Algorithme et identification d’économie d’énergie : comment ça marche ?

Emmanuel Blanchet
Date04 janvier 2018

Le mot « algorithme » est aujourd’hui devenu synonyme de « complexité » : il est utilisé comme un mystérieux atout dans les descriptions fonctionnelles d’outils un tant soit peu innovants. On comprend que les services commerciaux préfèrent parler d’un « puissant algorithme dédié à la résolution des problèmes » plutôt que d’une « suite de règles permettant de classer des données ou de répondre à une question ». Dans cet article, retour aux fondamentaux : comment fonctionne un algorithme ? et quel peut être son intérêt dans le domaine de l’énergie ?

Algorithme, définition

Un algorithme, c’est un peu comme une recette de cuisine : on se munit d’une liste d’ingrédients et de matériel (les entrées) et, si l’on respecte les quantités et les étapes indiquées, on obtient le résultat voulu. Un algorithme peut prendre différentes formes mais correspond toujours à une suite d’étapes, plus ou moins complexes, prenant ou non une forme numérique. Celles-ci permettent d’obtenir un résultat déduit des informations entrées, qui vont permettre la résolution d’un problème ou l’obtention de données.

Ces règles peuvent être construites sur le modèle « IF… AND… THEN… ». Par exemple, dans le secteur de l’énergie, on pourrait créer un algorithme stipulant que : « SI un bâtiment consomme plus de 300 KWh par m2 ET que l’on est en été, ALORS il doit être optimisé. » L’algorithme prend alors la forme d’une mini-équation, amenant la génération d’une recommandation et facilitant la prise de décision.

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Autre exemple d’utilisation d’algorithme : les recommandations d’achat sur internet. En entrée, l’algorithme croise et analyse vos données personnelles, l’historique de vos recherches sur internet pour vous proposer en sortie une recommandation d’achat adapté à votre profil. Plus vous cliquez sur les bannières publicitaires qu’il vous propose, plus il affine ses prédictions grâce au machine learning.

L’algorithme est donc un outil à la fois très simple (il se nourrit de données facilement identifiables) et complexe (il peut mobiliser et combiner de très nombreuses informations et être constitué d’un grand nombre d’étapes).

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