Depuis l’arrivée de ChatGPT, l’intelligence artificielle est partout. Tout le monde en parle, tout le monde veut l’utiliser, mais au fond, c’est quoi exactement ? Et surtout, comment l’IA peut-elle être un vrai levier pour gagner du temps et optimiser des processus complexes, comme la rénovation énergétique ?
On vous explique tout.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle (IA), c’est la capacité d’une machine à reproduire certaines compétences humaines : apprendre, analyser, comprendre des données, prendre des décisions.
Mais derrière cette définition assez large, l’IA repose en réalité sur trois piliers techniques indispensables :
- Des systèmes informatiques pour exécuter les algorithmes
- Des données massives pour entraîner les modèles
- Des algorithmes avancés pour interpréter ces données et produire des résultats
Aujourd’hui, l’IA est partout : moteurs de recherche, recommandations de contenu, finance, industrie, médecine… et même rénovation énergétique.
Un peu d’histoire
L’idée d’une machine capable de raisonner existe depuis l’Antiquité. Mais c’est en 1955 que le terme intelligence artificielle apparaît, inventé par John McCarthy. Un an plus tard, une conférence organisée à Dartmouth pose les bases de l’IA moderne et donne naissance à plusieurs disciplines encore utilisées aujourd’hui : le machine learning, le deep learning, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel.
Depuis, l’IA a connu une croissance exponentielle grâce aux progrès du calcul informatique et à l’augmentation massive des données disponibles.
IA vs Machine Learning : quelle différence ?
L’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) sont deux notions liées, mais elles ne désignent pas exactement la même chose.
L’IA, c’est le concept global : l’idée de concevoir des systèmes capables d’imiter certaines facultés humaines comme la prise de décision, l’analyse ou la reconnaissance d’images et de sons.
Le machine learning, lui, est une méthode spécifique qui permet à une machine d’apprendre par elle-même en analysant des données, sans qu’un humain ait besoin de lui dicter précisément toutes les règles.
Mais attention : le machine learning seul ne suffit pas pour qu’un système évolue et s’améliore. C’est la capacité d’un système d’IA à se réentraîner régulièrement sur de nouvelles données qui lui permet de s’adapter et de devenir plus performant au fil du temps.
Un exemple pour illustrer :
- Une IA classique sans machine learning : un assistant vocal qui suit un script et répond toujours de la même manière aux mêmes questions.
- Une IA avec du machine learning : un assistant vocal qui peut apprendre à partir des interactions et s’adapter à des requêtes plus variées, mais seulement s’il est réentraîné régulièrement.
D’ailleurs, une vraie question se pose : une IA sans machine learning ni deep learning, est-ce encore une IA ? 🤔
Si l’on se base sur la définition la plus large, oui : on pourrait parler de systèmes basés sur des règles expertes ou de l’optimisation algorithmique.
Mais aujourd’hui, sans ces technologies d’apprentissage, difficile d’imaginer une IA performante et adaptable !
Quelle IA utilise kelvin° pour la rénovation énergétique ?
Chez kelvin°, on ne développe pas d’IA générative comme ChatGPT. Notre spécialité, c’est l’intelligence artificielle appliquée à la rénovation énergétique, avec une approche centrée sur le machine learning et la modélisation des bâtiments.
L’objectif est clair : automatiser et fiabiliser l’analyse énergétique des logements pour aider les professionnels à prendre les meilleures décisions.
Comment ça marche ?
kelvin° s’appuie sur une combinaison de machine learning, open data et modélisation 3D pour produire des analyses précises et personnalisées.
- Analyse du logement
Notre IA interroge plus de 20 bases de données pour récupérer les caractéristiques d’un logement : surface, isolation, orientation, historique énergétique. - Images satellites et modélisation 3D
À partir d’images satellites, de plans cadastraux et de données géostatistiques, notre IA génère un modèle 3D thermique du bâtiment pour affiner les calculs énergétiques. - IA x 3CL-DPE
Notre modèle d’IA a été entraîné pour répliquer la méthode réglementaire 3CL-DPE, utilisée pour estimer la classe énergétique actuelle et après travaux. - Génération de scénarios de rénovation
Grâce à un moteur de calcul avancé, kelvin° propose des scénarios de rénovation sur-mesure, prenant en compte les caractéristiques du bâti et les contraintes techniques du terrain.
Pourquoi c’est une révolution pour la rénovation énergétique ?
Avant, analyser la performance énergétique d’un logement et proposer un plan de rénovation demandait des jours de travail et plusieurs visites sur site.
Avec l’IA de kelvin°, ce processus est pré-mâché, automatisé et fiabilisé en quelques minutes. Concrètement, cela permet :
- Un gain de temps considérable pour les professionnels de la rénovation
- Des estimations précises et adaptées à chaque logement
- Une meilleure anticipation des travaux nécessaires et des économies d’énergie possibles
L’IA appliquée à la rénovation énergétique, ce n’est pas de la science-fiction. C’est une technologie concrète qui permet de structurer et d’accélérer la transition énergétique en France. Même si la rénovation énergétique ne se “fera pas sur internet” et ne remplace pas l’expertise terrain, l’IA en combinaison de l’accompagnement humain peut faire bouger les lignes.
Chez kelvin°, on utilise l’IA pour aider les pros de la rénovation énergétique (du bâtiment à l’immobilier) à passer à l’échelle et à fiabiliser leurs projets. Et ça, c’est une vraie révolution pour la rénovation énergétique.
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