L’IA au service de la maintenance prédictive du bâtiment et du génie climatique

L’Internet des objets (IoT) et l’intelligence artificielle (IA) ont permis une évolution des techniques de maintenance des équipements des bâtiments. De la prévention à la prédiction, le Gesec vous propose un zoom sur cette amélioration des pratiques.

Métier
November 7, 2023
L’IA au service de la maintenance prédictive du bâtiment et du génie climatique

Quels sont les différents types de maintenances dans le bâtiment ?

Les maintenances préventive et corrective

On distingue traditionnellement deux types de maintenance dans le secteur du bâtiment :

  • La maintenance préventive
  • La maintenance corrective

Ces deux typologies d’activités ont pour objectif d’assurer le bon fonctionnement et la pérennité des équipements d’un bâtiment. Elles sont complémentaires et s’appliquent à l’ensemble des lots techniques d’une construction, notamment les équipements de CVC (Chauffage, Climatisation, Ventilation).

Les actions de maintenance préventive sont programmées en amont de la mise en service d’un bâtiment. Elles sont planifiées dans le temps, par équipement, en fonction de la durée de vie théorique des machines, de leur cycle de vie et de l’usage projeté. La maintenance préventive a pour objet de limiter la survenance de pannes en permettant la détection d’anomalies éventuelles avant qu’elles ne provoquent de dysfonctionnements.

Les actions de maintenance corrective, également appelée maintenance curative, sont activées lorsque survient une panne. Elles visent à corriger un dysfonctionnement avéré par des actions de dépannage et de réparation sur un équipement effectivement en panne.

La maintenance prédictive

Améliorant l’efficacité des maintenances préventive et corrective, s’est développé un troisième type de maintenance, grâce à l’avènement des nouvelles technologies, de l’Internet des Objets (IoT) et de l’intelligence artificielle (IA). Il s’agit de la maintenance prédictive, également appelée maintenance prévisionnelle.

Ce type de maintenance s’appuie sur l’exploitation en temps réel des données de fonctionnement des équipements (la « data »). Elle permet ainsi l’anticipation d’actions de maintenance en fonction de l’état réel d’une machine à un instant t. Comme son nom l’indique, la maintenance prédictive permet de prédire des pannes et, ainsi, d’éviter efficacement toute défaillance.

Une telle capacité d’anticipation présuppose l’intégration de capteurs et d’enregistreurs aux équipements ainsi que leur connexion, par réseau, à un système d’exploitation des données collectées. On parle alors d’IoT pour Internet Of Things ou d’Internet des Objets.

Qu’est-ce que l’IoT en 2 mots ?
L’internet des Objets ou IoT (Internet of Things) est le système par lequel les objets physiques (appareils du quotidien comme les climatiseurs, systèmes de chauffage, ampoules, etc.) sont connectés à Internet par un réseau.

L’IA (Intelligence Artificielle) prend alors le relais, permettant l’exploitation et l’interprétation de la data collectée sur les objets connectés. Ces données et les alertes éventuelles sur l’état des équipements sont mises à disposition des techniciens de maintenance directement sur leurs smartphones par le biais d’applications dédiées ou via un portail web, facilitant et optimisant leurs interventions. Les métiers de l’exploitation et de la maintenance des bâtiments sont en constante évolution, s’adaptant au développement des nouveaux outils numériques et des interfaces connectées.

Qu’est-ce que l’IA en 2 mots ?
L’Intelligence Artificielle ou IA est un processus de simulation de l’intelligence humaine. Elle permet l’analyse de données (débit, vitesse, pression, température, etc.) et la réaction (action de maintenance) suite à leur interprétation.

Pourquoi utiliser la maintenance prédictive dans le génie climatique ?

La maintenance prédictive sur les équipements de génie climatique offre plusieurs avantages qui concourent à la réalisation d’économies, à la fois en termes d’énergie consommée et sur le plan financier. Elle permet donc un meilleur retour sur investissement aux maîtres d’ouvrage et utilisateurs concernés.

Optimiser les actions de maintenance

Le but premier de la maintenance prédictive est, grâce à l’IoT couplé à l’IA, de rationaliser les actions de maintenance par une meilleure anticipation des besoins d’intervention. Ainsi, la maintenance prédictive :

  • Permet une économie de moyens humains en évitant les déplacements inutiles de techniciens
  • Améliore l’efficacité des interventions par un ciblage précis des besoins, la panne étant préanalysée à distance

La télémaintenance permet par ailleurs d’intervenir à distance sur certaines pannes d’équipements connectés et d’éviter ainsi les interventions physiques sur certains types de dysfonctionnements (bugs électroniques, réglages, étalonnages, paramétrages, etc.).

Cette rationalisation permet de gagner en efficacité et de réaliser des économies non négligeables sur la maintenance, poste de dépense important de l’exploitation d’un bâtiment et de son coût global.

Réduire le nombre de pannes

La maintenance prédictive permet une surveillance et une supervision constantes des équipements. La détection instantanée des désordres, leur analyse automatisée et la suggestion d’actions prédictives de maintenance permet d’anticiper les pannes en avertissant d’une probabilité de dysfonctionnement.

Des avantages certains en découlent :

  • Rationalisation de la gestion des stocks de pièces détachées
  • Amélioration du confort des occupants en évitant les ruptures de services
  • Limitation de la durée des pannes, etc.

Le taux de rendement des équipements, de CVC notamment, est ainsi amélioré : la disponibilité de l’équipement et ses performances en termes de confort ou de qualités sanitaires sont optimisées sur le moyen et long terme.

Augmenter la durée de vie des équipements

Classiquement, la maintenance préventive programme dans le temps des interventions sur les équipements, à intervalles réguliers, selon une planification liée aux caractéristiques techniques théoriques de l’appareil concerné. Elle agit donc sur un état supposé de l’appareil et non sur son état d’usure réel. Suffisamment précautionneuse pour éviter les pannes, elle est par nature source d’interventions inutiles.

La maintenance prédictive, agissant a contrario selon l’état réel des équipements, permet l’augmentation de leur durée de vie. Par une analyse continue des données réelles d’usure des appareils dans des conditions réelles d’utilisation, elle anticipe les défaillances éventuelles et prévient les pannes par le déclenchement des interventions de maintenance (changement de pièce, par exemple) en cas de signe d’usure avéré. Elle permet ainsi d’améliorer la durabilité des équipements.

Illustration d'une pompe à chaleur par une Intelligence Artificielle IA
Illustration d'une pompe à chaleur par une Intelligence Artificielle IA

Comment fonctionne la maintenance prédictive sur les appareils de CVC ?

La maintenance prédictive sur les appareils de CVC se base sur des modèles d’analyse prédictifs qui sont alimentés par la data collectée sur les machines grâce à des systèmes de capteurs diversifiés.

Pour un appareil donné, les modèles d’analyse prédictifs s’appuient sur :

  • Des critères de bon fonctionnement de l’appareil comme les consommations d’énergie, la température, les débits, le niveau vibratoire, le niveau d’eau, la pression, etc.
  • L’historique des données de fonctionnement
  • L’historique des pannes et les liens de causalité entre une dérive et un dysfonctionnement

Les capteurs destinés au recueil des données analysées sont de différents types. Ils permettent des enregistrements complémentaires et adaptés aux caractéristiques des équipements. Dans le génie climatique, on distingue principalement :

  • Les mesures acoustiques qui s’appuient sur le recours aux ultrasons pour détecter des défauts mécaniques, électriques ou d’étanchéité
  • L’analyse thermographique qui permet, grâce à des caméras infrarouges ou capteurs de températures, de détecter les variations anormales de températures, signes de dysfonctionnements
  • L’étude des vibrations des équipements qui permet de détecter des anomalies mécaniques notamment, comme les défauts de serrage, les problèmes d’alignement ou encore l’usure d’une pièce

La maintenance prédictive est plus coûteuse à l’investissement que le couple classique des maintenances préventive et curative du fait de son haut niveau technologique. Elle permet cependant des économies non négligeables sur la durée de vie d’un équipement par la rationalisation et l’optimisation qu’elle permet. Elle améliore par ailleurs le confort des usagers, garantissant une meilleure continuité de service des équipements. Intégrée à la norme NF EN 13306 (X 60-319) relative à la maintenance, elle est l’avenir de la pratique et inscrit le génie climatique dans des enjeux de durabilité et de maîtrise des consommations.

FAQ – Maintenance prédictive assistée par IA dans le bâtiment

Qu’est-ce que la maintenance prédictive assistée par IA dans le bâtiment ?

C’est l’usage de modèles basés sur l’intelligence artificielle pour anticiper pannes, optimisation des performances et dérives des installations CVC et électriques, en s'appuyant sur des séries de données captées via la GTB/IoT.

Quels usages concrets dans le domaine du génie climatique et électrique ?

Exemples : détection d’encrassement, fuites de fluide frigorigène, déséquilibres hydrauliques, dérive du rendement d’une pompe à chaleur ou d’un ventilateur, et consommation électrique anormale.

Quelle donnée est nécessaire pour que l’IA fonctionne ?

Des données continuelles fiables (températures, pressions, consommations, états), des historiques exploitables, métadonnées techniques (plans, repères) et des retours d’interventions pour entraîner les modèles.

Faut-il changer la GTB pour utiliser l’IA ?

Non : une passerelle API ou SCADA bien configurée permet d’extraire les données nécessaires sans remplacer la GTB, à condition que la collecte soit structurée et stable.

Quels types d’algorithmes sont utilisés ?

On trouve des méthodes non supervisées pour la détection d’anomalies, des modèles prédictifs (régression, arbres, séries temporelles), voire des approches hybrides mêlant physique et data.

Quel retour sur investissement peut-on espérer ?

Réduction des arrêts non planifiés, baisse des coûts d’énergie et maintenance, meilleure durabilité des équipements, tout en garantissant confort et réactivité aux dérives.

Comment déployer une solution d’IA étape par étape ?

1. Évaluer la qualité des données et définir les objectifs ; 2. Lancer un POC sur un site ou équipement clé ; 3. Ajuster les modèles ; 4. Monter en puissance sur tous les sites avec tableaux de bord et gouvernance.

Quelles sont les limites de l’IA en maintenance prédictive ?

Elle dépend de données correctes, peut générer de faux positifs, requiert un suivi humain, et demande d'éviter le sur-ajustement ou la pure dépendance au modèle.

Et la cybersécurité et le RGPD, dans tout ça ?

Séparer réseaux OT et IT, limiter les accès via authentification forte, journaliser les échanges, chiffrer les données, anonymiser si nécessaire pour rester conforme au RGPD.

Quelles compétences mobiliser dans ces projets ?

Techniciens CVC et électricité, experts GTB/IoT, data engineers et IA, ainsi que référents énergie pour traduire les résultats en actions concrètes.

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