Segmentation et modélisation prédictive basées sur l'apprentissage automatique pour une gestion et une rénovation efficaces des parcs de bâtiments

Abstract

The management and renovation of building stocks is a critical challenge faced by urban planners and policymakers worldwide. The efficient use of existing building stocks is essential for sustainable development and the reduction of environmental impacts. This thesis presents a novel approach to the modelling and segmentation of building stocks for better management and renovation. The proposed approach uses machine learning techniques, including clustering algorithms and dimensionality reduction, to segment buildings into homogeneous groups based on their physical and functional characteristics. The segmentation results can then be used to inform decision-making regarding the prioritisation of renovation efforts and the allocation of resources. In addition, the thesis proposes a predictive modelling approach to estimate the energy performance, cost, and benefits of energy renovation for buildings based on their segmentation and a set of relevant features. The proposed approach was evaluated on a large dataset of building stocks, demonstrating promising results in terms of accuracy and efficiency. The thesis concludes by discussing the potential applications of the proposed approach in urban planning and policy-making, highlighting its potential to support sustainable development and the efficient use of existing building stocks.La gestion et la rénovation du parc de bâtiments représentent un défi majeur pour les urbanistes et les décideurs politiques à travers le monde. L’utilisation efficace du parc de bâtiments existant est essentielle pour promouvoir le développement durable et réduire les impacts environnementaux. Cette thèse présente une nouvelle approche de modélisation et de segmentation des parcs de bâtiments dans le but d’améliorer leur gestion et leur rénovation. L’approche proposée utilise des techniques d’apprentissage automatique, notamment des algorithmes de clustering (ou partitionnement des données) et de réduction de la dimensionnalité, afin de segmenter les bâtiments en groupes homogènes en fonction de leurs caractéristiques physiques et fonctionnelles. Les résultats de cette segmentation peuvent ensuite être utilisés pour éclairer les décisions concernant la priorisation des efforts de rénovation et l’allocation des ressources. De plus, la thèse présente une approche de modélisation prédictive visant à estimer la performance énergétique, ainsi que les coûts et les avantages de la rénovation énergétique des bâtiments, en se basant sur leur segmentation et un ensemble de caractéristiques pertinentes. L’évaluation de cette approche sur un large ensemble de données de bâtiments a démontré des résultats prometteurs en termes de précision et d’efficacité. En conclusion, cette thèse discute des applications potentielles de l’approche proposée dans le domaine de la planification urbaine et de l’élaboration de politiques, mettant en avant son potentiel pour soutenir le développement durable et l’utilisation efficace du parc de bâtiments existant