Brevet FR3096495A1 — publié le 20201127

Description Titre de l'invention : Procédé et dispositif de mesure de l'usage d'un bâtiment connecté [0001] La présente invention se rapporte de manière générale au domaine de la mesure et du suivi d'un utilisateur ou d'un groupe d'utilisateurs. L'invention concerne plus particulièrement la mesure et le suivi de la mobilité d'un utilisateur ou d'un groupe d'utilisateurs dans un bâtiment et de l'usage collectif des équipements de ce bâtiment. [0002] Actuellement, les dispositifs permettant de mesurer et de suivre la mobilité d'une personne dans un bâtiment sont réalisés suivant des méthodes utilisant des capteurs de détection de mouvement comme, par exemple, des capteurs inertiels (équipements expérimentaux, smartphones, montres connectées) et/ou visuels (caméras installées dans le lieu de mesure) afin de pouvoir déduire, des données issues dc ces capteurs, la mobilité du sujet. Cette mobilité peut aussi être suivie dans le temps par la détermination de la position de l'utilisateur. Par exemple, des méthodes de géolocalisation à l'intérieur d'un bâtiment utilisent des points d'accès Wifi tels que les systèmes dits WPS (Wifi Positioning System) qui utilisent ces points d'accès Wifi pour déterminer la position d'un équipement Wifi porté, par exemple, par la personne. Ces systèmes, bien que performants pour déterminer les mouvements, la position, donc les déplacements d'une personne dans un bâtiment, ne sont pas adaptés à la mesure de l'usage par cette personne du bâtiment et/ou de ces équipements. En effet, la mesure de l'usage d'un bâtiment ne serait pas réaliste si elle ne prenait en compte que les aspects de déplacement et de localisation des personnes dans cc bâtiment. En effet, pour avoir une estimation réaliste et complète de l'usage d'un bâtiment pour un utilisateur ou un groupe d'utilisateurs, il est également nécessaire de suivre l'utilisation individuelle et collective des équipements de ce bâtiment. Les équipements d'un bâtiment comprennent tout équipement en interaction avec ses utilisateurs comme par exemple, les portes, les robinets d'eau, les volets électriques ou mécaniques, les équipements électriques comme une cafetière, une lampe ou d'autres équipements pouvant être mesurés par un capteur adapté. Avec la croissance, durant ces dernières décennies, des problématiques d'économies des énergies produisant des gaz à effet de serre, de nombreuses méthodes ont été publiées afin de réduire la consommation des foyers et notamment la consommation des appareils électriques. Le document "CARL: activityaware automation for energy efficiency", In Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing: Adjunct Publication (UbiComp '14 Adjunct), Thomas et al., introduit une méthode pour économiser l'énergie électrique d'un bâtiment. Cette méthode automatisée s'appuie sur 2 la reconnaissance automatique des activités réalisées avec les équipements du bâtiment. La méthode enregistre et apprend une série d'activités (ex : Téléviseur, Cuisine, Toilettes, etc.) et associe une probabilité pour chaque appareil électrique d'être utilisé. Ainsi, lors d'une reconnaissance d'activités, le système éteint automatiquement tous les appareils qui ne sont pas concernés par l'activité reconnue. Cependant ce système n'a pour objectif que de baisser la consommation dans le bâtiment mais ne permet pas de détecter : [0003] des comportements anormaux de certaines personnes liés à certains dé- placements ou l'absence de déplacements dans le bâtiment, d'envoyer des notifications quand les usages s'éloignent soit des habitudes, soit d'un format prédéterminé d'usages défini par un cahier des charges. [0004] Ces systèmes ne permettent donc pas de réaliser une mesure globale du bon usage d'un bâtiment par un ou des utilisateurs. En effet, pour réaliser une mesure globale, il est nécessaire de prendre en compte tout autant l'activité physique propre à chaque utilisateur que les activités déléguées à des équipements par ces mêmes utilisateurs. [0005] Il serait donc utile de disposer d'un procédé permettant de suivre collectivement et personnellement les activités d'au moins un utilisateur du bâtiment, que les activités soient liées à sa mobilité ou à son usage des équipements du bâtiment. Le procédé doit être en mesure de réagir, par l'envoi d'une notification, s'il détecte une différence sensible entre les activités courantes et les activités attendues afin d'avertir au moins cet utilisateur ou un tiers. En effet, cette notification permet de sensibiliser les utilisateurs du bâtiment sur une mauvaise utilisation ou bien d'alerter un opérateur tiers de service ou de santé afin d'agir. [0006] Un des buts de l'invention est de remédier à des inconvénients de l'état de la technique précitée. [0007] A cet effet, un objet de la présente invention concerne un procédé de mesure de l'usage d'un bâtiment connecté, mis en oeuvre par un dispositif, caractérisé en ce qu'il comprend ce qui suit : [0008] collecter des données captées sur au moins un créneau horaire, lesdites données étant des données d'usage d'équipements et de mobilité d'au moins un utilisateur dudit bâtiment connectée, [0009] classer lesdites données collectées par espace de vie dudit bâtiment, [0010] réaliser au moins une analyse de similarité des données classées, sur la base d'au moins un référentiel, [0011] calculer au moins un indicateur d'usage d'un bâtiment sur ledit au moins un créneau horaire, sur la base de ladite au moins une analyse, [0012] communiquer au moins une notification selon le résultat dudit calcul. [0013] Grâce à l'invention, il est possible de communiquer une notification afin d'alerter un 3 tiers ou de sensibiliser le ou les utilisateurs dudit bâtiment sur un problème rencontré concernant le comportement d'au moins un utilisateur au sein de cc bâtiment. L'intérêt du procédé est de communiquer une notification pour des causes variées comme des problèmes de mobilité d'au moins un utilisateur ou de consommation énergétique des équipements du bâtiment pour au moins un utilisateur ou un groupe d'utilisateurs. Ces différents problèmes sont pris en compte afin de calculer une mesure globale de l'activité d'au moins un utilisateur dans un bâtiment. Cette mesure globale est un indicateur pertinent afin de sensibiliser ou d'alerter lesdits utilisateurs ou des tiers afin de rechercher les causes des problèmes et trouver des solutions. [0014] Pour réaliser cette mesure globale, le procédé collecte tout d'abord des données captées sur au moins un créneau horaire, de manière à disposer d'au moins une référence horaire dans la journée. Plus le procédé dispose de créneaux horaires, plus il peut mesurer finement l'activité dans un bâtiment et notamment aux créneaux horaires importants comme le matin, le soir ou en semaine par exemple. Ensuite seulement, le procédé classe ces données par espace de vie. Ce classement par espace de vie permet avantageusement de différencier certains espaces de vie à certains moments d'une journée pour des analyses ultérieures. [0015] Le procédé réalise ensuite une analyse de similarité de ces données classées en se basant sur au moins un référentiel. L'objectif de cette analyse est de mesurer la conformité des données d'activité d'un jour donné (le jour en cours ou le jour juste précédent) avec un autre jour. Dans ce cas, l'autre jour représente le référentiel de comparaison. Il est possible également que le référentiel soit un ensemble de règles d'usages des équipements afin de vérifier si l'utilisateur ou le groupe d'utilisateurs utilise correctement les équipements du bâtiment. Ces données analysées servent de données d'entrée afin de calculer au moins un indicateur global de l'activité du ou des utilisateurs dans le bâtiment. Ces données analysées permettent également de calculer toutes sortes d'indicateurs comme par exemple, la mesure de l'activité dans un espace de vie (exemple l'activité dans la cuisine) ou l'activité d'usage de la lumière en couplant les informations liées à des capteurs d'usage des équipements avec les informations liées à des capteurs de mobilité. De plus, le procédé se propose de donner des détails sur une activité donnée et d'aider à répondre à des questions comme : est-ce que l'activité de la cuisine est liée à des allers-retours réguliers de plusieurs utilisateurs ou est-ce dû à une activité principalement centrée sur l'utilisation d'équipements d'un utilisateur immobile ? Comme il existe plusieurs référentiels (comme par exemple un référentiel sur un historique des données personnelles ou un référentiel sur un historique des données collectives ou un référentiel sur un historique des données collectives dans la cuisine etc.), il est possible de réaliser plusieurs analyses de similarités et donc calculer des indicateurs d'usage selon différents référentiels. [0016] Enfin, le procédé peut enclencher l'envoi d'une notification vers un autre équipement si au moins un indicateur calculé selon le procédé passe un seuil défini préalablement. Ce seuil peut être défini par le procédé lui-même par des méthodes d'apprentissage ou bien par au moins un utilisateur du bâtiment ou bien par tout tiers comme un agent d'un opérateur de santé ou d'un opérateur de service ou tout tiers qui souhaite suivre l'activité du bâtiment et/ou d'au moins un utilisateur. [0017] Selon un mode de réalisation particulier, lesdites données captées sont traitées et formatées avant analyse par le procédé. [0018] Grâce à ce mode de réalisation, il est ainsi possible de traiter et formater les données captées. Avantageusement, cette caractéristique permet d'unifier les données captées provenant de capteurs hétérogènes. En effet, différents types de capteurs peuvent être utilisés dans un bâtiment : des capteurs de mouvement, d'eau, de lumière, de température etc. Chaque type de capteur dispose d'un protocole de mesure différent avec des types de données représentant des métriques différentes et des délais entre deux mesures différents. Il est donc parfois nécessaire de réaliser des traitements des données comme par exemple : [0019] un filtrage passe bas afin de supprimer le bruit d'information dans les données, un nouvel échantillonnage des données afin de synchroniser temporellement les sources. Par exemple, un capteur d'eau peut transmettre des données automatiquement toutes les cinq millisecondes alors qu'un capteur de chauffage transmet des données seulement lors de certains évènements. [0020] Selon un mode de réalisation particulier, lesdites données captées sont sauvegardées. [0021] Grâce à ce mode de réalisation, il est ainsi possible de sauvegarder lesdites données captées. Avantageusement, cette caractéristique permet de créer une ou plusieurs bases des données issues des capteurs du bâtiment. Cette ou ces bases de données peuvent être utilisées comme lesdits référentiels par le procédé pour réaliser certaines étapes de l'invention comme au moins une analyse de similarité ou le calcul d'au moins un indicateur d'usage du bâtiment. Les données peuvent être sauvegardées au sein du bâtiment ou sur un serveur en dehors du bâtiment. [0022] Selon un mode de réalisation particulier, sélectionner dans lesdites données collectées des données issues d'au moins un capteur. [0023] Grâce à ce mode de réalisation, il est ainsi possible de sélectionner dans lesdites données collectées des données issues d'au moins un capteur. Avantageusement, cette caractéristique permet de filtrer les données collectées sur seulement les capteurs utiles à l'analyse afin de ne pas réaliser des étapes de calcul inutiles et soulager la charge de l'unité de traitement de données. Certains capteurs peuvent être utilisés pour suivre la mobilité de plusieurs utilisateurs comme, par exemple, les caméras ou les capteurs de mouvement. Dans ce cas, ces capteurs peuvent identifier précisément un utilisateur ou utiliser des mécanismes d'anonymisation afin de distinguer un utilisateur sans pour autant l'identifier. Il est donc possible, avec ces capteurs, de choisir de ne suivre qu'un seul utilisateur ou un groupe d'utilisateurs. La sélection d'au moins un capteur et/ou d'au moins un utilisateur peut être réalisée par un utilisateur du bâtiment, un tiers (professionnel de santé, opérateur de service, délégué à la tutelle, etc...) ou automatiquement par un logiciel commandant ledit procédé. Il est également possible de définir des scripts ou des processus qui paramètrent plus finement les capteurs utiles en fonction d'une mesure de certaines activités et selon un certain calendrier. Il est également possible d'utiliser conjointement des processus automatisés et du paramétrage manuel. [0024] Selon un mode de réalisation particulier, ladite au moins une analyse de similarité des données classées comprend : [0025] séparer dans lesdites données classées les données d'usage collectif des données d'usage personnel, [0026] réaliser au moins une analyse de similarité desdites données d'usage collectif sur la base dudit au moins un référentiel, [0027] réaliser au moins une analyse de similarité desdites données d'usage personnel sur la base dudit au moins un référentiel. [0028] Grâce à ce mode de réalisation, il est ainsi possible de séparer dans lesdites données classées les données d'usage collectif des données d'usage personnel. Avantageusement, cette caractéristique utilise des techniques de traitement de données afin de séparer les données d'ordre personnel des données d'ordre collectif par une reconnaissance des formats de données ou une analyse des métadonnées attachées à ces données. Ce tri entre les données personnelles et les données collectives n'est donc pas uniquement réalisé par le choix des capteurs à prendre en compte comme source pour l'analyse mais par une pré ou post analyse du contenu des données issues d'une liste de capteurs afin d'identifier les données à caractère personnel ou à caractère collectif. [0029] Selon un mode de réalisation particulier, ledit au moins un référentiel est un historique des données captées. [0030] Grâce à ce mode de réalisation, il est ainsi possible de réaliser au moins une analyse de similarité des données classées sur la base d'un historique des données captées. Cet historique de données peut être utilisé par ledit procédé comme référentiel pour réaliser des analyses de similarité avec les données à analyser captées dans le bâtiment (les données du jour ou du jour précédent par exemple). Avantageusement cette caractéristique permet de détecter, par des techniques d'analyse de similarité bien connues de l'homme de l'art, les changements d'habitudes individuels et/ou collectifs. Les changements d'habitudes d'utilisation des équipements collectifs peuvent être un signe 6 de perte d'autonomie, de détresse sociale, de problèmes de santé d'un utilisateur ou d'un groupe d'utilisateurs. Le procédé peut ensuite focaliser son analyse sur un utilisateur, plusieurs utilisateurs ou chaque utilisateur du groupe afin de déterminer si ces changements sont d'ordre individuel ou collectif et sur quel périmètre d'utilisateur portent ces changements. Ces mécanismes itératifs servant à affiner une analyse ne sont pas définis précisément dans l'invention mais il est évident que les caractéristiques de l'invention permettent la mise en oeuvre de ces mécanismes. [0031] Selon un mode de réalisation particulier, ledit au moins un référentiel est un ensemble de données décrivant au moins une règle. [0032] Grâce à ce mode de réalisation, il est ainsi possible de réaliser au moins une analyse de similarité des données classées sur la base d'un ensemble de données visant à décrire au moins une règle. Avantageusement, cette caractéristique permet au procédé de confronter, par des techniques d'analyse de similarité bien connues de l'homme de l'art, des données à analyser captées dans le bâtiment (les données du jour de l'analyse ou du jour précédent par exemple) avec un ensemble de données de référence sur un domaine particulier. Il est effectivement utile de pouvoir confronter les données à des règles de bon usage collectif de certains équipements du bâtiment comme les équipements de chauffage, de débit d'eau, de lumière etc. Plus précisément cette caractéristique répond à des problématiques de consommation énergétique et d'optimisation de cette consommation. De plus, cette caractéristique peut également s'appliquer au suivi d'un utilisateur ou d'un groupe d'utilisateurs par la mise en place d'un référentiel de mobilité journalier ou selon un calendrier précis. Dans ce cas, le procédé mesure les écarts de mobilité d'un utilisateur avec ce référentiel. Cette caractéristique répond donc également aux besoins de suivi de la santé d'un utilisateur ou d'un groupe d'utilisateurs. La mise en oeuvre de ces référentiels peut être réalisée directement par le ou les utilisateurs du bâtiment ou par un tiers, qu'il soit un spécialiste de la santé, un agent d'un opérateur de services énergétiques ou autre. Le procédé peut également constituer, par des méthodes d'apprentissage (communément appelée « machine leaming »), un référentiel sur la base d'un historique des données captées et/ou de l'information déjà traitée et/ou analysée selon les étapes de l'invention. [0033] Selon un mode de réalisation particulier, pour le calcul dudit au moins un indicateur d'usage, au moins un créneau horaire est affecté d'un coefficient de pondération. [0034] Grâce à ce mode de réalisation, il est ainsi possible d'affecter un coefficient de pon- dération à au moins un créneau horaire. Cette caractéristique permet d'augmenter ou de baisser l'effet d'un ou plusieurs créneaux horaires sur l'activité d'un bâtiment. En effet, outre les déplacements et l'utilisation d'équipements du bâtiment, certains créneaux horaires peuvent avoir une importance particulière dans la mesure du bon usage d'un bâtiment par une personne ou un groupe de personnes. Par exemple, le 7 créneau horaire du début de matinée en semaine (du lundi au vendredi) peut représenter un créneau important de la journée d'une personne ou d'une famille. Ce créneau-là contribue plus fortement que d'autres créneaux de la journée dans l'évaluation de l'usage du bâtiment et donc dans le calcul d'un indicateur global de l'activité d'un ou de plusieurs utilisateurs dans le bâtiment. Il est donc approprié d'attribuer un coefficient de pondération plus élevé à ce créneau plutôt qu'à d'autres créneaux. De même, les créneaux du milieu de l'après-midi pour un utilisateur unique d'un bâtiment qui travaille durant ces créneaux peut être considéré comme moins important alors le coefficient de pondération est donc faible. L'affection des valeurs des coefficients de pondération peut être réalisée par le procédé lui-même ou par des mécanismes d'apprentissage. Il peut aussi être réalisé manuellement par un ou des utilisateurs du bâtiment ou par un tiers comme, par exemple, un agent d'un opérateur de service de santé ou d'autres services (ex : services de fourniture d'énergie, de télécommunications, etc.). Les coefficients peuvent être affectés selon un calendrier précis qui prend en compte des périodes différentes dans l'année comme les vacances scolaires ou les congés professionnels qui impactent les habitudes de vies du ou des utilisateurs du bâtiment et notamment les moments d'activités. Par des méthodes d'intelligence artificielle, le procédé peut apprendre à prévoir ces périodes spécifiques dans l'année ou, tout du moins, à les détecter rapidement afin de modifier le profil des différents coefficients de pondération pour qu'ils soient cohérents avec les activités de ces périodes. [0035] Selon un mode de réalisation particulier, ledit au moins un indicateur d'usage est calculé en appliquant au moins un coefficient de pondération selon ledit ou lesdits espace(s) de vie desdites données classées. [0036] Grâce à ce mode de réalisation, il est ainsi possible d'appliquer un coefficient de pon- dération selon ledit ou lesdits espace(s) de vie desdites données classées. Cette caractéristique permet d'augmenter ou de baisser l'effet d'un ou plusieurs espaces de vie sur l'usage d'un bâtiment. En effet, outre les déplacements et l'utilisation d'équipements du bâtiment, certaines pièces peuvent avoir une importance particulière dans la mesure du bon usage d'un bâtiment par une personne ou un groupe de personnes. Par exemple, un espace comme une cuisine peut être un lieu particulièrement important pour une famille. Si cette famille a l'habitude de dîner tous les jours dans la cuisine avec donc une activité intense sur le créneau horaire du dîner, alors il peut être utile de pondérer l'espace de vie « cuisine » sur ce créneau horaire car l'effet d'un changement d'habitude dans ce lieu de vie peut avoir un impact significatif sur le calcul de l'indicateur global de l'usage du bâtiment. Le coefficient de pondération peut être affecté manuellement par un ou des utilisateurs du bâtiment ou par un tiers comme, par exemple, un agent d'un opérateur de service de santé ou d'autres services (services de fourniture d'énergie, de télécommunications etc.). Les coefficients peuvent être 8 affectés selon un calendrier précis qui prend en compte des périodes différentes dans l'année comme les vacances scolaires ou les congés professionnels qui impactent les habitudes de vies du ou des utilisateurs du bâtiment et notamment les espaces de vie utilisés. Par des méthodes d'intelligence artificielle, le procédé peut apprendre à prévoir ces périodes spécifiques dans l'année ou, tout du moins, à les détecter rapidement afin de modifier le profil des différents coefficients de pondération pour qu'ils soient cohérents avec les activités de ces périodes. [0037] Selon un mode de réalisation particulier, ladite au moins une notification comprend une information sémantique interprétant ledit au moins un indicateur d'usage. [0038] Grâce à ce mode de réalisation, il est ainsi possible de communiquer au moins une notification comprenant une information sémantique interprétant ledit au moins un indicateur d'usage. Avantageusement cette caractéristique permet de qualifier l'usage d'une personne ou d'un groupe de personnes dans un bâtiment ou une pièce de vie par des mots simples. En effet, avec l'invention, il est possible donc de mesurer automatiquement l'usage du bâtiment connectée et de pouvoir le qualifier comme, par exemple, « très bon », « bon », ou « mauvais » selon un référentiel paramétrable. Cette mesure peut prendre en compte des besoins énergétiques et/ou de bien-être/santé pour informer de la surexploitation ou la sous-exploitation des ressources et des espaces du bâtiment. Par exemple, un équilibre doit être trouvé sur la consommation d'eau pour préserver les ressources tout en conservant une hygiène idéale pour des raisons de santé. De même, l'utilisation des espaces de vie doit être équitablement répartie afin de ne pas sous-exploiter des pièces vides ou au contraire être contraint par un logement trop étroit. [0039] Selon un mode de réalisation particulier, ladite au moins une communication d'au moins une notification est conditionnée à l'atteinte par ledit au moins indicateur d'au moins un seuil. [0040] Grâce à ce mode de réalisation, il est ainsi possible que la communication d'au moins une notification soit conditionnée à l'atteinte par ledit au moins indicateur d'au moins un seuil. L'indicateur d'usage d'un bâtiment ou tout autre indicateur lié au bâtiment, calculé suite à au moins une analyse de similarité, représente une valeur numérique sur laquelle il est possible de positionner un seuil à partir duquel le procédé déclenche la communication d'une notification. Avantageusement, cette caractéristique permet de définir des niveaux de vigilance (matérialisé par le seuil) au-delà duquel il est considéré comme nécessaire d'informer, via une notification, un utilisateur ou un groupe d'utilisateurs du bâtiment et/ou un tiers. La notification, dans le cas de son envoi à un ou des utilisateurs du bâtiment, peut avoir pour objectif d'encourager l'utilisateur ou les utilisateurs à poursuivre leurs derniers usages dans le bâtiment. A contrario, la notification peut avoir le rôle d'alerter le ou les utilisateurs d'une uti- 9 lisation inadaptée des équipements du bâtiment et/ou des espaces de vie. La notification peut également avoir un objectif purement informatif La notification, dans le cas de son envoi à un tiers, peut avoir divers objectifs comme d'informer ou d'alerter un service technique ou commercial d'une société de service ou bien un service de soins à distance. La notification peut prendre la forme d'un code logiciel ou code binaire en mesure d'être interprété par un programme informatique afin de, par exemple, lancer une commande de ce programme. Grâce à cette caractéristique, le procédé peut déclencher automatiquement des actions programmées en cas de dépassement de certains seuils. L'affectation de ces seuils peut être à la discrétion d'au moins un utilisateur du bâtiment, d'un tiers ou du procédé par des mécanismes de boucles d'apprentissage. [0041] L'invention concerne également un dispositif de mesure de l'usage d'un bâtiment connecté comprenant un processeur qui est configure pour mettre en oeuvre cc qui suit : [0042] collecter des données, captées sur au moins un créneau horaire, d'usage d'équipements et de mobilité d'au moins un utilisateur dudit bâtiment connectée, [0043] classer lesdites données collectées par espace de vie dudit bâtiment, [0044] réaliser au moins une analyse de similarité des données classées sur la base d'au moins un référentiel, [0045] calculer au moins un indicateur d'usage d'un bâtiment sur ledit au moins un créneau horaire sur la base de ladite au moins une analyse de similarité des données classées, [0046] communiquer au moins une notification selon le résultat dudit calcul d'au moins un indicateur. [0047] Un tel dispositif est notamment apte à mettre en oeuvre le procédé précité de mesure de l'usage d'un bâtiment connecté, selon l'un quelconque des modes de réalisation précités. [0048] L'invention concerne encore un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé de mesure de l'usage d'un bâtiment connecté, selon l'un quelconque des modes particuliers de réalisation décrits précédemment, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. [0049] De telles instructions peuvent être stockées durablement dans un support mémoire non transitoire du dispositif ou d'un serveur communiquant avec ledit dispositif. [0050] Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable. [0051] L'invention vise également un support d'enregistrement ou support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur tel que mentionné ci-dessus. [0052] Le support d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une clé USB ou un disque dur. [0053] D'autre part, le support d'enregistrement peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. [0054] Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé de mesure précité. [0055] D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante de modes de réalisation particuliers, donnés à titre de simples exemples illustratifs et non limitatifs, et des dessins annexés, parmi lesquels : [0056] [fig.1] - la figure 1 représente en détail une étape exécutée par ledit procédé, [0057] [fig.2] - la figure 2 représente en détail un exemple d'implémentation d'une autre étape exécutée par ledit procédé, [0058] [fig.3] - la figure 3 représente en détail un exemple d'implémentation d'une autre étape exécutée par ledit procédé, [0059] [fig.4] - la figure 4 représente en détail un exemple d'implémentation d'une autre étape exécutée par ledit procédé, [0060] [fig.5] - la figure 5 représente l'ensemble des étapes exécutées par le procédé, [0061] [fig.6] - représente un dispositif de mesure de l'usage d'un bâtiment connecté mettant en oeuvre le procédé de mesure de l'usage d'un bâtiment connecté de la figure 5. [0062] Description d'un mode de réalisation de l'invention [0063] Principe général de l'invention [0064] Dans un bâtiment connecté, un monitoring peut être réalisé à partir de divers capteurs qui traduisent différents évènements provoqués par les habitants : identification des individus présents dans différentes pièces, localisations des individus, trajectoires des individus, postures des individus (ex : assis, debout, couché), interactions avec des objets (ex : ouvertures de portes, de placards, usage téléphone, TV, cafetière, etc.), consommations d'énergie (ex : eau, gaz, électricité), etc. Ces diverses informations sont des caractéristiques structurantes de la vie quotidienne des habitants dans leur domicile. Une historisation de ces informations caractéristiques peut permettre de définir une signature des habitudes de vie dans ce domicile. Nous distinguons alors 2 catégories : les informations collectives liées à l'usage de la maison et les informations personnelles liées aux habitudes de chaque habitant. Par exemple, les consommations 11 quotidiennes d'eau dans la salle de bain, d'électricité dans le salon ou encore de gaz dans la cuisine révèlent les habitudes d'usages collectifs. Et plus finement, une analyse des trajectoires de chaque individu dans les lieux de vie peut informer sur les occupations d'espaces, les trajectoires préférées pour circuler dans les pièces et les différentes dynamiques de la marche dans les pièces (ex : pause, accélération, marche, repos, etc.). Ces deux catégories nous permettent de mesurer automatiquement l'usage du bâtiment connectée et de pouvoir le qualifier comme « très bon », « bon », ou « mauvais » selon un référentiel paramétrable. Cette mesure peut prendre en compte des besoins énergétiques et de bien-être/santé pour informer de la surexploitation ou la sous-exploitation des ressources et des espaces. Par exemple, un équilibre doit être trouvé sur la consommation d'eau pour préserver les ressources tout en conservant une hygiène idéale pour des raisons de santé. De même, l'utilisation des espaces de vie doit être équitablement répartie afin de ne pas sous-exploiter des pièces vides ou au contraire être contraint par un logement trop étroit. [0065] L'invention propose donc une mesure du bon usage du bâtiment des utilisateurs en analysant de façon automatisée leur mobilité dans ce bâtiment mais aussi en assurant une mesure de la bonne utilisation collective des équipements du bâtiment. L'invention se propose ensuite de calculer automatiquement un indicateur global du bon usage du bâtiment. La valeur de cet indicateur est une mesure du bon usage d'un bâtiment. Le bon usage représente un compromis entre des usages adaptés à une bonne santé mentale ou physique du ou des utilisateurs et une utilisation collective appropriée, notamment en termes d'économie d'énergie, des équipements du bâtiment. L'objectif de cet indicateur est d'informer des services tiers afin qu'ils puissent réagir en conséquence. [0066] Modes particuliers de réalisation de l'invention. [0067] Il est décrit ci-après, en référence aux figures 1 à 6, un procédé de mesure de l'usage d'un bâtiment connecté. [0068] Un tel procédé se déroule de la manière suivante. [0069] Sur la figure 1 en PO, un bâtiment connecté HC est équipée d'un ensemble de capteurs CAP (délimité en pointillés sur la figure 1). Les capteurs sont nommés CI à C Q et comprennent deux types de capteurs : [0070] un premier type destiné à mesurer la consommation ou l'utilisation collective d'équipements comme une porte, le chauffage, la lumière, l'eau etc. un second type destiné à mesurer la mobilité des utilisateurs dans le bâtiment. Ces capteurs peuvent être portés sur l'utilisateur et/ou installés dans le bâtiment comme des caméras ou des capteurs de volume dans des endroits stratégiques du bâtiment. [0071] Cet ensemble de capteurs CAP est interconnecté avec un dispositif d'acquisition de 12 données D_ACQU qui acquiert des données issues de la totalité ou d'un groupe de capteurs (1 capteurs mesurant la consommation collective et des capteurs mesurant la mobilité de J utilisateurs) compris dans l'ensemble de capteurs CAP et sauvegarde ces données dans une base dc données BDDO. Ces données sont acquises en temps réel ou non car il est possible que l'ensemble de capteurs dispose d'une mémoire tampon afin de temporiser l'acquisition des données. De plus, le dispositif d'acquisition peut acquérir des données en continu ou non et sur des périodes prédéfinics par un utilisateur ou un tiers. Dans un exemple de réalisation, les données enregistrées sont segmentées sur T créneaux horaires par vingt-quatre heures. Chacun des T créneaux horaires correspond à différents instants de début d'acquisition dc données et de fin d'acquisition de données par le dispositif d'acquisition D ACQU. Les données sauvegardées décrivent deux types d'informations : [0072] Des informations de consommation collective, provenant des 1 capteurs du bâtiment (exemple d'usage des portes, de consommation d'eau, de gaz, d'électricité, de température, de lumière, de bruit ambiant, etc.), Des informations mi,1 , de mobilité des J utilisateurs du bâtiment (exemple d'informations issues dc capteurs portés, décrivant le mouvement de l'individu ou dc capteurs domotiques donnant les positions et trajectoires des individus). [0073] Dans l'exemple illustré en figure 1, la base dc données BDDO est localisée à l'extérieur du bâtiment connectée HC. Cependant, dans un autre mode de réalisation, la base de données BDDO peut-être localisée dans le bâtiment c'est à dire intégrée dans un équipement domestique ou faire partie intégrante du dispositif d'acquisition D_ACQU. [0074] Sur la figure 2, en Pl, un dispositif de collecte de données D_COL collecte les données de la base de données BDDO sur un créneau horaire t = 1 d'une journée préalable ou sur la journée en cours. Cette journée est composée de T créneaux horaires. Ce premier créneau horaire correspond à un instant de début d'acquisition de données et à un autre instant de fin d'acquisition de données par le dispositif d'acquisition D_ACQU en PO. Le dispositif de collecte de données D_COL sauvegarde ensuite dans une mémoire transitoire MEMO lesdites données collectées afin qu'elles puissent être traitées ultérieurement par une unité de traitement de données. [0075] Dans un mode de réalisation alternatif, il est procédé en Pil, par une unité de traitement de données UT_COL du dispositif D_COL, à un traitement et un formatage des données collectées. Les traitements sont, de façon non exhaustive, d'un filtrage passe-bas appliqué aux données collectées pour débruiter l'information, d'une normalisation de ces données collectées pour uniformiser les données, d'une ré- 13 échantillonnage de ces données collectées pour synchroniser les sources, etc. Dans notre dernier exemple, cette étape revient donc à modifier les données contenues dans ci-1. 'Let mi-1 pour qu'elles puissent être plus facilement exploitables par le procédé de l'invention. Les données modifiées suite au traitement et au formatage sont notées ei _1 ct . Ces données traitées sont ensuite sauvegardées dans une mémoire transitoire ou un emplacement mémoire MEM1 afin qu'elles puissent être traitées ultérieurement par une unité de traitement de données. [0076] Selon ledit mode de réalisation alternatif, il est procédé ensuite en P12, par l'unité de traitement de données UT COL du dispositif D COL, à l'obtention et à la sélection de données correspondant à des informations d'intérêt à traiter. Par exemple, l'ensemble de capteurs CAP peut comprendre deux-cent capteurs domotiques (1=200) de type collectifs. Or seuls cinquante capteurs érl. ,50 sont utilisés (T'=50) dans cette chainc de traitement, et parmi les cinq habitants du bâtiment (J=5), seuls les déplacements des parents sont analysés mi,1,2(F=2). Ces données sélectionnées sont ensuite sauvegardées dans une mémoire transitoire ou un emplacement mémoire MEM2 afin qu'elles puissent être traitées ultérieurement par une unité de traitement de données. [0077] Dans un mode de réalisation alternatif, l'obtention et la sélection des données cor- respondant à des informations d'intérêt à traiter, telles que mises en oeuvre en P12, n'ont pas encore subies des traitements et formatages de données procédés en P11. Dans cc cas, l'étape Pll est réalisée suite à l'étape P12 (non représenté sur la figure 2). [0078] Sur la figure 3, en P2, les données collectées en P1 et stockées dans le mémoire MEMO, soit les données traitées en Pli et stockées dans le mémoire MEM1, soit les données sélectionnées en P12 et stockées dans le mémoire MEM2, sont classées par lieux de vie (exemple de la cuisine, du salon, de la chambre, de la salle de bain, etc.). Dans un exemple d'implémentation, le bâtiment connectée HC possède S lieux de vie L, à L. Sur un créneau temporel t=1, les données issues de P12 en MEM 2 peuvent être classées pour les S lieux de vie, en ne prenant en compte, pour un lieu de vie Ls considéré parmi S, avec 1 REVENDICATIONS[Revendication 1] Procédé de mesure de l'usage d'un bâtiment connecté, caractérisé en ce qu'il comprend ce qui suit, au niveau d'un dispositif de mesure: acquérir, en provenance d'au moins deux capteurs, des données captées par lesdits capteurs, collecter les données captées sur au moins un créneau horaire, lesdites données étant des données d'usage d'équipements et de mobilité d'au moins un utilisateur dudit bâtiment connectée, classer lesdites données collectées par espace de vie dudit bâtiment, réaliser au moins une analyse de similarité des données classées, sur la base d'au moins un référentiel, calculer au moins un indicateur d'usage d'un bâtiment sur ledit au moins un créneau horaire, sur la base de ladite au moins une analyse, envoyer une notification vers un équipement, via un réseau de communication, si ledit au moins un indicateur calculé passe un seuil. [Revendication 2] Procédé selon la revendication 1, dans lequel lesdites données captées sont traitées et formatées avant analyse par le procédé. [Revendication 3] Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans lequel lesdites données captées sont sauvegardées. [Revendication 4] Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel sé- lectionner dans lesdites données collectées des données issues d'au moins un capteur. [Revendication 5] Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel ladite au moins une analyse de similarité des données classées comprend : séparer dans lesdites données classées les données d'usage collectif des données d'usage personnel, réaliser au moins une analyse de similarité desdites données d'usage collectif sur la base dudit au moins un référentiel, réaliser au moins une analyse de similarité desdites données d'usage personnel sur la base dudit au moins un référentiel. [Revendication 6] Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel ledit au moins un référentiel est. un historique des données captées. [Revendication?] Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel ledit au moins un référentiel est. un ensemble de données décrivant au moins une règle. [Revendication 8] Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel, 23 [Revendication 9] [Revendication 10] [Revendication 1 1 ] [Revendication 12] [Revendication 13] pour le calcul dudit au moins un indicateur d'usage, au moins un créneau horaire est affecté d'un coefficient de pondération. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel ledit au moins un indicateur d'usage est calculé en appliquant au moins un coefficient de pondération selon ledit ou lesdits espace(s) de vie desdites données classées. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel ladite au moins une notification comprend une information sémantique interprétant ledit au moins un indicateur d'usage. Dispositif de mesure de l'usage d'un bâtiment connecté comprenant un processeur qui est configure pour mettre en oeuvre ce qui suit : acquérir, en provenance d'au moins deux capteurs, des données captées par lesdits capteurs , collecter les données, captées sur au moins un créneau horaire, d'usage d'équipements et de mobilité d'au moins un utilisateur dudit bâtiment connectée, classer lesdites données collectées par espace de vie dudit bâtiment, réaliser au moins une analyse de similarité des données classées sur la base d'au moins un référentiel, calculer au moins un indicateur d'usage d'un bâtiment sur ledit au moins un créneau horaire sur la base de ladite au moins une analyse de similarité des données classées, envoyer une notification vers un équipement, via un réseau de communication, si ledit au moins un indicateur calculé passe un seuil. Programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé d'évaluation selon l'une quelconque des revendications 1 à 10, lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur. Support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur selon la revendication 12.