Brevet FR3103918A1 — publié le 20210604

Procédé de détermination de la valeur d’un jeu de paramètres de logique floue pour le pilotage d’un système de ventilation, procédé de pilotage et dispositif associés Un aspect de l’invention concerne un procédé (100) de détermination de la valeur d’un jeu de paramètres de logique floue pour le pilotage d’un système de ventilation, la logique floue étant définie à l’aide d’une pluralité de fonctions d’appartenance, lesdites fonctions d’appartenance étant caractérisées par la valeur du jeu de paramètres à déterminer, le procédé étant mis en œuvre à partir d’une pluralité d’indicateurs d’optimisation de la ventilation et comprenant une étape (E1) de détermination d’un plan d’expérience en fonction d’un jeu de paramètres de sorte à établir d’une pluralité d’expériences, chaque expérience correspondant à une valeur du jeu de paramètres ; pour chaque expérience, une étape (E2) de simulation du fonctionnement du système sur un horizon de temps donné et avec un pas de temps donné sur la base du jeu de paramètres relatif à l’expérience considérée ; pour chaque simulation effectuée, une étape (E3) de détermination de la valeur de la pluralité d’indicateurs de sorte à obtenir une pluralité de valeurs de la pluralité d’indicateurs, chaque valeur de la pluralité d’indicateurs pouvant être associée à une valeur du jeu de paramètres ; une étape (E4) de détermination de la valeur optimale du jeu de paramètres à partir de la pluralité de valeurs de la pluralité d’indicateurs. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 1 Procédé de détermination de la valeur d’un jeu de paramètres de logique floue pour le pilotage d’un système de ventilation, procédé de pilotage et dispositif DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la régulation thermique d’un bâtiment. La présente invention concerne un procédé de détermination des paramètres de logique floue pour le pilotage d’un système de ventilation ainsi qu’un procédé de pilotage faisant usage de ces paramètres. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Afin d’optimiser l’énergie consommée par les bâtiments, le pilotage des systèmes de ventilation prend en compte un nombre de données de pilotage de plus en plus élevé, ce qui rend la détermination des paramètres de pilotage de plus en plus complexe. En outre, le procédé de pilotage doit être rendu plus souple de sorte à prendre en compte de nouveaux paramètres, par exemple pour appliquer une nouvelle norme ou bien encore pour s’adapter à l’installation d’un nouvel élément sur le bâtiment. De manière générale, la détermination des paramètres de pilotages optimaux est effectuée par du personnel expérimenté qui a pour ce faire recours à une longue expérience. Une telle solution empirique n’a cependant pas que des avantages. Elle ne permet pas de définir précisément les aspects du pilotage que l’on souhaite favoriser dans le pilotage, comme les économies d’énergie ou le confort thermique. De plus, elle s’applique difficilement aux procédés de pilotage par logiques floues, en particulier lorsque l’on ajoute une ou plusieurs données de pilotage à un procédé de pilotage déjà existant. Il existe donc un besoin d’un procédé de détermination de la valeur d’un jeu de paramètres d’une logique floue permettant de s’affranchir du recours à une méthode empirique tout en prenant en compte les objectifs que l’on souhaite favoriser dans la détermination de la valeur de ce jeu de paramètres. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant de déterminer le jeu de paramètres d’une logique floue en fonction d’indicateurs d’optimisation permettant de définir facilement les objectifs que l’on souhaite favoriser. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de détermination de la valeur d’un jeu de paramètres de logique floue pour le pilotage d’un système de ventilation, la logique floue étant définie à l’aide d’une pluralité de fonctions d’appartenance, lesdites fonctions d’appartenance étant caractérisées par la valeur du jeu de paramètres à déterminer, le procédé étant mis en œuvre à partir d’une pluralité d’indicateurs d’optimisation de la ventilation et comprenant : une étape de détermination d’un plan d’expérience en fonction d’un jeu de paramètres de sorte à établir d’une pluralité d’expériences, chaque expérience correspondant à une valeur du jeu de paramètres ; pour chaque expérience, une étape de simulation du fonctionnement du système sur un horizon de temps donné et avec un pas de temps donné sur la base de la valeur du jeu de paramètres relatif à l’expérience considérée ; pour chaque simulation effectuée, une étape de détermination de la valeur de la pluralité d’indicateur de sorte à obtenir une pluralité de valeurs de la pluralité d’indicateurs, chaque valeur de la pluralité d’indicateurs pouvant être associée à une valeur du jeu de paramètres ; une étape de détermination de la valeur optimale du jeu de paramètres à partir de la pluralité de valeurs de la pluralité d’indicateurs. Grâce à l’invention, il est possible de déterminer la valeur optimale du jeu de paramètres en fonction d’objectifs choisis au préalable et formulés sous la forme d’indicateurs d’optimisation. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon un premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans un mode de réalisation, l’étape de détermination de la valeur optimale du jeu de paramètres comprend une sous étape d’analyse de sensibilité de chaque indicateur à chaque paramètre de logique floue de sorte à déterminer l’influence de chaque paramètre sur chaque indicateur. Dans un mode de réalisation, l’étape de détermination de la valeur optimale du jeu de paramètres comprend une sous étape de détermination des fronts de Pareto des simulations dans un espace de dimension supérieur ou égal à deux, la position de chaque simulation étant fonction de la valeur des indicateurs calculée pour la simulation considérée. Dans un mode de réalisation, la pluralité d’indicateurs d’optimisation comprend au moins un indicateur de l’inconfort chaud, un indicateur de l’inconfort froid et un indicateur de la consommation électrique. Dans un mode de réalisation, la pluralité d’indicateurs d’optimisation comprend un indicateur de l’intermittence. Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de pilotage par logique floue, la logique floue étant définie à l’aide de fonctions d’appartenance, lesdites fonctions d’appartenance étant caractérisée à l’aide d’une valeur d’un jeu de paramètres, le procédé de pilotage comprenant une étape de détermination de la valeur optimale du jeu de paramètres à l’aide d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. Un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant les moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Un cinquième aspect de l’invention concerne un support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon un quatrième aspect de l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES illustre un ordinogramme d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. La illustre des fonctions d’appartenance utilisées dans un exemple de réalisation d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. La illustre des fonctions d’appartenance utilisées dans un exemple de réalisation d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. La illustre l’analyse de sensibilité effectuée dans un exemple de mise en œuvre d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. La illustre la détermination de fronts de Pareto effectuée dans un exemple de mise en œuvre d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. Un premier aspect de l’invention illustré à la [Fig. 1] concerne un procédé 100 de détermination des paramètres de logique floue pour le pilotage d’un système de ventilation à partir d’une pluralité d’indicateurs d’optimisation. La logique floue est définie à l’aide de fonctions d’appartenance. En outre, les fonctions d’appartenance peuvent être caractérisées à l’aide d’une valeur d’un jeu de paramètres comme cela sera décrit dans la suite. Dans un mode de réalisation, la pluralité d’indicateurs d’optimisation comprend au moins un indicateur de l’inconfort chaud, un indicateur de l’inconfort froid et/ou un indicateur de la consommation électrique. Dans un mode de réalisation, la pluralité d’indicateurs d’optimisation comprend également un indicateur d’intermittence. Plus généralement, ces indicateurs sont choisis en fonction des objectifs que l’on souhaite assigner au pilotage. Il existe donc un lien entre les aspects du pilotage que l’on souhaite optimiser et les indicateurs choisis lors de la mise en œuvre d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. Par exemple, en introduisant un indicateur d’intermittence, il va être possible d’ajouter un objectif de réduction du nombre de transitions allumé/éteint des moyens de ventilation. Les indicateurs peuvent également être dérivés de règlementations nationales, comme par exemple la réglementation thermique 2012 française, dans laquelle un indicateur appelé la Tic (principalement pour l’inconfort chaud) est défini (cf. méthode TH-BCE 2012, p. 1161 – article 7 de l’arrêté du 26 octobre 2010). Il peut également être fait usage d’indicateurs de confort adaptatifs (cf. « Derivation of the adaptive equations for thermal comfort in free-running buildings in European standard EN15251 », Fergus Nicol et Michael Humphreys, Building and Environment, Vol 45, 2010, pp. 11-17). Le lecteur pourra également se référer au diagramme de Givoni décrit dans « Comfort, climate analysis and building design guidelines », Baruch Givoni, Energy and Buildings, Vol. 18, 1992, pp. 11-23. De manière alternative ou complémentaire, les indicateurs peuvent être dérivés des indices PMV et PPD décrits dans la norme ISO 7730:1994. Comme déjà mentionné, le pilotage par logique floue repose sur une pluralité de fonctions d’appartenance, une consigne de pilotage étant déterminée à partir de ces fonctions d’appartenance, chacune de ces fonctions étant associée à une donnée de pilotage. On entend par donnée de pilotage, une donnée prise en compte lors de la détermination d’une consigne de pilotage, comme par exemple la température intérieure ou la température extérieure. Afin de déterminer la valeur optimale du jeu de paramètres de logique floue, il convient tout d’abord d’explorer les différentes valeurs que peut prendre le jeu de paramètres définissant les fonctions d’appartenance. Pour cela, le procédé selon un premier aspect de l’invention comprend une étape E1 de détermination d’un plan d’expérience en fonction d’un jeu de paramètres de sorte à établir d’une pluralité d’expériences, chaque expérience correspondant à une valeur du jeu de paramètres. On entend par valeur du jeu de paramètres, la valeur que prend chaque paramètre du jeu de paramètres. Autrement dit, pour chaque paramètre, une pluralité de valeurs à tester est établie de sorte à établir une pluralité d’expériences. L’objectif de cette étape est d’explorer au mieux l’espace des paramètres dont on cherche à évaluer l’impact sur le pilotage, par exemple au travers d’une mesure de l’influence des paramètres sur le pilotage par analyse de sensibilité (cet exemple de réalisation sera détaillé dans la suite). Si l’exploration n’est pas exhaustive, le résultat obtenu n’a pas de sens du point vue mathématique et/ou physique. De plus, si l’on explore toutes les possibilités existantes, cela peut être extrêmement couteux en temps de calcul. D’où le recours à des plans d’expérience afin de minimiser le nombre valeurs du jeu de paramètres tout en gardant du sens physique et mathématique sur le résultat final. Il est intéressant de noter pour la suite que certaines méthodes d’analyse de sensibilité sont associées à des plans d’expérience particuliers (les concepts mathématiques intrinsèques à la méthode prennent en compte le plan d’expérience). Notamment, pour une méthode d’analyse de la sensibilité de type RBD-FAST (pour Random Balance Designs - Fourier Amplitude Sensitivity Test en langue anglaise), c’est généralement LHS (Latin Hypercube Sampling) qui est utilisé. Le procédé selon un premier aspect de l’invention comprend ensuite, pour chaque expérience, une étape E2 de simulation du fonctionnement du système sur un horizon de temps donné et avec un pas de temps donné sur la base de la valeur du jeu de paramètres relatif à l’expérience considérée. Autrement dit, pour chaque valeur du jeu de paramètres, on effectue une simulation de la réponse du système piloté en fonction d’une logique floue paramétrée selon la valeur du jeu de paramètres relatif à l’expérience considérée. De telles simulations sont connues de l’homme du métier, est la manière d’opérer de telles simulations ne sera donc pas détaillée ici. Le lecteur pourra par exemple se référer à l’article M.D. McKay, R.J. Beckman, W.J. Conover, A Comparison of Three Methods for Selecting Values of Input Variables in the Analysis of Output from a Computer Code, Technometrics, 21 (1979) 239–245 ou bien encore à l’article J.C. Helton, F.J. Davis, Latin hypercube sampling and the propagation of uncertainty in analyses of complex systems, Reliability Engineering & System Safety, 81 (2003) 23–69 pour plus de détails. La durée de la simulation ainsi que le pas de temps de la simulation pourront être choisis en fonction du système simuler ou bien encore des objectifs fixés par le choix des indicateurs. Une fois ces simulations effectuées, il est possible de calculer, pour chacune d’elles, la valeur des indicateurs d’optimisation. Pour cela, le procédé selon un premier aspect de l’invention comprend, pour chaque simulation effectuée, une étape E3 de détermination de la valeur de la pluralité d’indicateurs de sorte à obtenir une pluralité de valeurs de la pluralité d’indicateurs, chaque valeur de la pluralité d’indicateurs pouvant être associée à une valeur du jeu de paramètres (et donc à une expérience). A partir de ces simulations, il est ensuite possible de déterminer la valeur optimale du jeu de paramètres. A cette fin, le procédé selon un premier aspect de l’invention comprend une étape E4 de détermination de la valeur optimale du jeu de paramètres. La notion d’optimale est fonction de l’objectif ou des objectifs fixés au procédé de pilotage, les indicateurs de la pluralité d’indicateurs étant de préférence choisis en fonction des objectifs en question. Par exemple, la valeur optimale peut être celle qui assure une valeur minimale d’un indicateur (par exemple, un indicateur de performance) utilisé pour la détermination du jeu de paramètres. Dans un autre exemple, la valeur optimale peut être celle qui permet d’obtenir un compromis entre deux indicateurs relatifs à deux objectifs différents, par exemple un premier indicateur relatif à la performance (en termes d’économie d’énergie) et un deuxième indicateur relatif au confort thermique chaud des occupants. Dans un mode de réalisation, cette détermination est effectuée en mesurant l’influence qu’à chaque paramètre sur chaque indicateur de sorte à déterminer par la suite la valeur optimale du jeu de paramètres pour un ou plusieurs objectifs donnés. Pour cela, l’étape E4 de détermination de la valeur optimale du jeu de paramètres comprend une sous étape E41 d’analyse de sensibilité de chaque indicateur à chaque paramètre de logique floue de sorte à déterminer l’influence de chaque paramètre sur chaque indicateur. Dans un mode de réalisation, la méthode utilisée pour l’analyse de sensibilité est une méthode RDB-FAST. Comme déjà mentionné, cette méthode est particulièrement adaptée lorsque la détermination du plan d’expérience a été effectuée à l’aide d’une méthode LHS. De manière alternative, la méthode d’analyse de sensibilité utilisée lors de cette étape peut être une méthode Morris ou bien encore une méthode des indices de Sobol. L’emploi de la méthode des indices de Sobol peut par exemple se faire par la mise en place de métamodèles par polynômes de chaos, ce qui permet de déterminer et de quantifier les interactions entre certains paramètres. Dans un mode de réalisation alternatif ou complémentaire, cette détermination est effectuée en déterminant, parmi les différentes simulations, la simulation permettant d’obtenir le comportement optimal souhaité. Pour cela, l’étape E4 de détermination de la valeur optimale du jeu de paramètres comprend une sous étape E42 de détermination des fronts de Pareto des simulations dans un espace de dimension supérieur ou égal à deux, la position de chaque simulation étant fonction de la valeur des indicateurs calculée pour la simulation considérée. Le procédé selon un premier aspect de l’invention va maintenant être illustré au travers d’un exemple non limitatif. Plus particulièrement, dans cet exemple de réalisation, le système de ventilation dont les paramètres de pilotage doivent être déterminés par un procédé selon un premier aspect de l’invention alterne entre trois modes mutuellement exclusifs : un mode « sans contrôle » appelé dans la suite mode SC, un mode « contrôle par ventilation naturelle » appelé dans la suite mode VN et un mode « contrôle actif » appelé dans la suite mode CA. En outre, deux données de pilotage sont considérées : la température extérieure et la température intérieure . De plus, pour chacune de ces données, une période de nuit et une période de jour sont distinguées. S’agissant d’un pilotage par logique floue, il est possible d’associer une pluralité de fonctions d’appartenance à chacune des données de pilotage. Ainsi, la [Fig. 2] illustre les fonctions d’appartenance associées à la température extérieure . Plus particulièrement, sont illustrées dans cette figure une première fonction d’appartenance TEB associée à des températures extérieures basses, une deuxième fonction d’appartenance TEM associée à des températures extérieures moyennes et une troisième fonction d’appartenance TEH associée à des températures extérieures hautes. Ces fonctions d’appartenance dépendent des quatre paramètres suivants : , , et . Dans la suite, les quatre paramètres seront définis en fonction de de sorte que , et . En outre, pour la température extérieure, l’on distingue et ainsi que et , sachant que avec . Ainsi, il est possible de caractériser les fonctions d’appartenance associées à la température extérieure au moyen des cinq paramètres suivants : , , , et . De la même manière, la [Fig. 3] illustre les fonctions d’appartenance associées à la température intérieure . Plus particulièrement, sont illustrées dans cette figure une première fonction d’appartenance TIB associée à des températures intérieures basses, une deuxième fonction d’appartenance TIM associée à des températures intérieures moyennes et une troisième fonction d’appartenance TEH associée à des températures intérieures hautes. Ces fonctions d’appartenance dépendent des quatre paramètres suivants : , , et . Dans la suite, les quatre paramètres seront définis en fonction de de sorte que , et . En outre, pour la température intérieure, l’on distingue et ainsi que et , sachant que avec . Ainsi, il est possible de caractériser les fonctions d’appartenance associées à la température intérieure au moyen des cinq paramètres suivants : , , , et . En outre, dans cet exemple de réalisation, le mode CA est un mode de refroidissement lorsque la température extérieure à 6h du matin est supérieure à une température minimale jugée acceptable à 6h du matin et un mode de chauffage dans le cas contraire. Ainsi, le pilotage du système s’effectue à l’aide de onze paramètres, dix paramètres associés aux fonctions d’appartenance (cinq paramètres par donnée de pilotage) et un paramètre lié à l’activation lors du mode CA du chauffage ou du refroidissement. Afin de déterminer les paramètres de pilotage optimaux, il est nécessaire de mesurer la performance du pilotage pour différentes valeurs de ces paramètres. Cette mesure est faite à l’aide d’une pluralité d’indicateurs d’optimisation. Dans cet exemple de réalisation, la pluralité d’indicateurs d’optimisation comprend au moins un indicateur de l’inconfort chaud, un indicateur de l’inconfort froid et un indicateur de la consommation électrique. Plus particulièrement, l’indicateur d’inconfort chaud prend la forme suivante (en °C) : où est le nombre de pas de temps de la simulation permettant d’évaluer l’indicateur et est la température de consigne pour le pilotage du système pour le pas de temps considéré. Autrement dit, pour chaque pas de temps de la simulation, on mesure l’écart entre la température intérieure et la consigne de température . Dans le cas idéal, cet indicateur vaut zéro, la température intérieure étant toujours inférieure ou égale à la température de consigne. Par ailleurs, dans cet exemple de réalisation, l’indicateur d’inconfort froid prend la forme suivante (en °C) : où est le nombre de pas de temps de la simulation permettant d’évaluer l’indicateur et est la température minimale jugée acceptable au pas de temps considéré (cette valeur peut par exemple être fixée par une norme). Dans le cas idéal, cet indicateur vaut zéro, la température intérieure étant toujours supérieure ou égale à la température de minimale jugée acceptable. En outre dans cet exemple de réalisation, l’indicateur de consommation rend compte de la consommation d’un plancher chauffant et prend la forme suivante (en kWh) : où est le nombre de pas de temps de la simulation permettant d’évaluer l’indicateur, la durée séparant deux pas de temps et la puissance consommé par le plancher chauffant durant le pas de temps considéré. Le cas idéal est le cas permettant de minimiser la valeur de cet indicateur. On voit que, par définition, une diminution de la valeur d’un indicateur correspond à une amélioration du critère qu’il mesure. Eventuellement, un indicateur d’intermittence peut également être pris en compte afin de limiter l’usure mécanique des moyens de ventilation. Un tel indicateur peut prendre la forme suivante : où est le nombre de pas de temps de la simulation permettant d’évaluer l’indicateur et est une fonction qui prend la valeur 1 lorsqu’un changement brusque est détecté dans la température intérieure au pas de temps considéré. Encore une fois, un fonctionnement idéal tend à minimiser cet indicateur. Les paramètres de pilotage vont pouvoir être évalués à l’aide de ces indicateurs en mesurant la valeur prise par ces deniers pour différentes valeurs du jeu de paramètres de pilotage. Pour cela, le procédé comprend une étape E1 de détermination d’un plan d’expérience en fonction d’un jeu de paramètres de sorte à établir d’une pluralité d’expériences, chaque expérience correspondant à une valeur du jeu de paramètres. Dans l’exemple de réalisation, le jeu de paramètres est composé des onze paramètres décrits précédemment. Cette étape va permettre d’établir une pluralité de valeurs pour ce jeu de paramètres, cette pluralité de valeurs pouvant ensuite être utilisée pour effectuer une pluralité de simulations. A cette fin, pour chaque expérience (c’est-à-dire pour chaque valeur du jeu de paramètres), le procédé comprend également une étape E2 de simulation du fonctionnement du système à piloter sur un horizon de temps donné et avec un pas de temps donnée sur la base du jeu de paramètres relatif à l’expérience considérée. La simulation d’un système de ventilation tel que présenté dans cet exemple de réalisation est connue de l’homme du métier et ne sera donc pas présentée en détail ici. Pour les besoins de cet exemple, la simulation concerne une période de 5 mois avec un pas de temps de dix minutes (i.e. , soit un nombre de pas de temps égal à 22032. De plus, la température de consigne est choisie comme étant égale à vingt-cinq degrés (i.e. ) et la température minimale jugée acceptable est choisie comme étant égale à dix-huit degrés (i.e. ). Bien entendu, des paramètres de simulation différents peuvent être choisis en fonction du système à piloter et de la nature des objectifs fixés au travers des indicateurs d’optimisation choisis. Une fois que les simulations ont été effectuées, il est nécessaire d’évaluer la valeur de la pluralité d’indicateurs pour chacune d’elles. Pour cela, le procédé comprend, pour chaque simulation effectuée, une étape E3 de détermination de la valeur de la pluralité d’indicateurs de sorte à obtenir une pluralité de valeurs de la pluralité d’indicateurs, chaque valeur de la pluralité d’indicateurs pouvant être associée à une valeur du jeu de paramètres. Dans l’exemple choisi, les indicateurs à évaluer pour chaque simulation sont l’indicateur d’inconfort chaud, l’indicateur d’inconfort froid, l’indicateur de performance (ici d’un plancher chauffant) et, éventuellement, l’indicateur d’intermittence. Ainsi, pour chaque simulation, ces trois, ou éventuellement quatre, indicateurs sont calculés. Sachant que chaque simulation est faite pour une valeur du jeu de paramètres, il est possible de déterminer ensuite la valeur du jeu de paramètres optimale. Pour cela, le procédé selon l’invention comprend une étape E4 de détermination de la valeur du jeu de paramètres optimale. Dans cet exemple de réalisation, cette étape est réalisée à l’aide d’une sous étape E41 d’analyse de sensibilité de chaque indicateur à chaque paramètre de logique floue de sorte à déterminer l’influence de chaque paramètre sur chaque indicateur. Ici, il s’agit donc d’identifier l’influence des onze paramètres détaillés précédemment sur les quatre indicateurs évoqués précédemment. Une telle analyse est présentée à la [Fig. 4]. Sur cette figure, chaque graphique est associé à un indicateur parmi les quatre indicateurs, et chaque barre d’histogramme représente l’influence d’un paramètre sur l’indicateur considéré. Par exemple, on constate que la température jugée acceptable à 6h du matin n’a que peu d’influence sur l’indicateur d’inconfort chaud ([Fig. 4A]) ou bien encore l’indicateur de performance (Fig. 4C]) alors qu’elle a au contraire une forte influence sur l’indicateur d’inconfort froid ([Fig. 4B]) ou bien encore l’indicateur d’intermittence ([Fig. 4D]). Dans l’exemple de réalisation choisi, l’étape E4 détermination de la valeur du jeu de paramètres optimale comprend également une sous étape E42 de détermination d’une pluralité de fronts de Pareto entre les quatre indicateurs. Cette sous étape est illustrée à la dans le cas de l’inconfort chaud relativement aux trois autres indicateurs : l’indicateur d’inconfort froid en [Fig. 5B], l’indicateur de performance en [Fig. 5C] et l’indicateur d’intermittence en [Fig. 5D]. Sur cette figure, chaque graphique (à l’exception du graphique de la [Fig. 5A] qui représente le nombre de simulations pour chaque gamme de valeurs de l’indicateur d’inconfort chaud)) représente la position de chaque simulation (ou de chaque expérience) dans un espace à deux dimensions, l’abscisse de chaque simulation dans cet espace étant donnée par la valeur de l’indicateur d’inconfort chaud et l’ordonnée de chaque simulation dans cet espace étant donnée par la valeur du deuxième indicateur considéré. Cette figure confirme notamment le lien fort (déjà identifiable par l’analyse de sensibilité) qui existe en l’inconfort chaud et la performance. Il peut être procédé de la même manière avec les trois autres indicateurs. Il est ensuite possible, à partir de ces données, de choisir la valeur optimale du jeu de paramètres. La solution retenue concernant les paramètres des fonctions d’appartenance est résumée dans le [Tableau 1]. Par ailleurs, la limite jugée acceptable de la température à 6h du matin = 14,1 °C. 17,4°C 13,4°C 7,9°C 13,4°C 17,8°C 20,8°C 8,3°C 20,8°C – 0.2°C – 2,5°C – 0,2°C –2,5°C + 2,5°C + 3.9°C +2,5°C +3,9°C Une fois le jeu de paramètres de logique floue déterminé, il est possible d’utiliser ces paramètres pour le pilotage de la ventilation. Pour cela, un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de pilotage d’un système de ventilation par logique floue, la logique floue étant définie à l’aide de fonctions d’appartenance, lesdites fonctions d’appartenance étant caractérisées à l’aide d’une valeur d’un jeu de paramètres, le procédé de pilotage comprenant une étape de détermination de la valeur optimale du jeu de paramètres à l’aide d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. Dans l’exemple de réalisation détaillé précédemment, le procédé de pilotage ainsi mis en œuvre permet de sélectionner le mode de fonctionnement permettant d’optimiser un indicateur d’optimisation donnée (par exemple la performance), ou d’obtenir le compromis souhaité entre plusieurs indicateurs d’optimisation, par exemple entre le confort thermique (chaud ou froid) et la performance. Afin de mettre en œuvre un procédé selon un premier aspect de l’invention ou un deuxième aspect de l’invention, un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant les moyens configurés pour mettre en œuvre l’un de ces deux procédés. Dans un mode de réalisation, le dispositif comprend un moyen de calcul associé à une mémoire, la mémoire étant configurée pour mémoriser les instructions et les données nécessaires à la mise en œuvre d’un procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Dans un mode de réalisation, le dispositif comprend des moyens de saisie et d’affichage permettant à un opérateur de saisir les données nécessaires à la mise en œuvre d’un procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Dans un mode de réalisation, le dispositif comprend des moyens de communication configurés pour envoyer des instructions aux différents éléments nécessaires à la ventilation d’un bâtiment, par exemple les volets, le système de ventilation, les fenêtres, etc. Procédé (100) de détermination de la valeur d’un jeu de paramètres de logique floue pour le pilotage d’un système de ventilation, la logique floue étant définie à l’aide d’une pluralité de fonctions d’appartenance, lesdites fonctions d’appartenance étant caractérisées par la valeur du jeu de paramètres à déterminer, le procédé étant mis en œuvre à partir d’une pluralité d’indicateurs d’optimisation de la ventilation et comprenant : une étape (E1) de détermination d’un plan d’expérience en fonction d’un jeu de paramètres de sorte à établir d’une pluralité d’expériences, chaque expérience correspondant à une valeur du jeu de paramètres ; pour chaque expérience, une étape (E2) de simulation du fonctionnement du système sur un horizon de temps donné et avec un pas de temps donné sur la base du jeu de paramètres relatif à l’expérience considérée ; pour chaque simulation effectuée, une étape (E3) de détermination de la valeur de la pluralité d’indicateurs de sorte à obtenir une pluralité de valeurs de la pluralité d’indicateurs, chaque valeur de la pluralité d’indicateurs pouvant être associée à une valeur du jeu de paramètres ; une étape (E4) de détermination de la valeur optimale du jeu de paramètres à partir de la pluralité de valeurs de la pluralité d’indicateurs. Procédé selon la revendication précédente dans lequel l’étape (E4) de détermination de la valeur optimale du jeu de paramètres comprend une sous étape (E41) d’analyse de sensibilité de chaque indicateur à chaque paramètre de logique floue de sorte à déterminer l’influence de chaque paramètre sur chaque indicateur. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel l’étape (E4) de détermination de la valeur optimale du jeu de paramètres comprend une sous étape (E42) de détermination des fronts de Pareto des simulations dans un espace de dimension supérieur ou égal à deux, la position de chaque simulation étant fonction de la valeur des indicateurs calculée pour la simulation considérée. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel la pluralité d’indicateur d’optimisation comprend au moins un indicateur de l’inconfort chaud, un indicateur de l’inconfort froid et un indicateur de la consommation électrique. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel la pluralité d’indicateur d’optimisation comprend un indicateur de l’intermittence. Procédé de pilotage par logique floue, la logique floue étant définie à l’aide de fonctions d’appartenance, lesdites fonctions d’appartenance étant caractérisée à l’aide d’une valeur d’un jeu de paramètres, le procédé de pilotage comprenant une étape de détermination de la valeur optimale du jeu de paramètres à l’aide d’un procédé selon l’une des revendications précédentes et une étape de détermination d’une consigne de pilotage à partir des fonctions d’appartenance caractérisées à l’aide de la valeur optimale du jeu de paramètres ainsi déterminée. Dispositif comprenant les moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications précédentes. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendication 1 à 6. Support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon la revendication 8.