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Accueil > Financement et politiques publiques > Un système intelligent au service de l’efficacité énergétique d’un patrimoine hospitalier

Un système intelligent au service de l’efficacité énergétique d’un patrimoine hospitalier

La société italienne Enerbrain a pu tester au GHU Paris Neurosciences puis mettre en œuvre à grande échelle ses solutions d'optimisation de l'efficacité énergétique des bâtiments. Retour sur une expérience dans laquelle la puissance des algorithmes est mise au service d'un intérêt écologique et économique.

Par Romain Bonfillon. Publié le 21 juin 2022 à 23h01 - Mis à jour le 21 juin 2022 à 14h58
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Acteur majeur dans le domaine des maladies mentales et du système nerveux, le GHU Paris Neurosciences compte plus de 100 bâtiments et reçoit près de 60 000 patients/an. Afin d’améliorer la gestion de ses systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC), le groupe hospitalier met en place en 2018 un POC (Proof Of Concept) dans le bâtiment CMME de l’Hôpital Saint-Anne. L’expérience, menée avec la start-up italienne spécialisée dans le “smart building” Enerbrain, démontre qu’en pilotant la distribution et la consommation énergétique avec des algorithmes intelligents, plus de 20% d’économies d’énergies sont générées.

Deux ans plus tard, Enerbrain remporte l’appel d’offres public lancé par le GHU pour optimiser sa consommation énergétique. Le contrat passé, d’une durée de 4 ans, est simple mais ambitieux : le GHU désigne chaque année, en fonction de son budget, les bâtiments dont il souhaite optimiser la consommation ; Enerbrain s’engage à améliorer de 20% leur efficacité énergétique. À ce jour, une dizaine de bâtiments du GHU sont aujourd’hui équipés des systèmes Enerbrain.

“Comprendre un bâtiment” pour améliorer sa gestion

Mêlant software et hardware, la solution d’Enerbrain fonctionne avec un système d’algorithmes complexes basés dans un cloud et capables de piloter à distance les systèmes CVC d’un bâtiment. Côté hardware, la société a développé des capteurs capables de transmettre dans le cloud des informations comme la température, l’humidité relative et le taux de CO2. “Une fois que plusieurs capteurs sont installés sur plusieurs étages du bâtiment, nous sommes en mesure de comprendre comment il fonctionne puisque nous recevons, toutes les 10 minutes, des mesures qui nous permettent par exemple de détecter la présence humaine”, explique Alberto Riboni, en charge du développement international d’Enerbrain. “Ces informations, ajoute-t-il, sont rendues disponibles pour notre client, qui peut ainsi connaître la consommation énergétique du bâtiment sur les différentes zones identifiées. Notre algorithme d’IA va analyser toutes ces données en tenant compte des variables que notre client nous a demandé d’insérer, le calendrier d’occupation “typique” du bâtiment, des consignes comme un niveau de température minimal dans certaines zones, etc. L’algorithme va se servir de toutes ces informations pour piloter les boîtiers de régulation, qui commandent les circuits de chaleur, de ventilation, les groupes frigorifiques, etc.”

D’autre part, pour comprendre de manière plus fine la consommation électrique d’un bâtiment, Enerbrain déploie ses “e-meters” qui permettent un sous-comptage de la consommation. La plupart des bâtiments hospitaliers disposent en effet d’un seul compteur électrique… Insuffisant pour qui veut se faire une idée précise de la consommation énergétique d’une structure et des sources d’économies possibles.

Au-delà de la GTB

La spécificité de cette solution, par rapport aux systèmes de Gestion Technique du Bâtiment (GTB) présents partout dans les hôpitaux, est de permettre une régulation plus fine, qui prenne en compte plus de variables et permette surtout de les ajuster entre elles. “Nous allons intercepter le signal de la GTB, précise Alberto Riboni, et pouvoir dire par exemple que telle vanne doit être ouverte à 70% et pas à 100 % comme l’indique la GTB car nous avons grâce à nos capteurs une vision de l’impact global d’une action sur tout le bâtiment.”

Sur un plan financier, même si le coût d’une optimisation dépend bien entendu de la nature du bâtiment, “le retour sur investissement est en moyenne de l’ordre de 4 ans”, révèle Alberto Riboni. Après s’être développé en Italie grâce aux hôpitaux, aux clients industriels, clients tertiaires et aux grandes surfaces alimentaires, la société Enerbrain, qui a levé l’an dernier 5,2 M€ auprès d’EDF Pulse Croissance (le fond de capital-risque du groupe EDF), s’internationalise depuis deux ans et investi de façon continue sur la recherche et développement.

À noter : Alberto Riboni présentera le 23 juin, dans le cadre des 62èmes Journées IHF, un retour de cette expérience menée avec le GHU Paris.

Romain Bonfillon
  • Algorithmes
  • Hôpital
  • Intelligence Artificielle

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