Optimisation technico-économique et environnementale améliorée par l’IA pour la rénovation vers le quasi-zéro énergie des bâtiments : étude de cas d’un campus universitaire

Pourquoi des bâtiments plus intelligents comptent

Partout dans le monde, les bâtiments consomment silencieusement d’énormes quantités d’énergie, dont une grande partie provient de combustibles fossiles responsables du changement climatique. Dans des régions chaudes comme les Émirats arabes unis, la climatisation des salles de classe et des bureaux est particulièrement vorace en énergie. Cette étude examine comment un bâtiment universitaire de Sharjah peut être transformé en un utilisateur d’énergie beaucoup plus sobre grâce à un mélange d’améliorations de conception, d’énergie solaire et d’intelligence artificielle. Les résultats offrent un aperçu concret de la façon dont les bâtiments existants — et pas seulement les nouveaux constructions — peuvent évoluer vers un fonctionnement quasi zéro énergie tout en économisant de l’argent et en réduisant les émissions responsables du réchauffement climatique.

Le problème des campus d’aujourd’hui

Les chercheurs débutent en contextualisant le sujet : les bâtiments représentent environ 40 % de la consommation énergétique mondiale et une part importante des émissions de carbone. Aux ÉAU, la demande est largement tirée par la climatisation, et de nombreux bâtiments anciens n’ont jamais été conçus en tenant compte de l’efficacité. Le cas étudié est le bâtiment M9 de l’Université de Sharjah, un établissement d’ingénierie de trois étages datant de la fin des années 1990. Un audit énergétique et un modèle informatique détaillé montrent qu’il consomme environ 1,43 million de kilowattheures d’électricité par an, avec une consommation par mètre carré supérieure aux références typiques des bureaux. Près de 40 % de cette énergie alimente des équipements de refroidissement vieillissants qui fonctionnent presque en continu, régulés uniquement par des thermostats manuels plutôt que par des programmations automatisées.

Des solutions simples avant les améliorations haute technologie

Avant d’ajouter des sources d’énergie, l’équipe étudie comment réduire l’appétit énergétique du bâtiment. À l’aide d’un outil de simulation, ils testent plusieurs modifications relativement simples. Celles-ci incluent repeindre les façades de beige en blanc pour réfléchir davantage la lumière solaire, ajouter des brise-soleil horizontaux au-dessus des fenêtres pour bloquer le soleil direct, installer des programmations plus intelligentes pour que la climatisation ne fonctionne que lorsque le bâtiment est effectivement occupé, et remplacer des ordinateurs de bureau gourmands en énergie par des ordinateurs portables plus efficaces. Ensemble, ces mesures réduisent la consommation annuelle d’environ un tiers et diminuent les besoins de refroidissement de pointe de plus de 11 %. Elles réduisent également la pollution carbone d’environ 296 tonnes de CO2 par an, soit plus de 7 300 tonnes sur 25 ans — sans modifier l’usage du bâtiment.

Faire entrer le soleil

Une fois la demande réduite, l’étape suivante consiste à déterminer quelle part de l’énergie restante peut provenir du soleil. L’ensoleillement intense des ÉAU rend les panneaux solaires sur toiture particulièrement attractifs. L’espace disponible sur le bâtiment M9 est limité, mais les chercheurs conçoivent un réseau photovoltaïque connecté au réseau d’environ 215 kilowatts à l’aide d’un logiciel spécialisé. Sur le papier, ce système peut produire approximativement 366 mégawattheures d’électricité par an, couvrant 38,4 % de la demande annuelle réduite du bâtiment. Bien que cela n’atteigne pas le seuil formel du « quasi zéro énergie » — défini ici comme au moins la moitié de l’énergie du bâtiment provenant de sources renouvelables — cela diminue néanmoins substantiellement la dépendance au réseau. La modélisation financière montre que le système solaire s’autofinance en environ six ans, offre un coût actualisé de l’électricité inférieur au prix local du réseau et génère un solide retour sur investissement sur une durée de vie de 25 ans, tout en évitant près de 5 000 tonnes d’émissions de carbone après prise en compte de l’empreinte de fabrication des panneaux.

Laisser l’intelligence artificielle trier les options

Comme il existe de nombreuses combinaisons possibles de mesures d’efficacité et de tailles de panneaux solaires, l’équipe développe un outil d’intelligence artificielle pour accélérer la prise de décision. Ils génèrent des milliers de scénarios hypothétiques de rénovation, chacun avec des mélanges différents d’améliorations du bâtiment et de capacités solaires, et calculent les coûts à long terme, les temps de remboursement et les réductions d’émissions. Un modèle en arbre de décision apprend à partir de ces données pour prédire des indicateurs clés tels que la valeur actuelle nette et les économies de CO2 pour de nouveaux scénarios presque instantanément. Cet « conseiller » basé sur l’IA peut ensuite classer les packages de rénovation selon leur capacité à concilier trois objectifs simultanément : réduire les factures d’énergie, améliorer les rendements financiers et approfondir les réductions d’émissions. Plutôt que de lancer une nouvelle simulation longue pour chaque idée, les planificateurs peuvent rapidement voir quelles options sont susceptibles d’offrir la meilleure valeur.

Ce que cela signifie pour les bâtiments de demain

Au terme de l’analyse, le bâtiment M9 n’est pas encore devenu un bâtiment entièrement quasi zéro énergie, mais il s’en rapproche : la consommation est réduite d’un tiers et l’énergie solaire sur site couvre près de deux cinquièmes de la demande restante, le tout avec des performances financières solides. L’étude montre que combiner des ajustements architecturaux modestes, une exploitation plus intelligente, des équipements efficaces et des panneaux solaires en toiture peut apporter des gains importants sans reconstruction radicale. Tout aussi important, elle démontre comment l’IA peut transformer des montagnes de données techniques en orientations claires pour les gestionnaires d’installations et les décideurs. Pour les campus et les villes dans les climats chauds, cette approche indique une voie réaliste : plutôt que d’attendre des bâtiments futuristes, nous pouvons utiliser les outils d’aujourd’hui pour rénover ceux que nous avons déjà en des lieux de vie et de travail plus propres, moins coûteux et plus résilients.

Citation: Alobaid, M., Abo-Khalil, A.G. & Sayed, K. AI-enhanced techno-economic and environmental optimization for nearly zero-energy building retrofitting: a case study of university campus. Sci Rep 16, 14599 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41747-1

Mots-clés: bâtiments quasi zéro énergie, rénovation de bâtiments, photovoltaïque solaire, efficacité énergétique, intelligence artificielle dans l’énergie