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cartoReno, les données géolocalisées pour la rénovation des copropriétés au hackathon RenovAction 2020

La compétition Hackathon dont la première édition s’est déroulée du 11 au 22 juin 2020 a rassemblé plus de 260 participants rassemblés en 34 équipes. Le concours était organisé par le Ministère de la Transition écologique, le Ministère de la Cohésion des territoires et des relations avec les collectivités, l’ADEME et 16 partenaires.

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Le Hackathon RenovAction

La compétition dont la première édition s’est déroulée du 11 au 22 juin 2020 a rassemblé plus de 260 participants rassemblés en 34 équipes. Le hackathon était organisé par le Ministère de la Transition écologique, le Ministère de la Cohésion des territoires et des relations avec les collectivités, l’ADEME et 16 partenaires

L’objectif du hackathon était d’aboutir rapidement à des solutions innovantes sur le thème de la transition énergétique. Le concours n’était pas seulement ouvert aux compétences de développement, mais accueillait aussi tout type de profil. Le but étant de faire émerger de nouvelles idées pour accélérer la rénovation énergétique.

5 défis ont été proposés par les organisateurs et partenaires du hackathon :

Défi #1 : mesurer l’impact des travaux réalisés sur les factures énergétiques

Ce défi partait du constat que le neuf ne représente que 1 % du parc de logement existant, et qu’il faut atteindre la neutralité carbone sur ce parc en 2050. L’impact des mesures réglementaire devait être étudié sous différents angles. Il s’agissait donc de :

  • comparer les gains énergétiques réels et la consommation énergétique réelle en fonction des prédictions réalisées par des acteurs publics ;
  • prévoir les conséquences des travaux de rénovation à plusieurs échelles ;
  • étudier les évolutions des consommations après rénovation (effet rebond).

Défi #2 : identifier le parcours des ménages dans le cadre de travaux de rénovation

Les particuliers et entreprises sont bénéficiaires de dispositifs d’aides à la rénovation. Il s’agissait ici d’étudier le recours réel à ces dispositifs. Les enjeux auxquels s’intéressait ce défi étaient multiples :

  • partir des caractéristiques des ménages (localisation, profil…) qui souhaitent engager des rénovations et améliorer leur parcours rénovation ;
  • identifier les aides qui sont ou ne sont pas sollicitées par la cible ;
  • réaliser un réseau d’utilisation de ces aides.

Défi #3 : évaluer le coût des travaux de rénovation énergétique des ménages

Il fallait contribuer à mettre entre les mains des ménages des informations fiables pour les accompagner dans les rénovations.

Pour cela, le défi s’est orienté sur le fait d’aider les particuliers à analyser un devis, faire le lien entre les prix et les étiquettes de diagnostics de performance énergétique, estimer le coût des travaux et construire un plan de financement.

Défi #4 : caractériser la situation des parcs immobiliers (résidentiel, tertiaires, bâtiments publics…) au regard de leur situation actuelle et / ou identifier les dynamiques de rénovation énergétique

Ce défi partait du constat que pour mener des opérations de rénovation, il faut avoir une connaissance précise de l’existant. Il s’agissait ici de mobiliser les données ouvertes disponibles sur le bâti tertiaire et résidentiel pour :

  • le caractériser afin de permettre les pré-diagnostics, devis et information des ménages ;
  • cibler facilement les passoires thermiques et les opérations de rénovation les plus efficaces en termes de coûts et performance ;
  • identifier et caractériser les profils de rénovations en fonction de la géographie, des types de bâtiments et revenus des ménages.

Défi #5 : intégrer la rénovation énergétique dans une approche plus globale de réhabilitation du bâtiment.

Ce défi a permis d’ouvrir des orientations plus globales allant au delà de la seule perspective énergétique en :

  • proposant d’identifier des travaux complémentaires à mener et les externalités positives ;
  • proposant d’intégrer le contexte environnemental des bâtiments pour conseiller des travaux adaptés à chaque situation

 

L’objectif de ce hackathon était donc de présenter une solution innovante à l’une des 5 problématiques posées et ce, en 48 heures réparties sur 11 jours.

cartoReno 

Sur la base de son expertise technique en IA et en traitement de données géolocalisées, namR a construit, en collaboration avec EDF et d’autres participants au Hackathon, le projet cartoReno pour répondre au 4e défi.  

“ Cartographier et caractériser le parc immobilier des logements sociaux pour enclencher une massification des travaux de rénovation énergétique en France ”

Les logements sociaux sont destinés à accueillir les ménages ayant les revenus les plus modestes. La rénovation énergétique de ces bâtiments est donc prioritaire. La plateforme proposée offrait une solution simple et intuitive qui permettait de :

  • cartographier et caractériser le parc des logements sociaux en France à partir de l’open data et des jeux de données fournis lors du hackathon,
  • proposer des scénarios de rénovation énergétique pertinents en fonction de la typologie de ces bâtiments.

Pour répondre à ce défi, nous sommes partis du constat qu’une action de rénovation passe par une connaissance poussée du patrimoine. L’accès à une information fiable et géolocalisée est essentielle, mais cela ne suffit pas. En effet, les données disponibles ne sont pas souvent homogènes et diffèrent d’un producteur à un autre. Par exemple, les dénominations des types d’informations peuvent ne pas être les mêmes d’une source à l’autre (une colonne peut être nommée “bâtiment”, “édifice” ou “cat_1” selon la source), et l’automatisation ne sera donc pas fluide.

Il s’agissait donc de construire rapidement un outil résolvant les problématiques techniques inhérentes au développement d’une telle solution :

  • identifier les sources pertinentes puis extraire les bonnes données (fournies) ;
  • les interpréter, les agréger et les qualifier ;
  • déterminer les nombreuses procédures relatives à une action de rénovation (étude d’une structure bâti, des types d’énergie existante, du potentiel d’installation d’EnR, des modes de financement…) et les traduire en algorithmes ;
  • déterminer les indices de confiance sur les prédictions ;
  • construire une interface permettant un accès aisé aux informations pour son utilisateur ;

Dans la mesure où débugger un code prend en temps normal la majeure partie du temps d’un développeur, autant dire que les nôtres ont été efficaces !

Ce projet finalisé dans les temps a apporté 3 innovations principales aux solutions existantes. D’une part, il a permis de combiner des données hétérogènes issues de sources variées. Ensuite, en utilisant le machine learning et l’expertise d’EDF et des partenaires du Hackathon, l’équipe a pu estimer des caractéristiques de bâtiments qui n’avaient pas de diagnostic complet. 

Enfin, une solution avec une interface cartographique intuitive a été développée pour ouvrir l’accès au plus grand nombre.

Notre équipe a développé en un temps très court une solution fiable et complète répondant à l’un des plus importants enjeux de la transition écologique, la rénovation énergétique. Non seulement la solution proposée s’est avérée fonctionnelle, mais elle est réplicable sur toute typologie de bâti, cible ou zone géographique. Félicitations à elle !

Pour en savoir plus sur cartoReno, retrouvez notre vidéo de présentation en cliquant ici.

à propos

Fondée en 2017, nam.R est une entreprise de production de données et d’intelligence artificielle, qui rend les données actionnables et produit les données géolocalisées et non personnelles nécessaires pour accélérer les transitions de demain. nam.R dote les acteurs publics et privés de données directement actionnables pour massifier et optimiser leurs actions, projets et investissements.

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02 déc. 2020