Post on 12-Sep-2018
Ruptures technologiques dans l’immobilier
La valeur de l’information
Frank Hovorka
mricsSBA chairman
REHVA vice presidentUNEP-Finance Initiative Investment comission co chair
Un point de départ facilement mesurable
L’ énergie : source d’émission de gaz à effet
de serre
22 juin 2015 2
22 juin 2015 3
Energie primaire, énergie finale, énergie utile
Energie primaire
Formes d’énergie telle
qu’existantes dans la natureEnergie finale
Entrants des équipements et installations
Energie utileBesoin de chauffage,
électricité spécifique..
Pertes de transformation
et de productionRendement des
équipements
22 juin 2015 4
Energie primaire, énergie finale, énergie utile
Exemple chauffage
Exemple chauffage
Energie primaire Energie finale Energie utile
2,9 kWhep 1 kWhef 1 kWhutile
(convention 2,58)
Energie primaire Energie finale Energie utile
1,40 kWhep 1,18 kWhef 1 kWhutile
(convention 1)
électrique
au gaz
Convention pour le passage de l’énergie primaire à
l’énergie finale (DPE, RT):
2,58 pour l’électricité
1 pour les autres énergies
22 juin 2015 55
Energie dans les bâtiments: 4 postes à considérer
Energie grise
RT conventionnel : ≈ 1200 à 2000 kWhep/m²
Jusqu’ a 4 500 kwh/m² : IGH BBC conventionnel: ≈ 800 à 1600 kWhep/m²
Mobilité
Distance domicile-travail:
16km AR (médiane)
20 km AR :
voiture: 6450 kWhep/an
bus: 630 kWhep/an
Energie opérationnelle
RT 2005:
130 à 250 kWhep/m²/an
RT 2012 « tous usages» :
40 à 65 kWhep/m²/an
Electricité spécifique
Logement:
10 à 50 kWhep/m²/an
Tertiaire:
30 à 300 kWhep/m²/an
22 juin 2015 6
Des indicateurs clés ?
Qualité D’air intérieur
Confort thermique
Émission deCO2 eq
Utilisation deMatières premières
Emissions dubâtiments
Qualité De l’environnementintérieur
ProductionDe déchets
Energie primaire
Energie grise
Est-ce suffisant ?
Wh/m2h : énergie primaire consommée par unité de surface et par heure d’occupation
où:
• kWh/m2 : énergie primaire consommée par unité de surface
• h2 : total d’heures d’occupation de l’immmeuble dans l’année
Enjeux : La Qualité d’Ambiance Intérieure
Le confort passe également par la définition de :
• La qualité d’air intérieur
• La qualité acoustique
• La diffusion de la lumière naturelle
Un bâtiment performant énergétiquement est d’abord un bâtiment
qui répond aux besoins: santé et confort des usagers.
Comment mesurer la performance
La certification ?
1997Protocole
de Kyoto
2002 Directive
Européenne
sur la
performance
énergétique
2006 Mise en place de la
Réglementation Thermique 2005
(RT 2005)
2005 Loi de
Programme
d’Orientation
de la
Politique
Énergétique
(Pope)
2006 Diagnostic des
Performances
énergétiques à la Vente
2007 Transposition de l’EPBD:
Diagnostic des Performances
énergétiques à la Location
2007 Grenelle de
l’Environnement
2008 Norme
Européenne NF
EN 15232
RT 2012
2012 Fin
KYOTO
1ière
période
- 8% pour
la France
2020 Réduction
des GES de 14%
pour la France
+23% ENR
Bâtiment à
énergie
presque nulle
2050 Réduction
des Gaz à Effets
de Serre à
hauteur de 77%
Abaisser de 38% les
consommations
d’énergie d’ici 2020
Contexte réglementaire
Et accords internationaux 2013
Objectif « Facteur 4 »
LOIS GRENELLE I
& II
BEPOS
ISO 26000 -50000
2010 EPBD RECAST +
PAQUET ENERGIE
CLIMAT
Directive
Efficacité
Energétique
Décret
« Gauchot
Travaux »
CODE DE LA
CONSTRUCTION -CSTB
Des marques sur un marché
22 juin 2015 11
La pondération
Source : Swegon Simply green
1
3
Source: http://rhone-alpes.ademe.fr/guide-technique-les-batiments-basse-energie
Les travaux de normalisation
22 juin 2015 14
NR Task leader Module New EPBD numbering
Standards replaced
Title of the new EPBD standard
1 bruno.ziegler @edf.fr
M1-14 EN 15459-1 EN 15459-1 Economic evaluation procedure for energy systems in buildings
TR 15459-2 New accompanying TR to EN 15459
2 Socal @iol.it
M3-11.1 EN 15378-1 EN 15378 Heating systems in buildings – Inspection of boilers, heating systems and DHW
TR 15378-2 New accompanying TR to EN 15378-1
3 socal@iol.it M3-11.2 EN 15378-3 New Heating and DHW systems in buildings – Measured energy performance
TR 15378-4 New accompanying TR to En 15378-3
4 Oschatz @itg-dresden.de
M3-3 EN 12831-1 EN 12831 Space heating load
TR 12831-2 New accompanying TR to EN 12831-1
5 Oschatz @itg-dresden.de
M8-3 EN 12831-3 EN 15316-3-1 DHW systems - Heat load and Characterisation of needs for domestic hot water
TR 12831-4 New accompanying TR to EN 12831-3
6 johann.zirngibl @cstb.fr
M3-1/8-1 M3-4/8-4
EN 15316-1 EN 15316-1 Heating and DHW systems in buildings –Part 1: General and Energy performance expression
TR 15316-6-1 New accompanying TR to EN 15316-1
7 joachim.seifert @tu-dresden.de
M3-5/4-5 EN 15316-2 EN 15316-2-1 Space emission systems (heating and cooling)
TR 15316-6-2 New accompanying TR to EN 15316-2
8 rainer.hirschberg @ib-rh.de
M3-6/4-6/8-6
EN 15316-3 EN 15316-2-3 EN 15316-3-2
Space distribution systems (DHW and heating and cooling)
TR 15316-6-3 New accompanying TR to EN 15316-3
9 Oschatz
@itg-dresden.de
M3-8.1/ 8-8.1
EN 15316-4-1 EN 15316-4-1, EN 15316-3-3 EN 15316-4-7
Space heating and DHW generation systems, combustion systems (boilers, biomass)
TR 15316-6-4 New accompanying TR to EN 15316-4-1
10 bruno.ziegler @edf.fr
M3-8.2/4-8.2/8-8.2
EN 15316-4-2 EN 15316-4-2 Space heating generation systems, heat pump systems
TR 15316-6-5 New accompanying TR to EN 15316-4-2
11 Vaconsult @vaconsult.net claude.francois
@cstb.fr
M3-8.3/8-8.3/11-8
EN 15316-4-3 EN 15316-4-3, EN 15316-4-6
Heat generation systems, thermal solar and photovoltaic systems
TR 15316-6-6 New accompanying TR to EN 15316-4-3
12 claude.francois @cstb.fr
M3-8.4/8-8.4/11-8
EN 15316-4-4 EN 15316-4-4 Heat generation systems, building-integrated cogeneration systems
TR 15316-6-7 New accompanying TR to EN 15316-4-4
13 B.Lubinski @agfw.de
M3-8.5/4-8.5/8-8.5
EN 15316-4-5 EN 15316-4-5 District heating and cooling
TR 15316-6-8 New accompanying TR to EN 15316-4-5
14 Socal @iol.it
M3-8.8 EN 15316-4-8 EN 15316-4-8 Space air heating and overhead radiant heating systems, including stoves (local)
TR 15316-6-9 New accompanying TR to EN 15316-4-8
15 bruno.ziegler @edf.fr
M3-7/8-7 EN 15316-5 New Space heating and DHW storage systems (not cooling!)
TR 15316-6-10 New accompanying TR to EN 15316-5
16 Socal @iol.it
M3-8.6/8-8.6
EN 15316-4-6 New Direct electrical heater (not in mandate)
TR 15316-6-11 New accompanying TR
17 sjue @viessmann.com
M11-8 EN 15316-4-7 New Wind turbines (not in mandate)
TR 15316-6-12 New accompanying TR
Building PassportName:
Address:Year of completion:Heated floor area:
Number of occupants:
Year:
kgCO2/m2
Design Real
0 1
kWh/m2
2…9 11…24
0
1500
500
1000
25 26…49-500
50
0
150
50
100
-50
Ener
gy:
Re
new
able
, bu
ildin
g, u
sers
Ener
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efu
rbis
hm
ent
Rec
yclin
g, r
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olis
h
Embodied:kgCO2/m2
Operational:kgCO2/m2,a
Recycling:kgCO2/m2-
Designed carbon footprintof building
PrimarykWh/m2
Energy Performance
Certificate
MeasuredkWh/m2
DisplayEnergy
Certificate
10
Ener
gy:
Re
new
able
, bu
ildin
g, u
sers
Mai
nte
nan
ce, r
epai
rs, r
etro
fit
Embodied:kgCO2/m2,a
Designed indoor climate class:
A/B/C
Measured user satisfaction:
%
Materials
Waste
Transport
Work
Indoor Environment Quality
EnergykgCO2/pers,a
Annual Footprint
TravelkgCO2/pers,a
Waterm3/pers,a
Landfill waste
kg/pers,a
Recycling of waste
%
City of Sydney
Différentes échelles à agréger
L’approche globale nécessite l’aggrégation de 3 composantes pour une analyse de risque :
• Resilience ( localisation, flexibiité ….)
• Qualité / performance de l’ouvrage
• accessibilité/fiabilité des informations liées à l’ouvrage
Building components
Rating : LCA, conventional
performance, building rating…
Green Intrinsic value
Building operation
Rating : performance in use
and effective metrics
Green operating value
Time
Spatial
integration
Stakeholders
integration
Building use
Rating : comfort, gap analysis (users need versus building
existing use), adaptability, employees' productivity
Sustainable value
Building externalities
Integration tools: social and
environmental externalities quantification
Socially sustainable value
Construction
labeling
maintenance
Labeling
Research on
productivity in
green building
Research on
building
functionality
valuation
Research on
building impact on
neighborhood
Urban morphologyResearch on
neighborhood and
value generation
for citizen
Source Projet SBA
Les composants urbains
Population
Mailles viaires
Parcelles
Topographie
Usages des sols
Cadre bâti
Bouclage des flux
Une interaction formes/flux
Flux de personnes
Flux de transport
Échanges Approvisionnements
Déchets
Pénétration de La lumièreLa chaleur
Le vent
Dispersion des polluants
Rotterdam: l’approche
REAP
PATTERN : SYNERGY GRID
Laboratoire des Morphologies Urbaines,
Paris
La synergie de flux • Synergy Grids: jusqu’à 44% de réduction de la
consommation d’énergie pour le chauffage et la
climatisation (Etude de cas Rotterdam Hart van
Zuid)
• Méthode REAP : mélange de différentes sortes de
bâtiments, de différents besoins en chauffage et
climatisation, et de stockage du chaud ou du froid.
• Raccorder les flux à toutes les échelles
La morphologie
La densité est au cœur de l’imaginaire urbain, donc au
cœur de la gouvernance
• Constats :
– Densité perçue ≠ densité réelle (rejetée quand elle est subie)
– Risque de mobilité de compensation
– Cité dortoir difficile d’accès et où il est difficile d’y dormir
• Défis : promouvoir une densité désirable/intensification urbaine
– la mixité fonctionnelle
– La densité d’habitants pour viabiliser les circuits courts et flux locaux
La densité imaginaire
Complexité et Exergie
2
7
Les constatsLe « comportement énergétique » est très différent selon la taille des villes
• Les villes consomment 80% de l’énergie et émettent 80% du CO2• Les villes consomment certes davantage d’énergie en valeur absolue, mais elles
créent en retour relativement beaucoup plus de valeur et de richesses avec la même quantité d’énergie.
• Les grandes villes ont une plus grande productivité de l’énergie car elles intègrent rapidement les économies d’échelle et d’agglomération.
• Les villes moyennes et petites ne bénéficient pas autant des économies d’échelle et d’agglomération et n’ont pas le même « comportement énergétique » que les grandes villes
Lorsqu’elles croissent, les villes moyennes et petites ont une élasticité énergétique jusqu’à 12 fois plus grande que les grandes villes. Leur consommation énergétique a donc tendance à augmenter beaucoup plus vite qu’elles ne grandissent.
Pour la transition énergétique, les villes moyennes et petites appellent donc une attention particulière et des
stratégies différenciées en fonction de leur taille.
Les leviers morphologiques et systémiques pour agir sur la demande
Intégration de la planification spatiale et de la
planification énergétique
1Densité moyenne
Pour diminuer l’énergie et les coûts d’infrastructure par capita
5Accessibilité
Mieux distribuer les transports en commun et les aménités urbaines
4Mixité
Pour lisser les pics de consommation et déployer les smart grids et synergy grids
2Articuler la densité
Avec des pics de densité autour des hubs de transport en commun
3Compacité
Rendre les différentes parties de la ville accessibles les unes aux autres
6Hiérarchie et structure des
maille viairesPour encourager les transports doux et garantir la continuité de l’espace public
9Rénovation thermique
Rénover en priorité le bâti indépendant, davantage énergivore
7Accessibilité et structure des réseaux de transport public
Pour encourager les transferts modaux vers les transports publics
8Planification énergétique
Pour déployer des stratégies énergétiques à « basse exergie »
Quels leviers pour diminuer la demande énergétique ?1 – Densité moyenne
1. La densité est l’un des facteurs qui impactent le plus sur la consommation énergétique par habitant
2. Les coûts d’infrastructure par habitant pour la collectivité sont jusqu’à 4 fois plus élevés dans les zones à faible densité
3. Les villes françaises et européennes sont dans une dynamique forte d’étalement urbain qui est une des principales barrières au déploiement de la transition énergétique
Couts d’infrastructure par habitant en fonction de la densité (routes et eau)
Entre Paris intramurros (20 000 hab/km²) et la banlieue (5 000 hab/km²)Cout du réseau viaire par habitant : + 300% Cout du réseau d’eau par habitant : + 40%Cout du réseau d’assainissement par habitant :+ 200%Consommation énergétique de transport par habitant : + 150%
Levier prioritaire pour les pouvoirs publics :Initier et encourager des concentrations et des densités
plus fortes au sein des territoires
Quel liens entre efficience énergétique, création de valeuréconomique et inclusion sociale ?
1Densité moyenne
Pour diminuer l’énergie et les coûts d’infrastructure par capita
5Accessibilité
Mieux distribuer les transports en commun et les aménités urbaines
4Mixité
Pour lisser les pics de consommation et déployer les smart grids et synergy grids
2Articuler la densité
Avec des pics de densité autour des hubs de transport en commun
3Compacité
Rendre les différentes parties de la ville accessibles les unes aux autres
6Hiérarchie et structure des maille viaires
Pour encourager les transports doux et garantir la continuité de l’espace public
9Rénovation thermique
Rénover en priorité le bâti indépendant, davantage énergivore
7Accessibilité et structure des réseaux de
transport publicPour encourager les transferts modaux vers les transports publics
8Planification énergétique
Pour déployer des stratégies énergétiques à « basse exergie »
Energie | Economie | Social
3 enjeux
La forme urbaine et l’économie géographique est le
levier le plus puissant
Les actions sur la demande permettent de diviser par 4
l’énergie pour le bâtiment et les transports
Offre Demande Approche intégrée
Les actions sur l’offre permettent uniquement de diminuer de 20% la
consommation énergétique
Vers la satisfaction du citoyen ?
la gestion des différentes échelles
de processus
la gestion des différentes échelles
de processus
22 juin 2015 37
22 juin 2015 38
Différents acteurs
Costs of building green vs. industry perception of costswww.worldgbc.org/activities/business-case/
42Source: www.eefig.org / www.UNEPFI.org
43
COOPERATION – Data is valuable
Sou
rce:
Lü
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nd
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an
d L
ore
nz,
20
11Manufacture /
Production
Planning / Design /
Engineering Construction /
Commissioning / Modernisation
Facility Management
Disposal & Recycling
De la Collecte à l’exploitation des données
Translating information fordecision-making
From the boiler room to the board room.
“
UNEP FI Property Working Group report · SUSTAINABILITY
METRICS · TRANSLATION AND IMPACT ON PROPERTY
INVESTMENT AND MANAGEMENT
Needs and options to take action
Buildings’ sustainability performance will impact on asset and portfolio value, corporate reputation and financial performance
UNEP FI Property Working Group report · SUSTAINABILITY
METRICS · TRANSLATION AND IMPACT ON PROPERTY
INVESTMENT AND MANAGEMENT
Sustainability considerations can be embedded within business and decision-making processes at different corporate levels
Le « carnet d’identité »
Le DOE
Le DIUO
En résumé : BIM 3D = 3 dimensions géométriques X,Y,Z
BIM 4D = BIM 3D + facteur tempsBIM 5D = BIM 4D + donnée de coûts
BIM 6D = BIM 5D + données relatives à la notion de développement durableBIM 7D = BIM 6D + données relatives à la durée de vie du bâtiment
BIM XD = BIM 7D + futures données additionnelles
La granulométrie de l’information
22 juin 2015 49
L’ergonomie de visualisation
22 juin 2015 50
Mais surtout une base de données interactives !
22 juin 2015 51
Pour des applications métiers
22 juin 2015 52
Un exemple de traduction
53Source T. LUTZKENDORF
Publish
(Views)
Use
Design
Data
updates
Change
BIM Server
BIM for FM
Real Estate Big Data
Big Data
Building
Data
Outside Data
- Energy price
- Local energy sources
- Wheather data
- Transportation data
- etc.
Data Monetization
- Providers
- Tenants
- Property owners
- Building industry
- etc.
New services
- Space reservation
- Car sharing
- Energy procurements
- Occupant information
- etc.
56Big Data_Séminaire de restitution - CDC.pptx
Le phénomène Big Data est l'aboutissement d'un long processus de capture, stockage et valorisation de l'information
~3 000 av JC
Temps
2ap. JC
1760 1970 1980 2010
Système sexagésimal [Sumer]
Théorème de Bayes [R-U]
Machine learning
BIG DATA
Evolution de la valeur apportée à la donnée
Business Intelligence
2000
…et statistiques "Big" et DESCRIPTIVES…
MÉCANISMES DE CALCUL complexes…
…RÉUNIS grâce à l'informatique…
…au point où les données n'ont PLUS BESOIN D'ÊTRE DESCRIPTIVES et permettent des
INFÉRENCES
Valeur apportée à la donnée
Big DataDonnées
massives et non
structurées
Puissance
de calcul
"Pascaline" [France]
1645
Datamining
Recensement de population [Chine]
Analyse prédictive [R-U]
1662
Intelligence
de
traitement
BDD relationnelle
1er siècle ap JC
Machine d'Anticythère
[Grèce]
57Big Data_Séminaire de restitution - CDC.pptx
L'informatique a permis de réunir données massives et puissance de calcul, d'abord sans grande "intelligence" machine…Historique du traitement de données complexes ou massives – après l'informatiqueDonnées massives Puissance de calcul Intelligence de
traitementBASE DE DONNÉES RELATIONNELLE [IBM – 1974]
> Première implémentation du SQL (Structured Query Language) -système R d'IBM
– Standard international de langage de requête de données1)
Source: Analyse Roland Berger
1) Adopté comme standard par l'ANSI (American National Standards Institute) en 1986 2) Seconde formulation (1975)
"LOI DE MOORE"
[1975 – 2015e]
DATAMINING
|1970s - ]
> 1968 : 1e version de SPSS, logiciel phare d'analyse statistique
> 1979: lancement d'Oracle, premier système de gestion de base de données relationnelles à grande diffusion
> Loi empirique : le nombre de transistors des microprocesseurs sur une puce de silicium double tous les deux ans2)
> Globalement vérifiée depuis lors –explosion de la puissance de calcul
58Big Data_Séminaire de restitution - CDC.pptx
…puis la convergence simultanée d'un ensemble de facilitateurs a permis au Big Data d'émerger
Historique du traitement de données complexes ou massives – après l'informatiqueDonnées massiveset non structurées
Puissance de calculdistribuée
Intelligence de traitement auto-apprenante
ANALYSE SÉMANTIQUE
[2000s - ]
> 1998 : langages XML et RDF Schema, offrant une description sémantique approfondie des fichiers
> 2011 : popularisation de SIRI, assistant personnel intelligent sur les iPhoned'Apple
Source: Analyse Roland Berger
1) Ayant permis l'utilisation dans le traitement du signal, la reconnaissance optique de caractères, etc…
CALCUL DISTRIBUÉ
[2000s - ]
APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
|1980s - ]> 1952 : Programme de jeu de dames
s'auto-améliorant avec les parties
> 1980s : Développements théoriques autour des réseaux neuronaux1)
> 2010s : Systèmes devenant de plus en plus pertinents avec le Big Data
> 1970s : premiers systèmes de calcul distribué (ex. ARPANET)
> 2000s : apparition des projets de calcul distribué à grande échelle (SETI@Home (1999), BOINC (2002)
> 2005 : création d'Hadoop – cf infra
59Big Data_Séminaire de restitution - CDC.pptx
Le Big Data peut être considéré comme la "dernière frontière" de la Business Intelligence
Source : Laboratoire MAS Centrale Paris
1) ETL : Extraction, transformation et chargement
Business Intelligence classique Business Intelligence sémantique Business Intelligence temps réel
Résultat
Interaction utilisateur
Stockage
Récolte
d'information
Données sources
Tableau de bord statique Visualisation dynamique Analyse en temps réel
Requête ad-hoc Requête flexible Enrichissement de la connaissance
ETL1), traitement par lot ETL1) sémantique, traitement par lot ETL1) sémantique, traitement en flux
A posteriori, stockage et
capitalisation
Visualisation en temps réel
Retro-action
Load shedding
Base de données
Structurées / non-structurées
Sensors
Flux de données
Données statiques
Requêtes en continuEntrepôt de
données Stockage sémantique
Principe de fonctionnement du Big Data avec la Business Intelligence
APPORT DU BIG DATA
60Big Data_Séminaire de restitution - CDC.pptx
Le phénomène "Big Data" englobe une réalité multiple – et embarque en pratique le "smart data" (pas particulièrement "Big")
Introduction : définition
COMPLEXITÉDES DONNÉES
(taille x densité x degré de non-structuration)
ILLUSTRATIF
Test de Turing
Modèle (Excel)
Business Intelligence
(Cognos, BO…)Datamining
(SAS, MatLab,…)
Faible
Moyen
Elevé
Marketing analytics
(IBM Social Media Analytics,…)
1 Mo
1 Go
1 To
1 Po
Analyse sémantique
(Siri,…)"INFORMATIQUETRADITIONNELLE"
"SMART DATA"
NB : majorité des projets étudiés ci-après
Machine learning
"BIG DATA"
ex. Facebook, Google…
INTELLIGENCE
IBM Watson
Base (Access)
61
Evolution de l’emploi en France suite à l’impact du numérique
2010-2025
Plan Transition Numérique dans le Bâtiment
63
Le Numérique : une opportunité de rupture pour améliorer l’efficacité de laconstruction, de la rénovation et de la gestion/exploitation/maintenance desbâtiments… et un axe de modernisation indispensable à la filière.
Lancement par Madame Sylvia Pinel, ministre du logement, de l’égalité desterritoires et de la ruralité, le 24 juin 2014, d’une mission sur le numériqueappliqué au bâtiment, pour :
→ dresser un état des lieux du savoir-faire français, de ses atouts et sesfaiblesses,
→ identifier les axes stratégiques et opérationnels de développement, envue d’une généralisation du recours aux outils numériques par l’ensembledes acteurs dans le bâtiment à l’horizon 2017.
Rapport de mission rendu le 2 décembre 2014 (mission-numerique-batiment.fr) 64
La Mission Numérique et Bâtiment
65
Une forte motivation de tous les acteurs :• MOA, MOE, Entreprises, Industriels, Assureurs…
Pour tous les types de bâtiments :• Logement (Collectif, MI), Tertiaire
Des progrès à toutes les étapes :• Conception, Construction, Gestion, Exploitation,Maintenance, Rénovation…
Une mission très bien accueillie
66
Préciser l’efficacité du numérique à toutes les étapes du cycle de vie d’unbâtiment et communiquer sur les bénéfices (coûts, délais, qualité…)
Accompagner la maîtrise d’ouvrage pour une intégration du numériquenotamment dans les procédures de marchés publics
Accompagner les petites structures (TPE/PME) dans la découverte etl’appropriation des outils numériques
Préciser les ajustements nécessaires de responsabilités et de rémunérations(MOE, Entreprises)
Soutenir les acteurs de l’écosystème numérique français (normalisation,logiciels, bases de données…) dans un contexte de compétition internationaleintense
…mais encore de fortes interrogations
67
Communication de la Ministre Madame SylviaPinel, lors du Conseil des ministres du 10 décembre2014 sur le plan de relance de la construction :trois plans d’intervention, dont le Plan TransitionNumérique dans le Bâtiment pour accélérer ledéploiement des outils numériques à l’échelle del’ensemble du secteur du bâtiment
Affectation de ressources financières à ce plan :20 M€
20 janvier 2015, la Ministre nomme un Présidentdu comité de pilotage du Plan TransitionNumérique dans le Bâtiment.
Le Plan Transition Numérique dans le Bâtiment
68
AXE 1 : Expérimenter, capitaliser, convaincre pour donner envie àtous les acteurs de s’approprier le numérique ;
AXE 2 : Accompagner la montée en compétences numériques desprofessionnels du bâtiment et impulser le développement d’outilsadaptés à toutes les étapes des projets et en accordant une attentiontoute particulière aux solutions BIM pour les petits projets;
AXE 3 : Développer un écosystème numérique de confiance enencourageant notamment les travaux de normalisation dans le butde faciliter l’interopérabilité des logiciels et un accès standardisé auxinformations sur les matériaux, produits, équipements et systèmes.
Les orientations prioritaires du Plan
69
L’organisation et la méthode de travail
Un comité de pilotage (Pouvoirs publics et Organisations Professionnelles) décline les axes stratégiques en une feuille de route opérationnelle
Le comité de pilotage :- décide de l’engagement des projets- valide les choix de prestataires- contrôle l’exécution des projets et le respect des engagements financiers
Le comité de pilotage s’appuie sur un comité technique (acteurs et experts) chargé de produire la réponse technique, juridique et financière aux besoins exprimés par le comité de pilotage
Le comité technique est animé par un opérateur technique (CSTB)
En tant que de besoin, le comité technique met en place des groupes de travail pour élaborer des cahiers des charges utilisés pour la recherche de prestataires
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Les actions à engager à court terme(1er et 2nd semestre 2015)
AXE 1 : Expérimenter, capitaliser, convaincre et donner envie- Portail du numérique- Réseau des initiatives locales- Maîtrise d’ouvrage et BIM
AXE 2 : Accompagner les acteurs dans leur montée en compétences numériques etdévelopper des outils adaptés à la taille de tous les projets
- Formation initiale et continue (plateformes, MOOC…)- Outils de bureau et de chantier pour les TPE/PME et artisans (kits BIM)- Numérisation des processus (PC 2.0, BIM métrés…)- Numérisation de l’existant- Carnet numérique de suivi et d’entretien des logements
AXE 3 : Développer un écosystème numérique de confiance- Soutien et promotion des travaux de normalisation (ouvrages et composants)
La Feuille de Route Opérationnelle (Projet)
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AXE 1 : Expérimenter, capitaliser, convaincre et donner envie- Valorisation de la démarche numérique
AXE 2 : Accompagner les acteurs dans leur montée en compétences numériques etdévelopper des outils adaptés à la taille de tous les projets
- DCE numérique- DOE / DIUO numérique
AXE 3 : Développer un écosystème numérique de confiance- Dispositif de certification logicielle- Superviseur de contraintes- Droit du numérique
Les actions à engager à moyen terme(1er semestre 2016)
La Feuille de Route Opérationnelle (Projet)
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Les actions à engager à plus long terme (2nd semestre 2016)
AXE 1 : Expérimenter, capitaliser, convaincre et donner envie- Etude des conditions de généralisation du recours à la maquette numérique
AXE 2 : Accompagner les acteurs dans leur montée en compétences numériques et développer des outils adaptés à la taille de tous les projets
- Conservation du patrimoine public
AXE 3 : Développer un écosystème numérique de confiance- Etude d’opportunité d’un opérateur de confiance- Analyse des nouvelles fonctions en émergence
La Feuille de Route Opérationnelle (Projet)
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Le Comité de Pilotage du 11 février a décidé de lancer les travaux nécessaires pour la mise en place d’un portail du Numérique avant le 30 juin 2015 : CSTB
Le 18 mars, le Comité Technique a validé la mise en place des 5 premiers groupes de travail :
Mobilisation de la maîtrise d’ouvrage : MIQCP Analyse des retours d’expérience : PUCA Soutien à la normalisation IFC (ISO 16 739) : Mediaconstruct Expérimentation de la norme PP BIM (NF XP P07 150) : AIMCC Outils et méthodes pour la numérisation de l’existant : Cercle Promodul
Ces groupes de travail vont mettre au point les cahiers des charges pour des projets à lancer avant le 30 juin 2015
Les premières actions
La « carte vitale »
Le DOE
Le DIUO
• Le BIM représente une source de gains potentiels importants, tout au long de la vie du bâtiment
• Consensus interprofessionnel• Gains seront aussi environnementaux
• Enjeu : mobiliser le BIM pour tous les métiers, y compris ceux du monde de l’immobilier
Une nouvelle approche par le patrimoine
Proposition 1Le BIM pour tous : obliger progressivement la constitution d’une « carte vitale » des bâtiments sous forme BIM en s’appuyant sur les moments clés de la vie du
bâtiment.
• Intégrer le « passeport énergétique » au format IFC, comme un une partie de la « carte vitale » du bâtiment au service du citoyen.
• Imposer la délivrance d’un DOE et d’un DIUO dans un univers de Maquette Numérique, dans la construction neuve du secteur tertiaire à partir de 2018 et pour le logement à partir de 2020.
• Faire converger l’ensemble des obligations réglementaires afin qu’elles soient fournies en format compatible et interopérables de manière obligatoire à partir de 2017, afin de constituer la « carte vitale » du bâtiment au fil de l’eau dans l’existant.
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Proposition 2Choc de simplification : créer un environnement permettant de favoriser
les projets faisant l’objet d’une Maquette Numérique.
• Création d’une procédure accélérée (« fast track ») pour la délivrance d’actes administratifs (permis de construire, autorisation de travaux…) si la demande est fournie en BIM. Cette proposition permettra aux services cadastraux d’intégrer plus aisément les évolutions du bâti territorial.
• Intégrer le BIM comme élément de performance différenciant dans les certifications environnementales.
• Développer l’évaluation de conformité des outils (CAO/DAO/GMAO/GTC, autres) orientée « gestion de patrimoine » s’appuyant sur la Maquette Numérique, comme le projet BIM 2015.
• Demander aux instances concernées (MIQCP, AQC…) d’engager une concertation afin de faire évoluer leurs recommandations pour généraliser l’usage du BIM.
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Proposition 3Mobiliser la puissance publique pour le développement du BIM
• Permettre, au sein du programme « La Nouvelle France Industrielle », le développement de logiciels et applicatifs métiers sécurisés, interopérables et fiables dans la durée nécessaires à la généralisation du BIM.
• Créer une filière de formation à la fonction « BIM Manager » et généraliser la formation sur la Maquette Numérique à l’ensemble des métiers du bâtiment et de l’immobilier.
• Développer des chantiers tests et des opérations pilotes par l’initiation d’appels à projet au niveau national et régional.
• Réaliser des études économiques et/ou créer un observatoire afin de mesurer l’impact du BIM et plus largement du numérique sur le coût global du bâtiment notamment en lien avec la norme ISO 15686-5.
• Veiller à ce que les exigences issues des règlementations, normes, certifications, labels soient directement exploitables par le BIM
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Proposition 4Renforcer la dynamique de filière, par la réalisation d’une charte d’engagement
volontaire des acteurs et d’un comité d’animation et de suivi
• Lister les usages pour établir une connaissance mutuelle des besoins de chacun.
• S’engager à maintenir l’interopérabilité des données et les rendre accessibles quelque soient les systèmes utilisés (système ouvert).
• Garantir l’implication et l’adhésion des industriels en vue de la structuration leurs catalogues électroniques de produits.
• Faire du BIM l’outil principal de « supervision de contraintes » pour organiser l’autocontrôle des professionnels.
• Engager les investisseurs et gestionnaires à utiliser le BIM pendant la vie du bâtiment.
• Inciter les gestionnaires à identifier la valeur qu’ils accordent à la donnée en lui affectant un prix indépendant du prix de l’immeuble.
• Intégrer les assureurs afin de travailler à ce que le BIM devienne véritable ment un outil de maîtrise du risque dans les bâtiments.
• S’engager à l’archivage dynamique des données afin d’assurer leur pérennité.
• Demander la récupération des données d’intérêt statistique pour l’étude et la recherche sur l’efficacité énergétique des bâtiments dans une banque de données nationale avec mise à disposition en open data dans des conditions qui préservent les confidentialités légales.
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22 juin 2015 80
Composants
systèmes Attributs Contraintes PerformanceCoût
d’exploitation
Exogène
Climat
Endogène
Usage
Durée
Occupation
Densité
Durée de vie
Qualité
Composition
Référence
Maintenance
Cycled’entretien
PLA
N STR
ATEG
IQU
E PATR
IMO
NIA
L A LO
NG
TERM
E (>1
5 an
s –2
0 an
s )
kWh
GES
QAI
Eau
Déchets
Charges locatives
Entretien
Réparation
Maintenance
Renouvel -lement
CHANTIER 3Pilotage du
couple Cout/perfor
mance
ANALYSE 1Efficience de
l’investissement
ANALYSE 2Durée de
vie résiduelle
ANALYSE 3Performance énergétique
ANALYSE 4Coût de gestion
CHANTIER 2Suivi de la
performance
CHANTIER 1Organiser un
plan de la gestion des
données
Usage Futur
Affectation budgétaire
Financement
PLA
N STR
ATEG
IQU
E PATR
IMO
NIA
L A M
OYEN
TER
ME (3
-5 an
s)
BIM
La valeur de l’information
La traduction financiere
█ Traduire l’information
Market Response drivers
█ Valoriser l’information
sources: Bozorgi (2012),
SBA project « sustainable building performance thresholds generatingvalue » (2013)
Quelques résultats empiriques
Articles Certification Valeur vénaleValeur
locative Taux
d'occupation
Fuerst et McAllister (2008) LEED, Energy Star (USA) 31-35% 6%
Wiley et al. (2008)LEED (USA)
130$/square foot 15-17% 16-18%
Energy Star (USA)30$ square
foort 7%-9% 10%-11%
Miller et al. (2008) LEED (USA) 10%
Energy Star (USA) 6%
Kok (2008) LEED , Energy Star (USA) 16% 6%
Pivo et Fisher (2009) Energy Star (USA) zones en redéveloppement 6,7%-10,6% 4,8%-5,2% 0,2-1,3%
Eichholtz, P Kok, N. Quigley(2009) LEEDNon
significant
Fuerst et McAllister (2010)LEED (USA) 8%
Energy Star (USA) 3%
Eichholtz al. (2010) LEED (USA) 11% 6%
Energy Star (USA) 13% 7%
Chegut et al.(2011) BREEAM (Londres, GB) 26% 21%
Kok, Newell et MacFarlane (2011) NABERS 5 stars (Australie) 9% 3%
Green Star (Australie) 12% 5%
Fuerst et McAllister (2011)LEED (USA) 26% 5%
Energy Star (USA) 25% 4%
Fuerst, Tommasso, McAllister (2012) LEED (USA) 2007 Q& 2012Non
significant
Energy Star (USA) 2007 Q& 2012 4,5%
Kok, Miller, Morris (2012) Green retrofits leedEBOM from 2005 2010 7-9%
Différentes études empiriques ont montré des gains en termes de prix de vente, de loyers et de réduction de la vacance.
Tertiaire
Année / Pays Nom de l’étude Critères étudiés Résultats
2009 / Pays Bas Brounen and Kok (2009) “Energy Performance Certification in the Housing Market”
Classe d’EPC(A, B et C)
Valeur vénale supérieure de 2.8%
2009/USA(Portland)
Griffin and al (2009)Bâtiments verts,Energy star ou Leed
Prix de vente : entre + 3 % et + 9,6 %Durée de vente / Durée de vente du marché : - 18 jours
2008 – 2010/Suisse Salvi and al (2008, 2010) Etudes de la
banque cantonalezurichoise
Label MINERGIE
Maisons individuelles :Valeur vénale + 7 %
Logements collectifs :Valeur vénale + 3.5 %,Valeur locative : + 6 %
2010/ Allemagne
Etude de la ville de Darmstadt Critères énergétiques
+ 0,38 € / m² pour conso Ep. <250 kWh/m².an+ 0,50 € / m² pour conso Ep. <175 kWh/m².an
Juin 2011/Portland(Etats Unis)
Earth Advantage Institute, (2011)“Certified Homes Outperform Non-certifiedHomes for Fourth Year”
Certifications Energystar, LEED® forHomes, Earth Advantage New Homes
Maisons existantes avec certification:vente moyenne + 30 %
Maisons neuves certifiées :vente + 8 %
2011,ADEME, France
Etude micro-économiquede l’ADEME, Valeur vertepour le logement (étudesde cas théoriques)
Critère énergétiqueBBC neuf et BBCrénovation
Par exemples:Rénovation : + 5 à 22% de la valeur vénale ;Collectif neuf : environ 5.5 % du coût de construction (environ 13 500 € / appartement)Maisons individuelles neuves :+ 6 % du coût de construction
Résidentiel
Quelques résultats empiriques
Level of integration
Time
”Compliance” Strategy
Integration in core business
CSR policies
Mandatory disclosure only
Narrow CSR strategy
Broad CSR strategy
Static data collection
Dynamic Management
Value creation strategy
De la donnée à la création de valeur
22 juin 2015 87
• Le BIM représente une source de gains potentiels importants, tout au long de la vie du bâtiment
• Consensus interprofessionnel• Gains seront aussi environnementaux
• Enjeu : mobiliser le BIM pour tous les métiers, y compris ceux du monde de l’immobilier
Une nouvelle approche par le patrimoine
L ’intégration dans la finance
► For these certified properties, Fannie Mae is now granting a 10 basis point
reduction in the interest rate of a multifamily refinance, acquisition or
supplemental mortgage loan. For example, if the market interest rate is 4
percent on the multifamily loan, the new rate is 3.9 percent with this
pricing break. On a $10 million dollar loan amortizing over 30 years, the
owner would save $95,000 in interest payments over a 10-year term.
Fannie Mae Rewards LEED-Certified Multifamily Properties with a
Lower Interest RateFannie Mae Rewards LEED-Certified Multifamily
Properties with a Lower Interest Rate
After the start the pupils
spread out in the
classroom and corridor
to work in groups
The most popular
place is the glass
box in the corrridor
Future UBIQO classroomin Oulu UniversityMulti space, interactive learning, team teaching, use of ICT
Classroom: Flexible, multiplaceprivate space
Team corridor: Semi privat , Independet studies
Future Learning Environment - Olli Niemi
Teacher can start
the lesson in front of
the classroom
Soft floor carpet and
acoustic ceiling create
a good acoustic
environment
Sliding doors are
finally open and
make teaching in
teams possible
Movable cupboards
can be used to create
quiet study corners
BAS : Building As a Service ?!
« positive» metabolism
From simplicity to complexity :
End of certainty to an open world of possibilities
GDP growth
Human
capabilities
growth