Formalisation de référentiels pour l’’identification

Dans les méthodologies précédentes, nous avons implicitement introduit la notion de référentiels.

Les méthodologies de détection de défauts de maintenance doivent s’’appuyer sur le fonctionnement « standard » d’’un équipement pour permettre d’’utiliser une détection causale.

La méthodologie d’’inspection documentaire doit s’’appuyer sur la notion de dimensionnement « adéquat » et sur les informations permettant de connaître la

« meilleure efficacité technique ».

La méthode d’’inspection des paramètres et réglages doit s’’appuyer sur la « conformité » de la mise en service avec le cahier des charges de conception mais également sur la « conformité » avec la « bonne pratique » des règles d’’exploitation.

La méthodologie d’’inspection visuelle doit au moins s’’appuyer sur un « référentiel visuel » spécifiant le fonctionnement / entretien normal d’’un équipement. Pour rendre quantitative cette méthode, nous suggérons de la compléter par une méthodologie d’’identification causale.

La méthodologie de benchmark doit s’’appuyer sur une « échelle de performance » de solutions techniques.

La méthodologie de benchmark peut être utilisée pour créer ces références et ainsi permettre d’’identifier une opportunité. Cette méthodologie peut alors amener à identifier des améliorations des équipements, du bâtiment, du système de régulation et du commissionnement. Indirectement, elle permet également de définir une référence nécessaire à la détection causale.

Nous proposons donc d’’analyser plus en détail la méthodologie de benchmark.

3.4.1 Construction d’’une classification à partir d’’une méthodologie de benchmarking

L’’analyse effectuée dans la méthodologie de benchmark est basée sur une comparaison d’’un index de référence à un index obtenu in-situ. Pour réaliser cette analyse il existe plusieurs stratégies. Ainsi l’’index de référence peut être formulé en utilisant trois critères :

x Un critère de représentativité de l’’existant

x Un critère consensuel, par exemple une valeur définie dans une norme comme [EN15232], dans un label comme [Eurovent], dans une réglementation comme [RT2005] ou [Certif09], ou bien en définissant des règles de l’’art de conception ou d’’exploitation standardisées.

x Un critère permettant de représenter la performance maximale atteignable technologiquement

Une échelle de performance peut ensuite être élaborée à partir de ces trois critères. Par exemple, des étiquettes de performance énergétique sont disponibles afin de pouvoir comparer la performance énergétique d’’appareils ou de bâtiments comme le DPE. Les classes de performance énergétique peuvent être au sens de la norme EN15217 [EN15217], établies à l’’aide de deux performances de référence, l’’une liée à la réglementation thermique en vigueur et l’’autre au niveau de performance atteinte par environ 50 % du parc immobilier national.

Ainsi l’’utilisation d’’index de référence permet de mettre en place une échelle de performance. Il est donc évident que ce classement permet d’’identifier qualitativement :

x Si l’’index de performance investiguée est conforme à celui de l’’existant x Si l’’index de performance investigué atteint les critères consensuels

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x Si l’’index de performance peut tendre vers un optimum et ce en fonction du coût Comme il existe de nombreuses disparités entre les bâtiments il convient de pouvoir définir une base de référence permettant la comparaison d’’indicateurs comparables. Des outils d’’analyse plus ou moins performants ont été développés pour produire des bases de données d’’index :

x Une méthode paramétrique, nous parlerons dans ce cas de benchmark paramétrique.

x Une méthode non paramétrique. Nous parlerons dans ce cas de benchmark non paramétrique.

Ces deux variantes se distinguent par la détermination des frontières d’’efficience. La méthode paramétrique suppose un modèle déterministe ou stochastique qui se base sur une « tendance centrale » alors que la méthode non paramétrique repose sur la recherche de la frontière par les extrêmes en séparant « l’’efficacité purement technique » de l’’efficacité managériale [Lee09] [Lee10].

Dans ce travail nous limitons le cadre de notre étude à l’’identification d’’économies d’’énergie portant sur la liste que nous avons proposée au chapitre 2. Ainsi nous écartons de notre étude les méthodes non-paramétriques.

3.4.2 Construction d’’un benchmark numérique

L’’élaboration d’’un benchmark paramétrique s’’effectue selon les étapes suivantes : x De mettre au point une base de données constituant les caractéristiques de la

population, cette base de données sera utilisée pour définir les particularités des bâtiments étudiées. Cette base de données est constituée pour mettre en évidence la sélection des facteurs ayant un impact potentiellement sensible sur le ou les indicateurs de performance

x D’’effectuer des études de sensibilité de ces facteurs sur le ou les indicateurs de performance.

x De sélectionner un ou plusieurs facteurs ayant un impact significatif sur l’’indicateur de performance et de créer une base de données d’’indicateur(s) de performance en fonction de cette sélection.

La base de données de l’’index permet alors de définir la référence à atteindre : x Un indicateur « moyen », représentatif de l’’existant

x Un indicateur « optimal », représentatif de la meilleure performance atteignable x Un indicateur « consensuellement » sélectionné

La description de la base de données peut être fastidieuse et difficile à définir pour une étude expérimentale et de surcroît à un niveau global compte tenu du nombre important de paramètres influençant l’’index de performance. De plus, peu de propriétaires se sentent concernés par la gestion des documents relatifs à leur bâtiment ce qui peut rendre l’’analyse paramétrique peu fiable. Toutefois, la simulation de plusieurs bâtiments typiques peut constituer un moyen plus rapide à mettre en place si une base de données fournissant les caractéristiques de l’’enveloppe et des équipements existe [Nikolaou09].

3.4.3 Sélection des paramètres

La sélection des paramètres sensibles reste une étape basée sur l’’expertise de l’’utilisateur de la méthode. Cette sélection de paramètres peut être rapprochée de celle examinée dans la réunion d’’éléments quantifiables : l’’agrégation. Dans le domaine énergétique, l’’agrégation est principalement utilisée dans les études de maîtrise de la demande d’’électricité par les compagnies électriques. Ainsi, une estimation de la

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réponse d’’un parc permet à ces sociétés d’’optimiser la production. Les principaux modèles d’’agrégation sont présentés dans [Orphelin99].

Dans son travail, [Orphelin99] reprend la classification de [Chan80] pour séparer en deux catégories les causes de diversité :

x Les facteurs de diversité spatiale. Ceux-ci permettent de constituer des groupes homogènes c'est-à-dire des catégories de bâtiments regroupant des paramètres comparables. Ces facteurs seront sélectionnés pour leur invariance au sein d’’un groupe homogène. Les propriétés thermiques de l’’enveloppe ou encore la surface sont des exemples de diversité spatiale.

x Les facteurs de diversité temporelle sont à considérer pour l’’étude des paramètres influençant l’’agrégation d’’une variable au sein d’’un groupe homogène. Ces facteurs seront sélectionnés pour la variation aléatoire de certains paramètres. Les conditions météorologiques réelles ou bien encore le comportement des occupants sont des exemples majeurs de diversité temporelle. Un exemple de ce type de facteur est le foisonnement des charges thermiques d’’un bâtiment.

Dans notre démarche, nous proposons que la mise au point de benchmark prenne en compte les deux points suivants :

x Les facteurs de diversité servant à définir l’’échantillon de la population visée par le benchmarking, c'est-à-dire permettant de définir les groupes homogènes de la population ciblée. Nous distinguons les facteurs de diversité du parc

immobilier et les facteurs de diversité technique des équipements.

x Les facteurs de différentiation servant à différencier un bâtiment / système au sein d’’un groupe homogène. Ceux-ci permettent de définir les études de sensibilité du benchmark. Par exemple l’’usage et les conditions climatiques peuvent être des facteurs de différentiation.

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