ÉVALUATION DE LA QUALITÉ LUMINEUSE D’UN … · 2020. 7. 30. · The selected indicators for the...

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 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 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

http://www.colorcharts.org/�

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.


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


(entre 100 et 2000 lux) (> 2000 lux)

UDI inférieur (%)

(< 100 lux)


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

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


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


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)


(entre 100 et 1000 lux) (> 1000 lux)

UDI inférieur (%)

(< 100 lux)


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.

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

9h 10h

11h

12h

13h

14h 9h 10h

11h

12h

13h

14h

10h

11h

12h

13h

14h

11h

12h

13h

14h

15h

12h

13h

14h

15h

16h

17h

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

io V

H

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

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).

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

9h 10h

11h

12h

13h

14h 9h 10h

11h

12h

13h

14h

10h

11h

12h

13h

14h

11h

12h

13h

14h

15h

12h

13h

14h

15h

16h

17h

12h

13h

14h

15h

16h

17h

10h

11h

12h

13h

14h

15h 9h 10h

11h

12h

13h


Rat

io V

H

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

Éclairem

ent (lux)

Ratio VH tâches informatisées

Éclairement horizontal (H)


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

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1,80

2,00

2,20

2,40

2,60

9h 11h

14h

16h

15h

17h

14h

15h

16h

17h

17h 9h 11h

13h

15h

21-mars 21-avr 21-mai 21-sept

21-déc

Rat

io V

H

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

Éclairem

ent (lux)

Ratio VH tâches papierÉclairement horizontal (H)


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.

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

9h 11h

14h

16h

15h

17h

14h

15h

16h

17h

17h 9h 11h

13h

15h


21-déc

Rat

io V

H

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000É

clairement (lux)

Ratio VH tâches informatiséesÉclairement horizontal (H)


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



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


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.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

110

120

130

140

9h 10h

12h

13h

14h 9h 10h

12h

13h

14h

10h

12h

13h

14h

11h

12h

13h

14h

15h

12h

13h

14h

15h

17h

12h

13h

14h

15h

16h

17h

10h

13h

14h

15h 9h 12h

13h


Po

urc

en

tag

e (

%)

air

e d

e p

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).

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

110

120

130

140

14h

16h

15h

17h

14h

15h

16h

17h

17h


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

0

10

20

30

40

50

60

70

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110

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130

140


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


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.

98

0

10

20

30

40

50

60

70

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90

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9h 10h

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14h 9h 10h

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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.

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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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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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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.

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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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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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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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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.

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LD45h LD180h LD45h LD180h


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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


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).

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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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21-mars 21-avr 21-mai 21-sept 21-déc

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%)


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.

114

0

5

10

15

20

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Tâche papier Tâcheinformatisée

Tâche papier Tâcheinformatisée


Pro

ba

bili

té d

'éb

lou

isse

me

nt -

DG

P (

%)

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


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.

116

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135A

ltitude (degrés)

Ratio Ev/Es

Altitude

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)

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Rat

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135A

ltitude (degrés)

Ratio Ev/Es

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Altitude (degrés)

Ratio Ev/Es

Altitude



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.


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.


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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135A

ltitude (degrés)

Ratio Ev/Es

Altitude

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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21-déc

Rat

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Altitude (degrés)

Ratio Ev/Es

Altitude



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.

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Sphère 1 Sphère 2 Sphère 3 Sphère 4 Sphère 1 Sphère 2 Sphère 3 Sphère 4


Rat

io E

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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



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



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

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

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18

19

20

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


Ratio VH Bureau S-O 0,25 1,23


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.

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

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

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

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.

0

1

2

3

4

5

6

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9

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11

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14

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16

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19

20

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


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).

0

1

2

3

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5

6

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20

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

e la

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


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 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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http://www.ise.fhg.de/�

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


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


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


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


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



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



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



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



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



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



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



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



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



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



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



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

ière

dir

ecte

dan

s le

s bu

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

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