Le “Machine Learning” appliqué en mécanique du bâtiment
Extrait du balado de ASHRAE “Machine Learning in HVAC Applications”
Saviez-vous qu’en juin 2021, ASHRAE a fait le grand saut en lançant un podcast dédié aux meilleures pratiques dans le domaine de la mécanique du bâtiment? Leur objectif est de :
“Écouter des conversations entre des experts reconnus d’ASHRAE alors qu’ils discutent des connaissances essentielles pour les ingénieurs HVAC, afin de concevoir de meilleurs systèmes et de faire progresser l’industrie HVAC&R.”
Ce qui a retenu notre attention, c’est le sujet du “Machine Learning”. Nous avons réalisé que ce type de contenu est essentiel pour nos clients, partenaires et employés. Bien que ce sujet ait été brièvement abordé dans notre article sur les tendances 2025-2026 en gestion des bâtiments, étant donné son importance croissante, nous souhaitons approfondir le sujet.
Le balado “Machine Learning in HVAC Applications”, publié avec l’expertise de Michael Berger, explore l’intégration du “Machine Learning” ou le ML, dans les systèmes de contrôle HVAC. Bien que cette technologie soit encore émergente dans ce domaine, elle représente un potentiel significatif pour optimiser les opérations et réduire la consommation énergétique.
Ce que nous avons particulièrement apprécié dans ce balado :
- La crédibilité de l’intervenant : Michael Berger, directeur R&D chez Conserve It, est un leader dans le développement de solutions de “Machine Learning” pour optimiser les équipements. Cela confère à ce podcast une source fiable et précieuse d’information.
- Un contenu très spécifique à notre industrie :
Le “ML” est une tendance forte mais encore méconnue pour beaucoup. Ses implications peuvent paraître complexes et sa mise en application parfois inaccessible dans l’industrie de la mécanique du bâtiment. Ce balado aide les experts du domaine à mieux comprendre les opportunités et les risques liés au “Machine Learning”, leur permettant ainsi de mieux planifier leurs futurs projets.
Les avantages potentiels du “Machine Learning”
Nous savons qu’il existe des centaines de raison de faire du “Machine Learning”, dans son podcast, Michael Berger, note entre autres ces 4 avantages du “Machine Learning” :
- Optimiser les systèmes HVAC et réduire la consommation énergétique.
- Être plus efficace en automatisant les tâches : améliore l’efficacité du développement et du déploiement des solutions.
- Améliorer la maintenance prédictive en identifiant les défaillances potentielles des équipements avant qu’elles ne deviennent critiques.
- Ajuster les stratégies de contrôle en temps réel, en tenant compte des spécificités de chaque site.
Si ce sujet vous passionne et que vous souhaitez approfondir vos connaissances tout en restant à la pointe des évolutions de notre secteur, nous vous invitons à écouter ce podcast : https://www.ashrae.org/news/ashraejournal/ashrae-journal-podcast-episode-41
Si vous souhaitez discuter plus en détail du sujet et valider si votre entreprise peut mettre en œuvre ce type de stratégie
