets d’innovation à l’ESILV, qui permettent à chaque étudiant de découvrir et de cultiver ses propres compétences et talents.
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