Multi-criteria decision support methodology for energy renovation process of residential buildings through a systemic approach
Aide à la décision multicritère pour la prescription de scénarios d'amélioration énergétique via une approche globale
Résumé
We spend most of our lives in buildings. These were built mostly before the oil shocks of 1974 and 1979 and offer both poor energy performances and improvable comfort conditions (thermal, acoustic, natural lighting). In France, with 32 million units and an annual turnover of less than 1% of the existing building stock, the energy renovation of housing becomes a necessity. This, as much for political ends (energy dependence), economic reasons (revival of construction jobs, real-estate valorisation), social reasons (wellbeing of occupants), as environmental reasons (reduction of greenhouse gas emissions). This thesis aims to provide knowledge and a methodology to contribute to the decision support for prescribing efficient energy renovation scenarios of houses built during the 1945-1974 period. Three issues are highlighted in this research work: 1) the integration of an holistic approach of renovation process (systemic and multi-criteria) to avoid not foreseen collateral effects due to bad choices; 2) help formalize the preferences of decision-takers (homeowners) in a format interpretable by multi-criteria analysis tools; 3) integration of uncertainties related to the characterization of existing buildings in the process of scenarios generation and decision support. Through a systemic description of buildings and a multi-criteria performance assessment of formerly identified renovation actions, we propose an innovative methodology, consisted of 6 modular and interchangeable technical sub-models, which aims to automate the generation, assessment, optimization and performance-based ranking of renovation scenarios. The heart of the methodology is based on the formalization of renovation knowledge from construction specialists in two of our six sub-models. The first one is an influence matrix that we use to translate most common renovation goals (equivalent to the wishes expressed by homeowners) into a profile of relative weights and a profile of targeted-levels of performance on indicators modelled. The second one is a probabilistic inference tool (using the technology of bayesian networks) to both optimize assemblies of renovation actions (programming by successive constraints) and achieve multi-criteria evaluation of these assemblies (by the use of aggregation functions of local performances). A sixth and final sub-model uses the ELECTRE outranking methods to sort and classify, by preference order, renovation scenarios previously generated. At last, our methodology provides the ability to let users test their own energy renovation scenarios in order to analyze their multi-criteria performances and compatibility with the characteristics of the existing capitalized during the technical diagnosis of their building. The methodology proposed is intended to be educational and transposable into a functional computer system prototype. A first version was developed and used to apply our decision process to a real case of individual house to renovate. First results obtained are consistent and allow validating the approach. However, keep in mind that like any model using expert knowledge, robustness and validity limit of its scope of application depend on the quality of knowledge work capitalized.
Nous passons la majeure partie de notre vie dans des bâtiments. Ces derniers ont été construits, pour la plupart, avant les chocs pétroliers de 1974 et 1979, et offrent une performance énergétique médiocre ainsi que des conditions de confort (thermique, acoustique, éclairement naturel) largement améliorables. En France, avec 32 millions de logements et un taux de renouvellement annuel du parc existant inférieur à 1 %, la rénovation énergétique des logements devient une nécessité. Cela, autant pour des raisons politiques (indépendances énergétiques), économiques (relance des emplois de la construction, valorisation du patrimoine), sociales (bien-être des occupants, lutte contre la précarité), qu'environnementales (diminutions des émissions des gaz à effet de serre). Ce travail de thèse vise à proposer des connaissances ainsi qu'une méthodologie afin de contribuer à l'aide à la décision pour la prescription de scénarios d'amélioration énergétique efficaces des maisons individuelles construites durant la période 1945-1974. Trois problématiques sont mises en avant dans cette recherche. 1) l'intégration de l'approche globale (systémique et multicritère) de la rénovation afin d'éviter des contre-performances collatérales dues à des mauvais choix ; 2) l'aide à la formalisation des préférences des propriétaires-occupants (notre maîtrise d'ouvrage) dans un format interprétable par des outils d'analyses multicritères ; 3) l'intégration des incertitudes liées à la caractérisation des bâtiments existants dans le processus d'élaboration des scénarios et d'aide à la décision. À travers une description systémique des bâtiments et une évaluation multicritères des performances des actions d'amélioration retenues, nous proposons une méthodologie innovante, constituée de 6 sous-modèles techniques modulables et interchangeables, qui vise à automatiser le processus de construction, d'évaluation et de hiérarchisation performantielle de scénarios de rénovation. Le cœur de notre méthodologie est basé sur la formalisation de l'expertise métier des spécialistes du bâtiment dans deux de nos 6 sous-modèles. Le premier est une matrice d'influence permettant de passer des enjeux de rénovation les plus courants (équivalent aux préférences exprimées par la maîtrise d'ouvrage) en profil de poids relatifs et profil de niveaux-cibles de performance sur les indicateurs modélisés. Le second, est un outil d'inférence probabiliste (utilisant la technologie des réseaux bayésiens) permettant à la fois d'optimiser les assemblages d'actions d'amélioration (programmation par contraintes successives) et de réaliser une évaluation multicritère de ces assemblages (par l'usage de fonctions d'agrégation de performances locales). Un sixième et dernier sous-modèle utilise les méthodes de surclassement ELECTRE pour trier et classer les alternatives de rénovation préalablement générées par ordre de préférence. Notre méthodologie offre enfin la possibilité de laisser l'utilisateur tester ses propres scénarios d'amélioration énergétique afin d'analyser leurs performances multicritères et leur compatibilité avec les caractéristiques de l'existant capitalisées lors du diagnostic technique d'une opération. La méthodologie développée se veut pédagogique et transposable dans un prototype d'outil informatique fonctionnel. Une première version a été développée et utilisée pour appliquer notre processus d'aide à la décision à un cas réel de maison individuelle à rénover. Les premiers résultats obtenus sont cohérents et permettent de valider la démarche. Néanmoins, il faut garder à l'esprit que comme tout modèle utilisant des connaissances expertes, sa robustesse et la limite de validité de son périmètre d'application dépendent de la qualité du savoir métier capitalisé.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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