FR 3020484 A1 20151030 FR 1400998 A 20140429 La présente invention concerne un procédé d'estimation de la consommation énergétique d'une installation. Dans le domaine de l'estimation ou prévision de la consommation énergétique, il existe aujourd'hui des modèles dits « macro » à l'échelle d'un pays, qui présentent une précision importante s'accompagnant d'une très grande complexité. Ils sont destinés aux marchés de l'énergie entre les états ou les grands producteurs/distributeurs, tels EdF en France. Il existe encore des modèles dit « micro » à l'échelle d'une installation. Les modèles existants utilisent des modèles simplifiés de consommation. Leur principal inconvénient est une absence de fiabilité et de précision. Ces modèles, uniquement indicatifs, ne permettent ni une réelle estimation ni une contractualisation d'un constat d'économie réalisée dans le cadre, par exemple, d'une rémunération au résultat du prestataire énergéticien. Aussi est-il recherché aujourd'hui un modèle alternatif, fiable et précis, tout en 15 restant d'une complexité modérée. Avantageusement un tel modèle est encore accompagné d'un domaine de validité et d'un pourcentage d'incertitude identifié et limité, afin d'autoriser un usage contractuel. Pour cela l'invention a pour objet un procédé d'estimation de la consommation énergétique d'une installation, comprenant les étapes suivantes : 20 i) Collecte, au sein d'une base de données, pour une consommation et pour des variables associées à ladite installation, d'une série de valeurs indexée sur une série de dates passées, laquelle série de valeurs est obtenue au moyen d'au moins un capteur au sein de ladite installation, ii) détermination d'un modèle linéaire à coefficients constants, par régression 25 linéaire multiple, rendant compte de cette consommation passé, iii) validation du modèle, et reprise à l'étape ii) avec la modification d'au moins une variable si le modèle n'est valide, et iv) application du modèle validé pour déterminer une prévision de la valeur de la consommation de l'installation pour des dates futures. Selon une autre caractéristique, les variables sont choisies parmi : degré jour unifié ou DJU, température extérieure, degré jour froid ou CDD, température intérieure, occupation, apport solaire, durée du jour, données de production. Ledit au moins un capteur est choisi en fonction de la variable à mesurer. Ledit au moins un capteur peut ainsi prendre la forme d'un capteur de température, de pression, de lumière, de débit, de voltage, d'ampérage, ou autre. Selon une autre caractéristique, la série de dates passées présente un pas sensiblement constant. Selon une autre caractéristique, la série de dates passées comprend un nombre de valeurs au moins égal à trente, préférentiellement cinquante. Selon une autre caractéristique, la série de dates passées couvre une durée correspondant à un nombre entier d'années. Selon une autre caractéristique, le pas de la série de dates passées est mensuel, la /5 consommation et les variables sont normalisées afin de correspondre à une durée mensuelle moyenne de 30 jours par mois, et le modèle est dé-normalisé, pour qu'une estimation de la consommation corresponde à une durée mensuelle réelle. Selon une autre caractéristique, la régression linéaire multiple fournit encore un coefficient de régression, et l'étape de validation vérifie que le coefficient de régression 20 est supérieur à un seuil, préférentiellement égal à 0,7, encore préférentiellement égal à 0,75. Selon une autre caractéristique, l'étape de validation vérifie encore une non autocorrélation des résidus, préférentiellement par application d'un test de DurbinWatson, et valide pour un résultat supérieur à un seuil, préférentiellement égal à 0,01, 25 encore préférentiellement égal à 0,05. Selon une autre caractéristique, l'étape de validation vérifie encore une homoscédasticité des variables, préférentiellement par application d'un test de White, et valide pour un résultat supérieur à un seuil, préférentiellement égal à 0,05. Selon une autre caractéristique, la régression linéaire multiple fournit encore, pour chaque variable : un coefficient de régression standardisé, un rapport du coefficient à l'erreur standard et une probabilité dudit rapport, et l'étape de modification supprime toute variable qui ne vérifie pas : coefficient de régression standardisé au moins égal à un seuil, préférentiellement égal à 0,2, valeur absolue du rapport au moins égal à un seuil, préférentiellement égal à 1, encore préférentiellement égal à 2, encore préférentiellement égal à 5, et probabilité au plus égale à un seuil, préférentiellement égal à 0,2, encore préférentiellement égal à 0,05. Selon une autre caractéristique, l'étape de modification remplace une variable par une variable transformée par une fonction f(x), choisie parmi xq, ln(x), -\ix ou l/x. Selon une autre caractéristique, l'étape de modification comprend encore une étape de suppression de point aberrant comprenant : calcul d'une série de résidus réduits indexée sur la série de dates passées, et suppression, dans toutes les variables et dans la /5 consommation, des valeurs correspondant à une date pour laquelle le résidu réduit présente une valeur absolue supérieure à un seuil donné, préférentiellement égal à 2. Selon une autre caractéristique, l'étape de modification supprime une variable si cette suppression améliore les résultats obtenus à l'un des tests de validation. Selon une autre caractéristique, l'étape de modification conserve au plus quatre 20 variables, préférentiellement trois variables, en fonction de leur mérite. Selon un mode de réalisation préféré, le procédé selon l'invention est un procédé d'optimisation de la consommation d'énergie d'une installation et il comprend en outre les étapes de : v) modification d'au moins un élément au sein de l'installation, et 25 vi) détermination d'une prévision de la valeur de la consommation de l'installation pour des dates futures résultant de cette modification, et vii) validation de l'installation, si la valeur de la consommation correspond à l'économie escomptée, ou, si l'économie est insuffisante, reprise à l'étape de détermination d'un modèle vi) avec la modification d'au moins un élément supplémentaire. Ladite modification y) d'un élément au sein de l'installation peut prendre des 5 formes multiples. Cette modification peut correspondre par exemple au changement d'un composant de l'installation, avec notamment la substitution d'un dispositif par un dispositif équivalent ayant une moindre consommation d'énergie. Cette modification peut encore correspondre à la mise à niveau d'un des dits composant de l'installation avec le changement d'un joint en vue de rétablir une étanchéité ou encore l'adjonction 10 d'un ventilateur pour améliorer un refroidissement. Cette modification peut enfin prendre la forme d'une adjonction ou même de la suppression d'un composant à l'installation. L'invention concerne encore une installation utilisant un modèle issu d'un tel procédé pour estimer sa consommation énergétique. /5 La dite installation comprend alors i) au moins une base de données et ii) au moins un capteur, la base de données permettant de stocker les valeurs adressées par ledit au moins un capteur. Ladite installation peut également comprendre une interface homme-machine permettant d'accéder aux valeurs de la base de données et également au modèle selon 20 l'invention. D'autres caractéristiques, détails et avantages de l'invention ressortiront plus clairement de la description détaillée donnée ci-après à titre indicatif en relation avec des dessins sur lesquels : - la figure 1 illustre la collecte de la consommation et des variables, 25 - la figure 2 illustre la détermination d'un modèle, - la figure 3 illustre l'application du modèle, - la figure 4 présente un synoptique du procédé selon l'invention. L'invention concerne un procédé d'estimation de la consommation d'une installation 1,2. L'échelle de cette estimation est une installation 1,2. On entend par installation dans la présente, un établissement, tel une usine ou un ensemble d'usines pour une installation de production 2 ou de transformation dans le secondaire ou un bâtiment, tel un immeuble de bureau, un restaurant, une galerie marchande, ou un groupe de bâtiments pour une installation de service 1 dans le tertiaire. L'objectif est de disposer d'un procédé fiable d'estimation de la consommation énergétique de cette installation 1,2. Un tel procédé comprend principalement quatre étapes : une étape de collecte 10 de la consommation 5 et des variables 4 dans le passé, une étape de détermination 20 d'un modèle 3, une étape de validation 30 dudit modèle 3 et d'une étape d'application 40 du modèle 3 pour des dates futures si le modèle 3 est valide. Si le modèle 3 n'est pas valide, il convient d'ajouter une étape de modification 50 d'au moins une variable 4 et de réitérer le procédé depuis l'étape de détermination 20 /5 d'un modèle 3. Un tel bouclage itératif doit être utilisé, au moins tant que le modèle 3 n'est pas valide. Le bouclage itératif peut être poursuivi tant qu'une amélioration du modèle 3 est obtenue, afin de l'optimiser. L'étape de collecte 10 des données, illustrée à la figure 1, consiste à réunir une série de valeurs, indexée sur une série de dates passées tj, avec j=1..n, n étant le nombre 20 de dates considérées, d'une part pour la consommation 5 que l'on note génériquement Y, mais encore pour différentes variables 4 que l'on note génériquement Xi, avec i=1..m, m étant le nombre de ces variables. La consommation 5 est la quantité d'énergie utilisée par l'installation 1,2. Il s'agit de la grandeur que l'on veut estimer. Cette grandeur mesure une quantité de fuel, de gaz 25 et/ou encore d'électricité nécessaire à l'installation 1,2 à une date tj (ou entre deux dates tj successives) de la série de dates. Ainsi pour n dates tj, j=1..n, il est déterminé n valeurs Y(tj) de la consommation Y. De même pour chaque variable Xi, il est déterminé n valeurs Xi(tj) de la variable Xi à chaque date tj, j=1..n. Les variables 4 mesurent des grandeurs qui peuvent influer sur la consommation 5. Ainsi on trouve dans les variables Xi candidates des variables climatiques telles que, de manière illustrative et non nécessairement exhaustive : le degré jour unifié ou DJU indicatif de la durée pendant laquelle la température est en dessous de 18°C et donc de la quantité de chaleur à apporter à une installation, la température extérieure, le degré jour froid ou CDD indicatif de la durée pendant laquelle la température est au-dessus de 22°C et donc de la quantité de climatisation à fournir à une installation, la température intérieure, l'apport solaire, la durée du jour. D'autres variables concernent encore l'utilisation de l'installation 1,2 Ainsi on trouve dans les variables Xi des variables d'utilisation telle que l'occupation, indicative du nombre de personnes présentes et particulièrement pertinente pour une installation tertiaire 1. On peut encore trouver des variables Xi de données de production. Ainsi pour une installation secondaire 2, la quantité de matières premières et/ou la quantité de matières transformées peuvent avoir une influence sur la consommation 5. Il convient pour chaque date tj de déterminer la valeur Y(tj) de la consommation 15 Y ainsi que la valeur Xi(tj) de chaque variable Xi. L'étape de collecte est réalisée sur une période de temps passée, afin que toutes les valeurs soient connues. Les dates tj, j=1..n sont des dates passées. Lors de l'étape d'application 40, ce sont au contraire des dates futures tj, j=n+1..n+p, qui sont utilisées. 20 Avantageusement, mais pas nécessairement, la série de dates passées, tj, j=1..n, présente un pas sensiblement constant. Ce pas temporel peut être quelconque. Pour des raisons pratiques, ce pas est avantageusement tel qu'il permette de disposer des valeurs de consommation 5 et des valeurs de toutes les variables 4. Il est toujours possible de moyenner des valeurs 25 disponibles avec un pas temporel plus fin. Un bon compromis entre un pas trop petit ne permettant pas de disposer de toutes les données et un pas trop grand apportant peu d'information estimative, est un pas mensuel. Afin que le modèle 3 puisse prétendre à une certaine légitimité, il convient que le nombre de valeurs, de la consommation 5 et de chacune des variable 4, sur la période d'analyse, soit le nombre n de dates tj, soit suffisant. Il est statistiquement considéré qu'une série comprenant au moins n = 30 valeurs, préférentiellement n = 50 valeurs est un minimum suffisant. S'agissant de phénomènes modélisés fortement impactés par le climat, des effets 5 saisonniers sont le plus souvent observables. Afin de limiter les conséquences de ces effets saisonniers il est avantageux, dans la mesure du possible, de considérer une période d'analyse couvrant un nombre d'aimées entier. Ainsi, en combinant les trois caractéristiques précédentes (pas mensuel, années entières et nombre minimum de valeurs), le nombre n de mesures est avantageusement 10 égal à 36, ou à 48. Dans le cas pratique où le pas est mensuel, il convient de noter, même si c'est une évidence, que la durée d'un mois n'est pas constante et qu'elle peut varier entre 28 et 31 jours, soit une différence de plus de 10% Afin d'éviter cette variation préjudiciable, selon une caractéristique de l'invention, tant la consommation 5 que les variables 4 sont 15 normalisées afin de refléter une valeur correspondant à une durée moyenne standard de, par exemple, trente jours. Ceci est réalisé par application d'un ratio correspondant. Ainsi, par exemple, la consommation pour le mois de février est normalisée selon la formule suivante Y'(FEV) = K(FEV)*Y(FEV), avec K(FEV) = 30/28, Y(FEV) la consommation de février, et Y'(FEV) la consommation normalisée de février obtenue 20 en multipliant par un rapport K(FEV). Le rapport K(MOIS) est le rapport du nombre de jours standards, soit 30, au nombre de jours du mois considéré, soit pour février, 28 jours. Une fois le modèle 3 obtenu, il est dé-normalisé avant l'étape d'application 40 en appliquant, mois par mois, un rapport inverse : Y(MOIS) = (a0 + Ei(ai.Xi))/K(MOIS). 25 Ainsi l'estimation de la consommation 5 correspond à une consommation sur une durée mensuelle réelle. A partir des données collectées, tel qu'illustré à la figure 2, il est procédé à une détermination 20 d'un modèle 3 conforme à ces données. Compte-tenu du problème, des phénomènes mis en oeuvre, une hypothèse de modèle linéaire à coefficients 6 constants s'avère suffisante. Un tel modèle 3 vérifie alors, que pour toute date tj, on a Y = a0 + Ei(ai.Xi). Soit Vj=1..n, Y(tj) = a0 + Ei=1.',-,(ai.Xi(tj)). Le modèle 3 est ainsi entièrement déterminé par la connaissance des m+1 coefficients constants ai, i=0. .m. La détermination 20 du modèle 3 peut, par exemple, être réalisée par régression 5 linéaire multiple. Cette technique, couramment utilisée, dont le principe minimise une distance selon les moindres carrés, est supposée connue, et n'est pas détaillée ici. Afin de vérifier la qualité du modèle 3 obtenu et des variables Xi choisies, et pour pouvoir certifier la précision de l'estimation qui va être réalisée, une étape importante est une validation 30 du modèle 3 pour des dates futures. La régression linéaire multiple 10 est avantageuse en ce que, en plus d'un jeu de coefficients ai, i=0. .m, qui approche au mieux le système d'équations précédent, elle fournit des résultats secondaires indicatifs de la qualité du modèle 3 déterminé Un premier de ces résultats secondaires est le coefficient de corrélation R2 qui fournit une mesure indicative de la qualité de la régression linéaire, une mesure de la 15 véracité de l'hypothèse linéaire ou une mesure de l'adéquation du modèle 3 obtenu aux données Y, Xi fournies en entrée de l'étape de détermination 20. Le coefficient de corrélation R2, compris entre 0 et 1, est d'autant plus proche de 1 que le modèle 3 « colle » aux données. Aussi un premier test de validation du modèle 3 compare ledit coefficient de 20 corrélation R2 avec un seuil. Il est considéré que le modèle 3 est valide si le coefficient de corrélation R2 est supérieur à ce seuil. Le seuil de validité est ici préférentiellement égal à 0,7, et encore préférentiellement égal à 0,75. Si le modèle 3 passe ce premier test de l'étape de validation 30, ladite étape de validation 30 peut se poursuivre en soumettant le modèle 3 à un deuxième test, visant à 25 vérifier que les résidus ne sont pas auto corrélés. Ce deuxième test peut, selon un mode de réalisation préférentiel, appliquer un test de Durbin-Watson (DURBIN & WATSON, Biometrika, vol.38, vol.38 (1-2), p. 159-179, 1951). Ce test est connu et est largement documenté dans la littérature statistique. Ce test au premier ordre, calcule une moyenne des différences des résidus successifs et produit, pour le modèle 3 un nombre DW. Ce nombre DW est d'autant plus petit que les résidus sont auto corrélés. Aussi considère-t-on qu'il n'y a pas d'auto corrélation si le nombre DW est supérieur à un seuil donné. Un seuil communément admis est égal à 0,01, et préférentiellement égal à 0,05. Une alternative peut être d'utiliser un test de Breush- Godfrey, (BREUSCH, Australian Economic Papers, vol.17, p: 334-355, 1979; GODFREY ,Econometrica, vol.46, p:1293-1302, 1978) cependant plus complexe. Si le modèle 3 passe ce deuxième test de l'étape de validation 30, ladite étape de validation 30 peut se poursuivre en soumettant le modèle 3 à un troisième test, visant à vérifier une homoscédasticité des variables. Ce troisième test peut, selon un mode de réalisation préférentiel, appliquer un test de White. Ce test, moins connu, est documenté par exemple dans l'ouvrage : « Estimation and inference in econometrics, Russel Davidson, James MacKinnon, Oxford University Press », ISBN 9780195060119. Ce test calcule un nombre WH d'autant plus petit que les résidus présentent une hétéroscédasticité. Aussi considère-t-on qu'il n'y a pas d'hétéroscédasticité, ou qu'il y a homoscédasticité, si le nombre WH est supérieur à un seuil donné. Un seuil communément admis est égal à 0,01, et préférentiellement égal à 0,05. Une alternative peut être d'utiliser un test de Breush-Pagan, cependant moins pertinent. L'étape de validation 30 peut être considérée franchie avec succès si le modèle 3 réussit ces trois tests successifs. Un modèle 3 validé, peut être utilisé pour réaliser une estimation de consommation 5. Pour cela au cours d'une étape d'application 40, le modèle 3 validé est appliqué pour des dates futures Ainsi une estimation peut être obtenue en déterminant, pour au moins une date future tj, j=n+1..n+p, les différentes valeurs Xi(tj) des différentes variables à cette date future tj, et en utilisant le modèle 3, pour déterminer une estimation Y(tj) de la consommation à cette date future tj, en appliquant la formule Y(tj) = a0 + .(ai.Xi(tj)). Il est ainsi possible de déterminer une estimation prédictive de la consommation 5. De plus, avantageusement, la théorie de la régression linéaire, permet de connaitre la précision du résultat et ainsi, de connaitre, en fonction de la date future tj, un 30 intervalle de confiance statistique avec lequel une estimation de la consommation 5 peut être connue. Si au contraire le modèle 3 n'est pas validé il convient de l'améliorer, au moins jusqu'à ce qu'il soit valide. Pour cela il est procédé à une modification 50 d'au moins une variable 4 et un nouveau modèle 3 est à nouveau déterminé. L'étape de modification 50 d'au moins une variable 4 et nouvelle détermination 20 d'un modèle 3 doit être appliquée a minima jusqu'à obtenir un modèle 3 valide et peut encore être appliquée tant qu'un bénéfice est obtenu, afin d'optimiser le modèle 3. L'étape de modification 50 d'au moins une variable 4 comprend plusieurs modes de réalisation qui vont être maintenant décrits. Le choix du mode de réalisation d'une modification 50 peut être avantageusement effectué par un opérateur, qui en fonction de son expérience saura trouver une modification pertinente et atteindra ainsi plus rapidement un modèle 3 optimal. Cependant il est aussi possible de procéder automatiquement en appliquant une modification aléatoirement, en procédant par tests et erreurs et en conservant une modification si elle apporte un bénéfice au niveau du mérite du modèle 3. Le mérite du modèle 3 peut être caractérisé par une métrique comprenant au moins un des trois critères quantitatifs décrits dans l'étape de validation 30: le coefficient de corrélation R2, le nombre de Durbin-Watson DW et le nombre de White WH. Par extension, le mérite d'une variable Xi peut être caractérisé par la même métrique comprenant au moins un des trois critères quantitatifs décrits dans l'étape de validation 30: le coefficient de corrélation R2, le nombre de Durbin-Watson DW et le nombre de White WH, ou plus particulièrement par la différence observée dans cette métrique avec ou sans ladite variable Xi dans les données utilisées pour déterminer 20 le modèle 3. L'étape de modification 50 d'une variable peut comprendre au moins trois types 25 d'action : suppression d'une variable, transformation d'une variable, ou amélioration d'une variable par suppression d'au moins une valeur aberrante. Un autre résultat secondaire que permet d'obtenir une régression linéaire est un ensemble de trois indicateurs associés à chaque variable Xi, i=1..m. Un premier indicateur est un coefficient de régression standardisé, classiquement noté f3. 13 est un coefficient de normalisation appliqué à une variable Xi afin de ramener sa variance à 1 et ainsi de pouvoir comparer les différentes variables Xi entre elles et les coefficients ai entre eux. f3 est généralement compris entre -2 et 2. Pour qu'une variable Xi soit pertinente, il convient que le coefficient de régression standardisé 13 soit le plus grand possible et au minimum supérieur à un seuil d'acceptation, préférentiellement égal à 0,2. Une variable Xi dont le coefficient de régression standardisé f3 ne vérifie pas cette condition est avantageusement supprimée. Un deuxième indicateur est un rapport du coefficient ai associé à la variable Xi à l'erreur standard. L'erreur standard traduit la moyenne quadratique des écarts entre le modèle 3 de la consommation Y et la variable Xi. Ce rapport est classiquement noté T-value. Pour qu'une variable Xi soit pertinente, il convient que le rapport T-value associé soit le plus grand possible et au minimum supérieur à un seuil d'acceptation, préférentiellement égal à 1. Une variable Xi dont le rapport T-value ne vérifie pas cette condition est avantageusement supprimée. Un troisième indicateur est une probabilité du rapport T-value selon un modèle Gaussien. Cette probabilité est classiquement noté Pr. Pour qu'une variable Xi soit pertinente, il convient que la probabilité Pr associée soit la plus petite possible et au maximum inférieure à un seuil d'acceptation, préférentiellement égal à 0,2, encore préférentiellement égal à 0,05. Une variable Xi dont la probabilité Pr ne vérifie pas cette condition est avantageusement supprimée. Le test basé sur les trois indicateurs précédents 0, T-value, Pr permet de vérifier qu'une variable Xi a une influence sur le modèle 3. Aussi, dans le cas contraire, il est avantageux de la supprimer du jeu de données à partir duquel est déterminé 20 le modèle 3. L'étape de modification 50 d'une variable Xi peut encore consister en une transformation de la variable Xi. Dans ce cas la série de valeurs Xi(tj), j=1..n, est remplacée par la série f(Xi(tj)), j=1..n, où f(x) est une fonction de la variable x. Cette fonction pourrait être quelconque. Dans la pratique il est avantageux de se limiter aux fonctions f(x), choisies parmi xq (q entier compris entre 2 et 4), ln(x), .Nix ou 1/x. L'étape de modification 50 d'une variable Xi peut encore consister en une amélioration d'une série de valeurs de la variable Xi par suppression d'au moins une valeur aberrante. Une telle opération est réalisée au moyen des étapes suivantes. Pour chaque date passée tj, j=1 ..n, il est calculé un résidu réduit, par exemple par la méthode de Student. Lorsque le résidu réduit présente, pour une date donnée tj, en valeur absolue, une valeur supérieure à un seuil donné, préférentiellement égal à 2, toutes les valeurs des variables Xi et de la consommation Y associées à cette date tj et constituant un point aberrant, sont retirées des données. Les trois tests utilisés lors de l'étape de validation 30 peuvent aussi être utilisés 10 pour vérifier et optimiser le mérite d'un modèle 3 et donc d'un ensemble de variables Xi retenues dans les données. Ainsi il est possible de supprimer une variable Xi et sa série de valeurs associées Xi(tj),j=1..n, si le modèle obtenu en l'absence de ladite variable présente un meilleur coefficient de corrélation R2 et/ou un nombre de Durbin Watson DW plus grand et/ou 15 un nombre de White WH plus grand. La pratique montre qu'un nombre réduit de variables Xi est suffisant pour obtenir un modèle 3 précis, peu de variables étant réellement pertinentes. De plus une augmentation du nombre des variables risque d'entraîner des redondances entre variables. Il apparait ainsi qu'au-delà de trois ou quatre variables Xi, une variable 20 supplémentaire n'apporte rien au modèle 3. Aussi le procédé itératif, modification 50 d'au moins une variable Xi et détermination 20 d'un modèle 3, est-il avantageusement poursuivi en supprimant des variables Xi en fonction de leur mérite croissant, jusqu'à ne conserver que 3 ou 4 variables Xi. De nombreux projets ont été réalisés en appliquant le procédé précédemment 25 décrit. Les estimations réalisées ont ainsi, a posteriori, pu être vérifiées. Une incertitude ne dépassant pas 20% pour des estimations sur un horizon de 4 à 5 ans a pu être observée, soit une incertitude de moins de 5% par an. 13 REVENDICATIONS1. Un procédé d'estimation de la consommation énergétique d'une installation (1,2), caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : i) collecte (10), au sein d'une base de données, pour une consommation (5) et pour des variables (4) associée à ladite installation, d'une série de valeurs, indexée sur une série de dates passées, laquelle série de valeurs est obtenue au moyen d'au moins un capteur au sein de ladite installation, ii) détermination (20) d'un modèle (3) linéaire à coefficients (6) constants, par régression linéaire multiple, rendant compte de cette consommation passée, iii) validation (30) du modèle (3), et reprise à l'étape ii) avec la modification (50) d'au moins une variable si le modèle (3) n'est pas valide, et iv) application (40) du modèle (3) validé pour déterminer une prévision de la valeur de la consommation (5) de l'installation pour des dates futures. 2. Le procédé selon la revendication 1, où : les variables (4) sont choisies parmi le degré jour unifié ou DJU, la température extérieure, le degré jour froid ou CDD, la température intérieure, l'occupation, l'apport solaire, la durée du jour, les données de production, - le pas de la série de dates passées est mensuel, - la consommation (5) et les variables (4) sont normalisées afin de correspondre à une durée mensuelle moyenne de 30 jours par mois, et le modèle (3) est dé-normalisé, pour qu'une estimation de la consommation (5) corresponde à une durée mensuelle réelle. 3. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 ou 2, où la régression linéaire multiple fournit encore un coefficient de corrélation (R2), et où l'étape de validation (30) vérifie que le coefficient de corrélation (R2) est supérieur à un seuil, préférentiellement égal à 0,7, encore préférentiellement égal à 0,75. 4. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, où l'étape de validation (30) vérifie encore : i) une non autocorrélation des résidus, préférentiellement par applicationd'un test de Durbin-Watson, et valide pour un résultat supérieur à un seuil, préférentiellement égal à 0,01, encore préférentiellement égal à 0,05 ; et/ou ii) une homoscédasticité des variables, préférentiellement par application d'un test de White, et valide pour un résultat supérieur à un seuil, préférentiellement égal à 0,05. 5. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, où la régression linéaire multiple fournit encore, pour chaque variable (4) : un coefficient de régression standardisé (13), un rapport du coefficient à l'erreur standard (T-value) et une probabilité (Pr) dudit rapport, et où l'étape de modification (50) supprime toute variable (4) qui ne vérifie pas : coefficient de régression standardisé (f3) au moins égal à un seuil, préférentiellement égal à 0,2, valeur absolue du rapport (T-value) au moins égal à un seuil, préférentiellement égal à 1, encore préférentiellement égal à 2, encore préférentiellement égal à 5, et probabilité (Pr) au plus égale à un seuil, préférentiellement égal à 0,2, encore préférentiellement égal à 0,05. 6. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, où l'étape de modification (50) remplace une variable (4) par une variable transformée par une fonction f(x), choisie parmi xq, ln(x), 'ix ou 1/x. 7. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, où l'étape de modification (50) comprend encore une étape de suppression de point aberrant comprenant : calcul d'une série de résidus réduits indexée sur la série de dates passées, et suppression, dans toutes les variables (4) et dans la consommation (5), des valeurs correspondant à une date pour laquelle le résidu réduit présente une valeur absolue supérieure à un seuil donné, préférentiellement égal à 2. 8. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, où l'étape de modification (50) : a) supprime une variable (4) si cette suppression améliore les résultats obtenus à l'un des tests de validation (30) ; et/ou b) conserve au plus quatre variables (4), préférentiellement trois variables (4), en fonction de leur mérite. 9. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu'il s'agit d'un procédé d'optimisation de la consommation d'énergie d'uneinstallation et en ce qu'il comprend en outre les étapes de : v) modification d'au moins un élément au sein de l'installation, et vi) détermination d'une prévision de la valeur de la consommation de l'installation pour des dates futures résultant de cette modification, et vii) validation de l'installation, si la valeur de la consommation correspond à l'économie escomptée, ou, si l'économie est insuffisante, reprise à l'étape de détermination d'un modèle vi) avec la modification d'au moins un élément supplémentaire. 10. Installation utilisant un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes pour estimer sa consommation énergétique et comprenant i) au moins une base de données et ii) au moins un capteur, la base de données permettant de stocker les valeurs adressées par ledit au moins un capteur.