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- Date de rédaction
- 06/10/2022
BÂTIMENT Intelligence artificielle et systèmes thermodynamiques
Le développement de l’intelligence Artificielle (IA) fait suite au déploiement des objets connectés (avec des coûts dorénavant abordables), du big data et de l’évolution des puissances de calculs des ordinateurs. Elle se fonde sur le principe du Machine Learning ou « apprentissage automatique ».
Une grande quantité de données est stockée en mémoire et analysée pour déterminer en fonction du paramètre que l’on souhaite optimiser la meilleure option de régulation sur les actionneurs. On propose dans cette note de résumer le principe de l’IA et son application dans le domaine des pompes à chaleur et de la réfrigération.
1 – Les principes de l’ intelligence artificielle
L’IA est une science moderne qui essaye de représenter au mieux le cheminement de la pensée humaine. Elle se base sur des statistiques, sur du forage de données (data mining) et l’apprentissage pour identifier des patterns1. Ces patterns sont ensuite utilisés pour effectuer des prédictions à partir de données.
Le Machine Learning est une composante de l’IA et le Deep Learning, une sous-catégorie du Machine Learning. Nous les aborderons dans notre livre blanc.
1.1 – Machine Learning
Le Machine Learning est une technologie d’IA qui permet à une machine de s’adapter aux conditions dans lesquelles elle se trouve, pour trouver la solution optimum. Il faut cependant bien définir :
• en quoi consiste cette solution optimum,
• tous les paramètres qui influencent la solution,
• et définir les capteurs qui mesurent ces paramètres.
Cette méthode nécessite donc d’avoir une connaissance assez précise du phénomène pour connaitre à minima les éléments qui l’influencent. On parle dans ce cas d’IA faible en contraste à une IA forte qui est une machine possédant une conscience et un esprit, qui n’existe pas encore.
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