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FRANÇOIS CANTIN
ÉVALUATION DE LA QUALITÉ LUMINEUSE D’UN ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL ÉCLAIRÉ NATURELLEMENT
Mémoire présenté à la faculté des études supérieures de l’Université Laval
dans le cadre du programme de maîtrise en sciences de l’architecture pour l’obtention du grade de Maître ès sciences (M.Sc.)
ÉCOLE D’ARCHITECTURE FACULTÉ D’AMÉNAGEMENT, D’ARCHITECTURE ET DES ARTS VISUELS
UNIVERSITÉ LAVAL QUÉBEC
2008
© François Cantin, 2008
ii
Table des matières
RÉSUMÉ .....................................................................................................................................................IV
ABSTRACT.................................................................................................................................................. V
LISTE DES FIGURES ...............................................................................................................................VI
LISTE DES TABLEAUX............................................................................................................................ X
REMERCIEMENTS ..................................................................................................................................XI
1 INTRODUCTION - LUMIÈRE NATURELLE EN MILIEU DE TRAVAIL ........................... 12
1.1 IMPORTANCE DE LA LUMIÈRE NATURELLE EN MILIEU DE TRAVAIL .............................................. 12 1.2 QUANTITÉ VS QUALITÉ EN ÉCLAIRAGE NATUREL......................................................................... 13 1.3 QUESTIONNEMENT AXÉ SUR LA QUALITÉ DE L’ÉCLAIRAGE.......................................................... 14
2 RECENSION DES ÉCRITS ........................................................................................................... 15
2.1 QUALITÉ D’UN ÉCLAIRAGE NATUREL........................................................................................... 15 2.1.1 Processus médiateurs entre l’occupant et son environnement lumineux............................. 15 2.1.2 État de la recherche en éclairage naturel intérieur............................................................. 17 2.1.3 Approche objective pour l’évaluation d’un environnement éclairé naturellement.............. 18
2.2 ÉVALUATION D’UN ENVIRONNEMENT LUMINEUX SUR LE PLAN VISUEL ....................................... 20 2.2.1 Paramètres d’un environnement lumineux à investiguer..................................................... 20 2.2.2 Approche traditionnelle d’évaluation de la qualité lumineuse d’un espace ........................ 21
2.3 INDICATEURS DE PERFORMANCE DOCUMENTANT L’ENVIRONNEMENT LUMINEUX ....................... 23 2.3.1 Facteur de lumière du jour (Daylight factor) ...................................................................... 23 2.3.2 Éclairement naturel utile (Useful Daylight Illuminance) .................................................... 25 2.3.3 Ratio d’éclairement vertical / horizontal ............................................................................. 28 2.3.4 Plages de lumière directe .................................................................................................... 30 2.3.5 Ratios de luminance dans le champ de vision...................................................................... 31 2.3.6 Variabilité de la luminance (Luminance Difference Index)................................................. 33 2.3.7 Éblouissement ...................................................................................................................... 36 2.3.8 «Flow» de lumière ............................................................................................................... 40 2.3.9 Synthèse des indicateurs retenus pour l’étude à la CDP..................................................... 44
2.4 SIMULATION NUMÉRIQUE COMME OUTIL D’ÉVALUATION DE LA QUALITÉ D’UN ÉCLAIRAGE........ 45 2.4.1 Évaluation par simulation informatisée vs évaluation subjective........................................ 45 2.4.2 Logiciel de simulation Radiance, avantages et validation................................................... 46 2.4.3 Critères de qualité du modèle numérique ............................................................................ 48
2.5 SYNTHÈSE DE LA RECENSION ....................................................................................................... 50
3 MÉTHODOLOGIE ......................................................................................................................... 52
3.1 MODÈLES : COMPOSITION ET OPTIMISATION ................................................................................ 52 3.1.1 Géométries........................................................................................................................... 52 3.1.2 Propriétés optiques des surfaces ......................................................................................... 57 3.1.3 Mesure de la réflectance et de la transmittance .................................................................. 58 3.1.4 Luminance mètre maison ..................................................................................................... 59 3.1.5 Optimisation des modèles .................................................................................................... 61 3.1.6 Options de rendu.................................................................................................................. 63
3.2 SITUATIONS À SIMULER – ÉTUDE DES PLAGES DE LUMIÈRE DIRECTE............................................ 64 3.2.1 Étude préliminaire de la position des plages....................................................................... 64 3.2.2 Comptabilisation de la dimension des plages de lumière directe ........................................ 65 3.2.3 Sélection des situations à simuler ........................................................................................ 67
iii
3.3 COLLECTE DES DONNÉES RELATIVES AUX INDICATEURS DE PERFORMANCE ................................ 69 3.3.1 Éclairement horizontal (étude avec indicateurs statiques) .................................................. 70 3.3.2 Éclairement horizontal (étude dynamique avec l’UDI) ....................................................... 71 3.3.3 Éclairement vertical............................................................................................................. 74 3.3.4 Ratios de luminance dans le champ de vision...................................................................... 74 3.3.5 Éblouissement ...................................................................................................................... 77 3.3.6 «Flow» de lumière ............................................................................................................... 78
4 RÉSULTATS.................................................................................................................................... 80
4.1 RÉSULTATS OBTENUS POUR CHACUN DES INDICATEURS DE PERFORMANCE................................. 80 4.1.1 Facteur de lumière du jour (FLJ) ........................................................................................ 80 4.1.2 Éclairement naturel utile (Useful Daylight Illuminance - UDI) .......................................... 84 4.1.3 Ratio d’éclairement vertical / horizontal (Ratio VH) .......................................................... 88 4.1.4 Plages de lumière directe .................................................................................................... 94 4.1.5 Ratios de luminance dans le champ de vision...................................................................... 97 4.1.6 Variabilité de la luminance (Indice LD) ............................................................................ 104 4.1.7 Éblouissement (Daylight Glare Probability – DGP) ......................................................... 111 4.1.8 «Flow» de lumière (ratio Ev/Es et altitude du vecteur d’éclairement) .............................. 115
4.2 COMPLÉMENTARITÉ DES INDICATEURS DE PERFORMANCE......................................................... 128 4.2.1 Dimensions des plages de lumière directe vs variabilité de la luminance......................... 128 4.2.2 Ratio d’éclairement vertical/horizontal vs facteur de lumière du jour .............................. 130 4.2.3 Variabilité de la luminance vs probabilité d’éblouissement.............................................. 131 4.2.4 Variabilité de la luminance vs éclairement naturel utile ................................................... 134 4.2.5 Probabilité d’éblouissement vs ratios de luminance dans le champ de vision .................. 136 4.2.6 Ratio Ev/Es vs altitude du vecteur d’éclairement .............................................................. 138
5 DISCUSSION ................................................................................................................................. 139
5.1 MÉTHODOLOGIE D’ÉVALUATION GLOBALE DE LA QUALITÉ LUMINEUSE.................................... 139 5.1.1 Synthèse de la complémentarité des indicateurs de performance...................................... 139 5.1.2 Roses d’ambiances lumineuses .......................................................................................... 140 5.1.3 Synthèse graphique............................................................................................................ 144
5.2 LIMITATIONS DE LA RECHERCHE ET TRAVAUX FUTURS.............................................................. 146
CONCLUSION GÉNÉRALE.................................................................................................................. 148
RÉFÉRENCES ......................................................................................................................................... 150
ANNEXES ................................................................................................................................................. 156
ANNEXE 1 - VALIDATION DU MODÈLE DU VOISINAGE............................................................................. 157 ANNEXE 2 - DÉTAILS DU LUMINANCE MÈTRE MAISON ............................................................................ 158 ANNEXE 3 - MESURES DE RÉFLECTANCE ET DE TRANSMITTANCE EFFECTUÉES À LA CDP ...................... 159 ANNEXE 4 - SIMPLIFICATION DES MODÈLES ÉTAGE................................................................................. 163 ANNEXE 5 - ÉTUDE PRÉLIMINAIRE DES PLAGES DE LUMIÈRE DIRECTE .................................................... 168 ANNEXE 6 - DIMENSION (M
2) DES PLAGES DE LUMIÈRE DIRECTE DANS LES BUREAUX ............................ 171 ANNEXE 7 - COMPARAISONS DES PATTERNS DE PLAGES DE LUMIÈRE DIRECTE ....................................... 172 ANNEXE 8 - EXEMPLE D’UNE ÉVALUATION LUMINEUSE GLOBALE DYNAMIQUE ..................................... 184
iv
Résumé
L’objectif de la recherche consiste à élaborer une méthodologie permettant l’évaluation
globale de la qualité lumineuse d’un environnement de travail. La méthode proposée repose
sur le calcul de plusieurs indicateurs de performance connus afin de qualifier les espaces en
fonction de quatre paramètres, soit l’éclairement, la distribution (variabilité) lumineuse, les
risques d’éblouissement et la directivité de l’éclairage. Le calcul des indicateurs a été
effectué par simulation informatisée à l’aide du logiciel Radiance. Deux bureaux
individuels type localisés au cinquième niveau de l’édifice de la Caisse de dépôt et
placement (CDP) de Montréal ont servi de cas d’étude et leur évaluation a été effectuée
sous ciels ensoleillés et couvert.
Parmi les indicateurs retenus figurent le ratio d’éclairement vectoriel/scalaire, l’altitude du
vecteur d’éclairement, l’indice de variabilité de la luminance (LD Index), l’éclairement
naturel utile (UDI) et la dimension des plages de lumière directe. Quoique rarement
employés lors d’études lumineuses, la littérature récente encourage leur utilisation dans le
but d’approfondir le travail d’analyse.
En plus de documenter de manière exhaustive l’ambiance lumineuse des bureaux, les
résultats obtenus illustrent la complémentarité des indicateurs, soit la nécessité de les
comparer entre eux afin de juger adéquatement de la qualité de la lumière dans un espace.
Finalement, la synthèse des résultats, proposée sous forme de graphiques polaires, introduit
un nouveau mode de représentation des ambiances lumineuses.
v
Abstract
This research aims to develop a methodology for the assessment of daylight quality in
individual office spaces. The proposed methodology is based on performance indicators
related to illuminance, distribution (variability) , glare and directivity. The calculations are
performed with the Radiance Lighting Simulation System for a South-West and a North-
West oriented office located on the fifth floor of the Caisse de dépôt et placement (CDP) in
Montreal. The daylight conditions of these offices are studied under a series of clear skies
and an overcast sky.
The selected indicators for the assessment of daylight quality are the vector/scalar
illuminance ratio, the altitude of illuminance vector, the luminance difference index (LD
index), the useful daylight illuminance (UDI) and the size of sunlight patches. The
literature encourages the researcher to use advanced indicators like these in order to go
beyond a simple study of horizontal illuminance and to deepen the analysis of luminous
environment.
The results allow a detailed performance assessment for each office. Furthermore, the
analysis of the results underline the complementarity of the indicators, i.e., the necessity to
compare them to adequately assess daylight quality. Finally, polar diagrams are used to
synthesize the results. This graphical approach introduces a useful method to represent
luminous ambiances.
vi
Liste des figures
Figure 1: Modèle intégré de la qualité lumineuse (Source: Veitch, 2004, p.1)...............18 Figure 2: Illustration du facteur de lumière du jour (Source: Ward et Shakespeare, 1998,
p.349). ..............................................................................................................24 Figure 3: Champ visuel de l’occupant (Source: Piccoli, 2004, p.33)..............................31 Figure 4: Délimitation des zones pour l’étude des ratios de luminance (Source: Sutter et
al., 2006, p.784). ..............................................................................................33 Figure 5: Diagramme polaire comprenant les 32 mesures de luminance dans un plan
horizontal. ........................................................................................................34 Figure 6: Échelle des ombres selon Frandsen (source: Frandsen, 1989). .......................41 Figure 7: Illustration des valeurs maximale et minimale du ratio Ev/Es..........................42 Figure 8: Comparaison entre un ciel couvert de Perez (gauche) et un ciel couvert CIE
(droite) pour le 1er janvier, 10h, Freiburg en Allemagne (Source: Reinhart 2005, p.20). ......................................................................................................49
Figure 9: Composantes du modèle numérique (Source: Reinhart 2005, p.17). ..............50 Figure 10: Plan masse de l’édifice de la CDP. ..................................................................53 Figure 11: Détail du bloc C et localisation des bureaux S-O et N-O. ...............................53 Figure 12: Axonométrie présentant la fenestration du bureau N-O. .................................54 Figure 13: Vues fish-eye des modèles des bureaux S-O (gauche) et N-O (droite). ..........55 Figure 14: Modèle complet de l’étage...............................................................................55 Figure 15: Modèle du quartier international de Montréal. ................................................56 Figure 16: Positionnement des points de mesures dans le bureau S-0. .............................62 Figure 17: Modèles optimisés de l’étage pour les bureaux S-O (haut) et N-O (bas). .......62 Figure 18: Étude préliminaire des plages de lumière directe (bureau S-O). .....................65 Figure 19: Exemple de projections orthogonales des surfaces étudiées (bureau S-O). ....66 Figure 20: Localisation des pixels à ne pas considérer pour l’étude de l’éclairement
horizontal dans les bureaux S-O (gauche) et N-O (droite) ..............................71 Figure 21: Points de mesure pour l’analyse du bureau S-O avec Daysim (analyse globale
à droite et analyse sur les tables de travail à gauche). .....................................73 Figure 22: Points de mesure pour l’analyse du bureau N-O avec Daysim (analyse globale
à droite et analyse sur les tables de travail à gauche). .....................................73 Figure 23: Champs de vision considérés pour l’étude des ratios de luminance dans le
bureau S-O (tâche papier à droite et tâche informatisée à gauche). ................74 Figure 24: Champs de vision considérés pour l’étude des ratios de luminance dans le
bureau N-O (tâche papier à droite et tâche informatisée à gauche).................75 Figure 25: Positionnement en plan des sphères dans le bureau S-O. ................................79 Figure 26: Exemple de coupe longitudinale pour le bureau S-O (21 décembre à 13h sous
ciel ensoleillé). .................................................................................................79 Figure 27: Images produites à l’aide du programme Dayfact montrant l’éclairement
mesuré à 0,75m du plancher dans les bureaux S-O (gauche) et N-O (droite) sous un ciel couvert..........................................................................................80
Figure 28: Diagrammes en boîte de Tukey du facteur de lumière du jour (%) mesuré à 0,75m du plancher sous un ciel couvert...........................................................81
vii
Figure 29: Distribution de fréquences cumulées pour le facteur de lumière du jour (%) mesuré à 0.75m du plancher sous un ciel couvert. ..........................................81
Figure 30: Facteur de lumière du jour mesuré à 0,75m du plancher le long d’un axe perpendiculaire et centré par rapport à la fenêtre (sous un ciel couvert). ........82
Figure 31: Facteur de lumière du jour mesuré à 0,75m du plancher le long d’un axe perpendiculaire et centré par rapport aux murs latéraux (sous un ciel couvert)..........................................................................................................................83
Figure 32: Distribution de fréquences cumulées pour le facteur de lumière du jour (%) mesuré à 0,75m du plancher sur les tables de travail sous un ciel couvert......84
Figure 33: Distribution de fréquences cumulées pour l’éclairement (lux) mesuré à 0.75m du plancher dans les bureaux S-O et N-O........................................................85
Figure 34: Distribution de fréquences cumulées pour l’éclairement (lux) mesuré sur les tables des tâches papier dans les bureaux S-O et N-O.....................................86
Figure 35: Distribution de fréquences cumulées pour l’éclairement (lux) mesuré sur les tables des tâches informatisées dans les bureaux S-O et N-O. ........................87
Figure 36: Ratios VH, éclairement horizontal et vertical mesurés pour les tâches papier dans le bureau S-O sous ciels ensoleillés.........................................................89
Figure 37: Ratios VH, éclairement horizontal et vertical mesurés pour les tâches informatisées dans le bureau S-O sous ciels ensoleillés. .................................90
Figure 38: Ratios VH, éclairement horizontal et vertical mesurés pour les tâches papier dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés. .......................................................91
Figure 39: Ratios VH, éclairement horizontal et vertical mesurés pour les tâches informatisées dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés. ................................92
Figure 40: Diagrammes en boîte de Tukey des ratios VH mesurés pour les tâches papier et informatisées dans les bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés...............92
Figure 41: Dimensions des plages de lumière directe pour le bureau S-O exprimées en pourcentage (%) de l’aire de plancher du bureau. ...........................................94
Figure 42: Dimensions des plages de lumière directe pour le bureau N-O exprimées en pourcentage (%) de l’aire de plancher du bureau. ...........................................95
Figure 43: Diagrammes en boîte de Tukey de la dimension des plages de lumière directe exprimée en pourcentage (%) de l’aire de plancher du bureau........................96
Figure 44: Pourcentages (%) des ratios de luminance respectant les valeurs recommandées, calculés pour le bureau S-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée. .....................................98
Figure 45: Pourcentages (%) des ratios de luminance ne respectant pas les valeurs recommandées, calculés pour le bureau S-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier...............................................................99
Figure 46: Pourcentages (%) des ratios de luminance ne respectant pas les valeurs recommandées, calculés pour le bureau S-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche informatisée.....................................................99
Figure 47: Pourcentages (%) des ratios de luminance respectant les valeurs recommandées, calculés pour le bureau N-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée. ...................................100
Figure 48: Pourcentages (%) des ratios de luminance ne respectant pas les valeurs recommandées, calculés pour le bureau N-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier.............................................................101
viii
Figure 49: Pourcentages (%) des ratios de luminance ne respectant pas les valeurs recommandées, calculés pour le bureau N-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche informatisée...................................................101
Figure 50: Diagrammes en boîte de Tukey des pourcentages (%) des ratios de luminance respectant les valeurs recommandées, calculés pour les bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée. ..................................................................................................102
Figure 51: Indices LD 45h et 180h mesurés à la position de l’occupant dans le bureau S-O sous ciels ensoleillés. .................................................................................105
Figure 52: Indices LD 45h et 180h mesurés à la position de l’occupant dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés. .................................................................................106
Figure 53: Diagrammes polaires des mesures de luminance (cd/m2) dans un plan horizontal calculés à la position de l’occupant dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés pour le 21 mars à 9h, 11h, 14h et 16h. .........................................107
Figure 54: Diagrammes en boîte de Tukey des indices LD45h et LD180h mesurés pour les bureaux S-O et N-O sous des ciels ensoleillés. ........................................108
Figure 55: Diagrammes polaires des valeurs de luminance (cd/m2) dans un plan horizontal calculées à la position de l’occupant dans les bureaux S-O (gauche) et N-O (droite) sous ciel couvert....................................................................109
Figure 56: Position préférable de l’écran par rapport à la fenêtre (gauche) et dispositions à éviter (centre et droite). ...............................................................................110
Figure 57: Probabilités d’éblouissement (%) calculées pour le bureau S-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée.....112
Figure 58: Probabilités d’éblouissement (%) calculées pour le bureau N-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée.....113
Figure 59: Diagrammes en boîte de Tukey des probabilités d’éblouissement (%) calculées pour les bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée. ..................................................114
Figure 60: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés pour la sphère 1 dans le bureau S-O sous ciels ensoleillés. .......................................116
Figure 61: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés pour la sphère 2 dans le bureau S-O sous ciels ensoleillés. .......................................116
Figure 62: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés pour la sphère 3 dans le bureau S-O sous ciels ensoleillés. .......................................117
Figure 63: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés pour la sphère 4 dans le bureau S-O sous ciels ensoleillés. .......................................117
Figure 64: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés pour la sphère 1 dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés. ......................................121
Figure 65: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés pour la sphère 2 dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés. ......................................121
Figure 66: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés pour la sphère 3 dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés. ......................................122
Figure 67: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés pour la sphère 4 dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés. ......................................122
Figure 68: Diagrammes en boîte de Tukey des ratio Ev/Es mesurés pour les 4 sphères dans les bureaux S-O et N-O sous des ciels ensoleillés.................................124
ix
Figure 69: Diagrammes en boîte de Tukey des altitudes des vecteurs d’éclairement mesurés pour les 4 sphères dans les bureaux S-O et N-O sous des ciels ensoleillés.......................................................................................................126
Figure 70: Ratios Ev/Es et altitudes des vecteurs d’éclairement mesurés pour les 4 sphères dans les bureaux S-O et N-O sous ciel couvert. ...............................127
Figure 71: Relation entre la dimension des plages de lumière directe et la variabilité de la luminance observée dans les bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés. .....129
Figure 72: Comparaison de la probabilité d’éblouissement et de la variabilité de la luminance dans le bureau S-O sous ciels ensoleillés. ....................................132
Figure 73: Comparaison de la probabilité d’éblouissement et de la variabilité de la luminance dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés. ...................................133
Figure 74: Relation entre la probabilité d’éblouissement maximale et la variabilité de la luminance observée dans les bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés. .....133
Figure 75: Relation entre l’éclairement naturel utile statique (%) et la variabilité de la luminance observée dans les bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés. .....135
Figure 76: Rose d’ambiances développée par Potvin et al. (2004).................................141 Figure 77: Exemple de graphique polaire permettant de mettre en relation quatre
indicateurs de performance. ...........................................................................142 Figure 78: Comparaison de la qualité de l’environnement lumineux dans le bureau S-O le
21 janvier à 10h pour un occupant effectuant une tâche informatisée (gauche) et papier (droite).............................................................................................143
Figure 79: Comparaison de la qualité de l’environnement lumineux dans le bureau S-O le 21 janvier de 9h à 14h pour un occupant effectuant une tâche papier...........144
Figure 80: Somme des données utilisées pour tracer les diagrammes polaires du bureau S-O pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée. ..............145
Figure 81: Perspective square Victoria. ..........................................................................157 Figure 82: Perspective place Jean-Paul Riopelle. ...........................................................157 Figure 83: Perspective rue Saint-Antoine. ......................................................................157 Figure 84: Assemblage du luminance mètre ...................................................................158 Figure 85: Dimensions du luminance mètre en fonction du ratio d/r exigé. ...................158 Figure 86: Schéma en plan du bureau S-O......................................................................168 Figure 87: Schéma en plan du bureau N-O. ....................................................................168 Figure 88: Dimension des plages de lumière directe dans les bureaux S-O et N-O (étude
annuelle).........................................................................................................171
x
Liste des tableaux
Tableau 1: Comparaison UDI (Source: Nabil et Mardaljevic 2005, p.50) .....................26 Tableau 2: Correspondances entre le ratio Ev/Es et l’évaluation subjective du «flow» de
lumière (source: Cuttle, 2003, p.88). ............................................................43 Tableau 3: Indicateurs de performance retenus pour l’étude..........................................44 Tableau 4: Propriétés optiques des surfaces ...................................................................60 Tableau 5: Paramètres de rendu pour les simulations.....................................................63 Tableau 6: Moments à simuler, bureau S-O (21e jour du mois sous ciel clair) ..............69 Tableau 7: Moments à simuler, bureau N-O (21e jour du mois sous ciel clair) .............69 Tableau 8: Facteur de lumière du jour moyen pour les surfaces de travail des deux
bureaux..........................................................................................................83 Tableau 9: Comparaison de l’UDI pour les bureaux S-O et N-O...................................85 Tableau 10: Comparaison de l’UDI pour les bureaux S-O et N-O (conservateur)...........87 Tableau 11: Comparaison des ratios VH pour les bureaux S-O et N-O sous ciel couvert
......................................................................................................................93 Tableau 11: Comparaison des ratios de luminance pour les bureaux S-O et N-O sous ciel
couvert ........................................................................................................103 Tableau 12: Comparaison des indices LD pour les bureaux S-O et N-O sous ciel couvert
....................................................................................................................109 Tableau 13: Comparaison des probabilités d’éblouissement (%) pour les bureaux S-O et
N-O sous ciel couvert pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée ................................................................................................114
Tableau 14: Ratios VH et facteur de lumière du jour (%) mesurés dans les bureaux S-O et N-O sous ciel couvert..............................................................................131
Tableau 15: Synthèse de la complémentarité des indicateurs de performance...............140 Tableau 16: Mesure de la réflectance du tapis................................................................159 Tableau 17: Mesure de la réflectance de l’aluminium....................................................159 Tableau 18: Mesure de la réflectance du bois (cerisier teint) composant le mobilier. ...160 Tableau 19: Mesure de la réflectance des murs. .............................................................160 Tableau 20: Mesure de la réflectance des cloisons de mélamine. ..................................161 Tableau 21: Mesure de la transmittance du verre des cloisons internes. ........................161 Tableau 22: Mesure de la transmittance des toiles solaires. ...........................................162 Tableau 23: Validation du modèle de l’étage pour le bureau S-O (6 mai sous ciel
ensoleillé)....................................................................................................164 Tableau 24: Validation du modèle de l’étage pour le bureau S-O (8 juillet sous ciel
ensoleillé)....................................................................................................165 Tableau 25: Validation du modèle de l’étage pour le bureau N-O (6 mai sous ciel
ensoleillé)....................................................................................................166 Tableau 26: Validation du modèle de l’étage pour le bureau N-O (8 juillet sous ciel
ensoleillé)....................................................................................................167 Tableau 27: Surfaces recevant de lumière directe, bureau S-O......................................169 Tableau 28: Surfaces recevant de lumière directe, bureau N-O. ....................................170
xi
Remerciements
Je tiens tout d’abord à remercier Marie-Claude Dubois qui, grâce à son expertise, son esprit
critique et sa rigueur, a su me communiquer sa passion pour le domaine des ambiances
physiques et m’a continuellement encouragé à expérimenter, à voir plus loin, à me
dépasser. Je souhaite également souligner la grande générosité de Denis Bourgeois qui a
fourni des réponses éclairantes à plusieurs de mes questions.
La réalisation de ce travail n’aurait pu être possible sans le support des êtres chers qui
m’entourent. Je suis donc très reconnaissant envers ma famille, mes ami(e)s et mes
collègues du groupe de recherche. En terminant, j’aimerais adresser un merci particulier à
Véronique Tremblay qui partage ma vie et qui, plus que quiconque, m’a encouragé dans les
moments les plus difficiles.
12
1 Introduction - Lumière naturelle en milieu de travail
1.1 Importance de la lumière naturelle en milieu de travail
Au cours des dernières années, l’éclairage naturel a reçu une attention accrue pour plusieurs
raisons incluant le confort des occupants et la conservation d’énergie, (Marty et al., 2003).
L’éclairage naturel est généralement préféré à un éclairage artificiel puisqu’il offre un
spectre continu tout en étant plus efficace. De plus, suite à une recension de la littérature
portant sur les avantages de l’éclairage par les fenêtres, Boyce (2003) dégage les trois
constats suivants :
Physiologiquement, la lumière naturelle constitue un stimulant efficace pour le
système visuel et circadien humain; Psychologiquement, la lumière naturelle jumelée à une vue sur l’extérieur est
préférée à un éclairage artificiel; La lumière naturelle a plus de chances de maximiser les performances visuelles en
comparaison avec un éclairage artificiel.
Cette position est aussi partagée par Abdou (1997). Ce dernier note, suite à ses recherches
portant sur les relations quantitatives entre l’environnement intérieur et la productivité des
travailleurs, que pour une tâche équivalente, moins de lumière naturelle est requise étant
donné sa qualité supérieure. Dans le cadre de travaux portant sur le confort visuel, Menzies
et Wherrett (2005) mentionnent l’importance de la qualité de l’éclairage en milieu de
travail, celui-ci affectant l’humeur, la motivation et la productivité des travailleurs. De plus,
ils soulignent que l’apport de lumière naturelle par le biais de fenêtres a l’avantage d’offrir
une vue à l’extérieur, ce qui très apprécié des occupants. Bref, un environnement de travail
bien conçu sur le plan lumineux peut contribuer à stimuler les personnes qui y travaillent
(Bommel et Beld, 2004).
13
1.2 Quantité vs qualité en éclairage naturel
Comme l’indiquent certains auteurs (Parpairi et al., 2002; Fontoynont dans Adolphe, 1998),
les préoccupations du concepteur ne doivent plus se limiter à la quantité de lumière à
fournir, mais aussi tenir compte de la qualité d’un éclairage. À ce sujet, Küller (2004)
souligne qu’un éclairage homogène nuit grandement à l’aspect esthétique de la pièce. De
plus, Fontoynont (2002) fait remarquer que l’optimisation d’un environnement en fonction
uniquement des tâches qui y sont effectuées conduit trop souvent à des espaces qui sont
jugés monotones par leurs occupants. Toujours en lien avec la notion de qualité, Veitch
(2004), responsable d’un programme initié par le Conseil National de Recherches du
Canada visant à définir la qualité en éclairage artificiel, souligne que la recherche en
éclairage se déplace en territoires inexplorés. Dans le même ordre d’idées, Lam (1992)
insiste sur la nécessité d’identifier de nouveaux critères d’analyse pour la qualité des
ambiances lumineuses. Celui-ci encourage fortement les concepteurs et chercheurs à définir
les situations qui offrent aux occupants un confort optimal.
En réponse aux besoins énoncés par Lam (1992), de nouveaux indicateurs pour évaluer la
performance d’environnements lumineux sont imaginés, développés et validés, venant
raffiner les connaissances dans le domaine. Cependant, la majorité des travaux n’ont
longtemps porté que sur l’éclairage artificiel. Force est de constater que l’évaluation de la
qualité d’un environnement éclairé naturellement représente un énorme défi pour le
concepteur (Marty et al., 2003). Les difficultés posées par la grande variabilité des
conditions lumineuses naturelles, occasionnée par différents types de ciels et le
déplacement constant du soleil, expliquent en partie la rareté des recherches visant
l’identification de paramètres propices à un éclairage naturel de qualité (Parpairi et al.,
2002).
En parallèle aux recherches fondamentales axées sur les ambiances lumineuses, de
nouveaux outils de simulation informatisée permettant de prédire le comportement des
environnements lumineux sont développés. Supportant le travail du chercheur, la
simulation vient toutefois poser un autre défi au concepteur, soit l’élaboration d’une
14
méthodologie d’application de la technologie déjà disponible à des fins de qualifications
(Lam, 1992).
1.3 Questionnement axé sur la qualité de l’éclairage
Fontoynont (dans Adolphe, 1998) mentionne deux principales perspectives de recherche en
éclairage naturel, soit l’identification de nouveaux critères de qualité et l’application de la
technologie actuelle. Ces perspectives ont comme principal objectif de répondre au
questionnement suivant : comment évaluer la qualité d’un environnement lumineux afin de
retenir le meilleur design en fonction d’une situation donnée ? Autrement dit, quels critères
permettraient de juger objectivement de la qualité d’un environnement de travail éclairé
naturellement ? Afin de répondre à cette interrogation, la présente recension s’est intéressée
à la littérature des dix dernières années relative aux thèmes suivants :
La définition du concept de qualité en éclairage naturel en lien avec les processus
médiateurs entre l’humain et son environnement lumineux; Les indicateurs permettant de décrire objectivement la performance d’un
environnement lumineux éclairé naturellement; La simulation informatisée avec Radiance comme outil d’évaluation de la
performance d’un environnement lumineux éclairé naturellement.
15
2 Recension des écrits
2.1 Qualité d’un éclairage naturel
Dans un premier temps, la recension s’attarde à identifier les fondements de la notion de
qualité en éclairage naturel afin d’en saisir la complexité et identifier une approche qui en
permettrait l’évaluation.
2.1.1 Processus médiateurs entre l’occupant et son environnement lumineux
Tel qu’énoncé précédemment, des recherches portant sur la qualité de l’éclairage sont
présentement en cours au CNRC. Une des premières conclusions issues de ces travaux
indique que la qualité en éclairage n’est pas directement mesurable. En fait, elle consiste
plutôt en un état causé par l’interrelation entre l’occupant et son environnement (Veitch et
Newsham, 1996). Dans le même ordre d’idées, Serra (1998) affirme que le confort dépend
de la relation entre les paramètres de l’environnement et l’individu. Mudri et al. (2004),
dans le cadre de travaux portant sur l’interprétation des distributions de luminance,
présentent eux aussi cette interrelation comme le fondement de la qualité des
environnements lumineux. Selon ce groupe de chercheurs, deux éléments entrent dans la
composition d’une ambiance lumineuse, soit l’environnement lumineux objectif et la
réponse subjective produite auprès de l’occupant de ce même espace.
Veitch (2001) propose elle aussi d’approfondir le concept de qualité par l’étude de
l’interaction entre occupant et environnement. Suite à une recension de la littérature, elle
identifie la visibilité et la photobiologie comme étant les principaux processus médiateurs
liant occupant et environnement. Elle note que la visibilité a une influence sur la perception
de la qualité d’un éclairage et qu’il s’agit d’un processus bien maîtrisé par les spécialistes.
En contrepartie, la photobiologie, qui s’intéresse à l’impact de la lumière sur la biologie
humaine (système circadien), est un concept relativement nouveau dans le domaine de
16
l’éclairage. Selon Veitch, la photobiologie aura très certainement un impact sur les futures
recommandations relatives à l’éclairage naturel.
Toujours en ce qui a trait aux processus médiateurs, Begemann et al. (1997), présentent une
étude comportementale effectuée auprès de 96 travailleurs œuvrant dans des bureaux
standards éclairés naturellement et artificiellement. L’objectif premier de l’étude était de
mieux connaître l’ensemble des paramètres de l’éclairage (naturel et artificiel)
correspondant aux préférences des divers occupants. Pour ce faire, cinq senseurs ont été
positionnés dans un bureau afin de mesurer deux valeurs d’éclairement verticales et trois
valeurs horizontales résultant du choix d’éclairage effectué par les occupants. De plus, afin
de s’assurer de l’interaction des participants avec le système d’éclairage, ce dernier
s’éteignait automatiquement à toutes les heures, forçant ainsi les occupants à réajuster
l’éclairage selon leurs préférences.
Les résultats compilés par Begemann et al. (1997) démontrent que la majorité des gens
préfèrent la variabilité d’un éclairage naturel à la constance d’un éclairage artificiel. De
plus, les préférences observées quant aux niveaux d’éclairement sont en fait plus élevées
que les valeurs recommandées par les présents standards reconnus et, par conséquent,
correspondent à des valeurs où des stimulations biologiques peuvent se produire. Pour les
auteurs, ces constats suggèrent fortement que le confort des occupants dépend à la fois de la
satisfaction de leurs besoins visuels et biologiques, rejoignant ainsi la théorie recensée par
Veitch (2001).
Küller (2002) à son tour recense la littérature traitant de la relation entre l’environnement
lumineux et le corps humain. Il note que l’éclairement et la distribution (variabilité)
lumineuse au sein de l’environnement de travail peuvent influencer l’humeur et le niveau
de stress des occupants, mais aussi leur rendement quant à la quantité de travail qu’ils
effectuent. Autre constat important, les conditions lumineuses statiques offertes par un
éclairage artificiel contribueraient à augmenter la fatigue et les risques de désordres
affectifs. Tout comme Bommel et Beld (2004), Küller (2002) note que la variabilité propre
17
à un éclairage naturel influence positivement l’humeur des occupants et les stimule sur le
plan biologique.
2.1.2 État de la recherche en éclairage naturel intérieur
Boyce (2004) dresse le portrait de l’avancement des recherches en éclairage naturel
intérieur et identifie des pistes à suivre afin de faire avancer les connaissances. À la lumière
des informations et commentaires fournis par cet auteur, il apparaît que les précédents
efforts en recherche portant sur l’éclairage ont conduit au développement et à la validation
d’un modèle permettant la prédiction de l’impact de l’éclairage sur les performances
visuelles et la compréhension des conditions causant l’inconfort visuel. Toutefois, l’auteur
considère que le futur de la recherche devrait, d’une part, aller au-delà des concepts de
confort visuel et de visibilité par l’étude de l’impact de la lumière sur le système circadien
qui à son tour influence la santé et la performance de l’occupant, rejoignant ainsi Veitch
(2001) et Begemann (1997) qui traitent eux aussi de photobiologie. D’autre part, Boyce
(2004) insiste aussi sur le fait que d’autres recherches sont nécessaires afin de compléter la
documentation des concepts de confort visuel et de visibilité.
Dans cette même perspective d’élargissement du champ de recherche, Veitch (2004)
propose un modèle intégré de la qualité lumineuse illustré à la figure 1. Ce modèle est
directement dérivé de la définition de la qualité proposée plus tôt par Veitch (2001), soit le
degré d’excellence en matière d’atteinte des besoins humains et l’intégration de ceux-ci
avec l’architecture et la conservation d’énergie. Ce modèle de la qualité reconnaît donc que
la réponse de l’occupant face à son environnement lumineux est contextuelle, qu’elle
dépend des caractéristiques de l’occupant, de la configuration de son environnement et de
la culture. De plus, selon ce modèle, on remarque que le bien-être de l’occupant (section
supérieure du schéma) ne dépend pas uniquement de la notion de visibilité, mais aussi de
plusieurs facteurs propres à la photobiologie.
18
Figure 1: Modèle intégré de la qualité lumineuse (Source: Veitch, 2004, p.1).
2.1.3 Approche objective pour l’évaluation d’un environnement éclairé naturellement
Comme le suggère la littérature présentée jusqu’à présent, le confort de l’occupant dépend
de la capacité d’un environnement lumineux à offrir de bonnes conditions pour la visibilité
et des stimulations biologiques. Fontoynont (2002), invite lui aussi le chercheur à se
questionner sur la notion de qualité en éclairage en discutant de l’impact psychologique de
la fenêtre. Selon lui, la qualité d’un environnement lumineux est largement influencée par
la vue sur l’extérieur offerte par la fenêtre et son agréabilité. Il y aurait donc deux aspects
importants liés aux fenêtres : l’efficacité de l’éclairage qu’elles fournissent (sur le plan
visuel et photobiologique) et la qualité de la vue qu’elles offrent.
De prime abord, une approche simple et objective pour l’évaluation d’un environnement
lumineux semble donc difficile. Toutefois, Fontoynont (dans Adolphe, 1998) affirme
19
qu’une réflexion objective – voire totalement physique – sur le fonctionnement optique
d’un bâtiment en éclairage naturel a sa place au sein du projet architectural, aux côtés d’une
approche esthétique et émotionnelle. Il souligne que les systèmes d’éclairage naturel
peuvent être considérés comme des techniques d’éclairage, caractérisés et décrits à l’aide
de paramètres se rapportant à l’éclairage artificiel. De plus, toujours selon Fontoynont
(2002), il apparaît indispensable de définir des descripteurs de la qualité (indicateurs de
performance) de l’éclairage afin de documenter un espace sur le plan lumineux, tout
comme le suggère Boyce (2004).
C’est d’ailleurs ce que Dubois (2003), Ochoa et Capeluto (2006) et Moeck et al. (1998) ont
fait dans le cadre de leurs recherches respectives. Dubois (2003) a retenu l’éclairement
absolu et relatif au niveau du plan de travail ainsi que les luminances absolues et relatives
des surfaces de la pièce pour mesurer l’impact de sept dispositifs d’occultation solaire sur
la qualité d’un environnement éclairé naturellement. Ochoa et Capeluto (2006) ont étudié
l’impact de dispositifs d’occultation solaire sur le confort visuel par le biais de simulations
informatisées. Pour ce faire, ils ont tenu compte de l’éclairement horizontal et de
l’éblouissement. Quant à Moeck et al. (1998), ils ont quantifié l’impact de verres
électrochromiques sur la qualité des ambiances lumineuses en milieu de travail à l’aide
d’indicateurs de performance.
Par contre, ces travaux de recherche ne documentent pas l’impact de l’éclairage sur le plan
biologique. Quoique que l’interaction entre la lumière et divers processus biochimiques du
corps humain est maintenant bien comprise (Bommel et Beld, 2004), l’évaluation d’un
environnement lumineux en lien avec la biologie humaine demeure ardue. Veitch, en guise
de commentaire portant sur les travaux de Bommel et Beld (2004), mentionne que l’état
actuel de la recherche permet d’affirmer que l’intensité, la durée, le spectre et le pattern
d’exposition à la lumière influence la physiologie et le comportement humain. Il demeure
toutefois impossible de statuer avec précision sur les conditions (ou combinaisons de
conditions) menant à un bien-être optimal. La difficulté provient principalement du fait que
la dose quotidienne de lumière requise par le corps humain est inconnue (Veitch, 2001).
20
Les standards relatifs à l’éclairement devront éventuellement être revus à la hausse afin de
tenir compte de la dimension biologique (Veitch, 2001; Küller, 2002).
Afin de conclure cette section, il semble important de rappeler que l’évaluation de la qualité
d’un espace éclairé naturellement implique la considération d’une multitude de facteurs
(Veitch, 2004), comportant à la fois une partie d’objectivité et de subjectivité (Fontoynont,
2002). Par contre, avec l’identification de divers indicateurs de performance, le chercheur
est en mesure de quantifier, le plus objectivement possible, la qualité d’un environnement
lumineux sur le plan visuel. Pour ce faire cependant, comme mentionné par certains auteurs
(Fontoynont, 2002; Boyce, 2004; Parpairi et al., 2002; Veitch, 2004), de plus amples
recherches sont nécessaires afin d’identifier de nouveaux indicateurs de performance et
d’intégrer ceux-ci au sein d’une méthodologie complète d’évaluation.
2.2 Évaluation d’un environnement lumineux sur le plan visuel
Cette section de la recension est consacrée à l’identification de paramètres en lien avec la
qualité d’un environnement lumineux. De plus, le dépouillement de la littérature a permis
de dresser une liste d’indicateurs de performance permettant de caractériser avec précision
ces paramètres.
2.2.1 Paramètres d’un environnement lumineux à investiguer
Comme le font remarquer Veitch et Newsham (1996), il n’y a pas vraiment de consensus
sur ce qui constitue une bonne qualité d’éclairage. Par contre, en éclairage artificiel, il est
généralement admit que l’éclairement, la luminance, la répartition de la luminance
(contraste entre les surfaces), l’uniformité, le contrôle de l’éblouissement, le papillotement
des tubes fluorescents et la répartition de la puissance spectrale sont les dimensions
importantes de l’environnement lumineux.
21
En ce qui concerne l’éclairage naturel, Ruck et al. (2000) dressent une liste des principaux
paramètres à investiguer. Généralement, une bonne visibilité se définit par la présence
d’une quantité adéquate de lumière permettant à l’occupant d’accomplir ses tâches, une
distribution uniforme de l’éclairement et de la luminance, l’absence d’éblouissement et une
directivité de la lumière permettant de bien découper les objets dans l’espace. Tel que
discuté par Fontoynont (2002) et souligné à la section 2.1.3, l’environnement lumineux
éclairé naturellement peut être caractérisé et décrit de manière semblable à un espace
éclairé artificiellement, à l’aide de paramètres se rapportant à l’éclairage artificiel. Ruck et
al. (2000) mentionnent qu’aucun indicateur de performance standard ne permet de
quantifier la directivité de la lumière. Par contre, tel que discuté par Madsen et Donn
(2006), la combinaison des travaux de Frandsen (1989) et Cuttle (2003) pourrait aider à
l’évaluation de la directivité de la lumière. Ainsi, pour le chercheur soucieux de la qualité
de son analyse, il est donc possible et souhaitable de tenir compte des quatre paramètres :
l’éclairement, la distribution (variabilité) des luminances, l’éblouissement et la directivité.
Ce constat n’est pas sans rappeler le discours de Steemers (1994), celui-ci insistant sur le
fait que le confort visuel, en lien avec la qualité lumineuse d’un espace, est
multidimensionnel, donc qu’il ne concerne pas uniquement les niveaux d’éclairement. Tout
comme Ruck et al. (2000), il soutient que l’éblouissement ainsi que les patterns de
contraste doivent aussi être contrôlés.
2.2.2 Approche traditionnelle d’évaluation de la qualité lumineuse d’un espace
Comme le font remarquer Piccoli et al. (2004), la littérature portant sur l’ingénierie et
l’architecture a traditionnellement misé en grande partie sur un seul paramètre pour
l’évaluation des conditions d’éclairage, soit l’éclairement horizontal. Pour Boyce (2004), la
simple étude de l’éclairement horizontal au niveau du plan de travail ne constitue pas une
méthodologie complète. En fait, considérer un seul paramètre représente un réel obstacle
pour l’avancement des connaissances dans le domaine. En conclusion d’une recension de la
littérature portant sur les préférences et la satisfaction des occupants au sein
d’environnements lumineux, Galasiu et Veitch (2006) insistent sur le fait que les futures
22
recherches devraient inclure plus de paramètres. Le chercheur est encouragé à explorer au
delà du simple plan horizontal avec des indicateurs tels que la luminance verticale et les
ratios de luminance.
Piccoli et al. (2004) dénoncent le simple recours au niveau d’éclairement horizontal pour
qualifier un espace lumineux. Puisque le luxmètre ne tient compte que partiellement de la
lumière non verticale et que ce type de lumière est continuellement perçu par l’occupant,
une mesure unique d’éclairement horizontal est inadéquate pour qualifier un espace. Le fait
que de plus en plus de gens travaillent sur ordinateur plutôt que sur papier (passage d’une
tâche horizontale à une tâche verticale) ne fait que renforcer l’importance d’une telle
constatation. De plus, le luxmètre ne tient compte que de la lumière incidente, alors que
l’occupant perçoit la lumière réfléchie.
Outre le fait que les designers, architectes ou chercheurs, ont en général recours à peu de
paramètres afin d’évaluer la qualité lumineuse d’un espace, il est aussi à noter que les
méthodologies couramment utilisées comportent certaines limitations importantes. Comme
mentionné par Love et Navvab (1994) ainsi que Nabil et Mardaljevic (2005), le facteur de
lumière du jour, autre indicateur de performance traditionnellement utilisé pour décrire un
espace, est inadéquat lorsque utilisé seul, étant donné ses quelques limitations importantes :
L’éclairement causé par le soleil et les ciels non-couverts n’est pas pris en compte
par le FLJ; L’orientation du bâtiment n’est pas considérée; Les mesures fournies par le FLJ présentent d’importantes variations sous ciels
couverts; Les effets des éclairages mixtes (naturel et artificiel) sont difficiles à quantifier avec
le FLJ; Et finalement, la lumière non horizontale, aussi critique pour la perception humaine,
n’est pas considérée par le FLJ.
La problématique apparaît donc clairement; comme relevé précédemment dans
l’argumentation de Boyce (2004), les chercheurs se doivent d’explorer de nouveaux
indicateurs de performance. De plus, entre autres avec les récents développements en
informatique, le chercheur se voit offrir la possibilité d’approfondir son travail d’évaluation
23
par la combinaison de plusieurs indicateurs (Nabil et Mardaljevic, 2005; Boyce, 2004;
Meyer et Francioli, 2004). Ce qui amène donc à discuter d’une approche méthodologique
impliquant plusieurs indicateurs de performance pour qualifier un environnement éclairé
naturellement. À la lumière de la littérature présentée jusqu’à maintenant, il apparaît
possible d’affirmer que l’utilisation d’une approche impliquant plusieurs indicateurs de
performance couvrant les quatre principaux paramètres lumineux d’un espace permettrait
au chercheur de poser un regard plus complet sur la qualité de cet espace.
2.3 Indicateurs de performance documentant l’environnement lumineux
Les pages qui suivent présentent les indicateurs de performance identifiés au sein de la
littérature récente portant sur la qualification d’espace éclairé naturellement. Ces
indicateurs ont été retenus afin d’être intégrés à la méthodologie du présent travail de
recherche. Deux principaux critères ont guidé la sélection des indicateurs. D’une part, les
indicateurs doivent permettre de documenter l’un des quatre paramètres identifiés à la
section 3.1 et, d’autre part, ils doivent autant que possible avoir été développés à partir
d’expérimentations impliquant la lumière naturelle.
2.3.1 Facteur de lumière du jour (Daylight factor)
Le facteur de lumière du jour (FLJ) est défini par le rapport entre l’éclairement horizontal
intérieur au niveau du plan de travail et l’éclairement sur un plan horizontal extérieur
simultané sous un ciel couvert de distribution standard (CIE, 1955), tel qu’illustré à la
figure 2.
FLJ = (Éclairement intérieur / Éclairement extérieur) · 100% (1.1)
24
Figure 2: Illustration du facteur de lumière du jour (Source:
Ward et Shakespeare, 1998, p.349).
Malgré ses limitations précédemment énoncées dans la section 3.2, le FLJ est tout de même
retenu puisqu’il est accepté internationalement et très connu. Tel que mentionné par Love et
Navvab (1994), il permet de mesurer la quantité et la qualité de la lumière présente dans un
espace, car il :
exprime l’efficacité d’une pièce et de sa fenêtre en tant que système d’éclairage
naturel; donne une bonne indication de l’environnement lumineux intérieur tel que perçu par
l’humain, contrairement à l’éclairement horizontal absolu; décrit la relation entre les espaces intérieur et extérieur en indiquant le contraste
entre les deux (plus le FLJ est faible, plus le contraste est élevé).
Bülow-Hübe (2001) présente les valeurs clés de FLJ permettant d’évaluer la qualité d’un
espace éclairé naturellement :
FLJ < 1% Insuffisant pour la majorité des tâches FLJ = 2% Minimum requis FLJ entre 2% et 5% Considéré comme acceptable FLJ entre 5% et 10% L’espace a l’air substantiellement éclairé par la lumière du
jour, ce qui se traduit par une autonomie en éclairage pour les bureaux
FLJ > 10% Possibilité d’éblouissement
25
Supposant un ciel de 10 000 lux comme il est considéré dans le nord de l’Europe : 1% = 100 lux; 2% = 200 lux; 5% = 500 lux.
2.3.2 Éclairement naturel utile (Useful Daylight Illuminance)
L’éclairement naturel utile, aussi en lien avec le paramètre de l’éclairement, est issu des
travaux de recherche de Nabil et Mardaljevic (2005, 2006). Il constitue un nouveau
paradigme pour l’évaluation de la lumière naturelle à l’intérieur des bâtiments. Les auteurs
font remarquer que les méthodologies utilisées pour quantifier l’éclairement naturel se
doivent d’accommoder les variations possibles du niveau de l’éclairement disponible. Cela
implique de délaisser le concept de la valeur cible de 500 lux pour adopter une nouvelle
approche. Cette valeur de 500 lux, reconnue comme étant le standard à respecter au niveau
du plan de travail en éclairage artificiel dans un bureau, n’a jamais vraiment fait
l’unanimité en ce qui concerne l’éclairage naturel ou mixte. Dubois (2003) a d’ailleurs
soulevé les limitations inhérentes à l’utilisation de standards propres à l’éclairage artificiel
lors de l’étude de l’impact de dispositifs d’occultation solaire sur la qualité lumineuse d’un
espace. De plus, tel que mentionné par Galasiu et Veitch (2006), le niveau d’éclairement
préféré dans un bureau éclairé naturellement est très variable d’une personne à une autre et
les préférences quant à la quantité d’éclairage artificiel varient en fonction des tâches à
effectuer et de la distance par rapport à la fenêtre.
Afin de tenir compte de la variabilité de l’éclairement, un écart acceptable (valeur minimale
et maximale d’éclairement naturel acceptable pour un espace de travail) doit tout d’abord
être fixé. Suite à une recension de la littérature portant sur divers codes pour l’éclairage
intérieur et des recherches impliquant des occupants en milieu de travail et leurs
préférences face à un éclairage naturel, Nabil et Mardaljevic (2005) ont dégagé les
conclusions suivantes :
Un éclairage naturel inférieur à 100 lux est considéré insuffisant (doit être complété avec un éclairage artificiel);
Un éclairage naturel variant entre 100 et 500 lux est considéré adéquat lorsqu’utilisé seul ou jumelé avec un éclairage artificiel;
26
Un éclairage naturel variant entre 500 et 2000 lux est considéré comme désirable ou du moins tolérable;
Un éclairage naturel supérieur à 2000 lux cause souvent l’inconfort visuel et/ou thermique.
Nabil et Mardaljevic (2005, 2006) proposent donc le Useful Daylight Illuminance (UDI),
défini comme étant l’occurrence (ou pourcentage) annuelle pour laquelle l’ensemble des
valeurs d’éclairement mesurées au sein de l’espace évalué se situent entre 100 et 2000 lux.
Le principal avantage de l’UDI est de permettre la comparaison entre plusieurs propositions
de design en fonction de leur performance en ce qui a trait au niveau d’éclairement naturel.
L’indicateur a d’ailleurs été mis à l’épreuve lors d’une étude par simulation informatisée
(avec le logiciel Radiance) de l’éclairement à l’intérieur d’un bureau standard, et ce, pour
quatre orientations et trois types de verres. Les résultats présentés dans le tableau 1
démontrent que l’UDI, contrairement au FLJ, tient compte de l’orientation de la pièce. Les
différents types de verre ont aussi une influence sur les résultats.
Tableau 1: Comparaison UDI (Source: Nabil et Mardaljevic 2005, p.50)
UDI atteint (%) UDI dépassé (%)
(entre 100 et 2000 lux) (> 2000 lux)
UDI inférieur (%)
(< 100 lux)
Nord Est Sud Ouest
Verre clair 43,6 35,7 36,3 44,5 17,6 64,1 24,5 55,9
11,2 9,6 8,7 10,0
Verre moyennement teinté 51,4 24,9 42,7 35,6 20,2 59,6 29,3 48,6
14,1 12,1 10,6 12,4
Verre fortement teinté 63,1 5,5 51,6 20,1 25,6 50,2 37,7 35,5
21,8 18,7 14,6 17,2
Cet indicateur de performance a aussi la particularité de conserver la simplicité
d’interprétation propre à l’approche conventionnelle du FLJ puisque seulement trois
valeurs sont nécessaires afin de qualifier un espace donné. Par contre, la relation avec
l’extérieur décrite par le FLJ est perdue. Dans l’exemple illustré par le tableau précédent,
pour un verre clair orienté sud, l’interprétation des résultats peut s’effectuer comme suit :
27
L’UDI est atteint pour 17,6% de l’année de travail standard (643 heures / 3600 heures). Autrement dit, pour ces 643 heures, l’ensemble des mesures effectuées au niveau du plan de travail présentait un éclairement entre 100 et 2000 lux;
L’UDI est dépassé pour 64,1% de l’année de travail standard. Autrement dit, dans 64,1 % des cas, au moins une des mesures recueillies indiquait un éclairement supérieur à 2000 lux;
L’UDI est inférieur pour 8,7% de l’année de travail standard. Autrement dit, dans 8,7 % des cas, au moins une des mesures recueillies indiquait un éclairement inférieur à 100 lux;
Les 9,6 % restant correspondent aux heures de travail où il n’y avait pas de lumière naturelle disponible.
Ainsi, plus l’espace présente un UDI élevé, plus il offre un éclairage adéquat pour les
diverses tâches de l’occupant. De plus, l’UDI permet de connaître avec précision le
pourcentage annuel pour lequel l’éclairement est inférieur ou supérieur aux limites
précédemment identifiées. Il est à noter qu’à l’opposé du FLJ, qui s’appuie sur des données
dérivées de ciels théoriques, l’UDI repose sur une série de valeurs d’éclairement absolues
obtenues sous un ciel généré à partir de données météorologiques, et ce pour une année
complète.
L’UDI apparaît très intéressant pour l’étude du comportement lumineux à l’intérieur des
bureaux de la Caisse de dépôt et placement (CDP). Cependant, une attention particulière
doit être portée à la limite de 2000 lux proposée par Nabil et Mardaljevic (2005, 2006),
puisque le travail dans les bureaux de la CDP est en majorité effectué sur ordinateur. En
effet, Dubois (2001) a relevé dans la littérature quelques études soutenant qu’un éclairage
de plus de 500 lux n’est pas compatible avec le travail sur ordinateur. Par contre, elle
souligne que le standard de 500 lux ne tient compte que du confort visuel des occupants.
Ainsi, tel que discuté à la section 2.1.3, les effets bénéfiques de la lumière sur le plan
biologique (non-visual effects of light) nécessitant un éclairement plus important ne sont
pas considérés. En ce qui concerne le minimum de 100 lux proposé par Nabil et
Mardaljevic (2005, 2006), il est corroboré par la recension de Dubois (2001).
En contrepartie, Nabil et Mardaljevic (2005, 2006) s’appuient sur une étude menée par
Roche (2002). Cette recherche a démontré qu’un éclairement de 1800 lux était relativement
confortable pour des tâches effectuées sur un écran d’ordinateur, dans le cas ou celui-ci est
28
positionné de manière à éviter l’éblouissement et l’exposition à une lumière naturelle
directe. Ainsi, un écran adéquatement positionné dans les bureaux de la CDP justifierait
une limite maximale supérieure à 500 lux pour le calcul de l’UDI. De plus, dans le cadre
d’une recherche visant à démontrer l’influence du niveau d’éclairement et de la température
de couleur sur la perception subjective d’un environnement de travail, Manav (2007) a
démontré les avantages d’un niveau d’éclairement de 2000 lux. Suite à une immersion dans
une pièce test leur permettant de sélectionner un scénario lumineux en fonction de leurs
préférences, les 56 participants ont de manière générale affirmé, de par leurs réponses à un
questionnaire, une préférence pour un niveau d’éclairement supérieur à 500 lux. Ainsi, il a
pu être démontré qu’un éclairement de 2000 lux augmente le niveau de confort des
occupants tout en donnant l’impression de travailler dans une plus grande pièce.
Cependant, il doit être noté que cette étude n’impliquait qu’un éclairage artificiel et que le
travail sur ordinateur n’était pas considéré.
Afin de juger à la fois des stimulations sur le plan biologique, de l’impression subjective
des occupants et des contraintes reliées à l’utilisation d’un écran d’ordinateur, l’UDI sera
calculé pour des valeurs d’éclairement se situant entre 100 et 1000 lux ainsi qu’entre 100 et
2000 lux. De plus, l’UDI sera évalué pour les bureaux complets, mais aussi pour chacune
des surfaces de travail (tâches papier et informatisées).
2.3.3 Ratio d’éclairement vertical / horizontal
Les travaux de Love (1992) ainsi que Love et Navvab (1994) permettent de poursuivre la
discussion concernant les limitations du FLJ quant à sa capacité à décrire adéquatement un
environnement lumineux. Afin de remédier aux limitations du FLJ, Love et Navvab (1994)
proposent un nouvel indicateur, soit le ratio d’éclairement vertical / horizontal (ratio VH).
Ratio VH = Éclairement vertical / Éclairement horizontal (2.1)
À des fins de validation, cet indicateur a été comparé au FLJ pour cinq systèmes de
fenestration dans le cadre d’une étude. Pour ce faire, deux pièces test de grandeur réelle
identiques, à l’exception des réflectances intérieures, et orientées en direction sud ont été
29
construites. Les données d’éclairement pour les mois de juin et juillet ont été recueillies à
l’aide de senseurs à toutes les 10 secondes. Les mesures d’éclairement horizontal ont été
prises à la hauteur du plan de travail, tandis que le plan vertical contenant les points de
mesure pour l’éclairement vertical était orienté dans la direction du regard de l’observateur.
Le FLJ a aussi été mesuré pour l’ensemble des ciels et non pas uniquement sous un ciel
couvert. Suite à cette étude, les auteurs ont conclu que :
Les résultats obtenus par le calcul du ratio VH sont très stables,
contrairement aux résultats fournis par le FLJ. Autrement dit, une variation au niveau du facteur VH est beaucoup plus significative qu’une variation du FLJ;
Le ratio VH permet l’étude d’un système d’éclairage mixte tout en s’accommodant de la présence de lumière directe, ce qui lui confère un net avantage;
Le ratio VH permet de recueillir des informations supplémentaires sur les conditions d’éblouissement, de contraste et de réflexions internes spatiales.
Une étude antérieure portant sur les préférences humaines en termes de directivité de
l’éclairement (Cuttle et al., 1967, cités par Love et Navvab, 1994), permettent aux auteurs
de proposer des valeurs de référence pour l’évaluation d’un espace :
Ratio VH souhaité, valeurs comprises entre 1.2 et 1.8; Ratio VH inférieur à 1, satisfaction décroissante; Ratio VH supérieur à 2.2, inacceptable pour des espaces éclairés
naturellement.
En terminant, les auteurs soulignent l’importance de considérer plusieurs plans verticaux
(donc plusieurs ratios VH) advenant le cas où l’occupant est mobile au sein de son espace
de travail. De plus, cet indicateur se veut un outil complémentaire à l’étude d’un
environnement lumineux. Il importe donc de ne pas l’utiliser seul, mais bien en
combinaison avec d’autres indicateurs afin de raffiner une étude.
30
2.3.4 Plages de lumière directe
Fontoynont (1999) mentionne que la présence de plages de lumières dans le champ visuel
de l’occupant peut constituer une nuisance. En fait, la forte luminance de ces zones de
lumière directe peu causer un éblouissement indésirable. Dans le même ordre d’idées,
Bülow-Hübe (2001) a pu identifier une corrélation entre l’utilisation d’un dispositif
d’occultation solaire et la présence de plages de lumière dans la pièce. La position et la
dimension des plages doivent donc être prisent en compte afin de bien documenter le
l’environnement étudié.
Galasiu et Veitch (2006) citent les travaux de Boubekri et al. (1991) portant sur le degré de
satisfaction d’occupants de bureaux en fonction de la dimension des fenêtres et de la
quantité de lumière naturelle pénétrant dans un espace de travail. Cette étude a été menée
au Canada sous des ciels ensoleillés et partiellement couverts au mois d’août. Un total de
40 employés (38 femmes et 2 hommes) ont pris part à l’étude. Quatre dimensions de
fenêtres (10%, 20%, 30% et 40% de la surface du mur extérieur) et deux positions assises
ont été étudiées (assis face et parallèle à la fenêtre). Contrairement aux recherches
précédentes, Boubekri et al. (1991) n’ont pas mesuré la pénétration de lumière en termes de
durée, mais plutôt en termes de dimension des plages de lumière directe. Il a été démontré
que, peu importe la position assise, la dimension des fenêtres et des plages de lumière
n’affecte ni le degré de satisfaction des occupants, ni leur degré de stimulation ou leur état
émotionnel.
Cependant, il a été observé que la dimension des plages de lumière affecte positivement et
de manière significative l’impression de relaxation des occupants assis parallèlement à la
fenêtre. Les auteurs ont pu déterminer que la dimension optimale des plages devait osciller
entre 15 et 25% de l’aire totale du plancher et que 40% était la limite maximale acceptable.
Puisque les occupants des bureaux étudiés dans la présente recherche sont la plupart du
temps assis de côté à la fenêtre, il apparaît intéressant de tenir compte de ce critère.
31
2.3.5 Ratios de luminance dans le champ de vision
L’importance de considérer les ratios de luminance présents dans l’environnement découle
du fait que l’œil, malgré sa capacité à supporter de grandes variations de luminance, ne peut
s’adapter simultanément à plusieurs niveaux différents (Marty et al., 2003). De plus, tel que
mentionné par Athienitis et Tzempelikos (2002), un contraste trop élevé entre deux surfaces
juxtaposées peut constituer une source d’inconfort et de fatigue visuelle pour l’occupant.
Ainsi, comme le souligne Moore et al. (2002), un large consensus au sein de la
communauté des chercheurs indique que la définition de la qualité lumineuse doit tenir
compte de la perception de la luminance des surfaces composant l’espace. Afin de
documenter le paramètre de la luminance et ainsi compléter l’information fournie par les
indicateurs relatifs à l’éclairement, Piccoli et al. (2004) présentent une méthode
d’évaluation portant sur les ratios de luminance dans l’espace. Cette procédure comporte
quatre étapes :
Identifier les objets/images observés pendant le travail; Délimiter les zones du champ de vision où le regard est dirigé de manière
prédominante (voir figure 3); Mesurer les luminances dans les zones déterminées à l’étape précédente; Comparer, à l’aide de ratios, les luminances présentes dans le champ visuel.
Figure 3: Champ visuel de l’occupant (Source: Piccoli, 2004, p.33).
32
En ce qui a trait à la comparaison des luminances mesurées avec des ratios reconnus par la
communauté, Piccoli et al. (2004) fournissent relativement peu d’informations quant aux
ratios de référence à utiliser. Pour leur part, Sutter et al. (2006) mentionnent que de manière
générale la littérature reconnaît le ratio 1:3:10 entre la zone de la tâche (écran ou papier),
les zones avoisinantes à la tâche et les zones plus éloignées de la tâche. Cependant, la
définition de ces zones demeure imprécise. Afin de pallier à ce problème, Sutter et al.
(2006) font référence aux travaux de Dubois (2003) qui, suite à une recension de la
littérature, a pu définir ces zones comme suit :
La luminance dans le champ de vision (cône de 60 degrés) ne doit pas excéder trois
fois la luminance de la tâche visuelle ou être inférieure à un tiers de cette même luminance.
La luminance dans un cône de 120 degrés ne doit pas excéder dix fois la luminance de la tâche visuelle ou être inférieure à un dixième de cette même luminance.
La figure 4 illustre les cônes de 60 et 120 degrés utilisés par Sutter et al. (2006) afin de
valider l’hypothèse selon laquelle le ratio de luminance 1:3:10 était adapté au travail sur
ordinateur. Pendant quatre jours, les auteurs ont mesuré la luminance dans le champ de
vision de huit employés qui consacrent environ 70% de leur temps au travail sur ordinateur.
Les mesures ont été effectuées lorsque les occupants se disaient satisfaits de leur
environnement lumineux. L’analyse des données a démontré que les situations
satisfaisantes respectaient le ratio 1:3:10. Cependant, lorsqu’une fenêtre occupait une partie
du champ de vision de l’occupant, il a été observé que le ratio 1:6:20 était plus représentatif
des besoins des occupants. De plus, une tolérance allant jusqu’à un ratio de 1:50 a pu être
observée lorsqu’une fenêtre était présente dans le champ de vision et que la dimension de la
plage de luminance intense demeurait relativement petite (environ 5% du champ de vision).
Puisque la fenestration occupe parfois une portion du champ de vision des occupants des
bureaux étudiés dans la présente recherche, les conclusions tirées par Sutter et al. (2006)
apparaissent très importantes. Ainsi, le ratio 1:3:10, généralement reconnu comme
standard, ne devra pas représenter la limite absolue entre un espace confortable et
inconfortable sur le plan visuel.
33
Figure 4: Délimitation des zones pour l’étude des ratios de
luminance (Source: Sutter et al., 2006, p.784).
2.3.6 Variabilité de la luminance (Luminance Difference Index)
Toujours dans le but d’évaluer un système d’éclairage naturel, Parpairi et al. (2002)
proposent un indice de variabilité de la luminance. Tout comme d’autres chercheurs
précédemment mentionnés (Boyce, 2004 ; Fontoynont, 2002), Parpairi et al. recensent
quelques insuffisances dans la recherche relative à l’éclairage naturel. Entre autres, le
besoin d’identifier des paramètres physiques pour l’évaluation de la qualité de l’éclairage.
Parpairi et al. (2002) basent leur recherche sur l’hypothèse voulant que les différences de
luminance dans un espace affectent la perception de l’espace. Cette opinion est aussi
partagée par Marty et al. (2003), qui affirment que les différences de luminance dans un
espace constituent un des paramètres affectant le plus la perception de l’occupant.
Afin de valider leur hypothèse, Parpairi et al. (2002) ont mené des enquêtes auprès de 78
participants dans trois bibliothèques de Cambridge (26 par bibliothèque). Au total, sept
lieux de lecture ont été étudiés. Tous les participants ont rempli un questionnaire visant à
connaître leur appréciation de la qualité lumineuse de l’espace de lecture. En parallèle, la
luminance pour un cône d’ouverture de 16.5 degrés a été mesurée à tous les 11.25 degrés
34
(32 mesures pour couvrir les 360 degrés). Les 64 mesures (32 pour un plan horizontal et 32
pour un plan vertical) ont été effectuées à l’endroit où était assis le participant lorsqu’il
remplissait le questionnaire. Tel qu’illustré à la figure 5, les données recueillies peuvent
être présentées sous forme de diagramme polaire.
1
10
100
10001
23
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
1516
1718
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
3132
Figure 5: Diagramme polaire comprenant les 32 mesures de luminance dans un plan horizontal.
Les auteurs interprètent ensuite ces données afin d’obtenir un nombre (indice) tenant
compte du «bruit» des diagrammes résultants, soit la quantité de pointes qu’ils comportent
et la fréquence avec laquelle la luminance varie au-delà de la moyenne pour chaque cas.
Dans un premier temps, les auteurs proposent d’obtenir cet indice en calculant la différence
des logarithmes des luminances consécutives. Cependant, la corrélation observée entre
l’indice ainsi obtenu et les questionnaires demeure faible.
Les auteurs proposent alors de prendre en compte les mouvements des yeux et de la tête
dans leurs calculs. S’inspirant des travaux de Falk et al. (1986), ils proposent de calculer la
différence de luminance pour divers angles d’acceptation, soit 11.25o, 22.5o, 45o et 180o.
L’angle de 11.25o correspond au fait que 85% des mouvements des yeux s’inscrivent dans
un cercle de 15o ou moins. L’angle de 22.5o est considéré puisque les saccades, soit les
35
mouvements rapides de l’œil échappant au contrôle volontaire, peuvent atteindre 40o.
Finalement, l’angle de 45o correspond à la rotation de l’œil et celui de 180o au mouvement
de la tête.
La luminance moyenne des 32 points de mesure est calculée pour chacun des angles
d’acceptation. L’exemple suivant présente le calcul pour un angle d’acceptation de 45o :
Lmoy0
o = (L337.5o + L348.75o + L0o + L11.25o + L22.5o) / 5 Lmoy11.25o = (L348.75o + L0o + L11.25o + L22.5o + L33.75o) / 5 Ainsi de suite jusqu’à ce que le cercle soit complété.
La sommation des logarithmes des différences en valeur absolue (pour éviter des valeurs
négatives) de chacun des cônes (avec une ouverture correspondant à l’angle d’acceptation)
est ensuite calculée, et ce à partir de différents points. L’exemple suivant présente les
calculs pour un angle d’acceptation de 45o :
À partir de 0o : log│(Lmoy0
o - Lmoy315o)│ + log│(Lmoy45 - Lmoy0o)│ +
log│(Lmoy90o - Lmoy45o)│ + log│(Lmoy135o - Lmoy90o)│ + log│(Lmoy180o - Lmoy135o)│ + log│(Lmoy225o - Lmoy180o)│ + log│(Lmoy270o - Lmoy225o)│ + log│(Lmoy315o - Lmoy270o)│
À partir de 11.25o : log│(Lmoy11.25o - Lmoy326.25o)│ + log│(Lmoy56.25 - Lmoy11.25o)│ + log│(Lmoy101.25o - Lmoy56.25o)│ + log│(Lmoy146.25o - Lmoy101.25o)│ + log│(Lmoy191.25o - Lmoy146.25o)│ + log│(Lmoy236.25o - Lmoy191.25o)│ + log│(Lmoy281.25o - Lmoy236.25o)│ + log│(Lmoy326.25o - Lmoy281.25o)│
Ainsi de suite jusqu’à ce que le cercle soit complété.
La somme la plus élevée correspond à l’indice de variabilité de la luminance (indice LD)
proposé par les auteurs puisqu’elle représente le degré de variance le plus élevé pour
l’angle d’acceptation considéré. Une analyse statistique a permis de démontrer une
corrélation modérément élevée (r = 0,65) entre l’appréciation de l’espace par les
participants et l’indice LD pour des angles d’acceptation de 45 et 180 degrés dans un plan
horizontal (indice LD 45horizontal et indice LD 180horizontal). Ainsi, plus LD 45horizontal et LD
180horizontal sont élevés, plus la variabilité de la luminance d’un espace est grande et plus cet
espace paraît agréable et lumineux pour ses occupants. LD 11.25horizontal, LD 11.25vertical
ainsi que LD 180vertical ont présenté des corrélations modérées. Pour leur part,
36
LD22.5horizontal, LD 22.5vertical et LD45vertical se sont avérés de mauvais indices pour prédire
la perception de l’éclairage.
Les travaux de Parpairi et al. (2002) n’ont toutefois pas permis d’identifier la limite
acceptable de variabilité. Dans le même ordre d’idées, une recension menée par Veitch
(2001) indique qu’il n’existe pas de consensus en ce qui a trait à une variation de luminance
optimale. Toutefois, Veitch indique que la littérature recensée porte à croire que la non
uniformité de la luminance au sein d’un espace semble être préférable puisqu’elle peut
créer de l’intérêt ou encore mettre l’accent sur certains détails. Afin d’illustrer la
complexité de l’évaluation de l’impact de la variabilité de la luminance, Veitch (2001) cite
les travaux de Aldworth et Bridgers (1971). Ces derniers ont étudié l’effet de la variabilité
temporelle de la luminance sur la perception d’un espace et l’exécution d’un travail de
bureau. Ils n’ont pu démontrer un effet systématique sur l’exécution de tâches. Il semblerait
par contre qu’une variation de l’éclairage durant la session de travail contribuerait à
améliorer l’apparence perçue de la pièce.
Malgré que les précédentes recherches n’aient pu identifier les limites acceptables de la
variabilité de la luminance, les indices LD 45horizontal et LD 180horizontal apparaissent
pertinents pour l’étude à la CDP, puisqu’ils permettent de comparer aisément les bureaux
entre eux. Par contre, il apparaît évident que l’information fournie par l’indice LD doit être
complétée à l’aide d’une étude documentant les risques d’éblouissement.
2.3.7 Éblouissement
Comme le font remarquer plusieurs auteurs (Osterhaus, 2005; Kim et Yasuko, 2004; Marty
et al., 2003; Vos, 2003; Velds, 2002; Nazzal, 2001; Ruck, 2000), l’éblouissement constitue
l’un des principaux problèmes liés à l’utilisation de la lumière naturelle pour éclairer un
espace. Généralement, l’éblouissement résulte du fait que les fenêtres occupent une portion
du champ de vision de l’occupant, ou encore sont présentes par réflexion dans l’écran
d’ordinateur. Ostherhaus (2005) et Bülow-Hübe (1995) définissent ainsi les deux
principaux types d’éblouissement :
37
Éblouissement perturbateur (éblouissement physiologique) : effet de voile causé par la dispersion de la lumière au sein de l’œil. La visibilité et la performance visuelle sont affectées.
Éblouissement d’inconfort (éblouissement psychologique) :
sensation de distraction ou de douleur causée par des sources lumineuses intenses et/ou réparties non uniformément dans le champ de vision. L’œil est sollicité alors que la tâche à effectuer requiert une concentration visuelle. Contrairement à l’éblouissement perturbateur, il n’y a pas de perte de visibilité. L’éblouissement d’inconfort se traduit plutôt par une fatigue visuelle parfois accompagnée de maux de tête.
Dans le cas d’un environnement de travail, il est nécessaire d’évaluer les possibilités
d’éblouissement d’inconfort. Suite à une revue de la littérature portant sur les indices
d’éblouissement, Marty et al. (2003) et Dubois (2001), concluent qu’aucun des indices
existants ne peut prédire avec une précision satisfaisante le niveau d’éblouissement subi par
les occupants d’un espace éclairé naturellement. En fait, les formules existantes conduisent
généralement à des degrés d’inconfort théoriques supérieurs à ceux observés sous des
conditions lumineuses réelles (Velds 2002).
Par contre, malgré qu’il ait tendance à surévaluer l’éblouissement (Fisekis et al., 2003;
Velds, 2002), le Daylight Glare Index (DGI) constituerait une bonne alternative pour
l’évaluation du niveau d’éblouissement subi par les occupants. Comme le mentionnent
Marty et al. (2003), le DGI semble être le seul à tenir compte des effets combinés de la
dimension et de la position de la fenêtre, du ciel et de la luminance d’arrière-plan, de la
ligne de vision de l’occupant, de la distance et de la position de l’occupant par rapport à la
fenêtre. Quoiqu’ils puissent permettre la comparaison de plusieurs situations, les résultats
fournis par cet indice doivent être traités avec précaution.
Le fait que les indices d’éblouissement aient majoritairement été développés dans le cadre
d’études impliquant uniquement des sources de lumière artificielle explique leurs
principales limitations. De plus, certains indices d’éblouissement comme le DGI ont été
développés à partir d’études impliquant un nombre restreint de participants qui fixaient une
fenêtre. Tel que mentionné par Osterhaus et Bailey (1992), les indices d’éblouissement ne
38
tiennent donc pas compte de la perception du confort ou de l’inconfort en relation avec
l’accomplissement de tâches précises comme la lecture ou le travail sur ordinateur.
Récemment, Wienold et Christoffersen (2005a, 2006) ont proposé une approche afin de
déterminer un nouvel indice d’éblouissement, le Daylight Glare Probability (DGP). Son
développement s’appuie entre autres sur les fortes corrélations observées par Velds (2000)
entre l’éclairement vertical au niveau de l’œil et la perception subjective de
l’éblouissement. Dans le cadre de leurs travaux, ils ont mesuré la distribution lumineuse à
l’intérieur du champ visuel à l’aide d’une caméra CCD dans une première pièce (pièce de
référence). En parallèle, dans une deuxième pièce identique (pièce d’évaluation), plus de 70
participants ont évalué leur degré d’inconfort dû à l’éblouissement en répondant à des
questionnaires. Menée conjointement par le Danish Building Research Intitute (Danemark)
et le Fraunhofer Institute for Solar Energy Systems (Allemagne), la cueillette de données a
été effectuée pour trois façades différentes comportant respectivement 21%, 45% et 89% de
surface vitrée. De plus, différents dispositifs d’occultation solaire ont été utilisés lors de
l’expérimentation.
Trois éléments clés permettent à leur recherche de se distinguer :
Contrairement à la majorité des études antérieures portant sur l’éblouissement, les
participants ont été invités à qualifier leur degré d’inconfort lors de situations
impliquant une tâche. Ainsi, l’éblouissement a été quantifié non pas en fixant
directement une source lumineuse artificielle, mais bien en relation avec des tâches
précises à accomplir au sein d’un bureau (lecture, travail sur ordinateur);
Aucun éclairage artificiel n’a été utilisé lors des sessions d’évaluations. La décision
d’exclure l’éclairage artificiel de l’expérimentation est basée sur les travaux de
Velds (2000) qui a démontré que l’éclairage artificiel avait un impact négligeable
sur le niveau d’éblouissement dans le cas d’un espace de travail éclairé latéralement
par une fenêtre;
Finalement, au lieu de questionner les participants sur le degré d’éblouissement
perçu (imperceptible – perceptible – dérangeant – intolérable), ils ont plutôt cherché
à quantifier la probabilité d’être importuné dans une situation donnée (imperceptible
39
– dérangeant). Une telle approche permet d’éviter les difficultés associées au niveau
de perception de l’éblouissement propre à chaque personne. Autrement dit, il s’agit
d’identifier les situations inconfortables et non pas nécessairement le degré
d’inconfort perçu.
Les résultats obtenus ont démontré que la corrélation entre la réaction des participants et le
DGP pouvait être améliorée en tenant compte, en plus de l’éclairement vertical, des sources
d’éblouissement présentes dans le champ de vision. La formule suivante permet d’obtenir
la meilleure corrélation :
DGP = 5,87 · 10-5 · Ev + 9,18 · 10-2 · log (1 + ∑i
Ls2
,i · ωs ,i
Ev1.87 · P2
i
) + 0,16 (2.2)
Où : Ev correspond à l’éclairement vertical au niveau de l’oeil; Ls correspond à la luminance de la source (cd/m2); ωs correspond à la dimension angulaire (perçue par l’œil) de la source en stéradians; P correspond à l’indice positionnel de Guth.
Comme le montre la formule précédente, le DGP minimal pouvant être calculé est de 0,16
(16%). Le fait qu’aucune situation totalement exempte d’éblouissement n’ait été considérée
lors des travaux entourant le développement du DGP explique cette limitation. En fait, les
auteurs mentionnent qu’il est difficile de quantifier avec exactitude la probabilité
d’éblouissement pour une situation ne présentant pas ou peu d’éblouissement puisqu’un
biais est toujours présent en raison de participants qui demeurent importunés peu importe
les conditions lumineuses. Ainsi, les auteurs restreignent la validité de l’indice à une valeur
de 0,20 (20%). Une valeur comprise entre 0,16 et 0,20 doit donc être interprétée avec
prudence. D’après les auteurs, il est cependant raisonnable d’affirmer qu’un DGP inférieur
à 0,20 correspond à une situation où très peu de gens seraient incommodés.
Le programme Evalglare, développé par la même équipe et distribué gratuitement, permet
d’évaluer le DGP à partir d’images de type fish-eye produite avec Radiance. Pour ce faire,
le programme calcule la luminance moyenne des pixels contenus dans une zone tâche
40
prédéterminée. Chacun des pixels présentant une luminance supérieure à la luminance
moyenne de cette zone multipliée par un facteur donné (par défaut ce facteur est de 5) est
considéré comme un potentiel d’éblouissement. Evalglare regroupe ensuite les pixels
potentiellement éblouissants qui sont adjacents afin de localiser les sources
d’éblouissement.
2.3.8 «Flow» de lumière
La majorité des indicateurs présentés jusqu’à maintenant permettent une évaluation
bidimensionnelle de l’environnement lumineux. Comme le font remarquer Love (1992) et
Cuttle (2003), le recours systématique à des indicateurs bidimensionnels constitue une
négation de la nature tridimensionnelle intrinsèque à l’éclairage. Pour sa part, le ratio
d’éclairement vertical/horizontal, tel que présenté à la section 2.3.3, permet certes l’amorce
d’une lecture en trois dimensions des propriétés lumineuses d’un espace, mais qu’en est-il
de la perception des objets présents dans la pièce à l’étude, de l’interaction entre forme et
lumière ?
Pour l’étude de cette interaction, Frandsen (1989) propose le concept de l’échelle des
ombres (Scale of shadows). Grâce à des sphères blanches au fini mat positionnées dans une
pièce, Frandsen a pu observer différents patterns d’ombres (shading pattern) et en proposer
une classification. La figure 6 présente les types d’ombres observés par Frandsen et
l’échelle qui leur est associée.
L’observation des patterns de luminance présents sur les sphères donne un aperçu de la
directivité de la lumière et permet de juger de la qualité de l’éclairage. Ainsi, la perception
de certains détails sur les objets fortement contrastés (types 0 à 2) peut être difficile. À
l’opposé, un objet dont l’aspect tridimensionnel est moins apparent (types 8 à 10) indique
souvent un éclairage manquant de directivité. Ce type d’éclairage peut nuire à la mise en
valeur des objets. Idéalement, un éclairage équilibré (types 4 à 6) permet à la fois de bien
lire les objets dans l’espace et de distinguer leurs textures et détails.
41
0 :
1-3 :
4-6 :
7-9 :
10 :
Très nettes
Fortes
Modérées
Faibles
Très diffuses
Figure 6: Échelle des ombres selon Frandsen (source: Frandsen, 1989).
Dans le cadre d’un atelier, Madsen et Donn (2006) ont proposé à leurs étudiants d’utiliser
le concept de Frandsen afin de documenter différents projets architecturaux. Des sphères
ont été ajoutées aux modèles informatisés conçus par les étudiants et des images de
synthèse ont été produites afin de visualiser l’interaction entre lumière et forme. Madsen et
Donn mentionnent qu’une telle méthodologie permet de visualiser aisément le flot de
lumière et d’en évaluer l’orientation. Cependant, malgré une variété de points de vue
utilisés (coupes et perspectives) et un traitement des images avec le programme falsecolor
de Radiance, les auteurs constatent qu’il est difficile d’identifier les types d’ombres de
Frandsen. De plus, cette difficulté s’accentue pour les situations impliquant plusieurs
sources lumineuses, comme dans le cas d’une pièce à la fois éclairée par une fenêtre
latérale et un puits de lumière. Ultimement, l’identification des types d’ombre demeure très
subjective.
Pour sa part, Cuttle (2003) introduit le ratio d’éclairement vectoriel/scalaire (ratio Ev/Es)
pour évaluer l’apparence d’objet au sein d’un environnement lumineux. Il définit
l’éclairement scalaire (Es) comme étant l’éclairement moyen sur une sphère positionnée en
un point d’intérêt. L’éclairement en provenance de toutes les directions et atteignant la
sphère est donc pris en compte pour le calcul de l’éclairement scalaire. Love (1992)
souligne que la prise en compte de l’éclairement scalaire constitue un bon complément à
42
l’étude de l’éclairement horizontal (FLJ et UDI) puisqu’il tient compte de l’éclairement
provenant de sources non horizontales, comme la lumière réfléchie par les murs. Pour sa
part, l’éclairement vectoriel (Ev) est déterminé en additionnant l’ensemble des vecteurs
d’éclairement frappant la sphère. Concrètement, l’éclairement vectoriel peut être obtenu en
mesurant l’éclairement sur les faces d’un cube et en additionnant les six vecteurs, soit un
vecteur pour chaque face. Le ratio Ev/Es a toujours une valeur comprise entre 0 et 4 tel que
le démontre la figure 7.
Figure 7: Illustration des valeurs maximale et minimale du ratio Ev/Es.
Suite à une étude menée par Cuttle et al. (1967, cités par Cuttle, 2003) visant à déterminer
la préférence des gens pour l’apparence de traits humains en situation d’entrevue, il a été
déterminé qu’un ratio Ev/Es compris entre 1.2 et 1.8 est préférable. Le tableau suivant
présente différentes valeurs de ratio Ev/Es et l’évaluation subjective correspondante.
43
Tableau 2: Correspondances entre le ratio Ev/Es et l’évaluation subjective du «flow» de lumière (source: Cuttle, 2003, p.88).
Ratio Ev/Es Évaluation subjective
4.0 (maximum) 3.5 Dramatique
3.0 Très fort Contrastes forts
2.5 Fort Convenable dans le cadre d'une exposition
2.0 Modérément fort Apparence plaisante (visage distant)
1.5 Modérément faible Apparence plaisante (visage à proximité)
1.0 Faible Éclairage doux, effets subtils
0.5 Très faible Éclairage diffus, sans ombre 0 (minimum)
De plus, toujours selon Cuttle et al. (1967, cités par Cuttle, 2003), les gens préféreraient
une orientation latérale à une orientation plus verticale pour le «flow» de lumière. L’étude a
démontré qu’un vecteur d’éclairement avec une altitude comprise entre 15 et 45 degrés est
préféré par la majorité des gens.
Pour l’étude à la CDP, l’approche de l’échelle des ombres proposée par Frandsen semble
intéressante à première vue. Le fait de positionner des sphères permet d’évaluer
visuellement la directivité de la lumière au sein des bureaux étudiés. Cependant, étant
donné que l’un des bureaux à l’étude présente une fenestration sur deux façades, il est fort
probable que l’identification des types d’ombre de Frandsen soit plus ardue dans certaines
situations. Il est donc proposé d’utiliser le ratio Ev/Es de Cuttle (2003), l’altitude du vecteur
d’éclairement peut alors être évaluée. De plus, les correspondances proposées par Cuttle en
lien avec les traits humains (voir tableau 2) apparaissent pertinentes pour l’étude à la CDP.
Puisque les occupants sont appelés à recevoir un collègue dans leur bureau, une des sphères
peut être positionnée de manière à représenter la tête d’un visiteur dans les bureaux. Selon
le tableau 2, un ratio Ev/Es d’environ 1,5 est préférable pour ces situations.
44
2.3.9 Synthèse des indicateurs retenus pour l’étude à la CDP
En conclusion de cette section de la recension, le tableau 3 contient les différents
paramètres lumineux à documenter ainsi que les indicateurs retenus pour l’étude.
Tableau 3: Indicateurs de performance retenus pour l’étude Paramètres lumineux Indicateurs de performance Critères pour l’évaluation
Éclairement Facteur de lumière du jour • FLJ compris entre 2% et 5% est acceptable
(FLJ) • FLJ compris entre 5% et 10% donne
l'impression que l'espace est
substantiellement éclairé par la lumière
naturelle
Éclairement naturel utile • Calculé pour un éclairement compris entre
(UDI) 100 et 1000 lux et entre 100 et 2000 lux
Ratio éclairement vertical/ • Ratio VH idéal compris entre 1,2 et 1,8
éclairement horizontal (ratio VH)
Distribution (variabilité) Ratio de luminance dans • La luminance dans un cône de 60 degrés
le champ de vision ne doit pas excéder trois fois la luminance
de la tâche visuelle ou être inférieure à un
tiers de cette même luminance
• La luminance dans un cône de 120 degrés
ne doit pas excéder dix fois la luminance
de la tâche visuelle ou être inférieure à un
dixième de cette même luminance
Indice de variabilité de la luminance • Indice le plus élevé possible sans causer
(indice LD) d'inconfort
Position et dimension des • Superficie de la plage comprise entre 15
plages de lumière directe et 25 % de l'aire de plancher du bureau
(limite maximale acceptable de 40%)
Éblouissement « Daylight Glare Probability » • Indice le plus bas possible (indice
(indice DGP) représentant la probabilité d'inconfort)
Directivité Ratio d'éclairement scalaire/ • Ratio idéal compris entre 1,2 et 1,8
vectoriel (ratio Ev/Es)
Altitude du vecteur • Altitude idéale comprise entre 15 et 45
d'éclairement degrés
45
2.4 Simulation numérique comme outil d’évaluation de la qualité d’un éclairage
Suite à la présentation des indicateurs de performance retenus pour l’évaluation des
bureaux de la CDP, il importe de rappeler que leur force réside dans leur complémentarité.
Il appartient alors au chercheur de les combiner afin d’obtenir une idée plus juste des
conditions tridimensionnelles d’éclairage d’un espace. Comme mentionné par Boyce
(2004), optimiser l’utilisation des logiciels de simulations lumineuses déjà existants
permettra au chercheur d’optimiser son travail d’évaluation.
2.4.1 Évaluation par simulation informatisée vs évaluation subjective
Le recours à la simulation informatisée afin de valider un espace architectural implique
cependant une limitation de taille, soit l’absence de participants pour corréler les résultats
obtenus. Toutefois, comme le mentionne Dubois (2003), une évaluation subjective
impliquant des participants en situation réelle s’avère impensable dans certaines situations.
En effet, le nombre très élevé de données nécessaires à une évaluation comme celle visée
par la présente recherche nécessiterait beaucoup trop de temps et le nombre d’instruments
de mesure requis implique des dimensions logistique et économique toutes deux
contraignantes.
De plus, Fontoynont (2002) rappelle que l’éclairage naturel diffère grandement des
systèmes d’éclairage artificiel en ce qui a trait à sa variabilité en intensité ainsi qu’en
couleur. Il ajoute que pour espérer capter cette variabilité, les études doivent s’attarder à
caractériser la source lumineuse naturelle dans l’espace et dans le temps. Il est donc plus
approprié d’utiliser la simulation afin de porter un jugement sur la qualité d’un
environnement lumineux. Étant donné que le chercheur contrôle l’ensemble des paramètres
sans dépendre des conditions extérieures, la simulation permet de sonder l’espace sur
plusieurs jours, voire une année complète, et ce pour plusieurs types de ciels (Marty et al.,
2003).
46
2.4.2 Logiciel de simulation Radiance, avantages et validation
Développé en tant qu’outil de recherche pour l’exploration des techniques avancées de
rendu en éclairage à la fin des années 80, Radiance a par la suite évolué en un puissant
système de visualisation lumineuse. Le logiciel est unique en ce qui concerne sa capacité à
simuler le comportement de la lumière au sein d’environnements complexes, autant au
niveau des résultats numériques qu’il fournit qu’au réalisme des images qu’il peut générer
(Ward et Shakespeare, 1998). En plus d’être distribué gratuitement sur Unix et Windows,
Radiance constitue sans contredit l’outil de simulations de la lumière le plus puissant et le
plus flexible présentement offert au chercheur. Lorsque comparé à d’autres logiciels de
simulations tels que Lightscape, Microstation et RadioRay, Radiance se positionne
avantageusement en ce qui a trait au niveau de précision offert (Roy, 2000). En fait, malgré
qu’il nécessite une bonne période d’apprentissage, Radiance a maintes fois démontré qu’il
était un logiciel de choix pour prédire les niveaux d’éclairement (Ashmore et Richens,
2001; Aizelwood et al. 1998; Houser et al. 1999; Ubbelohde et Humann, 1998; Khodulev
et Kopylov, 1996). Mardaljevic (1995) dresse la liste des principaux avantages du logiciel,
qui selon lui en font un outil de prédilection pour le chercheur :
Le logiciel est basé sur les lois physiques de propagation de la lumière ; Il a la capacité de modéliser des entités lumineuses complexes et réalistes,
naturelles et artificielles ; Il supporte une grande variété de modèles de réflexions et de transmissions ; Il supporte des géométries complexes et peut les importer à partir d’un système
CAD.
S’ajoute à cette liste le fait que le logiciel soit complètement validé, tel que mentionné par
Dubois (2003). Puisque la présente recherche ne vise pas la validation d’un outil de
simulation, mais bien l’évaluation d’ambiances lumineuses à l’aide de l’un de ceux-ci, il
importe d’avoir recours à un logiciel bien documenté et fiable. Outre les travaux cités
précédemment, plusieurs études ont été menées afin de valider Radiance.
C’est le cas de Mardaljevic (1995) qui a comparé une prédiction de l’éclairement obtenue
par simulation informatisée à des mesures effectuées dans une pièce à échelle réelle. Les
47
comparaisons ont été effectuées pour des ciels couverts et ensoleillés et portaient sur trois
scénarios, soient une fenêtre standard avec verre clair et deux types de tablettes de lumière
(light shelf). Comme la validation se veut la plus fiable possible, une attention particulière a
été portée à la composition du ciel numérique utilisé pour les simulations. Dans ce cas,
l’auteur a travaillé avec une distribution de ciel obtenue par monitorage à l’aide d’une
instrumentation positionnée sur le toit juste au-dessus de la pièce étudiée. Ainsi, les
discordances possibles entre les données simulées et les données mesurées ne seraient pas
attribuables à un modèle théorique erroné, mais bien aux algorithmes de calcul du logiciel.
En ce qui concerne les mesures effectuées à l’intérieur de la pièce, six senseurs placés à 0,7
m du sol (hauteur du plan de travail) ont enregistré les données.
Les résultats ont démontré une faible erreur relative moyenne de 5,6% entre les données
mesurées et simulées. Cette concordance des données, combinée à la précision des
instruments utilisés pour les prises de mesures (éclairement mesuré précis à 5% près,
luminance mesurée précise à 10% près) a permis d’affirmer que le logiciel de simulation
Radiance prédit adéquatement l’éclairement.
Pour leur part, Galasiu et Atif (2001) ont évalué la précision des logiciels d’éclairage
Adeline (une des nombreuses interfaces de Radiance) à simuler la distribution de
l’éclairement en provenance d’une source naturelle et d’estimer la consommation
électrique. Un atrium fermé, équipé d’un dispositif d’éclairage à fonctionnement
automatique et couvert d’un puits de lumière composé de plusieurs pièces de verre a été
retenu pour l’étude. Des mesures de l’éclairement horizontal intérieur et extérieur, du
rayonnement solaire et du temps d’utilisation de l’éclairage artificiel ont été effectuées en
été et en hiver. L’efficacité des logiciels a donc pu être évaluée par la comparaison des
distributions d’éclairement prédites et mesurées sur le site ainsi que la consommation
énergétique simulée et mesurée.
Suite à ces comparaisons, il a été démontré que le modèle numérique a le potentiel de
prédire adéquatement la performance lumineuse d’un espace, à condition que cet espace
soit modélisé avec précision (géométrie, matériaux et description du ciel). De plus, cette
48
prédiction serait valide pour un ciel couvert et ensoleillé. Les résultats obtenus ont par
contre démontré que Radiance est plus précis sous un ciel couvert qu’ensoleillé. Les
auteurs font cependant remarquer que si les vraies transmittances avaient été assignées aux
verres du puits de lumière (au lieu d’une transmittance moyenne), les résultats sous un ciel
clair auraient probablement été plus représentatifs de la réalité. De plus, une sélection plus
méticuleuse des paramètres de rendu aurait probablement également augmenté la précision
des simulations. Dans le même ordre d’idées, suite à une étude visant la comparaison de
valeurs d’éclairement mesurées dans une pièce test (12m x 12m x 3,6m de haut) et
obtenues par simulation à l’aide de Radiance, Jarvis et Donn (1997) ont statué qu’un haut
niveau de corrélation peut être atteint, mais que la précision des simulations dépendait
largement de la sélection des paramètres de rendu.
2.4.3 Critères de qualité du modèle numérique
Les conclusions formulées par Galasiu et Atif (2001) et par Jarvis et Donn (1997) sont
étroitement liées à la notion de qualité du modèle numérique. Tel que le note Reinhart
(2005), le modèle numérique doit être documenté en fonction de l’étude à effectuer. Mises
à part la géométrie de l’environnement à l’étude ainsi que les propriétés optiques des
diverses surfaces (réflectance et transmittance) qui doivent être adéquatement modélisées,
une attention particulière doit être portée à la distribution des ciels numériques utilisés.
Dans le cas d’une étude statique de l’éclairage (étude sous quelques ciels représentatifs
uniquement), l’emploi de ciels standard CIE (Commission Internationale de l’Éclairage)
peut suffire. Cependant, ces mêmes ciels ne permettent pas de juger correctement de la
performance d’un espace dans le cadre d’une étude dynamique s’étalant sur une année,
comme celle envisagée pour le calcul de l’UDI à la CDP. Dans ce cas, il est nécessaire de
modéliser l’ensemble des ciels propres au site étudié. Advenant la non disponibilité d’un
scanner céleste, le chercheur peut toujours générer les ciels désirés à partir du modèle de
ciel de Perez et al. (1993) et de données climatiques locales. Reinhart (2005) mentionne
qu’un ciel de Perez distingue un ciel couvert sombre d’un ciel couvert clair en plus d’en
détailler la distribution lumineuse, tandis qu’un ciel CIE est invariable. Comme le démontre
49
la figure 8, un ciel de Perez et un ciel CIE présentent des distributions différentes pour une
même situation.
Figure 8: Comparaison entre un ciel couvert de Perez (gauche) et un ciel couvert
CIE (droite) pour le 1er janvier, 10h, Freiburg en Allemagne (Source: Reinhart 2005, p.20).
La précision des simulations dépend aussi en grande partie de la modélisation du site
d’implantation. Suite à une étude par simulation portant sur l’éclairement naturel au sein de
bureaux, Reinhart et Walkenhorst (2001) ont statué que le sol et les bâtiments voisins
doivent être modélisés et paramétrés avec précision puisqu’ils influencent les simulations.
Ceci est particulièrement pertinent pour l’étude des bureaux de la CDP, puisque le bâtiment
est situé au centre-ville et entouré de plusieurs édifices. En conclusion, la figure 9 présente
l’ensemble des éléments qui doivent être pris en compte au moment de l’élaboration du
modèle numérique.
50
Figure 9: Composantes du modèle numérique (Source: Reinhart 2005, p.17).
2.5 Synthèse de la recension
Dans un premier temps, la recension a permis la définition de la notion de qualité en
éclairage. Suite à l’identification de processus médiateur entre l’occupant et son
environnement, il a été possible de cibler la dimension à étudier, soit la visibilité. Il importe
de rappeler que, fort des constats formulés par Veitch (2001), seul le processus médiateur
portant sur la visibilité peut à ce jour être investigué de façon objective et concluante. Les
recherches en matière de photobiologie, autre processus médiateur entre l’homme et son
environnement lumineux, n’ont pas encore mené à des avancées suffisantes. Certes, la
relation entre la lumière et le corps humain est bien documentée, par contre, la dose de
lumière nécessaire sur le plan biologique demeure inconnue. De ce fait, l’évaluation d’un
environnement de travail en lien avec le confort biologique va bien au-delà de ce travail de
recherche.
En second lieu, la littérature récente a permis d’identifier une série de paramètres à
considérer afin de porter un jugement sur la qualité d’un espace éclairé naturellement :
l’éclairement, la distribution (variabilité), l’éblouissement et la directivité. Une liste
51
d’indicateurs permettant de quantifier avec précision et rigueur ces trois paramètres a été
dressée. Neuf indicateurs compatibles avec la lumière naturelle et permettant de comparer
aisément les bureaux ont été retenus pour l’étude à la CDP.
La recension a aussi mené à l’identification de recherches discutant de la simulation
lumineuse informatisée avec Radiance comme outil d’évaluation de la performance d’un
environnement lumineux. Comme énoncé par Boyce (2004), le recours à la simulation
informatisée permettra au chercheur de maximiser son travail d’évaluation, lui donnant les
ressources nécessaires afin de gérer l’ensemble des indicateurs de performance répertoriés.
Finalement, la composition du modèle numérique a aussi été discutée afin d’assurer la
fiabilité des résultats.
52
3 Méthodologie
3.1 Modèles : composition et optimisation
Comme toute recherche impliquant la simulation informatisée, ce travail comporte
plusieurs contraintes relatives à la création et la gestion du modèle 3D. La précision des
simulations lumineuses dépend de la capacité du chercheur à construire et paramétrer les
modèles utilisés. La présente recherche nécessite non seulement la modélisation des
bureaux à l’étude, mais aussi celle des environnements physiques immédiats (l’étage sur
lequel se situent les bureaux) et formant le voisinage. Chacune des surfaces (polygones)
composant les géométries de ces trois différentes échelles de modélisation doivent ensuite
être paramétrées afin d’en détailler les matériaux et les propriétés optiques.
Dans le but de minimiser les temps de calcul nécessaires à la génération des données et des
images de synthèse à analyser, les modèles doivent être optimisés. L’optimisation est
assurée par la limitation du nombre de géométries qu’il contient. Cependant, malgré qu’ils
ne doivent pas présenter un niveau de détail superflu, les modèles doivent demeurer
représentatifs de la réalité. Ainsi, en plus de présenter les modèles construits pour les
simulations, cette section présente la méthodologie utilisée pour leur optimisation.
3.1.1 Géométries
Bureaux
Les deux bureaux de la CDP retenus pour analyse sont localisés dans le bloc C au niveau 5.
Le premier est situé sur la façade sud-ouest adjacente au square Victoria et mesure 2,96m
par 4,20m (longueur mesurée au centre du bureau). Ce bureau sera nommé bureau S-O. Le
deuxième est orienté nord-ouest, donne sur l’avenue Viger et mesure 3,53m par 4,21m
(longueur mesurée au centre du bureau). Il sera nommé bureau N-O. Les plafonds sont
situés à une hauteur de 2,86m pour la majeure partie de l’espace et à 3,33m à proximité des
parois vitrées. Les plans des figures 10 et 11 permettent de localiser les deux bureaux. Ces
53
bureaux ont fait l’objet d’une étude menée par le GRAP (Groupe de recherche en
ambiances physiques) dans le cadre du projet « Adaptabilité environnementale en
architecture » (Potvin et al., 2004). L’étude des mêmes bureaux a pour avantage de
permettre la comparaison des résultats issus du présent travail et de ceux recueillis par le
GRAP au cours d’un travail de recherche ultérieur.
Figure 10: Plan masse de l’édifice de la CDP.
Figure 11: Détail du bloc C et localisation des bureaux S-O et N-O.
54
La modélisation des bureaux implique un niveau de détail relativement élevé. Par exemple,
le mobilier a été modélisé le plus fidèlement possible puisqu’il a un impact majeur sur le
comportement de la lumière au sein des bureaux. Une attention particulière a aussi été
portée à la configuration de la paroi vitrée donnant sur l’extérieur (voir figure 12). Par
contre, le nombre important de simulations à réaliser limite le niveau de détail que peut
présenter le modèle. Ainsi, les surfaces formant les bureaux (plancher, plafond, murs et
porte) ont été représentées par une surface plane continue ne comportant aucun joint ou
moulure. Les tuiles acoustiques du plafond ne sont donc pas modélisées séparément, mais
représentées à l’aide d’un unique polygone. Une modélisation avec un niveau de détail
supérieur aurait surchargé inutilement le modèle sans pour autant augmenter de façon
significative la précision des résultats.
Une visite à la CDP a permis de valider la précision des plans fournis par l’équipe
d’architectes et d’assurer la conformité des modèles avec les espaces réels. La figure 13
présente des vues fish-eye des bureaux.
Figure 12: Axonométrie présentant la fenestration du bureau N-O.
55
Figure 13: Vues fish-eye des modèles des bureaux S-O (gauche) et N-O (droite).
Étage (niveau 5 de la CDP)
Les bureaux à l’étude comportent tous deux une paroi vitrée donnant sur l’intérieur.
Puisque les simulations tiennent compte à la fois de la lumière directe et diffuse dans
l’espace, la configuration de l’environnement immédiat a un impact sur l’éclairement dans
les bureaux. Il est donc nécessaire de modéliser l’environnement adjacent aux bureaux
étudiés. La figure 14 présente le modèle complet de l’étage qui comprend l’ensemble des
cloisons opaques, soit le plancher, le plafond (absent sur l’image), les portes et le mobilier.
Figure 14: Modèle complet de l’étage.
56
Quartier international
La lumière directe du soleil a elle aussi un impact majeur sur le niveau d’éclairement à
l’intérieur des bureaux, c’est pourquoi il importe de modéliser les édifices composant le
voisinage immédiat. L’occultation solaire que ces derniers produisent est alors considérée.
Un relevé photographique des édifices voisins et une photographie aérienne du secteur ont
permis d’identifier les voisins à modéliser. Tous les bâtiments susceptibles d’occulter les
deux bureaux sont incorporés au modèle, tel qu’illustré à la figure 15 (la CDP apparaît en
blanc au centre). De plus, tel que mentionné par Dubois (2001) et Velds (2000), la ligne
d’horizon doit être représentée adéquatement, car elle a une influence majeure sur
l’éclairage au fond d’une pièce. Ainsi, les bâtiments visibles à partir des bureaux étudiés
sont modélisés afin de masquer la partie inférieure du ciel lors des simulations. L’annexe 1
présente une comparaison entre le modèle du voisinage et des photos du relevé
photographique.
Figure 15: Modèle du quartier international de Montréal.
57
3.1.2 Propriétés optiques des surfaces
De par leurs propriétés optiques, soit la réflectance et la transmittance, les matériaux des
surfaces du modèle influencent le comportement de la lumière. Cette section décrit les
matériaux composant les espaces et la méthodologie pour les documenter. Pour les espaces
des bureaux et de l’étage, les principaux matériaux à définir sont : le tapis recouvrant le
plancher, les peintures appliquées sur les murs et le plafond de gypse, les cloisons
amovibles (cadres d’aluminium, panneaux de mélamine, verre clair), le bois du mobilier, le
verre de la paroi vitrée extérieure ainsi que les toiles solaires.
Le tapis fourni par la compagnie Tandus n’est plus disponible ayant été discontinué. Un
échantillon n’a donc pu être obtenu et la réflectance du tapis a due être mesurée sur place.
La peinture recouvrant les murs des bureaux est de marque Sico. Il s’agit de la peinture
nommée Amas d’étoiles (Star Cluster) portant le numéro Sico 4207-11. Le site internet
www.colorcharts.org permet d’identifier le code CBN de cette peinture, soit le TLQ6-
UPXL-B4LW. Cette formulation standard développée par la compagnie du même nom a
pour objectif d’offrir aux professionnels un code universel de couleur et ainsi faciliter leur
travail. À l’aide au logiciel CBN Selector 2.1 distribué gratuitement sur le site mentionné
ci-dessus, les coordonnées RGB de cette couleur peuvent être obtenues (225 226 220).
La réflectance de la peinture peut ensuite être calculée à l’aide de la formule suivante :
ρ = (0,265 · r) + (0,67 · g) + (0,065 · b) (3.1) Où : ρ = réflectance r = R/255 g = G/255 b = B/255
Pour la peinture du mur :
ρpeinture = (0,265 · 225/255) + (0,67 · 226/255) + (0,065 · 220/255) = 0,88
58
Les cloisons amovibles sont fabriquées par la compagnie Starwall. Elles se composent
principalement de trois matériaux, soit des panneaux de mélamine, un verre et une armature
d’aluminium. La couleur de finition des panneaux de mélamine est donnée par la
compagnie Uniboard et sa collection Panval. La couleur de finition est le blanc solide
numéro 003. Le verre qui compose la cloison transparente est de type clair, d’une épaisseur
de 6mm et possède une transmittance d’environ 90%. Pour sa part, l’aluminium composant
l’armature est traité par anodisation clair. Une vérification auprès du fournisseur confirme
qu’aucune coloration ni fini particulier n’est ajouté au moment du traitement de
l’aluminium.
Les toiles composant le dispositif d’occultation solaire utilisé dans les bureaux de la CDP
sont fournies par la compagnie Altex. Il s’agit de toiles issues de la ligne de produit
Sheerweave 4000. Le numéro du produit est le 976 et correspond à une toile de couleur
albâtre avec une ouverture moyenne du tissage de 5%. Un échantillon et la fiche technique
du produit ont pu être obtenus. La fiche mentionne que les toiles possèdent une
transmittance de 13%.
3.1.3 Mesure de la réflectance et de la transmittance
Étant donné l’impossibilité d’obtenir certains échantillons ou informations techniques
relatives aux matériaux recouvrant les surfaces à paramétrer, une série de mesures ont dû
être effectuées dans un bureau de la CDP. Comme présentée par Fontoynont et Berrutto
(1997), la méthodologie permettant de mesurer la réflectance d’une surface nécessite un
luminance mètre et une surface de référence. Cette méthodologie consiste à prendre une
lecture de luminance en pointant le luminance mètre sur la surface à documenter (mur,
plancher, mobilier). Une deuxième lecture est ensuite effectuée sur la surface de référence.
Puisque la réflectance de cette dernière est connue, la formule (3.2) permet d’obtenir la
réflectance recherchée.
59
ρ surface = ρ référence · (L surface / L référence) (3.2) où : ρ = réflectance L = luminance (cd/m2)
Afin d’assurer la précision des résultats, les mesures doivent être effectuées sous des
conditions lumineuses constantes et uniformes. La surface de référence est déposée sur la
surface à documenter, à proximité de l’endroit qui a été pointé pour première lecture. De
plus, l’environnement où sont effectuées les mesures doit présenter un éclairage le plus
diffus possible, ce qui implique un ciel couvert et une absence d’éclairage artificiel.
Fontoynont et Berrutto (1997) décrivent aussi une méthodologie permettant de mesurer la
transmittance d’un verre. Pour ce faire, il suffit de viser un objet situé derrière la surface
vitrée à l’aide du luminance mètre et d’effectuer une mesure. Une deuxième mesure est
ensuite prise devant le verre (ou en ouvrant la fenêtre) en visant la même surface que lors
de la première mesure. La formule suivante permet de calculer la transmittance du verre :
τ verre = L intérieur / L extérieur (3.3) où : τ = transmittance L = luminance (cd/m2)
Tout comme la réflectance d’une surface, la transmittance est mesurée sous un ciel couvert
uniforme et constant. Cette technique s’applique aussi à des matériaux translucides tels que
les toiles solaires.
3.1.4 Luminance mètre maison
Un luminance mètre a été fabriqué à partir d’une cellule photoélectrique LI-210SA
connectée à un luxmètre LI-250. L’erreur typique de ces instruments a été évaluée à 5%
(Demers, 2002). Les indications fournies par Vandeplanque (1993) ont permis de convertir
un lux mètre en luminance mètre. Pour ce faire, il s’agit de positionner un cache
60
cylindrique peint en noir mat de longueur d et d’ouverture de rayon r sur la cellule
circulaire du lux mètre. Tel que démontré par l’auteur, le rapport d/r est donné par la
formule suivante :
d = 5,6 · r (3.4)
La lecture faite sur le lux mètre doit être multipliée par un facteur de 10 afin d’obtenir des
cd/m2. L’annexe 2 présente l’instrument en détail, tandis que l’annexe 3 regroupe
l’ensemble des mesures effectuées à la CDP. Le tableau 4 résume les propriétés optiques
des surfaces obtenues à l’aide de mesures faites avec le luminance mètre maison (valeurs
mesurées) et permet une comparaison avec les données fournies par la littérature et les
fiches techniques des produits (valeurs attendues). Le tableau contient aussi la valeur de
réflectance des murs des bâtiments voisins. Cette valeur a été estimée en fonction des finis
et couleurs majoritairement présents sur le site.
Tableau 4: Propriétés optiques des surfaces
Réflectances (%) Transmittances (%)
Surfaces mesurées attendues mesurées attendues
tapis 23 - - -
mur 85 88 - -
mobilier 9 - - -
aluminium 68 - - -
mélamine 88 - - -
verre extérieur - - - 64
verre intérieur - - 90 87
toiles solaires - - 14 13
bâtiments voisins 35 - - -
Le tableau précédent indique que les résultats obtenus présentent un niveau de précision
acceptable. Par exemple, la réflectance attendue pour la peinture, soit environ 88%
(calculée à la section 3.1.2), est comparable à celle mesurée (85%). De plus, la
transmittance mesurée pour les toiles solaires, soit 14%, est très près de celle mentionnée
sur la fiche technique fournie avec l’échantillon qui est de 13%. En raison de la
61
composition de la paroi vitrée extérieure, il a été impossible de mesurer la transmittance du
verre extérieur.
3.1.5 Optimisation des modèles
Contrairement aux bureaux qui nécessitent la modélisation de l’ensemble des surfaces les
composant, l’étage peut être travaillé de façon plus sélective. Certaines surfaces (murs,
portes, mobilier) présentes sur l’étage n’ont pas d’incidence sur l’éclairage à l’intérieur des
bureaux et, par conséquent, augmentent inutilement la complexité du modèle. Il s’agit donc
d’optimiser le modèle, sans toutefois influencer le comportement de la lumière de façon
significative dans les bureaux étudiés.
Pour ce faire, des simplifications contrôlées ont été appliquées au modèle en retirant des
surfaces de manière successive. L’impact de ces modifications a été quantifié à l’aide d’une
série de simulations qui consistaient à mesurer l’éclairement au sein de l’un des bureaux en
quatre points situés à la hauteur du plan de travail (0,75 mètre)1. Le positionnement de ces
points de mesure est illustré à la figure 16. Ces données sont par la suite systématiquement
comparées aux résultats issus du modèle complet de l’étage (voir annexe 4). Un trop grand
écart (erreur relative > 5%) entre les deux séries de résultats indique une simplification
excessive. Dans le cas contraire, l’optimisation se poursuit de manière itérative jusqu’à ce
que la géométrie soit optimale. L’exercice de simplification est réalisé pour un seul bureau
à la fois. Deux modèles différents de l’étage sont obtenus, tel que l’illustre la figure 17.
1 Le programme rtrace de Radiance permet de mesurer l’éclairement dans les bureaux en quelques points.
62
Figure 16: Positionnement des points de mesures dans le bureau S-0.
Figure 17: Modèles optimisés de l’étage pour les bureaux S-O (haut) et N-O (bas).
63
3.1.6 Options de rendu
Tel que mentionné à la section 2.4.2, la précision des données obtenues par simulations
dépend largement du paramétrage des nombreuses options de rendu offertes par Radiance.
Pour la présente étude, le paramétrage s’est déroulé en deux étapes. L’utilisation du
programme Rad a d’abord permis d’amorcer la calibration des rendus. Ce programme,
disponible dans la suite de Radiance, calibre les différentes options de rendu en fonction
d’informations fournies par l’utilisateur, telles que la dimension de la scène à rendre par
exemple. Suite à ce paramétrage préliminaire, quelques tests ont été effectués afin de
bonifier la qualité des images obtenues tout en cherchant à minimiser l’augmentation des
temps de calculs. Quelques-uns des paramètres ont alors été revus à la hausse afin d’assurer
une plus grande précision. Le tableau suivant présente les valeurs des différentes options
qui ont été retenues pour les simulations.
Tableau 5: Paramètres de rendu pour les simulations
Paramètres ambiants
ab aa ad as ar av
7 0,15 2096 1024 4096 0 0 0
Paramètres directs
ds dt dc dr dp
0.2 0.1 0.5 3 512
Paramètres supplémentaires
ms sj st lr lw
0.1 0.7 0.1 8 0.01
Entre autres, il importe de noter que le nombre de réflexions (paramètre ab) a été fixé à six
pour le calcul de la lumière indirecte et qu’une valeur ambiante (paramètre av) de zéro a été
retenue. De plus, aucune source secondaire (programme mkillum) n’a été utilisée sur les
vitrages. Évidemment, ce calibrage convient pour les simulations effectuées dans le cadre
de cette recherche puisqu’il découle directement des modèles géométriques utilisés. Ceci
étant dit, un autre travail (objectifs et/ou échelle différents) nécessiterait fort probablement
un calibrage différent. Ainsi, il apparaît inutile de s’étendre plus longuement sur les choix
relatifs aux options de rendu. Pour de plus amples informations à propos des différentes
64
options et leur paramétrage, le lecteur est invité à consulter la documentation officielle de
Radiance (Ward et Shakespeare, 1998).
3.2 Situations à simuler – étude des plages de lumière directe
Étant donné le nombre important de situations pouvant être étudiées pour cette recherche, il
apparaît primordial de sélectionner avec soin les moments à étudier. Par exemple, une
situation comportant une plage de lumière solaire directe frappant une ou plusieurs surfaces
d’un bureau est plus pertinente qu’une situation sans plage. De plus, il est inutile de simuler
le comportement de l’environnement lumineux pour des situations semblables, voire
identiques (symétrie solaire entre les mois).
Cette section décrit la méthodologie associée à l’identification des moments clés sur le plan
lumineux qui seront étudiés. Dans un premier temps, les moments où il y a présence de
plages de lumière directe dans les bureaux ont été repérés. La position et la dimension des
plages ont ensuite été comptabilisées, et ce, pour l’ensemble des situations afin d’obtenir
une synthèse de l’environnement lumineux des bureaux. Une comparaison des situations
présentant des conditions lumineuses semblables – dimensions et répartition similaire des
plages de lumière directe sur les surfaces qui composent le bureau – a ensuite permis
d’identifier les situations répétitives sur le plan lumineux et de les retirer de la liste des
moments à simuler.
3.2.1 Étude préliminaire de la position des plages
Une étude préliminaire a permis d’identifier les situations où il y a présence de lumière
directe dans le bureau. Cette étude a été effectuée à l’aide d’images de synthèse de faible
qualité et de basse résolution générées avec Radiance. Pour ce faire, une caméra de type
fish-eye a été positionnée dans le modèle juste sous le plafond des bureaux et a été orientée
vers le plancher. Une seule image a donc été nécessaire pour visualiser l’ensemble des
surfaces susceptibles de recevoir de la lumière directe. L’ensemble des situations
65
considérées pour l’étude préliminaire a pu être rapidement mis en image2. La figure 18
présente quelques images issues de cette étude.
Les tableaux de l’annexe 5 synthétisent les observations effectuées sur l’ensemble des
images produites dans le cadre de l’étude préliminaire. Ces tableaux permettent d’identifier
les moments où il y a présence de lumière directe et les différentes surfaces qui sont
affectées (voir schémas de la même annexe).
Figure 18: Étude préliminaire des plages de lumière directe (bureau S-O).
3.2.2 Comptabilisation de la dimension des plages de lumière directe
Une fois les plages de lumière directe localisées, il s’agit d’en mesurer la dimension (m2).
La méthodologie permettant de mesurer la dimension des plages comporte trois principales
étapes pouvant être résumées comme suit :
Générer, à l’aide du programme rpict, une projection orthogonale de chacune des
surfaces recevant de la lumière directe. Convertir les images en données brutes à l’aide du programme pvalue.
2 L’étude préliminaire a considéré le 21e jour (8h à 17h) de chaque mois.
66
Traiter les données brutes à l’aide du logiciel Excel : o compter le nombre de pixels recevant de la lumière directe o déterminer la superficie occupée par les pixels recevant de la lumière directe
par produit croisé (étant donné que la dimension des surfaces ainsi que le nombre de pixels les composant est connu).
La figure 19 présente les trois projections orthogonales (plancher, murs arrière et droit)
générées pour l’étude de la situation choisie comme exemple, soit le bureau S-O le 21
février à 13h. L’observation des projections permet de constater qu’un seul matériau est
appliqué sur l’ensemble des surfaces (plancher, murs, porte et cadre métallique). De plus, le
mobilier n’est pas présent lors de ces simulations. Étant donné la configuration géométrique
particulière du bureau (façade extérieure légèrement en angle par rapport aux cloisons
intérieures, niveaux de plafond variables, colonne adossée au mur droit), certains pixels
composant les projections générées ne doivent pas être considérés. Le modèle 3D du bureau
est construit de manière à ce que les pixels éliminés apparaissent en noir sur les projections
(voir figure 19). Par exemple, sur la projection du plancher, les pixels noirs situés à
l’intérieur de la colonne pourront être éliminés au moment du comptage.
Figure 19: Exemple de projections orthogonales des surfaces étudiées (bureau S-O).
67
Le programme pvalue de Radiance permet de convertir les projections afin d’obtenir des
données brutes. Les résultats fournis par pvalue se présentent sous la forme d’un fichier
texte qui contient la valeur de luminance (cd/m2) de chacun des pixels composant l’image.
Les données brutes contenues dans des fichiers textes sont importées dans Excel pour
comptabilisation. Comme mentionné précédemment, la composition spécifique du modèle
3D permet, à cette étape, de comptabiliser aisément les pixels. Ainsi :
Un pixel noir ne devant pas être considéré pour les calculs possède une
valeur de luminance égale à 0 cd/m2 (noir). Un pixel composant une surface mais ne recevant pas de lumière directe a
une valeur de 0,6 cd/m2. Cette valeur correspond à la réflectance de l’unique matériau utilisé dans le modèle, soit 0,6 (60%).
Un pixel composant une surface et recevant de la lumière directe possède une valeur supérieure à 0,6 cd/m2.
Une feuille Excel permet alors de :
Calculer le nombre de pixels pouvant potentiellement recevoir de la lumière
(nb total de pixels dans les images – nb pixels noirs) Compter les pixels qui reçoivent de la lumière directe (>0,6) Obtenir la dimension de la plage de lumière directe par produit croisé à
l’aide de la formule suivante :
Nb pixels potentiels
Nb pixels recevant de la lumière = Dimension totale (m2) des surfaces
Dimension (m2) de la plage de lumière (3.5)
Les dimensions (m2) des plages de lumière directe mesurées dans les bureaux S-O et N-O
sont présentées graphiquement à l’annexe 6.
3.2.3 Sélection des situations à simuler
Dans le but d’éliminer le plus de situations redondantes et de minimiser le nombre de
calculs à effectuer, une analyse plus approfondie des patterns de plage de lumière directe
s’impose. Puisque les surfaces (plancher, murs, porte et cadre d’aluminium) ne possèdent
pas les mêmes propriétés optiques, deux plages de mêmes dimensions, mais réparties
68
différemment dans l’espace n’auront pas la même incidence sur l’environnement lumineux.
Ainsi, pour que deux situations soient jugées identiques, la dimension des plages doit être
la même et la répartition de celles-ci sur les surfaces doit être équivalente.
La figure 88 de l’annexe 6 permet de constater que certains mois présentent des plages de
lumière directe dont les dimensions sont très semblables. C’est le cas pour le bureau S-O
durant les mois suivants :
Mars et septembre Avril et août Mai et juillet Novembre et décembre
Le bureau N-O présente des situations semblables durant les mois suivants :
Avril et août Mai, juin et juillet
La répartition des plages pour chacun de ces mois a systématiquement été analysée. Cette
analyse est présentée à l’annexe 7. En plus de comparer graphiquement la dimension totale
des plages pour le 21e jour de chaque mois, l’analyse tient compte de la dimension des
plages sur chacune des surfaces du bureau. Ces comparaisons permettent alors de
déterminer quelles situations doivent être retenues pour les simulations. Les deux tableaux
suivants synthétisent les constats résultant de cette comparaison et listent l’ensemble des
situations retenues pour simulation. Malgré que certaines situations (marquées en gris dans
les tableaux 5 et 6) ne comportent pas de plage de lumière directe, elles sont retenues afin
de compléter l’étude. S’ajoutent à ces moments à simuler sous ciels clairs, des simulations
sous un ciel couvert devant être effectuées pour certains indicateurs. À noter que les ciels
(couverts et ensoleillés) utilisés pour les simulations sont des ciels standards CIE qui ont
été paramétrés à l’aide du programme gensky sur la base de paramètres géographiques
(latitude, longitude et méridien) et temporels.
69
Tableau 6: Moments à simuler, bureau S-O (21e jour du mois sous ciel clair)
Janv Fév Mars Avril Mai Juin Oct Déc Total
08h 0 09h X X X 3 10h X X X X X 5 11h X X X X X X 6 12h X X X X X X X X 8 13h X X X X X X X X 8 14h X X X X X X X 7 15h X X X X 4 16h X X 2 17h X X 2
45
Tableau 7: Moments à simuler, bureau N-O (21e jour du mois sous ciel clair)
Mars Avril Mai Sep Déc Total
08h 009h X X 210h 011h X X 212h 013h X 114h X X 215h X X X 316h X X 217h X X X 3
15
3.3 Collecte des données relatives aux indicateurs de performance
Cette section présente la méthodologie permettant la collecte des données nécessaires au
calcul des indicateurs de performance retenus pour l’étude. Les manipulations adaptées en
fonction des besoins spécifiques à la présente étude y sont présentées en détail. De plus, la
sélection des programmes et scripts utilisés pour réaliser les manipulations est justifiée, en
lien avec les contraintes particulières de la présente recherche.
70
3.3.1 Éclairement horizontal (étude avec indicateurs statiques)
La méthodologie utilisée pour la mesure de l’éclairement au niveau du plan de travail dans
les bureaux doit résulter en une base de données précise, puisque les résultats sont utilisés
pour le calcul de plusieurs indicateurs retenus pour l’analyse. En effet, le FLJ ainsi que le
ratio d’éclairement horizontal/vertical utilise ces données. Radiance offre quelques
alternatives pour le calcul de l’éclairement horizontal.
Une première, utilisée précédemment lors de l’optimisation du modèle de l’étage, consiste à
spécifier la position de quelques points de mesure au sein du modèle et d’obtenir une valeur
d’éclairement correspondante à l’aide du programme rtrace. Cette méthode a pour avantage
de produire des résultats avec des temps de calcul rapides pour l’étude de quelques points
dans l’espace, mais n’est pas conçue de prime abord pour recueillir les valeurs
d’éclairement sur un plan complet. Pour la présente recherche, et particulièrement pour
l’évaluation du FLJ, il apparaît intéressant de connaître l’éclairement en tous points d’un
plan horizontal situé à 0,75m du plancher et couvrant toute la surface du bureau. L’ajout au
modèle d’un plan supplémentaire permet de générer une image de l’éclairement reçu par
celui-ci. Cependant, la présence d’une telle surface affecte inévitablement la distribution
lumineuse au sein des espaces étudiés, tout particulièrement dans des pièces restreintes
comme les bureaux de la CDP.
Une seconde alternative consiste à utiliser le script Dayfact distribué avec Radiance. Entre
autres, ce script permet de générer une image d’éclairement pour un plan horizontal virtuel,
palliant ainsi aux difficultés énoncées précédemment. Ainsi, sans ajouter de surface au
modèle, l’éclairement au niveau du plan de travail peut être obtenu, et ce, sur toute la
surface de la pièce. Il suffit simplement de recueillir les données brutes d’éclairement en
traitant l’image produite par Dayfact à l’aide du programme pvalue. Ces données sont
ensuite stockées dans des fichiers textes et importées dans Excel. Une matrice rectangulaire
permet alors de regrouper les valeurs d’éclairement positionnées selon leur emplacement
dans l’image.
71
Comme pour l’étude de la dimension des plages de lumière directe (section 3.2.2), certaines
données issues des images ne doivent pas être considérées. Afin de localiser ces données,
des images illustrant les zones qui ne doivent pas être prises en compte ont été produites à
partir des modèles (voir figure 20). Ces zones, soit l’intérieur des colonnes et du mobilier
ainsi que la portion en angle située à l’extérieur des bureaux, apparaissent en noir sur ces
images. Il s’agit ensuite de localiser chacun des pixels noirs formant les images
(coordonnées en X et Y) à l’aide d’un logiciel de traitement d’image tel que Photoshop. Les
données correspondantes sont alors retirées de la matrice Excel. Ces manipulations sont
répétées pour les deux bureaux, chacun d’eux ayant une organisation interne spécifique. En
plus de permettre une localisation rapide des pixels, la matrice rend possible l’étude de
certaines sections de l’espace telles que le bureau dédié aux tâches papier par exemple.
Figure 20: Localisation des pixels à ne pas considérer pour l’étude de l’éclairement
horizontal dans les bureaux S-O (gauche) et N-O (droite)
3.3.2 Éclairement horizontal (étude dynamique avec l’UDI)
Pour le calcul de l’UDI, la technique présentée à la section précédente est certes applicable.
Cependant, contrairement aux autres indicateurs utilisés, l’UDI se veut dynamique, c’est-à-
dire qu’il tient compte de l’éclairement sur une base annuelle. Pour la présente recherche,
cela représente 10 simulations par jour (de 8h à 17h) sur une année complète. La
72
méthodologie de la section 3.3.1 apparaît donc fastidieuse, autant au niveau de la gestion
des simulations que du temps de calcul requis.
Afin d’optimiser le calcul de cet indicateur, il est proposé d’utiliser Daysim, un logiciel
gratuit d’analyse de la lumière du jour développé par le CNRC qui combine Radiance et le
concept des coefficients d’éclairage diurne (daylight coefficients). Les modèles
géométriques des bureaux développés pour le travail avec Radiance sont compatibles avec
Daysim et ne nécessitent aucune modification. De plus, Daysim utilise le modèle de ciel en
tout temps de Perez (1993); l’UDI a ainsi l’avantage d’être spécifique au site de l’étude.
Pour les simulations, Daysim requiert l’identification de points d’intérêt (sensors) pour
lesquels sont effectuées les évaluations. Ainsi, contrairement à l’approche présentée à la
section précédente qui avait pour principal avantage de tenir compte de l’ensemble des
points couvrant la surface du bureau, seuls quelques points peuvent être retenus pour
l’analyse avec Daysim. Par contre, l’automatisation des simulations et l’optimisation du
temps de calcul qu’il offre en font un outil de choix pour l’évaluation de l’UDI. Les figures
21 et 22 localisent en plan les points de mesure qui ont été retenus pour l’étude des bureaux
S-O et N-O. Les points sont situés à 0,75 m du plancher.
Daysim permet diverses analyses automatisées telles que le calcul de l’UDI pour des
valeurs comprises entre 100 et 2000 lux. Comme discuté à la section 2.3.2, il apparaît
intéressant de considérer un UDI plus conservateur, évalué pour des valeurs comprises
entre 100 et 1000 lux. Daysim ne permet cependant pas de configurer le calcul de l’UDI en
ce sens. L’UDI a dû être déterminé à l’aide d’une feuille de calcul Excel comprenant les
données d’éclairement produites par Daysim.
73
Figure 21: Points de mesure pour l’analyse du bureau S-O avec Daysim (analyse globale à droite et analyse sur les tables de travail à gauche).
Figure 22: Points de mesure pour l’analyse du bureau N-O avec Daysim (analyse globale à droite et analyse sur les tables de travail à gauche).
74
3.3.3 Éclairement vertical
L’information relative à l’éclairement vertical est nécessaire au calcul du ratio VH,
indicateur retenu dans le cadre de cette recherche. Afin de limiter le nombre de
manipulations et de simulations à effectuer, l’éclairement vertical a été calculé avec le
programme Evalglare. En plus de calculer divers indices d’éblouissement, ce programme
permet aussi d’obtenir l’éclairement perpendiculaire au champ de vision considéré. Le
recours au programme rtrace pour calculer l’éclairement vertical est donc inutile. Comme
discuté précédemment à la section 2.3.3, un ratio VH doit être calculé pour chaque position
(orientation) de l’occupant dans l’espace.
3.3.4 Ratios de luminance dans le champ de vision
Dans chacun des bureaux, les ratios de luminance (environnement lumineux / tâches) ont
été calculés pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée. Les figures
suivantes illustrent les points de vue considérés.
Figure 23: Champs de vision considérés pour l’étude des ratios de luminance dans le bureau S-O (tâche papier à droite et tâche informatisée à gauche).
75
Figure 24: Champs de vision considérés pour l’étude des ratios de luminance dans le bureau N-O (tâche papier à droite et tâche informatisée à gauche).
Le programme pvalue de Radiance a permis de recueillir les valeurs de luminance de
chacun des pixels composant les images fish-eye des points de vue considérés. Ces valeurs
ont ensuite été reportées dans une matrice carrée à l’aide du logiciel Excel. La disposition
des valeurs sous forme de matrice facilite le traitement des données en permettant aisément
d’isoler les luminances associées aux pixels localisés dans les cônes de 60 et 120 degrés et
d’éliminer les pixels superflus. Évidemment, deux images fish-eye (60 et 120 degrés)
auraient pu être générées pour chaque situation étudiée afin d’éviter le traitement des
données à l’aide de matrice. Cependant, la méthode retenue ne nécessite qu’une seule
image en plus d’offrir la possibilité de visualiser la scène de manière plus complète, soit à
l’aide d’un fish-eye de 180 degrés. Quoique non requise lors du calcul des ratios de
luminance, une telle image (180 degrés) peut s’avérer utile lors de l’interprétation des
résultats.
Une fois les pixels pertinents isolés, il s’agit de comparer leur luminance à celle des tâches
dans le but de déterminer le pourcentage du champ de vision respectant (ou ne respectant
pas) les ratios recommandés mentionnés à la section 2.3.5. Dans le but de simplifier les
modèles géométriques et le traitement des données, les luminances des tâches ont été
76
déterminées indirectement à partir d’une méthodologie proposée par Dubois (2001). Cette
méthodologie implique cependant les deux suppositions suivantes :
Le fond d’écran de l’ordinateur des occupants est blanc (avec texte noir), ce qui
correspond à une luminance moyenne d’environ 90 cd/m2; La tâche papier correspond à une feuille de papier parfaitement diffuse (surface
Lambertienne) possédant une valeur de réflectance de 80%.
Luminance de l’écran
Fontoynont et al. (2006) mentionnent que la luminance d’un écran d’ordinateur varie
généralement entre 50 et 120 cd/m2. Pour sa part, Dubois (2001) a mesuré la luminance
d’un écran et a obtenu une valeur moyenne de 90 cd/m2. Toutes ces valeurs de luminance
sont valides pour un fond d’écran blanc (texte noir). Afin d’appuyer la supposition selon
laquelle le fond d’écran est généralement blanc, Dubois (2001) cite les travaux de Perry
(1993). Ceux-ci mentionnent qu’un fond d’écran blanc est généralement préféré auprès des
utilisateurs, et ce malgré les possibles problèmes d’instabilité de l’image propres à ce type
de configuration. De plus, de nombreux standards recommandent l’utilisation d’un fond
d’écran blanc afin de réduire les possibilités de réflexions et d’éblouissement nuisibles.
Pour la présente étude, une valeur de luminance de 90 cd/m2 pour les écrans d’ordinateur a
été retenue.
Luminance du papier
Le fait de considérer la feuille composant la tâche papier comme une surface parfaitement
diffuse, permet d’utiliser la formule suivante pour en déterminer la luminance. Il importe de
noter que cette formule n’est valide que pour les surfaces Lambertiennes.
L papier = E plan de travail · ρ papier
π (3.6)
où : L = luminance (cd/m2) E = Éclairement (lux) ρ = réflectance (80% pour une feuille blanche)
Avec la formule précédente, seul l’éclairement horizontal au niveau du plan de travail est
nécessaire pour le calcul de la luminance de la tâche papier. Cette donnée peut rapidement
77
être obtenue grâce au programme rtrace de Radiance. Comme le mentionne Dubois (2001),
il est raisonnable d’utiliser la valeur de réflectance d’une feuille de papier blanche (80%)
puisque les occupants des bureaux passent la majorité de leur temps consacré aux tâches
papier à lire et à écrire sur ce type de médium. Cependant, la supposition selon laquelle la
feuille de papier est considérée parfaitement diffuse peut être remise en question étant
donné la grande variété de papier disponible sur le marché. Dubois (2001) fait toutefois
remarquer qu’une surface diffuse est moins susceptible de produire des réflexions et de
l’éblouissement nuisibles.
3.3.5 Éblouissement
Comme discuté à la section 2.3.6, l’éblouissement peut être évalué à l’aide de divers
indices. Le DGP, un indice quantifiant la probabilité d’être importuné par un éblouissement
inconfortable a été retenu en raison de ses avantages mentionnés précédemment. Cet indice
s’obtient par l’analyse, à l’aide du programme Evalglare, d’images générées avec
Radiance. Comme mentionné par Wienold et Christoffersen (2005b), quelques restrictions
s’appliquent quant aux images pouvant être analysées. Celles-ci doivent être de type fish-
eye angulaire (-vta) avec des angles de vue horizontal et vertical d’au moins 180 degrés (-
vh >= 180 et -vv >= 180). De plus, leur dimension ne doit pas excéder 800 pixels en largeur
et hauteur3.
La probabilité d’éblouissement a été évaluée pour deux champs visuels dans chacun des
bureaux, soit pour un occupant assis face à son écran d’ordinateur et dans le cas où il
effectue des tâches de lecture ou d’écriture sur une table adjacente à l’écran (voir figure 23
et figure 24).
3 Ces restrictions s’appliquent à la version v0.6 d’Evalglare, la plus récente disponible au moment de l’étude
78
3.3.6 «Flow» de lumière
Quatre sphères ont été incorporées à chacun des modèles afin d’évaluer les bureaux à l’aide
de l’échelle des ombres de Frandsen (1989). Leur rayon est de 0,15m et leur centre est situé
à 1,25m du plancher correspondant à la dimension approximative et à la position de la tête
d’un occupant assis. La figure 25 illustre le positionnement en plan des sphères pour le
bureau S-O. Les sphères du bureau N-O respectent la même disposition en fonction de la
longueur et largeur de celui-ci. Une telle disposition permet d’évaluer la qualité de
l’éclairage en des points stratégiques. La sphère 1 donne un aperçu de l’éclairage à
proximité de la fenêtre. Bien qu’aucune tâche spécifique (papier ou informatisée) ne soit
présentement exécutée à la position occupée par cette sphère, le réaménagement de l’espace
(déplacement ou changement de mobilier) pourrait éventuellement modifier l’emplacement
des tâches. La deuxième correspond à la position de l’occupant, la troisième permet
d’évaluer l’éclairage au-dessus de la table des tâches papier et la quatrième est positionnée
de manière à occuper l’espace réservé aux visiteurs. La génération de coupes longitudinales
à l’intérieur des bureaux à l’aide de Radiance (voir figure 26) donne un bon aperçu de la
directivité de l’éclairage et de l’apparence des sphères.
Pour le calcul du ratio Ev/Es, les éclairements scalaire et vectoriel ont été calculés pour
chacune des sphères. Tel que mentionné à la section 2.3.8, ces valeurs sont obtenues en
mesurant l’éclairement sur les six faces d’un cube centré en un point d’intérêt. Ces six
mesures ont été effectuées avec le programme rtrace de Radiance, et ce, pour chacune des
sphères de l’étude. Suite à quelques tests, il a été conclu que les modèles des bureaux
devaient être simplifiés pour cette série de simulations. Les meneaux ont dû être retirés
puisqu’ils projettent de l’ombre sur les sphères à certains moments. Ces ombres viennent
fausser les mesures du ratio Ev/Es et du vecteur d’éclairement lorsqu’elles sont présentes
sur les sphères.
79
Figure 25: Positionnement en plan des sphères dans le bureau S-O.
Figure 26: Exemple de coupe longitudinale pour le bureau S-O (21
décembre à 13h sous ciel ensoleillé).
80
4 Résultats
4.1 Résultats obtenus pour chacun des indicateurs de performance
4.1.1 Facteur de lumière du jour (FLJ)
Les simulations effectuées à l’aide du programme Dayfact ont permis de mesurer
l’éclairement horizontal à 0,75m du plancher. Tel qu’illustré à la figure 27, le bureau N-O
profite d’un éclairement plus abondant sous ciel couvert comparativement au bureau S-O.
Figure 27: Images produites à l’aide du programme Dayfact montrant l’éclairement mesuré à 0,75m du
plancher dans les bureaux S-O (gauche) et N-O (droite) sous un ciel couvert.
L’analyse de l’ensemble des mesures d’éclairement recueillies pour les deux bureaux
démontre clairement leurs différences. Comme l’illustre la figure 28, le bureau N-O
présente un FLJ moyen supérieur, soit 5,79% comparativement à 4,12% pour le bureau
S-O. La fenestration en coin (voir figure 12) du bureau N-O contribue à en maximiser
l’éclairement, et ce malgré la présence d’une colonne. À prime abord, il semble donc que le
bureau S-O présente en moyenne un niveau d’éclairement acceptable (FLJ compris entre
81
2% et 5%) (Bülow-Hübe, 2001), tandis que le bureau N-O présente une autonomie sur le
plan de l’éclairage (FLJ >= 5%).
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
Bureau S-O Bureau N-O
Fac
teur
lum
ière
du
jour
(%
)
Figure 28: Diagrammes en boîte de Tukey du facteur de lumière du jour (%) mesuré à 0,75m
du plancher sous un ciel couvert.
Cependant, tel que représenté sur la figure 28, le FLJ est supérieur à 10% pour plusieurs
points de mesure, ce qui représente un risque d’éblouissement (Bülow-Hübe, 2001).
Comme le démontre la figure 29, c’est le cas pour un peu plus de 20% des valeurs de FLJ
du bureau N-O et pour environ 10% des valeurs du bureau S-O.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
> 0 > 2 > 4 > 6 > 8 > 10 > 12 > 14 > 16 > 18 > 20
Facteur lumière du jour (%)
Sur
face
des
bur
eaux
(%
)
Bureau S-O
Bureau N-O
Figure 29: Distribution de fréquences cumulées pour le facteur de lumière du jour (%) mesuré
à 0.75m du plancher sous un ciel couvert.
82
La figure 30 illustre bien cette dernière observation. Pour le bureau N-O, le FLJ est
supérieur à 10% dans la zone s’étendant jusqu’au premier mètre à partir de la fenêtre.
Quoique moins prononcé pour le bureau S-O, le même problème est présent à proximité de
la fenêtre. Puisque les occupants sont assis près des fenêtres, parallèlement aux surfaces
vitrées, les problèmes d’éblouissement semblent presque inévitables. De ce fait, certains
occupants préféreront possiblement sacrifier l’autonomie en éclairage au profit d’un
système d’occultation solaire.
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0
Distance (m) à partir de la fenêtre
Fac
teur
lum
ière
du
jour
(%
)
Bureau S-O
Bureau N-O
Figure 30: Facteur de lumière du jour mesuré à 0,75m du plancher le long d’un
axe perpendiculaire et centré par rapport à la fenêtre (sous un ciel couvert).
La figure 31 présente le FLJ le long d’un axe centré et perpendiculaire par rapport aux murs
latéraux. Encore une fois, la fenestration en coin contribue largement à l’éclairement au
sein du bureau N-O. Pour sa part, l’asymétrie observée sur ce même graphique illustre bien
l’impact du mobilier (disposé le long du mur latéral gauche) sur la distribution de
l’éclairement dans les bureaux.
83
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
-1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5
Distance (m) à partir du centre du bureau
Fac
teur
lum
ière
du
jour
(%
)
Bureau S-O
Bureau N-O
Figure 31: Facteur de lumière du jour mesuré à 0,75m du plancher le long d’un axe
perpendiculaire et centré par rapport aux murs latéraux (sous un ciel couvert).
En complément de l’analyse, il apparaît pertinent d’observer les mesures d’éclairement
pour les points correspondant aux différentes surfaces de travail, soit une table pour les
tâches papier et une autre pour le travail sur support informatique. Le tableau 7 présente les
FLJ moyens sur les tables de travail des deux bureaux.
Tableau 8: Facteur de lumière du jour moyen pour les surfaces de travail des deux bureaux
Tâche papier Tâche informatisée
Bureau S-O 2,5 1,8
Bureau N-O 4 2,9
La figure 32 démontre de manière détaillée la supériorité du bureau N-O au niveau de
l’éclairement des surfaces de travail. Dans le cas du bureau N-O plus de 50% des valeurs de
FLJ sont supérieures à 3%, comparativement à un peu moins de 30% pour le bureau S-O.
De plus, dans le cas du bureau N-O, 85% des valeurs de FLJ pour les tables de travail sont
d’au moins 2%, soit le minimum acceptable (Bülow-Hübe, 2001), comparativement à
environ 60% pour le bureau S-O.
84
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
> 0 > 2 > 4 > 6 > 8 > 10 > 12 > 14 > 16 > 18 > 20
Facteur lumière du jour (%)
Sur
face
des
bur
eaux
(%
)
Bureau S-O
Bureau N-O
Figure 32: Distribution de fréquences cumulées pour le facteur de lumière du
jour (%) mesuré à 0,75m du plancher sur les tables de travail sous un ciel couvert.
En résumé, les données démontrent une meilleure performance pour le bureau N-O en ce
qui a trait au FLJ. La composition en coin de la fenestration de ce bureau contribue
largement à cette cet apport important de lumière. De manière générale, les deux bureaux
présentent des situations acceptables sur le plan du FLJ. Par contre, des valeurs élevées de
FLJ à proximité des fenêtres risquent de causer de l’éblouissement pour un occupant assis
parallèlement à la surface vitrée lors d’un travail sur support informatisé. Par contre,
lorsque celui-ci tourne le dos à la surface vitrée pour effectuer un travail sur la table papier,
les conditions d’éclairement semblent plus appropriées.
4.1.2 Éclairement naturel utile (Useful Daylight Illuminance - UDI)
Les tableaux 8 et 9 présentent les résultats obtenus pour l’évaluation de l’UDI dans les
bureaux S-O et N-O. Comme discuté à la section 2.3.2, le calcul de l’UDI a été effectué
pour des valeurs d’éclairement comprises entre 100 et 2000 lux (une valeur de 2000 lux
permettant la stimulation du système circadien) et entre 100 et 1000 lux (une valeur de
1000 lux étant plus en accord avec le travail sur support informatisé). L’UDI a été mesuré
globalement pour chaque bureau ainsi que sur chacune des tables de travail.
85
Tableau 9: Comparaison de l’UDI pour les bureaux S-O et N-O
UDI atteint (%) UDI dépassé (%)
(entre 100 et 2000 lux) (> 2000 lux)
UDI inférieur (%)
(< 100 lux)
Bureau S-O Bureau N-O
Bureau complet 34,06 63,47 40,26 57,31
2,47 2,43
Table tâches papier 50,93 45,52 53,45 43,35
3,55 3,19
Table tâches informatisées 82,86 11,89 93,56 0,02
5,25 6,42
Le tableau 9 démontre que le bureau N-O présente un UDI atteint légèrement supérieur au
bureau S-O lorsque comparé globalement pour des valeurs d’éclairement comprises entre
100 et 2000 lux. Les bureaux offrent tous deux un rendement moyen avec des UDI atteints
de 34% et 40%. Les pourcentages d’UDI inférieurs (<100 lux) sont presque identiques,
tandis que le bureau N-O présente un pourcentage d’UDI dépassé (>2000 lux) inférieur à
celui du bureau S-O. La figure 33 confirme que les bureaux présentent des distributions
d’éclairement relativement semblables tout en démontrant que le bureau N-O présente
légèrement moins de valeurs supérieures à 2000 lux.
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,00
60,00
70,00
80,00
90,00
100,00
>0 >200 >400 >600 >800 >1000 >1200 >1400 >1600 >1800 >2000
Éclairement (lux)
Mes
ures
effe
ctué
es (
%)
Bureau S-O
Bureau N-O
Figure 33: Distribution de fréquences cumulées pour l’éclairement (lux) mesuré
à 0.75m du plancher dans les bureaux S-O et N-O.
86
Tout comme l’analyse globale des bureaux, l’analyse de l’éclairement sur les tables pour
les tâches papier démontre la similarité entre les deux bureaux. Quoique le tableau 9 donne
l’avantage du bureau N-O en ce qui a trait à l’UDI calculé sur les tables des tâches papier,
la figure 34 démontre que les distributions d’éclairement sont quasi identiques. De manière
générale, les valeurs d’éclairement sont supérieures à 1000 lux pour environ 70% des cas.
Ainsi, l’éclairage sur ces tables est plus que suffisant pour la plupart des tâches qui y sont
effectuées. Par contre, un pourcentage relativement élevé (environ 45%) de ces mêmes
mesures va au-delà de 2000 lux, ce qui laisse présager la nécessité d’utiliser des toiles
solaires afin de réduire l’éclairement et les risques d’éblouissement.
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,00
60,00
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90,00
100,00
>0 >200 >400 >600 >800 >1000 >1200 >1400 >1600 >1800 >2000
Éclairement (lux)
Mes
ures
effe
ctué
es (
%)
Bureau S-O
Bureau N-O
Figure 34: Distribution de fréquences cumulées pour l’éclairement (lux) mesuré
sur les tables des tâches papier dans les bureaux S-O et N-O.
Pour sa part, l’analyse de l’éclairement sur les tables pour les tâches informatisées permet
de relever des différences entre les bureaux. Toujours selon le tableau 9, les pourcentages
élevés d’UDI atteints (entre 1000 lux et 2000 lux) obtenus pour ces tables démontrent
d’excellentes performances pour les deux bureaux. Par contre, le bureau N-O ne présente
presque pas de valeur d’éclairement supérieure à 2000 lux, tandis que le bureau S-O voit
environ 12% de ses valeurs d’éclairement dépasser 2000 lux. Le fait que le bureau N-O, en
raison de son orientation, n’admette que très rarement de la lumière directe sur la table des
tâches informatisées explique cette performance. Le graphique suivant illustre la
distribution des valeurs d’éclairement sur les tables des tâches informatisées et l’avantage
marqué du bureau N-O.
87
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,00
60,00
70,00
80,00
90,00
100,00
>0 >200 >400 >600 >800 >1000 >1200 >1400 >1600 >1800 >2000
Éclairement (lux)
Mes
ures
effe
ctué
es (
%)
Bureau S-O
Bureau N-O
Figure 35: Distribution de fréquences cumulées pour l’éclairement (lux) mesuré
sur les tables des tâches informatisées dans les bureaux S-O et N-O.
Le tableau 10 présente les résultats obtenus pour l’évaluation de l’UDI des bureaux S-O et
N-O pour des valeurs d’éclairement plus conservatrices comprises entre 100 et 1000 lux.
Lorsque calculé avec ces valeurs, le pourcentage d’UDI atteint est généralement deux fois
moindre que lorsque calculé pour des valeurs comprises entre 100 et 2000 lux. Lorsque
calculé pour un éclairement compris entre 100 et 1000 lux, les bureaux offrent des
performances relativement faibles avec des pourcentage d’UDI atteint d’environ 17 et 19%.
Tableau 10: Comparaison de l’UDI pour les bureaux S-O et N-O (conservateur)
UDI atteint (%) UDI dépassé (%)
(entre 100 et 1000 lux) (> 1000 lux)
UDI inférieur (%)
(< 100 lux)
Bureau S-O Bureau N-O
Bureau complet 17,63 79,91 19,55 78,02
2,47 2,43
Table tâches papier 25,63 70,82 26,22 70,59
3,55 3,19
Table tâches informatisées 39,73 55,02 53,74 39,84
5,25 6,42
Tel que le démontrent le tableau 10 et la figure 35, lorsque calculé pour des valeurs
comprises entre 100 et 1000 lux, les UDI des tables de travail présentent eux aussi un faible
88
rendement. Les tables des tâches papier pour les deux bureaux présentent un UDI dépassé
(>1000 lux) d’environ 70%. En ce qui a trait aux tables des tâches informatisées, les
bureaux S-O et N-O présentent respectivement des UDI dépassés (>1000 lux) de 55% et
40%. Compte tenu du fait que plusieurs standards recommandent un éclairement compris
entre 300 et 500 lux, les pourcentages des UDI dépassés (>1000 lux) calculés semblent
inacceptables.
En conclusion, les bureaux présentent des performances similaires lorsque étudiés de
manière globale. Les pourcentages d’UDI atteints démontrent un rendement moyen pour
les deux bureaux. Ces pourcentages sont beaucoup moins élevés lorsque calculés de
manière plus conservatrice. Dans les deux cas, le bureau N-O présente une performance
légèrement supérieure. De manière générale, les résultats démontrent que les difficultés
proviennent plutôt d’un excès que d’un manque de lumière, celui-ci étant supérieur à 1000
lux dans près de 80% des cas pour les deux bureaux.
Pour sa part, l’étude de l’éclairement sur les tables des tâches papier a démontré que les
deux bureaux offrent des performances similaires. Il a aussi été observé que les
pourcentages d’UDI atteint pour les tables des tâches informatisées sont supérieurs à ceux
obtenus pour les tables des tâches papier. De plus, de meilleurs résultats sont obtenus pour
le bureau N-O en ce qui a trait à l’éclairement sur les tables des tâches informatisées.
Toutefois, malgré les différences précédemment notées, l’éclairement pour les tâches
informatisées apparaît inacceptables pour les deux bureaux. Avec respectivement 55% et
40% de leurs valeurs d’éclairement dépassant 1000 lux, les bureaux S-O et N-O présentent
d’importants risques d’éblouissement pour un travail effectué sur support informatique.
4.1.3 Ratio d’éclairement vertical / horizontal (Ratio VH)
Cette section présente les ratios VH, pour les tâches papier et informatisées, mesurés dans
les bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés et couvert. Les ratios VH mesurés sous ciels
ensoleillés pour chacun des bureaux sont présentés et évalués en fonction des valeurs
recommandées. Tel que mentionné précédemment (voir section 2.3.3), les ratios VH
89
devraient idéalement se situer entre 1,2 et 1,8. Un ratio VH inférieur à 1 correspond à une
satisfaction décroissante de l’occupant, tandis qu’un ratio VH de 2,2 constitue la limite
maximale acceptable. Une comparaison des ratios VH mesurés sous ciel couvert pour
chacun des bureaux est aussi présentée en fin de section.
La figure 36 présente les ratios VH mesurés dans le bureau S-O sous ciels ensoleillés pour
un occupant exécutant une tâche papier. Étant tous inférieurs à 0,4, aucun ratio ne respecte
les valeurs recommandées. Cette même figure démontre que le niveau d’éclairement
vertical est généralement faible pour un occupant assis face au fond du bureau. Ainsi,
lorsqu’il y a présence de lumière directe (éclairement horizontal supérieur à 10 000 lux), il
y a risque d’éblouissement en raison du fort contraste entre le plan de travail et les surfaces
formant la paroi située au fond du bureau.
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17h
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15h 9h 10h
11h
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21-janv 21-févr 21-mars 21-avr 21-mai 21-juin 21-oct 21-déc
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Éclairem
ent (lux)
Ratio VH tâches papier
Éclairement horizontal (H)
Éclairement vertical (V)
Figure 36: Ratios VH, éclairement horizontal et vertical mesurés pour les tâches papier dans
le bureau S-O sous ciels ensoleillés.
La figure 37 présente les ratios VH mesurés dans le bureau S-O sous ciels ensoleillés pour
un occupant exécutant une tâche informatisée. Cette figure montre qu’un peu plus de 50%
(24/45) des ratios VH mesurés se situent entre 1,2 et 1,8 et que 80% (36/45) se situent entre
1 et 2,2. Les 21 avril, mai et juin sont les journées qui présentent les meilleures
performances.
90
Les travaux de Love et Navvab (1994) ont démontré qu’une importante variation du ratio
VH dans le temps correspond à une importante variation de la distribution lumineuse dans
l’espace étudié. Les résultats présentés ici confirment cette observation. Entre autres,
l’importante baisse du ratio VH pour la tâche informatisée le 21 avril entre 14h et 15h (le
ratio passe de 1,56 à 0,87) correspond à l’apparition d’une plage de lumière directe dans la
zone de travail. Le fait de passer d’un ratio supérieur à 1 à un ratio inférieur indique un
changement au niveau de la directivité de l’éclairage. L’altitude de celle-ci passe de 33
degrés à 49 degrés. Tel que mentionné par Cuttle et al. (1967, cités par Cuttle, 2003), une
altitude comprise entre 15 et 45 degrés est préférée par la majorité des gens (voir section
2.3.8).
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0,60
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9h 10h
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14h 9h 10h
11h
12h
13h
14h
10h
11h
12h
13h
14h
11h
12h
13h
14h
15h
12h
13h
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12h
13h
14h
15h
16h
17h
10h
11h
12h
13h
14h
15h 9h 10h
11h
12h
13h
21-janv 21-févr 21-mars 21-avr 21-mai 21-juin 21-oct 21-déc
Rat
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H
0
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10000
15000
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35000
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Éclairem
ent (lux)
Ratio VH tâches informatisées
Éclairement horizontal (H)
Éclairement vertical (V)
Figure 37: Ratios VH, éclairement horizontal et vertical mesurés pour les tâches informatisées
dans le bureau S-O sous ciels ensoleillés.
La figure 38 présente les ratios VH mesurés dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés pour
un occupant exécutant une tâche papier. Le graphique montre qu’aucun des ratios obtenus
ne respecte les valeurs recommandées par Love et Navvab (1994). Comme dans le cas du
bureau S-O, l’éclairement mesuré dans un plan vertical s’avère insuffisant lorsque comparé
à l’éclairement horizontal.
91
0,00
0,20
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9h 11h
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16h
15h
17h
14h
15h
16h
17h
17h 9h 11h
13h
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21-mars 21-avr 21-mai 21-sept
21-déc
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15000
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30000
35000
40000
Éclairem
ent (lux)
Ratio VH tâches papierÉclairement horizontal (H)
Éclairement vertical (V)
Figure 38: Ratios VH, éclairement horizontal et vertical mesurés pour
les tâches papier dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés.
La figure 39 présente les ratios VH mesurés dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés pour
un occupant exécutant une tâche informatisée. Le graphique montre que seul le ratio VH
obtenu le 21 avril à 17h respecte les valeurs recommandées. Étant donné l’orientation du
bureau N-O, la lumière directe n’atteint que rarement le plan pour lequel l’éclairement
vertical est mesuré. De plus, peu de lumière réfléchie atteint ce même plan puisque le
mobilier, qui occupe la majeure partie du champ visuel de l’occupant lorsque celui-ci
travaille sur support informatisé, reflète peu de lumière en raison de sa faible valeur de
réflectance (environ 10%). L’éclairage a donc une directivité plus verticale puisque
l’éclairement horizontal est généralement supérieur à l’éclairement vertical (ratio VH
faible).
La figure 40 synthétise l’information relative aux ratios VH mesurés dans les bureaux S-O
et N-O sous ciels ensoleillés pour un occupant exécutant une tâche papier et informatisée.
Le graphique montre que les deux bureaux présentent des ratios VH largement inférieurs
aux valeurs recommandées lorsque ceux-ci sont calculés pour un occupant exécutant une
tâche papier. En ce qui a trait aux tâches informatisées, le bureau S-O offre une
92
performance supérieure à celle du bureau N-O. En fait, plus de 75% des ratios VH mesurés
dans le bureau N-O pour une tâche informatisée sont inférieurs aux valeurs recommandées.
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14h
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16h
17h
17h 9h 11h
13h
15h
21-mars 21-avr 21-mai 21-sept
21-déc
Rat
io V
H
0
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10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000É
clairement (lux)
Ratio VH tâches informatiséesÉclairement horizontal (H)
Éclairement vertical (V)
Figure 39: Ratios VH, éclairement horizontal et vertical mesurés pour
les tâches informatisées dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés.
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
1,60
1,80
2,00
2,20
2,40
2,60
Tâches papier Tâchesinformatisées
Tâches papier Tâchesinformatisées
Bureau S-O Bureau N-O
Rat
io V
H
Figure 40: Diagrammes en boîte de Tukey des ratios VH mesurés pour
les tâches papier et informatisées dans les bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés.
93
Le tableau 11 présente les ratios VH obtenus pour les bureaux S-O et N-O sous ciel
couvert. Le ratio calculé dans le bureau S-O pour une tâche informatisée respecte les
valeurs recommandées, tandis que les trois autres sont très faibles. Comme noté
précédemment lors de l’analyse des ratios VH obtenus sous ciels ensoleillés, un manque
d’éclairement dans le plan vertical engendre des ratios VH inférieurs aux valeurs
recommandées.
Tableau 11: Comparaison des ratios VH pour les bureaux S-O et N-O sous ciel couvert
Tâche papier Tâche informatisée
Bureau S-O 0,25 1,23
Bureau N-O 0,13 0,58
En conclusion, les ratios VH calculés dans les bureaux S-O et N-O sont généralement trop
faibles, indiquant un éclairage dont la directivité est plutôt verticale, et ce, sous ciels
ensoleillés et couvert. Sous ciels ensoleillés, les meilleures performances ont été notées
pour une tâche informatisée effectuée dans le bureau S-O. Les faibles performances sont en
grande partie dues au fait que les surfaces composant les bureaux ne contribuent pas à
maximiser l’éclairement dans un plan vertical. Les cloisons situées au fond des bureaux
redistribuent peu de lumière puisqu’elles sont composées d’une paroi vitrée et d’une porte
dont le matériau (cerisier teint) possède une faible valeur de réflectance de 10%.
Omniprésent dans le champ de vision de l’occupant lorsque celui-ci travaille sur support
informatisé, le mobilier (cerisier teint) contribue très peu à réfléchir la lumière dans
l’espace. Il est fort probable que des cloisons opaques composées de mélamine (réflectance
de 88%) comme celle des murs latéraux, jumelées à un mobilier plus clair, auraient
contribué à augmenter l’éclairement vertical et à améliorer les ratios VH. Il faut toutefois
noter que l’aménagement, en périphérie du bâtiment, de bureaux fermés avec des parois
vitrées donnant sur un vaste espace de travail central à aire ouverte, permet de démocratiser
l'accès à la lumière naturelle, ce qui n’est pas négligeable.
94
4.1.4 Plages de lumière directe
La dimension des plages de lumière directe a été mesurée dans les bureaux S-O et N-O afin
d’évaluer ces espaces en fonction des critères formulés par Boubekri et al. (1991). Ces
derniers ont conclu qu’une plage de lumière occupant entre 15 et 25% de l’aire de plancher
affecte positivement l’impression de relaxation pour un occupant assis parallèlement à la
fenêtre. Cependant, il a également été démontré que 40% constituait la limite maximale
acceptable.
La figure 41 montre que seulement 16% (9/37) des dimensions calculées pour le bureau
S-O respectent les valeurs recommandées pour les moments étudiés. En fait, la majorité des
plages ont une dimension supérieure à 40% de l’aire de plancher du bureau. L’orientation
du bureau, combinée à une grande fenestration, permet une importante pénétration de
lumière directe. Durant la saison hivernale en après-midi, certaines plages présentent même
des dimensions supérieures à l’aire de plancher totale du bureau. Les conditions idéales
sont principalement observées les 21 avril, mai et juin entre 12h et 13h et les 21 janvier et
février vers 10h.
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10h
13h
14h
15h 9h 12h
13h
21-janv 21-févr 21-mars 21-avr 21-mai 21-juin 21-oct 21-déc
Po
urc
en
tag
e (
%)
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e d
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lan
che
r
Maximal
Idéal
Figure 41: Dimensions des plages de lumière directe pour le bureau S-O exprimées
en pourcentage (%) de l’aire de plancher du bureau.
95
La figure 42 montre qu’un peu plus de 20% (2/9) des dimensions calculées pour le bureau
N-O respectent les valeurs recommandées. Contrairement au bureau S-O, la majorité des
plages mesurées pour le bureau N-O ont une dimension inférieure à la limite maximale
recommandée. En fait, seules deux situations comportent des plages dont la dimension est
supérieure à 40% de l’aire de plancher. Le 21 mai à 16h et le 21 septembre à 17h présentent
les meilleures conditions pour maximiser l’impression de relaxation des occupants selon les
conclusions tirées par de Boubekri et al. (1991).
La figure 43 synthétise l’information relative à la dimension des plages de lumière directe
pour les bureaux S-O et N-O. Elle illustre l’importante variation de la dimension des plages
observées entre les bureaux. Les grandes plages du bureau S-O, dont les dimensions sont
majoritairement supérieures à la valeur maximale recommandée (40% de l’aire de
plancher), sont susceptibles de causer une gêne visuelle surtout au moment d’effectuer des
tâches sur support informatisé. Malgré qu’il présente peu de situations impliquant des
plages de dimension idéale, le bureau N-O offre de meilleures conditions que le bureau S-O
puisque les plages qui lui sont associées sont de dimensions moindres (inférieures à la
limite maximale recommandée dans environ 75% des cas).
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21-mars 21-avr 21-mai 21-sept
Po
urc
en
tag
e (
%)
air
e d
e p
lan
che
r
Maximal
Idéal
Figure 42: Dimensions des plages de lumière
directe pour le bureau N-O exprimées en pourcentage (%) de l’aire de plancher du bureau.
96
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130
140
Bureau S-O Bureau N-O
Pou
rcen
tage
(%
) ai
re d
e pl
anch
erMaximal
Idéal
Figure 43: Diagrammes en boîte de Tukey de la
dimension des plages de lumière directe exprimée en pourcentage (%) de l’aire de plancher du bureau.
97
4.1.5 Ratios de luminance dans le champ de vision
Cette section présente les résultats relatifs aux ratios de luminance calculés dans le champ
de vision des occupants des bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés et couvert. Tel que
mentionné précédemment (voir section 2.3.5), la luminance à l’intérieur d’un cône de 60
degrés ne doit pas excéder trois fois la luminance de la tâche visuelle ou être inférieure à un
tiers de cette même luminance. De plus, la luminance dans un cône de 120 degrés ne doit
pas excéder dix fois la luminance de la tâche visuelle ou être inférieure à un dixième de
cette même luminance.
La figure 44 présente les pourcentages des ratios de luminance qui respectent les valeurs
recommandées et qui ont été calculés pour le bureau S-O sous ciels ensoleillés pour un
occupant effectuant une tâche papier et informatisée. Cette figure montre que la majorité
des ratios de luminance calculés pour un occupant effectuant une tâche informatisée
respectent les valeurs recommandées. De manière générale, les résultats démontrent de
meilleures conditions visuelles pour un occupant effectuant une tâche informatisée que
pour un occupant effectuant une tâche papier. Le graphique montre une stabilité des ratios
pour les 21 avril, mai et juin. Durant ces trois journées, la lumière directe pénètre moins
profondément que lors des autres journées étudiées (à l’exception du 21 mai à 16h où il n’y
a pas de lumière directe dans le bureau). De ce fait, pour ces trois périodes, la majorité des
surfaces présentes dans les cônes de vision de 60 et 120 degrés ne reçoivent pas de lumière
directe.
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50
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15h 9h 10h
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21-janv 21-févr 21-mars 21-avr 21-mai 21-juin 21-oct 21-déc
Pou
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(%
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Tâches informatisées
Tâches papier
Figure 44: Pourcentages (%) des ratios de luminance respectant les valeurs recommandées,
calculés pour le bureau S-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée.
La figure 45 présente les pourcentages des ratios de luminance qui ne respectent pas les
valeurs recommandées et qui ont été calculés pour le bureau S-O sous ciels ensoleillés pour
un occupant effectuant une tâche papier. Cette figure montre que tous les ratios ne
respectant pas les valeurs recommandées correspondent à des situations où la tâche papier
est trop claire en comparaison avec les surfaces avoisinantes.
La figure 46 présente les pourcentages des ratios de luminance qui ne respectent pas les
valeurs recommandées et qui ont été calculés pour le bureau S-O sous ciels ensoleillés pour
un occupant effectuant une tâche informatisée. Cette figure montre que la majorité des
ratios ne respectant pas les valeurs recommandées correspondent à des situations où la
tâche papier est trop claire en comparaison avec les surfaces avoisinantes. Quelques
situations, par exemple le 21 février à 14h, présentent des luminances trop élevées en
comparaison avec celle de l’écran. Pour ces cas particuliers, la présence de lumière directe
dans le champ de vision de l’occupant explique les ratios élevés.
99
-100
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-60
-40
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14h 9h 10h
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13h
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12h
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11h
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(%
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Tâche papier plus claire queles surfaces avoisinantes
Tâche papier plus sombre queles surfaces avoisinantes
Figure 45: Pourcentages (%) des ratios de luminance ne respectant pas les valeurs recommandées,
calculés pour le bureau S-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier.
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14h 9h 10h
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15h 9h 10h
11h
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21-janv 21-févr 21-mars 21-avr 21-mai 21-juin 21-oct 21-déc
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Tâche informatisée plus claire queles surfaces avoisinantes
Tâche informatisée plus sombreque les surfaces avoisinantes
Figure 46: Pourcentages (%) des ratios de luminance ne respectant pas les valeurs recommandées,
calculés pour le bureau S-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche informatisée.
La figure 47 présente les pourcentages des ratios de luminance qui respectent les valeurs
recommandées et qui ont été calculés pour le bureau N-O sous ciels ensoleillés pour un
100
occupant effectuant une tâche papier et informatisée. Comme dans le cas du bureau S-O, le
bureau N-O offre, de manière générale, de meilleures conditions lumineuses pour le travail
sur support informatisé que pour les tâches papier.
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Tâches informatisées
Tâches papier
Figure 47: Pourcentages (%) des ratios de luminance respectant les
valeurs recommandées, calculés pour le bureau N-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée.
Les deux graphiques suivants présentent, respectivement pour les tâches papier et
informatisées, les pourcentages des ratios de luminance ne respectant pas les valeurs
recommandées et qui ont été calculés pour le bureau N-O sous ciels ensoleillés. Ces figures
montrent que tous les ratios ne respectant pas les valeurs recommandées correspondent à
des situations où la tâche (papier ou informatisée) est trop claire en comparaison avec les
surfaces avoisinantes.
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-100
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17h 9h 11h
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21-mars 21-avr 21-mai 21-sept
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Tâche papier plus claire queles surfaces avoisinantes
Tâche papier plus sombre queles surfaces avoisinantes
Figure 48: Pourcentages (%) des ratios de luminance ne respectant
pas les valeurs recommandées, calculés pour le bureau N-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier.
-100
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21-mars 21-avr 21-mai 21-sept
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Tâche informatisée plus claire queles surfaces avoisinantes
Tâche informatisée plus sombreque les surfaces avoisinantes
Figure 49: Pourcentages (%) des ratios de luminance ne respectant
pas les valeurs recommandées, calculés pour le bureau N-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche informatisée.
102
La figure 50 synthétise l’information relative aux ratios de luminance calculés pour les
bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés. Cette figure montre que le bureau S-O offre une
performance largement supérieure à celle du bureau N-O pour les tâches papier. En ce qui a
trait aux tâches informatisées, le bureau S-O présente un très bon rendement. La majorité
des ratios de luminances mesurés dans ce dernier respectent les valeurs recommandées dans
une proportion supérieure à 70%. Pour sa part, le bureau N-O offre une performance plus
faible, mais généralement adéquate. Ainsi, sous ciels ensoleillés, les deux bureaux
présentent des conditions intéressantes pour le travail sur support informatisé.
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Tâches papier Tâchesinformatisées
Tâches papier Tâchesinformatisées
Bureau S-O Bureau N-O
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Figure 50: Diagrammes en boîte de Tukey des
pourcentages (%) des ratios de luminance respectant les valeurs recommandées, calculés pour les bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée.
Le tableau 12 présente les résultats relatifs aux ratios de luminance calculés pour les
bureaux S-O et N-O sous ciel couvert pour un occupant effectuant une tâche papier et
informatisée. Le tableau indique que les bureaux offrent des performances semblables pour
les tâches papier et que celles-ci sont plutôt limitées. En ce qui a trait aux tâches
informatisées, les deux bureaux présentent de faibles performances. Le tableau indique
103
aussi que les ratios ne respectant pas les valeurs recommandées correspondent tous à des
situations où la tâche est trop claire en comparaison avec les surfaces avoisinantes.
Tableau 12: Comparaison des ratios de luminance pour les bureaux S-O et N-O sous ciel couvert
% des ratios respectant % des ratios correspondant % des ratios correspondant les valeurs recommandées à une tâche trop claire à une tâche trop sombre
papier informatisée papier informatisée papier informatisée
Bur S-O 55 8 45 92 0 0
Bur N-O 56 25 44 75 0 0
Comme dans le cas de l’étude effectuée sous ciels ensoleillés, ces résultats montrent que
plusieurs ratios indiquent que la luminance de la tâche (papier ou écran) est trop élevée
lorsque comparée avec la luminance des surfaces avoisinantes. Ces mauvaises
performances sont en grande partie dues à la faible valeur de réflectance du mobilier
(environ 10%). Les figures 23 et 24 de la section 3.3.4 montrent que le mobilier occupe la
majeure partie du champ de vision de l’occupant. Une valeur de réflectance plus élevée
aurait certainement contribué à augmenter la luminosité générale de l’environnement de
travail. Comme le mentionne Robertson (2005), le mobilier devrait idéalement présenter
une valeur de réflectance comprise entre 25 et 45%.
En conclusion, l’étude sous ciels ensoleillés des ratios de luminance dans le champ de
vision a démontré de meilleures conditions visuelles pour les tâches informatisées que pour
les tâches papier. En ce qui a trait aux performances des bureaux S-O et N-O sous ciel
couvert, elles sont très faibles, tout particulièrement pour les tâches informatisées. Il a été
démontré que les situations problématiques sur le plan des ratios de luminance impliquent
une tâche (feuille de papier ou écran) trop claire en comparaison aux surfaces avoisinantes,
et ce autant sous ciels ensoleillés que couvert. Il apparaît que la faible valeur de réflectance
de 10% du mobilier, omniprésent dans le champ de vision, nuit au confort visuel des
occupants.
104
4.1.6 Variabilité de la luminance (Indice LD)
Cette section présente les indices LD 45h et 180h calculés pour les bureaux S-O et N-O
sous ciels ensoleillés et couvert. Dans un premier temps, les résultats obtenus sous ciels
ensoleillés sont présentés pour les deux bureaux et la performance de ceux-ci est comparée.
Une comparaison des indices LD 45h et 180h mesurés sous ciel couvert est présentée en fin
de section. De manière générale, un indice LD élevé indique une plus grande variabilité
lumineuse qu’un indice LD plus faible.
La figure 51 présente les indices LD 45h et 180h calculés pour le bureau S-O à la position
de l’occupant. Les 21 janvier, février, octobre et décembre présentent les plus importantes
variations au niveau des indices LD. Durant ces journées, les indices LD varient en
fonction de la position et de la dimension des plages de lumière dans le bureau. Cependant,
les indices LD sont davantage influencés par la position que la dimension des plages. Ainsi,
les indices LD les plus élevés correspondent aux situations impliquant une plage incidente
sur le mur latéral du bureau, et non pas aux moments correspondant aux plages les plus
grandes. Par exemple, le 21 janvier à 12h présente un indice LD supérieur aux indices
calculés pour 13h et 14h, et ce malgré une plage de lumière de dimension inférieure. Ce
constat explique aussi la plus grande stabilité des indices LD pour les 21 avril, mai et juin.
Lors de ces journées, les plages sont majoritairement présentes sur le plancher. Ainsi,
malgré le fait que les dimensions des plages augmentent considérablement tout au long de
la journée (voir figure 41), les indices LD demeurent relativement stables.
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09h
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21-janv 21-févr 21-mars 21-avr 21-mai 21-juin 21-oct 21-déc
Indi
ce L
D
indice LD 45h
indice LD 180h
Figure 51: Indices LD 45h et 180h mesurés à la position de l’occupant dans
le bureau S-O sous ciels ensoleillés.
Les travaux de Parpairi et al. (2002) n’ont pas permis d’identifier les niveaux de tolérance
face à la variabilité de la luminance au sein d’un espace de travail. À première vue, il est
donc difficile de déterminer si les indices LD élevés, calculés pour le bureau S-O,
correspondent à des situations intéressantes et acceptables ou potentiellement éblouissantes.
Tel que mentionné par Parpairi et al. (2002), il semble que les participants préfèrent une
surface de travail sans éclairage dominant. Ainsi, une uniformité de la luminance entre la
surface de travail et les surfaces adjacentes est souhaitable, tout en évitant des intérieurs
monotones.
L’étude préliminaire de la position des plages effectuée à la section 3.2.1 permet de repérer
les situations impliquant une plage de lumière directe incidente sur les surfaces de travail et
d’identifier les situations potentiellement problématiques. De manière générale, aucune
plage de lumière directe n’est incidente sur les surfaces de travail en avant-midi (avant
12h). Par contre, dès 13h, la région des tâches papier reçoit de la lumière directe en
abondance, sauf les 21 mai et juin. En fin de journée, la région des tâches informatisées est
éclairée directement à son tour. Ces observations portent donc à croire que les situations les
plus intéressantes sur le plan de la variabilité de la luminance se produisent à 10h les 21
106
janvier, février et mars ainsi qu’entre 11h et 14h les 21 avril, mai et juin. Ces situations
correspondent à des indices LD relativement élevés tout en évitant la lumière directe sur les
surfaces de travail. Ainsi, les périodes comprises entre 12h et 13h pour les 21 janvier,
février et décembre semblent poser problème malgré des indices LD élevés.
La figure 52 présente les indices LD 45h et 180h calculés pour le bureau N-O à la position
de l’occupant. Une grande variation des indices LD est observée pour le 21 mars. Cette
variation ne dépend pas de la présence de plages de lumière directe dans le bureau, mais
plutôt de l’éclairement reçu par la façade de l’édifice voisin (visible par la fenêtre du
bureau N-O, voir figure 13 droite, p.55). Le 21 mars à 11h, cette façade est abondamment
éclairée, tandis qu’en après-midi elle ne reçoit pas de lumière directe. Comme le démontre
la figure 53, la luminance perçue par l’occupant faisant face à la fenêtre à 11h est
supérieure à celle perçue à 9h, 14h et 16h. De plus, la luminance perçue dans le fond de la
pièce à 11h est aussi supérieure. Le même constat s’applique pour la journée du 21
décembre où les indices LD varient aussi en fonction de l’éclairement de la façade de
l’édifice voisin.
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09h
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21-mars 21-avr 21-mai 21-sept
21-déc
Indi
ce L
D
indice LD 45h
indice LD 180h
Figure 52: Indices LD 45h et 180h mesurés à la
position de l’occupant dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés.
107
Figure 53: Diagrammes polaires des mesures de luminance (cd/m2) dans un plan horizontal calculés à la
position de l’occupant dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés pour le 21 mars à 9h, 11h, 14h et 16h.
Contrairement aux variations observées précédemment, le 21 mai présente des indices LD
stables en après-midi. Durant cette période, la façade de l’édifice voisin ne reçoit pas de
lumière directe et les plages de lumière présentes dans le bureau sont constamment
localisées sur le plancher. Une étude en avant-midi pour cette même journée aurait
certainement indiqué des indices LD plus élevés que ceux obtenus en après-midi en raison
de l’éclairage direct sur la façade voisine à ce moment.
108
Les légères variations observées entre le 21 mars en après-midi et les 21 avril et mai en
après-midi permettent de constater que la présence de plages de lumière directe rend le
bureau N-O plus agréable (indices LD plus élevés) en après-midi en avril et en mai. Tandis
qu’en mars, l’absence de lumière directe à l’intérieur du bureau combinée à une façade
voisine sans lumière directe correspond à des indices LD moins élevés dans le bureau N-O.
La figure 54 synthétise l’information relative aux indices LD calculés pour les bureaux S-O
et N-O sous ciels ensoleillés. Elle indique que les deux bureaux présentent des indices LD
comparables. Comme discuté précédemment, la présence d’un important réflecteur (façade
de l’édifice voisin) influence directement la perception de la luminance dans le bureau N-O.
Dans certaines situations, celui-ci présente donc des indices LD aussi élevés que ceux
mesurés dans le bureau S-O, et ce malgré qu’il reçoive peu ou pas de lumière directe.
0
2
4
6
8
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14
16
LD45h LD180h LD45h LD180h
Bureau S-O Bureau N-O
Indi
ce L
D
Figure 54: Diagrammes en boîte de Tukey des indices
LD45h et LD180h mesurés pour les bureaux S-O et N-O sous des ciels ensoleillés.
Le fait que le bureau N-O obtienne des indices LD aussi élevés que le bureau S-O tout en
limitant la présence de plages de lumière directe lui confère un avantage. Comme
mentionné précédemment, plusieurs situations présentant des indices LD élevés dans le
109
bureau S-O s’avèrent problématiques en raison de la présence de plages sur les surfaces de
travail. En fait, l’occupant abaissera vraisemblablement les toiles solaires dans ces
situations, sacrifiant la variabilité de la luminance au profit de son confort visuel.
Cependant, Fontoynont et al. (2006) mentionnent que la luminance d’une façade éclairée
directement peut atteindre 8000 cd/m2. Ce constat laisse donc présager l’utilisation d’une
toile solaire dans le bureau N-O à certains moments.
Le tableau 13 présente les indices LD mesurés sous ciel couvert pour les bureaux S-O et
N-O. Ce tableau démontre que le bureau N-O présente une variabilité de la luminance
légèrement supérieure. Comme le démontre la figure 55, la fenestration sur deux façades du
bureau N-O lui permet de présenter une plus grande variabilité au niveau de la luminance.
En effet, la différence la plus marquée entre les deux bureaux se situe au niveau des
mesures 7 et 8 qui sont orientées en direction de la fenestration latérale du bureau N-O.
Tableau 13: Comparaison des indices LD pour les bureaux S-O et N-O sous ciel couvert
Indice LD 45h Indice LD 180h
Bureau S-O 2,98 1,90
Bureau N-O 3,93 2,39
Figure 55: Diagrammes polaires des valeurs de luminance (cd/m2) dans un plan horizontal calculées à la
position de l’occupant dans les bureaux S-O (gauche) et N-O (droite) sous ciel couvert.
110
Cependant, la présence d’une fenêtre située à l’arrière de l’occupant dans le bureau N-O
entraînera possiblement des réflexions dans l’écran à certains moments. En fait, l’écran
d’ordinateur devrait toujours être positionné à angle droit par rapport à la fenêtre. Dans le
cas où l’écran fait face à une fenêtre, une réflexion de l’environnement extérieur sur celui-
ci est probable. De plus, si l’utilisateur fait face à une fenêtre, un risque d’éblouissement
sera possiblement causé en raison de la luminance de l’arrière-plan de la tâche, soit la
fenêtre elle-même (voir figure 56). Ainsi, malgré que la fenestration généreuse du bureau
N-O confère à celui-ci un avantage en ce qui a train à la variabilité de la luminance, cette
même fenestration pourrait introduire une gêne visuelle.
Figure 56: Position préférable de l’écran par rapport à la fenêtre
(gauche) et dispositions à éviter (centre et droite).
En conclusion, les deux bureaux présentent une variabilité de luminance semblable sous
ciels ensoleillés, mais les causes de cette variabilité diffèrent (lumière directe pour S-O et
réflexion pour N-O). Le bureau N-O tire avantage de l’absence de plages de lumière directe
incidentes sur les surfaces de travail. Ainsi, orienter un espace de travail au nord et profiter
de la lumière réfléchie sur la façade d’un édifice voisin peut être une stratégie à exploiter.
Sous ciel couvert, la fenestration sur deux façades du bureau N-O contribue également à
augmenter la variabilité de la luminance, mais pourrait potentiellement causer une gêne
visuelle. Ces dernières observations, tout comme les conclusions énoncées par Parpairi et
al. (2002), rappellent l’importance du concept de qualité de l’éclairage (variation de la
luminance et des réflectances des surfaces) en opposition à une approche uniquement basée
sur la quantité de lumière (éclairement reçu). Ainsi, malgré qu’il admette plus de lumière
directe, le bureau S-O offre une performance moins intéressante sur le plan de la variabilité
de la luminance.
111
4.1.7 Éblouissement (Daylight Glare Probability – DGP)
Cette section présente les probabilités d’éblouissement (indice DGP) calculées pour un
occupant effectuant une tâche papier et informatisée dans les bureaux S-O et N-O pour les
champs de vision illustrés aux figures 23 et 24. Les résultats obtenus sous ciels ensoleillés
sont d’abord présentés séparément pour chacun des deux bureaux et ensuite comparés. Les
résultats obtenus sous ciel couvert sont présentés en fin de section.
La figure 57 présente les probabilités d’éblouissement calculées pour un occupant
effectuant une tâche papier et informatisée dans le bureau S-O. Ce graphique illustre que,
de manière générale, les probabilités d’éblouissement moins élevées lors de l’exécution
d’une tâche informatisée. L’absence de lumière directe dans la zone de la tâche
informatisée explique ce constat. Il importe de noter que la majorité des probabilités
mesurées pour une tâche informatisée (31/45) se situent sous la valeur de validité de
l’indice, soit 20%. Tel que mentionné précédemment à la section 2.3.7, malgré l’ambiguïté
de la signification des indices DGP inférieurs à 20%, il est raisonnable d’affirmer que ceux-
ci correspondent à des situations présentant un potentiel d’éblouissement négligeable. De
plus, aucun DGP relatif à une taĉhe informatisée n’étant supérieur à 26%, il est possible de
conclure que le bureau S-O performe très bien sous ces conditions.
La performance relative à l’exécution d’une tâche papier est pour sa part un peu moins
intéressante, près de la moitié des DGP mesurés (22/45) étant supérieurs à 25%. Les
probabilités les plus élevées, par exemple les 21 janvier et février à 12h et 13h,
correspondent à des situations où il y a présence de lumière directe sur la table de travail.
Malgré ces derniers constats, le bureau S-O offre somme toute une performance acceptable
en ce qui a trait au risque d’éblouissement, le DGP maximal calculé étant d’environ 37%
(21 janvier à 12h).
112
0
5
10
15
20
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Tâche informatisée
Tâche papier
Figure 57: Probabilités d’éblouissement (%) calculées pour le bureau S-O sous ciels ensoleillés
pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée.
La figure 58 présente les probabilités d’éblouissement calculées pour un occupant
effectuant une tâche papier et informatisée dans le bureau N-O. Contrairement à ce qui a été
observé dans le bureau S-O, l’exécution d’une tâche informatisée est associée à une
probabilité d’éblouissement supérieure à celle associée à une tâche papier. Afin de
comprendre cette différence, il faut rappeler que la position de l’écran d’ordinateur n’est
pas la même dans les deux bureaux (voir figures 23 et 24). La localisation de l’écran dans le
bureau N-O implique que le ciel est visible dans une portion du champ visuel de
l’occupant, augmentant ainsi de manière significative le contraste entre la zone de la tâche
et l’environnement. Dans le cas du bureau S-O, l’occupant n’a aucun contact visuel avec
l’extérieur lorsqu’il travaille sur support informatisé, réduisant ainsi les risques
d’éblouissement.
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Tâche informatisée
Tâche papier
Figure 58: Probabilités d’éblouissement (%) calculées pour le bureau N-O
sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée.
La figure 59 permet de comparer les bureaux sous ciels ensoleillés et de constater qu’ils
offrent une performance semblable pour une tâche papier. Pour cette tâche, la différence est
surtout observée au niveau des valeurs supérieures au 3e quartile. Cette différence
s’explique par la présence plus fréquente de lumière directe sur la table des tâches papier
dans le bureau S-O. Le graphique montre aussi, tel que noté précédemment, que le bureau
S-O présente des conditions légèrement plus avantageuses pour l’exécution d’une tâche
informatisée sous ciels ensoleillés. Malgré ces observations, il est possible de conclure que
les deux bureaux offrent de très bonnes performances en ce qui a trait à la probabilité
d’éblouissement sous ciels ensoleillés.
Le tableau 14 présente les probabilités d’éblouissement calculées sous ciel couvert pour un
occupant effectuant une tâche papier et informatisée dans les bureaux S-O et N-O. Ce
tableau montre que les deux bureaux présentent une faible probabilité d’éblouissement
quasi identique lors de l’exécution d’une tâche papier. En ce qui a trait à la tâche
informatisée, le bureau N-O présente une probabilité d’éblouissement légèrement
supérieure à celle du bureau S-O.
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Tâche papier Tâcheinformatisée
Tâche papier Tâcheinformatisée
Bureau S-O Bureau N-O
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Figure 59: Diagrammes en boîte de Tukey des
probabilités d’éblouissement (%) calculées pour les bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée.
Tableau 14: Comparaison des probabilités d’éblouissement (%) pour les bureaux S-O et N-O sous ciel couvert pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée
Tâche papier Tâche informatisée
Bureau S-O 17,49 19,07
Bureau N-O 17,87 24,49
Tel que noté lors de l’analyse des données obtenues sous ciels ensoleillés, cette différence
s’explique par la localisation de l’écran d’ordinateur qui varie d’un bureau à l’autre. Le ciel
étant présent dans une portion du champ visuel de l’occupant qui effectue une tâche
informatisée dans le bureau N-O, le contraste entre la tâche et l’environnement et, par le
fait même, la probabilité d’éblouissement augmentent. Malgré tout, les bureaux offrent tous
deux une très bonne performance, présentant des probabilités d’éblouissement très faibles
sous ciel couvert, et ce, autant pour une tâche papier qu’informatisée.
115
4.1.8 «Flow» de lumière (ratio Ev/Es et altitude du vecteur d’éclairement)
Dans un premier temps, cette section présente les ratios Ev/Es et les altitudes des vecteurs
d’éclairement mesurés pour chacune des sphères dans les bureaux S-O et N-O sous ciels
ensoleillés. L’information est ensuite synthétisée afin de comparer les bureaux étudiés. Tel
que recommandé par Cuttle (2003) et présenté à la section 2.3.8, les ratios Ev/Es doivent
idéalement se situer entre 1,2 et 1,8 (voir tableau 2, p.43) et les altitudes doivent être
comprises entre 15 et 45 degrés.
La figure 60 présente les ratios Ev/Es et les altitudes des vecteurs d’éclairement mesurés
pour la sphère 1 dans le bureau S-O. Pour cette sphère, un peu moins de 12% (5/45) des
ratios Ev/Es mesurés respectent les valeurs recommandées. L’absence de lumière directe
sur la sphère en avant-midi explique les ratios plus faibles à ces moments. Les ratios Ev/Es
sont majoritairement supérieurs à 2,5 en après-midi, ce qui correspond à un «flow» de
lumière fort (Cuttle, 2003), donc trop prononcé pour le travail de bureau.
Les ratios les plus élevés (supérieurs à 3) sont obtenus lors de la saison hivernale (21
janvier, 21 février et 21 mars) à 14h. Lors de ces situations, une importante plage de
lumière directe est présente dans le bureau, occupant principalement le plancher et les
tables de travail (sans être en contact avec les murs). Puisque le plancher et le mobilier
redistribuent peu de lumière dans l’espace en raison de leurs faibles valeurs de réflectance,
la sphère 1 reçoit peu de lumière indirecte. La directivité est donc plus évidente, d’où les
ratios Ev/Es élevés. En après-midi les 21 avril, mai et juin, la répartition des plages de
lumière directe sur les différentes surfaces est constante, majoritairement concentrée sur le
plancher et le mobilier et peu sur les murs. Ainsi, quoique largement supérieurs aux valeurs
recommandées, les ratios présentent des variations moins importantes durant ces périodes.
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Ratio Ev/Es
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Figure 60: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés pour la sphère 1 dans le
bureau S-O sous ciels ensoleillés.
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Altitude (degrés)
Ratio Ev/Es
Altitude
Figure 61: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés pour la sphère 2 dans le
bureau S-O sous ciels ensoleillés.
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ltitude (degrés)
Ratio Ev/Es
Altitude
Figure 62: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés pour la sphère 3 dans le
bureau S-O sous ciels ensoleillés.
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Altitude (degrés)
Ratio Ev/Es
Altitude
Figure 63: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés pour la sphère 4 dans le
bureau S-O sous ciels ensoleillés.
Un peu plus de 60% (28/45) des altitudes mesurées pour la sphère 1 respectent les valeurs
recommandées étant comprises entre 15 et 45 degrés. Cette sphère, située près de la fenêtre
reçoit de la lumière directe en abondance et l’altitude du vecteur d’éclairement
correspondant varie en fonction de l’altitude solaire. En avant-midi, lorsque aucun éclairage
direct n’est incident sur la sphère, la lumière provient plutôt de l’horizon, ce qui explique
118
des altitudes plus basses. Les après-midi des 21 avril, mai et juin sont les périodes pouvant
causer le plus d’inconfort, puisqu’elles combinent des ratios Ev/Es et des altitudes élevés
pour les vecteurs d’éclairement.
La figure 61 présente les ratios Ev/Es et les altitudes des vecteurs d’éclairement mesurés
pour la sphère 2 dans le bureau S-O. Des similitudes avec la sphère 1 pour les 21 janvier,
février, mars, octobre et décembre sont observées, soit des ratios plus modérés en avant-
midi et plus élevés à partir de 13h. Par contre, pour les 21 avril, mai et juin, les ratios sont
beaucoup plus faibles que ceux observés pour la sphère 1. Contrairement à la sphère 1, la
sphère 2 ne reçoit pas de lumière directe pendant ces périodes, sauf le 21 avril à 15h.
L’éclairage sur la sphère 2 respecte les valeurs recommandées, les ratios étant
majoritairement compris entre 1,2 et 1,8 à partir de 13h.
Pour cette sphère, un peu plus du quart (12/45) des situations étudiées présentent un ratio
entre 1,2 et 1,8. Il s’agit d’une meilleure performance que la sphère 1 (5/45). Par contre,
puisque la sphère 2 correspond à la position de la tête de l’occupant du bureau, elle occupe
une position plus stratégique. Par conséquent, les résultats associés à la sphère 2 sont
décevants, les ratios Ev/Es étant généralement trop élevés.
Près de 65% (29/45) des altitudes du vecteur d’éclairement obtenues pour la sphère 2
respectent les valeurs recommandées. Les altitudes observées pour les 21 janvier, février,
mars, octobre et décembre respectent le pattern relevé pour la sphère 1. Pour leur part, les
21 avril, mai et juin contrastent avec plusieurs altitudes négatives. D’importantes plages de
lumière directe au plancher éclairent indirectement la sphère 2, donnant ainsi l’impression
que la lumière provient du sol. La littérature consultée ne mentionne rien relativement à
l’impact d’altitudes négatives du vecteur d’éclairement sur le niveau de confort. Il est
toutefois permis de croire que de telles situations ne sont pas idéales puisque l’humain est
habitué à ce que les objets soient éclairés par le haut.
La figure 62 présente les ratios Ev/Es et les altitudes des vecteurs d’éclairement mesurées
pour la sphère 3 située au-dessus de la table des tâches papier dans le bureau S-O. Moins de
119
10% (4/45) des ratios calculés pour la sphère 3 respectent les valeurs recommandées. Ainsi,
des objets déposés et manipulés sur la table reçoivent majoritairement un éclairage trop
prononcé. Comme dans le cas de la sphère 1, une stabilité est constatée pour les 21 avril,
mai et juin. Les ratios plus élevés en après-midi pour les 21 janvier, février, octobre et
décembre correspondent à des situations où la sphère reçoit de la lumière directe.
Les altitudes des vecteurs d’éclairement mesurés pour la sphère 3 sont intéressantes
puisque dans près de 75% des cas considérés (33/45), les valeurs recommandées sont
respectées. Les situations du 21 mars à 13h et 14h se retrouvent parmi les moments
potentiellement problématiques. La faible altitude pour 13h et l’altitude négative pour 14h
s’expliquent par la présence d’une plage de lumière directe sur la table de travail qui éclaire
indirectement la sphère par le dessous.
La figure 63 présente les ratios Ev/Es et les altitudes des vecteurs d’éclairement obtenus
pour la sphère 4 correspondant à la position approximative de la tête d’un visiteur assis
dans le bureau S-O. Près de 65% (29/45) des ratios calculés pour la sphère 4 respectent les
valeurs recommandées. L’absence de plage de lumière directe sur la sphère localisée dans
le fond du bureau explique les ratios généralement équilibrés. Par contre, certaines
situations hivernales admettent de la lumière directe sur la sphère en raison d’une altitude
solaire plus basse, ce qui augmente considérablement les contrastes sur la sphère. En tenant
compte de l’interprétation des ratios proposée par Cuttle (2003) et du fait que la sphère 4
correspond à la tête du visiteur, il est possible d’affirmer que l’éclairage au fond du bureau
offre un bon rendement.
Tout comme la sphère 3, les altitudes mesurées pour la sphère 4 sont intéressantes. En effet,
les valeurs recommandées sont respectées pour 80% (36/45) des cas considérés. Par contre,
plusieurs altitudes inférieures à 15 degrés, voire négatives, sont observées pour la sphère 4.
Lors de ces situations, d’importantes plages de lumière directe sont présentent sur le
plancher et le bas des murs, éclairant indirectement la partie inférieure de la sphère. Il
importe toutefois de noter que les altitudes négatives sont associées à des ratio Ev/Es
généralement équilibrés (à l’exception du 21 février à 14h). Ainsi, sans êtres idéaux,
120
éclairages semblant provenir du plancher sont modérés, donc moins susceptibles de causer
une gêne.
La figure 64 présente les ratios Ev/Es et les altitudes des vecteurs d’éclairement obtenus
pour la sphère 1 du bureau N-O. Cette figure démontre que 20% des ratios obtenus (3/15)
respectent les valeurs recommandées. Quoiqu’ils excèdent la valeur maximale permise, il
importe de noter que plusieurs ratios (mars 9h, 11h et 16h ainsi que décembre 9h, 11h et
13h) présentent une valeur inférieure à 2. Sans être idéales, ces situations apparaissent peu
propices à causer de la gêne. Pour leur part, les ratios les plus élevés, soit ceux en fin
d’après-midi les 21 avril, mai et septembre, s’expliquent par la présence de lumière directe
sur la sphère 1.
Des variations sont observées au cours de certaines journées, entre autres une réduction des
ratios Ev/Es le 21 mars en après-midi. Cette réduction peut à première vue sembler étrange,
puisque de petites plages de lumière directe sont présentes dans le bureau en après-midi,
contrairement à l’avant-midi où aucune lumière solaire ne pénètre directement. Cependant,
puisque la façade du bâtiment voisin reçoit de la lumière directe en avant-midi, le bureau
N-O se voit éclairé indirectement.
Un peu plus de 45% (7/15) des altitudes mesurées pour la sphère 1 respectent les valeurs
recommandées. Les altitudes les plus élevées sont observées le 21 mai en après-midi, créant
des situations potentiellement gênantes. Les 21 mars et décembre en avant-midi, les
altitudes sont les plus basses puisque la majorité de la lumière naturelle est obtenue par
réflexion sur la façade de l’édifice situé face au bureau N-O.
La figure 65 présente les ratios Ev/Es et les altitudes des vecteurs d’éclairement mesurés
pour la sphère 2 du bureau N-O. Cette figure montre qu’un seul ratio (1/15) respecte les
valeurs recommandées. Les ratios des 21 mars, avril et décembre suivent un pattern
semblable aux résultats observés pour la sphère 1. En effet, parmi les ratios calculés pour la
sphère 2 et qui excédent la valeur maximale permise, la majorité présentent une valeur
pouvant être qualifiée d’acceptable (près de 2). En comparaison avec les résultats relatifs à
121
la sphère 1, les ratios de la sphère 2 pour les 21 mai 15h et 16h et 21 septembre 17h sont
inférieurs. Le fait que la sphère 2 reçoive moins de lumière directe que la sphère 1 à ces
moments permet d’expliquer cette variation.
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Figure 64: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés
pour la sphère 1 dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés.
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Figure 65: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés
pour la sphère 2 dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés.
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Figure 66: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés
pour la sphère 3 dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés.
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Altitude (degrés)
Ratio Ev/Es
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Figure 67: Ratios Ev/Es et altitudes (degrés) des vecteurs d’éclairement mesurés
pour la sphère 4 dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés.
Un peu plus de la moitié (8/15) des altitudes mesurées pour la sphère 2 respectent les
valeurs recommandées. L’altitude négative (-0,73 degrés) mesurée à 16h le 21 mai est
causée par la présence d’une plage de lumière directe au plancher qui éclaire indirectement
la partie inférieure de la sphère 2 par réflexion.
123
Les figures 66 et 67 démontrent qu’aucun ratio Ev/Es calculé pour les sphères 3 et 4 ne
respecte les valeurs recommandées. Les résultats obtenus pour ces deux sphères présentent
des patterns similaires. La sphère 3, en comparaison avec la sphère 4, bénéficie cependant
d’un éclairage plus prononcé (ratio Ev/Es supérieur) en raison de sa position plus
rapprochée de la fenêtre. De plus, l’absence de lumière directe sur ces deux sphères assure
une plus grande stabilité des ratios Ev/Es.
En ce qui a trait aux altitudes des vecteurs d’éclairement, les figures 66 et 67 montrent que
les sphères 3 et 4 présentent des résultats similaires. Quoique la majorité des situations
respectent les valeurs recommandées, quelques altitudes légèrement inférieures à 15 degrés
sont observées. Tel que noté précédemment, ces altitudes plus faibles s’expliquent par la
présence d’une plage de lumière directe au plancher. C’est le cas entre autres en fin
d’après-midi le 21 mai. Ainsi, l’éclairage dans les zones de la table des tâches papier et du
visiteur pour le bureau N-O sous ciels ensoleillés semble trop prononcé. Il est cependant
plus stable que celui des deux sphères situées plus près de la fenêtre et présente une altitude
généralement satisfaisante.
La figure 68 illustre l’ensemble des ratios Ev/Es pour les bureaux S-O et N-O sous ciels
ensoleillés. Pour le bureau S-O, la sphère 4 présente les meilleurs résultats puisque la
majorité de ses ratios Ev/Es se situent entre 1,2 et 1,8. La présence moins fréquente de
lumière directe lui permet de profiter d’un éclairage plus équilibré. En ce qui a trait à la
performance des trois autres sphère de ce bureau, le diagramme montre que, de manière
générale, la distribution de leurs ratios Ev/Es excède la valeur maximale recommandée. La
sphère 1 est celle qui reçoit l’éclairage le plus dominant (ratios Ev/Es en moyenne
largement supérieurs à 1,8). En conclusion, les résultats obtenus pour le bureau S-O
montrent que plus un objet est éloigné de la fenêtre, plus il bénéficie d’un éclairage
équilibré.
Les résultats obtenus pour le bureau N-O sous des ciels ensoleillés montrent que la majorité
des ratios Ev/Es calculés dépassent la valeur maximale recommandée. La sphère 1 est celle
qui présente les résultats les moins intéressants, puisque le quart des ratios lui étant associés
124
présentent une valeur relativement élevée, comprise entre 2,7 et 3. De plus, la sphère 1 est
celle qui présente le moins de stabilité au niveau des ratios Ev/Es. Sa proximité avec la
fenêtre et, par le fait même, la présence de lumière directe explique les ratios élevés. La
sphère 2 est celle qui est associée aux meilleurs résultats. Malgré que la quasi totalité des
ratios calculés (14/15) dépassent la limite recommandée, ces derniers présentent une valeur
moyenne d’environ 2,1, ce qui demeure acceptable sans être idéal. De plus, à l’exception de
la valeur extrême supérieure, les ratios de la sphère 2 semblent stables. Les sphères 3 et 4
présentent elles aussi des résultats constants, mais leurs ratios sont en moyenne plus élevés
que ceux de la sphère 2.
0,00
0,30
0,60
0,90
1,20
1,50
1,80
2,10
2,40
2,70
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3,30
3,60
Sphère 1 Sphère 2 Sphère 3 Sphère 4 Sphère 1 Sphère 2 Sphère 3 Sphère 4
Bureau S-O Bureau N-O
Rat
io E
v/E
s
Figure 68: Diagrammes en boîte de Tukey des ratio Ev/Es mesurés pour les 4 sphères dans les bureaux S-O
et N-O sous des ciels ensoleillés.
En guise de comparaison entre les deux bureaux, la figure 68 démontre que les ratios Ev/Es
associés à la sphère 1 du bureau N-O dépassent largement la limite maximale permise. Pour
sa part, la sphère 1 du bureau N-O affiche une valeur moyenne des ratios Ev/Es inférieure à
celle du bureau S-O puisqu’elle reçoit moins fréquemment de la lumière directe.
Néanmoins, il est possible d’affirmer que les deux sphères situées à proximité de la fenêtre
reçoivent un éclairage beaucoup trop prononcé, créant d’importants contrastes sur un objet
tridimensionnel, nuisant ainsi à la perception des détails de leurs surfaces. Un constat
similaire s’applique à la sphère 2 du bureau S-O qui présente des ratios Ev/Es généralement
125
supérieurs à la limite prescrite. La sphère 2 du bureau N-O, en raison de l’orientation de ce
dernier, reçoit pour sa part moins fréquemment de la lumière directe, ce qui a pour
conséquence d’offrir un éclairage, certes trop prononcé, mais plus adéquat. Les résultats
associés aux sphères 3 et 4 du bureau N-O témoignent d’un éclairage plus stable que celui
reçu par les sphères 3 et 4 du bureau S-O. La présence de nombreuses valeurs extrêmes
dans le cas des sphères 3 et 4 du bureau S-O ainsi que l’écart important entre les valeurs
moyennes des ratios Ev/Es de ces deux sphères indique une fluctuation à la fois temporelle
(variation des ratios en fonction du moment considéré) et spatiale (différence observée
entre les sphères à un même moment).
Somme toute, en ce qui a trait aux ratios Ev/Es, les deux bureaux présentent certaines
limitations à proximité de la fenêtre (sphère 1 des deux bureaux et sphère 2 du bureau S-O).
De plus, à l’exception des ratios associés à la sphère 4 du bureau S-O, l’éclairage au sein
des deux bureaux est généralement trop prononcé. Cependant, l’éclairage du bureau N-O
semble plus équilibré dû aux variations moins importantes au niveau des ratios Ev/Es entre
les sphères.
La figure 69 présente l’ensemble des altitudes des vecteurs d’éclairement mesurés dans les
bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés. Pour le bureau S-O, le graphique démontre que
la sphère 3 présente les meilleurs résultats puisque la majorité des altitudes qui y sont
associées respectent les valeurs recommandées. Les résultats obtenus pour la sphère 4 sont
similaires à ceux de la sphère 3. Toutefois, la sphère 4 est associée à un plus grand nombre
d’altitudes négatives. Pour sa part, la sphère 2 est celle qui présente le plus d’altitudes
négatives et le plus d’altitudes inférieures à 15 degrés, tandis que la sphère 1 est celle qui
présente le plus de valeurs supérieures à 45 degrés en raison de la quantité de lumière
directe qu’elle reçoit. Contrairement au bureau S-O, le bureau N-O présente une plus
grande stabilité au niveau des altitudes des vecteurs d’éclairement, tout particulièrement
pour les sphères 3 et 4. Les sphères 1 et 2 offrent elles aussi une bonne performance, la
majorité des altitudes étant supérieures à 15 degrés et inférieures à 45 degrés. Globalement,
en raison d’une plus grande stabilité au niveau des résultats obtenus et d’un seule altitude
126
négative, le bureau N-O offre une meilleure qualité d’éclairage tridimensionnel que le
bureau S-O en ce qui a trait à l’altitude des vecteurs d’éclairement.
-45
-30
-15
0
15
30
45
60
75
90
Sphère 1 Sphère 2 Sphère 3 Sphère 4 Sphère 1 Sphère 2 Sphère 3 Sphère 4
Bureau S-O Bureau N-O
Alti
tude
(de
grés
)
Figure 69: Diagrammes en boîte de Tukey des altitudes des vecteurs d’éclairement mesurés pour les 4
sphères dans les bureaux S-O et N-O sous des ciels ensoleillés.
Tel que démontré par la figure 70, trois des quatre sphères du bureau S-O présentent un
ratio Ev/Es légèrement supérieur à la valeur maximale recommandée sous ciel couvert. Le
ratio de la sphère 4 située au fond du bureau est pour sa part légèrement inférieur à la valeur
minimale souhaitée. Dans le bureau N-O, en comparaison avec le bureau S-O, la lumière
réfléchie sur la façade de l’édifice voisin combinée à une fenestration plus généreuse
permet d’augmenter la valeur de la composante vectorielle de l’éclairage. Par conséquent,
l’ensemble des ratios Ev/Es calculés pour le bureau N-O est supérieur à la valeur maximale
recommandée. Le graphique démontre aussi que, malgré qu’il soit légèrement trop
prononcé, l’éclairage du bureau N-O sous ciel couvert apparaît plus constant que celui du
bureau S-O. La fenestration sur deux façades du bureau N-O contribue certainement à cette
constance.
En ce qui a trait aux altitudes sous ciel couvert, les deux bureaux offrent une très bonne
performance puisque l’ensemble des altitudes mesurées respecte les valeurs recommandées.
127
0,00
0,30
0,60
0,90
1,20
1,50
1,80
2,10
2,40
2,70
3,00
3,30
3,60
Sphère 1 Sphère 2 Sphère 3 Sphère 4 Sphère 1 Sphère 2 Sphère 3 Sphère 4
Bureau S-O Bureau N-O
Rat
io E
v/E
s
-45
-30
-15
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
Altitude (degrés)
Ratio Ev/Es
Altitude
Figure 70: Ratios Ev/Es et altitudes des vecteurs d’éclairement mesurés pour les 4 sphères
dans les bureaux S-O et N-O sous ciel couvert.
En conclusion, le bureau N-O offre une meilleure performance sur le plan de la directivité
de l’éclairage autant sous des conditions de ciels ensoleillés que couvert. En fait, de
manière générale, les ratios Ev/Es du bureau N-O sont plus constants, tout particulièrement
au-dessus de la table des tâches papier et pour la position occupée par le visiteur (sphères 3
et 4). De plus, l’orientation du bureau N-O permet de limiter la présence de plages de
lumière directe et, par le fait même, d’éviter un éclairage trop dramatique et des variations
trop importantes. Dans le bureau S-O, la sphère 4 correspond au meilleur rendement sur le
plan de la directivité. Par contre, l’éclairage des sphères 1, 2 et 3 cause problème sous ciels
ensoleillés. En ce qui a trait aux altitudes des vecteurs d’éclairement, les deux bureaux
offrent de bonnes performances sous ciels ensoleillés et couvert. Cependant, le bureau N-O
présente des résultats légèrement plus intéressants sous ciels ensoleillés en raison d’une
stabilité plus importante.
Il faut rappeler qu’une analyse des altitudes des vecteurs d’éclairement doit être effectuée
en parallèle à une étude des ratios Ev/Es. Les situations présentant des altitudes négatives
relevées précédemment ne sont pas souhaitables. Cependant, lorsque mises en relation avec
les ratios Ev/Es correspondants, force est de constater que plusieurs des altitudes négatives
relevées dans la présente étude sont associées à de faibles ratios. Ces situations donnent
l’impression que l’éclairage provient du plancher (altitudes négatives), par contre ces
128
éclairages ne produisent qu’un effet subtil sur les objets qu’il rencontre (ratios Ev/Es faibles
ou modérés). Bref, de telles situations apparaissent moins problématiques lorsque mises en
relation avec les ratios Ev/Es relativement faibles.
En terminant, il importe de noter que les variations (parfois importantes) observées entre
les différentes sphères confirment le choix méthodologique de travailler avec plusieurs
sphères. Le recours à une seule sphère localisée au centre des bureaux n’aurait pas permis
de relever les fluctuations dans le «flow» de lumière au sein des espaces. Une analyse basée
sur la comparaison entre plusieurs sphères permet à la fois de visualiser avec justesse le
«flow» de lumière et d’identifier, avec plus de facilité, les problématiques (ou avantages)
qui en découlent.
4.2 Complémentarité des indicateurs de performance
La méthodologie retenue dans le cadre de la recherche préconise l’utilisation de plusieurs
indicateurs de performance. Chacun des indicateurs retenus contribue à documenter les
espaces à l’étude en fonction de l’un des quatre paramètres de l’éclairage, soit l’éclairement
(quantité), la distribution (répartition dans l’espace), l’éblouissement et la directivité. Alors
que la section précédente contient l’analyse des résultats obtenus pour chacun des
indicateurs, la présente propose de discuter de la complémentarité de ces derniers. Par
complémentarité, il est ici question de la nécessité de comparer les indicateurs entre eux
afin de bonifier le travail d’analyse, de pallier aux limitations de chaque indicateur et
d’éviter les diagnostics erronés.
4.2.1 Dimensions des plages de lumière directe vs variabilité de la luminance
Pour tout travail d’analyse en science du bâtiment, la sélection des moments à simuler
constitue une étape cruciale. Pour la présente recherche, cette sélection a découlé
principalement des observations effectuées dans le cadre d’une étude préliminaire de la
dimension des plages de lumière directe. Cette approche a pour principal avantage de
129
permettre l’identification des symétries solaires, évitant ainsi de dédoubler inutilement le
travail. Tel que noté à la section 4.1.6, la présence et le déplacement des plages de lumière
directe au cours des journées étudiées ont un impact perceptible sur le niveau de variabilité
de la luminance. Cependant, force est de constater que l’étude de la présence de lumière
directe à l’intérieur des espaces ne devrait pas être la seule stratégie qui dicte la sélection
des moments à simuler.
Tel que l’illustre la figure 71, une relation curvilinéaire semble exister entre la dimension
des plages de lumière directe et la variabilité de la luminance mesurées pour le bureau S-O.
Ainsi, la présence d’une importante plage de lumière dans un espace ne constitue pas
l’unique facteur pouvant expliquer le niveau de variabilité de la luminance. Certes, la
dimension des plages permet d’expliquer en partie la variabilité, mais leur position dans
l’espace s’avère aussi déterminante. En fait, la variabilité de la luminance étant mesurée à
l’aide de l’indice LD 45h (indice mesuré dans un plan horizontal à la hauteur des yeux de
l’occupant), la présence de lumière directe sur les surfaces verticales aura plus d’incidence
sur le niveau de variabilité qu’une plage localisée au plancher.
0
1
2
3
4
5
6
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0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130
Dimension des plages de lumière (% de l'aire de plancher des bureaux)
Va
ria
bili
té d
e la
lum
ina
ce -
Ind
ice
LD
45
h
bureau S-O
bureau N-O
Figure 71: Relation entre la dimension des plages de lumière directe et la variabilité de la
luminance observée dans les bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés.
130
De plus, tel que noté à la section 4.1.6, l’indice LD est aussi «sensible» aux variations
lumineuses de l’environnement extérieur (type de ciel, réflexion sur une surface
avoisinante). Ce constat semble particulièrement important pour le bureau N-O. Pour ce
bureau, la figure 71 montre que certaines situations exemptes de lumière directe présentent
une variabilité aussi élevée, voire même supérieure, à celles mesurées dans le bureau S-O
aux moments où celui-ci reçoit une importante quantité de lumière directe. Dans ces cas,
une façade avoisinante abondamment éclairée permet d’expliquer les variabilités
importantes observées au sein du bureau N-O. Il est donc nécessaire de prendre en compte
des moments n’impliquant pas de lumière directe afin de s’assurer de ne pas laisser de côté
certaines situations potentiellement inconfortables (ou particulièrement intéressantes).
4.2.2 Ratio d’éclairement vertical/horizontal vs facteur de lumière du jour
Il apparaît intéressant de comparer les ratios VH avec les FLJ calculés pour les mêmes
circonstances. Une telle comparaison permet une analyse plus complète puisqu’elle prend
en compte l’aspect quantitatif (paramètre de l’éclairement) et se veut une introduction à
l’aspect qualitatif de l’environnement lumineux (paramètre de la directivité). Le tableau 15
présente les ratios VH et les FLJ calculés pour les surfaces de travail des bureaux S-O et
N-O sous ciel couvert. Seul le ratio calculé dans le bureau S-O pour une tâche informatisée
respecte les valeurs recommandées (le ratio VH devant idéalement se situer entre 1,2 et
1,8). De plus, le bureau S-O présente un FLJ de 1,8% sur la table des tâches papier. Ainsi,
malgré que le ratio VH associé à la tâche informatisée dans le bureau S-O soit le plus
intéressant et qu’il indique une directivité convenable, l’éclairement horizontal est pour sa
part insuffisant.
D’autre part, les trois autres situations présentent des FLJ respectant les valeurs
recommandées tandis que les ratios VH correspondants sont trop faibles. Tel que noté
précédemment lors de l’analyse des ratios VH obtenus sous ciels ensoleillés (section 4.1.3),
un manque d’éclairement dans le plan vertical explique les faibles ratios VH, inférieurs aux
valeurs recommandées.
131
Tableau 15: Ratios VH et facteur de lumière du jour (%) mesurés dans les bureaux S-O et N-O sous ciel couvert
Tâche papier Tâche informatisée
Ratio VH Bureau S-O 0,25 1,23
Bureau N-O 0,13 0,58
FLJ Bureau S-O 2,5 1,8
Bureau N-O 4 2,9
Bien qu’il fournisse peu d’informations, le ratio VH offre l’avantage d’être facilement
mesurable, étant donné le nombre restreint de données nécessaires à son calcul. Bien qu’il
ait été retenu afin de documenter le paramètre de l’éclairement (aspect quantitatif), il
constitue aussi une introduction au paramètre de la directivité, analysé (dans la présente
recherche) à l’aide du ratio Ev/Es et de l’altitude du vecteur d’éclairement. Puisqu’il
nécessite moins de données et de manipulations que ces deux indicateurs, le concepteur a
tout avantage à utiliser le ratio VH en complémentarité avec le FLJ dans les premières
phases de son travail de design. Au fur et à mesure que le projet se précise et que les
variations observables deviennent de plus en plus subtiles, le recours au ratio Ev/Es
apparaît plus approprié.
4.2.3 Variabilité de la luminance vs probabilité d’éblouissement
Bien que les travaux de Parpairi et al. (2002) aient démontré une corrélation positive
modérée entre la variabilité de la luminance et l’appréciation de l’espace par les occupants,
le niveau maximal de variabilité acceptable n’a pu être déterminé. Ainsi, parce qu’il ne
prend pas en compte les risques d’éblouissement associés à une trop grande variabilité,
l’indice LD proposé par Parpairi et al. (2002) s’avère insuffisant lorsque utilisé seul.
Afin de pallier à cette limitation, il est proposé de comparer les données relatives à la
variabilité de la luminance (indice LD 45h) et à l’éblouissement (DGP). La figure 72
présente les probabilités d’éblouissement ainsi que la variabilité de la luminance calculée
pour le bureau S-O. Elle montre que la majorité des situations présentant une probabilité
132
d’éblouissement supérieure à 30% (valeur déterminée ici comme étant le seuil entre une
situation jugée acceptable ou non) pour l’une des deux tâches sont associées à un indice LD
supérieur à 11. De plus, les 21 novembre et décembre à 13h (moments pour lesquels
l’indice LD est supérieur à 11) présentent des probabilités d’éblouissement de 29,65%. Tel
que le montre la figure 73, ce même constat s’applique aux données du bureau N-O.
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9 10 11 12 13 14 9 10 11 12 13 14 10 11 12 13 14 11 12 13 14 15 12 13 14 15 16 17 12 13 14 15 16 17 12 13 14 15 16 17 11 12 13 14 15 10 11 12 13 14 10 11 12 13 14 15 9 10 11 12 13 9 10 11 12 13
janvier février mars avril mai juin juillet aout sept octobre novembre decembre
Pro
babi
lité
d'éb
loui
ssem
ent
- D
GP
(%
)
0
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35
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Indice LD
DGP tâche informatisée
DGP tâche papier
LD index 45h
Figure 72: Comparaison de la probabilité d’éblouissement et de la variabilité de la
luminance dans le bureau S-O sous ciels ensoleillés.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
9 11 14 16 15 17 14 15 16 17 14 15 16 17 14 15 16 17 15 17 17 9 11 13 15
mars avril mai juin juillet aout sept decembre
Pro
babi
lité
d'éb
loui
ssem
ent
- D
GP
(%
)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Indice LD
DGP tâche informatisée
DGP tâche papier
LD index 45h
133
Figure 73: Comparaison de la probabilité d’éblouissement et de la variabilité de la luminance dans le bureau N-O sous ciels ensoleillés.
À la lecture des deux graphiques précédents, une corrélation semble exister entre la
probabilité d’éblouissement maximale, soit le DGP le plus élevé parmi ceux mesurés pour
les tâches papier et informatisées, et la variabilité de la luminance. L’analyse de ces
données indique une corrélation modérément élevée entre la probabilité d'éblouissement et
la variabilité de la luminance et que cette corrélation est significative au seuil de 5% (r =
0,663, p = 0,205). La figure 74 illustre graphiquement cette relation pour les deux bureaux.
Une telle approche permet d’identifier les situations impliquant une variabilité de la
luminance trop élevée (contrastes trop importants dans le champ visuel) en fonction de la
probabilité d’éblouissement qu’elle introduit. Il est donc possible d’identifier le niveau de
variabilité maximale acceptable. Dans le cas des deux bureaux à l’étude, tel qu’illustré par
la figure 74, il semble que la majorité des situations impliquant un DGP supérieur à 30%
soient associées à un indice LD supérieur à 11.
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1
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4
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0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Probabilité d'éblouissement maximale - DGP (%)
Var
iabi
lité
de la
lum
inan
ce -
Ind
ice
LD
bureau S-O
bureau N-O
Figure 74: Relation entre la probabilité d’éblouissement maximale et la variabilité de la
luminance observée dans les bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés.
134
Le graphique précédent illustre que la probabilité d’éblouissement maximale et la
variabilité de la luminance entretiennent une relation plus linéaire pour le bureau S-O que
pour le bureau N-O. Ainsi, une augmentation équivalente de la variabilité de la luminance
au sein des deux bureaux semble vouloir se traduire par une augmentation moins marquée
du risque d’éblouissement dans bureau N-O que dans le bureau S-O. Tel que mentionné
précédemment, les hauts niveaux de variabilité mesurés dans le bureau N-O sont
généralement attribuables à la présence de lumière directe sur une façade avoisinante. À
l’opposé, c’est la présence de lumière directe dans le bureau S-O qui permet d’expliquer les
niveaux élevés de variabilité de la luminance obtenus pour ce dernier. En résumé, le bureau
N-O profite davantage de la variabilité de la lumière naturelle, puisque pour une variabilité
donnée, il présente une probabilité d’éblouissement inférieure.
Il importe cependant de demeurer vigilant lors de ce genre d’analyse puisque Loe et al.
(1994) ont observé une forte corrélation entre les ratios de luminance préférés par les
occupants et l’intérêt visuel d’un espace. Autrement dit, plus un occupant trouve un espace
intéressant (en raison de la variabilité de la luminance entre autres), plus sa tolérance face à
l’éblouissement a tendance à augmenter. De plus, la sensation d’éblouissement est
dépendante de la nature de la tâche effectuée.
4.2.4 Variabilité de la luminance vs éclairement naturel utile
Tiller et Veitch (1995) ont démontré que les paramètres de l’éclairement et de la
distribution étaient étroitement liés. En fait, les résultats de leur étude ont montré que
l’exécution d’une tâche dans une pièce présentant une distribution non-uniforme de la
luminance nécessitait 5-10% moins de lumière au niveau du plan de travail que dans une
pièce identique où la luminance est distribuée uniformément. Il semble donc justifié de
porter une attention particulière à la complémentarité d’indicateurs documentant
l’éclairement et la distribution (variabilité), soit l’indice LD et l’UDI.
Tel que discuté précédemment, l’indice LD 45h est relativement sensible à la présence de
lumière directe sur les surfaces verticales. Il est donc intéressant de comparer les données
135
qu’il produit avec celles de l’UDI, un indicateur documentant l’éclairement dans un plan
horizontal. Pour ce faire, l’UDI, qui est normalement calculé sur une base annuelle, a aussi
été mesuré pour chacun des moments retenus sous ciels ensoleillés pour le calcul des autres
indicateurs. Ainsi, l’UDI qui est normalement qualifié de dynamique (plusieurs situations
prises en compte) est ici traité de manière statique (un seul moment considéré). Quoique
statique, il conserve sa capacité à prendre en compte la variabilité d’un éclairage naturel
tout en permettant de documenter la qualité de l’éclairement disponible au sein d’un espace.
La figure 75 compare les données relatives à la variabilité de la luminance et de l’UDI.
Cette figure illustre la forte corrélation inverse qui unit ces deux indicateurs, une corrélation
significative au seuil de 5% (r = -0,750, p = 0,205). Ainsi, les situations présentant un
éclairement majoritairement compris entre 100 et 2000 lux (UDI statique atteint supérieur à
70%) ont tendance à être associées à une variabilité de la luminance relativement modérée
(indice LD inférieur à 10).
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0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
UDI statique atteint (%) mesuré pour l'ensemble du bureau
Va
ria
bili
té d
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lum
ina
ce -
Ind
ice
LD
45
h
bureau S-O
bureau N-O
Figure 75: Relation entre l’éclairement naturel utile statique (%) et la variabilité de la
luminance observée dans les bureaux S-O et N-O sous ciels ensoleillés.
136
Il semble que l’indice LD soit principalement sensible aux situations présentant une faible
qualité d’éclairement. Ainsi, un éclairement majoritairement faible (inférieur à 100 lux) ou
trop intense (supérieur à 2000 lux) a tendance à introduire un niveau de variabilité
généralement plus élevé qu’un éclairement respectant les valeurs recommandées. D’une
part, dans le cas d’un éclairement intérieur globalement trop faible, il semble raisonnable
d’affirmer que le contraste entre l’environnement intérieur et extérieur perçu par les
fenêtres explique les indices LD élevés. D’autre part, la présence marquée de lumière
directe, causant généralement un éclairement trop intense, produit de forts contrastes qui
augmentent la variabilité de la luminance, sans pour autant être souhaitables lorsque situés
à l’intérieur du champ de vision focale lié à une tâche de travail.
Les dernières observations confirment l’importance de combiner les indicateurs de
performance. Dans le cas où l’indice LD est confronté à l’UDI un constat s’impose :
l’augmentation de la variabilité de la luminance d’un espace a tendance à se faire au
détriment de la quantité de l’éclairement. Évidemment, dans le cas d’espaces tels que les
bureaux de la CDP principalement dédiés à l’exécution de tâches administratives, la
quantité de l’éclairement devrait primer sur la variabilité de la luminance. Le contraire peut
cependant être souhaitable pour d’autres types d’espace, par exemple un large atrium. En
fait, introduire une importante variabilité de la luminance au sein de vastes espaces peut
contribuer à les animer ainsi qu’à créer un centre d’intérêt visuel.
4.2.5 Probabilité d’éblouissement vs ratios de luminance dans le champ de vision
Tel que mentionné à la section 2.3.7, le DGP a été calculé à l’aide du programme
Evalglare. Ce dernier détermine la probabilité d’éblouissement en localisant les sources
d’éblouissement au sein d’images de type fish-eye générées avec Radiance. Evalglare
calcule la luminance moyenne des pixels formant la zone de la tâche. Chacun des pixels
présentant une luminance supérieure à la luminance moyenne de la tâche multipliée par un
facteur (par défaut ce facteur est fixé à 5) est considéré potentiellement éblouissant. Force
est de constater que Evalglare permet de relever les situations où la luminance de la tâche
est plus faible que l’environnement avoisinant (tâche trop sombre), mais qu’il ne permet
137
pas de mettre en relief les situations où l’environnement est moins lumineux que la tâche
(tâche trop claire). De plus, le fait qu’il ne prenne en compte qu’un seul seuil de tolérance
(luminance moyenne de la tâche multipliée par un facteur) pour l’ensemble du champ de
vision constitue une autre limitation. Tel que discuté à la section 2.3.5, la littérature
recommande de subdiviser le champ de vision de l’occupant et de considérer plusieurs
ratios. Ainsi, quoiqu’elle présente des avantages, l’utilisation de Evalglare doit idéalement
être complétée à l’aide d’une étude des ratios de luminance.
La section 4.1.5 a démontré que les situations problématiques sur le plan des ratios de
luminance impliquaient une tâche (papier ou informatisée) trop claire en comparaison aux
surfaces avoisinantes. En parallèle, l’étude du DGP (section 4.1.7) a montré que le potentiel
d’éblouissement était relativement faible pour les deux bureaux sous ciels ensoleillés et
couvert. Ainsi, une situation évaluée comme étant favorable en raison d’un DGP faible peut
malgré tout s’avérer problématique si la tâche est trop claire. Dans ces situations,
l’occupant devra fort probablement utiliser un éclairage artificiel afin d’assurer son confort
visuel.
Sur le plan pratique, il importe de noter que le calcul du DGP à l’aide du programme
Evalglare s’effectue plus rapidement qu’une étude des ratios de luminance, cette dernière
requérant beaucoup plus de manipulations de données. Cela a pour principal désavantage
de rendre moins évidente l’insertion d’une étude des ratios au sein du processus de
conception architecturale, le projet étant susceptible d’évoluer plus rapidement que le
traitement des données. Ainsi, il apparaît qu’une étude des ratios soit plus compatible aux
phases avancées de conception alors que l’utilisation du programme Evalglare soit
pertinent tout au long de la conception. En fait, l’étude des ratios semble très appropriée
pour la sélection des finis (couleurs des murs et du mobilier) ainsi que pour l’étude d’un
système d’éclairage artificiel.
138
4.2.6 Ratio Ev/Es vs altitude du vecteur d’éclairement
Tel que mentionné à la section 4.1.8, une étude des ratios Ev/Es devrait être effectuée
conjointement à une analyse des altitudes des vecteurs d’éclairement, l’un influençant
directement l’autre. Par exemple, une situation impliquant un faible ratio Ev/Es, soit un
éclairage peu prononcé, et une altitude négative du vecteur d’éclairement peut s’avérer
moins problématique que la combinaison d’un ratio Ev/Es favorable et d’une altitude ne
respectant pas les valeurs recommandées. Dans le même ordre d’idées, une altitude
favorable du vecteur d’éclairement ne peut totalement compenser un ratio Ev/Es
inapproprié. Bref, certaines situations peuvent finalement apparaître moins ou davantage
problématiques lorsque les deux indicateurs de directivité sont évalués simultanément.
139
5 Discussion
5.1 Méthodologie d’évaluation globale de la qualité lumineuse
5.1.1 Synthèse de la complémentarité des indicateurs de performance
Tel que constaté au chapitre 4, le principal avantage d’une méthodologie impliquant
plusieurs indicateurs réside dans la complémentarité de ceux-ci. Les relations discutées à la
section 4.2, quoique limitées à des couples d’indicateurs, permettent d’alimenter la
réflexion et fournissent des pistes d’analyse intéressantes. Le tableau 16 synthétise les
observations précédentes portant sur la complémentarité des indicateurs. Ce tableau dresse
la liste des paramètres lumineux à documenter en fonction du degré d’avancement du projet
architectural ou de l’étude. Pour chacune des phases, une liste d’indicateurs à privilégier et
complémentaires permettant de documenter les paramètres est fournie. De plus, une flèche
unidirectionnelle signifie que l’information donnée par l’indicateur à privilégier a avantage
à être complétée par celle de l’indicateur complémentaire. Pour sa part, une flèche
bidirectionnelle indique que les données fournies par les indicateurs à privilégier et
complémentaires se complètent mutuellement.
140
Tableau 16: Synthèse de la complémentarité des indicateurs de performance
Phases de conception Paramètres à étudier Indicateurs à Indicateurs ou de l'étude (en priorité) privilégier complémentaires Sélection des moments à étudier Distribution (variabilité) Dimension plages Indice LD lumière directe impact environnement extérieur
Préliminaires Éclairement FLJ Ratio VH • Validation orientation UDI • Dimensionnement des espaces • Dimensionnement fenêtres Éblouissement DGP
Intermédiaires Éclairement FLJ Ratio VH • Dispositif occultation solaire UDI dynamique • Comparaison de scénarios et statique * • Exploration matériaux finition Distribution (variabilité) Indice LD DGP Indice LD UDI statique Éblouissement DGP
Avancées Éclairement UDI dynamique • Sélection et disposition mobilier et statique * • Choix éclairage artificiel Distribution (variabilité) Indice LD DGP Indice LD UDI statique Éblouissement DGP Ratios luminance Directivité Ratio Ev/Es Altitude éclairement
* Habituellement dynamique (calculé pour une année), l'UDI peut aussi être calculé pour une journée et sous divers types de ciel. Il est ici nommé statique afin d'éviter toute confusion avec l'UDI standard.
5.1.2 Roses d’ambiances lumineuses
Malgré les possibilités offertes par la complémentarité des couples précédents
d’indicateurs, il demeure souhaitable de multiplier les mises en relation afin de maximiser
la compréhension des espaces sur le plan lumineux. Dans cet optique, la présente section
propose d’utiliser une approche graphique permettant de visualiser l’évolution de la qualité
d’une ambiance lumineuse. Pour ce faire, les données issues de différents indicateurs sont
regroupées et présentées sous la forme de diagrammes polaires. Tel que mentionné par
Bontemps (2007) et Dubois (2006), cette forme de représentation nommée rose
141
d’ambiances permet d’associer l’évolution de plusieurs indicateurs simultanément. Ce type
de représentation n’est pas nouveau dans le domaine des ambiances physiques et
architecturales. Il a été développé par Potvin et al. (2004) dans le but d’évaluer la
satisfaction des occupants face aux conditions environnementales (thermique, lumineuse,
acoustique et olfactive) en fonction de leurs opportunités d'adaptation (voir figure 76).
Contrairement à la plupart des représentations graphiques en sciences environnementales,
les roses ne visent pas à évaluer la nuisance des stimuli environnementaux, mais bien la
qualité de ceux-ci. Ces roses ont aussi été utilisées par Dubois (2006) dans le cadre d’une
recherche portant sur la diversité des ambiances lumineuses et par Bontemps (2007) afin de
superposer des données sensorielles à des séquences vidéos.
Figure 76: Rose d’ambiances développée par Potvin et al. (2004).
La figure 77 présente un exemple de rose d’ambiances lumineuses produite dans le cadre de
la présente recherche. Le diagramme, gradué de 0 à 100 à partir de son centre, permet la
mise en relation de quatre indicateurs simultanément. Les données retenues pour tracer les
diagrammes sont :
l’UDI atteint exprimé en pourcentage, permettant de représenter le paramètre de l’éclairement;
142
l’indice LD multiplié par un facteur. Puisque les variations au niveau de l’indice LD sont beaucoup moins importantes que celles observées pour les autres indicateurs, il est proposé de multiplier les valeurs de cet indice par 4. Cette approche permet d’amplifier les variations de l’indice LD, les rendant ainsi perceptibles sur les graphiques sans toutefois fausser la variation relative entre les moments considérés;
des valeurs obtenues à partir du DGP pour illustrer le paramètre de l’éblouissement. Ces valeurs sont égales à : 100 - DGP, soit le pourcentage de gens qui ne seraient potentiellement pas incommodés par l’éblouissement;
les ratios de luminance mesurés dans le champ de vision de l’occupant sont aussi utilisés pour documenter le paramètre de la variabilité. Dans ce cas, le pourcentage des ratios de luminance respectant les valeurs recommandées est utilisé.
Figure 77: Exemple de graphique polaire permettant
de mettre en relation quatre indicateurs de performance.
Évidemment, il aurait été intéressant de pouvoir présenter, à l’aide d’une telle rose, un
indicateur pour chacun des quatre paramètres identifiés suite à la recension de la littérature,
soit l’éclairement, la variabilité, l’éblouissement et la directivité. Ce dernier paramètre,
documenté à l’aide du ratio Ev/Es et de l’altitude du vecteur d’éclairement, s’avère
cependant difficile à intégrer. Par exemple, comment comparer une altitude du vecteur
d’éclairement de 67 degrés à une altitude de 73 degrés à l’aide d’une rose? Ou encore,
comment illustrer la différence entre des ratios Ev/Es de 1.3 et 1.6, ratios tous deux compris
entre les valeurs minimales et maximales recommandées? Bref, ces deux indicateurs ne
sont tout simplement pas portables sur une rose.
Malgré cette limitation, cette approche graphique offre la possibilité de visualiser les
variations de la qualité de l’environnement lumineux au sein du bureau à un moment précis
143
(figure 78) de même que les variations au cours d’une période donnée (figure 79). La figure
78 indique de meilleures conditions pour l’exécution d’une tâche papier. Dans ce cas
précis, le rendement variable observé au niveau des ratios de luminance dans le champ de
vision de l’occupant permet de différencier les deux situations, les autres indicateurs étant
relativement stables. Cet exemple illustre clairement le fait que plus il y a d’indicateurs
considérés, plus la compréhension de l’espace est maximisée.
Figure 78: Comparaison de la qualité de l’environnement lumineux dans le bureau S-O le
21 janvier à 10h pour un occupant effectuant une tâche informatisée (gauche) et papier (droite).
Pour sa part, la figure 79 illustre que l’environnement lumineux au sein du bureau S-O
offre des conditions beaucoup plus favorables à l’exécution de tâches papier en avant-midi
qu’en après-midi. Dans ce cas précis, l’éclairement, documenté par le pourcentage de l’UDI
atteint indiqué dans la partie supérieure du diagramme polaire, est le paramètre qui présente
la plus forte variation. Malgré ce changement drastiquement négatif, une hausse de la
variabilité de la luminance (section droite du graphique) est observée en après-midi. En
guise de complément à la figure 79, l’annexe 8 contient les roses d’ambiance de la
séquence du 21 janvier entre 9h et 14h et les met en relation avec une vue fish-eye de
l’intérieur du bureau S-O.
144
Figure 79: Comparaison de la qualité de l’environnement lumineux dans le bureau S-O le
21 janvier de 9h à 14h pour un occupant effectuant une tâche papier.
La prise en compte de la dimension temporelle permet de visualiser les importantes
variations auxquelles sera confronté l’occupant au cours d’une période donnée. Ces
informations permettent au concepteur de modifier son approche afin de minimiser les
variations trop importantes ou encore de mettre à la disposition des futurs occupants des
dispositifs qui leur permettront de s’y accommoder.
5.1.3 Synthèse graphique
La figure 80 présente une synthèse graphique de la qualité lumineuse du bureau S-O. Pour
chacun des moments étudiés, les quatre données utilisées pour tracer les diagrammes
polaires (voir section 5.1.2) relatifs aux tâches papier et informatisées effectuées dans le
bureau S-O ont été additionnées. Quoique l’impact relatif de chacun des indicateurs ne soit
plus perceptible dans ce graphique, celui-ci offre un aperçu de la qualité lumineuse de
l’espace sur une base annuelle.
Dans ce cas, l’environnement lumineux du bureau S-O présente des variations plus
importantes en hiver qu’en période estivale, principalement en raison des plages de lumière
directe qui pénètrent plus profondément. De manière générale, l’exécution d’une tâche
informatisée, comparativement à une tâche papier, est davantage favorisée, et ce, peu
145
importe la période de l’année. Ce résultat contre intuitif est fortement attribuable à la
disposition du mobilier dans chacun des bureaux. Un positionnement différent des
principales surfaces de travail aurait très certainement conduit à des résultats différents,
voire opposés. De plus, la réalisation de tâches informatisées est plus avantagée en saison
hivernale comparativement à l’été, alors que la situation inverse est observable pour une
tâche papier.
Bien sûr, l’approche proposée ici doit être utilisée à titre indicatif seulement. Il importe de
noter que l’impact relatif de chacun des indicateurs sur la qualité globale d’une ambiance
lumineuse est variable et non pas équivalent pour chacun de ceux-ci. Malgré tout, ce mode
de représentation a tout de même l’avantage d’illustrer les tendances générales en ce qui a
trait à la qualité de l’environnement lumineux.
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
165
180
195
210
225
240
255
270
285
300
9 10 11 12 13 14 9 10 11 12 13 14 10 11 12 13 14 11 12 13 14 15 12 13 14 15 16 17 12 13 14 15 16 17 12 13 14 15 16 17 11 12 13 14 15 10 11 12 13 14 10 11 12 13 14 15 9 10 11 12 13 9 10 11 12 13
janvier février mars avril mai juin juillet aout septembre octobre novembre decembre
Tâche informatisée
Tâche papier
Tendance tâche informatisée
Tendance tâche papier
Figure 80: Somme des données utilisées pour tracer les diagrammes polaires du bureau
S-O pour un occupant effectuant une tâche papier et informatisée.
146
5.2 Limitations de la recherche et travaux futurs
Bien que la recension de la littérature ait permis d’identifier plusieurs paramètres
importants de l’environnement lumineux, la recherche n’a certes pas couvert l’ensemble
des éléments déterminants quant à la qualité lumineuse. À titre d’exemple, les travaux de
Chain et al. (2001) soulignent la contribution de la couleur dans le cadre de projets
d’éclairage naturel en tant que paramètre objectif de la performance visuelle et d’agrément
offerte par un espace. Souvent considérée comme une expression subjective, la couleur
devient une préoccupation de plus en plus importante auprès des chercheurs et architectes
qui n’a pas été évaluée dans le cadre de la recherche.
De plus, une analyse s’attardant au confort d’un occupant ne peut faire totalement
abstraction des autres dimensions de l’environnement bâti, tout particulièrement celle de la
thermique. Il est entendu qu’un espace favorisant la pénétration lumineuse risque de
provoquer un certain inconfort thermique. Il importe donc de ne pas percevoir le présent
travail d’analyse comme étant une finalité en soi, mais bien comme faisant partie intégrante
d’une approche encore plus large.
Dans le même ordre d’idées, la recherche par simulations informatisées a grandement
avantage à être complétée par une enquête menée auprès des occupants des espaces
analysés. Dans le cas présent, l’intention initiale consistait à valider l’évaluation à l’aide
d’une banque de questionnaires complétés par les occupants des bureaux de la CDP. Ces
questionnaires, issus d’une étude menée dans le cadre du projet CRSH 2003-2007 :
«Environmental Adaptability in Architecture – Towards a dynamic multi-sensory approach
integrating users bahavior», avaient comme objectif de documenter le niveau de confort
lumineux, thermique, olfactif et acoustique perçu par les occupants tout en tenant compte
des possibilités d’adaptabilité environnementale dont ceux-ci disposaient.
Malheureusement, cette option a dû être abandonnée en cours de route, d’une part en raison
du nombre restreint de questionnaires complétés par les occupants des bureaux étudiés.
D’autre part, les questionnaires n’ayant pas de prime abord été conçus dans l’optique d’une
comparaison avec des données quantitatives obtenues par simulations informatisées, il
147
s’avérait difficile, voire inadéquat de les utiliser. Il va de soi que l’arrimage de
l’information recueillie par questionnaires à celle obtenue par simulations nécessite que les
modèles reproduisent avec précision l’environnement lumineux de l’occupant au moment
où celui-ci répond aux questions. Or, dans la présente recherche, une telle reproduction de
l’environnement s’est avérée impossible puisque l’information relative aux conditions
météorologiques (type de ciel) ainsi qu’à l’utilisation des toiles solaires et de l’éclairage
artificiel était manquante.
Sur le plan technique, il faut rappeler que les imprécisions des géométries qui composent
les modèles et des mesures effectuées pour paramétrer ceux-ci (réflectance et transmittance
des matériaux), une fois combinées aux imprécisions inhérentes à tout logiciel de
simulation auxquelles Radiance n’échappe pas, introduisent un niveau d’incertitude non-
négligeable. De plus, la présence d’un occupant au sein des bureaux, présence qui n’a pas
été prise en compte dans les simulations, aurait fort probablement affecté les données
relatives à certains indicateurs, tout particulièrement l’indice LD et les ratios de luminance.
Certes pertinente dans le cadre d’une étude post-occupationnelle, une méthodologie prenant
en compte divers paramètres par le biais de plusieurs indicateurs semble, à première vue,
moins compatible avec le processus de conception architecturale traditionnel. En fait, la
quantité de temps requis par les diverses étapes que nécessite une telle approche
(construction et paramétrage des modèles géométriques, réalisation des simulations,
analyse des données) constitue la principale barrière à son insertion au sein du processus.
Afin de rendre possible une telle intégration, quelques procédures utilisées dans le cadre de
cette recherche, par exemple le calcul de la dimension des plages de lumière directe,
auraient grandement avantage à être automatisées.
148
Conclusion générale
L’objectif principal de la recherche consistait à élaborer une méthodologie permettant
l’évaluation globale de la qualité lumineuse d’un environnement de travail. Dans un
premier temps, la revue de littérature présentée au chapitre 2 a permis de relever les
principaux fondements de la notion de qualité en éclairage naturel, d’en saisir la complexité
et d’identifier une approche qui en permettrait l’évaluation. Une liste de paramètres en lien
avec la qualité d’un environnement lumineux a ensuite été dressée et les indicateurs de
performance permettant de caractériser ces paramètres ont été sélectionnés.
Alors que le chapitre 3 a tracé les grandes lignes méthodologiques relatives à la
construction des modèles géométriques pour les simulations à l’aide du logiciel Radiance et
à l’opérationnalisation des divers indicateurs, le chapitre 4 a illustré l’importance de
considérer divers paramètres lumineux à l’aide d’une gamme d’indicateurs. En plus de
documenter de manière exhaustive l’ambiance lumineuse des bureaux de la CDP, les
résultats ont en effet illustré la complémentarité des indicateurs, soit la nécessité de les
comparer entre eux afin de juger adéquatement de la qualité d’un espace. L’analyse des
données a permis d’identifier certaines limitations inhérentes aux indicateurs. Néanmoins,
la mise en relation de ces derniers a démontré que ces limitations pouvaient être
minimisées. De plus, tel que le font remarquer Meyer et Francioli (2004), la possibilité de
comparer les indicateurs offre davantage la chance au concepteur d’optimiser son travail
puisqu’il peut savoir dans quelle direction agir.
Pour sa part, le chapitre 5 a exposé une approche graphique permettant de mettre en relation
plusieurs indicateurs simultanément. Cette synthèse des résultats sous forme de
diagrammes polaires introduit une méthodologie permettant, malgré ses limitations,
l’observation rapide des tendances générales en ce qui a trait à la qualité de
l’environnement lumineux et d’en analyser l’évolution dans le temps.
La profondeur de la méthodologie employée, assurée par la variété et nombre des
indicateurs de performance considérés, jumelée au choix de travailler avec deux bureaux
149
relativement différents (dimensions et orientations variées), a permis de mettre en relief
quelques aspects importants relatifs à la conception et à l’aménagement de bureaux sur le
plan de l’éclairage. On retiendra entre autres les bénéfices que peut procurer un éclairage
indirect obtenu par réflexion sur un édifice voisin, comme c’est le cas pour le bureau N-O.
Tel que démontré par les résultats obtenus, cette stratégie de conception, somme toute
relativement simple à appliquer en zone urbaine dense, permet de bonifier la variabilité de
la luminance dans un espace orienté au nord sans pour autant nécessiter la présence de
lumière directe au sein de celui-ci. Malgré la configuration différente des deux bureaux
étudiés, il a donc été possible de mettre en lumière quelques différences causées par
l’orientation.
Dans le même ordre d’idées, l’étude a confirmé que la présence de plages lumière directe
au sein d’un espace s’avère être l’un des paramètres qui influencent le plus l’environnement
lumineux. Une plage bien positionnée de dimension adéquate assure une variabilité
lumineuse intéressante tout en augmentant le niveau d’éclairage de la pièce. À l’opposé,
une plage de trop grande superficie peut introduire un potentiel d’éblouissement important
ou encore nuire à la lecture tridimensionnelle d’un objet dans la pièce (contrastes trop
élevés, importante plage au sol donnant l’impression que les objets sont éclairés par en
dessous). De plus, l’analyse ne fait que réitérer l’importance de sélectionner avec soin la
position de l’occupant ainsi que les réflectances des surfaces, deux paramètres qui ont une
influence directe sur le confort visuel.
En terminant, un travail de recherche subséquent pourrait proposer une étude visant la
comparaison de l’information recueillie par voie de questionnaires à celle obtenue à l’aide
de simulations. À l’image du projet de recherche CRSH 2003-2007 précédemment cité, les
questionnaires permettraient de documenter le niveau d’appréciation des occupants.
Cependant, une attention particulière devra être accordée à la confection des questionnaires.
Ceux-ci devraient permettre la collecte des informations nécessaires à la préparation des
modèles, soit les conditions météorologiques, l’utilisation des dispositifs d’occultation
solaire et d’un système d’éclairage artificiel. Une telle démarche offrirait la possibilité
d’explorer davantage la complémentarité des indicateurs de performance.
150
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156
Annexes
157
Annexe 1 - Validation du modèle du voisinage
Comparaisons entre les photographies du quartier international et le modèle numérique4.
Figure 81: Perspective square Victoria.
Figure 82: Perspective place Jean-Paul Riopelle.
Figure 83: Perspective rue Saint-Antoine.
4 Le modèle présenté sur les images suivantes a été réalisé à l’aide du logiciel Form-Z pour ensuite être converti afin d’être compatible avec le logiciel Radiance.
158
Annexe 2 - Détails du luminance mètre maison
Figure 84: Assemblage du luminance mètre
Figure 85: Dimensions du luminance mètre en fonction du ratio d/r exigé.
159
Annexe 3 - Mesures de réflectance et de transmittance effectuées à la CDP
Tableau 17: Mesure de la réflectance du tapis
Charte Surface
cd/m2 Réflectance (%) cd/m2 Réflectance (%)
22 18 28 22,91
21 18 28 24,00
22 18 28 22,91
22 18 30 24,55
17 18 23 24,35
17 18 24 25,41
17 18 22 23,29
20 18 24 21,60
20 18 25 22,50
20 18 24 21,60
Moyennes 19,8 18 25,6 23,31
Tableau 18: Mesure de la réflectance de l’aluminium
Charte Surface
cd/m2 Réflectance (%) cd/m2 Réflectance (%)
140 18 500 64,29 105 18 420 72 95 18 370 70,11 97 18 364 67,55 90 18 326 65,2 80 18 300 67,5 67 18 265 71,19 60 18 240 72 63 18 230 65,71 60 18 230 69
Moyennes 85,7 18 324,5 68,45
160
Tableau 19: Mesure de la réflectance du bois (cerisier teint) composant le mobilier.
Charte Surface
cd/m2 Réflectance (%) cd/m2 Réflectance (%)
37 18 17 8,27 39 18 18 8,31 38 18 20 9,47 39 18 18 8,31 38 18 20 9,47 39 18 20 9,23 36 18 17 8,5 37 18 18 8,76 37 18 20 9,73 34 18 17 9
Moyennes 37,4 18 18,5 8,91
Tableau 20: Mesure de la réflectance des murs.
Charte Surface
cd/m2 Réflectance (%) cd/m2 Réflectance (%)
17 18 76 80,47 17 18 71 75,18 17 18 77 81,53 17 18 84 88,94 16 18 78 87,75 17 18 77 81,53 18 18 86 86 15 18 72 86,4 18 18 82 82 18 18 84 84
Moyennes 17 18 78,7 83,38
161
Tableau 21: Mesure de la réflectance des cloisons de mélamine.
Charte Surface
cd/m2 Réflectance (%) cd/m2 Réflectance (%)
18 18 87 87 16 18 75 84,38 18 18 86 86 15 18 76 91,2 18 18 90 90 17 18 83 87,88 17 18 84 88,94 16 18 81 91,13 15 18 75 90 18 18 87 87
Moyennes 16,8 18 82,4 88,35
Tableau 22: Mesure de la transmittance du verre des cloisons internes.
Charte Surface
cd/m2 Transmittance (%) cd/m2 Transmittance (%)
36 100 32 88,89 35 100 31 88,57 38 100 32 84,21 39 100 33 84,62 38 100 32 84,21 37 100 32 86,49 36 100 32 88,89 36 100 32 88,89 36 100 32 88,89 35 100 30 85,71
Moyennes 36,6 100 31,8 86,94
162
Tableau 23: Mesure de la transmittance des toiles solaires.
Charte Surface
cd/m2 Transmittance (%) cd/m2 Transmittance (%)
160 100 26 16,25 147 100 20 13,61 151 100 19 12,58 143 100 19 13,29 152 100 19 12,5 143 100 19 13,29 144 100 20 13,89 113 100 17 15,04 113 100 17 15,04 120 100 17 14,17
Moyennes 138,6 100 19,3 13,97
163
Annexe 4 - Simplification des modèles étage
Les tableaux de cette annexe présentent les résultats relatifs aux simplifications des
modèles des étages pour les bureaux S-O et N-O. Ces tableaux contiennent des données
relatives à l’éclairement mesuré à l’intérieur des bureaux avec le modèle complet de l’étage
ainsi que le modèle simplifié. Une comparaison entre les deux modèles est proposée à
l’aide du calcul de l’erreur relative que produit le modèle simplifié. Une erreur relative de
5% est considérée acceptable pour cette étude.
Cette annexe ne présente pas l’ensemble des calculs effectués. Seulement les résultats
associés aux deux modèles finaux retenus pour la poursuite de l’étude sont présentés. Les
pages suivantes contiennent donc quatre séries de tableaux qui présentent dans l’ordre :
Une validation du modèle de l’étage pour le bureau S-O pour la journée du 6 mai 5 Une validation du modèle de l’étage pour le bureau S-O pour la journée du 8 juillet Une validation du modèle de l’étage pour le bureau N-O pour la journée du 6 mai Une validation du modèle de l’étage pour le bureau N-O pour la journée du 8 juillet
5 Les journées du 6 mai et du 8 juillet ont été retenues pour les validations, car elles se situent au milieu des semaines étudiées par le GRAP (2 au 13 mai et 4 au 15 juillet).
164
Tableau 24: Validation du modèle de l’étage pour le bureau S-O (6 mai sous ciel ensoleillé).
8h 9h 10h
Étage réduit Étage Étage réduit Étage Étage réduit Étage
sans mobilier complet sans mobilier complet sans mobilier complet
Éclairement (lux)
porte 1421 1394 1719 1693 1740 1733
2091 2086 2474 2444 2488 2466
3353 3323 3703 3748 3688 3636
fenêtre 5719 5670 54783 54734 63840 63809
Erreur relative (%)
porte 102 100 102 100 100 100
100 100 101 100 101 100
101 100 99 100 101 100
fenêtre 101 100 100 100 100 100
11h 12h 13h
Étage réduit Étage Étage réduit Étage Étage réduit Étage
sans mobilier complet sans mobilier complet sans mobilier complet
Éclairement (lux)
porte 1499 1497 1237 1248 902 893
2131 2108 1783 1801 1328 1304
3111 3095 2667 2714 2062 2054
fenêtre 4797 4812 4336 4394 3445 3437
Erreur relative (%)
porte 100 100 99 100 101 100
101 100 99 100 102 100
101 100 98 100 100 100
fenêtre 100 100 99 100 100 100
14h 15h 16h
Étage réduit Étage Étage réduit Étage Étage réduit Étage
sans mobilier complet sans mobilier complet sans mobilier complet
Éclairement (lux)
porte 532 525 406 396 356 348
770 766 576 570 501 497
1196 1214 895 884 748 759
fenêtre 2106 2098 1513 1499 1241 1243
Erreur relative (%)
porte 101 100 102 100 102 100
101 100 101 100 101 100
99 100 101 100 99 100
fenêtre 100 100 101 100 100 100
165
Tableau 25: Validation du modèle de l’étage pour le bureau S-O (8 juillet sous ciel ensoleillé).
8h 9h 10h
Étage réduit Étage Étage réduit Étage Étage réduit Étage
sans mobilier complet sans mobilier complet sans mobilier complet
Éclairement (lux)
porte 1122 1097 1425 1408 1453 1449
1650 1625 2074 2064 2083 2084
2569 2588 3120 3095 3091 3122
fenêtre 4660 4559 5277 5237 4953 4981
Erreur relative (%)
porte 102 100 101 100 100 100
102 100 101 100 100 100
99 100 101 100 99 100
fenêtre 102 100 101 100 99 100
11h 12h 13h
Étage réduit Étage Étage réduit Étage Étage réduit Étage
sans mobilier complet sans mobilier complet sans mobilier complet
Éclairement (lux)
porte 1263 1255 1050 1050 717 704
1799 1802 1507 1515 1049 1041
2701 2669 2300 2323 1650 1638
fenêtre 4257 4224 3743 3758 2787 2764
Erreur relative (%)
porte 101 100 100 100 102 100
100 100 100 100 101 100
101 100 99 100 101 100
fenêtre 101 100 100 100 101 100
14h 15h 16h
Étage réduit Étage Étage réduit Étage Étage réduit Étage
sans mobilier complet sans mobilier complet sans mobilier complet
Éclairement (lux)
porte 453 447 400 393 363 356
650 645 570 566 508 510
1009 1004 873 857 760 767
fenêtre 1759 1767 1466 1469 1271 1259
Erreur relative (%)
porte 101 100 102 100 102 100
101 100 101 100 100 100
101 100 102 100 99 100
fenêtre 100 100 100 100 101 100
166
Tableau 26: Validation du modèle de l’étage pour le bureau N-O (6 mai sous ciel ensoleillé).
8h 9h 10h
Étage réduit Étage Étage réduit Étage Étage réduit Étage
sans mobilier complet sans mobilier complet sans mobilier complet
Éclairement (lux)
porte 542 526 554 544 525 517
833 809 825 837 822 823
1324 1332 1351 1358 1341 1338
fenêtre 1966 1944 2074 2028 2129 2110
Erreur relative (%)
porte 103 100 102 100 102 100
103 100 99 100 100 100
99 100 100 100 100 100
fenêtre 101 100 102 100 101 100
11h 12h 13h
Étage réduit Étage Étage réduit Étage Étage réduit Étage
sans mobilier complet sans mobilier complet sans mobilier complet
Éclairement (lux)
porte 522 519 545 538 599 594
838 834 891 893 1014 1015
1388 1403 1528 1523 1760 1767
fenêtre 2296 2307 2654 2655 3297 3305
Erreur relative (%)
porte 101 100 101 100 101 100
101 100 100 100 100 100
99 100 100 100 100 100
fenêtre 100 100 100 100 100 100
14h 15h 16h
Étage réduit Étage Étage réduit Étage Étage réduit Étage
sans mobilier complet sans mobilier complet sans mobilier complet
Éclairement (lux)
porte 964 963 1565 1571 2109 2107
1587 1577 2522 2563 3334 3335
2748 2764 4558 4607 41676 41696
fenêtre 64092 64172 57353 57303 44808 45020
Erreur relative (%)
porte 100 100 100 100 100 100
101 100 98 100 100 100
99 100 99 100 100 100
fenêtre 100 100 100 100 100 100
167
Tableau 27: Validation du modèle de l’étage pour le bureau N-O (8 juillet sous ciel ensoleillé).
8h 9h 10h
Étage réduit Étage Étage réduit Étage Étage réduit Étage
sans mobilier complet sans mobilier complet sans mobilier complet
Éclairement (lux)
porte 596 588 561 554 532 528
901 890 870 863 838 830
1481 1442 1402 1414 1397 1392
fenêtre 2110 2105 2137 2138 2208 2225
Erreur relative (%)
porte 101 100 101 100 101 100
101 100 101 100 101 100
103 100 99 100 100 100
fenêtre 100 100 100 100 99 100
11h 12h 13h
Étage réduit Étage Étage réduit Étage Étage réduit Étage
sans mobilier complet sans mobilier complet sans mobilier complet
Éclairement (lux)
porte 538 533 572 566 646 640
871 864 953 951 1094 1081
1462 1471 1641 1625 1958 1957
fenêtre 2449 2436 2868 2853 3697 3682
Erreur relative (%)
porte 101 100 101 100 101 100
101 100 100 100 101 100
99 100 101 100 100 100
fenêtre 101 100 101 100 100 100
14h 15h 16h
Étage réduit Étage Étage réduit Étage Étage réduit Étage
sans mobilier complet sans mobilier complet sans mobilier complet
Éclairement (lux)
porte 1080 1070 1759 1739 2350 2332
1765 1785 2833 2808 4302 4102
3039 3045 4967 4927 47421 47532
fenêtre 69296 69109 62116 62306 50254 50410
Erreur relative (%)
porte 101 100 101 100 101 100
99 100 101 100 104 100
100 100 101 100 100 100
fenêtre 100 100 100 100 100 100
168
Annexe 5 - Étude préliminaire des plages de lumière directe
Figure 86: Schéma en plan du bureau S-O.
Figure 87: Schéma en plan du bureau N-O.
169
Tableau 28: Surfaces recevant de lumière directe, bureau S-O
Janvier Février Mars Avril Mai Juin
08h00 - - - - - -
09h00 A B C B C - - - -
10h00 A B C D A B C D A B C - - -
11h00 - - - A C A B -
12h00 A B C D A B C D A B C D A B C A B C A C
13h00 A B C D E A B C D E A B C D A B C D A B C A C
14h00 A B C D E G A B E A B F A B C A B F A B F
15h00 - - - A B F A B F A B F
16h00 - - - - - A B F
17h00 - - - - A B F A B F
Juillet Août Septembre Octobre Novembre Décembre
08h00 - - - - - -
09h00 - - - - A B C D A B C D
10h00 - - A A B C - -
11h00 - A C A B C D - - -
12h00 A C A B C D - - A B C D E A B C D E
13h00 A B C A B C D A B C D A B C D E A B C D E G A B C D E G
14h00 A B A B C A B C D A B C D E - -
15h00 A B F A B F A B E F A B E F G - -
16h00 - - - - - -
17h00 A B F - - - - -
170
Tableau 29: Surfaces recevant de lumière directe, bureau N-O.
Janvier Février Mars Avril Mai Juin
08h00 - - - - - -
09h00 - - - - - -
10h00 - - - - - -
11h00 - - - - - -
12h00 - - - - - -
13h00 - - - - - -
14h00 - - A B C - A B A B
15h00 - - - A C A B C A B C
16h00 - - B C - A B C D A B C D
17h00 - - - A B C D A B C D A B C D
Juillet Août Septembre Octobre Novembre Décembre
08h00 - - - - - -
09h00 - - - - - -
10h00 - - - - - -
11h00 - - - - - -
12h00 - - - - - -
13h00 - - - - - -
14h00 - - - - - -
15h00 A C A C - - - -
16h00 A B C D - - - - -
17h00 A B C D A B C D A C D - - -
171
Annexe 6 - Dimension (m2) des plages de lumière directe dans les bureaux
Fig
ure
88:
Dim
ensi
on d
es p
lage
s de
lum
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dir
ecte
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reau
x S-
O e
t N-O
(ét
ude
annu
elle
).
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
8h9h
10h11h12h13h14h15h16h17h
8h9h
10h11h12h13h14h15h16h17h
8h9h
10h11h12h13h14h15h16h17h
8h9h
10h11h12h13h14h15h16h17h
8h9h
10h11h12h13h14h15h16h17h
8h9h
10h11h12h13h14h15h16h17h
8h9h
10h11h12h13h14h15h16h17h
8h9h
10h11h12h13h14h15h16h17h
8h9h
10h11h12h13h14h15h16h17h
8h9h
10h11h12h13h14h15h16h17h
8h9h
10h11h12h13h14h15h16h17h
8h9h
10h11h12h13h14h15h16h17h
21-janv21-févr
21-mars
21-avr21-m
ai21-juin
21-juil21-août
21-sept21-oct
21-nov21-déc
Dimensions plages (m2)
Bureau S
-O
Bureau N
-O
172
Annexe 7 - Comparaisons des patterns de plages de lumière directe Comparaison 21 mars – 21 septembre, bureau S-O
173
Comparaison 21 mars – 21 septembre, bureau S-O (suite)
Constat : Situations semblables pour les deux mois. À noter que le déphasage d’une heure observé sur les graphiques et les images est du au fait que l’heure avancé est en vigueur durant le mois de septembre et pas en mars. Seul le mois de mars est retenu pour les simulations.
174
Comparaison 21 avril – 21 août, bureau S-O
175
Comparaison 21 avril – 21 août, bureau S-O (suite)
Constat : Situations semblables pour les deux bureaux. Aucune différence marquée. Seul le mois d’avril est retenu pour les simulations.
176
Comparaison 21 mai – 21 juillet, bureau S-O
177
Comparaison 21 mai – 21 juillet, bureau S-O (suite)
Constat : Situations semblables, excepté à 14h où il y a présence d’une portion de plage sur le mur gauche en mai. Cette différence ne justifie cependant pas de simuler les deux mois. Seul le mois de mai est retenu pour les simulations.
178
Comparaison 21 novembre – 21 décembre, bureau S-O
179
Comparaison 21 novembre – 21 décembre, bureau S-O (suite)
Constat : Situations semblables pour les deux bureaux. Aucune différence marquée. Seul le mois de décembre est retenu pour les simulations.
180
Comparaison 21 avril – 21 août, bureau N-O
181
Comparaison 21 avril – 21 août, bureau N-O (suite)
Constat : Situations semblables, excepté à 15h où il y a présence d’une portion de plage au plancher en août. Cette différence ne justifie cependant pas de simuler les deux mois. Seul le mois d’avril est retenu pour les simulations.
182
Comparaison 21 mai – 21 juin – 21 juillet, bureau N-O
183
Comparaison 21 mai – 21 juin – 21 juillet, bureau N-O (suite)
Constat : Situations semblables pour les trois mois. Les légères différences ne justifient pas de simuler les trois mois. Seul le mois de mai est retenu pour les simulations.
184
Annexe 8 - Exemple d’une évaluation lumineuse globale dynamique
185
186