maintenance
cost
vacancy
+
-building
green value
-<building energy
consumption>
-<BIM potential
savings>
-3.2. Diagramme de flux (MICF)
La Figure 31 page suivante présente notre traduction en diagramme de flux des causalités explicitées au paragraphe précédent et la Table 17 la nomenclature des éléments correspondants. MICF formalise la fluctuation des ressources rendues disponibles pour alimenter le niveau MESO. La contribution de MICF à la capacité d’investissement à l’échelle du parc pour les opérations de rénovation et d’implantation du BIM est détaillée en MECF.
Figure 31. Diagramme de flux MICF.
Table 17. Nomenclature du diagramme de flux MICF.
Cash Flow(t)
Flux de trésorerie générés par les activités d’exploitation-maintenance de l’organisation au temps t, en euros. Bilan cumulé au moment t des revenus locatifs rental income(b,t) (revenus annuels générés par la location du bâtiment b au temps t, pondérés par τvac (b,t), son taux de vacance au moment t) et les dépenses expenditures(t) (somme annuelle des coûts Mcost(b,t) d’entretien et de nettoyage du bâtiment b au temps t).
Un revenu locatif rental income(t) supérieur aux dépenses expenditures(t) entraîne un excédent de trésorerie Δ Cash Flow(t) qui est envoyé en MECF pour contribution financière à la gestion des actifs du parc de logements.
rental income(t)
Revenus locatifs générés par l’organisation au temps t, en euros. La localisation du parc de bâtiments est prise en compte pour établir une fourchette de prix locatifs rental price/m²(b,t) pour le bâtiment b au temps t qui soit représentative des spécificités du marché immobilier local. Les revenus locatifs à dégager de l’exploitation du bâtiment b au temps t sont également contraints par son occupation τvac (b,t). Ces revenus ont un impact sur la capacité financière de l’organisation en MECF.
expenditures(b,t)
Frais d’entretien-maintenance du bâtiment b au temps t, en euros. Ils se composent d’un poste d’entretienCcost(b,t) et d’un coût de
maintenance incluant les gros renouvellements Mcost(b,t). Les coûts de maintenance Mcost(b,t) du bâtiment b au temps t représentent une fraction Mcoeff.(b,t) de sa valeur hors-foncier off-land value(b,t) tel que décrit plus amplement ci-après ainsi qu’au chapitre 3.
green value(b,t) / attractiveness(b,t) / τvac (b,t)
Le coefficient de valeur verte green value(b,t) est une externalité financière de l’amélioration de la performance énergétique du bâtiment b au temps t. Il traduit le lien mis en évidence au chapitre 3 entre l’efficacité énergétique du bâtiment b au temps t et son attractivité,
attractiveness(b,t), auprès des usagers, locataires potentiels du gestionnaire de patrimoine. La valeur verte des bâtiments, par le biais du
coefficient d’attractivité dont il est la cause, impacte les dynamiques d’occupation τ vac.(b,t) du bâtiment b au temps t. GVZ(1, 2, 3) matrix
Matrices des coefficients de valeur verte applicables en zones thermiques 1, 2 et 3.
Cash Flow(t) rental income(t) expenditures(t) location(b) rental price/m²(b,t) Ccost(b,t) Mcosts(b,t) <off-land value(b,t)> Δ Cash flow(t) Mcoeff.(b,t) class gap(b,t) Eclass(b,t-1) green value(b,t) thermal zone(b) GVZ1 matrix GVZ2 matrix GVZ3 matrix
attractiveness(b,t) τ vac. national trend(t)
<Eclass(b,t)>
τ vac.(b,t)
<start M(b,t)> <surf(b)>
3.2.1. Capacité financière
Le flux de trésorerie Cash Flow(t) représente les ressources financières rendues annuellement disponibles par les activités de gestion locative incluant l’entretien-maintenance des bâtiments. Il est déterminé par la différence du flux entrant de revenus issus exclusivement des produits locatifs rental
income(t) et du flux sortant des dépenses de maintenance expenditures(t). À chaque pas de temps
l’excédent de Cash Flow(t) est projeté au niveau MESO via la variable ΔCash Flow(t) où il alimente la capacité financière du parc.
Éq. 4
𝐶𝑎𝑠ℎ 𝐹𝑙𝑜𝑤(𝑡) = 𝐶𝑎𝑠ℎ 𝐹𝑙𝑜𝑤(𝑡 − 1) + 𝑟𝑒𝑛𝑡𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒(𝑡) − 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑡𝑢𝑟𝑒𝑠(𝑡) − 𝛥𝐶𝑎𝑠ℎ 𝑓𝑙𝑜𝑤(𝑡) Où :
Cash Flow(t) est le flux de trésorerie généré par les activités d’exploitation-maintenance de l’organisation au temps t, en euros
rental income(t) est le montant des revenus locatifs générés par l’organisation au temps t, en euros expenditures(t) est le montant des frais d’entretien-maintenance du bâtiment b au temps t, en euros
ΔCash flow(t) est le montant de la contribution financière dégagé au temps t pour la gestion des actifs du parc de logements, en euros
3.2.2. Revenus locatifs
Le calcul des revenus locatifs rental income s’appuie la valeur locative des bâtiments rental value(b,t), modérée par leur taux d’occupation respectif. Celui-ci pondère la surface de parc à considérer et permettra d’exprimer la perte de revenus que représente la vacance des logements.
L’externalité de valeur verte VV est introduite ici pour refléter l'impact de l'amélioration de la classe énergétique d’un bâtiment sur son attractivité aux yeux des usagers (DINAMIC, 2015). Le coefficient de valeur verte est fonction de la zone thermique et donc de la localisation géographique des bâtiments afin de rappeler l’intérêt relatif porté à la performance énergétique en fonction de l’environnement direct (relation particulièrement complexe qui pourrait également être développée avec des contraintes de moyens des ménages en NA ou de tension immobilière en MA). L’amélioration de Eclass(b,t) entraîne dans le modèle la réévaluation de sa valeur hors foncier off-land value(b, t) d'où résultent les coûts de rénovation et d'entretien (l'impact de la valeur verte (b, t) fait partie des éléments analysés dans ces travaux aux chapitres 6 et 7).
Mais la décroissance accélérée du taux d’occupation du parc en cas de mauvaises performances énergétiques des bâtiments est-elle un levier suffisant pour inciter à la rénovation ? Notre hypothèse dans MACARON est que VV n’impacte pas directement le taux de vacance des bâtiments du parc. Notre choix a été de considérer que cette relation relevait de dynamiques plus générales dans les flux migratoires urbains et territoriaux, liés aux marchés de l’emploi, de l’éducation ou encore de la santé (Molines, 2007). Ces dynamiques migratoires pourraient, elles, potentiellement être modifiées par la prise en compte grandissante de la classe énergétique des logements. Dans des développements ultérieurs, MACARON pourrait être couplé à des modèles qui intègrent ces considérations pour le développement du niveau MACRO (voir chapitre 8). En effet, les prix par m² de loyer sont extrêmement sensibles aux conditions de marché (tension immobilière, qualité de l’environnement direct et indirect, situation dans et par rapport aux centres urbains…) dont un certain nombre dépend directement de la localisation du bien immobilier (Thion, 1994). On s’appuie sur les données fournies par l’Association CLAMEUR40 pour représenter l’impact de la variation de la valeur locative en fonction de la localisation géographique départementale du parc.
40 Les loyers de marché 2018 : http://www.clameur.fr/Tendances-du-marche/Tendances-departementales/Les-loyers-de-marche
3.2.3. Dépenses courantes d’entretien-maintenance
Les dépenses d’entretien-maintenance expenditures(b,t) comprennent les frais de nettoyage Ccost(b,t) clairement identifiés dans la littérature comme gisement d’économies financières à l’adoption du BIM (Celnik et al., 2015), et le coût des travaux de maintenance Mcosts(b,t)41, dont on suppose ici qu’il
peut varier après rénovation des bâtiments. Les dépenses d’entretien-maintenance sont déclenchées annuellement, de façon systématique, même en situation de rénovation des bâtiments. On considèrera pour simplifier que les opérations de rénovation sont pratiquées en site occupé et n’engendrent pas de vacance des bâtiments (de type relogement pendant les travaux). Le gestionnaire est ainsi tenu d’assurer un service minimal sur le parc quelle que soit sa stratégie numergétique. La variable d’obsolescence pourrait permettre d’appliquer d’autres lois pour représenter les irrégularités ou interruptions de maintenance et en observer l’impact, par exemple en termes de consommation ou d’attractivité (cf. chapitre 8).
Pour introduire un lien indirect avec la complexité de l’ouvrage, dont on admet que c’est principalement elle qui aura un impact majeur sur le coût et l’intensité des travaux de maintenance, on utilise un coefficient de distribution aléatoire Mcoeff.(b,t) qui permet dans MACARON de diversifier l’intensité des flux monétaires de maintenance, et donc le degré de contrainte financière, à travers le parc. Le calcul du coût de maintenance de chaque bâtiment repose sur le produit de sa valeur hors foncier et de son coefficient de maintenance tel que détaillé dans les paragraphes suivants.
Les valeurs à considérer dans le calcul de la valeur hors foncier d’un bâtiment sont détaillées et mises à jour annuellement dans la fiche d’application42 de (ADEME et al. 2011) qui accompagne la Réglementation Thermique des Bâtiments Existants. Ce document indique une valeur de 1570 €/m² (SHON – Surface Hors Œuvre Nette) pour les bâtiments à usage principal d’habitation au 1er janvier 2018.
On s’appuie par ailleurs, pour déterminer les bornes de Mcoeff.(b,t), sur le dossier produit par le Ministère de l’Écologie, de l’Énergie, du Développement durable et de l’Aménagement du territoire concernant le calcul du coût global d’un ouvrage43. Y sont présentées les fourchettes de coût d’exploitation au m² établies pour chacun des postes recensés en Table 18. Ces fourchettes constituent des ordres de grandeur moyens à l’échelle nationale des montants annuels récurrents ou périodiques des postes relatifs à la maintenance.
Table 18. Coûts moyens par poste de maintenance préconisés par le Ministère de l’Écologie, de l’Énergie, du
Développement durable et de l’Aménagement du territoire pour le calcul en coût global des dépenses d’entretien.
Phase Poste Prix
Maintenance
Gestion 1 à 2 €HT/m²
Maintenance courante du bâti 4 à 10 €HT/m² Maintenance courante des
équipements 3 à 6 €HT/m²
Gros entretien-Remplacement 10 à 30 €HT/m²
Nettoyage 4 à 8 €HT/m²
TOTAL Hors Gestion et Nettoyage
22 à 56 €HT/m² 17 à 46 €HT/m²
On retient une fourchette des coûts de maintenance (hors gestion et nettoyage) allant de 17 €/m² à 46 €/m², lesquels représentent respectivement 1% et 3% de la valeur hors foncier réglementaire.
41 Nous avons considéré que les investissements de Gros Entretien – Remplacement étaient inclus dans ce poste de dépense.
42 Calcul de la valeur d’un bâtiment :
https://www.rt-batiment.fr/documents/rtexistant/fiches_applications/20190515_FA_calcul_valeur_b%C3%A2timent_RTexistan t_v1.8.pdf.
43 Calcul du Coût Global : http://www.coutglobal.developpement-durable.gouv.fr/aide/decouvrir/origine/menu#exploitation.
On applique une distribution d’ordre aléatoire de Mcoeff.(b,t) sur l’intervalle [1% ; 3%] à tous les bâtiments du parc tel que :
Éq. 5
𝑀𝑐𝑜𝑒𝑓𝑓. (𝑏, 𝑡) = 0.01 + (0.03 − 0.01) × 𝑅𝐴𝑁𝐷𝑂𝑀 0 1() Où :
Mcoeff.(b,t) est le coefficient de maintenance du bâtiment b au temps t
Le calcul du coût de maintenance Mcosts(b,t) d’un bâtiment b à l’instant t résulte ensuite du produit de sa valeur hors foncier off land value(b,t) et de son coefficient de maintenance Mcoeff.(b,t) selon l’équation suivante :
Éq. 6
𝑀𝑐𝑜𝑠𝑡𝑠(𝑏, 𝑡) = 𝑜𝑓𝑓 − 𝑙𝑎𝑛𝑑 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒(𝑏, 𝑡) × 𝑀𝑐𝑜𝑒𝑓𝑓. (𝑏, 𝑡) Où :
Mcosts(b,t) est le montant des coûts de maintenance pour le bâtiment b au temps t, en euros off-land value(b,t) est le montant de la valeur hors-foncier du bâtiment b au temps t, en euros
Mcoeff.(b,t) est le coefficient de maintenance du bâtiment b au temps t
4. MIDN – Déploiement Numérique
4.1. Diagramme causal synthétique (MIDN)
La maîtrise de la gestion des données est un élément essentiel de la productivité de l'organisation pour l'exploitation raisonnée du parc immobilier (Feldman and Sherman, 2001; FIDJI and Mazars, 2011). Ainsi, la création et la maintenance de contenus de données techniques fiables sur le stock de logements constituent le défi que doivent relever les gestionnaires de patrimoine. Cela est particulièrement vrai dans le cas d'un changement organisationnel tel que l'adoption du BIM qui impacte fortement les processus internes, entraînant éventuellement une dérive des flux de travail au fil du temps.
Figure 32. Diagramme causal MIDN.
Dans ce contexte, la mise en œuvre du BIM implique de nombreuses considérations techniques à prendre en compte pour la mise en œuvre d'un nouveau modèle de données répondant aux objectifs et contraintes propres à l'organisation (Cluzel, 2006). Abordant les contraintes liées à l’acquisition, au traitement et à la mise à jour des données dans le respect de la technologie BIM, le sous-modèle DN vise à représenter les mécanismes de la transition numérique et technologique du parc de logements en prenant en compte :
La stratégie de mise en œuvre du BIM et, par conséquent, l’impact des compétences en ressources humaines sur les flux de travail de gestion des données,