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Le machine learning est à la fois un levier pour rationaliser la consommation d'énergie et pour optimiser la production au niveau individuel et collectif au sein des futurs réseaux intelligents. L'intelligence énergétique. Tel est le Graal de l'efficacité énergétique du bâtiment. La finalité? Eviter toute déperdition, tout effort mal anticipé, et, dans le même temps, optimiser la qualité de service aux occupants. Pour relever ce défi, l'IA est une brique centrale de l'édifice. Branchée aux systèmes de chauffage et de climatisation, elle collecte les données issues de leurs capteurs de températures et d'humidité et les combine à des informations environnementales. Objectif: créer l'historique nécessaire à l'apprentissage des modèles de machine learning qui permettront de prédire la consommation. Une fois déployés, ces algorithmes s'affineront, comme toujours, au fur et à mesure du cycle de vie du bâtiment et de l'intégration de nouvelles données. Levée de fonds : Elements lève des fonds | AlloWeb. Créé en 2015, le français BeeBryte se positionne précisément sur ce terrain.
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