DPE Électricité — Analyse & Simulation
Type : application
Thème : environment_and_energy
Mots-clés : opendatauniversity

**Contexte :**

Ce projet a été réalisé dans le cadre :

* Du défi public **Enedis — Diagnostics de Performance Énergétique** proposé sur la plateforme [data.gouv](https://defis.data.gouv.fr/defis/diagnostics-de-performance-energetique)

* D’une formation professionnelle **Data Scientist** au sein de l’Icam

Objectif général : explorer les écarts entre les estimations conventionnelles du DPE et les consommations électriques réellement observées, à partir de données publiques massives.

**Objectifs :**

* Comparer la **consommation énergétique conventionnelle issue du DPE** avec la **consommation électrique réelle mesurée par Enedis**

* Quantifier les écarts selon les caractéristiques du bâti, les systèmes énergétiques et le contexte climatique

* Développer un modèle de **prédiction de consommation électrique** basé uniquement sur les données descriptives du DPE

* Mettre à disposition une **application interactive** de simulation et d’exploration

**Données utilisées :**

* Données DPE (ADEME) — diagnostics énergétiques logement

* Données Enedis — consommations électriques agrégées par adresse

* Base Adresse Nationale (BAN) — géocodage et jointure spatiale

**Méthodologie :**

Collecte :

* Téléchargement via APIs publiques paginées (ADEME, Enedis)

* Requêtes commune par commune (code INSEE)

* Écriture incrémentale en fichiers **Parquet**

* Système de checkpoint pour reprise automatique

Ingestion & stockage :

* Ingestion batch dans **DuckDB**

* Gestion automatique du schéma évolutif

* Consolidation en tables analytiques jointes

Préparation & enrichissement :

* Nettoyage des valeurs aberrantes

* Déduplication des DPE (diagnostic le plus récent)

* Filtrage surfaces / consommations extrêmes

* Géocodage BAN (\~96 % des adresses)

* Jointure spatiale DPE ↔ Enedis via `id_ban`

* Feature engineering :

  * Type de chauffage principal

  * Typologies bâtimentaires

  * Agrégations statistiques

**Modélisation :**

Modèles testés :

* Random Forest

* XGBoost

* LightGBM

* CatBoost

Modèle retenu : **Random Forest**

**Performances :**

* R² ≈ **0.78**

* MAE ≈ **8.8 kWh/m²/an**

* Conso réelle moyenne : ≈ **46 kWh/m²/an**

Le modèle estime la consommation électrique attendue à partir :

* Caractéristiques du bâti

* Systèmes énergétiques

* Zone climatique

* Qualité d’information disponible

**Application interactive :**

Une application Streamlit a été développée pour permettre :

* &#x20;Exploration des écarts DPE vs réel

* Simulateur de consommation électrique