Extraction de contenu à partir de données réelles

Notre méthodologie de visualisation est orientée pour permettre de soumettre de nou-veaux contenus aux modèles globaux de RIDER. Comme pour les différents composants développés autour de ce projet, il est important de donner la possibilité de modifier la structure des données et de proposer de nouveaux contenus au système. Dans cette partie, nous nous intéressons aux méthodes mises en place pour proposer ces nouveaux conte-nus. Deux approches ont été développées au cours de ces travaux : une approche basée composition et une approche basée sur la création de nouveaux éléments dans les pièces. Une composition est une relation existant entre deux notions qui sont dépendantes l’une de l’autre. D’un point de vue statistique, il s’agit d’étudier l’intensité des liaisons qui peuvent exister entre deux variables. Dans le cadre de ces travaux, les compositions entre des capteurs sont appelées capteurs intelligents : smart sensors. Ce type de capteurs

vir-5. Une vidéo de présentation de cette méthode est disponible à l’adresse suivante :http://benoitlange. fr/these/videos/filtre.mp4

tuels est défini par l’IES (Institut d’Electronique du Sud) et un des exemples est le suivant :

V_confort= V_température×50%+ V_humidité×35%+ V_pression×15%.

Pour obtenir la valeur confort, il est nécessaire d’avoir les valeurs de température, hu-midité et pression atmosphérique. Grâce à ce type de composition, il est alors possible de créer des visualisations supplémentaires en fonction des différentes données dispo-nibles. Il est donc possible d’expérimenter des compositions simples : deux éléments ; ou des compositions multiples pour permettre d’extraire du contenu sur des données. L’ap-proche par composition permet de détecter des événements du bâtiment qui n’étaient pas déclarés précédemment.

La deuxième approche pour améliorer le modèle est basé sur la mise à jour de celui-ci par l’utilisateur et l’administrateur. Ainsi, nous fournissons des outils efficaces d’ajout d’in-formations pour le modèle. Les bâtiments sont des structures vivantes qui évoluent dans le temps. Ils sont construits autour de modèles numériques complexes qui peuvent ne pas être mis à jour régulièrement et qui souffrent également de problème d’accès (panne serveur par exemple). Les problèmes d’accès sont dû à des changements de propriété du bâtiment ou à des infrastructures trop anciennes (pas de plan numérique). De plus, les bâtiments sont utilisés par les personnes et évoluent dans le temps : par exemple des cloi-sons peuvent être déplacées, de nouveaux bureaux peuvent être créés et certaines cloicloi-sons peuvent disparaitre. Seules les solutions de contrôle du bâtiment restent fixes tels que les capteurs et les appareils de climatisation. Le second problème de ce type de données est la cohérence entre la réalité et les informations du bâtiment. En effet, des données peuvent ne pas être renseignées. Ainsi, il est important de donner la possibilité de mettre à jour le modèle de données, mais également d’ajouter des informations manquantes.

Le modèle d’interactions que nous avons mis en place sur le modèle de bâtiment per-met de modifier la topologie du bâtiment et également son contenu. Nous avons un outil basé sur un pavé extensible afin de permettre d’interagir avec le modèle de bâtiment. Grâce à ce pavé, il est alors possible de creuser, diviser des espaces, agrandir des espaces, mais également d’ajouter du contenu. En fonction de la méthode qui lui est appliquée, il est alors possible de mettre à jour le modèle du bâtiment. La figure 6.16(a) présente notre ou-til qui est composé d’un cube mobile et avec des capacités d’annotation. Comme l’illustre la figure 6.16(b), il est possible de localiser avec précision des éléments dans un espace ainsi que de l’annoter.⁶

6. Une vidéo de présentation de cette méthode est disponible à l’adresse suivante :http://benoitlange. fr/these/videos/contenu.mp4

(a) Outil d’annotation de modèle 3D. (b) Résultat d’un espace annoté.

FIGURE6.16 – Outil d’ajout de contenu sur le modèle de bâtiment existant.

6.6 Synthèse

Dans ce chapitre, nous avons étudié différentes solutions de visualisation que nous avons mises en place pour fouiller les données issues du bâtiment. Dans un premier temps, ces méthodes de visualisations reprenaient les standards des solutions de gestion de bâti-ment, au travers de vues 2D. Notre contribution s’articule autour d’une architecture client / serveur. Le serveur est utilisé pour modéliser le bâtiment, tandis que le client est utilisé à des fins de visualisation de ce modèle. Nos différentes solutions de visualisation reposent soit sur une utilisation brute des données issues de notre modèle soit de données traitées. Le but de notre approche est de proposer une visualisation intuitive pour un client lambda afin qu’il puisse interpréter de manière efficace les données du bâtiment.

Enfin, des approches orientées autour des niveaux de détails ont été développées pour permettre de visualiser les données de manière efficace sur les différents périphériques. D’autres approches qui nous ont intéressées permettent de fournir des données au sys-tème global de RIDER. Le but est de permettre au syssys-tème global d’améliorer le rendu de l’information. Les informations de bâtiment ne sont pas toujours suffisamment ren-seignées, il est alors nécessaire de rajouter de l’information manquante. Notre solution permet en plus de rajouter des informations qui ne sont pas disponibles dans les modèles numériques de bâtiment. Cet outil permet à l’administrateur du bâtiment de mettre facile-ment à jour la topologie de celui-ci. En effet, un bâtifacile-ment est très souvent vivant : la topolo-gie de celui- ci ne fait qu’évoluer. Cet outil est également disponible pour les utilisateurs du bâtiment. Grâce à leur connaissance, il leur est alors possible d’ajouter des informations plus locales sur le bâtiment, notamment sur le contenu des différentes pièces.

Le chapitre suivant présente les résultats obtenus par la visualisation pour améliorer deux modèles de bâtiments existants.

Ces différents travaux ont donné lieu à des publications dans des conférences interna-tionales : [Lange et al., 2011a], [Lange et al., 2011c] et [Lange et al., 2011b].

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Résultats et expérimentations

Si les ouvriers construisaient les bâtiments comme les

développeurs écrivent leurs programmes, le premier pivert venu aurait détruit toute civilisation

G. WEINBERG

Sommaire

7.1 Introduction . . . 111 7.2 Optimisation énergétique pour l’application serveur . . . 112 7.3 Les données d’un centre de calcul : Green Data Center (GDC) . . . 119 7.4 Les données d’un bâtiment tertiaire . . . 124 7.5 Synthèse . . . 130

7.1 Introduction

Dans ce chapitre, nous nous intéressons aux différents résultats que nous avons obte-nus au travers de l’intégration de nos travaux sur des données réelles. Dans le cadre de ce projet, nous avons eu accès à deux jeux de données. Contrairement à ce qui était proposé à l’origine du projet, seul un petit ensemble d’éléments est disponible. Dans la section

7.2, nous présentons les différents résultats d’exécution de l’application serveur et nous proposons la meilleure architecture matérielle afin de réduire l’énergie consommée par cette application. Dans la section 7.3, nous présentons une analyse d’un centre de calcul possédant une forte densité de capteurs. L’analyse va nous permettre d’extraire certaines informations relatives à ce centre de calcul. Enfin, dans la section 7.4, nous analysons le comportement d’un bâtiment tertiaire au travers d’un jeu de données composé d’un petit ensemble de capteurs par pièces.

Dans les différentes représentations que nous allons trouver dans ce chapitre, les vues sont basées sur un gradient de couleur qui va du bleu vers le rouge en passant par le vert. Ainsi pour des valeurs faibles, la couleur utilisée tend vers le bleu tandis que pour les va-leurs élevées, la couleur tend vers le rouge.