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ClimatEnergie & Environnement

Efficacité énergétique : il faut changer de méthode

Photo de Dominique Pialot

Dominique Pialot

Publié le 06 juin 2016 à 15:12 - Mis à jour le 07 juin 2016 à 15:35

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Selon une étude du cabinet Alcimed, il n’est pas nécessaire d’accroître les dépenses dans l’efficacité énergétique des bâtiments pour atteindre les objectifs que l’Europe s’est fixé, mais il faut les ré-orienter en exploitant les nouvelles possibilités offertes par le Big Data.

Six milliards d'euros par an. C'est ce qu'investit collectivement l'Union européenne pour détecter les gisements d'économies d'énergie et vérifier leur bonne réalisation dans les bâtiments industriels, résidentiels et tertiaires. Avec, il faut le reconnaître, de médiocres résultats.

Ainsi, en France, la consommation d'énergie de l'immobilier a augmenté de 6% entre 2000 et 2012.Les immeubles anciens consomment de plus en plus à mesure qu'ils vieillissent, et  leurs occupants multiplient les usages énergivores. Or, l'Europe s'est fixée un objectif ambitieux sur le sujet : 20% d'amélioration de l'efficacité énergétique, et une baisse de la consommation de 20% en 2020 par rapport à 1990. « A peu près tout le monde a fait son deuil de cet horizon et vise plutôt 2025 », observe Jean-Philippe Tridant Bel, directeur « Energie et environnement » du cabinet Alcimed.

Un marché européen de 90 milliards par an

Mais pour parvenir, même en 2025, à économiser 250 térawattheures (TWh) par an dans l'immobilier, ce qui correspond à ce gain de 20%, il faudrait ré-orienter les flux d'investissement et non pas les augmenter, comme le souligne l'étude réalisée par le cabinet.

En effet, les montants globaux d'investissements nécessaires font consensus : 3 milliards d'euros pour les bâtiments industriels (qui représentent 24% de la consommation énergétique de l'immobile), 15 Mds € pour le tertiaire (37% de la consommation), et 72 Mds € pour les logements (39% de la consommation). Soit un total de 90 Mds € par an. Les dépenses ne sont pas proportionnelles à la consommation car les logements, par exemple, correspondent à une consommation plus diffuse que les bâtiments tertiaires.Il est donc plus coûteux d'en améliorer l'efficacité énergétique.

Selon un ratio notamment calculé par l'Ademe, 7% des dépenses globales d'efficacité énergétique (soit 6 Mds€) doivent être affectés à la détection et la vérification des économies d'énergie, un maillon baptisé « facilitation ».  Ce montant, qui correspond précisément aux dépenses d'ores et déjà engagées chaque année en Europe, Alcimed le répartit en trois catégories principales : les études (700 M€), le comptage (1,3 Mds €) et les garanties (telles que, notamment, les contrats de performance énergétique, pour 4 Mds €). Mais en préconisant un changement d'approche radical.

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Mettre de l'intelligence en amont

« Pour que ces dépenses soient efficaces, il faut modifier la façon de procéder, en mettant de l'intelligence en amont », affirme Jean-Philippe Tridant Bel. C'est-à-dire, en identifiant les immeubles sur lesquels agir en priorité.

« Jusqu'à présent, on a surtout privilégié les opérations exemplaires sur quelques rares bâtiments, ce qui est tout à la fois coûteux, peu efficace à l'échelle d'un parc immobilier, et difficilement réplicable », renchérit Vincent Bryant, fondateur de Deepki, une startup essaimée par Engie positionnée sur ce créneau.

Deepki propose justement une solution permettant de passer d'une approche monosite à une approche multisite et d'effectuer ce travail à distance grâce à l'analyse de données. A la clé : les économies des audits in situ et de la pose de capteurs pour récupérer des données.

« Jusqu'ici, les entreprises commençaient par dépenser de l'argent pour récupérer des données, observe Vincent Bryant. Mais d'expérience, il est difficile de convaincre des gestionnaires de parcs tertiaires de s'engager sur des opérations dont le retour sur investissement est supérieur à deux ans, sept ans pour les bailleurs sociaux ».

De nombreuses données disponibles à analyser

Et des données, on en a déjà beaucoup. « La totalité des gros sites tertiaires et la moitié des commerçants ou artisans sont équipés en télérelève», affirme-t-il.

Pour effectuer un audit sur chacun de ses 1.000 magasins, Picard, l'un des premiers clients de la jeune entreprise, aurait dû y consacrer de 2 à 3 millions d'euros. Son contrat passé avec Deekpi lui permet d'aboutir au même résultat pour un contrat inférieur à 100.000 euros.

Pour les parcs de logements collectifs, le mouvement d'ouverture des données, déjà bien entamé, devrait s'accroître encore avec le projet de loi en cours, permettant aux bailleurs de récupérer des informations agrégées auprès des gestionnaires de réseaux. « Mais il reste encore difficile d'accéder aux données concernant le taux d'occupation ou l'âge des occupants », reconnaît Vincent Bryant.

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Quoi qu'il en soit, à condition de savoir les analyser en croisant des compétences de « data scientists » et de spécialistes de l'efficacité énergétique, suffisamment de données sont aujourd'hui disponibles pour décider quels travaux réaliser en priorité sur quels immeubles pour obtenir les résultats les plus efficaces à l'échelle d'un parc immobilier.

Un marché et un modèle qui s'avèrent convaincants : Deepki est actuellement sur le point de boucler une levée de fonds de 2,4 M€ auprès de deux investisseurs financiers privés et de BPI.

Dominique Pialot

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