{"id":516,"date":"2018-09-27T00:00:00","date_gmt":"2018-09-26T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.deepki.com\/2018\/09\/27\/regles-machine-learning-foncieres-rse\/"},"modified":"2023-05-17T18:08:09","modified_gmt":"2023-05-17T16:08:09","slug":"regles-machine-learning-foncieres-rse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deepki.com\/fr\/blog\/regles-machine-learning-foncieres-rse\/","title":{"rendered":"R\u00e8gles VS Machine learning : Fonci\u00e8res, quelle m\u00e9thode choisir pour obtenir les meilleures donn\u00e9es pour votre rapport RSE ?"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><span class=\"dropcap\">E<\/span>n data-analytics, la <a href=\"https:\/\/www.deepki.com\/fr\/blog\/foncieres-repopulation-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">pr\u00e9diction de donn\u00e9es<\/a> consiste \u00e0 traiter les donn\u00e9es manquantes pour fiabiliser les r\u00e9sultats et obtenir les pr\u00e9dictions les plus justes possibles. Mais comment choisir entre un syst\u00e8me de r\u00e8gles et le machine learning ? Quels sont les avantages et les inconv\u00e9nients de chaque m\u00e9thode ?<\/p>\n<h2><span style=\"color: #000000;\"><strong>Pr\u00e9diction de donn\u00e9es \u00e9nerg\u00e9tiques pour une fonci\u00e8re : 2 m\u00e9thodes<\/strong><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Prenons l\u2019exemple d\u2019une soci\u00e9t\u00e9 fonci\u00e8re charg\u00e9e de la gestion d\u2019un ensemble immobilier de bureaux int\u00e9grant des espaces privatifs et des parties communes. Si la fonci\u00e8re poss\u00e8de les factures des parties communes (\u00e9lectricit\u00e9 des couloirs, cages d\u2019escalier\u2026), <strong>elle ne dispose pas toujours de toutes les informations relatives \u00e0 la consommation d\u2019\u00e9nergie dans les parties privatives<\/strong> (les bureaux lou\u00e9s, par exemple).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Dans le cas d\u2019une gestion multi-sites comprenant \u00e0 chaque fois plusieurs locataires, comment imputer les donn\u00e9es manquantes pour avoir une vision globale de la gestion \u00e9nerg\u00e9tique sur la totalit\u00e9 du parc immobilier ? <strong>Il existe 2 mani\u00e8res d\u2019aborder le probl\u00e8me :<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>soit on ch<span style=\"color: #000000;\">erche \u00e0 estimer la consommation par des r\u00e8gles de calcul simples<\/span><\/strong><span style=\"color: #000000;\"> en se basant sur des donn\u00e9es existantes ;<\/span><\/li>\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>soit on utilise une approche plus complexe de machine learning<\/strong> prenant en compte toutes les variables cens\u00e9es avoir un impact sur la consommation pour pr\u00e9dire les donn\u00e9es manquantes.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: right;\"><span style=\"color: #000000;\"><em>\u00c0 lire \u00e9galement :\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.deepki.com\/fr\/blog\/foncieres-repopulation-donnees\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Fonci\u00e8res \u2013 Qu\u2019est-ce que la pr\u00e9diction de donn\u00e9es et pourquoi votre directeur.rice RSE ne pourra plus s\u2019en passer<\/a><\/em><\/span><\/p>\n<h2><span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Les r\u00e8gles pour imputer les donn\u00e9es manquantes<\/strong><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><em><strong>Exemples de r\u00e8gles pouvant \u00eatre mises en \u0153uvre<\/strong><\/em><\/span><\/p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">La mise en \u0153uvre de r\u00e8gles simples peut s\u2019av\u00e9rer pertinente dans diff\u00e9rents cas :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>La fonci\u00e8re a la consommation d\u2019\u00e9lectricit\u00e9 du m\u00eame mois sur l\u2019ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente :<\/strong> elle peut appliquer cette valeur.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>Elle dispose des consommations pour ce locataire \u00e0 d\u2019autres dates :<\/strong> elle peut utiliser la consommation surfacique moyenne du locataire<\/span><\/li>\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>Elle conna\u00eet les consommations pour le site entier \u00e0 la m\u00eame date :<\/strong> elle peut prendre la consommation surfacique moyenne des autres locataires \u00e0 cette date et la multiplier par la surface occup\u00e9e par le locataire au m\u00eame moment.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>Elle poss\u00e8de les consommations pour ce site entier \u00e0 d\u2019autres dates :<\/strong> elle peut se baser sur la consommation surfacique moyenne des autres locataires aux diff\u00e9rentes dates et la multiplier par la surface occup\u00e9e par le locataire \u00e0 cette date.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Les r\u00e8gles seront combin\u00e9es en fonction des diff\u00e9rents cas de figure pour pr\u00e9dire les consommations en fonction de la surface, de celle du bureau voisin, de l\u2019historique de consommation, etc.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><em><strong>Avantages et inconv\u00e9nients des syst\u00e8mes de r\u00e8gles<\/strong><\/em><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">M\u00e9thode compr\u00e9hensible par tous, l\u2019approche d\u2019imputation des donn\u00e9es manquantes par r\u00e8gles logiques <strong>donne de bons r\u00e9sultats lorsqu\u2019on l\u2019utilise pour des sites aux consommations r\u00e9guli\u00e8res<\/strong>. Elle peut \u00eatre appliqu\u00e9e d\u2019un client \u00e0 l\u2019autre.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Cette m\u00e9thode est en revanche <strong>difficilement applicable si l\u2019on ne dispose pas de donn\u00e9es privatives pour \u00e9tablir des comparaisons<\/strong>. De plus, elle ne tient pas compte de la m\u00e9t\u00e9o, du nombre d\u2019employ\u00e9s pr\u00e9sents dans les bureaux et du recours \u00e0 d\u2019autres \u00e9nergies.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Les crit\u00e8res propres \u00e0 chaque type d\u2019occupant ne sont par ailleurs pas consid\u00e9r\u00e9s, ce qui peut poser des probl\u00e8mes d\u2019anticipation : un commerce ne consomme pas la m\u00eame quantit\u00e9 d\u2019\u00e9nergie qu\u2019un cabinet d\u2019avocats par exemple. On risque par ailleurs de <strong>fausser l\u2019\u00e9valuation de la consommation en exploitant un niveau de consommation exceptionnel<\/strong> qui ne tient pas compte des sp\u00e9cificit\u00e9s de chaque occupant.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Le machine learning appliqu\u00e9 \u00e0 la pr\u00e9diction de donn\u00e9es<\/strong><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><em><strong>Des algorithmes capables d\u2019int\u00e9grer de nombreuses variables<\/strong><\/em><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Par rapport \u00e0 un syst\u00e8me de r\u00e8gles logiques, la m\u00e9thode du machine learning <strong>permet de prendre en compte un plus grand nombre de variables<\/strong>. Bas\u00e9 sur l\u2019analyse d\u2019un ensemble de donn\u00e9es fiables (ou fiabilis\u00e9es), le machine learning repose sur des algorithmes capables d\u2019exploiter les liens entre variables pour en tirer des enseignements.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><em><strong>Int\u00e9r\u00eats et contraintes du machine learning<\/strong><\/em><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Faisant appel \u00e0 un plus grand nombre de variables (code NAF, nombre de compteurs, date de construction, DJU&#8230;), le mod\u00e8le du machine learning <\/span><strong><span style=\"color: #000000;\">s\u2019adapte plus facilemen<\/span>t aux \u00e9volutions de consommation li\u00e9es \u00e0 un changement<\/strong> de surface, de m\u00e9t\u00e9o, d\u2019activit\u00e9 etc. Il permet donc d\u2019obtenir des informations plus contextualis\u00e9es que les r\u00e8gles logiques.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Donnant des r\u00e9sultats plus pr\u00e9cis qu\u2019un syst\u00e8me de r\u00e8gles, cette m\u00e9thode n\u00e9cessite cependant <strong>une phase de fiabilisation des donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e relativement longue<\/strong>. Sans cette \u00e9tape indispensable, l\u2019analyse pourrait \u00eatre fauss\u00e9e et la pr\u00e9diction non pertinente. Autres inconv\u00e9nients, le mod\u00e8le fonctionnel appliqu\u00e9 \u00e0 un client donn\u00e9 n\u2019est pas transposable \u00e0 d\u2019autres clients et<strong> il comporte des risques de sur-apprentissage<\/strong>, bloquant ses capacit\u00e9s de pr\u00e9diction.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En r\u00e9sum\u00e9, les r\u00e8gles de calcul appliqu\u00e9es \u00e0 l\u2019imputation de donn\u00e9es manquantes conviennent tr\u00e8s bien pour des consommations r\u00e9guli\u00e8res mais sont difficiles \u00e0 appliquer en cas d\u2019\u00e9volution des donn\u00e9es. En effet, les r\u00e8gles logiques ne sont pas capables d\u2019anticiper les d\u00e9crochages de consommation et de s\u2019adapter au contexte. <strong>Pour sa part, le machine learning permet d\u2019imputer des donn\u00e9es manquantes de plus grande qualit\u00e9 et pr\u00e9cision, mais la construction du mod\u00e8le fonctionnel n\u00e9cessite plus de temps au d\u00e9part pour fiabiliser les donn\u00e9es entrantes. \u00c0 chaque m\u00e9thode ses avantages et inconv\u00e9nients qu\u2019il conviendra de mesurer avant de se lancer dans la pr\u00e9diction des donn\u00e9es !<\/strong><\/p>\n\n<p><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/19531822\/d19933f8-6c37-4e3c-914c-6c7f9721e2d5\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" class=\"hs-cta-img\" id=\"hs-cta-img-d19933f8-6c37-4e3c-914c-6c7f9721e2d5\" style=\"border-width:0px;\" height=\"865\" width=\"1667\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/19531822\/d19933f8-6c37-4e3c-914c-6c7f9721e2d5.png\"  alt=\"New call-to-action\"\/><\/a><\/span><script charset=\"utf-8\" src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(19531822, 'd19933f8-6c37-4e3c-914c-6c7f9721e2d5', {\"region\":\"na1\"}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code --><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En data-analytics, la pr\u00e9diction de donn\u00e9es consiste \u00e0 traiter les donn\u00e9es manquantes pour fiabiliser les r\u00e9sultats et obtenir les pr\u00e9dictions les plus justes possibles. 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