........................................................................................................................................................ 72 Genèse ................................................................................................................................................................ 72 L'efficacité énergétique dans les bâtiments .......................................................................................................
LISTE DES FIGURES ET TABLEAUX

Figure 1 : représentation schématique des grandes approches de modélisation prospectives. [START_REF] Seck | Modélisation prospective de l'industrie diffuse pour l'évaluation de l'impact de politiques de Maîtrise De l'Énergie (MDE) à partir du générateur de modèle TIMES : la récupération de chaleur par Pompes à Chaleur (PAC) dans l'industrie agroalimentaire[END_REF] ....... Figure 2 : consommation d'énergies renouvelables pour l 'EU 27 + Norvège et Islande ....................................... Figure 3 : Production d'électricité renouvelable au niveau EU27+Norvège et Islande .......................................... Figure 4 : Répartition des usages des sources EnR pour la France ........................................................................ Figure 5 : Système énergétique de référence du projet Valerbio .......................................................................... Figure 6 : Production de biocarburants pour P1 .................................................................................................... Figure 7 : Production de biocarburants pour P2/P3 .............................................................................................. Figure 8 : Allocation de la paille pour la demande D1 ......................................................................................... (Djemaa, 2009) ................................ Figure 17 : Périmètre industriel retenu (Seck, 2012) ............................................................................................. Figure 18 : Représentation schématique des consommations énergétiques dans l'industrie ............................... Figure 19 : Consommations par combustible du secteur IGCE (Djemaa, 2009) ..................................................... Figure 20 : Représentation de la répartition thermique possible (Djemaa, 2009) ................................................ Figure 21 : Architecture du modèle industrie IGCE (Djemaa, 2009) ...................................................................... Figure 22 : Système énergétique de référence du secteur de l'acier (Djemaa, 2009) ........................................... Figure 23 : Synoptiques de deux secteurs de l'ID (NACE 1533et NACE 1511) (Seck, 2012) .................................. Figure 24 : Schéma simplifié du RES générique de l'industrie diffuse [START_REF] Seck | Modélisation prospective de l'industrie diffuse pour l'évaluation de l'impact de politiques de Maîtrise De l'Énergie (MDE) à partir du générateur de modèle TIMES : la récupération de chaleur par Pompes à Chaleur (PAC) dans l'industrie agroalimentaire[END_REF] Gridteams ......................................................... Figure 35 : Principe schématique d'un système expert ......................................................................................... Figure 36 : Principe de fonctionnement de notre système expert ......................................................................... Figure 37 : Schéma de principe de notre Fablab (Saidi, 2016) .............................................................................. Figure 38 : Implémentation des capteurs et systèmes de collecte au CMA (Saidi, 2016) ..................................... Figure 39 : Schéma d'identification du bâtiment [START_REF] Jebali | Bâtiments intelligents : Développement de méthodes de contrôle et d'optimisation pour rationaliser la consommation de l'énergie dans le secteur tertiaire (Stage de fin d'étude 3e année école polytechnique de Tunis)[END_REF] (Seck et al., 2016) ......................................................................... Table 2 : Tableau des règles permettant l'évaluation du temps de relance en fonction des températures intérieure et extérieure ......................................................................................................................................... Table 3 : Nouveau tableau des règles incluant la prévision de température extérieure au début de la période de relance. ..................................................................................................................................................................

AVANT-PROPOS

Ce document présente une synthèse de vingt années de recherche passées au sein de l'École des Mines de Paris sur son site de Sophia Antipolis. Suite à la soutenance de ma thèse de doctorat en 1997, j'ai poursuivi mes recherches au Centre d'Énergétique pendant quelques années avant de rejoindre le Centre de Mathématiques Appliquées suite au montage du Mastère Spécialisé en Optimisation des Systèmes Énergétiques.

Partant de la modélisation et du contrôle jusqu'à la prospective, je présente le cheminement de mes activités autour de systèmes énergétiques variés que j'ai pu étudier à divers niveaux. Ils représentent les fondements de mon travail d'enseignement et de recherche.

Ce manuscrit s'articule autour de deux parties :

• La première est dédiée au traditionnel parcours académique retraçant mes activités à travers diverses listes : o Curriculum Vitae o Synthèse de mes activités de recherche en spécifiant les trois axes qui ont jalonnés ce parcours, permettant un aperçu chronologique synthétique de mon rôle. o Liste des publications et communications diverses, o Activités d'enseignement, o Activités contractuelles, o Autres activités administratives et connexes • La deuxième partie est consacrée à une présentation, illustrée d'exemples choisis de résultats obtenus, des travaux scientifiques que j'ai pu mener, diriger ou encadrer jusqu'à présent. Je terminerai par des perspectives pour les années à venir. • En annexe j'ai ajouté trois articles publiés, chacun dans une thématique de recherche en cours.

Ces activités sont le fruit d'un travail collaboratif. Que ce soient les chercheurs, doctorants, stagiaires, mastériens, informaticiens, personnels techniques ou administratifs, tous ont largement contribué aux résultats qui sont présentés au sein de ce document.

Un simple remerciement ne serait pas suffisant, car au-delà de ce travail d'équipe, la qualité de vie en leur compagnie a contribué tout aussi largement au plaisir que j'ai à continuer l'aventure, j'espère pour longtemps encore…

DESCRIPTION DES ACTIVITÉS DE RECHERCHE

Depuis la soutenance de ma thèse, j'ai pu initier et participer à plusieurs projets de recherches basés sur la thématique des systèmes énergétiques. J'ai ainsi pu être maître de thèse de trois doctorants et participer à l'encadrement de certains autres. Je synthétise succinctement et chronologiquement dans cette partie mon parcours de recherche jusqu'à ce jour selon trois axes. Ce fut l'occasion de nouer des relations avec l'ETSAP (Energy Technology Systems Analysis Program) consortium dépendant de l'AIE (Agence Internationale de l'Énergie) qui est chargé du développement des générateurs de modèles dédiés à la prospective énergétique long terme (famille de modèles MARKAL/TIMES). Il s'agit de modèles d'optimisations (Programmation Linéaire) qui permettent, à travers différents scénarios, de construire des futurs énergétiques possibles prenant en considérations diverses contraintes multidisciplinaires (contraintes tant techniques qu'économiques que politiques). Ces outils sont indispensables aux décideurs industriels et politiques. Le formalisme des générateurs de modèles que nous développons sont utilisés dans plus de 80 laboratoires de 40 pays. Ces relations que nous nouons avec ces entités ont pu aboutir à l'entrée de France dans l'ETSAP avec le CMA comme laboratoire référent.

Mes activités sont intimement liées au développement de modèles issus du générateur de modèles (MARKAL/TIMES). J'ai donc participé à différents projets Nationaux et Européens dans le domaine de la modélisation prospective des énergies renouvelables. D'une part, dans le projet Européen « Intelligent Energy Europe » RES2020 (Monitoring and Evaluation of the RES directives implementation in EU27 and policy recommendations for 2020) dans lequel nous étions chargés de la modélisation et de l'analyse des résultats pour la France dans le modèle européen 27 zones pour l'intégration des objectifs des trois fois vingt (20 % de réduction d'émissions de CO 2 , 20% d'intégration d'énergies renouvelables et 20% d'efficacité énergétique supplémentaire). Ensuite nous avons réalisé avec Edi Assoumou (Chercheur au CMA) un modèle dédié à la valorisation de la biomasse pour la France dans le projet VALERBIO en collaboration avec l'INRA, l'IFP et le FCBA 1 .

L'approche prospective des systèmes énergétiques demande, au-delà des connaissances techniques des systèmes énergétiques, une connaissance économique et politique du monde de l'énergie. En effet, afin d'être en mesure de modéliser l'évolution d'un système énergétique au sein d'un système global (qui peut être une région, un pays, voire le monde), il faut être en mesure de représenter toute la chaine énergétique de la production à l'usage de l'énergie avec ses contraintes et ses relations avec les autres systèmes productifs et de consommation.

De ce fait, je regarde aussi la modélisation d'autres secteurs autre que celui de la production d'énergie, en particulier le secteur industriel. Ce fut l'occasion pour moi de monter une collaboration avec EDF par le biais de deux thèses sous convention Cifre. J'ai donc pu participer à l'encadrement de la thèse de M. Edi Assoumou, première thèse soutenue dans la thématique de la prospective énergétique au CMA. Ensuite j'ai dirigé (en tant que Maître de Thèse, car sans HDR je ne peux prétendre au titre de Directeur de Thèse) la thèse de M. Ahcène Djemaa et celle de M. Gondia Seck : ces deux thèses étant consacrées à l'amélioration de la représentation prospective du secteur de l'industrie.

Ces activités de prospective long terme nous ont permis le montage d'une Chaire Industrielle (la Chaire MPDD (modélisation prospective au service du développement durable) avec le support initial de 5 partenaires industriels (ADEME, EDF, RENAULT, SCHNEIDER-ELECTRIC, TOTAL)). Après avoir participé à son montage, j'y suis activement impliqué par l'élaboration de différents modèles. Cette chaire industrielle nous permet de renforcer nos compétences pour l'élaboration de nos modèles par la collaboration avec le CIRED (Centre International de Recherche en Économie du Développement) centre commun CNRS/EHESS/ École des Ponts ParisTech/ AgroParitech qui nous apporte un point de vue macro-économique qui manquait à nos modèles. Le succès de la Chaire MPDD a permis son renouvellement en 2014 avec de nouveaux partenaires industriels (ADEME, EDF, SCHNEIDER-ELECTRIC et GRTGAZ). Pour compléter ces collaborations internationales, outre les projets européens auxquels j'ai pu participer (Optiner, RES2020), j'organise un voyage d'étude à l'international chaque année depuis 15 ans pour mes élèves du Mastère Spécialisé OSE. C'est l'occasion au travers dix jours de visites techniques de rencontrer les acteurs industriels ainsi que des centres de recherche des pays visités (Chine, Inde, Norvège, Brésil, USA …) ce qui nous permet de tisser un réseau de connaissances internationales.

Pour conclure cette synthèse de mes activités de recherche entreprises depuis ma thèse, je peux dire que ces projets m'ont fait évoluer d'une approche de modélisation détaillée de systèmes énergétiques à leur intégration dans un système technico-économique plus global. Cette approche permet l'amélioration de modèles de prospective énergétique représentant la chaîne énergétique dans son ensemble, tant du le point de vue spatial que temporel. Elle permet aussi d'établir les liens connexes aux technologies pures qui font la pluridisciplinarité de la recherche en prospective. En parallèle de cette évolution, je continue mes recherches sur le développement de méthodes et algorithmes permettant l'aide à la décision dans le secteur du résidentiel tertiaire notamment. Ces recherches me permettront à terme de proposer une représentation plus fine des mécanismes permettant une amélioration de l'efficacité énergétique de ce secteur au sein des modèles de prospective long terme.

CHRONOLOGIE DES CONTRATS DE RECHERCHES

ENSEIGNEMENTS

L'enseignement dans la fonction de Maître Assistant (comme dans celle de Professeur) à Mines ParisTech n'est pas assujetti à un volume horaire annuel minimal de cours à dispenser. La charge de cours peut donc être très variable en fonction des activités des personnels en termes de recherche et de fonctions administratives. Les cours peuvent être dispensés :

• Dans le cycle ingénieur civil (à Paris)

• Dans les cours doctoraux (catalogue de cours mis à disposition des doctorants)

• Dans les Mastères Spécialisés de l'école.

• À l'extérieur (dans les universités, écoles d'ingénieurs, grands groupes industriels…)

Par ailleurs, MINES ParisTech encourage les enseignants-chercheurs qui le désirent à monter des formations spécialisées (Mastères et BADGES de la conférence des grandes écoles) qui s'appuient sur les thèmes de recherche développés par l'enseignant ainsi que sur les industriels partenaires de ces recherches dans lesquelles ils participent à l'enseignement.

ENSEIGNEMENT À MINES PARISTECH

INTRODUCTION

Les systèmes énergétiques : vaste domaine pluridisciplinaire dans lequel toute discipline trouve une place de choix. Au cours des vingt dernières années qui ont suivi mon doctorat, je n'ai eu de cesse de promouvoir l'amélioration de nos systèmes énergétiques de toutes sortes. Ayant commencé par la modélisation de ces systèmes afin de mieux les contrôler, mon arrivée au CMA m'a permis de découvrir de façon plus formalisée l'optimisation de tels systèmes. Ensuite, que ce soit au travers de toutes les thèses professionnelles des élèves du Mastère Spécialisé OSE ou des projets de recherche auxquels j'ai pu participer, l'amélioration, voire l'optimisation des systèmes a été au coeur de mes travaux. Ma participation à l'élaboration d'un axe de recherche dédié à la prospective énergétique m'a permis d'entrevoir une nouvelle application tout aussi importante que la modélisation et le contrôle des systèmes énergétiques : la mise au point d'outils d'aide à la décision pour élaborer des avenirs possibles pour les systèmes énergétiques. Ce fut l'occasion de mêler une partie économique au travail effectué jusqu'alors. Cette dimension, toute aussi importante que la partie purement technologique, permet une meilleure intégration des avancées faites dans ce domaine des systèmes énergétiques.

Dans cette partie, je présente l'évolution des travaux scientifiques que j'ai pu mener ou encadrer lors de ces dix dernières années. J'articulerai cette partie selon deux axes que j'ai brièvement décris dans la partie précédente en commençant par la partie prospective des systèmes énergétiques. Ensuite j'aborderai les travaux dédiés aux développements algorithmiques pour l'amélioration de l'efficacité énergétique avant de présenter quelques futurs axes de recherche en guise de perspectives.

LA PROSPECTIVE DES SYSTÈMES ÉNERGÉTIQUES

Après avoir défini ce qu'est la prospective et son utilité, je présenterai brièvement le générateur de modèle que nous utilisons et développons au sein du CMA. J'illustrerai alors mes travaux de recherche par deux cas concrets de systèmes énergétiques très différents :

• D'une part, les systèmes renouvelables qui mobilisent une grande partie de la communauté de chercheur. Ce point de vue de systèmes productifs (allégeant le poids de la contrainte carbone sur le système productif global) permet de mettre en exergue tout le potentiel d'une modélisation prospective technico-économique. En effet, l'étude des impacts sur le système d'une intégration de systèmes renouvelables permet aux décideurs de mesurer les différentes politiques de déploiements qu'ils doivent mener pour satisfaire aux contraintes qui peuvent être imposées par certaines directives européennes par exemple. • D'autre part, je présenterai mes recherches sur un système très émissif et consommateur qu'est le système industriel. Il s'agit là de regarder la façon dont les systèmes énergétiques plus performants peuvent être mis en oeuvre dans les différents secteurs de l'industrie afin de réduire l'impact global du système productif industriel.

LA PROSPECTIVE ÉNERGÉTIQUE LONG TERME

Dans toute recherche on tend à se projeter dans un futur plus ou moins proche afin d'envisager ce que les résultats obtenus produisent comme bénéfices pour la communauté scientifique. Ce qui peut laisser penser que tout chercheur entreprend, plus ou moins consciemment, une démarche prospective imaginant les différents scénarios qui pourraient conduire à valoriser sa recherche. Cette démarche prospective a donné lieu, par ses pères fondateurs français [START_REF] Berger | DE LA PROSPECTIVE -Textes fondamentaux de la prospective française[END_REF], à une discipline à part entière alimentant souvent les débats autour de questions épineuses comme le changement climatique.

Pour être en mesure de proposer des outils d'aide à la décision dans de nombreux domaines pluridisciplinaires, la modélisation prospective semble bien adaptée. La construction de modèles, basées sur différents paradigmes (projection, simulation, optimisation...), permet d'explorer des futurs possibles sans pour autant donner une prévision de long terme. L'amalgame est d'ailleurs souvent présent dans l'interprétation des résultats de tels modèles. Il est donc impératif de rappeler, à chaque présentation de nouveaux résultats, qu'il s'agit d'une vision qui correspond aux scénarios et hypothèses considérés pour effectuer le calcul et non pas de l'avenir.

Dans le cadre de la prospective énergétique, une attention particulière doit être portée aux hypothèses retenues, tant dans le domaine des futures technologies disponibles que dans l'élaboration des scénarios de prix et de ressources en énergie et matières premières. L'AIE (Agence Internationale de l'Energie) met en oeuvre différents modèles de prospective énergétique pour produire ses visions de long terme (World Energy Outlook (AIE, 2015), Energy Technology Perspectives (AIE, 2016)).

Chaque année ou tous les deux ans, ces ouvrages de référence montrent des futurs et tendances possibles de l'usage de l'énergie ou des technologies déployables au niveau mondial.

Il n'existe malheureusement pas un type de modèle universel qui pourrait répondre à toutes nos interrogations tant elles sont nombreuses et variées. L'offre est importante et chacun répond, de différentes façons, aux questions de l'avenir énergétique en fonction des disciplines desquelles ils découlent. Selon les réponses attendues, la représentation du système énergétique étudiée sera très différente et empreinte de diverses simplifications. Les classifications des modèles de prospective ayant déjà été largement abordés de différentes façons (économique versus technologique, simulation versus optimisation, hybridations en tout genre…) [START_REF] Boulanger | Models for policy-making in sustainable development: The state of the art and perspectives for research[END_REF][START_REF] Després | Modelling the impacts of variable renewable sources on the power sector: Reconsidering the typology of energy modelling tools[END_REF][START_REF] Van Beeck | Classification of Energy Models[END_REF], nous résumons ci-dessous les principales catégories nous permettant de situer l'approche que nous avons choisie.

Trois grandes familles de modèles émergent dans l'offre actuelle. Nous avons d'abord une famille de modèles très intégrée ne s'appliquant qu'à une vision mondiale car intégrant les effets climatiques :

• Les modèles IAM (Integrated Assessment Model) souvent issus de la thématique environnementale. Ils permettent une vision globale intégrant les effets des systèmes énergétiques sur le climat [START_REF] Peters | The database-modeling nexus in integrated assessment modeling of electric power generation[END_REF]. La dimension pluridisciplinaire qu'impose l'intégration de ces bouclages climatiques implique certaines agrégations spatiales et technologiques ne permettant pas de regarder le détail technologique d'une région particulière. Des premiers modèles DICE & RICE [START_REF] Nordhaus | The "DICE" Model: Background and Structure of a Dynamic Integrated Climate-Economy Model of the Economics of Global Warming[END_REF][START_REF] Nordhaus | A Regional Dynamic General-Equilibrium Model of Alternative Climate-Change Strategies[END_REF] qui ne comportaient qu'un seul secteur économique, ont émergé de nombreux autres modèles : MERGE [START_REF] Kypreos | A MERGE model with endogenous technological change and the cost of carbon stabilization[END_REF][START_REF] Manne | ETA-MACRO: A model of energy-economy interactions[END_REF], MESSAGE-MACRO [START_REF] Messner | MESSAGE-MACRO: linking an energy supply model with a macroeconomic module and solving it iteratively[END_REF], IMAGE [START_REF] Rotmans | IMAGE: an integrated model to assess the greenhouse effect[END_REF], MiniCAM [START_REF] Clarke | CO2 Emissions Mitigation and Technological Advance: An Updated Analysis of Advanced Technology Scenarios[END_REF]… Ils ont permis un raffinement de la représentation des différentes disciplines abordées et proposent des modèles hybrides multirégionaux et multisectoriels améliorant ainsi la visibilité des résultats [START_REF] Kriegler | The role of technology for achieving climate policy objectives: overview of the EMF 27 study on global technology and climate policy strategies[END_REF].

Si l'on souhaite se concentrer sur une région ou un secteur particulier, nous devons faire appel à l'une des deux approches suivantes, dont le récapitulatif est présenté sur la Figure 1 ci-après.

• Les modèles Top-Down ont l'approche la plus « économiste » de l'exercice de prospective. Deux catégories se distinguent : o les modèles macro économétriques, NEMESIS [START_REF] Fougeyrollas | SIMPATIC Deliverable 9.5: Simulation tests of the new innovation module of NEMESIS with ICT, R&D and other intangibles[END_REF], HERMES (EU Commission, 1993)], o les modèles d'équilibre général calculable, GREEN [START_REF] Burniaux | GREEN a Multi-Sector, Multi-Region General Equilibrium Model for Quantifying the Costs of Curbing CO2 Emissions[END_REF], GEMINI E3 [START_REF] Bernard | GEMINI-E3, un modèle d'équilibre général national -international économique, énergétique et environnemental[END_REF], GEM-E3 [START_REF] Capros | GEM-E3 Model Documentation[END_REF], WIAGEM [START_REF] Kemfert | Economy-Energy-Climate Interaction: The Model Wiagem[END_REF].

Partant d'une information globale de l'économie (tableaux entrées-sorties de la comptabilité nationale ou données historiques), ils désagrègent les secteurs aussi loin que possible afin d'améliorer la pertinence dans le raffinement des résultats proposés. Ces modèles intègrent les échanges de biens entre secteurs, mais ne peuvent proposer une désagrégation fine du secteur énergétique. Celui-ci n'est souvent représenté que sous forme de fonctions de production paramétrables. Par construction, ces modèles permettent de prendre en considérations les dimensions économique, sociale et environnementale. • Les modèles Bottom-Up ont l'approche plus « ingénieur ». Ils se fondent sur une désagrégation la plus fine possible du système énergétique étudié. Ils permettent, moyennant l'établissement de scénarios sur les variables exogènes au modèle (évolution de la demande en énergie, du prix des combustibles et des matières premières, de la croissance économique…), de produire un chemin technologique permettant de répondre aux scénarios définis. Ce chemin pourra être obtenu soit par simulation (modèle POLES, [START_REF] Kitous | Transformation Patterns of the Worldwide Energy System -Scenarios for the Century with the POLES Model[END_REF]) soit par optimisation (modèle MARKAL/TIMES [START_REF] Fishbone | Markal, a linear-programming model for energy systems analysis: Technical description of the bnl version[END_REF][START_REF] Loulou | Documentation for the TIMES Model -PART I: TIMES CONCEPTS AND THEORY[END_REF] ou MESSAGE [START_REF] Messner | User's Guide for MESSAGE III[END_REF] Enfin, les travaux récents montrent toutes sortes de variations autour de ces principales catégories. De l'hybridation de ces types de modèles comme IMACLIM (Olivier Sassi, 2008) aux couplages des modèles bottum-up avec les top-down afin de bénéficier des avantages des deux approches comme ETA-MACRO [START_REF] Manne | ETA-MACRO: A model of energy-economy interactions[END_REF] les équipes n'ont de cesse de raffiner les modèles. Néanmoins, les objets considérés ayant des descriptions très différentes, il est difficile de les faire dialoguer. Finalement, le modèle qui puisse être pertinent face à toutes les questions que l'on peut légitimement se poser sur l'avenir énergétique n'est pas encore disponible et il n'existe pas un modèle meilleur qu'un autre. Chacun ayant été conçu initialement pour répondre à une question spécifique, il faudra jongler avec les différentes améliorations que la communauté des modélisateurs développe activement dans chacune des catégories afin d'être en mesure d'éclairer les choix qui s'offrent à nous. Pour de plus amples détails concernant la genèse et les types de modèles de prospective, vous trouverez de nombreuses thèses et articles traitant de ce sujet [START_REF] Crassous | Modelling long-run scenarios in a second-best world : application to climate policies[END_REF][START_REF] Després | Modélisation du développement à long terme du stockage de l'électricité dans le système énergétique global[END_REF][START_REF] Hugues | Stratégies technologique et réglementaire de déploiement des filières bioénergies françaises[END_REF]Sassi, 2008)…

Mémoire de HDR -G. Guerassimoff (MINES ParisTech) (Guerassimoff, 2009a), [START_REF] Guerassimoff | le Potentiel d'énergies renouvelables : évaluation et recommandations pour l'implémentation des directives Européennes pour la promotion des énergies renouvelables à l'horizon[END_REF]). Les résultats s'articulaient autour de 4 scénarios (RES2020, 2009d) :

• BaU : le « Business as Usual », scénario de référence standard où les politiques de déploiement des EnR ne sont pas imposées.

• RES : référence intégrant pour chaque pays représenté les objectifs d'intégration des énergies renouvelables et de réduction des émissions de CO 2 imposés par les politiques. • RES-T : reprenant le scénario précédant avec des échanges possibles de certificats verts entre état membres. • RES-30% : reprenant le scenario RES-T avec une cible de réduction des émissions de CO 2 de 30% au lieu des 20% initialement retenus dans les objectifs des 3 fois 20.

Chacune des simulations autour de ces scénarios a été réalisée sur la période 2000-2030 (avec un calibrage des données à l'année 2000 et 2005).

Les hypothèses sont détaillées afin que les résultats puissent être comparés de façon transparente.

Les taux d'actualisation ont été différenciés par secteurs et considérés identiques pour tous les scénarios. Nous avons procédé de même pour les prix des combustibles, les hypothèses démographiques, projections macroéconomiques et de demandes utiles.

Notre rôle dans le projet fut d'intégrer les politiques et contraintes pesant sur tous les types de production d'énergies renouvelables et de tester la cohérence de l'ensemble sur un jeu de scénarios que nous avons établis au sein du projet.

 Résultats du projet RES2020

Voici quelques résultats qui ont permis d'éclairer les futurs possibles au niveau européen en termes de développement des énergies renouvelables. Certains montrent, par exemple, au niveau européen la consommation d'énergie renouvelable par source (électricité, chaleur, bioénergie et autres renouvelables) Figure 2 ou le mix de production d'électricité Figure 3 en fonction des scénarios établis. Le mix de production électrique renouvelable montre une large pénétration de l'éolien et de la biomasse tandis que l'hydroélectricité reste stable sur la même période. L'introduction des mécanismes d'échanges de certificats aboutit à un léger recul de la production renouvelable alors que la contrainte supplémentaire sur les émissions de CO 2 n'engendre qu'une légère apparition des énergies marines.

Concernant les résultats pour la France dans ce contexte, nous avons pu montrer la répartition par secteur de l'usage des EnR. Nous avons pris le parti de nous focaliser uniquement sur un modèle dédié à la biomasse. Le système énergétique de référence a dont été construit autour de la ressource et des usages dédiés à la biomasse sans inclure la représentation des autres secteurs énergétiques. Ce choix est justifié par le type de résultats attendus. En effet, nous ne regarderons que l'évolution des technologies dédiées à la production et à l'usage de la biomasse énergie notamment les biocarburants en fonction des taux d'usage ou d'incorporation imposés par les politiques de promotion de ce vecteur renouvelable. Ces contraintes n'étant pas trop fortes, on peut faire l'hypothèse que ce déploiement n'influencera pas trop les autres secteurs d'activités qui pourraient utiliser les mêmes ressources.

Voici sur la figure ci-dessous le système énergétique de référence que nous avons décidé de représenter (Guerassimoff and Assoumou, 2010). [START_REF] Millet | VALERBIO, Estimation de la ressource agricole disponible. Scénarios d'offre (TUCK Foundation[END_REF][START_REF] Nguyen Thi | VALERBIO, Valorisation de la biomasse, Synthèse sur la disponiblité de matière ex bois en france, y compris TCR (TUCK Foundation[END_REF].

La granulométrie spatiale étant trop importante au niveau du département, nous avons regroupé ces derniers en neuf régions représentatives disposant chacune de leurs potentiels et descriptions économiques (couts de production et de transport).

Concernant les couts de transport, comme nous ne localisons pas les unités de production, nous avons mis une distance moyenne de transport de la ressource à 150 km. Nous avons procédé de façon identique pour les unités de transformation de la matière (trituration) afin d'obtenir les entrées différenciées nécessaires au fonctionnement des unités de transformation en biocarburant, chaleur, électricité et coproduits issus de ces technologies. Trois types de scénarios pour les ressources forestières :

• Business as Usual (BaU)

• Tout pour l'énergie : représente une meilleure dynamique pour l'énergie que pour l'industrie du bois • Industrie dynamique : représente un dynamisme accru de 20% pour la construction en bois Deux pour les TCR :

• Disponibilité moyenne et forte Deux pour les pour la disponibilité et les prix des ressources agricoles :

• Business as Usual (BaU)

• Tout pour l'énergie : représente une forte demande du secteur énergie pour une demande alimentaire constante Deux catégories de prix, fort et faible, pour prendre en compte la volatilité des prix des ressources agricoles.

À partir de ces scénarios, six combinaisons (qui nous servirons de scénarios de potentiels pour solliciter notre modèle) ont été établis :

• Ces scénarios permettent de déterminer les limites du potentiel biomasse pour la France ainsi que le mix technologique optimal associé.

 Résultats du projet VALERBIO

Je présente ici quelques résultats obtenus à partir du modèle établi et sollicité par les scénarios construits pour le projet Valerbio. Je montre pour le premier scénario D1, le mix technologique optimal obtenu ainsi que la répartition de la ressource biomasse utilisée. Ensuite, je discute les résultats pour les deux autres scénarios.

Le premier scénario (D1) devant satisfaire 20 Mtep de consommation de bioénergie, nous remarquons une utilisation plus importante des produits agricoles avec une prédominance du biodiesel malgré une forte augmentation de la part de marché du bioéthanol qui atteint 37% en 2050 (Figure 6, Figure 7). On peut remarquer un certain paradoxe concernant l'import d'éthanol qui intervient dans le scénario des potentiels agricoles à bas prix (P1) en 2020 au lieu de le produire à partir de l'éthanol G2. Ceci est dû au fait qu'il est moins intéressant de construire une unité de production supplémentaire pour fournir le surplus d'éthanol G2 quand les prix restent bas. Il devient plus intéressant d'en construire une pour les prix plus élevés sur le long terme, permettant ainsi de rentabiliser ces unités sur l'horizon d'étude.

On peut remarquer que cet éthanol G2 utilise de la ressource paille qui est par ailleurs massivement utilisée pour un usage chaleur (Figure 8) Ce surplus pourrait avantageusement être intégré à la production d'électricité à partir de cogénération/biocarburant afin de soutenir cette filière, ce qui permettrait en outre de relâcher l'objectif de production électrique de presque 30%. Concernant l'évolution des ressources agricoles mobilisées (Figure 10), les forts potentiels des scénarios P2 et P3 montrent la disparition du blé grain, maïs grain, switchgrass et miscanthus à la faveur des oléagineux et de la paille. Concernant la ressource forestière, la disponibilité des TCR permet une réduction de l'usage bois en provenance des forêts, phénomène accentué en cas de développement fort des autres usages du bois (P2 filière bois dynamique Figure 11).

Ce type de résultats permet de mettre en évidence les technologies pertinentes pour la production de biocarburants selon les disponibilités des ressources.

Voyons maintenant quelques résultats importants lorsque la demande double (passant de 20 à 40 Mtep) avec, d'une part, le développement de la production d'électricité (scénario D2) et, d'autre part, le développement du carburant aviation (scenario D3).

Les résultats pour un scénario BaU sans ressources TCR (potentiels de type P1) montrent une importation d'éthanol quel que soit le prix des ressources agricoles ainsi qu'une production BTL paille et bois (Figure 12, Figure 13). Par ailleurs, malgré un cout plus élevé, le BTL 8 ayant un PCI 9 massique important et un rendement de conversion plus élevé, il permet une utilisation moins grande des ressources et apparait donc dans le mix technologique optimal (Figure 13). L'objectif de doublement de la production de bioénergies entraine une mobilisation totale de la ressource disponible et se traduit également par un recours aux importations. La ressource forestière montre un déficit malgré l'usage des TCR dans les deux scénarios de demande D2 et D3. Les dynamiques sont les mêmes mais le volume est plus important pour le scénario D3 (forte demande de biocarburant aviation). Les spécifications techniques étant plus sévères, la filière BTL devient plus robuste sur l'horizon de calcul au détriment de l'éthanol G2. (Figure 14, Figure 15). Un tel projet nous a permis, d'une part, de réaliser une amélioration de la représentation de la filière biomasse dans nos modèles de prospective ; d'autre part, d'étudier les sensibilités de la ressource et de la maturité technologique pour différentes contraintes qui pourraient peser sur la demande de de biomasse (véhicules électriques, biocarburant aviation).

Suite au projet Valerbio, nous avons pu poursuivre l'étude en ajoutant le cas de la Suède. Avec Niklass Forsell, post-doctorant au CMA, en collaboration avec Dimitirs Athanassiadis de l'Université des Sciences Agricoles de Suède, nous avons pu continuer le développement du modèle et le confronter au cas suédois. Un autre découpage régional ainsi que de nouveaux scénarios de déploiements ont été étudiés, comparés puis publiés dans la revue Renewable Energy en 2013 [START_REF] Forsell | Sub-national TIMES model for analyzing future regional use of biomass and biofuels in Sweden and France[END_REF], article présent en annexe.

Les activités de développement du modèle français dédié aux bioénergies ont été poursuivies au CMA par Edi Assoumou par le biais d'une thèse réalisée par Paul Hugues en collaboration avec le groupe Avril, pionnier des biocarburants, soutenue le 10 mars 2015 [START_REF] Hugues | Stratégies technologique et réglementaire de déploiement des filières bioénergies françaises[END_REF]. À l'issue de cette thèse, le CMA possède un outil complet performant pour l'analyse de l'évolution des filières de bioénergies au niveau national.

 Conclusions

La recherche autour de la représentation des énergies renouvelables au sein de nos modèles de prospective est toujours en cours au CMA. Que ce soit pour notre modèle France, Monde ou des modèles régionaux qui ont pu être établis, cette problématique sera toujours une priorité pour nos Je montre dans cette partie la démarche ainsi que quelques résultats de ce programme autour des deux thèses que j'ai pu encadrer dans ce domaine [START_REF] Djemaa | Modélisation bottom-up, un outil d'aide à la décision long terme pour les mesures politiques en matière d'énergie et d'environnement : le modèle TIMES appliqué aux industries grandes consommatrices d'énergie[END_REF][START_REF] Seck | Modélisation prospective de l'industrie diffuse pour l'évaluation de l'impact de politiques de Maîtrise De l'Énergie (MDE) à partir du générateur de modèle TIMES : la récupération de chaleur par Pompes à Chaleur (PAC) dans l'industrie agroalimentaire[END_REF]. Dans le cadre de la thèse d'Ahcène Djemaa traitant des IGCE [START_REF] Djemaa | Modélisation bottom-up, un outil d'aide à la décision long terme pour les mesures politiques en matière d'énergie et d'environnement : le modèle TIMES appliqué aux industries grandes consommatrices d'énergie[END_REF], après analyse de ces études, le choix s'est porté sur les plus intensives des IGCE qui sont par ailleurs les industries soumises aux quotas d'émissions de gaz à effets de serre, à l'exception du secteur du raffinage et du secteur de la chimie qui n'ont pas été étudiés dans le cadre de cette thèse. Ci-dessous les IGCE choisies pour être modélisées dans le cadre français et européen. Le périmètre des IGCE a été déterminé pour les industries les plus importantes du secteur sans que nous ayons eu besoin de raffiner sa frontière avec l'ID. Nous ne pouvions, dans le cadre du temps consacré à une thèse, être en mesure d'étudier et de modéliser tous les secteurs des IGCE et avons délibérément laissé certains secteurs (dont le classement pouvait être à la limite des deux catégories) afin de nous concentrer sur la méthodologie de modélisation et l'analyse des résultats obtenus pour ces sept secteurs.

Nous avons donc entrepris cette recherche de la segmentation du secteur industriel de façon plus approfondie lors du démarrage de la seconde thèse de Gondia Seck dédiée à la modélisation du secteur de l'ID [START_REF] Seck | Modélisation prospective de l'industrie diffuse pour l'évaluation de l'impact de politiques de Maîtrise De l'Énergie (MDE) à partir du générateur de modèle TIMES : la récupération de chaleur par Pompes à Chaleur (PAC) dans l'industrie agroalimentaire[END_REF]. Lorsque l'on veut modéliser un secteur aussi diversifié que l'industrie diffuse, il faut s'assurer que la représentation des sous-secteurs puisse être suffisamment générique afin d'être ensuite en mesure de généraliser l'approche de modélisation choisie. Si la frontière n'est pas clairement identifiée, alors nous risquons de ne pas utiliser la méthode la plus adaptée pour la représentation du secteur étudié, ce qui induirait des biais supplémentaires dans l'analyse des résultats.

Afin de lever toute ambiguïté dans le choix de notre périmètre de modélisation, nous avons entrepris une analyse multicritère permettant de lever les incertitudes pesant sur les industries « frontières ». Il est maintenant nécessaire de cadrer la définition sectorielle de notre étude dans cette nomenclature. Le choix s'est porté sur une représentation de tous les secteurs de l'industrie de consommation d'énergie finale. Ceux-ci englobent tous les secteurs de l'industrie extractive et de l'industrie manufacturière. Cependant nous avons exclu le secteur de production et conversion de l'énergie. Notre périmètre industriel est donc représenté sur la figure ci-dessous. Tout d'abord une méthode de clustering hiérarchique est appliquée afin d'évaluer le nombre de groupes qui peut être déterminé. La Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) est utilisée pour laquelle une méthode de Ward est retenue pour la minimisation de l'augmentation de l'inertie interclasses. Cette méthode classique permet de mettre en évidence trois groupes principaux. L'un représente les industries faiblement consommatrices d'énergie, mais très intensives en emploi et avec des produits à forte valeur ajoutée, qui sont prises comme industrie diffuse (ID avec 82 secteurs). Les deux autres groupes rassemblent les industries très énergivores mais largement moins intensives en emplois et un nombre moins important de sites industriels sur le territoire. Nous avons ainsi appelé ces deux groupes les IGCE fortes (2 secteurs) et IGCE faibles (15 secteurs).

Afin de consolider et valider la segmentation établie à partir de la CAH, la méthode de clustering par partition traditionnelle des K-means est appliquée. À partir du même nombre de groupes (clusters) déterminé par la CAH précédente, la méthode va répartir les individus (industries) dans ces groupes en minimisant la distance entre les individus d'un groupe tout en maximisant l'écart entre les groupes dont le nombre a été fixé a priori (3 dans notre cas). Les résultats sont tout à fait comparables (voir tableau ci-dessous) permettant ainsi de valider notre découpage sectoriel pour la suite de notre travail. Cette segmentation a permis d'établir les limites de notre secteur de l'industrie diffuse pour la France aux valeurs suivantes :

• Intensité énergétique inférieure à 6 GWh/M€ • Part de l'énergie dans la valeur de production inférieure à 2,5% La répartition des combustibles dans le secteur IGCE de la figure ci-dessous montre toute la diversité de ces secteurs en termes de mix énergétique. Les modèles développés dans cette thèse permettent aux décideurs de quantifier les gains potentiels pour des scénarios préalablement établis.

Demande Utile

Pour chacun des secteurs modélisés, nous avons intégré, dans les bases de nos modèles, les meilleures technologies disponibles avec leurs caractéristiques technico-économiques en trois niveaux :

• les technologies conventionnelles,

• les technologies dites MDE (bénéficiant d'améliorations allant dans le sens de l'efficacité énergétique) • Les technologies innovantes (ou de rupture) permettant de réaliser les mêmes tâches que les technologies actuelles mais avec des caractéristiques technico-économiques très différentes. Le modèle pourra ainsi les utiliser à la période où elles seront disponibles afin de réaliser l'optimisation de son coût total actualisé dans le but de satisfaire les prévisions de demandes exogènes sur l'horizon de travail.

La façon d'aborder la modélisation est déterminante pour rendre les résultats interprétables. D'une part, il faut bien maitriser le secteur pour être en mesure de valider le comportement du modèle. D'autre part, la durée de vie de certains composants de l'industrie lourde doit être modélisée avec soin car certains ne se remplacent pas mais peuvent subir plusieurs réhabilitations pendant la durée de vie de l'outil de production. Cette spécificité (qui peut s'apparenter à un remplacement partiel de l'équipement) a été intégrée dans les modèles concernés par une dynamique particulière de la capacité résiduelle. En effet, le calcul économique se faisant sur un horizon de temps fini, les décisions d'investissements qui n'ont pas encore été amorties en fin d'horizon doivent avoir une valeur résiduelle qui sera prise en considération dans le calcul du coût global actualisé du système. Une des difficultés dans le cadre de ces industries lourdes est d'obtenir l'état du système de production à l'initialisation du modèle (année de départ de l'optimisation) afin de bien évaluer les capacités résiduelles des équipements présents, et ce, pour chaque site du pays étudié. Un raffinement dans la modélisation de cette capacité résiduelle permettant de relater les réhabilitations intermédiaires des outils concernés a été proposé. L'absence de données complètes pour certains pays européens nous a conduit à faire des hypothèses de regroupement géographiques qui permettent d'atténuer l'effet du manque d'information sur l'état des équipements en début d'horizon. D'autres raffinements ont également été nécessaires pour rendre compte de la complexité de certains secteurs. Ainsi, pour la France, les caractéristiques des chaudières comme son type (à tubes d'eau, à tubes de fumée, électrique…) et le type d'énergie utilisé (Houille, GPL 16 , Gaz Naturel, FOL 17 , …) ont pu être prises en considération. De plus, les pertes chaudières ont été ajoutées pour chacune d'entre elles. Ce raffinement est important car les pertes de chaufferie et de distribution représentent environ 15% de la consommation sous chaudière pour l'ensemble de l'industrie.

Enfin, les co-produits générés par certains secteurs ont dû être considérés afin de retracer avec fidélité les consommations d'énergie au sein du site et prendre en compte une possible valorisation avec un autre secteur industriel. Le cas de la sidérurgie est un bon exemple car nous avons dû modéliser les flux de gaz sidérurgiques utilisés entre les différents ateliers d'un site mais aussi la possibilité d'utiliser le laitier issu des haut-fourneaux dans l'industrie du ciment. Ce raffinement a été possible par l'intégration de technologies fictives, permettant la transformation d'une commodité en une autre intermédiaire pouvant être utilisée en entrée du même composant. Afin d'illustrer cette description des spécificités de la modélisation des IGCE par procédés, voici, cidessous, le système énergétique de référence désagrégé du secteur de l'acier. 16 Gaz de Pétrole Liquéfié Le travail de modélisation a donc été réalisé pour les sept secteurs IGCE mentionnés précédemment avec un raffinement particulier pour l'industrie papetière et la sidérurgie qui ont été étudiés pour la France et pour l'Europe. Les autres secteurs étant moins complexes, certaines agrégations au niveau des ateliers de production ont pu être réalisées.

L'avancée de ces travaux sur les IGCE a aidé à la détermination du cadre de travail entrepris dans la continuité de ces recherches avec EDF afin de pouvoir répondre à l'impact de tout le secteur industriel sur le système productif. La thèse de Gondia Seck a débuté alors que celle d'Ahcène Djemaa était en cours et avait déjà produit quelques modèles du secteur. La méthodologie permettant d'aboutir à la modélisation de l'industrie diffuse a été très différente comme nous le présentons maintenant.



Cas de l'Industrie Diffuse (ID)

L'industrie diffuse possède des caractéristiques très différentes de celles des IGCE impliquant un travail de recherche complémentaire. Nous avons déjà abordé la question de la segmentation du secteur et pouvons maintenant nous concentrer sur la façon de représenter les usages consommateurs d'énergie qui devront impérativement être modélisés. L'hétérogénéité des soussecteurs ne permettant pas une unité commune, une partie devra être consacrée à l'expression de la demande en produits finis.

Afin de mieux apprécier la diversité des opérations et des produits dans l'ensemble de l'industrie diffuse, voici, ci-dessous, deux synoptiques de deux secteurs de l'industrie diffuse.

Abattage de porcs Usine d'air comprimé

À chacun des secteurs que l'on souhaitera représenter, sera associé un ensemble de ces onze usages nécessaire à la production du produit. Ceci permet de garder les ratios de consommation qui ne sont plus associés à des procédés mais à un usage particulier. Ci-dessous nous avons schématisé le RES générique pour l'industrie diffuse. Une fois cette représentation établie, il faut faire un choix pour le niveau de désagrégation du secteur modélisé. Dans le cas de l'industrie diffuse, nous allons rencontrer une difficulté supplémentaire par rapport aux IGCE, inhérente à la quantité de sous-secteurs présents. En effet, suivant le niveau retenu, nous serons face à l'indétermination de l'influence de l'effet de structure sur les performances énergétiques déterminées par le modèle. Il est donc apparu indispensable d'étudier l'effet de structure dans l'industrie diffuse afin d'en évaluer l'impact selon le niveau de désagrégation choisi dans nos modélisations prospectives.

Voici la méthode élaborée pour son calcul ainsi que son impact dans nos analyses prospectives.

L'effet de structure bien identifié dans toute étude statistique, rend compte du paradoxe qui peut résulter de l'évolution d'une grandeur dans un sens pour les sous-populations, et dans le sens contraire sur l'ensemble de la population : cet effet s'expliquant par les variations des effectifs au sein des sous populations. Dans le cadre de l'industrie diffuse, nous serons donc confrontés à ce phénomène dès que l'on souhaitera analyser les causes d'une variation de l'efficacité énergétique au sein d'un secteur qui comporterait beaucoup de sous-secteurs.

Voici la méthode de décomposition établie afin que quantifier l'effet de structure pour être en mesure de construire des modèles de prospective permettant des analyses pertinentes de nos résultats. [START_REF] Seck | Analysis of the importance of structural change in nonenergy intensive industry for prospective modelling: The French case[END_REF] Considérons un secteur G subdivisé en deux sous-secteurs A et B par exemple. À l'année t, nous pouvons décomposer l'intensité énergétique I du secteur agrégé G de la manière suivante :

Scénarii

T B B T B T A A T A B T B B A T A A B B A A T B T B T A T A T I S S I S S I I S I I S I S I S I S I S I I I , 0 , , , 0 , , 0 , , 0 , 0 , , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , , , , , 0 ) ( ) ( ) ( ) ( - + - + - + - = - - + = - = ∆
En regroupant les différents termes, nous obtenons la relation suivante :

∑ ∑ = = - + - = ∆ B A i i T i T i B A i i T i i S S I I I S I , 0 , , , , 0 , , 0 , )
( * ) ( * ∑ ∑ = = - + - = ∆ B A i i T i T i B A i i T i i I S S I I I I S I I , 0 0 , , , , 0 0 , , 0 , 0 ) ( *
I i i i T i i T i i i i i T i i ∑ ∑ - + - = ∆
Nous obtenons ainsi la décomposition de la performance énergétique en deux termes :

• Le premier (a), représente l'influence des efficacités énergétiques sectorielles que l'on peut appeler l'effet technologique. • Le second (b), représente l'influence de la structure économique que l'on appelle l'effet de structure.

Cette décomposition appliquée à l'évolution du secteur de l'industrie diffuse française de 1996 à 2005 nous a permis de mettre en évidence la part de l'effet de structure sur l'évolution de l'intensité énergétique du secteur. Elle nous a également permis d'orienter nos choix de modélisation en termes de décomposition du secteur et de détermination des drivers de demande à utiliser pour une analyse plus fine de nos résultats.

La désagrégation des secteurs étudiés sera donc le résultat d'un compromis entre le désir de bien représenter chaque industrie, la quantité de données disponibles et le temps raisonnable de construction du modèle. Nous procèderons à des regroupements reposant sur les caractéristiques des activités des unités de production tout en minimisant l'impact des effets structurels. Nous veillerons à agréger les secteurs selon le caractère des biens et des services produits, les moyens, processus et la technique de production ainsi que l'impact des effets de structures. Cette méthodologie a permis d'établir un système énergétique de référence détaillé commun aux secteurs de l'industrie diffuse schématisé ci-dessous : Le même détail de modélisation que pour les IGCE a été choisi pour les chaudières, turbines et cogénérations. Nous voulons en effet illustrer les potentialités de notre modèle sur un secteur en évaluant la pénétration possible des technologies de pompe à chaleur industrielles qui seront en compétition ou en relève de ces moyens de production d'énergie.

Nous avons étudié les typologies et les spécificités des modèles pour chacune des branches industrielles dont nous souhaitons analyser les impacts à travers des études de prospective. Nous présentons maintenant deux illustrations permettant de mesurer le type de questions auxquelles ces modèles peuvent répondre. La première illustration permet de mettre en exergue les modifications qui peuvent être envisagées dans l'industrie lourde très émettrice de CO 2 pour répondre à une contrainte de limitation des émissions de gaz à effet de serre par la voie :

• soit d'une taxe (d'une valeur constante de 50€/t à partir de 2012, scénario nommé SCA Tax)

• soit d'une limite d'émission par un facteur de réduction de 75% à l'horizon 2050 (scénario dit Facteur 4 nommé SC BNDT pour une contrainte globale et SC BND pour une contrainte individualisée par secteur). Les réponses de l'industrie à ces deux scénarios seront comparées à un scénario tendanciel (Dit Business As Usual comparable à ceux utilisés par l'AIE nommé SC Tend), dans lequel aucune contrainte environnementale n'a été intégrée.

Tout le corpus d'hypothèses de construction des scénarios de sollicitation des modèles (prix des énergies, projection des demandes, calage de l'année de démarrage…), est présenté dans les références [START_REF] Djemaa | Modélisation bottom-up, un outil d'aide à la décision long terme pour les mesures politiques en matière d'énergie et d'environnement : le modèle TIMES appliqué aux industries grandes consommatrices d'énergie[END_REF][START_REF] Hita | Modeling the response of industry to environmental constraint, in: Eceee Summer Study -Act! Innovate! Deliver! Reducing Energy Demand Sustainably[END_REF]. Les figures ci-dessous montrent l'évolution du mix technologique pour les deux scénarios qui modifie profondément les chemins de production de l'acier, utilisant les technologies électriques pour satisfaire la contrainte environnementale. Nous avons montré l'élaboration d'un système énergétique de référence à même de représenter tous les secteurs de l'industrie diffuse. Appliquons ce système à l'industrie agroalimentaire (noté IAA dans la suite), sous-secteur le plus énergivore des industries diffuses. L'enjeu de la modélisation prospective dans ce cadre sera double. D'une part, seront envisagées quelles peuvent être les économies d'énergie réalisables lors de la pénétration des technologies de pompes à chaleur industrielles hautes températures bientôt disponibles. D'autre part, seront discutés les effets de certains outils économiques comme les certificats d'économies d'énergie.

Comme pour tout modèle de prospective, des scénarios permettant de les solliciter doivent être définis. Dans le cas de l'industrie diffuse, nous devons faire face à quelques spécificités dues à un usage des ressources énergétiques plus diversifié et à la grande variété des produits étudiés. Reste à définir le taux d'actualisation à appliquer dans le cadre de l'ID pour être en mesure de débuter nos études. La structure de production de l'ID pouvant évoluer plus rapidement que celle de l'industrie IGCE, l'horizon temporel de simulation sera réduit (horizon 2020 au lieu de 2050 Au-delà de quantifier les économies d'énergie possibles par la pénétration des PAC dans le secteur des IAA, le modèle permet d'aller bien plus loin en distinguant, non seulement les potentiels de récupération selon les sous-secteurs des IAA (Figure 30), mais aussi en identifiant au sein de quels groupement d'usages (parmi les onze déterminés) les économies ont été réalisées et les potentiels restants (Figure 31). Nous constatons que ce ne sont pas forcément les secteurs avec les plus forts potentiels d'opportunités de récupération de chaleur par PAC qui récupèrent le plus de chaleur. On voit sur la Figure 30 que l'industrie du pain et pâtisseries présente le plus faible taux de récupération par PAC avec 1,4% alors que ses opportunités de récupération sont les plus élevées des IAA avec 4,5 TWh.

Quand on regarde la chaleur récupérée par les PAC sur la part de l'ID la plus importante (10 premiers secteurs, Figure 31), on constate que la production de froid est le premier pourvoyeur d'énergie thermique fatale. En effet, le froid industriel met en oeuvre des technologies avec de forts coefficients de performance qui en fait de gros producteurs de chaleur récupérables par d'autres PAC. Comme la segmentation des PAC a été réalisée en sept niveaux de températures par pas de 10°C pour les quatre premières tranches, par pas de 20°C pour les deux suivantes et un pas de 60°C pour la dernière tranche. Nous pouvons aussi accéder à la répartition de la pénétration des PAC par niveau de température (Figure 32). Enfin, l'outil de prospective permet aussi d'identifier les niveaux de subvention qu'il faudrait établir afin de rendre une technologie compétitive dans un but de déploiement de technologies très efficaces énergétiquement comme les PAC à hautes températures. Nous avons ainsi regardé comment notre modèle pouvait donner des éléments de réponse pour identifier les taux de subvention que les obligés du mécanisme de certificats d'économies d'énergie (certificats blancs) pouvaient octroyer afin de récupérer les certificats engendrés par les gains relatifs aux économies réalisées par l'installation de ces PAC hautes températures.

Ce type d'étude [START_REF] Seck | Heat recovery using heat pumps in non-energy intensive industry: Are Energy Saving Certificates a solution for the food and drink industry in France?[END_REF] Suite aux recherches menées sur le secteur industriel, nous sommes maintenant en mesure de représenter tout type de secteurs avec une grande finesse et de donner les recommandations relatives aux données nécessaires à leur établissement.

Concernant l'intégration des énergies renouvelables au sein de nos modèles, les recherches se poursuivent au CMA car leur représentation nécessite encore des progrès dû à leur aspect intermittent et leur contribution à l'équilibre du réseau électrique qui doit encore être raffiné.

J'ai donc pu contribuer à l'émergence et au développement de cette thématique au CMA : d'une part, par l'établissement des relations avec les entités internationales de l'ETSAP et les laboratoires de recherches développant cette activité ayant permis l'avènement de la première thèse au CMA dans le domaine. D'autre part, par l'encadrement de deux thèses et plus de quarante communications et publications.

Je contribue à la réalisation d'autres études liées à la Chaire Modélisation prospective au service du développement durable mais ne suis pas actuellement leader d'un projet de recherche sur la thématique. Mon implication dans les futurs projets de prospective se feront par le biais du secteur du résidentiel/tertiaire que je compte aborder une fois que mes recherches sur les algorithmes de contrôle dans ce secteur auront abouti à des résultats représentables dans le paradigme de la modélisation prospective long terme.

DÉVELOPPEMENTS ALGORITHMIQUES POUR L'EFFICACITÉ ÉNERGÉTIQUE

INTRODUCTION

Parallèlement aux activités de recherche dans le domaine de la prospective énergétique entreprise depuis mon affectation au CMA, je développe une activité de recherche relative à la meilleure représentation et gestion des systèmes énergétiques dans le secteur résidentiel et tertiaire depuis 2010. Cette thématique embrasse : d'une part, la représentation du comportement du bâtiment pour améliorer son contrôle à partir des données issues des capteurs in situ, d'autre part, l'intégration de l'effet de ses usagers afin de proposer des actions visant à réduire la consommation du parc existant.

Après avoir rappelé la façon dont j'ai été amené à approfondir ce domaine et posé le contexte de l'efficacité énergétique dans le secteur du bâtiment, je présenterai l'évolution de notre approche avec la diffusion des moyens de mesure qui permettent d'approfondir le domaine du recueil et du traitement des données pour une meilleure efficacité.

GENÈSE

Lors de ma dernière année de thèse, j'ai pu commencer à m'immerger dans le monde de la recherche par le biais d'un accord cadre passé entre le Centre d'Énergétique de l'École des Mines de Paris et la Direction de la Recherche de Gaz de France. Le but de cette collaboration était de proposer des voies d'amélioration pour différents systèmes énergétiques consommant du gaz naturel. J'ai ainsi pu me confronter à la problématique de l'optimisation des systèmes énergétiques du point de vue de l'énergéticien (Delenne et al., 2001[START_REF] Delenne | Modélisation -Simulation d'une chaudière modulante : comparaison de différentes stratégies de chauffage[END_REF]. Il s'agissait en effet, à partir de la modélisation des systèmes, de proposer des améliorations des performances par un meilleur contrôle. Cette activité s'est poursuivie par le montage d'un projet européen concernant l'optimisation des effets d'inertie avec une approche basée sur la logique floue (OPTINER 22 ). Ce projet fut l'occasion de mettre en pratique (par le biais d'expérimentations), l'implémentation d'algorithmes de contrôle du chauffage et du rafraichissement à base de stockage de glace (Guerassimoff andFulcheri, 2000a, 2000b). Ce fut une expérience très enrichissante qui révéla mon intérêt pour le secteur du bâtiment. En fin de projet, je me suis consacré au montage du Mastère Spécialisé en Optimisation des Systèmes Énergétiques (MS OSE) qui ne me permit pas de poursuivre cette thématique de recherche dans la continuité du projet Optiner.

Dix ans plus tard, par le biais de ma recherche de partenariat pour le MS OSE, j'ai eu l'occasion de renouer avec le secteur du bâtiment. La problématique du contrôle était toujours présente, avec de nouveaux défis liés, d'une part, au déploiement de capteurs de mesure qui faisaient cruellement défaut lors de mes premières investigations. D'autre part, à la prise de conscience progressive du rôle de l'occupant dans l'usage qui est fait du bâtiment. J'ai donc pu lancer une thématique liée à l'exploitation des données (notamment issues de ces capteurs) et à l'amélioration de l'efficacité énergétique dans les bâtiments.

Je présente dans cette partie les divers travaux que j'ai pu effectuer ou encadrer dans ce domaine. Le tableau semble donc très idyllique si l'on omet d'une part, le parc existant qui est loin de correspondre aux standards actuels et représente un effort considérable pour être réhabilité. D'autre part, la présence inéluctable d'occupants dans les bâtiments qui viennent « parfois » mettre à mal les performances annoncées par les certifications les plus prestigieuses en termes de performance énergétique. La Commission Européenne a proposé le 30 novembre 2016 une mise à jour de la directive relative à la performance énergétique des bâtiments. Elle met justement l'accent sur la promotion des nouvelles technologies, la rationalisation des règles existantes et la mise à jour de la base de données des bâtiments existants.

De nombreux programmes et actions au niveau Européen et National sont mis en oeuvre [START_REF] Odysee | Energy Efficiency Trends and Policies in the Household and Tertiary Sectors[END_REF]. Cependant, au-delà des aspects structurels abordés par tous les angles possibles (bâti, équipements, intégration…), l'usager est souvent pris en considération à travers les usages classiques qu'il entretien avec son environnement. L'étude du comportement même des occupants émerge depuis quelques années, et d'autres disciplines comme la sociologie ou la psychologie (jusque-là absentes des débats) deviennent indispensables dans l'établissement des déterminants qui permettront à terme, d'obtenir réellement les performances correspondant aux nouvelles normes imposées.

Il y a sept ans, nous étions dans l'expectative concernant les directives qui ont vu le jour depuis, comme je viens de le rappeler brièvement. J'avais entrepris des recherches visant à comprendre comment nous pouvions, dans le secteur résidentiel, aider les ménages à prendre conscience de leur façon de consommer afin de les aider à être plus performants énergétiquement parlant. J'ai donc débuté par la participation au montage du projet GridTeams dont je vais maintenant présenter les grandes lignes.

Mémoire de HDR -G. Guerassimoff (MINES ParisTech)

 Mesurer pour mieux agir

Le déploiement complet des compteurs communicants à horizon 2020 va permettre une gestion totalement différente du parc de bâtiment, faisant de ces objets des acteurs directs du réseau énergétique futur. En effet, un bâtiment comporte de nombreux équipements pouvant être pilotés et possède une inertie qui peut aussi être mise à profit dans le contrôle des moyens de chauffage et de climatisation. Toutes ces potentialités ne pourront être utilisées que si la mesure et le comptage de l'énergie mise en jeux par leur usage est accessible. Dans l'industrie ou le tertiaire, ces données sont en partie exploitables mais très souvent les systèmes de Gestion Technique du Bâtiment (GTB) ne sont pas exploités à la hauteur de leur potentiel, voire pas utilisés du tout [START_REF] Club | L'Efficacité énergétique du bâtiment tertiaire et collectif dans le 06[END_REF]. Pour ce qui est du secteur du résidentiel, tout reste à faire avec le déploiement des compteurs communicants Linky.

Pour proposer des solutions efficaces, il faut pouvoir les expérimenter auparavant. Dans ce but, le projet Gridteams visait à tester la mise à disposition aux utilisateurs résidentiels de leur courbe de charge et de les aider dans le décryptage de ce qu'ils pourraient être en mesure de faire pour réduire leurs consommations. Ce projet a réuni les acteurs industriels suivants :

• Gridpocket27 pilote du projet et spécialisé dans la création applications notamment pour le web et appareils mobiles, • Planète Oui28 , commercialisateur d'énergie verte et intéressé par les actions d'efficacité énergétique possibles à l'issue du projet. • WIT29 : constructeur de GTB intégrant dans ces produits une dimension énergétique par leur concept de GTEB30 . Ils ont construit et installé sur site les compteurs communicants nécessaires à l'expérimentation. Les deux centres de recherche suivants :

• Mines ParisTech par le biais du CMA pour la partie analyse et traitement de l'information recueillie. • Telecom ParisTech, par le biais de son centre de Sociologie pour évaluer les impacts des outils mis à disposition. Un territoire, lieu de l'expérimentation :

• La ville de Cannes, qui a été motrice dans le recrutement du panel et a permis la mise en place des récompenses testées dans ce projet.

Le projet, décrit sur le site internet SmartGrids-CRE31 , avait pour objet le test de mesures incitatives pilotées par l'analyse des consommations d'un panel de Trente foyers, d'un point de vue à la fois énergétique et sociologique.

Ma contribution au projet a été, à partir d'enquêtes et de visites sur site, de proposer des algorithmes permettant d'établir un modèle du logement afin de définir des bornes de consommation et ainsi proposer des comparaisons entre foyers pour inciter les ménages à faire des économies d'énergie.

Pour réaliser ces modèles, j'ai proposé une approche à plusieurs niveaux :

Le première concerne l'évaluation des besoins du bâti à partir de simulations réalisées sous Comfie/Pléiades © qui donna les bornes en fonction des spécificités des logements afin de normer la consommation pour ne pas pénaliser les foyers hébergés dans des bâtiments moins performants. Le deuxième a consisté à définir un niveau d'équipement des ménages et de le représenter sous forme de consommations engendrées et économies réalisables.

Enfin, le troisième niveau a consisté à évaluer la part d'énergie économisable selon le comportement des ménages afin de définir des bornes qui puissent être accessibles et personnalisées.

Ces modèles réalisés, à l'aide des données issues de l'expérimentation, l'équipe de sociologues a pu mesurer les effets des actions qui ont été proposées tout au long de cette expérimentation.

Voici ci-dessous, le principe du projet dont vous trouverez de plus amples détails dans l'article publié dans la revue Energy & Buildings [START_REF] Guerassimoff | Enhancing energy efficiency and technical and marketing tools to change people's habits in the long-term[END_REF] en annexe. Ce projet a reçu le prix de la croissance verte numérique en 2012 et a permis de mieux appréhender les leviers permettant d'agir durablement sur le comportement des ménages afin qu'ils puissent faire des économies d'énergie. Il a aussi permis de mettre en évidence l'importance des données nécessaires à la réalisation du modèle simplifié du logement et pour l'établissement du questionnaire comportemental des ménages.

 Traitement des questionnaires et données des projets

Au cours de ce projet, j'ai justement répondu à une sollicitation de la part de la start-up E3D Environnement qui voulait mettre en place un dispositif d'accompagnement des ménages dans leur gestion des déchets. Afin d'être en mesure de proposer cet outil, ils devaient traiter à terme de grandes quantités de données issues de questionnaires. Ce projet faisant écho au projet GridTeams dans l'objectif, mais dans un domaine environnemental. Il m'a semblé pertinent de répondre à leur demande et de mettre en oeuvre des techniques de datamining pour rationaliser les données traitées et proposer des algorithmes qui permettent de conseiller les usagers sur les gestes à effectuer en vue de réduire leur volume de déchets.

Ces algorithmes d'aide à la décision ont été élaborés à partir de l'apprentissage effectué sur le traitement des données récoltées. À l'issue du projet, la plateforme GD6D 32 était opérationnelle. À ce jour elle est toujours active et donne des résultats très prometteurs. L'entreprise a depuis continué son développement avec des applications étendues par rapport aux problématiques des déchets et annonce de réelles améliorations dans les sujets abordés (prise de conscience environnementale ayant un impact mesurable sur la production de déchets).

Nous avons donc regardé les techniques d'analyse multicritère adaptées au traitement de l'information dans le domaine de l'environnement approprié à notre problématique de questionnaires [START_REF] Huang | Multi-criteria decision analysis in environmental sciences: Ten years of applications and trends[END_REF][START_REF] Liao | Data mining techniques and applications -A decade review from 2000 to 2011[END_REF]Ngai et al., 2009). Nous avons convergé notamment sur une procédure hiérarchique d'analyse (AHP 33 ) très utilisée pour l'aide à la décision de la catégorisation des préférences et des gestes à recommander [START_REF] Roy | Strategic Decision Making, Decision Engineering[END_REF][START_REF] Saaty | Decision Making with the Analytic Network Process[END_REF]. Le but est de hiérarchiser une liste de gestes à proposer aux foyers, en fonction de leurs caractéristiques intrinsèques récoltées à partir d'un questionnaire recensant les paramètres des foyers.

Cette méthode requiert l'intégration de connaissances issues d'une expertise permettant l'attribution d'un poids spécifique pour chacun des paramètres catégorisant le geste à proposer. Une combinaison linéaire des pondérations est effectuée pour aboutir à une notation des gestes.

Calcul du poids du critère (à partir de paramètres tels que : complexité, financier, temporel, historique …)

𝑤 𝑖 = � 𝛼 ℎ .

Avec

• 𝑥 𝑖 : note du critère i • 𝑤 𝑖 : poids du critère i • 𝑐 𝑚𝑎𝑥 : nombre de critères • 𝜉 : note de l'alternative Cette méthode présente plusieurs avantages dont celui de ne pas dépendre du nombre de paramètres des foyers ni du nombre de gestes à proposer. Elle sera donc utilisée à l'étape initiale. On propose ensuite d'y intégrer un mécanisme permettant l'amélioration des pondérations des coefficients de l'AHP à partir du retour d'expérience des gestes préalablement proposés.

Malgré les avantages et la simplicité de mise en oeuvre de la méthode AHP, l'augmentation du volume de données et la diversification des variables explicatives (qui peuvent subvenir lors de l'intégration d'une nouvelle application) aboutiront à des difficultés inhérentes à la combinatoire du problème. Afin de s'affranchir in fine des dires d'experts nécessaires dans la méthode AHP avec apprentissage, nous nous sommes penchés sur d'autres méthodes afin de donner quelques recommandations à l'entreprise pour faire évoluer sa plateforme.

Nous avons testé sur les échantillons disponibles de données issues des questionnaires lors de ce projet, quelques méthodes de classification afin d'être en mesure de mieux cibler les nouveaux adhérents à la plateforme et ainsi proposer les gestes les plus pertinents sans avoir eu recours à l'AHP mais uniquement par regroupement de catégories de populations.

Pendant ces investigations, nous nous sommes d'abord confrontés à la réalité des données brutes initiales et avons montré qu'il fallait que l'entreprise obtienne d'abord un échantillon représentatif de la population ciblée pour échafauder un algorithme de classification et d'apprentissage. En effet, l'échantillon fourni pour réaliser nos recherches ne comportait pas assez d'individus pour certaines modalités. Nous ne pouvions pas proposer de classes suffisamment représentatives pour tout ce qui méritait d'être traité.

Ensuite, nous avons mis en oeuvre une première méthode de classification (clustering) car n'ayant pas a priori un nombre de catégories à proposer ni de variables à expliquer, le but était justement d'estimer si certains groupes pouvaient émerger des données à notre disposition sans discrimination préalable.

Les techniques de classifications automatiques se basent sur le choix d'une distance métrique. Parmi les plus utilisées, beaucoup proviennent de la distance de Minkowsky :

1 1 ( , ) p n p i i i d x y x y =   = -     ∑
Et l'on retrouve le plus fréquemment l'utilisation des trois cas suivants : statut des gestes en communs : valeur 1 : il existe des gestes communs pour ce statut. valeur 0 : il n'existe pas de gestes communs pour ce statut À partir de ces groupes, on peut regarder les caractéristiques communes des foyers et ainsi adapter le geste à une catégorie de population. On peut constater que le premier groupe est celui des personnes qui n'ont rien répondu, et est donc inutilisable. Les deuxième et troisième groupes font ressortir quelques éléments intéressants. Le premier montre un groupe de 16 foyers avec 4 gestes en communs. De plus quand on regarde les caractéristiques des foyers, il ressort que 70% de ce groupe habite une maison individuelle. Nous avons pu étendre l'analyse en relâchant la contrainte sur les distances entre les différents gestes afin de voir comment se réorganisaient les groupes et ainsi affiner la structuration finale de ces derniers.

Chebychev (p=∞) : ( ) 1 , max n i i i d x y x y = = - Euclidienne (p=2) : ( ) 2 1 ( , )
Les résultats établis à partir de cet échantillon réduit laissent présager des regroupements intéressants qu'il sera pertinent de consolider avec une méthode de partitionnement, une fois le nombre de groupe établi, comme nous avions pu le faire avec une méthode K-means dans le cas de la segmentation des secteurs de l'industrie diffuse.

L'investigation n'a pu aller plus loin dans la fouille de ces données car l'échantillon était trop faible pour pouvoir établir de réels groupes qui auraient pu servir de base à un algorithme de prévision. Nous avons simplement recommandé des procédures à poursuivre pour parvenir à cette fin si les données recueillies ultérieurement étaient de qualité suffisante. Les résultats de ce projet étant confidentiels à l'époque (dû à leur utilisation au sein de la plateforme) aucune communication scientifique n'a pu être réalisée.

Ce projet a été fort utile pour avancer dans l'analyse des questionnaires relatifs aux comportements des usagers dans un but d'apprentissage et de conseils pour une amélioration des effets escomptés.

Les développements algorithmiques entrepris lors de ces deux projets m'ont permis d'entrevoir des pistes d'avancements dans la gestion plus optimisée de l'énergie et de la production de déchets au sein des ménages (secteur résidentiel). Les approches complémentaires choisies nous ont confortés dans la poursuite de nos recherches dans le domaine du datamining à partir de questionnaires et de données issues de mesures in-situ au secteur tertiaire.

Ce secteur, traditionnellement complémentaire au secteur résidentiel étudié jusqu'alors, nous permet de mener une étude complète du secteur résidentiel/tertiaire. Nous en aurons ainsi une meilleure connaissance que nous pourrons mettre à profit dans nos activités de prospective long terme.

 Extension au secteur tertiaire

Que ce soient les Petites et Moyennes Entreprises comme les Petites et Moyennes Industries, toutes fonctionnent au sein de bâtiments tertiaires. Même si elles sont équipées de GTB (Gestion Technique du Bâtiment) ou GTC (Gestion Technique Centralisée) elles ne mettent pas toujours à profit toutes les informations et les possibilités de commande des outils qui sont mis à leur disposition. En effet, ces systèmes sont souvent utilisés uniquement pour certaines fonctionnalités bien spécifiques (gestion des alertes, sécurité incendie …). Par ailleurs, suivant la taille de la structure, il n'y a pas de personnel dédié au suivi, tant au niveau du bon fonctionnement des outils, que de la performance et du contrôle du système. Dans ce cas, elle peut faire appel à un sous-traitant pour assurer ce travail, souvent dans le seul objectif de minimiser ses coûts de fonctionnement, ne tirant pas réellement partie du potentiel réel de tels instruments.

Dans ce contexte il devient primordial de développer une certaine expertise à mettre dans les produits de gestion du bâtiment afin qu'ils soient capables, avec le minimum d'opérations, d'exploiter le potentiel de tous les capteurs et actionneurs mis en place.

Bien évidemment, suivant l'état du bâtiment, certaines modifications profondes (isolation de l'enveloppe et de ses ouvrants, changement de moyen de production de chaleur et de froid adapté à l'inertie et à l'usage du bâtiment…) sont essentielles à la minimisation des consommations d'énergies et de l'impact du bâtiment sur son environnement. Cependant, de telles modifications ne sont pas toujours faisables ou acceptables par l'utilisateur du bâtiment (qui ne peut être que locataire des murs et donc peu concerné par ces modifications structurelles dont il ne pourra amortir les coûts suivant la durée de son bail).

Cependant, il est quand même possible, par une meilleure gestion de son bâtiment, d'améliorer ses performances et de sensibiliser son exploitant à s'orienter vers des solutions plus efficaces et donc à le guider sur le chemin d'une rénovation plus en profondeur par une série de préconisations et une mise en exergue des potentialités d'économies qui peuvent être réalisées dans son cas précis et non dans l'absolu réglementaire. Il est important d'avoir, non seulement des tableaux de bord capables d'informer de l'état du bâtiment mais aussi de comparer cet état à un objectif d'amélioration afin de réduire son impact énergétique et environnemental. De nombreux projets, notamment européens, ont été réalisés au travers du FP7 34 (SEEDS 35 , KnoholEM 36 , BEAMS 37 , NEED4B 38 , AMBASSADOR 39 …) mais souvent appliqués au grand tertiaire. Le programme Horizon 2020 40 met aussi à l'honneur de très nombreux projets dans ce domaine, avec notamment un appel spécifique sur l'efficacité énergétique dans les bâtiments et bien d'autres encore. En 2015, la France a aussi lancé son programme PACTE pour accompagner le nécessaire changement de pratique dans le secteur. La difficulté d'obtenir les résultats et méthodes émergeants de ces projets qui permettraient de les intégrer directement dans des produits qui pourraient être mis en oeuvre sur le terrain nous conduit dès 2011 à entamer des recherches dans ce secteur.

L'expérience acquise dans le secteur résidentiel lors du projet GridTeams nous a amené à réorienter l'approche pour le secteur tertiaire en nous passant de la simulation thermique dynamique. En effet, le but ultime de nos recherches étant l'amélioration de l'efficacité énergétique des bâtiments par l'étude des mesures in-situ à partir d'un réseau de capteur minimal, il faut qu'à terme nous puissions nous passer de la modélisation complète du bâtiment afin d'obtenir des résultats uniquement par l'usage des capteurs, des questionnaires et de la base de connaissances établie à partir des cas déjà traités.



Comment se passer de la simulation ?

Cette approche par la simulation est largement utilisée dans la littérature pour de nombreuses applications. Les recherchent menées dans le domaine de la Simulation Thermique Dynamique (STD) et en particulier à partir de modèles réduits [START_REF] Peuportier | Energétique des bâtiments et simulation thermique[END_REF], permettent par exemple de quantifier :

• le rôle de l'inertie du bâti [START_REF] Munaretto | Application of data mining techniques in customer relationship management: A literature review and classification[END_REF],

• la représentativité des occupants [START_REF] Vorger | Étude de l'influence du comportement des habitants sur la performance énergétique du bâtiment[END_REF],

• l'amélioration des stratégies de gestion énergétique [START_REF] Favre | Etude de stratégies de gestion énergétique des bâtiments par l'application de la programmation dynamique[END_REF])… Ces recherches contribuent à la compréhension des éléments constituants de ce système énergétique par la simulation et la validation expérimentale des résultats simulés. Il existe aussi une profusion de modèles capables de modéliser les bâtiments d'une façon plus détaillée (EnergyPlus, TRNSYS, ESP-R, Dymola/Modelica voire Matlab/Simulink et bien d'autres). Ils permettent d'inclure, de tester et d'optimiser des lois de commande des équipements au sein du bâtiment. Néanmoins, ils peuvent aussi présenter certaines barrières en vue de l'amélioration de la performance énergétique dans son ensemble [START_REF] Atam | Current software barriers to advanced model-based control design for energyefficient buildings[END_REF][START_REF] Shaikh | A review on optimized control systems for building energy and comfort management of smart sustainable buildings[END_REF].

Bien que ces études soient indispensables pour pouvoir proposer de nouveaux concepts et être en mesure d'intégrer les bâtiments (existants et à venir) au sein de leur environnement. Quel que soit le type de modèle utilisé, peu d'études proposent des solutions globales et intégrables simplement pour aider l'exploitant d'un bâtiment à faire des choix pour améliorer la performance de son bâtiment dans son ensemble. J'ai pris le parti de ne pas faire appel à ces modélisations dans l'approche choisie car pour valider nos recherches, j'ai ciblé une partie du parc particulier. Nous nous focaliserons ainsi sur les bâtiments plutôt anciens du secteur du petit tertiaire ou de la petite industrie. En effet, le grand tertiaire a souvent fait l'objet d'une modélisation en amont à la conception de l'ouvrage. De plus, ces grands bâtiments sont souvent équipés de systèmes de contrôle centralisés et possèdent des équipes dédiées à la gestion des fluides. Ils font aussi appel à des sociétés de services énergétiques qui s'emploient à l'amélioration de l'efficacité énergétique du bâtiment, naturellement ou par l'intermédiaire de contrats de performance énergétique par exemple.

Le segment ciblé n'a souvent pas fait l'objet de simulation à la conception et n'a pas la taille suffisante pour faire de sa gestion énergétique une priorité (personnel affecté à la gestion du site). Les algorithmes que nous voulons établir seront là pour aider le gestionnaire du bâtiment dans sa démarche d'intégration de l'efficacité énergétique de son infrastructure sans que cela ne pèse trop dans le budget de son activité. Il faut à la fois que l'investissement ne soit pas trop important dans une première phase, et que les économies ou conseils prodigués aillent dans le sens d'une prise de conscience pour l'inciter à réaliser des investissements plus importants pour sa performance énergétique et environnementale avant qu'il ne la subisse par le biais de l'évolution de la réglementation.

Néanmoins, nous n'excluons pas d'utiliser les modélisations dans un but comparatif ou dans une seconde phase pour consolider notre approche. L'avènement des BIM 41 nous conduira forcement à l'utilisation de la maquette numérique du bâtiment quand elle sera disponible, et donc de tirer parti de tous les outils qu'elle pourra comporter. Par ailleurs, nous reviendrons à la STD quand nous ciblerons plus spécifiquement l'identification et le contrôle des systèmes au sein du bâtiment. Afin de poursuivre dans cette voie, il nous fallait un terrain d'expérimentation. J'ai donc pu monter un projet avec des entreprises de la région PACA dans le secteur tertiaire : 41 BIM : Building Information Modeling ou Building information Model, est une maquette numérique du bâtiment qui comporte différentes couches d'informations permettant aux différents corps de métiers interagissant avec le bâtiment de trouver l'information dont ils ont besoin (et qui devrait être à jour).

• Izypeo, start-up proposant le développement de tableaux de bords • WIT, spécialiste de la GTB • ActaConsult, cabinet de conseil dans l'analyse environnementale et les bilans carbone.

Le projet SmartEnCo 42 a donc débuté en 2014 après qu'un très long processus ait été entrepris depuis 2011 43 pour sa formalisation puis son financement par la région PACA.

J'ai proposé de mettre au point des algorithmes sous forme de modèle de représentation des connaissances de type système expert. Ils permettent, d'après l'analyse de l'état du bâtiment, et à l'aide des données récoltées dynamiquement à partir de sa GTB d'élaborer des critères. Leur comparaison avec des objectifs répondant aux dernières réglementations permettra ainsi :

• de choisir les lois de commande des systèmes liées aux usages principaux (chauffage, rafraichissement, éclairage, usages spécifiques…) pour en améliorer ses performances énergétiques, • de proposer des actions (recommandations) qui correspondent à des modifications structurelles et/ou comportementales. De plus, il permettra dans un second temps, d'évaluer l'impact environnemental (bilan carbone et consommations d'eau) en temps réel suivant les améliorations automatiques ou décidées par l'utilisateur du bâtiment.

Le constat du sous-emploi des GTB lors de leur existence dans ce segment du petit tertiaire et le manque d'informations des actes permettant une meilleure gestion de l'énergie sur de tels sites nous ont conduit à proposer des outils pour mieux tirer parti de ceux déjà en leur possession. À partir de la mise à disposition des informations pertinentes sur la façon dont ces entités consomment leurs fluides (tableaux de bords simples), les outils développés pourront leur faire réaliser des économies et leur montrer les points clés pour rendre leur bâtiment le plus efficace possible.

 Méthodologie d'élaboration des algorithmes

Notre participation dans le projet consistait à établir deux types d'algorithmes :

• Un algorithme pour le système de GTB qui agira sur les organes de commande afin de réduire les consommations du bâtiment [START_REF] Hayes-Roth | Building Expert Systems[END_REF][START_REF] Waterman | A Guide to Expert Systems[END_REF]. Plus récemment, des langages dédiés comme CLIPS sont repris et disponibles dans les outils de programmation actuels [START_REF] Giarratano | Expert Systems: Principles and Programming[END_REF].

Le principe est simple, à partir d'une base de faits et d'une base de règles, un moteur d'inférence permet de construire de nouveaux faits et de répondre à des questions données. Selon le moteur d'inférence, le système sera en mesure de poser des questions intermédiaires à l'utilisateur s'il rencontre une indétermination, et ainsi parvenir à une réponse tout en enrichissant ses bases. Ces solutions ont déjà été déployées dans le domaine du bâtiment. Doukas [START_REF] Doukas | Intelligent building energy management system using rule sets[END_REF] proposait déjà d'identifier les postes anormalement consommateurs d'énergie à partir de ces principes. Plus récemment, de nombreux progrès ont été réalisés dans l'application de ces méthodologies à la mesure ou au contrôle de l'efficacité de la performance des bâtiments [START_REF] Nilashi | A knowledge-based expert system for assessing the performance level of green buildings[END_REF][START_REF] Peña | Rule-based system to detect energy efficiency anomalies in smart buildings, a data mining approach[END_REF].

Pour ce projet, la première étape a consisté à élaborer des questionnaires permettant de recueillir toutes les données nécessaires d'une part à l'élaboration d'une base de faits, et d'autre part pour la génération de bases de règles. La première base de règles que j'ai nommée « réglementaire » permet une première classification du bâtiment au sein d'un segment de performance. Cet état permettra le déclanchement d'une série de conseils de base. La deuxième base de règles dite « d'expertise » contiendra toute une série de règles provenant de dires d'experts pour l'amélioration structurelle et comportementale du bâtiment et de ses occupants.

L'intégration des mesures in situ permettra de générer des faits issus du calcul d'indicateurs de comportement du bâtiment.

Les moteurs d'inférences, avec l'aide de l'interaction avec l'exploitant du bâtiment et de l'expert, établira de nouveaux faits spécifiques au bâtiment étudié et proposera des solutions aux questions posées au système.

Voici ci-dessous un synoptique de la procédure retenue. Un résultat permettant l'évaluation de notre indicateur inertiel est donné sous forme d'une évaluation à partir de la réglementation d'un coefficient de déperdition global du bâtiment HLC (en W/K) 44 . Ce coefficient nous permettra de vérifier, à partir des données de consommation relevées et des relevés de températures, de vérifier la véracité des informations initiales entrées et ainsi d'ajuster la variable rénovation le cas échéant. On procède de même pour chacun des postes mettant en jeu des consommations d'énergie, afin d'informer l'exploitant de l'état dans lequel se trouve son bâtiment et ainsi lui prodiguer les conseils adaptés à sa situation particulière. Ces conseils pouvant aller de simples recommandations de changement du type d'éclairage, au changement de températures de consigne, jusqu'au changement de type de contrôle de sa CVC à terme.

De nombreuses investigations existent pour permettre l'évaluation de la performance énergétique du bâti :

• Par Co-Heating [START_REF] Bauwens | Co-heating test: A state-of-the-art[END_REF][START_REF] Farmer | Obtaining the heat loss coefficient of a dwelling using its heating system (integrated coheating)[END_REF], en mesurant la quantité d'énergie fournie pour le maintien d'une température pendant un temps donné. Ce Fablab, maintenant opérationnel, nous permet non seulement d'acquérir des historiques de données dont nous avons besoin pour élaborer nos algorithmes, mais aussi de pouvoir tester de nouveaux capteurs qui pourraient permettre un développement plus simple de nos solutions basées sur la mesure in-situ.

Voici un schéma de principe de la plateforme développée ainsi qu'une vue synthétique de son implémentation au sein du CMA (2 ème étage du bâtiment A du site de Mines ParisTech à Sophia Antipolis).

 Modélisation et Contrôle à partir de données recueillies

Comme j'ai pu le rappeler dans la genèse de cette partie, j'ai eu l'occasion de développer des algorithmes de contrôle pour le chauffage et le rafraichissement à partir de techniques de logique floue.

Dès le projet OPTINER, à l'époque (1998), la difficulté résidait dans le manque de données sur site ainsi que le manque de place dans les systèmes de GTB embarqués qui demandaient un développement algorithmique peu gourmand en mémoire et en temps de calcul. Les résultats obtenus par ces méthodes étaient tout à fait acceptables mais pouvaient se heurter à certaines indéterminations qui conduisaient à des erreurs dans le calcul des temps de relances.

L'avènement de la disponibilité de données permet d'entreprendre de nouvelles recherches basées sur l'analyse de ces séries temporelles issues du comportement du bâtiment. Je présente dans la suite quelques pistes dans ce domaine pour une application d'identification du comportement du bâtiment avant de présenter des techniques de contrôle pour les équipements consommateurs d'énergie.

 Le datamining au service de l'efficacité énergétique du bâtiment Précédemment, nous avons abordé des notions de datamining pour mettre en évidence certaines caractéristiques à partir de données issues de questionnaires. Nous allons maintenant nous concentrer sur le traitement des données provenant des capteurs présents dans un bâtiment (températures, consommations d'énergie, présence…) en vue de proposer de nouvelles façons de contrôler les systèmes énergétiques pilotables.

La littérature dans le domaine est très fournie, et l'usage du datamining tend à se généraliser avec, en particulier, l'avènement de l'open data. J'ai choisi le terme de datamining car il englobe toutes les disciplines dédiées à la fouille de données de façon descriptive, inférentielle ou prédictive (statistiques, intelligence artificielle, Machine Learning…) [START_REF] Gorunescu | Data Mining, Intelligent Systems Reference Library[END_REF][START_REF] Tufféry | Data mining et statistique décisionnelle -4ème édition[END_REF]. Son application au secteur du bâtiment ne cesse de progresser pour affiner la compréhension du fonctionnement d'un bâtiment [START_REF] Molina-Solana | Data science for building energy management: A review[END_REF], jusqu'à la gestion de l'énergie consommée (Zhou et al., 2016;Zhou and Yang, 2016).

Pour être en mesure d'explorer les possibilités offertes par la collecte de données en volume dans les bâtiments, nous avons dans un premier temps exploité celles accessibles pour un bâtiment de l'UC Berkeley (Sutardja Dai Hall). En effet, ces études vont nous permettre, non seulement de tester les méthodes, mais aussi de mieux cibler le type de données indispensables qui guideront le déploiement de nos propres capteurs au sein de notre fablab [START_REF] Jebali | Bâtiments intelligents : Développement de méthodes de contrôle et d'optimisation pour rationaliser la consommation de l'énergie dans le secteur tertiaire (Stage de fin d'étude 3e année école polytechnique de Tunis)[END_REF].

La première question qui se pose est la véracité d'un modèle qui serait identifié à partir des mesures issues des capteurs qu'il possède. Ensuite, l'idée sera de réduire les points de mesure à ceux uniquement indispensables afin de rendre la méthode accessible au plus grand nombre de bâtiments. Cette étape sera menée de front avec celle consistant à proposer des améliorations en termes de contrôle.

 L'identification des bâtiments

Ces investigations ont commencé par une première approche classique d'identification. Nous basant sur les données disponibles récoltées (températures, consommations, apports humains et solaires) un modèle a été élaboré, permettant la prévision court terme de la consommation et de la température interne du bâtiment. Ce modèle a été scindé en deux parties : l'une pour la saison de chauffage et l'autre pour la saison de rafraichissement car les systèmes employés peuvent être différents. Les résultats montrent une bonne approximation malgré les imprécisions dues :

• au calcul de la consommation (la mesure représente le bâtiment auquel nous avons dû soustraire les consommations d'un laboratoire), • aux phénomènes qui ne sont, soit pas représentés dans les entrées utilisées, soit dus au comportement humain (ouverture des portes et fenêtres par exemple) venant aussi perturber les résultats. La dynamique est un peu amortie mais nous sommes dans des erreurs qui peuvent être comparées aux erreurs dans la précision de la mesure.

Une prévision court terme (48h) à partir de ces modèles identifiés permet d'orienter nos choix de variables dans la conception d'algorithmes de régulation visant à réduire les consommations tout en préservant le confort des occupants. Ce premier travail, à partir des techniques d'identification traditionnelles, permet d'envisager de bons résultats avec d'autres techniques faisant appel à davantage de variables. Le principe du réseau de neurone est simple. De très nombreux ouvrages et articles en rappellent les principes [START_REF] Dreyfus | Neural Networks[END_REF][START_REF] Khayatian | Application of neural networks for evaluating energy performance certificates of residential buildings[END_REF][START_REF] Tufféry | Data mining et statistique décisionnelle -4ème édition[END_REF].

Le mécanisme s'inspire du fonctionnement des neurones biologiques qui retournent un signal si et seulement si un seuil est atteint, dépendant du nombre de connections (synapses) et du type d'activation (fonction d'activation) liée à ce neurone. Cette méthode d'établissement d'un modèle neuronal ayant pour données d'entrée celles d'un modèle numérique est très courante et on peut voir qu'elle est toujours en vogue actuellement [START_REF] Ascione | Artificial neural networks to predict energy performance and retrofit scenarios for any member of a building category: A novel approach[END_REF]. Elle se fait à partir de modèles physiques de STD et permet de tester différents scénarios. Pour notre projet, nous avons pris les données issues du modèle STD Comfie qui se base sur une réduction modale du comportement du bâtiment. Le modèle STD ayant été réduit, l'apprentissage du réseau de neurones est facilité et donne par conséquent de bons résultats qu'il faut interpréter avec précautions. Cette étape a quand même permis d'évaluer la pertinence de cette technique appliquée à ce domaine [START_REF] Dran | Développement d'algorithmes pour le projet SmartEnCo[END_REF].

Lors de notre collaboration avec l'UC Berkeley, les données étant plus nombreuses, nous avons pu entreprendre une application réelle et ainsi pu tester la véracité de cette méthodologie. Nous ne pouvons que constater au regard de la profusion d'articles dans la littérature [START_REF] Ascione | Artificial neural networks to predict energy performance and retrofit scenarios for any member of a building category: A novel approach[END_REF][START_REF] Khayatian | Application of neural networks for evaluating energy performance certificates of residential buildings[END_REF] que ces méthodes subissent un engouement de la part de la communauté.

Ceci nous encourage à poursuivre cette investigation, non seulement dans l'identification du comportement du bâtiment, mais aussi dans l'amélioration du contrôle [START_REF] Jebali | Smart building: Energy consumption ptimization via machine learning techniques and building modeling with artificial neural networks[END_REF].

Le cas du bâtiment de l'UC Berkeley a permis d'analyser l'influence des différents paramètres entrant dans l'élaboration d'un modèle de réseaux de neurones. Pour progresser plus rapidement dans nos investigations, nous avons utilisé la toolbox Neural Networks de Matlab.

Cet outil permet d'identifier rapidement le type de réseau neuronal adapté à notre système.

Travaillant sur des séries temporelles, nous avons naturellement choisi un modèle qui peut se baser sur une profondeur d'historique de données pour identifier le comportement dynamique du bâtiment. Ce modèle présente trois variantes de calcul, à choisir en fonction de la typologie de son système :

• NARX (Nonlinear AutoRegressive with eXternal inputs) : qui donne y(t+1) fonction de n valeurs précédentes de y(t) et d'un autre vecteur d'entrée x(t) • NAR (Nonlinear AutoRegressive) : qui donne y(t+1) fonction de n valeurs précédentes de y(t)

• NIO (Nonlinear Input-Output) : donne y(t) fonction de n valeurs précédentes de x(t).

Une fois le type de modèle neuronal identifié pour notre système, nous sommes en mesure de regarder l'influence des paramètres du réseau de neurones sur les résultats obtenus :

• vecteurs de données d'entrée

• décomposition des données (entrainement, validation, test)

• dimension des couches du réseau (nombre de neurones par couches)

• fonctions d'activations (linéaires, sigmoïdes, tangentes hyperboliques…)

• algorithmes d'entrainement (Levenberg-Marquard, Bayésien, Gradient Conjugué…)

• profondeur d'historique des données (n)

Pour chacun de ces paramètres, les résultats sont comparés selon les erreurs RMSE (Root Mean Square Error) ainsi que le temps de calcul nécessaire pour l'entrainement du système.

Après avoir étudié les différents paramètres du réseau, voici le réseau ayant permis les meilleurs résultats pour identifier la consommation du bâtiment : L'erreur obtenue pour l'évaluation de la consommation de l'étage du bâtiment identifié a été de 1,14 kW (puissance utilisée par pas de temps). La puissance mise en jeu variant de -28 kW à 13 kW, l'erreur RMSE est tout à fait acceptable. Enfin, nous avons aussi eu l'opportunité de comparer nos réseaux aux résultats issus de la représentation du bâtiment à partir de la modélisation du bâtiment sous Energy Plus. Nous avions à notre disposition le modèle qui avait été réalisé par une équipe de Berkeley.

Les modèles neuronaux ayant été testés et validés, nous avons pu les solliciter en regardant leurs réponses à différentes variations des entrées afin d'évaluer les consommations ou températures dans les prochaines heures. Cette étape servira ultérieurement à alimenter nos algorithmes de contrôle prédictif.

Bien que l'on puisse trouver des références étudiant les paramètres des réseaux neuronaux qu'elles développent, il est important de le faire systématiquement sur tout nouveau réseau car les objectifs et les données utilisées sont très rarement identiques d'une étude à l'autre. Il en est de même pour les sorties qui peuvent également être différentes.

Cette étape a été cruciale dans l'élaboration de nos stratégies de recherche d'algorithmes performants basés sur les données issues des mesures in-situ. Il est important d'avoir la possibilité de tester ces algorithmes sur des modèles qui devront être simples à mettre en oeuvre. L'identification puis l'établissement des modèles neuronaux nous ont permis de montrer quelles doivent être les données nécessaires ainsi que la gamme de résultats que l'on peut en attendre pour représenter le comportement d'un bâtiment.

L'étude comportementale du bâtiment, à partir des données in-situ, peut être complétée par des actions directes sur les systèmes équipant le bâtiment. Ainsi, nous pouvons maintenant explorer des méthodes de contrôle pour améliorer l'efficacité énergétique d'un bâtiment tertiaire. Nous avons commencé nos recherches par les réseaux neuronaux, technique particulière du datamining qui mobilise une grande partie de la communauté. Cependant, d'autres peuvent parfois être plus pertinentes dans toutes celles traitant de l'apprentissage machine (le Machine Learning). Le contrôle prédictif a montré de bonnes prédispositions dans diverses applications. En effet, de nombreuses références démontrent leur potentiel dès lors que la disponibilité des données le permet [START_REF] Marasco | Applications of machine learning methods to identifying and predicting building retrofit opportunities[END_REF][START_REF] Mateo | Machine learning methods to forecast temperature in buildings[END_REF]. Dans le cas du bâtiment, nous nous focaliserons d'abord sur le contrôle de la climatisation par le biais du pilotage d'une VAV 76 au sein du bâtiment test de Berkeley afin de pouvoir implémenter nos algorithmes et les tester en conditions réelles [START_REF] Jebali | Smart building: Energy consumption ptimization via machine learning techniques and building modeling with artificial neural networks[END_REF].

Nous avons scindé la recherche d'algorithme de contrôle en deux parties :

• La première consiste à réaliser une prévision de la température intérieure de la zone à contrôler en fonction d'un vecteur d'entrées dépendant des mesures à notre disposition ainsi qu'une prévision de la température extérieure pour la prochaine heure. Ce laps de temps est suffisant pour que le système VAV puisse modifier son régime et ainsi assurer le contrôle de la température intérieure.

Sur les trois méthodes classiques que nous avons investiguées : o SVM : Support Vectror Machine, o K-NN : K Nearest Neighbor, o BRR : Bayesian Ridge Regression.

La régression Bayésienne a donné les meilleurs résultats. De plus, par construction, elle permet également de réduire les risques de sur-apprentissage pouvant intervenir dans les régressions. Elle a donc été retenue pour la suite.

• La seconde partie a consisté, à partir des normes de confort et du calendrier des activités hébergées, de définir la vitesse de soufflage ainsi que la température de consigne du système VAV. Une série de tests a permis d'établir des sécurités permettent au système de fonctionner dans un mode dégradé en cas de défaillance du nouvel algorithme. Une fois opérationnel, celui-ci a pu être implémenté et les économies d'énergie estimées.

76 VAV : Variable Air Volume, partie du système de conditionnement d'air qui assure le maintien de la température d'une pièce par injection d'air à température constance et débit variable.

agrégées. Cette étude a été prolongée avec le projet conduit avec E3D Environnement et se poursuit actuellement dans le résidentiel avec la thèse d'Elise Pupier débutée depuis peu dont je dirai quelques mots en perspective.

Dans le domaine du tertiaire, la problématique étant plus complexe par la diversité des objets étudiés, j'ai entrepris le déploiement d'un fablab qui nous permet :

• de tester les capteurs qui pourraient nous être utiles dans les expérimentations,

• de produire des séries de données pour des équipements spécifiques.

En fonction des données recueillies (questionnaires et relevés), nous avons développé des algorithmes basés sur l'intégration de systèmes experts visant à informer et conseiller les exploitants des bâtiments afin qu'ils puissent réduire leurs consommations et entreprendre des travaux pour poursuivre ces améliorations. Au-delà de ces systèmes, nous avons poursuivi nos recherches plus spécifiquement dans le contrôle des systèmes de conditionnement d'air (chauffage et climatisation) toujours à partir du recueil de données plus détaillées. L'utilisation de techniques de Machine Learning a montré de bons potentiels pour un meilleur contrôle prédictif dans un bâtiment réel au sein de l'Université de Berkeley.

Je poursuis cette thématique, d'une part, dans le secteur Tertiaire avec l'UC Berkeley qui continue à déployer les algorithmes au sein de leur bâtiment. D'autre part, dans le secteur résidentiel avec une thèse Cifre en collaboration avec l'entreprise WattGo sur l'application de techniques de datamining à un panel important de ménages pour lesquels nous disposons de questionnaires très détaillés et des mesures de consommation avec un pas de temps très fin.

CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES

Ces vingt années de recherche dans le domaine des systèmes énergétiques m'ont mené à explorer différentes thématiques de recherche autour de, la modélisation, le contrôle et la prospective. Partir d'une approche court terme par la modélisation et le contrôle des systèmes, permet une bonne compréhension des phénomènes et de leur évolution possible en identifiant les verrous techniques. J'ai pu élargir cette connaissance appliquée au court terme à une vision long terme proposée par l'élaboration de modèles de prospective. Bien que techniquement très simplifiés, les composants représentés dans nos modèles de prospective doivent représenter au mieux des futurs possibles. Ceci passe par l'élaboration d'une base de connaissances des futures technologies disponibles. La connaissance fine des potentialités des technologies est très utile et permet une vue d'ensemble très importante dans l'analyse des résultats fournis par les modèles. En ce sens, les deux axes que j'ai pu développer pendant ces années sont très complémentaires.

Les travaux entrepris dans le secteur du résidentiel et tertiaire ont considérablement évolués suite au développement des moyens de mesure et de contrôle. La disponibilité de nouvelles données permet d'entrevoir de nouveaux moyens de contrôle facilitant une transition énergétique de nos stocks de bâtiments anciens.

Je compte poursuivre l'exploration des techniques de datamining, maintenant évaluables par la disponibilité de données en nombre et qualité :

• d'une part, dans le domaine tertiaire en continuant d'exploiter les données par notre collaboration avec l'Université de Berkeley. Le but de cette recherche étant de pouvoir trouver le réseau de capteur (en type et quantité) minimal permettant l'élaboration d'une stratégie de contrôle visant à minimiser les coûts opératoires énergétiques d'un bâtiment existant.

Dans la continuité de l'établissement de ce réseau minimal, je compte poursuivre mes recherches dans la consolidation du système expert initié pour l'établissement de recommandations d'usages et de rénovation des bâtiments tertiaires à partir justement de ce réseau de capteur minimal. Cette approche, par la donnée in-situ, complétée par des questionnaires simples s'appuyant sur la capitalisation d'expériences différentes (recueillis sur divers types de bâtiments) inaugure une solution rapidement déployable pour une réhabilitation du parc en douceur.

Concernant le contrôle prédictif des moyens de production de chauffage et climatisation, je compte aussi les lier à ce réseau minimal de capteurs afin de proposer au sein du système expert le système de contrôle le plus adapté au type de production de chaleur/froid et au type d'usage du bâtiment. Cette thématique de fouille de données est en pleine expansion et génère de très nombreuses publications dont j'ai pu citer certaines très récente au cours de l'exposé des travaux. Chacune explore un domaine particulier (un usage ou un type de bâtiment), mais rien n'est encore disponible, à ma connaissance, dans les deux domaines que je compte poursuivre.

L'étude du secteur résidentiel tertiaire par la voie des données capteurs permettra aussi d'envisager de nouveaux modèles économiques pour l'exploitation des bâtiments anciens au sein de nouvelles entités identifiées sous le terme de smartcities. Il est donc important de pouvoir intégrer ces nouveaux modes de gestion de parcs existants représentant la grande majorité du secteur au sein de nos modèles de prospective long terme.

Une fois mes recherches plus abouties dans ce secteur, je compte proposer l'intégration de ces nouveaux modes de gestion au sein du secteur résidentiel et tertiaire dans nos modèles de prospective long terme, à la fois au niveau régional (à l'échelle d'une smartcity) ou à l'échelle nationale. Le fait d'intégrer un choix supplémentaire intermédiaire, en plus de la rénovation classique représentée par une amélioration de l'efficacité énergétique, permettra au modèle un échelonnement de l'investissement pour satisfaire la contrainte globale du secteur en termes de réduction des consommations.

Les contraintes environnementales pesant sur les systèmes énergétiques étant de plus en plus sévères, la modélisation, le contrôle et la prospective sont des outils indispensables à l'optimisation de tout ou partie du système et nous laisse un champ immense à explorer pour de très nombreuses années…

  DÉVELOPPEMENTS ALGORITHMIQUES POUR L'EFFICACITÉ ÉNERGÉTIQUE.................................................................................. 72 Introduction

  ............................................................................................................... Departement Of Energy ED ................................................................................................................................ Ecole Doctorale EFOM .............................................................................................. Energy Flows Optimization Model ETSAP ........................................................................... Energy Technology Systems Analysis Program FCBA ....................................................... Institut Technologique de la Forêt, de la Cellulose, du Bois-....................................................................................................... construction et de l'Ameublement FOD ........................................................................................................................... Fioul Domestique FOL ...................................................................................................................................... Fioul Lourd GICC ........................................................................... Gestion et Impacts du Changement Climatique GPL ................................................................................................................... Gaz de Pétrole Liquéfié GTB .................................................................................................... Gestion Technique du Bâtiment GTEB ......................................................................... Gestion Technique et Énergétique du Bâtiment GTC ...................................................................................................... Gestion Technique Centralisée HLC ...................................................................................................................... Heat Loss Coefficient IA ....................................................................................................................... Intelligence Artificielle IAA ..............................................................................................................Industrie Agro Alimentaire IAM ...................................................................................................... Intergrated Assessment Model IFP .............................................................................................................. Institut Français du Pétrole INRA ............................................................................ Institut National de la Recheche Agronomique IoT ............................................................................................................................. Internet of Things IPI ...................................................................................................... Indice de Production Industrielle MARKAL .................................................................................................................. MARket ALocation MB ....................................................................................................................................... Menu Bois MoU .................................................................................................. Memorendum of Understanding NRMSE ........................................................................................Normalized Root Mean Square Error OE ..................................................................................................................................... Output Error PAC ............................................................................................................................ Pompe à chaleur PACTE ............. Programme d'Action pour la qualité de la Construction et la Transition Energétique PCI ........................................................................................................... Pouvoir Calorifique Inférieur PREBAT .................................................. Programme de Recherche sur l'Energie dans les BATiments RES ............................................................................................................... Reference Energy System STD ................................................................................................. Simulation Thermique Dynamique STIC ................................................ Science et Technologie de l'Information et de la Communication SE ................................................................................................................................. Système Expert TCR .................................................................................................................. Taillis à Courte Rotation TIAM .......................................................................................... TIMES Integrated Assessment Model TIMES .......................................................................................... The Integrated Markal Efom System UC .................................................................................................................... University of California UNB ......................................................................................................................... Ultra Narrow Band VP ........................................................................................................................ Valeur de Production VA ................................................................................................................................. Valeur Ajoutée VAV ....................................................................................................................... Variable Air Volume

  CS 10.207, F-06904 Sophia-Antipolis Cedex  : 04 93 95 74 46  : 04 97 15 70 71  : gilles.guerassimoff@mines-paristech.fr Parcours • 2001 : Visiting position, Université de Berkeley. Post-Doctorat au sein du « Electrical Engineering and Computer Science », Pr. Edward. A. Lee. • 1997 : Doctorat de l'École des Mines de Paris -Spécialité Énergétique, 1997 Titre du mémoire : « Étude numérique de jets d'airs horizontaux et de la brumisation en vue de leur couplage pour le rafraichissement d'enceintes habitables » Directeur de thèse ; Jean-Jacques BEZIAN Jury : Francis ALLARD, Jean-Jacques BEZIAN, Dominique BLAY, Michel GSCHWIND, Christian INARD, André JAFFRIN, Jacques PANTALONI • 1992 : D.E.A. Énergétique, Université de Nice -École des Mines de Paris • 1991 : Maîtrise de Mécanique, Université d'Aix-Marseille II Expérience professionnelle • Depuis 2007 : Responsable du Mastère Spécialisé® OSE. • Depuis 2002 : Chercheur au Centre de Mathématiques Appliquées, MINES ParisTech • 1998-2006 : Chargé du Montage du Mastère Spécialisé® OSE, responsabilité pédagogique et administrative • 1997-2001 : Chercheur au Centre d'Énergétique, MINES ParisTech jour : MAITRE-ASSISTANT À L'ÉCOLE DES MINES DE PARIS

Figure 1 :

 1 Figure 1 : représentation schématique des grandes approches de modélisation prospectives. (Seck, 2012)

Figure 2 :

 2 Figure 2 : consommation d'énergies renouvelables pour l'EU 27 + Norvège et Islande

Figure 3 :

 3 Figure 3 : Production d'électricité renouvelable au niveau EU27+Norvège et Islande

Figure 4 :

 4 Figure 4 : Répartition des usages des sources EnR pour la France

Figure 5 :

 5 Figure 5 : Système énergétique de référence du projet Valerbio

  P1 : BaU pour les ressources forestières, BaU et prix bas pour la ressource agricole et pas de TCR • P1b : BaU pour les ressources forestières, BaU et prix haut pour la ressource agricole et pas de TCR • P2 : Industrie bois dynamique, tout pour l'énergie pour les ressources agricoles avec prix hauts et forte disponibilité pour les TCR • P2b : Industrie bois dynamique, BaU pour les ressources agricoles avec prix bas et forte disponibilité pour les TCR • P3 : Tout pour l'énergie pour la ressource forestière, tout pour l'énergie pour les ressources agricoles avec prix hauts et forte disponibilité pour les TCR • P3b : Tout pour l'énergie pour la ressource forestière, tout pour l'énergie pour les ressources agricoles avec prix hauts et disponibilité moyenne pour les TCR Le modèle a la possibilité d'importer des ressources forestières et de l'éthanol mais à un prix deux fois plus important que la ressource locale. Si ce vecteur apparait, il permettra de conclure à un manque de ressource nationale. Concernant la demande finale d'énergie produite à partir de biomasse, nous avons établi nos scénarios en nous basant sur les contraintes politiques retenues par le Comité Opérationnel n°10 du Grenelle de l'Environnement (ComOp 10)(Lenoir and Liébard, 2007). Trois scénarios de demande ont été établis : • D1 : La demande finale est évaluée à 20 Mtep pour 2050. Scénario pessimiste au regard des objectifs du ComOp 10 qui prévoyait ce niveau en 2020. • D2 : La demande finale est évaluée à 40 Mtep pour 2050. L'objectif des 20 Mtep en 2020 du ComOp est réalisé et nous prévoyons une augmentation de la demande en bioélectricité due à la pénétration des véhicules électriques. • D3 : La demande finale est évaluée à 40 Mtep pour 2050. L'objectif des 20 Mtep en 2020 du ComOp est réalisé et nous prévoyons une augmentation du biocarburant aviation qui atteint 20% du total du secteur du transport (route et air).

Figure 6 :Figure 7 :

 67 Figure 6 : Production de biocarburants pour P1 Figure 7 : Production de biocarburants pour P2/P3

Figure 8 :Figure 9 :

 89 Figure 8 : Allocation de la paille pour la demande D1 Figure 9 : Production d'électricité à partir de biomasse pour la demande D1

Figure 10 :Figure 11 :

 1011 Figure 10 : Mobilisation de la ressource agricole pour une demande D1 Figure 11 : Mobilisation de la ressource forestière pour une demande D1

Figure 12

 12 Figure 12 : Production biocarburants pour P2/P3 et D2 Figure 13 : Mobilisation de la ressource agricole pour D2

Figure 14 :Figure 15 :

 1415 Figure 14 : Défaillance de la ressource bois scénario D2 Figure 15 : Défaillance de la ressource bois scénario D3

Figure 16 :

 16 Figure 16 : Répartition des IGCE dans le cadre de la modélisation retenue[START_REF] Djemaa | Modélisation bottom-up, un outil d'aide à la décision long terme pour les mesures politiques en matière d'énergie et d'environnement : le modèle TIMES appliqué aux industries grandes consommatrices d'énergie[END_REF]

  par exemple, l'industrie automobile ou l'industrie laitière se trouvent tantôt dans les IGCE tantôt dans l'ID selon le sujet traité dans la littérature.Nous avons vu précédemment les nomenclatures à notre disposition pour recenser les industries selon leurs activités. Celles-ci peuvent être très détaillées (712 classes au niveau français avec la NAF). Cependant, la modélisation prospective se basant sur des données réelles ainsi que sur des projections de demande sur l'horizon de travail, il faut trouver le bon compromis entre la disponibilité des données et une désagrégation des secteurs suffisamment détaillée. Celle-ci permettra des analyses sur l'évolution technologique du secteur étudié mais pour lesquelles les données nécessaires à la modélisation sont disponibles. Dans le cadre de notre projet, nous avons opté pour la nomenclature NACE Rév. 1.1 de 2003. Ce choix permet d'accéder à une approche européenne avec un bon niveau de détail structurel tout en ayant accès aux données nécessaires à notre modélisation.

Figure 17 :

 17 Figure 17 : Périmètre industriel retenu (Seck, 2012) Notre périmètre industriel défini et la nomenclature choisie, l'analyse multicritère peut être entreprise pour évaluer les frontières de notre industrie diffuse. L'étude se base sur des méthodes classiques d'apprentissage non supervisé (clustering ou agrégation) qui s'appuient sur les trois critères suivants que nous avons établis : • L'intensité énergétique (rapport de la consommation à la valeur ajoutée (critère plus pertinent pour l'industrie)) (GWh/M€) • Part du coût énergétique dans la valeur de production (%) • Quantité d'énergie consommée par site de production (GWh/site)

Figure 18 :

 18 Figure 18 : Représentation schématique des consommations énergétiques dans l'industrie

Figure 19 :

 19 Figure 19 : Consommations par combustible du secteur IGCE (Djemaa, 2009)La chaleur produite sous chaudière et hors chaudière peut aussi être transformée avant d'être utilisée dans les procédés terminaux. C'est le cas de la cogénération et de la production directe d'électricité. Ces deux transformations intermédiaires doivent aussi être modélisées dans l'architecture globale de notre système industriel. La figure ci-dessous montre comment peut s'effectuer cette répartition des besoins thermiques au sein d'un système de production industriel.

Figure 20 :

 20 Figure20: Représentation de la répartition thermique possible[START_REF] Djemaa | Modélisation bottom-up, un outil d'aide à la décision long terme pour les mesures politiques en matière d'énergie et d'environnement : le modèle TIMES appliqué aux industries grandes consommatrices d'énergie[END_REF]

Figure 22 :

 22 Figure22: Système énergétique de référence du secteur de l'acier[START_REF] Djemaa | Modélisation bottom-up, un outil d'aide à la décision long terme pour les mesures politiques en matière d'énergie et d'environnement : le modèle TIMES appliqué aux industries grandes consommatrices d'énergie[END_REF]

Fruits

Figure 24 :

 24 Figure24: Schéma simplifié du RES générique de l'industrie diffuse[START_REF] Seck | Modélisation prospective de l'industrie diffuse pour l'évaluation de l'impact de politiques de Maîtrise De l'Énergie (MDE) à partir du générateur de modèle TIMES : la récupération de chaleur par Pompes à Chaleur (PAC) dans l'industrie agroalimentaire[END_REF]

  dans la valeur ajoutée (poids économique) du sous-secteur i.L'évolution de la performance énergétique entre deux années

  Nous pouvons donc généraliser pour un nombre i de sous-secteurs. La performance énergétique globale peut se décomposer de la façon suivante :

Figure 25 :

 25 Figure 25 : Schéma du système énergétique de référence détaillé de l'industrie diffuse.

  L'étude de ces deux scénarios a pu mettre en évidence, d'une part, la modification du mix énergétique utilisé dans le secteur, d'autre part, la modification de la structure technologique de production. L'intégration d'une contrainte CO 2 montre un changement de la structure de consommation en faveur du gaz naturel et de l'électricité au détriment du charbon. Le renforcement de la contrainte (par le scénario facteur 4) se traduit par un niveau encore plus élevé pour la part de l'électricité et une baisse drastique du charbon. Ces résultats semblent tout à fait logiques et cohérents avec le contenu carbone de ces vecteurs énergétiques (voir figure ci-dessous).

Figure 26 :

 26 Figure 26 : Structure de la consommation de l'IGCE en France en 2050 pour les 3 scénarios Au-delà de la quantification de ces transitions énergétiques au sein du secteur français des IGCE, nos modèles permettent de donner les chemins technologiques permettant leur réalisation. Si nous nous focalisons sur la sidérurgie, industrie IGCE la plus intense (avec 29% de réduction de sa consommation d'énergie), ce secteur joue le bon élève dans les efforts d'efficacité énergétique réalisés dans le secteur IGCE qui, dans l'ensemble, montre une baisse globale de 19% pour le scénario avec taxe et de 8% pour le scénario facteur 4.

Figure 27 :

 27 Figure 27 : Structures technologiques satisfaisants aux contraintes des scenarios étudiés Ce type de résultat montre la puissance de cet outil d'aide à la décision pour les firmes industrielles. De plus, le fait d'utiliser un modèle d'optimisation nous permet d'aller plus loin que de simples changements de technologies. En effet, ayant accès aux coûts marginaux et réduits pour chacune des technologies, nous pouvons aller au-delà du simple résultat optimal qui ne peut prendre en considération certains aspects humains (suppressions d'emploi par exemple). L'accès à ces coûts montre au décideur les autres technologies très proches en terme technico-économiques et qui peuvent se substituer à celles du choix optimal afin de satisfaire aux contraintes supplémentaires non modélisables dans ce type d'exercice.

  représente l'élasticité du combustible i= {FOD, FOL, GPL}. Concernant la construction des scénarios d'évolution de demande, nous avons aussi déterminé les meilleurs indicateurs à même de représenter toute la diversité des produits qui constituent les soussecteurs de l'ID. Il s'agira encore de trouver le bon compromis entre le niveau de désagrégation et la quantité de données nécessaire pour satisfaire à la représentation voulue. Comme le montre la figure ci-dessous, peu d'indicateurs peuvent être représentatifs à un haut niveau d'agrégation.

Figure 28 :

 28 Figure 28 : Pyramide des indicateurs (Seck, 2012)Comme l'illustre très bien l'IAA avec des produits qui peuvent s'exprimer en volume, en poids, ou par unité, il faut trouver un indicateur commun pour être en mesure de représenter la demande d'un tel secteur. Après analyse, l'Indice de Production Industrielle (IPI) est sans conteste l'indicateur qui reflète le mieux la demande industrielle. Cependant, le manque de données permettant son calcul à un niveau plus agrégé ne nous permet pas de l'employer pour nos modèles. Nous nous sommes alors penchés sur l'étude de critères plus économiques permettant d'homogénéiser l'hétérogénéité des produits comme la Valeur de Production (VP) et la Valeur Ajoutée (VA). Après étude de ces indicateurs appliqués à l'ID, nous convergeons vers l'utilisation de la valeur ajoutée comme indice de production industrielle appliqué à la modélisation avec les modèles de type TIMES qui permettent de mieux pallier le manque de données observées pour les indices de production industrielle.

Figure 29 :

 29 Figure 29 : Consommation d'énergie finale du secteur de l'IAA (scénario tendanciel et scénario PAC)

Figure 30 :Figure 31 :

 3031 Figure 30 : Potentiels de récupération des PAC par sous-secteur de l'IAA

Figure 32 :Figure 33 :

 3233 Figure 32 : Potentiel économique de substitution des PAC dans les 7 premiers sous-secteurs de l'IAA en 2020 Figure 33 : Répartition des besoins par tranches de température et par sous-secteur dans l'IAA

Figure 34 :

 34 Figure 34 : Principe du développement des outils pour le projet GridTeams

∑

  Nous avons retenu la distance de Manhattan car elle s'adapte bien à une comparaison uniforme sur des données binaires et présente l'avantage d'être moins sensible aux individus hors normes car les coordonnées ne sont pas élevées au carré. Cependant ce choix reste arbitraire et de nombreux algorithmes peuvent être mis en compétition selon le domaine d'application.Voici un exemple de résultats obtenus sur l'échantillon de 681 foyers triés : groupe : numéro du groupe reponses : nombre de foyers dans le groupe gestes : nombre de geste en communs adoptés par les foyers abandonne -en_cours -fait_deja :

Figure 35 :

 35 Figure 35 : Principe schématique d'un système expert

Figure 36 :

 36 Figure 36 : Principe de fonctionnement de notre système expert

Figure 37 :

 37 Figure 37 : Schéma de principe de notre Fablab (Saidi, 2016)

Figure 38 :

 38 Figure 38 : Implémentation des capteurs et systèmes de collecte au CMA (Saidi, 2016)

Figure 39 :

 39 Figure 39 : Schéma d'identification du bâtiment[START_REF] Jebali | Bâtiments intelligents : Développement de méthodes de contrôle et d'optimisation pour rationaliser la consommation de l'énergie dans le secteur tertiaire (Stage de fin d'étude 3e année école polytechnique de Tunis)[END_REF]

Figure 40 :

 40 Figure 40 : Comparaison de la température du bâtiment en été du modèle (en rouge) et des valeurs expérimentales (en noir) (Jebali, 2015)

Figure 41 :

 41 Figure 41 : Représentation schématique d'un modèle de neurone Chaque synapse est munie d'un poids. Chaque signal x j à l'entrée de la synapse j connectée au neurone k est multiplié par le poids w kj . Un sommateur va ensuite sommer toutes les entrées pondérées par leur synapse respective. Enfin, cette somme est convertie en signal de sortie y k grâce à une fonction d'activation, en général non linéaire.La sortie y k se calcule grâce aux relations suivantes :

Figure 42 :

 42 Figure 42 : exemples de fonctions d'activation communes Ensuite les réseaux se distinguent en fonction du nombre de couches cachées.

Figure 43 :

 43 Figure 43 : Schéma d'un réseau de neurone avec une couche de neurones cachée

•

  Vecteur de données d'entrée : [Température intérieure; consigne; Humidité; taux de ventilation; Température extérieure; Présence; taux de CO 2 ; Calendrier d'occupation ; Rayonnement solaire] • Nombre de couches: 3 • Nombre de neurones par couches : couche 1 = 18, couche 2 = 26, couche 3 = 1 • Profondeur des valeurs antérieures utilisées dans le calcul : 4 heures • Fonctions de transfert : couche 1 et 2 : Sigmoïde tangente hyperbolique, couche 3 : Linéaire symétrique saturée • Répartitions des données : 70% pour l'entrainement, 15% pour la validation et 15% pour le test.

Figure 44 :

 44 Figure 44 : Schéma de composition du réseau de neurone retenu issu de Matlab.

Figure 45 :

 45 Figure 45 : Droite de régression entre valeur cible et résultat du réseau de neurone

Table 2 :

 2 Exemple de l'intermittence forte Les techniques développées à l'époque du projet OPTINER étaient novatrices dans le secteur et se sont bien généralisées depuis quelques années. Lors du projet SmartEnCo, dans lequel nous devions proposer des lois de commandes adaptées en fonction du type de CVC et de l'apprentissage du bâtiment, nous avons pu améliorer les techniques de relance par logique floue grâce aux données supplémentaires récoltées, ainsi que la possibilité d'acquérir des prévisions de températures extérieures dans les heures à venir. Cette donnée supplémentaire s'avère très précieuse pour lever l'ambiguïté qui pesait sur les seules températures intérieures et extérieures dans le calcul du temps de relance. Avec cette prévision, nous pouvons discriminer les cas de deux états du bâtiment différents correspondant aux mêmes températures intérieures et extérieures, et ainsi, assurer une meilleure convergence du mécanisme d'apprentissage sur l'erreur commise. Tableau des règles permettant l'évaluation du temps de relance en fonction des températures intérieure et extérieure Figure 46 : Type de sous ensemble flou utilisé pour les températures Nous avons donc ajouté une entrée supplémentaire à notre contrôleur flou, qui sera l'écart entre la température extérieure à l'instant t et celle prévue à l'heure du début de la période d'occupation. Cette entrée supplémentaire, permet d'intégrer une notion de niveau de charge du bâtiment permettant d'éviter la sous-évaluation d'une baisse brusque de la température pendant la période de coupure, et ainsi de mieux anticiper le début de la relance. de relance 4 corrigé R23 : Temps de relance 5 corrigé R24 : Temps de relance 6 corrigé Elevée R25 : Temps de relance 7 corrigé R26 : Temps de relance 8 corrigé R27 : Temps de relance 9 corrigé

73 LISTE DES ACRONYMES ADEME

  ...................................................... Agence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'Energie AIE ..................................................................................................Agence Internationale de l'Energie AHP .............................................................................................................. Analytic Hierachy Process ANR ................................................................................................ Agence Nationale de la Recherche ARMAX ............................................................Auto Regressive Moving Average with eXternal inputs ARX ................................................................................. Auto Regressive model with eXternal inputs BaU ........................................................................................................................... Business as Usual BEPOS ...................................................................................................... Bâtiment à Energie POSitive BECI ........................................................................................... Berkeley Energy and Climate Institute BIBE ............................................................................................................. Bois Industrie Bois Energie BO .................................................................................................................................... Bois d'oeuvre BTL ........................................................................................................................... Biomass To Liquid CCS .........................................................................................................Carbone Capture and Storage CEREN .

................................................. Centre d'Études et de Recherche Économiques sur l'éNergie CMA ......................................................................................... Centre de Mathématiques Appliquées CRE ......................................................................................... Commission de Régulation de l'Énergie CVC .............................................................................................. Chauffage Ventilation Climatisation DJU ............................................................................................................................ Degré Jour Unifié DOE ..

  .. Figure9: Production d'électricité à partir de biomasse pour la demandeD1 ...................................................... Figure 10 : Mobilisation de la ressource agricole pour une demande D1 ............................................................. Figure 11 : Mobilisation de la ressource forestière pour une demande D1 ........................................................... Figure 12 : Production biocarburants pour P2/P3 et D2 ....................................................................................... Figure 13 : Mobilisation de la ressource agricole pour D2 .................................................................................... Figure14: Défaillance de la ressource bois scénarioD2 ....................................................................................... Figure 15 : Défaillance de la ressource bois scénarioD3 .......................................................................................

Figure 16 : Répartition des IGCE dans le cadre de la modélisation retenue

Table 1 :

 1 Figure44: Schéma de composition du réseau de neurone retenu issude Matlab. .............................................. Figure 45 : Droite de régression entre valeur cible et résultat du réseau de neurone .......................................... Figure 46 : Type de sous ensemble flou utilisé pour les températures .................................................................. Figure 47: Exemple de gains issus de l'implémentation d'un contrôle prédictif sur une VAV(Jebali 2016) ......... Comparaison entre CAH et K-Means

............................................................................ Figure 40 : Comparaison de la température du bâtiment en été du modèle (en rouge) et des valeurs expérimentales (en noir) (Jebali 2015) .................................................................................................................. Figure 41 : Représentation schématique d'un modèle de neurone ....................................................................... Figure 42 : exemples de fonctions d'activation communes ................................................................................... Figure 43 : Schéma d'un réseau de neurone avec une couche de neurones cachée .............................................

•

  Rattachement au groupe de recherche en optimisation des systèmes énergétiques du Centre de Mathématiques Appliquées (CMA). Direction du Mastère Spécialisé® en Optimisation des Systèmes Énergétiques. Développement d'activités autour de la modélisation, de la prospective et du contrôle des systèmes énergétiques du secteur résidentiel/tertiaire. Responsable du Mastère Spécialisé  en Optimisation des Système Énergétiques. POST-DOC, UNIVERSITÉ DE CALIFORNIE À BERKELEY • Participation sous la direction du professeur Edward A Lee (Directeur du département d'informatique et d'électronique de l'U.C. Berkeley) à la programmation d'un Domaine de flux de données dynamiques au sein du logiciel Ptolemy développé par l'Université de Californie à Berkeley. Prise en main du domaine et participation à la transcription du code C++ en Java dans le logiciel dédié à la modélisation hétérogène de systèmes embarqués.

	2001 (juin à septembre) :

1997-2001 : INGÉNIEUR DE RECHERCHE. À L'ÉCOLE DES MINES DE PARIS • Réalisation d'études et recherches en modélisation et contrôle des systèmes énergétiques au Centre d'Énergétique, montage de nouvelles formations pour l'École des Mines de Paris. Élaboration et mise en oeuvre d'algorithmes de contrôle basés sur des techniques de logique floue dans le cadre du projet Européen OPTINER. 1993-1994 : ACTIVITÉS PENDANT LE SERVICE NATIONAL • (Effectué du 01/10/93 au 01/10/94 en tant que sous-lieutenant du Génie de l'Armée de Terre, à la Sécurité Civile.) • Chargé de différents cours aux officiers et sous-officiers pour la préparation des concours internes. Officier des Services Techniques, chargé de la prospection et de l'essai des matériels nouveaux utiles à la Sécurité Civile. Recherche de nouveaux matériels, réalisation de protocoles d'essai, et rédaction de rapports. 1992-1997 : ATTACHÉ DE RECHERCHE DE L'ÉCOLE DE MINES DE PARIS • Préparation du Doctorat en énergétique. • Développement du réseau de PC au sein du Centre d'Énergétique de Sophia Antipolis. • Interruption d'un an pour effectuer mon Service National.

  Mes activités de recherche ont débuté avant ma soutenance de thèse par de la modélisation de systèmes énergétiques. En Poste au Centre d'Énergétique de l'École des Mines de Paris, j'ai pu modéliser différents systèmes énergétiques en collaboration avec la direction de la recherche de Gaz

	1997-2001 : AXE DE RECHERCHE : MODÉLISATION DE SYSTÈMES ÉNERGÉTIQUES
	Modélisation et contrôle de systèmes énergétiques au Centre d'Énergétique de Mines ParisTech.
	o Modélisation de systèmes
	o Mise en oeuvre d'algorithmes innovants
	o Nombreuses réunions avec des partenaires internationaux afin d'intégrer la communauté
	Markal/Times.
	o À l'initiative du montage de plusieurs Thèses.
	o Participation aux négociations pour permettre à la France d'être membre de l'ETSAP
	(Energy Technology Systems Analysis Program), consortium de l'AIE.
	o Participation au montage de la Chaire MPDD (Modélisation Prospective au service du
	développement durable).

De France de 1997 à 1999

. Ce fut l'occasion d'étudier et de proposer des voies d'améliorations pour des systèmes comme, un détendeur de gaz à action piloté, un système de chauffage au gaz, un moteur au Gaz Naturel … La modélisation, puis la résolution des systèmes par des Modeleurs /Solveurs algébro différentiels, m'ont permis une première approche de l'optimisation d'un système énergétique par une approche paramétrique.

En parallèle

(1998)(1999)(2000)

, j'ai conduit un projet de recherche sur l'optimisation des effets d'inertie pour le chauffage et le rafraichissement de bâtiments. Ce projet Européen « JOULE III » OPTINER (Fuzzy OPtimiser of INERtial Effects) m'a permis de réaliser des algorithmes d'optimisation basés sur des méthodes de logique floue afin d'optimiser la relance du chauffage à effet joule ainsi que la maximisation de l'usage des stockages de glace pour le confort d'hiver et d'été. Ce fut par ailleurs une première expérience de coordination de projet Européen. De 1999 à 2002, mes activités de recherche ont été réduites au profit du démarrage du Mastère Spécialisé en ingénierie et gestion de l'énergie et de l'organisation d'une nouvelle thématique de recherche. En 2001 je quittais le Centre d'Énergétique pour le Centre de Mathématiques Appliquées en vue d'y apporter mes compétences en énergétique afin d'y développer un axe spécifique à l'optimisation des systèmes énergétiques. J'ai en effet initié avec Nadia Maïzi (Directrice du CMA) une nouvelle thématique de recherche au Centre dans le domaine de la prospective énergétique long terme. 2002 en cours : AXE DE RECHERCHE : PROSPECTIVE ÉNERGÉTIQUE Développement d'un axe de recherche sur la prospective énergétique au Centre de Mathématiques Appliquées de Mines ParisTech. o Participation active aux activités de recherche de la Chaire. De 2002 à ce jour, mes activités de recherche se sont donc orientées vers la prospective énergétique. Mémoire de HDR -G. Guerassimoff (MINES ParisTech)

  AXE DE RECHERCHE : DÉVELOPPEMENTS ALGORITHMIQUES POUR L'EFFICACITÉ ÉNERGÉTIQUE Développement d'un axe de recherche sur l'élaboration d'algorithmes d'aide à la décision dans le domaine de la gestion de commodités (énergie/eau/déchets) au Centre de Mathématiques Appliquées de Mines ParisTech. Développement d'un Fablab au sein du CMA de Mines Paristech sur la mise en oeuvre de capteurs et l'analyse de leurs données pour l'aide à la décision dans le bâtiment. o Développement de collaborations avec l'Université de Berkeley en Californie sur la thématique des bâtiments communicants. Début 2016 avec Valérie Roy, nous avons entamé une collaboration avec la société WattGo par le biais de l'encadrement d'une Thèse sous convention Cifre sur les mêmes thématiques appliquées aux logements résidentiels. Dans la continuité du développement de cet axe de recherche, j'ai proposé le déploiement d'un Fablab au sein du CMA sur le test et l'utilisation de capteurs sans fils pour la gestion énergétique efficace d'un bâtiment. Ce Fablab nous permet de pouvoir tester les développements algorithmiques liés au contrôle et à l'amélioration des performances des bâtiments, tant tertiaires que résidentiels. L'introduction des comportements, ainsi que l'usage des données terrains issus de capteurs de tous horizons, fait de cette thématique un axe de recherche du CMA en lien avec ses activités autour des smart-grids et de la ville durable. Ce projet est lié aux collaborations que nous avons entamées depuis 2014 avec l'Université de Berkeley en Californie. En effet, nous échangeons avec eux sur le pilotage des bâtiments à partir de l'étude de données capteurs in situ. Depuis 2014, à l'initiative de Nadia Maïzi, un MoU (Memorandum of Understanding) entre le laboratoire BECI (Berkeley Energy and Climate Institute) de l'Université de Berkeley et le CMA a été

	o Rencontres avec des partenaires industriels et les start-up locales afin de recenser le
	besoin en vue de proposer des actions de recherche.
	o Montage et réalisation de projets avec les Start-up et PME locales permettant la mise en
	oeuvre d'algorithmes aide à la décision pour, d'une part, la meilleure gestion des déchets
	(E3DEnvironement), dautre part, l'amélioration de l'efficacité énergétique dans le
	résidentiel (GridTeams, WattGo) ainsi que dans le tertiaire et la petite industrie
	(SmartEnCo).
	o

1 INRA : Institut National de la Recherche Agronomique IFP : Institut Français du Pétrole FCBA : Institut technologique Forêt, Cellulose, Bois-construction, Ameublement

2010 en cours :

Les nombreuses relations dans le monde industriel m'ont amené à développer des contacts qui me permettent d'initier différentes collaborations avec mes collègues sur les thèmes abordés au sein du CMA. Ces collaborations m'ont permis de renouer avec la thématique du contrôle des systèmes énergétiques que j'avais abordé lors de mon affectation au Centre d'Énergétique juste après ma thèse, avec le regard complémentaire de la prospective. De plus, le déploiement du paradigme de Smart Grids que nous explorons au sein du CMA m'a mené (au-delà de la coordination de projets proposés à nos élèves du Mastère Spécialisé OSE) à m'impliquer dans des projets en lien avec cette thématique. Je suis notamment impliqué dans le projet GridTeams (Projet soutenu par la région Paca et labélisé par le pôle de compétitivité Capenergies) afin d'apporter mon expertise dans la modélisation des besoins énergétiques des logements individuels dans le but de sensibiliser les occupants à la réduction de leur consommation. Ce projet a reçu le prix de la croissance verte numérique en 2011. Le coeur de ma participation fut la mise au point d'algorithmes permettant une meilleure prise en considération des besoins énergétiques au niveau des bâtiments. Thématique que j'avais développée depuis le projet Optiner décrit précédemment.

En 2011, j'ai initié un projet lié à des aspects d'aide à la décision pour le développement durable. Il s'agit de motiver les personnes à mieux gérer leurs déchets pour aider les collectivités locales dans l'implémentation des nouvelles directives liées à la future redevance incitative. Nous travaillons avec une petite entreprise innovante (E3D Environnement) qui fait appel à nos compétences en matière d'aide à la décision que nous développons dans nos activités liées aux systèmes énergétiques (adaptation de méthodes de Clustering et Data Analytics, a des questionnaires terrains). Ce projet a abouti à la création d'une plateforme (GD6D) permettant la gestion des relations entre collectivités locales et particuliers sur la gestion des déchets.

En 2013, j'ai monté un autre projet dans la continuité de mes activités concernant le développement d'algorithmes pour l'aide à la décision, cette fois dans le secteur tertiaire. Je développe, à partir de méthodes issues de l'intelligence artificielle, des algorithmes permettant une meilleure gestion de l'énergie, de l'eau et les émissions de CO 2 dans les bâtiments tertiaires et les petites industries. Ce projet SmartEnCo, basé sur l'étude et l'analyse des mesures in-situ nous permet, toujours à partir de méthodes issues du Data Analytics, d'améliorer les futurs produits de pilotages des bâtiments. signé. Dans ce cadre, je participe aux collaborations dans la thématique liée aux projets que j'ai développé au CMA (GridTeams et SmartEnCo) sur l'amélioration des performances énergétiques des bâtiments à l'aide de technologies de mesure et de comptage. Des premiers algorithmes de contrôle prédictif (à partir de techniques de Machine Learning) sont en cours de déploiement au sein d'un bâtiment de l'UC Berkeley.

  EN COURS WATTGO Montage avec l'entreprise Wattgo (devenue Homepulse récemment), d'une thèse sous convention CIFRE pour le CMA sur la modélisation des dynamiques de consommation électrique des ménages en relation avec différentes variables exogènes. Responsable de la mise en place du parc et de la gestion des PC du Centre d'Énergétique de l'École des mines de Paris (1993 -1999). • Responsable des sites Web du Mastère OSE et du CMA (2000 -2010). • Correspondant du SEMIR (Service informatique de l'INRIA) responsable du parc informatique du Centre de Mathématiques Appliquées lors de son hébergement au sein de l'INRIA Sophia Antipolis (2001 -2006). • Co-Responsable administratif du CMA (2006-2011). • Membre du comité éditorial des Presses des Mines (2008 à ce jour). • Responsable de la collection « Développement Durable » des Presses des Mines (2009 à ce jour). Membre du Comité de pilotage de l'audit informatique du site de Sophia Antipolis de l'École des Mines de Paris (depuis 2011). • Membre du club CA2D (Club des Acteurs du Développement Durable des Entreprises et Collectivités Responsables des Alpes-Maritimes) (depuis 2010).

	FONCTIONS ADMINISTRATIVES
	RESPONSABILITÉS DE FORMATIONS
	• Responsable du montage du Mastère Spécialisé en Ingénierie et Gestion de l'énergie de
	l'École des Mines de Paris (1998-1999) (appelé Mastère OSE dans la suite du document) 2014 : GRTGAZ • Responsable pédagogique et administratif du Mastère OSE (2000 -2006) Montage avec Edi Assoumou d'un projet de recherche pour le CMA sur l'évaluation prospective du déploiement des véhicules au gaz naturel en France. • Responsable du Mastère OSE (2007 à ce jour)
	2013 EN COURS : SMARTENCO AUTRES RESPONSABILITÉS
	Montage et responsable du projet de recherche pour le CMA sur l'élaboration d'algorithmes
	innovants pour la gestion des bâtiments tertiaires. Projet financé par la région PACA et mené en partenariat avec IZYPEO, WIT, Acta-Consult. (Contrat Armines d'une durée de 24 mois prolongé suite à un retard dû à des intempéries sur les sites expérimentaux). • • Membre de l'ATEE (Association Technique Energie Environnement) (depuis 2001)
	1998-2001 : OPTINER • Membre de l'IAEE (International Association for Energy Economics) (de 2006 à 2010)
	Montage, réalisation et participation à la coordination du projet Européen Joule III OPTINER • Revues d'articles et communications pour :
	« Fuzzy Optimiser of Inertial Effects » (Project no : JOE3-CT98-0094). (Durée 36 mois) o Environmental planning and assessment, 2015
	o Journal of Environmental Planning and Management, 2013
	1997-1998 : ACCORD CADRE ARMINES/GDF -MODÉLISATION DES SYSTÈMES ÉNERGÉTIQUES o Worldwide online conference CLIMATE 2011
	o Energy Engineering, Economics and Policy: EEEP 2011 Réalisation de projets de recherche pour la direction des recherches de Gaz De France au sein d'un accord cadre « Armines/GDF » (Durée 12 mois) o Vertigo, la revue électronique en sciences de l'environnement, 2010

2015 : 2011 2013: E3D ENVIRONNEMENT Montage et responsable du projet de recherche pour le CMA sur l'élaboration d'algorithmes d'aide à la décision pour le management environnemental. Avec la société E3D-Environnement (Contrat Armines d'une durée de 18 mois). 2010 2013 : GRID-TEAMS Montage et responsable du projet de recherche pour le CMA dans le cadre régional « AGIR pour l'énergie » GRID-TEAMS. Fidélisation à la maîtrise de la consommation énergétique par interaction sociale. Projet coordonnée par la société Gridpocket et en partenariat avec WIT, Planète OUI, Telecom ParisTech. (Durée 24 mois) 2008-2010 : VALERBIO Responsable du projet VALERBIO (valorisation énergétique de la biomasse), projet de recherche mené en collaboration avec l'IFP, l'INRA et le FCBA, financé par la Fondation TUCK. Projet coordonnée par l'IFP. (Durée 24 mois) 2006-2009 : RES2020 Montage et responsable du projet Européen Inteligent Energy Europe (IEE-ALTENER), RES2020 « Monitoring and Evaluation of the RES directives implementation in EU25 and policy recommendations » (Project no: EIE/06/170/SI2.442662). Projet Coordonné par le CRES en Grèce. (Durée 30 mois) • Responsable de l'organisation d'un Workshop et d'un Colloque : o Workshop « Le potentiel d'énergies renouvelables : évaluation et recommandations pour l'implémentation des directives Européennes pour la promotion des énergies renouvelables à l'horizon 2020 », 12 juin 2009, École des Mines de Paris, Paris. o Colloque « l'énergie par ses externalités » en collaboration avec l'Université de Corse, Capenergies et la Chaire MPDD, les 5,6 et 7 Mai 2010 à Ajaccio et Corte. • Responsable de l'organisation et chairman d'une session dans la conférence EURO 2016 : « Energy efficiency in buildings ». • Responsable de l'organisation et chairman d'une session dans la conférence EURO 2015 : « Energy efficiency and Industry ». • o The IEEE-ICIT 2010 o The IEEE Control Systems Society Conference Management System 2006 • Expertises pour l'ADEME, Agoranov (incubateur d'entreprises innovantes), GICC.

LE MASTÈRE SPÉCIALISÉ® OSE (MONTAGE, ORGANISATION, SUIVI, DIRECTION)

	• la formation à la demande industrielle tout en assurant une formation de spécialisation pour des De 2000 à 2013 : mise en place et dispense d'un cours d'optimisation de la chaine énergétique en
	Master 2 à l'université d'Aix Marseille 2 (Institut de Mécanique 2). bac +5 (ingénieurs, managers et universitaires). L'implication financière du partenaire assure aussi la
	Initialement je dispensais ce cours au DESS CIG (Conception Industrielle Globalisée), puis au Depuis 1998, j'ai eu l'opportunité avec mes deux collègues Nadia Maïzi et François-Pascal Neirac de pertinence du sujet proposé à l'étudiant.
	Master 2 MPI (Mécanique, Physique et Ingénierie) spécialité FLER (Fluides, Environnement et créer un Mastère Spécialisé® dans la thématique de l'optimisation des systèmes énergétiques. Lors
	Risques). (30h de cours annuels puis 15h de cours à partir de 2009). de sa création il avait été intitulé « ingénierie et gestion de l'énergie » et a été rebaptisé Ce fonctionnement me demande un très fort investissement dans la recherche des partenaires
	« optimisation des systèmes énergétiques » en 2008 du nom du groupe de recherche du Centre de industriels qu'il faut convaincre que nos élèves, à l'issue de la partie de cours, seront bien dotés des
	• Mathématiques Appliquées dont il fait partie. Depuis 2008 j'interviens au sein de l'UDEL (Université d'été Lions en économie) au sein de compétences transverses qu'ils recherchent. Ce challenge me permet d'adapter le contenu
	laquelle j'assure deux conférences, l'une sur le développement durable et l'autre sur l'économie pédagogique de la formation en fonction de l'évolution du monde de l'énergie.
	face aux transitions énergétiques. (8h annuels) Le Mastère Spécialisé® OSE est une formation de 12 mois, proposée aux ingénieurs ainsi qu'aux
	scientifiques disposant d'un diplôme Bac+5, désirant se spécialiser dans le monde de l'énergie à Cette formation me permet aussi d'assurer un certain nombre de cours (voir section précédente) et
	• travers une approche originale basée sur l'optimisation. De 2009-2012 j'ai également dispensé des séminaires de formation au pré-diagnostic de proposer des projets de promotion chaque année dont j'assure l'encadrement et la valorisation.
	énergétique des bâtiments tertiaires et commerciaux dans le cadre de la formation continue des Les débouchés à l'issue de cette formation sont nombreux et variés : ingénieur de recherche ou J'assure aussi l'encadrement et le co-encadrement pédagogique de 3 à 8 élèves par an, selon les
	professionnels du bâtiment par le biais de l'association ACEDEV (Association pour le conseil en d'étude, chargé d'affaires, acheteur d'énergie, analyste de marchés ou risques… années et les sujets.
	écodéveloppement). (Séminaires de 24h plusieurs fois par an). L'enseignement qui se déroule à Sophia Antipolis et à Nice du 1 er octobre de l'année N au 31 mars de
	l'année N+1, se présente sous forme de cours, conférences et projets autour de méthodes
	d'optimisation et d'aide à la décision. Les systèmes énergétiques sont abordés de façon globale, ENSEIGNEMENTS DE VULGARISATION donnant aux étudiants les clés pour rechercher des solutions durables, répondant à des contraintes
	• de plus en plus fortes : changement climatique, épuisement des ressources, contraintes politiques et J'ai également été sollicité pour donner des conférences et participer à des débats publics ou à financières, etc. des tables rondes au sein de différentes institutions (universités, associations, écoles d'été…) Les élèves effectuent ensuite une mission professionnelle de six mois, sanctionnée par la soutenance  Pour le grand public : sensibilisation à la problématique énergétique, débat sur le futur énergétique, débats publics pour la fête de la science… d'une thèse professionnelle.
	 Pour des lycéens et classes préparatoires aux grandes écoles : problématique énergétique en PACA, prospective énergétique, production d'électricité… Les partenaires académiques du Mastère :
	 Pour les universités : l'hydraulique, analyse de la chaine énergétique… Le CMA, qui organise le mastère spécialisé, s'est associé au Centre de Recherche en Économie et  Pour les professionnels : Tables rondes d'AGRION sur la prospective et les énergies Droit de l'Énergie de la Faculté de Sciences Économiques de l'Université de Montpellier I (CREDEN) renouvelables. Table ronde : Demain, les objets intelligents, pour la ville de Valbonne pour la partie économique et à l'École De Hautes Études Commerciales du Nord (EDHEC) pour la Sophia Antipolis... partie management de projet. La combinaison de ces trois cultures complémentaires permet
	d'aboutir à une compréhension complète des différents paradigmes du monde de l'énergie.
	La pédagogie de cette formation pluridisciplinaire, mêlant aspects techniques, économiques,
	juridiques, environnementaux et de management, est basée sur de nombreux projets qui se
	déclinent autour d'un thème fédérateur. Nos élèves rédigent, autour de ce thème, une synthèse qui
	de première année dans lequel ils prennent la mesure des métiers de l'ingénieur à travers des peut donner lieu à publication aux presses des Mines. Ils organisent également une conférence qu'ils
	cours, conférences et visites ainsi que d'un mini projet en groupe. Valérie Roy, responsable du dispensent auprès d'un public d'universitaires ou d'institutionnels lors du voyage d'Études de la
	MIG systèmes embarqués, m'a demandé de proposer le mini projet au sein de ce MIG. J'ai donc promotion qui s'effectue en mars. Ce voyage est l'occasion d'appréhender la problématique
	proposé un projet autour des VPP (Virtual Power Plant) en 2014 et autour de d'analyse de data énergétique dans un contexte international. Ils créent également un « événement » de type colloque,
	pour les smart buildings en 2015. J'en assure une partie des cours ainsi que l'encadrement des workshop, salon… Cet événement réunit des personnalités référentes dans la thématique fédératrice
	élèves dans la réalisation de ces mini projets. pour une journée d'échanges scientifiques. Enfin, les élèves conçoivent chaque mois une revue de
	presse, l'Inf'OSE, dans le domaine de l'énergie qui est envoyée aux enseignants et partenaires du
	ENSEIGNEMENTS À L'EXTÉRIEUR Mastère.
	• Ce montage fut l'occasion de définir un programme pédagogique complet intégrant des composantes De 1997 à 2000 : préparation et dispense des cours de conduction thermique du tronc commun pluridisciplinaires. J'ai dû réunir les compétences de différents univers : Une école d'ingénieurs du D.E.A. "Mécanique-Energétique" de l'Université de Nice Sophia-Antipolis (12 h de cours (Mines ParisTech), une école de management (l'EDHEC), une université en science économiques annuels) (Université de Montpellier) et de nombreux partenaires et intervenants du monde industriel.
	• De plus, les Mastères Spécialisés de l'École des Mines de Paris devant être auto financés, j'ai dû De 1997 à 2000 : formation des jeunes ingénieurs de la Direction de la Recherche de Gaz De France au Progiciel Allan. /Neptunix (solveur algébro-différentiel avec interface objet réunir un comité de pilotage industriel nous permettant de confronter notre projet à la réalité de la graphique du type Matlab/Simulink) permettant la modélisation des systèmes énergétiques. demande industrielle. En effet, chacun des élèves intégrant notre Mastère Spécialisé est parrainé par (30h de cours et TD une à deux fois par an) des partenaires industriels qui assurent le financement du Mastère et la rémunération des élèves
	qu'ils accueillent dans leur partie stage. Ce fonctionnement nous assure une parfaite adéquation de
	Mémoire de HDR -G. Guerassimoff (MINES ParisTech)

•

Depuis 2000, j'assure certains cours au sein du Mastère OSE : Analyse de la chaine énergétique (3h/an), énergie hydraulique (3h/an), La chaine charbonnière (jusqu'en 2009). Depuis 2009 un TP sur l'audit énergétique des bâtiments en faisant réaliser aux élèves un audit d'un bâtiment réel. (Volume annuel de 12h de cours et 40 h de TD). Enfin depuis 2014, j'assure le cours sur les moyens de production d'électricité (6h/an).

• Depuis 2002, j'assure les cours d'hydraulique au sein du tronc commun du Mastère Spécialisé en Energies Renouvelables de Mines Paristech. Ce mastère est un Mastère Européen organisé par l'EUREC (European Renewable Energy Research Centres Agency). (15 h de cours).

• En 2014 et 2015, j'étais en charge de la préparation et de l'encadrement du mini-projet d'un MIG (Métiers de l'Ingénieur Généraliste) qui est un module pour les élèves ingénieurs civils des Mines

ENCADREMENTS DE THÈSES ET DE THÈSES PROFESSIONNELLES

  Étude d'un système de stockage de glace, et contribution à la modélisation du système », D.E.A. Énergétique, Université de Nice, Juin 2000. Presses des mines, à paraitre premier semestre 2017. 2. Gilles GUERASSIMOFF, Nadia MAÏZI, « Smart Grids : Au-delà du concept, comment rendre les réseaux plus intelligents », Presses des mines, novembre 2012, 388 pages -ISBN 9782911256936 3. GUERASSIMOFF G., MAÏZI N., « Eau et énergie : destins croisés », presses des mines, décembre 2010, 322 pages -ISBN 9782911256417 4. Gilles GUERASSIMOFF, Nadia MAÏZI, « Iles et Énergies : Un paysage de contrastes », Presses des Mines, Septembre 2008, 326 pages -ISBN 9782356710116 Fluent 1996 European Users' Group Meeting, Heathrow, U.K., 1996 , Inc proceeding, P7. 18. GUERASSIMOFF G., BEZIAN J.J., FONZES G., « Caractérisation des Paramètres Descriptifs d'un Jet Anisotherme », Congrès SFT 96, Valenciennes, Mai 1996. Actes du congrès : "thermique et transports", Elsevier pp.569-574. Modeling the industry sector for decision making for mid to long-term energy efficiency planning », Energy Technology System Analysis Program workshop, Cape Town, June 2012. 2. G.SECK, G. GUERASSIMOFF, N. MAÏZI, A. HITA, « The heat recovery potential in French industry: A survey of opportunities for heat pumps systems in food and beverages sector », Annual International Conference of the German Operations Research Society, Berlin September 2010 3.

	9. Jérôme DUROYON, 2004, Benchmark sur les modes de gestion et sur la valorisation des actifs 28. Pauline CAUMON, 2008, Rôle du secteur électrique dans la lutte contre le changement 51. David JESUWAME, 2012, Optimisation des coûts énergétiques : Pilotage des fours de fusion, 3. Grégory OLIVA, 2011 « Réalisation de simulation de consommation énergétique et recherche
	gaziers : La prise en compte du risque physique dans les opérations d'arbitrage, GDF, Mastère climatique, EDF, Mastère OSE. CONSTELLIUM, Mastère OSE. de clients. » Mémoire de l'ENSGTI et du Master en administration des entreprises,
	OSE. Co-encadrement avec Nadia Maïzi, professeur Mines ParisTech 52. Thibault PERRIGAULT, 2012, Identification et évaluation technico-économique des Septembre 2011.
	DOCTORATS (3) 10. Samuel MARCHAL, 2004, Simulation du comportement d'un opérateur fournisseur 29. Lydia COUDERT-CASSIER, 2008, Politique européenne de l'énergie et du climat -quels enjeux applications Smart Grid les plus pertinentes à court et long termes pour ADP, Aéroports de 4. Julia CHANTEUR, 2001 « Outil d'aide à l'initialisation des tableaux flous dans le chauffage des
	d'électricité arbitrant sa fourniture entre un parc de production distribuée et un marché pour le nucléaire ?, AREVA, Mastère OSE. Paris, Mastère OSE. bâtiments à occupation intermittente » Mémoire de D.E.A. de thermique et systèmes
	1. Elise PUPIER, en cours, « Modélisation des dynamiques de consommation électrique des d'approvisionnement, GDF/ADEME, Mastère OSE. 30. Julien DELAITRE 2008, Véhicules électriques et hybrides rechargeables : de l'électricité à Co encadrement avec Edi ASSOUOU, chargé de recherche Mines ParisTech énergétiques de l'Université de Créteil, Juin 2001, 44 p.
	ménages en relation avec différentes variables exogènes » 11. Anne MICLO, 2005, Analyse de la demande énergétique mondiale de long-terme, AREVA, l'expérimentation, EDF, Mastère OSE. 53. Julien ROMEZIN, 2012, Gestion Optionnelle de réservoirs : analyses, méthodologies et 5. Cédric CAMEZ, 2000 « Optimiseur d'intermittence par logique floue adapté au chauffage
	2. Gondia Sokhna SECK, 2012, « Modélisation prospective de l'industrie diffuse pour l'évaluation Mastère OSE. 31. Alexandre LEVY, 2008, Prise en compte de la maîtrise de l'énergie et des énergies applicabilités, CNR, Mastère OSE. électrique dans les bâtiments à occupation intermittente », Mémoire de D.E.A. et diplôme
	de l'impact de politiques de maîtrise de l'énergie (MDE) à partir du générateur de modèle 12. Audrey NECTOUX, 2005, Politiques énergétiques locales du Royaume-Uni et de la Suisse, EDF, renouvelables dans la normalisation nationale et internationale, ADEME, Mastère OSE. Co encadrement avec Marc Bordier, chargé de recherche Mines Paristech d'ingénieur de l'I.U.S.T.I., Juin 2000, 57 p.
	TIMES. La récupération de chaleur par pompes à chaleur dans l'industrie agroalimentaire », Mastère OSE. 32. Mathieu ROUZEYRE, 2008, Quels outils d'amélioration de l'efficacité énergétique dans les 54. Loïc GRUSON, 2013, Efficacité énergétique segment industrie : Outil de calcul du coût global 6. Saïd GUERROUMI, 2000, «
	Thèse de doctorat de l'École des Mines de Paris, soutenue le 4 janvier 2012. Co-encadrement avec Edi Assoumou, chargé de recherche Armines. activités d'exploration/production pétrolière ?, TOTAL, Mastère OSE. des équipements énergivores, Vinci Energie, Mastère OSE.
	3. Ahcène DJEMAA, 2009, « Modélisation Bottom-Up, un outil d'aide à la décision long terme 13. Sébastien ROSE, 2005, Évaluation économique mondiale des coûts de la chaîne gazière, 33. Claire WEBER, 2008, Production d'hydrogène et capture du carbone, AIR LIQUIDE, Mastère 55. Anne KURASIAK, 2013, Etude technico-économique : Dimensionnement et choix du nombre
	pour les mesures politiques en matière d'énergie et d'environnement -Le modèle TIMES AREVA, Mastère OSE. OSE. de transformateurs, EDF Energies Nouvelles, Mastère OSE
	appliqué aux industries grandes consommatrices d'énergie (IGCE) », Thèse de doctorat de 14. Juliette DEMAY, 2006, Eolien offshore : Etude d'intégration paysagère, TOTAL, Mastère OSE. 34. Audrey BURNENS, 2009, Analyse des technologies de Capture et Séquestration du CO 2 -56. Clothilde PACUAL-JAOUANI, 2013, Étude de potentiel d'un parc éolien au Maroc, EDF
	l'École des Mines de Paris, Soutenue le 7 mai 2009. 15. Lionel GIRARD, 2006, Méthode Netback de définition du prix du Gaz Naturel sur l'aval gazier, Etude de la minéralisation et optimisation d'un procédé de purification de fumées Energies Nouvelles, Mastère OSE
	EDF, Mastère OSE. d'oxycombustion, AIR LIQUIDE, Mastère OSE. 57. Ronan PINAULT, 2013, Étude, optimisation, consolidation et développement du mix
	16. Anne-Claire IMPENS, 2006, Stratégies de maîtrise de la demande d'énergie à l'horizon 2050 : 35. Guillaume COURTOIS, 2009, Facteurs d'évolution à 15 ans de la consommation d'électricité énergétique, SOREA, Mastère OSE PARTICIPATIONS À DES JURYS DE THÈSE (2) les enseignements des approches allemande et suisse, EDF, Mastère OSE. dans le secteur résidentiel, RTE, Mastère OSE. 58. Xavier DRAN, 2014, Projet Smartenco : Algorithmes pour Smart Buildings, CMA/IZYPEO,
	Co-encadrement avec Nadia Maïzi, professeur Mines ParisTech 36. Cristina DE LA FUENTE, 2009, Modèle multirégional sur le contenu énergétique des usages à Mastère OSE 1. Gondia Sokhna SECK, 2012, « Modélisation prospective de l'industrie diffuse pour l'évaluation 17. Lucie PETILLON, 2006, Identification des voies de progrès dans la gestion des réseaux de partir des tableaux d'entrées-sorties, EDF, Mastère OSE. 59. Julien DUPRE, 2014, Un projet d'efficacité énergétique dans l'industrie, AXIMA réfrigération, de l'impact de politiques de maîtrise de l'énergie (MDE) à partir du générateur de modèle chauffage urbain, DALKIA, Mastère OSE. 37. Anne-Laure GREGOIRE, 2009, Performances environnementales des filières électrogènes. Mastère OSE TIMES. La récupération de chaleur par pompes à chaleur dans l'industrie agroalimentaire », Co-encadrement avec Marc Bordier, chargé de recherche Mines ParisTech Positionnement concurrentiel d'AREVA, AREVA, Mastère OSE. 60. Antoine GIRARD, 2014, Le déploiement des techniques et méthodes d'optimisation pour Thèse de doctorat de l'École des Mines de Paris, soutenue le 4 janvier 2012. 18. Felipe PICHARD, 2006, Modèle Markal pour le Chili. Analyse du développement du parc de Co-encadrement avec Nadia Maïzi, professeur Mines ParisTech l'efficacité énergétique dans l'industrie, ARMINES pour l'ADEME, Mastère OSE 2. Ahcène DJEMAA, 2009, « Modélisation Bottom-Up, un outil d'aide à la décision long terme production électrique pour les 50 prochaines années, RENEWABLE POWER INTERNATIONAL, 38. Perrine GAUTHIER, 2010, Développement de solutions de maîtrise des consommations 61. Jean MEYER, 2014, La mobilité au Gaz Naturel Comprimé, GRTGAZ, Mastère OSE pour les mesures politiques en matière d'énergie et d'environnement -Le modèle TIMES Mastère OSE. énergétiques, WIT, Mastère OSE. 62. Jean-Baptiste PETRY, 2014, Mise en place de la norme ISO 50001, l'efficacité énergétique au appliqué aux industries grandes consommatrices d'énergie (IGCE) », Thèse de doctorat de Co-encadrement avec François-Pascal Neirac, professeur Mines ParisTech 39. Nicolas MEUNIER, 2010, Participation à la mise en oeuvre de la politique de développement service de la compétitivité, Papèterie Du Léman, Mastère OSE l'École des Mines de Paris, Soutenue le 7 mai 2009. 19. Cécile SEGUINEAUD, 2006, Capture et stockage du CO 2 , AREVA, Mastère OSE. durable de la SOREA, SOREA, Mastère OSE. 63. Nicolas FELIX, 2015, Mobilité et éclairage public, EDF DCT, Mastère OSE
	20. Jean-Michel CAYLA, 2007, Étude et aide à la réalisation de scénarios énergétiques prospectifs, 40. Pierre MILLOT, 2010, Optimisation et développement du portefeuille de capacités, GDFSUEZ, 64. Odile FONKAM, 2015, SmartEnCo : Élaboration d'algorithmes innovants pour le tertiaire,
	THÈSES PROFESSIONNELLES DE MASTÈRES SPÉCIALISÉS (71) EDF, Mastère OSE. Mastère OSE. CMA/IZYPEO, Mastère OSE
	Co-encadrement avec Nadia Maïzi, professeur Mines ParisTech Co-encadrement avec Nadia Maïzi, professeur Mines ParisTech 65. Rémi LAFOND, 2015, Modélisation aéraulique dans les bâtiments tertiaires, BOUYGUES
	1. Frédéric VERDOL, 2001, Étude du développement des différentes formes d'énergies nouvelles 21. Sébastien DELMAS, 2007, Stratégie de développement de l'écomobilité scolaire à l'ADEME, 41. Prisca RANDIMBIVOLOLONA 2010, Prédiction du rayonnement solaire global horizontal à Construction, Mastère OSE
	et renouvelables dans les îles de l'Arc Caraïbes, EDF, Mastère OSE. ADEME, Mastère OSE. l'horizon H+24, EDF/Université de Corse, Mastère OSE. 66. Jérémy LIOGIER, 2015, Développement de projets d'efficacité énergétique, SOREA, Mastère
	2. Boris PACHANY, 2001, Élaboration d'un outil d'aide à la gestion de l'énergie (« outil de Co-encadrement avec François-Pascal Neirac, professeur Mines ParisTech 42. Héléna WAGRET, 2010, L'instabilité du réseau électrique insulaire accentuée par l'intégration OSE
	prédiction ») ayant pour vocation à être utilisé notamment dans un site sidérurgique intégré 22. Alexis DEMASSIET, 2007, Prospective à long terme sur l'évolution des besoins de la filière à grande échelle du photovoltaïque. Le cas de l'île de la Réunion, EDF, Mastère OSE. 67. Bastien THERY, 2015, Optimisation de procédés industriels, SOLVAY, Mastère OSE
	(« l'usine »), AIR LIQUIDE, Mastère OSE. nucléaire, AREVA, Mastère OSE. 43. Emmanuel WATRINET, 2010, Réduction des consommations électriques dans le bâtiment : 68. Ghassene JEBALI, 2016, Bâtiment intelligent : Contrôle optimal de la CVC via des techniques
	3. Philippe LAMY, 2001, Optimisation des approvisionnements énergétiques d'un site industriel, Co-encadrement avec François-Pascal Neirac, professeur Mines ParisTech potentiel d'une solution passive, BOUYGUES CONSTRUCTION, Mastère OSE. de machine learning et modélisation d'un bâtiment par réseaux de neurones artificiels. UC.
	EDF, Mastère OSE. 23. Thibault DERBANNE 2007, Combustibles alternatifs pour la production de sables bitumineux 44. Teddy BOUVET, 2011, Algorithmes et expérimentations sur la gestion du couplage entre BERKELEY / CMA, Mastère OSE
	4. Nicolas COLONNA, 2002, Conception d'un optimiseur du couple coût confort pour un par voie thermique au Canada, TOTAL, Mastère OSE. énergie intermittente (solaire) et stockage (batterie) raccordé au réseau électrique, 69. Romain LE BOURSICOT, 2016, Réseaux de chaleur et géothermie, COFELY Réseaux, Mastère
	chauffage électrique par effet Joule d'un logement de type maison individuelle, EDF, Mastère Co-encadrement avec François-Pascal Neirac, professeur Mines ParisTech EDF/Université de Corse, Mastère OSE. OSE
	OSE. 24. Pierre EVEILLARD, 2007, Optimisation énergétique de la station d'épuration Seine Amont, 45. Renaud PACULL, 2011, Dispersion des polluants lourds en milieu froid, TOTAL, Mastère OSE. 70. Valentin NOILHETAS, 2016, Mobilité hydrogène : Développement d'une station de
	5. Mathieu MALARA, 2002, Les services d'audits énergétiques dans le tertiaire, EDF, Mastère SEQUARIS-SUEZ, Mastère OSE. 46. Mariya FILATOVA, 2011, Nanotechnologies dans le domaine de production de pétrole et de ravitaillement en hydrogène innovante, AIR LIQUIDE, Mastère OSE.
	OSE. Co-encadrement avec Marc Bordier, chargé de recherche Mines ParisTech gaz, TOTAL, Mastère OSE. 71. Thomas RAMET, 2016, Exploration de différentes voies d'amélioration d'efficacité
	6. Vincent LE SOMMER, 2002, Étude de la mise en oeuvre d'une démarche de management ISO 25. Caroline GELEZ, 2007, Valorisation énergétique de la biomasse et enjeux d'une mise en 47. Bartosz BOGDAN, 2011, Villes et aménagements du territoire, convergences énergie-énergétique en industrie, ADEME, Mastère OSE
	14001 pour la SNET (Société Nationale d'Électricité et de Thermique), SNET, Mastère Spécialisé en Ingénierie et Gestion de l'Environnement. réseau, EDF, Mastère OSE. Co-encadrement avec Marc Bordier, chargé de recherche Mines ParisTech environnement, EDF, Mastère OSE. 48. Moutaz ALOTHMAN, 2012, Station d'épuration de Valenton : optimisation énergétique du STAGES DE MASTER (6)
	7. Florent CARRIERE, 2003, Étude économique de la filière bois énergie en Corse et plan de développement de la filière, COFATHEC, Mastère OSE. 8. Benoît JEANNE, 2003, Simulation du comportement d'un opérateur fournisseur d'électricité devant arbitrer sa fourniture entre un parc de production distribuée implanté sur une zone étendue et un marché d'approvisionnement, GDF, Mastère OSE. 26. Sébastien GROS, 2007, Bilans énergétiques fossiles des biocarburants, BAYER CropScience, Mastère OSE. Co-encadrement avec Edi Assoumou, chargé de recherche Armines. 27. Nicolas LAFORTUNE, 2007, Environnements et outils nécessaires pour améliorer le travail collaboratif dans le cadre de la géomodélisation, TOTAL, Mastère OSE. Co-encadrement avec Lionel Menard, ingénieur de recherche Mines ParisTech site, SEQUARIS (GDFSUEZ), Mastère OSE 1. Mahmoud SAIDI, 2016, « Bâtiments intelligents : Récolte de données issues d'un réseau de 49. Manon FOUQUET, 2012, Optimisation de centrales modélisées sous Dymola/Modelica, EDF, capteurs sans fil dans le bâtiment tertiaire et analyse des protocoles étudiés » Mémoire Mastère OSE. d'ingénieur de l'école polytechnique de Tunis, Juin 2016, 76 p. Co encadrement Valérie ROY, maître de recherche Mines ParisTech 2. Ghassene JEBALI, 2015, « Bâtiments intelligents, déploiement de capteurs sans fils et 50. Thibaud GRIMALDI, 2012, Méthodes d'évaluation du confort et de la qualité d'un identification pour l'amélioration de l'efficacité énergétique », Mémoire d'ingénieur de environnement intérieur clos, WIT, Mastère OSE. l'école polytechnique de Tunis, Juin 2015, 62p.
	Mémoire de HDR -G. Guerassimoff (MINES ParisTech)

AUTRES STAGES (

2

) 1. Julien DESFONTAINE, Thomas CARTAU, Jean-Christophe BIGEAULT, « Mise en oeuvre d'un module d'aide en ligne dédié au site internet du Mastère OSE sous l'environnement Breeze », IUT GTR, Université de Nice Sophia Antipolis, 2005. 2. Michel SEMINARA, « Déploiements d'infrastructures informatiques au sein d'un centre de recherche », stage AFPA technicien de maintenance informatique, 2006. PUBLICATIONS, CONGRÈS, RAPPORTS OUVRAGES DE LIBRAIRIE 1. Gilles GUERASSIMOFF, « Microgrids, pourquoi ? pour qui ? », ARTICLES DANS DES REVUES À COMITÉ DE LECTURE 1. Gondia Sokhna SECK, Gilles GUERASSIMOFF, Nadia MAÏZI, « Analysis of the importance of structural change in non-energy intensive industry for prospective modeling: The French case », Energy Policy 89, (2016) Pages 114-124. 2. Gilles GUERASSIMOFF, Johann THOMAS, « Enhancing energy efficiency and technical and marketing tools to change people's habits in the long term », Energy and Buildings 104 (2015), Pages 14-24. 3. Gondia Sokhna SECK, Gilles GUERASSIMOFF, Nadia MAÏZI, « Heat recovery using heat pumps in non-energy intensive industry: are energy certificates a solution for the food and drink industry in France? », Applied Energy 156 (2015) Pages 374-389. 4. Nicklas FORSELL, Gilles GUERASSIMOFF, Dimitris ATHANASSIADIS, Alain THIVOLLE-CASAT, Daphné LORNE, Guy MILLET, Edi ASSOUMOU, « Sub-national TIMES model for analyzing future regional use of Biomass and Biofuels in Sweden and France », Renewable Energy 60 (2013) Pages 415-426. 5. Gondia Sokhna SECK, Gilles GUERASSIMOFF, Nadia MAÏZI, « Heat recovery with heat pumps in non-energy intensive industry: A detailed bottom-up model analysis in the French food & drink industry », Applied Energy 111 (2013) Pages 489-504. 6. A. HITA, G. SECK, A. DJEMAA, G. GUERASSIMOFF, « Assessment of the potential of heat recovery in food and drink industry by the use of TIMES model », Eceee 2011 Summer Studyproceedings (ISBN: 978-91-633-4455-8), revue ECEEE: European Council for an Energy Efficient Energy. Pages 735-745 7. Alain HITA, Ahcène DJEMAA, Gilles GUERASSIMOFF, Nadia MAÏZI « Modeling the response of industry to environmental constraint », Eceee 2009 Summer Studyproceedings (ISBN 978-91-633-4454-1) revue ECEEE: European Council for an Energy Efficient Energy. pages : 1 163 -1 170 8. DJEMAA, A. HITA, G. GUERASSIMOFF, N. MAÏZI, « Modelling Energy Saving Potential in Industry », Eceee 2007 Summer Studyproceedings (ISBN: 978-91-633-0899-4 ),revue ECEEE The European Council for an Energy Efficient Economy, pages 1383 -1393. 9. ASSOUMOU E, BORDIER M, GUERASSIMOFF G, GRANGE C, MAÏZI N., « La famille MARKAL de modèles de planification énergétique : un complément aux exercices de modélisation dans le contexte français ». Revue de l'Énergie 2004; Juillet/Aout 2004, 357-367. ARTICLES DANS DES COLLOQUES AVEC COMITÉS DE LECTURE. 1. G. GUERASSIMOFF, J. THOMAS, « Enhance energy efficiency, technical and marketing tools to switch people habits in the long term », Energy Efficiency in Domestic Appliances and Lighting (EEDAL), Coimbra, Portugal, 11-13 September 2013. 17. GUERASSIMOFF G., BEZIAN J.J., « Non-Stationnary Study of a Non-Isothermal Turbulent Air Jet », COMMUNICATIONS DANS DES COLLOQUES AVEC COMITÉS DE LECTURE. 1. G. GUERASSIMOFF, G. SECK, A. DJEMAA, A. HITA, N. MAÏZI, « G. GUERASSIMOFF, E. ASSOUMOU, N. FORSELL, N. MAÏZI, « Prospective Analysis Of Biomass Resources And Technology Roadmap For France: Results From The VALERBIO Project », European Biomass Conference, Lyon 3-7 Mai 2010, (ISBN 978-88-89407-56-5). 4. Gilles GUERASSIMOFF, Edi ASSOUMOU, Nadia MAÏZI, Marc BORDIER, « Biomass for energy uses: results for France », ERSAP-TERI Int. Workshop, New Delhi Jan. 2010. 5. Ahcène DJEMAA, Alain HITA, Gilles GUERASSIMOFF, Nadia MAÏZI, « MODELING ENERGY SAVING POTENTIAL IN INDUSTRY, Case of the European Steel industry », Ecole d'automne Infratain, Infrastructure Regulation Modeling, and Policy, Berlin 1-6 Octobre 2007. 6. N. MAÏZI, E. ASSOUMOU, G. GUERASSIMOFF, M. BORDIER AND V. MAZAURIC, « Key features of the electricity production sector through long-term planning: the French case », Power Systems Conference and Expo, Atlanta, 2006. 7. NADIA MAÏZI, EDI ASSOUMOU, MARC BORDIER, GILLES GUERASSIMOFF, « Energy mix planning for the French electricity production sector », European Conference on Operational Research Euro2006, Reykjavik 2-5 Juillet 2006. 8. EDI ASSOUMOU, MARC BORDIER, GILLES GUERASSIMOFF, NADIA MAÏZI, « Reducing greenhouse gas emissions by a factor of 4 by 2050: a bottom-up analysis of post Kyoto emissions targets for France », International Energy Workshop, Cape-Town 27-29 Juin 2006. AUTRES COMMUNICATIONS 1. GUERASSIMOFF Gilles, « Improving energy efficiency in the residential and tertiary sector by data analysis », EURO 2016 Conference, Poznan Poland, 3-6th of July 2016 2. GUERASSIMOFF Gilles, « decision making tool for improving energy efficiency in the indusrty sector », EURO 2015 Conference, Glasgow Scotland, 13-15th of July 2015 3. GUERASSIMOFF Gilles, « L'optimisation appliquée à l'efficacité énergétique dans l'industrie Pourquoi quand et comment ? » Colloque ADEME « Techniques et méthodes d'optimisation pour l'efficacité énergétique dans l'industrie », Rouen le 18 septembre 2014 4. MAÏZI Nadia, GUERASSIMOFF Gilles, ASSOUMOU Edi « Déploiement des énergies renouvelables en Europe : place de la France, question des pays intensifs en carbone », « Décisions politiques et économiques face aux enjeux énergie-climat» Journée de l'Université TOTAL, 18 Février 2010. 5. Gilles GUERASSIMOFF, « An experience in the energy systems modelling with National and European models», Joint Research Centre Expert Workshop « Meeting the European Partie 2 TRAVAUX SCIENTIFIQUES

  ). Il donnera ainsi accès à des données marginales issues du calcul d'optimisation, fort utile pour un outil d'aide à la décision.

Certains combinent les deux approches comme le modèle PRIMES pour l'Europe

(E3MLab, 2014)

. Ces modèles peuvent se décliner sectoriellement et spatialement sur divers horizons de temps jusqu'au long terme. Ils quantifient les technologies mises en oeuvre pour la réalisation d'un objectif sur l'horizon considéré. Cependant, s'agissant généralement de modèles d'équilibre partiel, ils n'incluent pas les effets de retour sur l'économie globale. Afin de pallier ce manque, certains modèles peuvent intégrer un bouclage avec un modèle macroéconomique MACRO [MARKAL-MACRO, MESSAGE-MACRO] ou peuvent intégrer des élasticités sur les demandes ou les prix afin d'élargir les possibilités d'interprétation des résultats.

  Malgré les diverses variantes du modèle MARKAL (Macro, Micro, Matter, ETL, Stochastic …) ajoutant chacune une nouvelle fonctionnalité, certaines contraintes structurelles liées à différents facteurs restent à être levées : nombre et durée des périodes découpant l'horizon de travail, représentation des technologies et procédés, capacités résiduelles, prise en considération des élasticités sur la demande … Il a été décidé par l'ETSAP de faire évoluer son générateur afin qu'il puisse intégrer toutes ces nouvelles contraintes. MARKAL a donc été fusionné avec un modèle d'optimisation des flux énergétiques EFOM (Energy Flows Optimization Model) développé pour la Commission Européenne[START_REF] Grohnheit | Economic interpretation of the EFOM model[END_REF]. Ainsi naquit le model TIMES (The Integrated MARKAL-EFOM System) qui allie le meilleur des deux approches et intègre une grande partie des diverses variantes de Markal.Depuis, TIMES est devenu une référence en terme de modèle d'optimisation bottum-up et a ainsi pu être dérivé en modèle IAM en intégrant les bouclages économiques et environnementaux (TIAM : Times Integrated Assessment Model)[START_REF] Loulou | ETSAP-TIAM: the TIMES integrated assessment model Part I: Model structure[END_REF]. Comme nous l'avons dit précédemment, il n'existe pas de modèle parfait, et les atouts en termes de richesse technologique qu'apporte TIMES sont contrebalancés par les manques de représentativité des activités économiques qui peuvent être présentes dans les modèles Top-Down. Nous avons en effet pour tout RES étudié, l'établissement d'un modèle d'équilibre partiel qui ne boucle pas l'économie du système étudié avec le reste de l'économie. Il faudra donc bien veiller à ne pas extrapoler les résultats obtenus en dehors de leur corpus d'hypothèses ayant servi au calcul.Cette participation fut l'occasion d'entrer dans le coeur du développement et de l'amélioration de certaines représentations au sein même du modèle TIMES multi régions représentant l'Europe à 27 pays. Cette expérience fut ensuite poursuivie par le raffinement du secteur des biocarburants pour le modèle France. dans le périmètre de ses frontières ce que les contraintes imposées par l'Europe pouvaient avoir sur son système énergétique avec des hypothèses exogènes sur l'effet des autres pays. Le projet RES2020 permit d'établir et d'utiliser un modèle européen 29 zones où chacun des pays fut modélisé avec tous ses secteurs et une représentation de ses propres politiques associées aux directives imposées par l'Europe.Pour réaliser cette tâche, il fallut dans un premier temps, chercher à améliorer le modèle 29 zones afin d'obtenir une meilleure représentation du système électrique au sein de ce modèle de prospective. En effet, jusqu'alors dans la plupart des modèles nationaux, le vecteur électricité n'était modélisé que par un seul réseau sans distinguer les niveaux de tensions (haute, moyenne et basse). Ces simplifications n'étaient pas acceptables dans le cas d'études plus détaillées sur l'impact de la pénétration des énergies renouvelables sur le réseau au niveau européen. En effet, l'intégration de moyens de production photovoltaïques ou éoliens peut se faire massivement mais de façon diffuse sur les réseaux moyenne et basse tensions. Ce déploiement, encouragé par les directives, modifie non seulement les pertes associées au transport de l'énergie, ce qui avait déjà été implémenté dans le modèle antérieur développé dans le projet NEEDS ("Needs 2009 Documents," n.d.), mais il est aussi important d'avoir une représentation économique différenciée des tarifs ou coûts variables sur ces différents niveaux de tension. L'injection d'énergie sur les réseaux moyenne et basse tensions sera valorisée de façon très différente selon les politiques incitatives déployées dans les différents pays de l'Union Européenne.

	Les résultats du projet RES2020 ont permis d'établir un vrai modèle régional ayant une
	représentation complète des systèmes énergétiques régionaux tous secteurs avec une
	représentation fine des énergies renouvelables permettant de quantifier les politiques nationales
	validées par chaque pays.
	Je vais maintenant présenter mes contributions à ces deux projets et leur impact sur la poursuite de Une fois le modèle Pan-Européen développé et agrégé, les résultats pour l'Europe ont pu être ces activités au CMA. présentés dans plusieurs workshops organisés dans les différents pays participants. Ainsi j'ai eu
	l'occasion d'organiser celui pour la France qui s'est tenu à Paris le 12 juin 2009

MARKAL (pour MARKet ALlocation) est un générateur de modèle de prospective énergétique développé par l'ETSAP (Energy Technology Systems Analysis Program), consortium de laboratoires sous l'égide de l'AIE qui est en charge du développement des modèles de prospective long terme. C'est un cadre de développement qui utilise un paradigme d'optimisation pour construire la représentation d'un système énergétique de référence (RES : Reference Energy System). L'objet de l'outil est alors de solliciter ce RES à partir de scénarios exogènes d'évolution de la demande d'énergie utile, de prix des énergies ainsi que de contraintes diverses (environnementales, politiques, structurelles …) sur un horizon de temps donné. Le résultat de l'optimisation du système sera l'évolution des technologies constituant le RES (investissement, déclassement et activité) selon un chemin optimal. Le modèle aura fait ses choix technologiques à partir d'une base de connaissances des technologies futures adaptée au RES considéré.

SYSTÈMES RENOUVELABLES

 Introduction

Mes travaux dans le domaine de la prospective énergétique ont débuté par la définition de cette nouvelle thématique de recherche au CMA entreprise avec Nadia Maïzi dès 2001. Elle débuta par la prise en main de l'outil MARKAL à travers le suivi de la première thèse entreprise dans le domaine au CMA, celle d'Edi Assoumou, débutée en 2002 et soutenue en 2006. Vinrent ensuite les premiers projets auxquels j'ai pu contribuer. Lors de mes nombreuses participations aux différentes manifestations de la communauté Markal, j'ai pu faire la connaissance de nombreux chercheurs du domaine et cela nous a conduits à intégrer, par le biais de la participation d'Edi Assoumou lors de son passage à l'Université de Louvain avec Denise Van Regemorter, à collaborer pour le projet Européen NEEDS. Dans la continuité de ce projet, nous avons pu participer au projet européen RES2020 ("RES2020," n.d.) dans lequel nous avions en charge l'amélioration de la partie française du modèle.

 Intégration des EnR dans un modèle de prospective

Les avancées majeures permises par ce projet furent de produire une évaluation chiffrée des politiques de déploiement des directives Européennes pour l'intégration des énergies renouvelables au niveau de l'Europe des 27 (plus l'Islande et la Norvège) à l'horizon 2020. En effet, jusqu'alors, chaque pays regardait Une réflexion a aussi été menée sur la façon de représenter le plus efficacement possible dans ce type de modèle de long terme la variabilité quotidienne de certaines énergies intermittentes. En effet, les modèles de prospective ne se basent pas sur les prévisions que l'on peut obtenir au niveau de la ressource, mais utilisent les facteurs de charges de chacune des sources appliquées aux périodes de la journée et fonction des saisons. Il est donc impératif de prendre en compte les spécificités de chacun des pays (RES2020, 2009a).

Une deuxième difficulté concernait l'harmonisation des données disponibles en termes de potentiels et ressources en énergies renouvelables (RES2020, 2009b) et particulièrement pour la représentation de la biomasse. Dans les précédents modèles, la biomasse était agrégée en une seule commodité avec un seul potentiel et une ressource unique. Dans le cadre d'études visant à étudier une politique globale d'efficacité énergétique ou de développement sectoriel cela restait suffisant. Néanmoins, dès lors qu'il est question d'évaluer les effets d'une incorporation forcée d'un intrant particulier (pourcentage de biofuel dans l'essence par exemple), il est nécessaire de représenter plus en détail les différents produits inclus dans la ressource biomasse (RES2020, 2009c). Nous avons donc été en charge de renseigner et de valider la désagrégation de la biomasse et des déchets valorisables dans la région France du modèle européen.

  Nous constatons une augmentation de l'usage des EnR de 55% pour le BaU jusqu'à 145% pour le scénario RES sans échanges de certificats. L'usage se fait majoritairement dans le transport et l'industrie alors qu'elle n'est pas développée dans le résidentiel tertiaire et dans la production d'électricité et de chaleur.Chacun des scénarios étudiés est aussi quantifié pécuniairement. S'agissant d'un modèle d'optimisation dont la fonction objectif est une minimisation du coût global actualisé, il est simple de comparer les résultats des différents scénarios. Néanmoins, le but étant l'établissement de recommandations pour satisfaire les objectifs d'intégration des énergies renouvelables, les résultats économiques sont à analyser avec leurs contraintes et leurs limitations inhérentes à l'établissement d'un modèle d'équilibre partiel. Non seulement tout le reste de l'économie n'est pas représenté mais les études paramétriques (comme l'influence du taux d'actualisation ou des courbes d'apprentissages technologiques) n'ont pas été abordées. Malgré ces manques, ce type d'étude technologique détaillée est indispensable pour alimenter la réflexion quand on raisonne à une échelle Européenne. Il permet ainsi d'établir des directives pour l'amélioration des modèles afin de proposer des résultats de plus en plus pertinents. les objectifs fixés à une substitution progressive des carburants fossiles par des biocarburants jusqu'à 10% en 2015. Face à ce développement des biocarburants, viennent s'ajouter des usages énergétiques complémentaires comme la production d'électricité et de chaleur qui concurrencent la ressource. Le projet Valerbio devait proposer des scenarios permettant d'analyser les compétitions entre ces usages pour la mobilisation de la ressource biomasse agricole et forestière notamment lignocellulosique. La conjonction des compétences des partenaires de ce projet a permis d'entreprendre la réalisation d'un modèle de prospective énergétique français plus détaillé. Il a été décidé de spatialiser la ressource en biomasse et de regarder, selon les technologies d'usage, quelles technologies de conversion pouvaient émerger.

	[TWh]
	1400
	1200
	1000
	800
	600
	400
	200
	0
	BaU	BaU RES RES-	RES-	BaU RES RES-	RES-	BaU RES RES-	RES-
			T	30%			T		30%		T		30%
	2000		2010				2015				2020
		Hydro Geothermal Solar Wind Biogas Biomass Ocean
	[PJ]
	1800
	1600
	1400
	1200
	1000
	800
	600
	400
	200
	0
	BaU	BaU	RES	RES-T	RES-30%	BaU	RES	RES-T	RES-30%	BaU	RES	RES-T	RES-30%
	2000		2010			2015			2020
	Central heat & power	Industry	Transport		Commercial		Residential	Agriculture

2 CCS : Carbon Capture and Sequestration  Zoom sur la biomasse Suite à ce projet, et au regard des résultats et développements entrepris, l'amélioration des modèles s'est poursuivie au CMA selon plusieurs axes. D'une part, la représentation du système électrique avec toutes ses contraintes est poursuivie par mes collègues et a donné lieu à plusieurs thèses

[START_REF] Bouckaert | Contribution des Smart Grids à la transition énergétique : évaluation dans des scénarios long terme (phdthesis)[END_REF][START_REF] Drouineau | Modélisation prospective et analyse spatio-temporelle : intégration de la dynamique du réseau électrique (phdthesis)[END_REF][START_REF] Krakowski | Intégration des EnR au sein d'un modèle de prospective (phdthesis)[END_REF]

permettant une prise en compte des aspects sécurité et fiabilité qui n'étaient pas considérés dans ce type de modèle mais qui restent indispensables lorsque l'on s'intéresse à une intégration massive d'énergie électrique intermittente. D'autre part, la forte pénétration de la biomasse dans les futurs mix renouvelables liée à la diversité technologique et à sa disparité spatiale nous a conduit à poursuivre l'amélioration de sa représentation au sein de nos modèles. Nous avons donc entrepris, par le biais du projet VALERBIO 3 mené en collaboration avec l'INRA

4

, l'institut technologique FCBA 5 et l'IFP

6

, d'améliorer la filière biomasse au sein de notre modèle pour la France. Ce projet, financé par la fondation TUCK

7

, avait pour objectif d'étudier à l'horizon 2050 les concurrences entre usages énergétiques possibles de la biomasse.

[START_REF] Prieur | VALERBIO (Valorisation de la biomasse), Rapport de synthèse[END_REF]

La transcription au niveau national des directives européennes oeuvrant à la promotion des biocarburants a donné l'occasion de réaliser de nombreuses études visant à établir différentes voies permettant d'atteindre

3

Valorisation énergétique de la biomasse

4

INRA : Institut National de la Recherche Agronomique 5 FCBA : Institut technologique de la Forêt, de la Cellulose, du Bois-construction et de l'Ameublement 6 IFP : Institut Français du Pétrole 7 TUCK : Fondation reconnue d'utilité publique pour le développement dans le domaine de l'énergie et du développement durable

  partir de ces espèces, l'INRA et le FCBA ont évalué les ressources disponibles sur l'horizon de travail que nous nous sommes fixés (2000-2050) avec un pas de dix années pour chaque département

	qui
	peut la pénaliser fortement : il s'agit de son accessibilité. Nous avons donc défini quatre types
	d'accessibilités (facile, modérée, difficile et très difficile) qui seront discriminées par une
	augmentation du coût à la tonne qui sera évalué « bord de route ». Ce découpage en qualité et
	accessibilité permet une représentation plus pertinente de la ressource réellement affectable à un
	usage énergie.

La ressource forestière a été décomposée en trois grandes catégories selon ses caractéristiques dimensionnelle et physique : le bois d'oeuvre (BO), le bois industrie/bois énergie (BIBE) et le menu bois (MB). La ressource forestière présente une particularité par rapport à la ressource agricole Enfin, nous avons inclus une catégorie spécifique par sa dynamique de récolte et sa représentativité sur le sol français. Il s'agit des Taillis à Courte Rotation (TCR) qui sont les espèces telles que l'eucalyptus, le peuplier, le saule et le faux acacia. À

  MtsDéfaillance bois modèles long terme vu les objectifs de pénétration annoncés. Il est impératif d'en avoir une représentation la plus fidèle possible, et ceci, quelle que soit l'échelle spatiale ou temporelle choisie. Cette représentation affinée dans nos outils d'aide à la décision contribue à rendre les résultats de nos analyses plus représentatifs et robustes.En parallèle de ces recherches sur les filières renouvelables qui sont actuellement poursuivies par mes collègues, je me suis penché sur la représentation d'autres secteurs au sein de ces mêmes modèles de prospective, notamment le système industriel.En effet, durant notre implication dans le développement des modèles, tous les secteurs représentés étaient assez agrégés pour que les données nécessaires à la modélisation puisse être disponibles au niveau européen, et ce, pour tous les secteurs d'activité. Le secteur industriel représentant une grande part des consommations mais aussi des émissions de gaz à effet de serre, il nous a semblé important de mieux le représenter dans nos modèles. 'ai donc entrepris, en partenariat avec EDF, de lancer un programme de recherche sur la modélisation du secteur industriel en commençant par les industries les plus grosses consommatrices d'énergie (les IGCE 10 ), puis dans un second temps nous avons abordé les autres industries dites diffuses (ID11 ).

SYSTÈMES INDUSTRIELS

La consommation d'énergie du système industriel mondial représente le tiers de la consommation d'énergie finale

[START_REF] Weo | World Energy Outlook[END_REF]

. Les différents exercices de prospective long terme au niveau mondial s'accordent sur une certaine stabilité en pourcentage de ce secteur à l'horizon 2050, et ce, quelles que soient les contraintes imposées dans les différents scénarios

[START_REF] Aie | World Energy Outlook 2015[END_REF][START_REF] Eia | HERMES: Harmonised Econometric Research for Modelling Economic Systems[END_REF]

. Ces indicateurs restent cependant très globaux. D'une part, leur construction est basée sur un taux de croissance annuel moyen variant selon la production, la structure industrielle et l'intensité énergétique des différentes régions du monde. D'autre part, un taux de réduction des consommations au sein de ce secteur est déterminé pour représenter les progrès technologiques, l'amélioration de l'efficacité énergétique et le recyclage donnant tout au plus une répartition par type d'énergie.

Quand on se place au sein d'une région (à la maille d'un pays ou de l'Europe par exemple), il est intéressant de disposer d'un outil de prospective capable de fournir des informations plus détaillées sur les technologies employées dans un secteur particulier. Cet outil nous permettra de proposer et quantifier des améliorations structurelles induisant une réduction de la consommation spécifique mais aussi de l'impact environnemental du secteur étudié. Dans ce cadre, l'approche Bottum-up est la plus adaptée car technologiquement très détaillée. J

  Le secteur industriel est très vaste et les sous-secteurs extrêmement nombreux. Différentes classifications sont disponibles pour structurer l'industrie en fonction de son activité. Au niveau international (CITI 12 ), européen (NACE13 ) et national (NAF14 ), chacune est issue de son niveau directement supérieur et a subi plusieurs révisions au fil du temps.Depuis janvier 2008, la NAF révision 2 possède 88 divisions communes aux deux classifications supérieures (NACE 2 et CITI), 615 classes communes avec la NACE (NACE 4) et enfin 732 sous classes françaises. Les organismes de statistiques réalisent régulièrement des enquêtes afin de recueillir les données nécessaires à l'établissement d'indicateurs du secteur industriel. Cependant, ces classifications ayant été définies pour ordonner les activités ; elles ne permettent pas de distinguer la structure technologique ou la part de l'énergie présente pour chacune de ces catégories.La première étape à entreprendre est donc de classer correctement les types d'industries selon des critères qui nous permettront la meilleure représentation possible compatible avec les études technico-économiques de long terme que nous comptons réaliser. En effet, la méthodologie de modélisation ne pourra être identique selon le chemin technologique employé dans les différents types d'industrie. Nous retrouvons cette problématique de délimitation des IGCE et de l'ID dès qu'une étude est menée dans ce domaine et ce, qu'elle que soit son application. Dans les pays européens, certains se basent sur la directive du conseil restructurant le cadre communautaire de taxation des produits

10 IGCE : Industrie Grande Consommatrice d'Energie

11

ID : Industrie Diffuse Mémoire de HDR -G. Guerassimoff (MINES ParisTech)  Segmenter pour une représentation pertinente énergétiques et de l'électricité

(DIRECTIVE 2003/96/CE, 2003)

qui donne cette définition « On entend par «entreprise grande consommatrice d'énergie», une entreprise, telle que définie à l'article 11, dont les achats de produits énergétiques et d'électricité atteignent au moins 3 % de la valeur de la production ou pour laquelle le montant total des taxes énergétiques nationales dues est d'au moins 0,5 % de la valeur ajoutée. » D'autres intègrent l'intensité énergétique, le type de produits fabriqués, ou se basent simplement sur des considérations historiques de la segmentation sectorielle.

Table 1 : Comparaison entre CAH et K-Means (Seck et al., 2016)

 1

	Cluster	Cluster	Stat	Value		kmeans_1	kmeans_2	kmeans_3	Somme
	CAH	Kmeans
			Tschuprow's t 0,902317	CAH_1	85	0	0	82
			Cramer's v	0,902317	CAH_2	0	0	2	2
			Phi2	1,628352	CAH_3	2	10	0	15
			Chi2 (p-value)	161,21(0.0)	Somme 87	10	2	99
			Lambda	0,705882
			Tau (p-value)	0,6724 (0.0)
			U(R/C)(p-value) 0,6289 (0.0)

Mémoire de HDR -G. Guerassimoff (MINES ParisTech)

  • Consommation énergétique par site inférieure à 10 GWh/Site Nous sommes maintenant en mesure d'analyser les structures de toutes ces industries pour proposer, d'une part, une méthodologie de modélisation spécifique à chaque IGCE, d'autre part, une représentation générique du système énergétique de référence pour l'industrie diffuse. La structure même de ces entités imposantes permet de les représenter d'une façon suffisamment détaillée qui permet d'envisager de faire des choix aussi bien sur les énergies utilisées tout au long des procédés que sur les technologies elles-mêmes au sein du processus complet de fabrication.

	L'industrie IGCE sera donc structurée à partir de deux critères qui permettront d'envisager une
	représentation commune à toutes les industries IGCE que nous voudrons aborder. Il s'agit, d'une
	part, des consommations énergétiques par type de combustibles, et d'autre part, des usages
	énergétiques directs ou indirects au niveau des procédés de fabrication qui présenteront des
	disparités selon le sous-secteur d'activité.

 Un choix de modélisation adapté

Une modélisation prospective pertinente s'appuie non seulement sur une représentation la plus fidèle possible du secteur étudié, mais surtout sur la disponibilité des données relative à cette représentation. Il sera donc question tout au long de la recherche de méthodes de représentations adaptées au secteur et aux questions auxquelles on souhaite répondre. Il s'agira d'effectuer des compromis en fonction de la disponibilité des données. Par ailleurs, les modèles bottum-up des secteurs industriels IGCE et ID sont communément modélisés par deux approches différentes. Pour les IGCE, les modèles sont construits par procédés car les sorties sont homogènes et exprimées dans la même unité, alors que pour l'ID ils le sont par usages dus à l'hétérogénéité des produits et procédés.



Cas des IGCE

De par leur place dans la production des produits manufacturés, et vu la part des consommations du secteur, les IGCE mobilisent de nombreux acteurs dans l'élaboration de divers scénarios leur permettant une réduction de leur impact environnemental.

  Pilier de nos modèles de prospective, le système énergétique de référence générique servant de base à l'établissement de tous les modèles de l'industrie IGCE a été établi. Il permet de répondre à tous les secteurs de l'IGCE pour chaque pays et pour tout horizon de modélisation. Cette architecture ne représente que des opérations similaires entre les secteurs. Dans chaque branche et dans chaque boite, les caractéristiques techniques et économiques sont spécifiques au secteur et au pays considéré. Le modèle basé sur cette architecture contient explicitement le raffinement nécessaire à la modélisation détaillée du secteur considéré. Ce type de représentation permet d'obtenir des résultats très riches, dépendants de la base de technologies présente dans le modèle. Il est évident qu'une base pauvre et peu renseignée ne permettra pas d'utiliser cet outil à sa juste mesure. Une désagrégation trop fine ne permettrait pas de renseigner toutes les données nécessaires au modèle. De plus, les analyses que l'on pourrait effectuer avec un modèle trop détaillé ne seraient pas pertinentes dans le cadre d'une étude prospective de long terme. Il faut se focaliser sur les éléments qui ont du sens dans l'amélioration de la performance de l'outil industriel tant environnementale qu'économique.

		Énergie directe					Énergie directe
						Énergie indirecte
					Après transformation
					(Chaleur, vapeur, électricité)
	Technologies thermiques				Procédés
	Energie dite sous chaudière				Energie Hors Chaudière
		Ressources			Technologie de transformation		Consommation
						LN
			Biomasse					Pâte et Papier Pâte et Papier
		Imp Biomasse Imp Biomasse		Chaudière Chaudière	HTH		GS
		Imp Charbon Imp Charbon	Charbon					HTH	Sidérurgie Sidérurgie
						Cogénération Cogénération	ELC
			Fioul
		Imp Fioul Imp Fioul				Turbine Turbine		ELC	Ciment, Chaux Ciment, Chaux Plâtre Plâtre
	Sidérurgie	Imp Gaz Nat Imp Gaz Nat	Gaz Naturel			Coke	Total IGCE Céramique Céramique Tuiles, Briques, Tuiles, Briques,
	Chaux Verre Ciment Papier	Imp MP Imp MP Imp Électricité Imp Électricité	Électricité	Matière Première		FOL Coke de pétrole FOD Electricité	18% Verre 9% 6% 3% Verre	19%
	Platre Céramique	Imp : Importation LN: Liqueur Noire GS: Gaz sidérurgique				Autres gaz Gaz Naturel GPL	19%	3%
	Briques						Houille	22%
	Tuiles						Spéciaux
	0%	20%	40%	60%	80%	100%	Mixtes
								À partir de données CEREN2007 (Djemaa, 2009)
		Energie
	(Combustibles/Electricité) La pertinence des résultats de prospective long terme de ce type d'industrie est très fortement lié à
	Chaudières la qualité et au raffinement de la base de données des technologies disponibles et qui seront Vapeur utilisables sur l'horizon de l'étude. Les (BAT ou BREF 15 ) sont riches en technologies pour chacun des
	Vapeur secteurs étudié et permettent d'envisager des études de sensibilité en fonction de l'objectif que l'on Cogénération Electricité s'est fixé.
						Turbines	Electricité

Figure 21 : Architecture du modèle industrie IGCE (Djemaa, 2009)

L'architecture établie, nous pouvons nous concentrer sur chacun des secteurs de l'IGCE afin de maitriser le processus dans son ensemble et surtout dans le détail. Il faut en effet, désagréger le système productif jusqu'aux éléments unitaires compatibles avec les données disponibles ainsi que les futures technologies disponibles qui doivent être présentes dans la base de données du modèle pour qu'il puisse faire évoluer sa structure.

15

BAT : Best Available Technologies, ou MTD (Meilleure Technologies Disponibles), sont disponibles au sein des BREF, documents de références issus de la directive IED (Directive 2010/75/UE relative aux émissions industrielles).

Synoptiques de deux secteurs de l'ID (NACE 1533 et NACE 1511) (Seck, 2012)

	Ferraille
	Charbon	Gaz de Cokerie
	Electricité	Coke	Aggloméré	Gaz de Haut
	Gaz Naturel	Minerai de Fer	Pellet	Fourneau
	Chaleur (Vapeur) Chaux		Azote Oxygène	Fonte
		Agglomération
		Sur grille
	Cokerie			Gas de Convertisseur à
			Haut Fourneau	Oxygène	Oxygène
					Acier liquide
		Pelletisation
					Convertissuer
					à Oxygène	Oxygène
			Oxygène DRI		Azote
			Four à arc
			Electrique
					Métallurgie
					secondaire
					Acier Liquide traité
					Coulée	Acier
		Figure 23 : -Séchage			Continue	Laminage à Chaud	Laminé laminage à Froid Opérat° de revêtement Laminé à Froid à Chaud Produit Fini
		-Évaporation-concentration
		-Chauffage des liquides/gaz
		-Traitement thermique
		-Production de froid
		-Opérations mécaniques
		-Chauffage des locaux
		-Réactions chimiques
		-Fusion
		-Éclairage
		-Autres opérations

Cette myriade d'opérations montre bien l'impossibilité de traiter le secteur par procédés. Le choix d'une représentation par usage s'impose assez naturellement. Il faut maintenant veiller à proposer le nombre le plus pertinent de catégories d'usages à même d'englober tous les procédés des secteurs de l'industrie diffuse. L'avantage majeur de cette classification par usages est qu'elle peut être associée à des technologies types de production d'énergie, d'économies d'énergies ou à des consommations types par unité de produit sortant ou bien même par unité monétaire de produit sortant. Cette représentation permet d'aboutir à un système énergétique de référence générique pour tous les sous-secteurs de l'industrie diffuse. Cette généricité est indispensable dans ce domaine car il est illusoire de penser pouvoir étudier dans le détail tous les procédés, qui par ailleurs, n'ont pas forcement de liens physiques entre eux dû à la multitude de produits qu'ils représentent. Cette méthode réduit drastiquement le temps de construction du secteur voulu.

Le choix s'est donc porté sur un vecteur de onze catégories d'usages à partir de l'analyse des différentes opérations existantes et des données du CEREN 18 pour toute l'industrie diffuse :

18

CEREN : Centre d'Études et de Recherche Économiques sur l'éNergie

exogènes de prix Prix de l'énergie Taxe CO 2 Système Energétique de Référence SECHAGE USAGE MECANIQUE

	I	t	t VA t E	i	A	B	t t VA i E	i	A	,	B	t VA i VA	t	i t VA i E	t	S	A	t	I	A	t ,	S	B	t ,	I	B	t ,
																										Scénarii
																								exogènes de
																									croissance
																									industrielle
																Energies Finales					Agrégations sectorielles  NACE i  NACE j	DEMANDE
																						 NACE k
												Flux								Emissions
												d'énergie								de CO 2

RESULTATS

Mémoire de HDR -G. Guerassimoff (MINES ParisTech)

  Comme nous nous plaisons à le rappeler régulièrement, prospective n'est pas prédiction. Les résultats obtenus par nos modèles bottum-up sont loin d'être parfaits et complets. La première mise en garde concerne l'approche elle-même qui est basée sur un équilibre partiel. Nos modèles sectoriels ne sont pas liés au reste des secteurs de l'économie et, par conséquent, aucun retour de l'influence des modifications envisagées sur le reste de l'économie n'est possible. Certaines améliorations sont envisageables par l'intégration de certains élasticités prix afin d'assouplir les contraintes fortes imposées par les projections strictes de demandes utiles. D'autres limitations concernent les indicateurs économiques utilisés qui, pour certains, doivent faire l'objet d'études paramétriques afin d'analyser leur influence, surtout pour les horizons de très long

	Ressources	Technologies de transformation		Usages	Secteur industriel
		Spéciaux			Pâte et Papier Séchage
	Imp Biomasse Imp Spéciaux	Chaudière Chaudière	HTH
	Imp Charbon Imp Charbon	Charbon		HTH	Liquides et Gaz Sidérurgie Chauffage
			Cogénération Cogénération	ELC
		Fioul
	Imp Fioul Imp Fioul		Turbine Turbine	ELC	Ciment, Chaux Plâtre Production froid	utile Demande
	Imp Gaz Nat Imp Gaz Nat	Gaz Naturel			Tuiles, Briques, Céramique Opérations mécaniques
		Électricité
	Imp Électricité Imp Électricité
					Verre Autres usages
	Imp: Importation

 Analyse des futurs possibles terme. Le taux d'actualisation est l'un des paramètres les plus influents pour les industries très capitalistiques, mais les disponibilités et les potentiels de certaines variables peuvent aussi être déterminants. Nous nous attacherons, dans chacune de nos analyses, à bien spécifier toutes les hypothèses relatives à l'établissement de nos scénarios afin de proposer des résultats qui peuvent être débattus.

Mémoire de HDR -G. Guerassimoff (MINES ParisTech)



Réponse des IGCE à la contrainte environnementale

  Là où nous pouvions nous baser sur des projections de prix des énergies primaires issues des prévisions internationales comme celles du WEO 19 ou provenant d'autres modèles de type POLES 20 , dans le secteur diffus, l'approvisionnement ne se fait pas avec les mêmes drivers. Il faut donc construire des évolutions de prix des énergies spécifiques à ces contraintes. Nous avons donc décidé, de partir des tendances historiques des prix des énergies utilisées dans le secteur modélisé. Elles ont été prolongées en utilisant les projections des prix des énergies de l'AIE en leur appliquant une « élasticité » déterminée à partir des différences entre le prix du pétrole et ceux des combustibles de l'industrie. Les données de l'AGRESTE 21 entre 1993 et 2009 pour le secteur des IAA ont servi de base pour ces calculs.Cette méthode est appliquée aux combustibles du type Fioul Domestique (FOD), Fioul Lourd (FOL) et au Gaz de Pétrole Liquéfié (GPL) à partir de la relation suivante :

  ). En effet, les changements de technologies de production d'énergies intermédiaires (chaudières, pompes à chaleurs, récupérateurs sur effluents…) peuvent être entrepris plus aisément car ils ne représentent qu'une petite partie de l'outil de production. Le choix d'un taux d'actualisation se fera entre une vison plutôt étatique ou plutôt entreprise. Après étude des fondamentaux de l'établissement de ces taux, nous avons convergé sur un taux « public » à 4% et un taux « entreprise » à 10%. Ces deux taux nous permettront de mieux appréhender les pistes d'économies d'énergie dans l'ID et d'examiner les gisements d'implantation de la technologie des pompes à chaleurs selon deux points de vue (public et privé).Deux scénarios pour un horizon 2000-2020 ont été établis : Le scénario BaU, représentant traditionnellement la continuation des tendances actuelles. Le scénario Sc_HP qui permet l'implémentation de technologies de pompes à chaleur (PAC) pour différents niveaux de températures. Ces PAC permettent, pour différents ateliers, de récupérer la chaleur fatale des procédés à différents niveaux comme l'air des compresseurs, la chaleur au niveau des condenseurs des productions de froid et sur tout usage thermique entre 20 et 200°C.

Ci-dessous, sont visibles les économies d'énergie finale (correspondant aux achats d'énergie) engendrées par l'implémentation des PAC entre 2001 et 2020 qui atteignent 13,6%.

énergie du Sc_PAC (en %) Consommation d'énergie finale (TWh)

	20 30 40 50 60 70 80	7.8% Fioul Domestique Houille Economies d'Coke de Houille 12.5% 13.6% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% Electricité achetée Fioul Lourd Gaz Naturel GPL Spéciaux Vapeur achetée Economies d'énergie (%)
	10					2%
	0					0%
		Sc_REF Sc_PAC Sc_REF Sc_PAC Sc_REF Sc_PAC Sc_REF Sc_PAC Sc_REF Sc_PAC
		2001	2005	2010	2015	2020

Potentiel récupération PAC dans les opportunités de récupération (en %) Quantité de chaleur (TWh)

  Ce raffinement au sein de notre modélisation permet d'entrevoir tout le potentiel de développement par maturité de technologie et va permettre d'étudier à partir de quels niveaux économiques les dernières générations de PAC hautes températures (de 100°C à 200°C soit les 3 dernières tranches) parviennent à pénétrer le secteur. En effet, les technologies employées dans ces trois derniers secteurs ne sont pas compétitives dans les hypothèses technico-économiques prises pour notre scénario jusqu'en 2020 alors qu'il existe un fort potentiel pour ces technologies (Figure33)

			Opportunité en récupération		Chaleur récupérée PAC	Pertes récupérées (%)			Séchage	Evaporation Concentration	Chauffage des Liquides & Gaz
	5									96.8%	100%		Traitement Thermique Chauffage des Locaux	Opérations Mécaniques Réactions Chimiques	Production de Froid Fusion
											86.3%			Autres Usages
	0 1 2 3 4	Ind. Pain Pâtisserie	60.7% Ind. Laitière Ind. Viandes	46.7% 32.2% Ind. Produits viandes Ind. Fruit & Légumes Ind. Alim. Animaux	Ind. Amylacés	Ind. Sucre	Autres Ind. Ali.	11.3% 22.8% 9.0% 39.8% 57.6% 43.2% 46.9% Ind. Poisson Ind. Chocolat Ind. Spiritueux, Vin Cidrerie Ind. Corps gras Ind. Alcool Travail Grain	Malterie	70.6% 50.4% Brasserie Ind. Pâtes alim. Ind. Thé & Café	0% 20% 40% 60% 80%	Quantité de chaleur récupérée par usage (TWh)	0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50

Mémoire de HDR -G. Guerassimoff (MINES ParisTech)

  État des LieuxLe secteur résidentiel et tertiaire est au coeur des préoccupations environnementales depuis des décennies. Renforcement des directives(DIRECTIVE 2010/31/EU, 2010; DIRECTIVE 2012/27/EU, 2012), réglementations thermiques[START_REF] Rt | aux caractéristiques thermiques et à la performance énergétique des constructions de bâtiments[END_REF][START_REF] Rt | aux caractéristiques thermiques et à la performance énergétique des constructions de bâtiments[END_REF], intégration possible de l'analyse du cycle de vie dans la réglementation, diagnostic avec présentations d'étiquettes énergie et carbone, contrats de performances énergétiques et subventions en tout genre sont là pour oeuvrer à la réduction de l'impact du secteur sur la consommation énergétique et ses conséquences sur le climat. En 2014, en France le secteur représente plus de 58 % de la consommation d'énergie finale (plus de 38% pour l'Europe des 28), et la prochaine réglementation thermique (RT2020) prévoit que les nouveaux bâtiments ne soient plus des consommateurs mais des producteurs d'énergie(BEPOS 23 ). De nombreux projets ANR 24 et les programmes PREBAT 25 ou PACTE 26 ont été mis en oeuvre pour soutenir la filière et faire le lien entre bâtiment, smart-grid et ville durable. Nous voyons bien tous les efforts réalisés et prévus pour que le nouveau parc de bâtiment ne soit plus un fardeau mais un atout dans notre système énergétique global. Ceci n'est pas le cas de tous les autres secteurs condamnés à réduire leur impact environnemental sans pour autant parvenir à une telle inversion de la tendance.

Mémoire de HDR -G. Guerassimoff (MINES ParisTech)

L'EFFICACITÉ ÉNERGÉTIQUE DANS LES BÂTIMENTS



  De la conception à la réhabilitation en passant par le contrôle, de nombreux outils existent et remplissent tous une fonction spécifique permettant d'alléger les calculs en simplifiant la représentation des systèmes secondaires. Une modélisation complète n'aurait pour influence que d'alourdir les calculs et les incertitudes dans l'évaluation de la performance globale du bâtiment.

	34 FP7 : 7th Framework Programme de l'Union Européenne https://ec.europa.eu/research/fp7/index_en.cfm
	35 http://www.seeds-fp7.com/
	36 http://www.knoholem.eu
	37 http://cordis.europa.eu/project/rcn/100732_en.html 38 http://need4b.eu
	39 http://ambassador-fp7.eu/
	40 H2020 : programme Horizon 2020de l'Union Européenne https://ec.europa.eu/programmes/horizon2020/

•

  Un algorithme de décision, permettant la détermination des préconisations à proposer aux usagers du bâtiment, afin de réduire les consommations d'énergie, d'eau et les émissions de CO 2 .Dans la lignée de l'exploitation des données issues de questionnaires, séries temporelles ou évènementielles que nous avions abordées dans nos précédents projets, la structuration et le type de résultats espérés (choix d'un type de contrôle ou recommandation) font appel à une connaissance issue de l'accumulation d'expertises qui peuvent être traitées par ces techniques issues de l'Intelligence Artificielle (IA) telles que les Systèmes Experts (SE). Vu la diversité des structures et équipements des bâtiments tertiaires, cette approche permet de capitaliser les cas traités. 42 SmartEnCo : Gestion intelligente Energies, Carbone et Eau 43 Les appels à projets éligibles pour les TPE n'ayant pas eu les budgets nécessaires en cours d'élaboration du projet, nous avons été labélisé par le pôle de compétitivité CAPENERGIES en 2012 pour pouvoir déposer un APRF avant fin 2012 qui n'a pu aboutir faute de budget. Le projet a donc finalement été aiguillé vers un financement de la région relatif aux « services innovants » que nous avons finalement obtenu fin 2013. L'avènement des moyens de calcul informatique a vu une bulle se former autour de l'IA dans les années 1960 avec après qu'Alan Turing en 1950 ait soulevé la question de la possibilité pour une machine de « penser ». De nombreux langages informatiques (LISP, PROLOG…) et développements algorithmiques d'apprentissage (Machine Learning, Deep Learning) ont vu le jour pour essayer de reproduire le raisonnement humain à partir d'une machine. Malgré un déclin d'intérêt après les années 1980 dans certains domaines, l'IA fait son grand retour avec l'avènement du Big Data (et de l'Open Data en particulier) et la puissance de calcul des nouvelles générations d'ordinateurs. Le 21 mars 2017, l'IA fait l'objet d'un rapport d'un groupe de travail annonçant que la France doit en devenir un acteur de premier plan. Désirant construire une base de connaissances à partir de faits issus, d'une part, de la structure des bâtiments et, d'autre part, de dires d'experts pour un meilleur usage ou une amélioration physique des bâtiments selon leur environnement, les systèmes experts m'ont semblé être une option répondant au but que nous nous étions fixé. Les systèmes experts ont aussi eu leur engouement dans les années 1980 avec une abondante littérature décrivant les différentes applications comme DENDRAL, PROSPECTOR, MYCIN… (Hayes

•

  Pour les bâtiments neufs, la méthode ISABELE45 , portée par le CSTB, est en cours d'amélioration au sein du projet MERLIN46 .• La méthode BEECHAM 47 quant à elle est élaborée à partir d'études statistiques sur les données terrains[START_REF] De | Uncertainty assessment in building energy performance with a simplified model[END_REF]. • Récemment le projet EPILOG 48 vient de démarrer pour la mesure rapide de la performance intrinsèque du bâtiment.Qu'elles soient calculatoires ou expérimentales (intrusives ou non), ces méthodes demandent soit une connaissance approfondie de la structure du bâtiment, soit des campagnes spécifiques de mesures avec des équipements bien définis. Une méthode rapide développée et brevetée[START_REF] Isover | Determination du coefficient de deperdition thermique d'un local[END_REF] par Saint-Gobain (QUB/e) qui demande une instrumentation limitée et des conditions opératoires plus simples à mettre en oeuvre correspond en partie à ce que nous voulons développer et que nous sommes en train de tester.Notre spécificité réside dans l'intégration, dans ce calcul, de données simples et une répétition des séquences de tests sans planification spécifique à partir des zones équipées de capteurs. Certes, les résultats que nous obtenons ne peuvent être certifiés car ils ne répondent pas à un protocole de test éprouvé, mais dans l'approche globale que nous voulons mener, ils permettent tout de même une bonne évaluation de cette partie au regard du reste. Le premier site équipé fut celui des services techniques de la ville d'Antibes. Ensuite, une partie du parc d'activité de Marineland (le Kid's Island) a été instrumentée sur certaines de ses activités disséminées au sein d'un parc (bâtiments, activités ludiques, restauration, bureaux …). La première phase réalisée par Izypeo fut de mettre à disposition de l'exploitant du bâtiment un tableau de bord permettant d'interagir avec le système. Il propose des informations d'usage du bâtiment et permet aussi de rendre le système expert interactif. Notre rôle a été l'élaboration et le test (à partir du package Pyke sous Python) des mécanismes d'inférences permettant la génération de faits nouveaux à partir des données issues du questionnaire initial proposé. Nous déterminons par exemple la « classe 49 » de bâtiment pour ensuite évaluer un critère de consommation « normale » à partir des données issues des réglementations thermiques. Cette partie de déterminer une consommation moyenne du bâti selon l'état de bâtiment qui a été entré de façon simplifiée à partir de sa localisation, son année de construction, ses éventuelles rénovations, les DJU trentenaires… Ces résultats sont ensuite combinés avec des indicateurs calculés à partir des données in-situ comme l'indicateur inertiel présenté précédemment. A ce stade, nous n'avons pas encore pu tester ces derniers changements sur site réel car nous avons eu quelques déboires suite à l'inondation subie par le parc Marineland qui a mis un point d'arrêt aux mesures. Les premiers résultats issus de ces expérimentations sont encourageants pour la validation des mécanismes issus de la base réglementaire. Par contre, nous ne pouvons pas encore nous prononcer sur la validation de la base d'expertise car le projet ayant dû être retardé, nous n'avons pas pu mettre les moyens suffisants pour générer une base de connaissances suffisante pour la tester dans son ensemble. Les algorithmes ont été développés et sont prêts à être implémentés pour être testés (Dran, 2014; Fonkam, 2015). Ce projet a permis d'élaborer des algorithmes qui permettent d'interagir avec les GTB installées et, à partir de questionnaires, de mesures in-situ, du système expert implémenté, d'initier des réductions de consommation. Il aide à la quantification des travaux à mener pour parvenir à un objectif plus ambitieux de rénovation. Il a aussi permis de prendre conscience de la nécessité et de la difficulté d'obtenir des données fiables et en quantité suffisante pour être en mesure de consolider nos critères entrant dans notre système expert. En effet, lors du déploiement des capteurs sur nos sites d'expérimentation, nous n'avons pas pu les équiper avec autant de points de mesures que nous le souhaitions, faute de budget. À l'époque (en 2012) la pratique était plutôt de déployer des systèmes filaires. La main d'oeuvre pour ce déploiement était donc considérable et les capteurs sans fils n'étaient pas si nombreux dans les protocoles de communications compatibles avec les produits installés. Ce constat m'a amené à regarder les types et typologies de capteurs qui pourraient nous être utiles dans le cadre du développement de nos algorithmes. Il serait en effet intéressant de tester et déployer nos réseaux de capteurs afin de maitriser la chaine de traitement des séries recueillies et d'être en mesure d'établir le « réseau optimal » à installer pour pouvoir alimenter notre système expert sans trop grever les budgets nécessaires à leur déploiement. L'expérience acquise à travers les projets menés dans ce domaine m'a conduit à m'interroger sur la disponibilité des données nécessaires à l'élaboration de nos algorithmes, que ce soit pour l'alimentation d'un système expert gérant globalement le bâtiment, pour élaborer des lois de commandes plus pertinentes à partir des mesures, ou pour identifier le comportement d'un bâtiment par la mesure. Au début des années 2010, les objets connectés n'avaient pas encore inondé le marché des applications en tout genre comme ils le font actuellement. Cependant, l'offre de capteurs sans fil commençait à faire son apparition en dehors du milieu des spécialistes de la GTB pour une application au bâtiment. Il existe certaines passerelles permettant de relier différents capteurs à des systèmes de supervision multiples faisant du système un outil multi-protocoles. Jusqu'à récemment, il n'existait pas de standard. De nos jours, quelques standards interopérables ont conquis le marché : BACnet 50 , Modbus 51 LonWorks 52 et KNX 53 . Par ailleurs, dès que l'on se place dans le cadre de la rénovation des bâtiments, se pose la question des coûts d'installation de ce type de GTB basée sur des protocoles de communications filaires qui sont parfois inaccessibles. Les capteurs basés sur des communications sans fils se sont démocratisés ces dernières années avec, non seulement de nombreux protocoles différents, mais aussi plusieurs alliances. Nous sommes devant un choix Cornélien dès que nous devons choisir une technologie en espérant ne pas faire le mauvais choix d'une alliance ou d'un protocole qui risquerait de ne plus exister quelques années plus tard, mettant notre investissement en péril. Cela peut nous rappeler les guerres des formats d'enregistrements vidéo (VHS s'opposant Betamax) ou les supports DVD haute définition (Blu-ray Disc supporté par Sony face au HD DVD supporté par Toshiba) pour lesquelles un des standards a fini par s'éteindre. Nous ne voudrions pas subir les mêmes déconvenues… Le domaine du capteur sans fil est riche en protocoles avec chacun des atouts et limites et il est très difficile pour le profane, non seulement de connaitre tout ce qu'il existe mais aussi d'estimer ses besoins. Des nouveaux modèles technologiques et économiques permettent une transmission sans fil d'une information bas débit sur le territoire à partir d'un réseau radio dédié émergent comme le LoRa 54 ou Sigfox 55 . Ils ont été suivis par de nouveaux entrants liés aux opérateurs de téléphonie mobile (Bouygues, Orange et Objenious 56 (utilisant LoRa) ou Qowisio 57 (utilisant les deux bandes UNB 58 (de Sigfox) et LoRa rendant les deux interopérables). Ces réseaux permettent, moyennant abonnement, de ne déployer que des capteurs sans autre infrastructure pour accéder aux données sur le réseau internet. Ces nouveaux modes correspondent davantage à l'avènement de l'internet des objets (IoT : Internet of Things) qu'au GTB. En effet, la faible quantité d'informations et la fréquence réduite d'acquisition ne peuvent être compatibles avec celles requises pour la supervision ou le contrôle d'un bâtiment. Cependant, même s'ils permettent toutefois d'envisager l'équipement ponctuel de sites autonomes ou isolés, ils viennent ajouter à la confusion dans l'offre déjà bien fournie. Néanmoins, les systèmes de GTB actuels bénéficieront sûrement très rapidement des avancés du domaine de l'IoT.peu qu'ils se sont démocratisés et commencent à être intégrés dans les GTB en complément des traditionnels capteurs filaires.Nous voulons donc pouvoir trouver les capteurs les plus en adéquation avec nos besoins de supervision des équipements des bâtiments. Pour cela j'ai entrepris de développer un petit laboratoire de tests que nous avons baptisé « fablab » qui nous permet, non seulement, de tester les capteurs et leurs protocoles, mais aussi de générer des historiques de données précieuses pour notre recherche dans l'application des techniques de datamining à l'amélioration de l'efficacité énergétique dans le bâtiment.Les capteurs que nous pouvions trouver pour équiper notre Fablab communiquaient avec divers protocoles. Il a donc fallut déterminer, dans un premier temps, le type de capteur indispensable afin d'être en mesure de déployer la chaine d'acquisition adaptée au protocole utilisé[START_REF] Ahmad | Building energy metering and environmental monitoring -A state-of-the-art review and directions for future research[END_REF].Trois alliances ont émergé dans des bandes de fréquences de transmission particulières avec souvent des applications privilégiées. Il s'agit de :• EnOcean 61 : communiquant sur la bande 868 Mhz en Europe, utilisant le mode point à point et ayant la spécificité d'être autonome en alimentation par différents moyens (solaire PV, effet peltier, effet mécanique …). • Z-Wave 62 : communiquant sur les mêmes bandes que le précédent, utilise un mode réseau maillé. Propose un très grand nombre de capteurs en tout genre. • ZigBee 63 : communiquant sur la bande 2,4 Ghz, utilise aussi un réseau maillé et propose davantage de composants à intégrer qu'une diversité de capteurs tout usage.Suite à l'établissement du MoU avec le BECI de l'UC Berkeley par Nadia Maïzi, j'ai pu rencontrer Thérese Peffer qui travaille dans le domaine de l'élaboration de capteurs pour une amélioration de l'usage des bâtiments. Ces échanges m'ont permis de tester une partie de la chaine d'acquisition qu'ils avaient développée[START_REF] Dawson-Haggerty | BOSS:Building Operating System Services[END_REF][START_REF] Millet | VALERBIO, Estimation de la ressource agricole disponible. Scénarios d'offre (TUCK Foundation[END_REF]. Depuis quelques années, ils ont pour objectif de mettre au point un système totalement autonome qui permettrait d'inclure un nouveau capteur de façon automatique quel que soit le protocole utilisé. Le système d'acquisition est opérationnel concernant le traitement des data et Metadata (données relatives au type de capteur, type de mesure, localisation…), tout est disponible sur leur système sMAP 64 . Concernant les aspects multi-protocole et les passerelles qui permettraient l'intégration automatique d'un nouveau capteur, les recherches sont en cours. Néanmoins leurs recherches n'intègrent pas forcement les protocoles plus européens comme le Z-Wave par exemple[START_REF] Fierro | XBOS: An Extensible Building Operating System[END_REF]. Le projet est ambitieux car il traite de toute la chaine et se veut, à terme, universel.Ces informations et ces échanges m'ont permis de mieux appréhender la façon dont il fallait procéder pour mettre en place notre chaine d'acquisition pour notre laboratoire de test. L'objectif étant différent, nous ferons appel à des logiciels déjà existants pour certaines parties plutôt qu'entreprendre un développement spécifique.La chaine d'acquisition des données issues des capteurs à tester a été bâtie sur un nano ordinateur, le Raspberry Pi 65[START_REF] Jebali | Bâtiments intelligents : Développement de méthodes de contrôle et d'optimisation pour rationaliser la consommation de l'énergie dans le secteur tertiaire (Stage de fin d'étude 3e année école polytechnique de Tunis)[END_REF][START_REF] Saidi | Bâtiments intelligents : Récolte de données issues d'un réseau de capteurs sans fil dans le bâtiment tertiaire et analyse des protocoles étudiés (Stage de fin d'étude 3e année école polytechnique de Tunis)[END_REF] 66 . Après différents tests de suites logiciels permettant de s'affranchir d'un codage fastidieux, voire parfois impossible avec certains capteurs, de l'appairage et de l'acquisition des trames échangées entre capteur et récepteur, nous avons convergé vers le logiciel libre issu du monde de la domotique multi-protocole, Domoticz 67 . Il permet rapidement d'inclure un vaste panel de nouveaux capteurs dans le réseau et est pourvu d'une interface permettant rapidement de vérifier son intégration. Ce choix effectué, des passerelles (permettant le transfert de différents Raspberry Pi munis de récepteurs de différents protocoles) ont été développées afin de stocker les données vers une base de données spécialisée dans les séries temporelles (Influx Data 68 ) pour y être archivées. Ces passerelles ont été développées à partir d'un daemon (processus d'arrière-plan) de collecte (CollectD 69 ) qui permet cette récolte avec un pas de temps paramétrable. D'autres développements spécifiques ont dû être intégrés afin de permettre le test de capteurs issus d'un projet anglais (OpenEnergyMonitor 70 ) car ils présentaient des caractéristiques adaptées au type de mesures envisagées. Nano ordinateur de la taille d'une carte de crédit permettant l'implémentation de différents systèmes d'exploitation et bénéficiant de cartes d'extensions et de connecteurs qui lui confère une souplesse d'utilisation et un vaste domaine d'applications embarquées. Il est développé par la fondation Rapsberry Pi : https://www.raspberrypi.org/ 66 La réalisation du Fablab a mis à contribution plusieurs personnes de l'Ecole en plus des étudiants au cours de

	D'autres protocoles déjà existants pour d'autres applications peuvent aussi être utilisés par certains
	constructeurs comme le Bluetooth LE, Wifi, 6LowPan, ainsi que beaucoup d'autres issus de marques
	développant des capteurs destinés plus généralement à la domotique et utilisant la même bande de
	fréquence (433 MHz) avec un codage différent plus ou moins sécurisé (Chacon, Oregon Scientific,
	Owl, Rfxcom, X10RF…). Enfin, après avoir testé l'outil de Berkeley sMAP (trop lourd pour nos besoins), un outil de
	visualisation de ces séries temporelles a été installé, afin de pouvoir créer rapidement des tableaux
	Nous voyons qu'il est difficile de trouver un protocole qui puisse nous fournir tous les types de de bords pour y visualiser les données et faire quelques manipulations simples avant d'envisager leur
	 • d'installer nos capteurs communicants sous différents protocoles, Premiers retours traitement. Vu le type de données récoltées, nous avons opté pour un outil spécialisé pour sa capteurs dont nous avons besoin pour obtenir les données nécessaires au fonctionnement de nos algorithmes. Il faut donc mettre en oeuvre une plateforme permettant rapidement : simplicité d'utilisation : Grafana 71 .
	• de réaliser la chaine d'acquisition,
	• de stocker les données,
	• de traiter et afficher les données recueillies.
	leurs missions, notamment Damien Corral du CMA et Yves Lebeslour de la délégation que je tiens à remercier
	grandement. 45 ISABELE : In Situ Assessment of the Building EnveLope pErformances porté par le CSTB, le COSTIC et le 67 Domoticz : https://domoticz.com/ logiciel libre multi plateforme et multi protocoles permettant l'intégration
	CEREMA http://www.cstb.fr/actualites/detail/isabele-performance-energetique-logement-neuf-0916/ et la gestion de différents capteurs et actionneurs. Il bénéficie d'une très grande base de données de capteurs 46 MERLIN : Mesure in situ de la performance Energétique intrinsèque à Réception des LogemeNts, projet commerciaux.
	porté par le CSTB, le COSTIC et le CEREMA 68 Influx Data : base de données spécialisée dans les séries temporelles : https://www.influxdata.com/
	47 BEECHAM : Building Energy Efficiency Characterization Method

48 EPILOG : Evaluation de la Performance Intrinsèque de LOGement, projet soutenu par le PACTE (Programme d'Action pour la qualité de la Construction et la Transition Energétique http://www.programmepacte.fr/) et porté par l'INES et le CES de Mines ParisTech 49 La « classe », s'apparente au classement par lettre issu des diagnostics de performances énergétiques. permet  Données issues de capteurs : comment les envisager pour mieux les valoriser ?  Une jungle de protocoles Les GTB traditionnelles font appel à différents protocoles de communications qui ne sont malheureusement pas tous compatibles et sont parfois même dits « propriétaires » au fabriquant.  Mise en place de notre Fablab 64 sMAP : Simple Measurement and Actuation Profile, base de données permettant de trouver les données (séries temporelles) et Metadonnées relatives aux capteurs installés. 65 69 Collectd : Daemon permettant la collecte de données à partir d'évènements systèmes à partir de plugins. Il est écrit en langage C (donc très modulaire) et adapté aux systèmes embarqués. https://collectd.org/ 70 Projet Open Energy Monitor : projet développant des solutions pour le monitoring de systèmes https://openenergymonitor.org/ 71 Grafana : http://grafana.org/

  Auto Regressive model with eXternal inputs 73 ARMAX : Auto Regressive Moving Average with eXternal inputs 74 OE : Output Error 75 NRMSE : Normalized Root Mean Square Error D'autres méthodes, comme les réseaux de neurones, présentent aussi un bon potentiel d'identification de l'évolution des caractéristiques du bâtiment établi en fonction des mesures terrain. De plus, il permet d'intégrer la représentation des non linéarité de façon plus aisée par le biais du choix de fonctions d'activations idoines.

		Les réseaux neuronaux, une souplesse supplémentaire
	Cette première étape à partir des méthodes d'identification a pour vocation d'être reproduite pour
	chaque cas, et l'ajout d'entrées supplémentaires, pour en raffiner les résultats, complexifie la
	recherche de l'ordre des modèles. Par ailleurs, la linéarité de ces modèles ne permet pas la
	représentation fidèle du bâtiment surtout au niveau des changements plus brutaux.

72 ARX :

Table 3 : Nouveau tableau des règles incluant la prévision de température extérieure au début de la période de relance.

 3 Mémoire de HDR -G.Guerassimoff (MINES ParisTech) Ces temps de relance, dans chacune de ces nouvelles règles, sont ensuite corrigés en fonction de l'écart (dt) entre la valeur estimée du temps de relance et celle effective. Cette correction est ensuite pondérée et affectée d'un coefficient d'atténuation afin d'amortir les possibles oscillations. L'avènement de capteurs complémentaires comme le niveau de CO 2 ou les capteurs de présence permettent d'envisager de nouveaux modes de contrôle, basés plus uniquement sur des techniques de logique floue mais aussi sur des techniques de Machine Learning, rendus possible par la quantité et la qualité des données recueillies.

		Le Machine Learning pour le contrôle

  • D'autre part, la question du résidentiel reste cruciale et délicate. Elle demande une approche différente et complémentaire. Je poursuis mes recherches dans ce domaine par le biais de la thèse d'Elise Pupier co-encadrée par Valérie Roy et dont l'objet est l'application de méthodes de datamining aux questionnaires et relevés de consommations des ménages. Initiée début 2016 avec la start-up WattGo, le traitement initial des données de questionnaire commence à montrer certains liens entre les nombreuses variables des résultats à notre disposition. Le but final est l'évaluation des techniques de Machine Learning sur ces variables et la quantification de leur lien avec les consommations globales ou par usage. L'identification de tout lien entre variables explicatives et comportements liés aux consommations d'énergie permettra de conseiller plus efficacement et plus rapidement un nouveau ménage qui aurait des caractéristiques identifiées comme comparables à celles retenues par nos analyses.

Mémoire de HDR -G.Guerassimoff (MINES ParisTech)

WEO : World Energy Outlook, publication annuelle de l'Agence Internationale de l'Energie

POLES : Prospective Outlook on Long-term Energy Systems, modèle développé par le CNRS à Grenoble pouvant calculer les projections des prix des énergies au niveau mondial.

AGRESTE : Statistique, évaluation et prospective agricole du ministère de l'agriculture, de l'agroalimentaire et de la fôret.

BEPOS : Bâtiment à Energie POSitive

ANR : Agence Nationale de la Recherche : http://www.agence-nationale-recherche.fr/

PREBAT : Programme de Recherche sur l'Energie dans les BATiments : http://prebat.net/

PACTE : Programme d'Action pour la qualité de la Construction et la Transition Énergétique http://www.programmepacte.fr/

http://www.gridpocket.com/

https://www.planete-oui.fr/

http://www.wit.fr/

GTEB : Gestion Technique et Énergétique du Bâtiment

Site dédié aux smart-grids de la Commission de Régulation de l'Énergie http://www.smartgrids-cre.fr/media/documents/monde/fiche_projet_GridTeams.pdf

GD6D : https://www.gd6d.eu/

HLC : Heat Loss Coefficient, coefficient global qui peut être calculé à partir du Ubat (W/m 2 K) réglementaire, des infiltrations et du taux de renouvellement d'air

EnOcean : http://www.enocean-alliance.org/

Z-Wave : http://z-wavealliance.org/

ZigBee : http://www.zigbee.org/

Mémoire de HDR -G. Guerassimoff (MINES ParisTech) BIBLIOGRAPHIE

Mémoire de HDR -G. Guerassimoff (MINES ParisTech) Nous constatons un gain net important dû en partie au fait que sans le nouveau contrôle, les VAV fonctionnaient à un niveau de confort trop élevé pendant les périodes d'inoccupations. Ce contrôle prédictif permet de réaliser une intermittence plus forte grâce à la prédiction de l'état du bâtiment dans les heures à venir qui permet un respect des consignes de confort.

Un simple calcul d'extrapolation du déploiement de ce contrôle à l'ensemble des 129 VAV du bâtiment conduit à une réduction de 42% de l'énergie consommée pour les besoins thermiques.

Le déploiement progressif de cet algorithme est en cours pour le bâtiment Sutardja Dai Hall par les équipes de l'UC Berkeley. Nous attendons les relevés des mesures pour évaluer les gains réels par rapport aux algorithmes précédents.

CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES

J'ai pu montrer que les recherches que j'avais entreprises dès la fin des années 90 par l'implémentation d'algorithmes basés sur des techniques de logique floue ont pu être poursuivies en y intégrant de nouvelles approches.

Lorsque l'on regarde le secteur du bâtiment dans le domaine de l'efficacité énergétique, l'avènement de la mesure et des données qui peuvent être recueillies nous conduisent à rechercher des techniques permettant leur exploitation. Cependant, la séparation reste légitime entre résidentiel et tertiaire tant les applications sont différentes et il faudra adapter les techniques utilisées pour bien intégrer les spécificités comportementales.

Ces données sont multiformes : questionnaires ou mesures in-situ, et peuvent servir des objectifs très différents selon le secteur : l'information, le contrôle ou le conseil. J'ai pu montrer quelques applications des recherches effectuées avec des méthodes permettant le traitement de ces données. Les résultats nous confortent à poursuivre dans ce sens. L'intégration des comportements dans le domaine du résidentiel à travers le projet Gridteams nous a permis une première approche de la valorisation des données de questionnaires et de mesures Gondia Sokhna SECK, Gilles GUERASSIMOFF, Nadia MAÏZI, "Heat recovery using heat pumps in non-energy intensive industry: are energy certificates a solution for the food and drink industry in France?", Applied Energy 156 (2015) Pages 374-389.

Gilles GUERASSIMOFF, Johann THOMAS, "Enhancing energy efficiency and technical and marketing tools to change people's habits in the long term", Energy and Buildings 104 (2015), Pages 14-24.