Par Jeanne GOFFART (1) et Pascale BRASSIER (2)
Cet article vise à explorer les pratiques des bureaux d’études liées à l’utilisation de la SED pour la M&V en France et à fournir un guide des bonnes pratiques.
L’option D du protocole IPMVP repose sur l’utilisation d’un modèle physique pour ajuster les consommations énergétiques. La Simulation Énergétique Dynamique (SED) est au cœur de cette approche, mais son usage soulève des défis : calage complexe, qualité des données, interopérabilité logicielle. Cet article propose un guide structuré des bonnes pratiques, enrichi par des retours terrain et des recommandations pour fiabiliser la SED dans les projets de M&V. Nous abordons les principes théoriques, les indicateurs de calage (NMBE, CV(RMSE)), l’apport des analyses de sensibilité et d’incertitude, ainsi que les freins identifiés par les acteurs qui implémentent ces méthodes et les pistes d’amélioration.
Introduction
Garantir la performance énergétique réelle des bâtiments est un enjeu majeur pour atteindre les objectifs de décarbonation fixés par les politiques nationales et européennes. La Mesure & Vérification (M&V) constitue un outil essentiel pour confirmer que les économies annoncées sont bien réalisées. Parmi les options définies par le protocole IPMVP, l’option D se distingue par son recours à un modèle physique calé, permettant d’estimer la consommation dans des conditions différentes de celles observées. Cette approche est particulièrement pertinente dans le cadre des Contrats de Performance Énergétique (CPE), où la transparence et la fiabilité des calculs sont des impératifs contractuels.
La Simulation Énergétique Dynamique (SED) est l’outil privilégié pour cette approche. Elle offre une représentation fine des phénomènes thermiques et aérauliques, mais son efficacité dépend de la rigueur du calage et de la qualité des données. Or, sur le terrain, les pratiques sont hétérogènes et les obstacles nombreux : manque de protocoles homogènes, difficultés d’interopérabilité, absence de formation spécifique. Cet article propose une synthèse des bonnes pratiques, des retours d’expérience et des perspectives pour fiabiliser la SED dans la M&V, en s’appuyant sur des interviews de bureaux d’études et des échanges avec des éditeurs de logiciels.
La SED dans l’option D : rôle et enjeux
Contrairement aux modèles statistiques utilisés en option C, la SED repose sur des équations physiques explicites. Elle est particulièrement adaptée aux projets neufs ou aux rénovations sans historique de consommation. Le protocole IPMVP préconise l’obtention d’une SED du bâtiment tel que construit et exploité calée, mais la réalité montre que la SED intervient bien plus tôt, dès la conception, pour optimiser la performance et définir des engagements énergétiques. Cette anticipation est une opportunité pour mutualiser les efforts de modélisation et préparer le calage dès le démarrage du projet.
*BPS : Building performance simulation.
Figure 1 : Schéma des différentes actions demandées par le protocole IPMVP pour chaque étape de vie du bâtiment et usage de la SED au sein de ce processus. L’exigence du protocole IPMVP dans l’Option D concernant la SED est l’obtention d’une SED du bâtiment tel que construit et exploité calée.
Source : Guideline for using physical M&V approach in an M&V process – IPMVP option D – à paraître
Le calage : pierre angulaire de la fiabilité de la SED
Un modèle non calé reste une approximation du comportement réel du bâtiment. Pour que la SED soit représentative du bâtiment réel, elle doit être confrontée aux données mesurées. Le calage est un processus itératif qui consiste à ajuster les paramètres du modèle jusqu’à ce que les écarts entre simulation et mesure soient acceptables. Deux approches existent : le calage manuel, basé sur l’expertise et des ajustements successifs, et le calage automatique, qui repose sur des algorithmes d’optimisation. Bien que prometteuses, les méthodes automatiques restent peu accessibles sur le terrain en raison de verrous scientifiques et logiciels. Elles nécessitent également un savoir expert pour vérifier la cohérence des résultats et paramétrer l’algorithme.
Les indicateurs recommandés par l’ASHRAE Guideline 14 sont le NMBE et le CV(RMSE). Ces métriques permettent de quantifier le biais moyen et la dispersion des écarts. Les seuils d’acceptabilité sont de 5 % pour le NMBE et 15 % pour le CV(RMSE) sur des données mensuelles, et respectivement 10 % et 30 % pour des données horaires.
Figure 2 : Étapes clés du calage.
Source : Guideline for using physical M&V approach in an M&V process – IPMVP option D – à paraître
Analyses de sensibilité et d’incertitude : un levier stratégique
La SED est sensible aux hypothèses prises. Plus le modèle est détaillé, plus il nécessite des données, augmentant le risque d’incertitude si ces dernières sont peu précises. La Figure 3 montre l’enjeu du compromis entre complexité du modèle et propagation des incertitudes sur l’incertitude des résultats. En prenant en compte l’incertitude des données d’entrée sur le résultat de la SED, les méthodes d’analyse de sensibilité (AS) et de propagation d’incertitude (PI) apportent deux bénéfices majeurs :
- fiabiliser la SED en quantifiant l’incertitude de prédiction
- et prioriser les efforts de mesure et de modélisation en identifiant les paramètres les plus influents sur la prédiction.
Ces méthodes sont particulièrement utiles en phase conception pour anticiper les facteurs de calage et en phase exploitation pour mettre à jour l’incertitude après calage. Elles s’inscrivent dans une démarche d’analyse de risque.
Figure 3 : Schématisation de la conjecture d’ONeil, adapté par (Razavi et al. 2021) qui représente l’évolution de l’incertitude de la prédiction d’un modèle (Model error) en fonction de l’augmentation de sa complexité (Model complexity).
Réalité terrain : freins et pratiques
Même si la SED est d’ores et déjà un outil central au sein des bureaux d’études (BE) dans le cadre de la conception et de l’optimisation des bâtiments, les interviews menées auprès de quatre BE français révèlent des obstacles récurrents dans les pratiques d’utilisation de la SED pour la M&V. Les typologies de projets traités sont variées : internats, gymnases, EHPAD, bâtiments universitaires. Tous sont engagés dans des CPE, souvent sous forme de Marchés Publics Globaux de Performance. Les BE soulignent la complexité des échanges avec la maîtrise d’ouvrage, le manque de protocoles clairs et la difficulté à obtenir des données fiables. L’interopérabilité des logiciels est également un frein majeur : certains outils couramment utilisés ne permettent pas l’automatisation du calage.
Les méthodes d’analyse de sensibilité et propagation d’incertitude (AS/PI) sont inégalement pratiquées par les bureaux d’études car il y a un manque de formation et de compétences sur les méthodes, pas d’expertise et peu de ressources, notamment concernant les plages de variabilités cohérentes à utiliser pour l’option D.
Un temps significatif est associé au calage en phase exploitation, souvent non anticipé dans les budgets dédiés à la M&V dans les projets. Les compétences sont hétérogènes et souvent liées à un logiciel spécifique, ce qui complique la réception des SED par les Assistants à Maîtrise d’ouvrage. Les BE expriment un besoin fort d’outils d’audit des SED pour visualiser et valider les saisies et vérifier la cohérence des modèles. Ils sont également demandeurs de guides pratiques pour le calage et des formations sur les méthodes avancées comme l’analyse de sensibilité et d’incertitude.
Perspectives et plan d’action
Comment améliorer les pratiques ? Quelles sont les actions à lancer à court et moyen termes pour faire progresser les parties prenantes sur le sujet de la SED dans les approches M&V ? C’est un sujet qui est intimement lié à la garantie de la performance énergétique de nos bâtiments et donc à l’atteinte de nos objectifs nationaux.
Pour fiabiliser la SED dans les approches M&V, plusieurs leviers sont identifiés : développer des outils d’audit et de visualisation (diagrammes Sankey, contrôle des saisies), automatiser le calage via des algorithmes d’optimisation tout en gardant l’expertise utilisateur, capitaliser sur les plages de variabilité acceptables et cohérentes pour l’analyse de sensibilité/propagation d’incertitude, former les acteurs aux enjeux et méthodes, et renforcer l’interopérabilité des logiciels. Ces actions nécessitent une mobilisation collective : éditeurs, bureaux d’études, maîtres d’ouvrage et organismes de normalisation.
Conclusion
La SED est un outil puissant pour la M&V, mais son efficacité repose sur la rigueur du calage et la maîtrise des incertitudes. L’intégration des analyses de sensibilité et d’incertitude, la mutualisation des efforts dès la conception et le développement d’outils adaptés sont des leviers essentiels pour fiabiliser l’option D. À l’heure où la performance énergétique réelle devient un impératif, ces bonnes pratiques ne sont plus une option : elles sont la condition de la crédibilité des engagements.
RÉFÉRENCES
ASHRAE Guideline 14 (2002)
EVO IPMVP Core Concepts (2022)
EVO Guideline for using physical M&V approach in an M&V process – IPMVP option D (à paraître).
(Chong et al., 2025)
Chong, A., Yan, D., Sun, K., Zhan, S., Cheng, S., Wu, Y., Chen, Y., Hong, T. (2025). Ten questions concerning calibrating building energy simulation models. Building and Environment, 284, 113404. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2025.113404
(Goffart and Woloszyn, 2021)
Goffart, J., & Woloszyn, M. (2021). EASI RBD-FAST: An efficient method of global sensitivity analysis for present and future challenges in building performance simulation. Journal of Building Engineering, 43, 103129. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2021.103129
(Razavi et al., 2021)
Razavi, S.,Jakeman, A., Saltelli, A., Prieur, C., Iooss, B., Borgonovo, E., Plischke, E., Lo Piano, S., Iwanaga, T., Becker, W., Tarantola, S., Guillaume, J.H.A., Jakeman, J., Gupta, H., Melillo, N., Rabitti, G., Chabridon, V., Duan, Q., Sun, X., Smith, S., Sheikholeslami, R., Hosseini, N., Asadzadeh, M., Puy, A., Kucherenko, S., Maier, H.R. (2021). The Future of Sensitivity Analysis: An essential discipline for systems modeling and policy support. Environmental Modelling & Software, 137, 104954, https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2020.104954
(1) Consultante en outils pour la Garantie de Performance et l'Option D de l'IPMVP.
(2) NOBATEK
Remerciements
Ce travail s’inscrit dans le cadre d’un projet soutenu financièrement par l’ADEME, visant à améliorer les pratiques de M&V en France.
