Prédiction de DPE et de consommation énergétique dans les foyers
Type : visualization
Thème : housing_and_development
Mots-clés : consommation-d-energie,dpe,logement,opendatauniversity,renovation-energetique

Ce projet consiste en un outil de prédiction par machine learning permettant de visualiser la consommation énergétique et le DPE des ménages.

 

Il affiche :

* La consommation énergétique annuelle (en kWh/an)
* Le coût annuel de la consommation énergétique, indexé sur les tarifs de 2021
* Le diagnostic de performance énergétique (DPE) du foyer

L’outil permet de calculer ces différents indicateurs à partir des caractéristiques du logement renseignées par l’utilisateur.

La méthodologie suivie est présentée dans ce [document](https://github.com/Gjuuuy/IES_DPE/tree/main/docs). Le code source est ouvert et disponible sur GitHub (voir section [Ressources](https://github.com/Gjuuuy/IES_DPE/tree/main)).

 

Ce projet a été réalisé à l’ESEO (École Supérieure d’Électronique de l’Ouest) dans le cadre du concours [Open Data University](https://defis.data.gouv.fr/), proposé par Latitude. Le défi relevé est celui du [DPE](https://defis.data.gouv.fr/defis/diagnostics-de-performance-energetique) et le dataset utilisé est le [DPE des logements existants depuis juillet 2021](https://data.ademe.fr/datasets/dpe-france).

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Il a été développé par les membres suivants :

JOLY Pacôme, SAKO Abdoulaye, JOUANNET Raphaël, MOMBO Bilim Bilim, NYONKWE NYANGWA Russel Kamel, DIACK Aida, AMOUZOUVI Consolata Basilia Kanlé et RAOUTO Danielle Nelly