Réhabilitation éco-responsable du bâtiment

Face aux enjeux environnementaux actuels des engagements pris dans le cadre du grenelle de l’environnement et aux exigences de plus en plus rigoureuses la nouvelle réglementation RE2022, la filière du bâtiment doit aujourd’hui relever un défi de taille dans le cadre de la réhabilition de son parc de bâtiments existants. Une campagne nationale, de réhabilitation est amorcée et vise la rénovation de l’ensemble du parc immobilier d’ici 2050, cette campagne rencontre de nombreux freins dont :

• Des réticences et un manque d’investissement chez les particuliers
• Des coûts trop élevés de réhabilitation
• Une complexité liée au millefeuille réglementaire, d’aides…
• Des solutions de réhabilitation ne tenant pas compte de tous les critères essentiels à son bon déroulement. Le rôle de l’architecte étant global et transversale, il se doit de s’assurer que la réhabilitation énergétique et écologique proposée tienne compte de plusieurs critères essentiels à son bon déroulement. Certaines études sur la réhabilitation ont conclu qu’en règle générale très peu de ces critères sont pris en compte systématiquement, les autres sont soit mal pris en compte ou systématiquement absents.

Cette recherche se penche sur la réhabilitation énergétique et éco-responsable du patrimoine ordinaire Français et aux solutions présentent aujourd’hui en vue de les "parfaire" où "optimiser". Son objectif est de proposer un outil d’aide à la décision, basé sur le "machine learning", qui permettrait de faciliter et optimiser, le choix multicritères (technique, économique, social et écologique) auquel l’architecte est confronté lorsqu’il aborde une réhabilitation écologique et pérenne (adaptable et évolutive). Elle vise à développer un modèle et à lui apprendre à faire des prévisions sur un ensemble de paramètres (critères) importants à intégrer dans le cadre de la réhabilitation énergétique et éco-responsable à partir d’entrées issus d’une base de données de bâtiments réhabilités.