DECODER : Numérisation pour l’efficacité énergétique par la mise en service et la rénovation décarbonée

Superviseur·e et détails

• Superviseur : Ursula Eicker
• Département : Génie du bâtiment, civil et environnemental, École de génie et d’informatique Gina Cody  
• Université : Université Concordia, Montréal, Canada 
• Date de début : Automne 2025, Hiver 2026, Été 2026 
• Bourse de maîtrise : 22 000 $ CAD par an pendant 2 ans 

Présentation du projet

Ce projet soutient les efforts du Canada pour réduire les émissions liées aux bâtiments. Il vise à développer un outil basé sur l’intelligence artificielle qui aide les propriétaires de bâtiments à prendre de meilleures décisions en matière d’énergie. Le système utilise des simulations numériques pour identifier les meilleures façons d’améliorer les bâtiments existants – comme la modernisation des systèmes de chauffage ou l’utilisation de contrôles énergétiques intelligents. Il peut également guider les décisions à l’échelle de groupes de bâtiments entiers afin d’économiser de l’énergie et de réduire les émissions à grande échelle. 

Description du rôle

• Étendre et intégrer le cadre de modélisation 3D Tools4Cities afin d’y inclure des données enrichies sur la géométrie et l’utilisation des bâtiments pour de vastes portefeuilles situés à Montréal, Toronto et dans d’autres études de cas. 
• Développer des outils et des flux de travail permettant de modéliser des scénarios de rénovation énergétique pour de grands portefeuilles de bâtiments, en évaluant les économies d’énergie potentielles, les coûts et la réduction des émissions. 
• Définir et mettre en œuvre des critères de pertinence pour les rénovations (p. ex. modernisation des systèmes CVCA, amélioration de l’enveloppe, conversion énergétique, optimisation des systèmes de commande) en utilisant des méthodes de classement quantitatives telles que AHP/ANP. 
• Exploiter et intégrer les résultats des projets d’automatisation BIM afin de générer des modèles enrichis pour les rénovations de l’enveloppe et des systèmes mécaniques. 
• Élaborer des flux de modélisation à l’échelle des portefeuilles permettant de modifier les paramètres selon les connaissances spécifiques des bâtiments et d’automatiser la génération de données par défaut basées sur des archétypes. 
• Appliquer des techniques d’intelligence artificielle pour combler les lacunes de données (p. ex. estimation du ratio fenêtres/murs, déduction de la fonction ou de l’usage à partir de proxys). 
• Développer des flux de sélection de rénovations qui priorisent les interventions selon les attributs des bâtiments, les facteurs d’émission locaux et les données de coûts. 
• Réaliser des analyses du cycle de vie carbone et des coûts, générer des scénarios de rénovation et analyser les modèles économiques potentiels pour les rénovations à l’échelle d’un portefeuille. 
• Intégrer l’évaluation des co-bénéfices dans les flux de travail, en incorporant des indicateurs de qualité de vie tels que l’accessibilité, les espaces verts, la conception des espaces publics et la résilience aux conditions météorologiques extrêmes. 
• Automatiser la création de fiches ESG et de certificats environnementaux (LEED, WELL, BOMA, etc.) pour les projets de rénovation. 
• Valider les flux de priorisation des rénovations avec les propriétaires de portefeuilles, en ajustant les pondérations et les critères afin d’aligner les objectifs économiques, environnementaux et sociaux. 
• Préparer les résultats de recherche pour des publications scientifiques dans des revues et conférences de haut niveau et contribuer aux livrables de la plateforme DECODER. 

Questions

Pour toute question, veuillez contacter Alisa Makusheva à alisa.makusheva@concordia.ca.