Projets réalisés

75 entreprises ont été impliquées en 2020 et 2021 dans 11 projets collaboratifs pour un montant total de 2.55 mio CHF, dont 57% ont été financés par les subventions NPR.

75 entreprises ont été impliquées en 2020 et 2021 dans 11 projets collaboratifs pour un montant total de 2.55 mio CHF, dont 57% ont été financés par les subventions NPR.

Projet collaboratif DiagnoBat

Diagnostic du potentiel d’optimisation dans les bâtiments par approches science des données et intelligence artificielle

Les bâtiments représentent un tiers des émissions globales de CO2 et ont un potentiel d’optimisation énergétique encore sous-exploité. Avec le changement climatique et les problèmes émergeants liés à l’approvisionnement énergétique, la pression est grandissante pour réduire la demande énergétique des bâtiments. Au-delà de cette dimension, il s’agit également de conserver le confort humain et donc de trouver les meilleurs compromis.

Les développements récents du data science et de l’IoT offrent de nouvelles opportunités dans le domaine de l’acquisition, du traitement, de la visualisation et de l’analyse des données issues des bâtiments. Plus spécifiquement, les avancées récentes de l’intelligence artificielle (IA) peuvent désormais s’appliquer aux données des bâtiments avec des meilleures capacités d’analyse et de prédiction.

Le but du projet DiagnoBat est de créer une plateforme informatique dédiée au diagnostic des bâtiments, intégrant des nouvelles solutions de captage des données, de visualisation, ainsi que les dernières avancées de l’IA pour l’analyse des signaux. Un objectif spécifique est de rendre plus générique les méthodes d’entraînement des modèles deep learning prédictifs afin d’en faciliter leur déploiement sur différents types de bâtiments et de signaux. DiagnoBat s’appuie sur les travaux de recherche menés dans ce domaine au cours des 5 dernières années, et plus spécifiquement les projets BBDATA, Facility 4.0 et Assainissement 4.0 du Smart Living Lab de Fribourg.

Le projet DiagnoBat réunit les expertises de 3 partenaires de recherche en IA, IoT et optimisation dans le cadre des bâtiments, de 3 partenaires industriels développant des solutions data-driven pour les bâtiments et de 3 partenaires de terrain apportant des cas d’utilisation concrets.

DiagnoBat permettra aux partenaires industriels du projet de s’approprier les solutions développées à travers des cas d’utilisation concrets afin de:

  • Représenter et analyser les données de monitoring des bâtiments dans une optique de « building intelligence ».
  • Détecter des anomalies dans le fonctionnement des installations techniques pour de la maintenance prédictive.
  • Identifier les interventions sur les installations techniques et rénovations, prioriser les rénovations.

A l’issue du projet, les innovations développées seront intégrées dans les offres commerciales des partenaires industriels qui seront à même de pérenniser les prototypes sur les cas d’utilisation au bénéfice des partenaires de terrain

Le projet collaboratif « DiagnoBat » est en cours de réalisation. Il a débuté en octobre 2022 et se clôturera en mars 2024.

Partenaires du projet
E-NNO GradeSens Groupe E Groupe E - Celsius Richemont yord HEIA-FR/ iCoSys, Energy HEIG-VD, IICT

Chef de projet
Prof. Jean Hennebert HEIA-FR / iCoSys

Nos partenaires

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CCIF/HIKF