FR 3096815 A1 20201204 FR 1905851 A 20190603 Description Titre de l'invention : RÉNOVATION ÉNERGÉTIQUE DE BA TIMENTS Domaine de l'invention [0001] L'invention concerne le domaine du traitement de l'information, en général, et celui des procédés et systèmes pour l'aide à la décision appliquée à la massification de la rénovation énergétique du bâti ancien, en particulier. Technique antérieure [0002] En France, les outils opérationnels ayant pour objet l'aide à la décision des décideurs en matière de rénovation énergétique présentent de nombreuses limitations (outils métier difficiles d'accès, données incomplètes, manque d'ergonomie, bases de données disparates, etc.) [0003] Il existe un besoin industriel pour répondre au manque d'informations des décideurs, afin de permettre l'identification, la quantification et la localisation des potentiels de rénovation énergétiques. Résumé de l'invention 100041 Le document décrit des dispositifs et des procédés pour l'aide à la décision en matière de rénovation énergétique de bâtiments. Après des étapes de collecte de données, par capture de données sur Internet et/ou par des capteurs distribués dans l'espace. fixes ou mobiles (e.g. par téléphone portable ou par drone), le procédé permet d'estimer de manière quantitative et/ou qualitative les consommations d'énergie de logements individuels ou bâtiments entiers. Par la suite, des options d'affichage sélectif et multi-échelles de données, y compris en réalité augmentée et/ou virtuelle, améliorent l'aide à la décision. Des développements de l'invention détaillent des critères de décision, décrivent l'emploi de compteurs intelligents et/ou de drones, la mise en oeuvre de chaines de blocs et de contrats intelligents. Des méthodes d'apprentissage automatique sur de fortes volumétries de données sont aussi décrites. Des aspects de logiciels et de systèmes sont également décrits. [0005] Les avantages de l'invention sont nombreux et comprennent notamment : la conso- lidation de bases de données disparates ; la reconstruction de données par algorithmes (e.g. forêt aléatoire) ; la transformation des données brutes en informations intelligibles ; la visualisation de données au travers d'interfaces ergonomiques ; la manipulation des données, de manière intuitive et simple ; le suivi temporel des évolutions territoriales sur le parc bâti (logements) ; la géolocalisation en masse de bâtiments par ciblage ; la mise à jour et la capitalisation sur les données, par crowd-sourcing des données de terrain. 2 100061 L'utilisation optionnelle d'une ou de plusieurs chaines de blocs permet l'authenticité et l'intégrité des données manipulées. Avantageusement, les échanges (ou contributions) peuvent être surveillés, inscrits et suivis de manière claire et transparente, de telle manière que les incitations à partager peuvent s'en trouver renforcées. Le partage de données est encouragé, par construction, en plus d'être sécurisé. Avantageusement, le réseau des contributeurs peut être étendu à des sources dites du « monde ouvert », et ceci sans avoir à gérer les problèmes d'intégrité, de confiance ou de validité des données. Des données nouvelles, complémentaires, additionnelles, récentes, ou autrement enrichies peuvent ainsi être manipulées. Avantageusement, l'invention permet. d'augmenter la capture de données, et par suite la qualité des analyses qui en est dérivée (« analytics »). D'échanges sous-optimaux, l'invention permet des échanges fluides et transparents entre acteurs, dans lesquels les incitations à partager sont assainies, les partages pouvant être rétribués ou tout du moins quantifié, et les parties étant notées de manière transparente sinon prédictible. [0007] L'utilisation optionnelle de techniques d'apprentissage automatique est particu- lièrement avantageuse lorsqu'elle s'effectue sur un corpus de données conséquent (« Big Data »), et a fortiori sur des données gouvernées par un modèle de confiance fondé sur une ou plusieurs chaincs de blocs. Description des figures [0008] D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'aide de la des- cription qui suit et des figures des dessins annexés dans lesquels : ]0009] La [fig. 1 ] illustre des exemples d'étapes d'un mode de réalisation du procédé selon l' invention; [0010] La [fig.2] illustre un exemple d'interface utilisateur,selon un mode de réalisation de l' invention ; [001 1 ] La [fig.3] illustre un exemple de mode de réalisation de l'invention, impliquant une ou plusieurs chaincs de blocs ; [0012] La [fig.4] illustre un exemple de mode de réalisation de l'invention, impliquant l'application d'un ou plusieurs techniques d'intelligence artificielle aux données stockées dans une ou plusieurs chaincs de blocs ; [0013] La [fig.5] illustre des exemples d'instrumentation qui peuvent contribuer à améliorer la quantité et/ou la qualité des données manipulées. Description détaillée de l'invention 100141 L'expression « systèmes de chauffage et/ou de climatisation » peuvent être désignés par l'expression « systèmes énergétiques ». Les procédés selon l'invention sont extrapolahles ou transposables à la gestion des déchets, par exemple domestique. Les données relatives aux systèmes de chauffage peuvent comprendre des données sur les 3 sources d'énergie et des données sur le type de systèmes de chauffage, une source d'énergie étant sélectionnée parmi cinq variables comprenant le gaz, l'électricité, le fuel, le chauffage urbain, le chauffage mixte, et un type de chauffage étant collectif, individuel ou hybride. [0015] L'expression anglaise "Big data" désigne la collecte et l'analyse de données, ef- fectuées de manière massive. Ce concept est associé avec des caractéristiques de nature technique qui comprennent: le volume (c.g. grandes collections de données, même si elles sont redondantes), la variété (e.g. de nombreuses sources différentes sont utilisées), la vélocité (e.g. les données sont « &aiches » ou constamment mises à jour dans des environnements changeants ou dynamiques), attestant d'une certaine véracité (e.g. les signaux faibles qui sont noyés dans le bruit ne sont pas supprimés et peuvent par suite être détectés ou amplifiés), pour représenter in fine une certaine valeur (par exemple d'utilité du point de vue technique et/ou métier i.e. business). [0016] L'expression «rénovation énergétique » désigne la rénovation d'un bâtiment (c.g. maison individuelle, habitat collectif, logement privé ou social) de manière à diminuer les déperditions de chaleur et/ou d'augmenter l'efficacité des systèmes de chauffage (ou de climatisation) et donc de diminuer (ou d'optimiser) la consommation énergétique. Les améliorations techniques sont diverses et comprennent entre autres : l'isolation thermique (e.g. laine de verre, polyuréthane, laine de chanvre, etc), l'utilisation de double ou triple vitrage peu émissif, la substitution du système chauffage (e.g. chaudière à condensation, pompe à chaleur, chaudière par géothermie profonde, ...) ou bien encore la mise en oeuvre d'une ventilation double flux agrémentée d'un échangeur de chaleur. [0017] Certains programmes de rénovation énergétique sont traités de manière collective, et de plus en plus systématique. Les acteurs privés et sociaux de l'habitat engagent des programmes de lutte contre l'habitat indigne, la précarité énergétique ou plus généralement la valorisation du patrimoine bâti ancien (le bâti neuf incorpore les normes énergétiques modernes (RT2012 et prochainement RT 2020). [0018] De grandes masses de données deviennent accessibles (approche dite « « Big data ») Il est par exemple possible de capitaliser sur des données énergétiques (compteurs Link), et Gazpar), socio-économiques et techniques associées aux bâtiments, et à des échelles fines (échelle du logement et/ou du bâtiment. L'analyse des données permet généralement l'identification des bâtiments qui présentent le plus de potentiel en matière de rénovation. Ces collectes et analyse de données permettent une géolocalisation en masse des bâtiments présentant le meilleur potentiel de rénovation. Des démarches proactives et spécifiques en fonction des populations (e.g. caractéristiques socioéconornique) et des bâtiments (i.e. techniques, énergétiques) peuvent être conduites auprès des habitants. Les problématiques énergétiques peuvent être intégrées dans les plans locaux de l'habitat (PLH) et les plans locaux d'urbanisme (PLU). La rénovation énergétique peut s'inscrire dans des objectifs territoriaux (SRCAE, Plan Climat, TEPOS). Les programmes conduits peuvent comporter par exemple l'éradication des chaudières au fioul, la lutte contre l'habitat indigne pouvant permettre une préemption de locaux par les acteurs publics ou encore une aide aux ménages en situation de précarité énergétique. [0019] Des modes de réalisation sont décrits ci-après. [0020] Dans un mode de réalisation, il est décrit un procédé mis en oeuvre par ordinateur pour l'aide à la décision pour la rénovation énergétique de bâtiment, le procédé comprenant les étapes consistant à : collecter des données relatives aux systèmes de chauffage et/ou de climatisation d'une pluralité de bâtiments, comprenant un ou plusieurs logements ; estimer de manière quantitative et/ou qualitative les consommations d'énergie associées aux logements et/ou bâtiments pour lesdits systèmes de chauffage et/ou de climatisation, notamment à partir des données collectées; déterminer un ou plusieurs bâtiments à rénover parmi la pluralité de bâtiments en fonction d'un ou de plusieurs critères de sélection prédéfinis. [0021] Dans un développement, l'étape consistant à estimer de manière qualitative les consommations d'énergie comprenant l'étape consistant à collecter des données depuis un ou plusieurs sites Internet de petites annonces immobilières présentant le score de diagnostic de performance énergétique dit DPE d'un logement dans un bâtiment et à estimer la valeur de consommation d'énergie du bâtiment associé. [0022] Dans un développement, le procédé comprend en outre l'étape consistant à affiche une pluralité de données parmi des données énergétiques, sociales et techniques associées à un ou plusieurs bâtiments et/ou un ou plusieurs indicateurs déterminés à partir desdites données énergétiques, sociales et techniques, lesdits indicateurs comprenant des indicateurs énergétiques, des indicateurs techniques, des indicateurs socio-économiques et des indicateurs de planification m-baine. [0023] Dans un développement, l'étape consistant à sélectionner un ou plusieurs bâtiments à rénover étant fonction de critères prédéfinis comprenant notamment le taux de vacance, le taux de logements médiocres et le taux de propriétaires occupants. La sélection peut être reçue (depuis un décideur). La sélection peut également être déterminée automatiquement, par exemple en fonction de règles et/ou de critères prédéfinis. En particulier, les étapes d'affichage peuvent contribuer à la prise de décision. [0024] Dans un développement, l'étape consistant à estimer de manière quantitative et/ou qualitative les consommations d'énergie comprend une ou plusieurs étapes d'apprentissage automatique. L'apprentissage peut notamment être supervisé (e.g. utilisation d'algorithmes forêt aléatoire, par exemple « MissForest »), de manière à estimer: la consommation énergétique théorique (étiquette DPE), et/ou la consommation réelle (via un apprentissage supervisé sur les données des compteurs de télé relève, d'électricité « Linky » et/ou de gaz « Gazpar »), et/ou les données sociologiques (e.g. catégorie socioprofessionnelles). Pour l'estimation du DPE et des consommations réelles, il est avantageux d'utiliser comme variable(s) d'apprentissage (notamment): l'âge du logement, sa superficie, son type (Tl, T2, T3), la réglementation thermique qui lui a été applicable lors de sa construction, son niveau dc rénovation (faible, moyen, élevé), et sa typologie (logement du parc privé ou social), etc... [0025] Dans un développement, tout ou partie des données collectées et/ou estimées et/ou déterminées sont stockées dans une ou plusieurs chaînes de blocs. [0026] Dans un développement, le procédé comprend en outre une étape consistant à exécuter un ou plusieurs contrats intelligents hébergés par une ou plusieurs desdites chaincs de blocs, dc manière à effectuer une ou plusieurs transactions. [0027] Dans un développement, lesdites transactions concernent des télé-versements et/ou des téléchargements de données avec une contrepartie financière, lesdites données concernant notamment des informations dc consommation énergétique, par exemple associées à des déperditions dc chaleur et/ou de froid d'un bâtiment ou un logement dans un bâtiment. [0028] Dans un développement, le procédé comprend en outre une étape consistant à recevoir des données, de consommation et/ou de déperditions d'énergie, depuis un ou plusieurs capteurs, généralement instrumentation, mobiles ou installés dans un ou plusieurs bâtiments. [0029] 11 est décrit un produit programme d'ordinateur, ledit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code permettant d'effectuer une ou plusieurs des étapes du procédé, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. [0030] 11 est décrit un système pour la gestion de la rénovation énergétique de bâtiments, comprenant : un ou plusieurs capteurs pour mesurer et/ou collecter des données consommations et/ou les déperditions d'énergie de logements et/ou de bâtiments ; un ou plusieurs ordinateurs pour le stockage et/ou le traitement de données concernant les consommations et/ou les déperditions d'énergie de logements et/ou de bâtiments. [0031] Dans un développement, un ou plusieurs des ordinateurs comprennent des ressources de calcul et de stockage pour implémenter une ou plusieurs chaines de blocs pour le stockage et/ou le traitement des données concernant les consommations et/ou les déperditions d'énergie de logements dans des bâtiments ; [0032] Dans un développement, un capteur est choisi parmi un compteur intelligent, de consommation d'électricité et/ou de gaz ; un capteur de température ; un capteur pour l'acquisition d'image dans la bande infrarouge ; un capteur configure pour déterminer 6 l'occupation d'un logement ; un capteur d'hygrométrie ; ou un capteur configuré pour déterminer la qualité de l'air. [0033] Dans un développement, un ou plusieurs capteurs sont embarqués dans un drone. [0034] Dans un développement, le procédé comprend en outre un ou plusieurs écrans d'affichage choisis parmi un écran de téléphone portable, une tablette, un moniteur informatique, une télévision, un casque de réalité augmentée et/ou virtuelle. [0035] La [fig.1] illustre des exemples d'étapes d'un mode de réalisation du procédé. [0036] Dans un mode de réalisation, le procédé selon l'invention permet une analyse et ou une visualisation de l'urbain bâti depuis l'échelle dite micro (logement) jusqu'à l'échelle dite macro (commune). [0037] Des expérimentations en conditions réelles ont été conduites sur l'agglomération de Saint-Étienne et le arrondissement de Paris. [0038] Dans un mode de réalisation, le procédé comporte les étapes consistant à : - collecter (110) des données ou des bases de données et procéder à des opérations de filtrage, des croisements ou autres traitements sur ces données (c.g. appariement sémantique, géographique ou par identifiant, etc) ; les sources de données peuvent être diverses (confer infra), c.g. issues de données de télémesure, de données envoyées par des utilisateurs ou résidents, des données d'imagerie satellitaire, de drones, de capteurs (« ville intelligente » ou smart city ») - parfois, reconstruire (111) des données inhérentes aux systèmes de chauffage et plus précisément en matière de sources d'énergie (gaz, électricité, fioul, chauffage urbain) ainsi que de type de systèmes de chauffage (collectif ou individuel). Les systèmes de chauffage ont donc fait l'objet pour chacun des bâtiments de la ville de Saint-Etienne d'une caractérisation selon deux variables: la variable « énergie de chauffage » regroupant cinq modalités: gaz, fioul, électricité, chauffage urbain, et mixte et la variable « système de chauffage », constituée de trois modalités : Individuel, collectif, Individuel/collectif. Il est avantageux de procéder à des fertilisations croisées de données. Des données de l'INSEE peuvent avantageusement être intégrées pour estimer, par exemple, la variable « système de chauffage », de même que les données issues des compteurs « intelligents » (Linky, Gazpar). Dans ce cas les méthodes d'apprentissage profond (« Deep leaming ») permettent une extraction d'information complémentaire sur la base de l'analyse des courbes de charge. - estimer (112) de manière quantitative (par exemple en kwhep/m2/an) et qualitative (e.g. étiquette de diagnostic de performance énergétique acronyme DPE) des consommations d'énergie associées aux bâtiments pour les postes de chauffage et d'ECS. Le diagnostic de performance énergétique (DPE) renseigne sur la pertbrmance énergétique d'un logement ou d'un bâtiment, en évaluant sa consommation d'énergie et son impact en termes d'émissions de gaz à effet de serre. Il s'inscrit dans le cadre de 7 la politique énergétique définie au niveau européen afin de réduire la consommation d'énergie des bâtiments et de limiter les émissions de gaz à effet de serre. Dans un mode de réalisation avantageux, le procédé comprend les étapes consistant à collecter des données depuis un ou plusieurs sites Internet dc petites annonces immobilières présentant le score de diagnostic de performance énergétique (DPE), et à corréler les données collectées avec les données existantes dans la hase de données, dc manière à corréler la valeur de consommation avec les caractéristiques du logement. Dans les expérimentations conduites, 2102 annonces regroupant 1972 appartements (93%) et 129 maisons (7%) ont été obtenues. - partager (120) (e.g. mettre à disposition, rendre accessible, publier, afficher) des données de différentes catégories (e.g. données énergétiques, données sociales, données techniques, etc) permettant de caractériser le parc bâti sur la zone ; - identifier (130) les bâtiments pouvant être rénovés ; cette identification peut être le fait de l'homme et/ou de la machine. En effet, des algorithmes de sélection machine peuvent être mis en oeuvre (par exemple, application de seuils ou plages de seuils prédéfinis). Les critères de sélection peuvent comprendre différents paramètres comprenant notamment l'âge du bâtiment, le taux d'occupation, le taux de propriétaires occupants dans le bâtiment, le niveau dc consommation en énergie, la proximité à un site classé, etc. Dans un mode de réalisation, l'identification des bâtiments rénovables (pouvant être rénovés) est effectuée de manière entièrement automatique. Dans l'optique d'une identification des bâtiments présentant le meilleur potentiel de rénovation, des informations complémentaires aux données énergétiques doivent être utilisées. Dans le cadre d'un projet dit IMOPE et afin d'obtenir des données à l'échelle la plus fine possible, des fichiers fonciers MAJIC II couplées à des données DVF, et au registre des copropriétés ont été par exemple utilisés. - sélectionner les bâtiments prioritaires à rénover ; cette sur-sélection peut également être le fait de l'homme et/ou de la machine. Les critères de sélection peuvent comprendre différents paramètres comprenant le coût de la rénovation, les effets énergétiques attendus, etc. Dans un mode de réalisation l'identification des bâtiments prioritaires est effectuée de manière entièrement automatique. Sur la base des variables obtenues au travers des données MAJIC/registre des copropriétés/DVF, etc ainsi que par la reconstruction (énergie de chauffage, système de chauffage et consommation d'énergie), une analyse des bâtiments prioritaires a été menée sur le territoire d'étude défini dans le cadre du projet Digital Saint-Etienne et du challenge « Datacitv » (pour la ville de Paris). Ainsi et pour le cas Stéphanois, au travers de comités techniques regroupant les représentants de Saint-Etienne Métropole ainsi que des experts techniques présents (SEDL, ALEC 42, Mines Saint-Etienne,...), un cahier des charges permettant de définir les bâtiments prioritaires a été proposé pour le parc privé et social. Le 8 procédé selon l'invention constitue une aide à la décision. [0039] A titre d'exemple, dans le cadre du parc privé, quatre paramètres (variables) ont été utilisés et les modalités de sélection définies. Ainsi, le taux de vacance des logements a été fixé à moins de 11%, le taux de logements médiocres à moins de 51%, le taux de propriétaires occupants à plus de 49%. Enfin, les personnes physiques ou morales ainsi que les copropriétés ont été ciblées pour le parc privé. Dans le cadre du parc social, les variables de vacance et de médiocrité ont été conservées. La variable taux de propriétaire a été supprimé du fait de l'absence de cette modalité en logement social (uniquement des locataires). Enfin, la modalité « personne morale, physique et copropriété » a été remplacée par la modalité « organismes HLM ». In fine sur le territoire étudié, 256 bâtiments privés (430 logements) et 37 bâtiments HLM (soit 757 logements) ont été identifiés. Les bâtiments géo référencés ont été localisés par l'intermédiaire de d'un outil dit IMOPE. Dans un second temps, des cartes ont été créées pour le parc privé ainsi que pour le parc social. De telles cartes présentent une représentation cartographique des parcelles selon, l'âge des bâtiments, l'étiquette DPE et la source d'énergie. [0040] La [fig.2] illustre un exemple d'interface utilisateur,selon un mode de réalisation de l' invention. [0041] Dans un mode de réalisation, le procédé selon l'invention comprend une étape consistant à afficher les données collectées, corrélées, ou autrement traitées au travers d'une interface Web. [0042] Dans un mode de réalisation, le procédé selon l'invention utilise une architecture REST (NodejS, Apache) et des technologies Web (JQuery, PHP) ainsi que des APIs cartographiques (Highmaps, Google maps). Avantageusement, l'assemblage des différents modules (carte interactive, graphiques dynamiques, visualisation aérienne) permet l'identification instantanée des caractéristiques techniques, sociologiques et urbaines d'un bâtiment. [0043] Dans un mode de réalisation, le procédé selon l'invention comprend l'étape d'affichage d'indicateurs à visée stratégique et opérationnelle. [0044] Ces indicateurs peuvent notamment comprendre : - des indicateurs énergétiques (DPE, Type de chauffage, Source de chauffage) ; - des indicateurs techniques (Age du bâtiment, Nombre de logement, Type d'habitation, Niveau de confort, Etat d'entretien) ; - des indicateurs sociaux (Type de propriétaire, Taux de propriétaire, Taux d'occupation, Taux de mutation) ; - des indicateurs économiques (Condition d'emploi, Catégorie Socioprofessionnelle, Revenu fiscal médian, montant des fonds travaux, ...) ; - des indicateurs de planification urbaine (ZPPAUP, Quartiers prioritaires, ORI, 9 RHT). [0045] Dans un mode de réalisation, l'étape consistant à afficher des données comprend l'affichage de cinq zones d'informations (Bandeau, Carte, Indicateurs, Tableaux de bord et Informations et impression) [0046] Tout d'abord, une vision globale à l'échelle du territoire propose une analyse via une interface cartographique permettant d'appeler différents indicateurs : Indicateurs énergétiques, techniques, sociaux, économiques et de planification urbaine. [0047] Couplé à un tableau de bord simplifié, chaque indicateur peut être analysé en parallèle au travers de graphiques dynamiques, notamment à légende sélective. [0048] Dans un second temps, l'analyse peut être affinée au niveau de chacun des bâtiments géo localisables. Les données associées permettent une visualisation des caractéristiques du bâti (tableau de bord simplifié) et donnent la possibilité de comparer instantanément plusieurs bâtiments sur la hase d'informations préétablies. [0049] En complément, un tableau de bord élargi au niveau du bâti permet l'acquisition d'informations complètes et cc, sur des critères techniques, énergétiques ou socio-économiques. [0050] D'autres modes de réalisation avancés peuvent comprendre des interfaces homme- machine sophistiquées. L'analyse de données et la géomatique peuvent initier des outils de requête et de visualisation spécifiques. [0051] En particulier, la visualisation des dynamiques au cours du temps peut être avantageuse en matière de prise de décision, par exemple en permettant un suivi de la dynamique de rénovation dans le temps (e.g. selon un pas de temps variable : hebdomadaire, mensuel, annuel). Cette approche peut permettre une identification des rénovations par zonage géographique de l'activité. Ces visualisations peuvent aussi révéler le dynamisme de rénovation, afin le cas échéant de capitaliser sur les actions entreprises, ou de mettre en oeuvre des actions complémentaires. Selon une autre perspective, l'analyse automatique des évolutions temporelles (par année, pal- mois, ou même par semaine) peut permettre des prédictions automatiques permettant notamment d'évaluer l'état futur d'un territoire d'étude. [0052] Les interfaces homme-machine peuvent comprendre des étapes de réalité augmentée et/ou virtuelle (e.g. utilisation de tablette, téléphone, casque VR ou lunettes connectées). Par exemple, dans un mode de réalisation, le procédé comprend une étape consistant à visualiser par superposition (en réalité augmentée) des données en matière énergétique associées à un bâtiment visé par un téléphone portable ou une tablette (impliquant la fonction appareil photo, gyroscope, boussole, géolocalisation). Dans un mode de réalisation, une variante de réalisation peut permettre une déambulation virtuelle (immersive) dans les rues d'une ville, en affichant en surimpression les données en matière d'énergie (textures mapping, etc). Dans un mode de réalisation, un ou plusieurs droncs comprenant un ou plusieurs capteurs infrarouge (ou selon d'autres intervalles de spectre) peuvent être mobilisés, pour des fins diverses (e.g. vérifier sur place les pertes de chaleur sur le toit d'un bâtiment, en cas de doute à la demande, ou pour des études systématiques). L'instrumentation infrarouge n'est pas limitée aux droncs et peut être embarquée (téléphone, tablette, casque VR), etc. [0053] La [fig.3] illustre un exemple de mode de réalisation de l'invention, impliquant une ou plusieurs chaînes de blocs. [0054] De manière générale, le partage de données entre acteurs industriels d'un même secteur est toujours un enjeu, où coopération et concurrence se mélangent. Des motivations à partager les données se heurtent souvent à des velléités de constituer un corpus privé, à des fins exclusives. Indépendamment des stratégies des acteurs industriels, sur le fond, pour l'extraction de données de valeur, il reste avantageux d'accumuler de grandes quantités de données (c.g. croisements, corrélations, apprentissage, etc). [0055] Dans un mode de réalisation, une ou plusieurs chaînes de blocs 300 sont utilisées pour stocker et partager les données (en assurant donc leur qualité (c.g. horodatage, intégrité, validation par consensus, etc). Optionnellement, le partage de ces données (e.g. transactions) est géré (ou permise ou contrôlée) par un ou plusieurs contrats intelligents 340 (e.g. accès aux données par les utilisateurs, gestion des droits, etc.). [0056] Une partie peut être « producteur » de données et/ou « consommateur » de données. Un consommateur de données peut être dénommé « client » ou « demandeur » ou receveur » ou « acheteur » par la suite. Un producteur peut être dénommé émetteur » ou « serveur » ou « fournisseur » ou « vendeur » par la suite. L'expression « et/ou » souligne le fait que la production et la consommation peuvent être successives ou alternatives, ou même simultanées. Comme chaque partie peut acheter etlou vendre, prendre licence etlou concéder licence, céder ou donner ou partager des données qui lui sont propres, elle peut aussi accéder aux données partagées par les autres parties. La mise en partage des données permet de créer d'autres données, dont certaines peuvent avoir de la valeur marchande ou technique ou autre. [0057] L'illustration permet d'appréhender les différentes couches ou niveaux intervenant dans les procédés ou systèmes selon l'invention : - une première couche de métadonnées ou chaîne de blocs ; héritant des propriétés inhérentes à une chaîne de blocs (e.g. intégrité, in-falsifiabilité, etc). Dans un mode de réalisation, la chaine de blocs est peut « tout » contenir (ici les données géographiques, sociodémographiques, les métadonnées, les bases de données tierces etc) mais elle peut être allégée, notamment en déportant les données non-critiques ou volumineuses dans des bases de données secondaires, sous forme de chaine de blocs également 11 (« sidechains »), ou pas i.c. sans utilisation de chaine de blocs ; - une deuxième couche de données 115 appelées ou référencées par la chaîne de blocs 300 (chiffrée en partie ou en totalité) ; ces données 115 comprennent en particulier les données collectées, inférées, reconstruites, etc. Ces données peuvent être stockées dans la hase de données selon différents formats de (.txt, .doc, .rtf, .xml, .json, etc). Les données 115 peuvent aussi comprendre des métriques de téléversement, de téléchargement, d'utilisations, etc lesquelles peuvent à leur tour déterminer des scores de participation ou autres quantifications (au moyen de circuits de décision logiques c.g. des ordinateurs) ; - une troisième couche de coordination ou de régulation entre acteurs (qui jouent tour à tour des rôles de producteur P 301 ou de consommateur C 302, lisant et/ou écrivant sur la chaîne de blocs 100. Les accords entre participants à la chaîne de blocs peuvent être des contrats écrits (hors technique), ou bien partiellement - ou en totalité - transcrits via des contrats intelligents de type 340 ; - une quatrième couche 320 optionnelle peut réguler les contrats intelligents (contrats liés, contrats indépendants, contrat cadre modifiant d'autres contrats en aval, ou à l'inverse en amont, boucles de rétroaction multiples entre contrats, feedforward, etc). Optionnellemcnt, ce bloc 320 peut représenter un ou plusieurs val idatcurs (ou « oracles », lesquels peuvent correspondre à une validation indépendante humaine et/ ou machine i.c. encodée algorithmiquement. [0058] Une chaîne de blocs (« blockchain » en anglais) ou un registre distribué (DLT pour « Distributed Ledger Technology » en anglais) est une base de données distribuée et sécurisée par des techniques cryptographiques. Les transactions échangées sont groupées en « blocs » à intervalles de temps réguliers, de manière sécurisée par cryptographie, lesquels blocs forment une chaîne. Après avoir enregistré les transactions récentes, un nouveau bloc est généré et analysé. Si le bloc est valide (consensus distribué), le bloc peut être horodaté et ajouté à la chaîne de blocs. Chaque bloc est lié au précédent par une clé de hachage. Une fois ajouté à la chaîne de blocs, un bloc ne peut plus être ni modifié ni supprimé, ce qui garantit l'authenticité et la sécurité du réseau. Le chainage utilise des fonctions de hachage et des arbres de Merkle. Un arbre de hachage est constitué par un ensemble de sommes de contrôle interdépendantes. Des sommes de contrôles sont concaténées selon une structure en arbre. Un arbre de hachage permet de pouvoir vérifier l'intégrité d'un ensemble de données sans disposer nécessairement de la totalité des données au moment de la vérification. Les enregistrements dans une chaîne de blocs sont protégés contre la falsification ou la modification par les noeuds de stockage : falsifier un bloc nécessite de falsifier l'ensemble de la chaîne, de sorte que le coût total devient prohibitif et garantit un niveau de confiance en la non-falsification de l'ensemble de la chaîne de blocs. Les transactions sont 12 visibles dans l'ensemble du réseau (sauf élagage dit « pruning »). Le consensus distribué de l'ensemble des noeuds du réseau peut prendre un temps très variable selon les technologies utilisées. Il peut être accéléré en utilisant diverses techniques, notamment des « sidechains », lesquelles augmentent aussi les capacités de stockage. [0059] Une chaîne de blocs peut être publique ou privée, ou selon des gouvernantes inter- médiaires, qui peuvent utiliser différentes barrières à l'entrée (validation par preuve de travail). Une chaîne de blocs « publique » fonctionne sans tiers de confiance (modèle dit « trustless »), généralement avec une validation par preuve de travail complexe (e.g. hashcash). Une chaîne de blocs publique ne définit généralement pas d'autre règle que celle du code constitué par la technologie protocolaire et logicielle qui la compose. Une chaîne de blocs « privée » comprend des noeuds participants au consensus qui sont définis à l'avance puis authentifiés. Ces règles de fonctionnement peuvent être éventuellement extrinsèques. Dans un mode de réalisation, le procédé utilise une chaîne de blocs privée (liste limitée d'intervenants, notamment des utilisateurs enregistrés ou validés ; expertise bâtiment). D'autres modes de réalisation peuvent recourir à une chaîne de blocs publique (avantageuse en cas de déploiement à grande échelle, notamment national). [0060] Dans un mode de réalisation, le mécanisme de contrôle des échanges de données peut être déterminé par un ou plusieurs contrats intelligents. Les chaînes de blocs introduites précédemment peuvent être ou devenir programmables par l'emploi de « contrats intelligents » (« smart contracts » en anglais). Les contrats intelligents sont des logiciels ou protocoles informatiques qui facilitent, vérifient et exécutent la négociation ou l'exécution d'un contrat. Ils visent à émuler ou approcher la logique des clauses contractuelles (droit des contrats). Les contrats intelligents ne sont pas strictement équivalents à des accords contractuels. Ils contribuent à rendre la violation d'un accord coûteux car ils contrôlent un bien par le biais de moyens numériques. Ils peuvent prévoir - ou pas - l'intervention de tiers au contrat pour suivre son exécution (par exemple des machines ou « oracles » ou services d'oracle. Un contrat intelligent est un code logiciel qui est stocké et est exécuté sur/par une chaîne de blocs et est déclenché par des données externes qui lui permet de modifier d'autres données, dans la chaîne de blocs ou ailleurs. L'exécution d'un contrat intelligent est prédictible/ prévisible; à tout le moins le code et donc la nature des calculs ou tests effectués par ce code sont connus. Le code d'un contrat intelligent est stocké sur ou dans la chaîne de blocs ; l'exécution du contrat intelligent est effectué lors de la validation des blocs (les ressources de calcul sont distribuées, ce qui signifie que l'exécution d'un contrat intelligent est sûre en elle-même : le code du contrat intelligent est répliqué en plusieurs noeuds de l'architecture mettant en oeuvre la chaîne de blocs ; étant déterministe, les résultats des différentes exécutions doivent être identiques. Par suite, le code ainsi que 13 l'exécution du code sont sûres. Un contrat intelligent comprend un programme d'ordinateur stocké dans (et/ou exécuté par) ladite chainc de blocs (ou une autre chainc de blocs associée). L'utilisation de contrats intelligents sur la chaine de blocs (ou sur une chainc de blocs secondaires) garantit l'exécution sûre des programmes associés, et permet dans certaines conditions l'auditahilité du code source. [0061] Dans certains modes de réalisation, les contrats intelligents sont eux-mêmes régulés 320 (par exemple par une autorité de régulation). [0062] Dans un mode de réalisation, une communication de données est associée à une transaction financière. Dans un mode de réalisation, le prix des données fixe et prédéfini. Dans un mode de réalisation, le prix est variable et déterminé dynamiquement, par exemple par voie d'enchères, ou par cotation avec carnet d'ordres. Dans certains modes de réalisation, les origines de certaines données météorologiques peuvent être au moins partiellement affichées. Dans un mode de réalisation, un ou plusieurs contrats intelligents implémentent des règles d'échanges suivant des conditions de type FRAND, soit des prix justes, raisonnables et non-discriminatoires. [0063] Dans un mode de réalisation, des données proviennent de sources dites ouvertes (« open data »). Une source ouverte est une source qui n'est pas nécessairement certifiée (ou pas régulée), par exemple par un organisme public ou une institution. La sûreté qui émerge du procédé selon l'invention permet précisément de manipuler des données provenant de sources ouvertes (ce qui n'aurait pas été possible avec des mécanismes n'utilisant pas la gestion de la réputation au travers d'une chaine de blocs). [0064] Dans un mode de réalisation, concrètement, un contrat intelligent 340 peut mettre un oeuvre un ou plusieurs mécanismes : (a) d'accès aux données ou parties de données : -i) gestion des droits d'accès et partages des clefs de chiffrement (dans le cas d'un chiffrement asymétrique la clef privée est secrète et connue du seul utilisateur ou la clef publique peut être connue d'un registre) ; des mécanismes de chiffrement matériel peuvent être utilisés (TPM ou HSM, carte à puce, etc) ; ii) abonnement par unité de temps (journalier, hebdomadaire, mensuel, annuel, etc) et/ou par volume de données (e.g. au Mo octets de données téléchargées) ; des systèmes de crédits ou de points peuvent être utilisés ; b) de paiement ; les transactions peuvent être réglées en unité de compte (crypto-monnaie ou monnaie fiduciaire e.g. USD ou EUR). [0065] De très nombreux scénarii sont possibles en matière d'implémentation de contrats in- telligents. La liste qui suit n'est aucunement exhaustive. Les implémentations en revanche sont construites sur les caractéristiques techniques énumérées ci-avant. Concrètement, et à titre d'exemple, les résidents peuvent scanner leur logement avec leur téléphone portable et télé-verser leur données aux opérateurs ou institutionnels, en contrepartie de quoi des avantages tarifaires peuvent leur être accordés. Autre exemple : certains opérateurs spécialisés (« oracles de fuites thermiques ») peuvent par 14 exemple maintenir des flottes de drones appareillés et valider de manière indépendante les bons résultats obtenus à la suite de travaux (absence ou présence de fuites de chaleur ou de froid). [0066] Les chaincs de blocs garantissant par construction la traçabilité des objets qui y sont enregistrés, des analyses ex post peuvent être conduites par des intervenants indépendants, notamment les pouvoirs publics. Des logements, bâtiments, zones ou agglomération qui seraient en dehors de plages de valeurs acceptables peuvent ainsi être mis en évidence, par des services indépendants (publics ou bien môme privés). Des chaincs de blocs (une chaine de bloc principale en clair et auditable, jointe à une chaine de blocs secondaire dédiée aux informations privées et chiffrées) peuvent ainsi servir d'intermédiaire technique « neutre » (gouvernante algorithmique) entre des acteurs dont les logiques et intérêts peuvent ne pas être nécessairement, et toujours, être congruents. Des transactions financières peuvent faire partie de r implémentation ; par exemple, le téléversement de données de télémesure dans un lot commun de données rendues anonymes servant à de l'apprentissage automatique à grande échelle peut être rémunéré directement en déduction des factures d'énergie. Les contrats intelligents conclus entre fournisseurs de chaud/froid et des services de vérification peuvent être automatisés. Les modèles d'affaires sont pluriels, mais s'inscrivent dans le cadre technique d'un déploiement d'une ou de plusieurs chaincs de blocs, servant de substrat aux modes de réalisation décrits présentement. [0067] Dans un mode de réalisation, les producteurs de données peuvent être des habitants ou résidents. Certaines données de consommation (ou autres) peuvent être éventuellement manipulées en clair ou de manière nominative, si les garanties en matière de respect de la vie privée sont ultérieurement remplies, notamment au regard du règlement no 2016/679, dit Règlement Général sur la Protection des Données, acronyme RGPD. D'autres données peuvent être manipulées via des bases de données chiffrées (ou des chaires de blocs secondaires dont le contenu est également chiffré) Par exemple, les données MAJIC 3 ou les registres des copropriétés peuvent être maintenues sous NDA. [0068] Les données (rendues anonymes ou pas) peuvent être annotées ou scorées ou qualifiées (e.g. niveau de fiabilité, intégrité des données, vraisemblance, droits d'accès, etc). Les données, ou leur accès, téléchargement, et/ou téléversement peuvent faire l'objet de transactions (e.g. selon un prix prédéfini, un prix déterminé par carnet d'ordres, selon l'offre/demande, enchères, etc). L'exécution de contrats intelligents (obligations respectives de parties contractantes selon un code en clair qui peut être audité, sauf exceptions chiffrées ; déclenchement automatique i.e. exécution inévitable - par construction - car conduite en parallèle sur au moins une pluralité de noeuds composant la chaine de blocs). De multiples incitations à partager des données peuvent ainsi être mises en oeuvre. [0069] La [fig.4] illustre un exemple de mode de réalisation de l'invention, impliquant l'application d'un ou plusieurs techniques d'intelligence artificielle aux données stockées dans une ou plusieurs chaines de blocs. [0070] Des techniques d'apprentissage automatique (« machine Lcarning » en anglais) peuvent avantageusement être conduites sur les masses de données collectées (« Big data »). De nouveaux types d'indicateurs peuvent être construits. [0071] En effet, l'application de technologies d'intelligence Artificielle (essentiellement d'apprentissage automatique) couplées au déploiement massif de l'instrumentation et/ ou l'accumulation massive de l'approche dite « Big Data »), permet des analyses particulièrement approfondies (utiles aux décideurs publics). [0072] Différents types d'apprentissage automatique (ou machine) sont possibles. L'apprentissage automatique est un domaine de l'informatique qui utilise des techniques statistiques pour donner aux systèmes informatiques la possibilité "d'apprendre" avec des données (par exemple, pour améliorer progressivement les performances d'une tâche spécifique), et ce sans être explicitement programmé à cette fin. [0073] L'apprentissage automatique est utile pour la détection et la reconnaissance des motifs ou schémas ou patterns. Il est généralement plus facile de collecter les données (par exemple, les données d'un jeu vidéo ou de société) que d'écrire explicitement le programme qui régit le jeu considéré. De plus, des réseaux de neurones (réalisation matérielle de l'apprentissage automatique, ou émulation logicielle) peuvent être réutilisés pour traiter de nouvelles données. L'apprentissage automatique peut être effectué sur des données particulièrement volumineuses, c'est-à-dire en utilisant autant de données que possible (e.g. stabilité, convergence, signaux faibles, etc). De nouvelles données peuvent être ajoutées en permanence et l'apprentissage peut être affiné. [0074] Différents algorithmes d'apprentissage peuvent être utilisés, en combinaison avec les caractéristiques selon l'invention. Le procédé peut comprendre un ou plusieurs algorithmes parmi les algorithmes comprenant: les "machines à vecteur de support" ou "séparateurs à vaste marge" (en anglais « Support Vector Machine », acronyme SVM) ; le « boosting » (classifieurs); les réseaux de neurones (en apprentissage non-supervisé) ; les arbres de décision ("Randon Forest"), les méthodes statistiques comme le modèle de mixture gaussienne ; la régression logistique ; l'analyse discriminante linéaire ; et les algorithmes génétiques. [0075] Les tâches d'apprentissage automatique sont généralement classées en deux grandes catégories, selon qu'il existe un "signal" ou des entrées d'apprentissage ou des "retours d'information" ou sorties disponibles ». [0076] L'expression « apprentissage supervisé" désigne une situation dans laquelle il est présenté à l'ordinateur des exemples d'entrées et des exemples de sorties (réelles ou 16 souhaitées). L'apprentissage consiste alors en l'identification d'un entrelacs de règles fait correspondre les entrées aux sorties (ces règles peuvent être compréhensibles ou non pour l'homme). [0077] L'expression «apprentissage semi-supervisé» désigne une situation dans laquelle l'ordinateur ne reçoit qu'un ensemble de données incomplet: par exemple il existe des données de sortie manquantes. [0078] L'expression « apprentissage par renforcement» consiste à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. Au travers d'expériences itérées, un comportement décisionnel (appelé stratégie ou politique, qui est une fonction associant à l'état courant l'action à exécuter) est déterminé comme étant optimal, en ce qu'il maximise la somme des récompenses au cours du temps. [0079] L'expression «apprentissage non-supervisé» (également appelé apprentissage ap- profondi ou apprentissage profond) désigne une situation dans laquelle aucune annotation n'existe (pas de libellé, pas de description, etc), laissant l'algorithme d'apprentissage seul pour trouver une ou plusieurs structures, entre entrées et sorties. L'apprentissage non-supervisé peut être un objectif en soi (découverte de structures cachées dans les données) ou un moyen de parvenir à un objectif (apprentissage par les fonctionnalités). [0080] En informatique, un « algorithme en ligne » (ou « algorithme onlinc »), est un al- gorithme qui reçoit son entrée non pas en une seule fois, mais comme un flux de données, et qui doit prendre des décisions au fur et à mesure. Dans le cadre de l'apprentissage automatique, il est possible d'utiliser la terminologie d' « algorithme d'apprentissage incrémentai ». [0081] Ne connaissant pas l'intégralité des données, un algorithme d'apprentissage in- crémentai doit faire des choix qui peuvent s'avérer non optimaux a posteriori. Il est possible de réaliser des analyses compétitives en comparant la performance, sur les mêmes données, de l'algorithme d'apprentissage incrémentai et de l'équivalent ayant à disposition l'intégralité des données. Les algorithmes online comprennent notamment des algorithmes dénommés K server, Balance2, Balance-Slack, Double Coverage, Equipoise, Handicap, Harmonie, Random-Slack, Tight Span Algorithm, Tree Algorithm et Work Function Algorithme. Les algorithmes en ligne ont des liens avec les algorithmes probabilistes et approchés. [0082] Selon les modes de réalisation, la contribution humaine dans les étapes d'apprentissage automatique peut varier. Dans certains modes de réalisation, l'apprentissage automatique est appliqué à l'apprentissage automatique lui-même (réflexif). L'ensemble du processus d'apprentissage peut en effet être automatisé, notamment en utilisant plusieurs modèles et en comparant les résultats produits par ces 17 modèles. Dans la plupart des cas, les humains participent à l'apprentissage automatique (Altman in the loop»). Les développeurs ou curateurs sont responsables de la maintenance des amas de données: ingestion de données, nettoyage des données, découverte de modèles etc. Dans certains cas, l'homme n'a pas à intervenir, l'apprentissage est entièrement automatique une fois les données mises à disposition. [0083] L'apprentissage automatique utilisé en combinaison avec les caractéristiques selon l'invention bénéficie généralement du fait de disposer de grandes quantités de données. L'expression anglaise "Big data" désigne la collecte et l'analyse de données, effectuées de manière massive. Ce concept est associé avec des caractéristiques de nature technique qui comprennent: le volume (c.g. grandes collections de données, même si elles sont redondantes), la variété (c.g. de nombreuses sources différentes sont utilisées), la vélocité (e.g. les données sont « &aiches » ou constamment mises à jour dans des environnements changeants ou dynamiques), attestant d'une certaine véracité (c.g. les signaux faibles qui sont noyés dans le bruit ne sont pas supprimés et peuvent par suite être détectés ou amplifiés), pour représenter in fine une certaine valeur (par exemple d'utilité du point de vue technique et/ou métier i.c. business). [0084] Dans un mode de réalisation, l'apprentissage automatique est non-supervisé, ou est appliqué sur différentes techniques d'apprentissage automatique mises en concurrence. [0085] En l'espèce, les techniques d'apprentissage machine peuvent être avantageusement déployées sur les données issues des sources précédemment décrites (selon différentes perspectives : e.g. optimisation des tournées des drones de vérification, pièces particulières à vérifier lors des scans de particuliers, etc). [0086] La [fig.5] illustre un exemple de mode de réalisation de l'invention, utilisant des ins- trumentations spécifiques. [0087] L'emploi de différents capteurs (« sensors » en anglais) et/ou d'actuateurs (« actuators » en anglais), plus généralement d'instrumentation, peut permettre d'augmenter plus encore la quantité et/ou la qualité des données collectées et manipulées. [0088] La figure montre des bâtiments (e.g. 500, 501), comprenant un ou plusieurs logements. Le domaine bâti peut être mesuré par différents moyens d'observation, lesquels peuvent être divers. L'instrumentation peut être active, ou passive ou relever d'une combinaison de mesures actives (envois de données volontaires ou à la demande) et passives (capteurs distribués). [0089] L'instrumentation peut comprendre des compteurs intelligents (EDF, GRDF, CPCU, SUEZ) i.e. de télémesure. Ces compteurs peuvent permettre de détecter des anomalies de consommation énergétique (production de chaleur ou de froid). Les données de télémesure par ces compteurs intelligents peuvent aussi être manipulées de manière à détecter, directement ou indirectement, des inefficiences dans les systèmes de 18 chauffage (et/ou de refroidissement). [0090] Les sources de données peuvent aussi comprendre des envois volontaires de données par les habitants des logements. [0091] L'instrumentation peut comprendre l'utilisation de satellites d'observation (510), en particulier en bande infrarouge (thermographie infrarouge, laquelle peut également être réalisée par avion, hélicoptère ou drone pour identifier les bâtiments déperditifs) [0092] L'instrumentation peut comprendre des drones (520) c.g. stationnaires ou mouvants. Dans un mode de réalisation, le procédé selon l'invention comprend l'étape consistant à dépêcher un drone instrumenté sur site pour effectuer des mesures en plusieurs endroits précis (e.g. IR, vents, fuites, etc). [0093] L'instrumentation peut comprendre des mâts d'observations (530), en la forme de capteurs installés sur les relais de téléphonie mobile, dans les bâtiments hauts, etc ; des capteurs peuvent aussi être insérés dans différents supports urbains (non représentés e.g. mobilier urbain, éclairage pubic, colonne Morris, chaussées, etc). Un mât d'observation urbain peut surveiller différents paramètres (c.g. température air, hygrométrie, température de surface, ...), par exemple pour la détection d'îlots de chaleur urbain. [0094] L'instrumentation peut être massivement distribuée : des capteurs embarqués dans les véhicules peuvent de manière opportuniste mesurer « en continu » les artères urbaines, ainsi que les réseaux secondaires. Les lieux de vie suscitant des déplacements seront surveillés en proportion du trafic. [0095] L'instrumentation peut aussi résulter de contributions volontaires (« crowd-sourcing »). Par exemple, en utilisant des capteurs IR embarqués dans les produits électroniques grand public e.g. des téléphones portables (550), les instruments ou capteurs peuvent être distribués, voire disséminés dans l'environnement urbain, ce qui permet de multiples mesures, corrélations et corroborations. D'abord, les scans par imagerie IR peuvent être effectués par les résidents eux-mêmes (isolation IR, envoi passifs de données de télémesure EDF, etc). Ensuite, les capteurs embarqués dans les téléphones portables peuvent agir comme autant de « sondes » tierces scannant l'environnement, détectant directement ou indirectement les déperditions de chaleur (ou de froid dans les pays du Golfe). Les remontées d'informations peuvent être massives et pertinentes. Selon cette perspective chaque objet (Internet des Objets) etlou habitant peut participer aux remontées d'informations temps-réel. [0096] Dans un mode de réalisation avantageux, cette remontée d'informations distribuée (« crowd-sourcing ») de données (homme etlou machine) peut être implémenté dans une chaîne de blocs, dont un avantage est notamment de constituer un socle de données « vraies » (intègres, sûres), traçant les contributions de chacun (« analytics » ou historique indélébile). Les autres avantages ont été énumérés ci-avant (exécution sûres 19 et inévitables de « smart contract » de récompense/pénalité etc). Des systèmes de récompense peuvent être mis en oeuvre (chaque habitant peut en effet faire remonter de l'information en temps réel aux pouvoirs publics) ; dans le même temps, les libertés individuelles peuvent être préservées en utilisant notamment des outils cryptographiques, de « zero-knowledge », ou autres techniques préservant le respect de la vie privée). [0097] Dans un mode de réalisation, des zones manquant d'informations peuvent susciter des campagnes d'incitations, éventuellement virales (c.g. publicités électroniques, SMS, emailings, etc) peuvent être conduites afin de d'inciter à la remontée d'informations (avec contrepartie financière par exemple). Ces remontées d'informations peuvent Avantageusement être implémentées via l'utilisation de contrats intelligents. [0098] La présente invention peut s'implémenter à partir d'éléments matériel et/ou logiciel. Elle peut être disponible en tant que produit programme d'ordinateur sur un support lisible par ordinateur. Le support peut être électronique, magnétique, optique, ou électromagnétique. [0099] Matériellement, les modes de réalisation de l'invention peuvent être réalisés par or- dinateur. Par exemple, une architecture distribuée du type « informatique dans les nuages » (« cloud computing » en anglais). Des serveurs en pair-à-pair, entièrement ou partiellement distribués (existences de centres) peuvent interagir. Une chaîne de blocs repose sur une architecture décentralisée, qui peut être plus ou moins distribuée. Une mise en oeuvre par chaîne de blocs ne fait pas obstacle à l'existence d'une ou de plusieurs noeuds privilégiés, quand il s'agit de cloud privé ou de chaîne de blocs privée. Les accès peuvent être multiplateformes (e.g. depuis ordinateur portable, téléphone portable, application Web, etc). [0100] L'apprentissage automatique peut correspondre à des architectures matérielles qui sont émulables ou simulables par ordinateur (e.g. CPU-GPU), mais parfois non (des circuits dédiés à l'apprentissage peuvent exister). [0101] Selon les modes de réalisation, le procédé selon l'invention peut être mis en oeuvre sur ou par un ou plusieurs réseaux de neurones. Un réseau de neurones selon l'invention peut être un ou plusieurs réseaux de neurones choisis parmi les réseaux de neurones comprenant : a) un réseau de neurones artificiels (en anglais «freclibrward neural network »; b) un réseau de neurones artificiels acyclique, e.g. un perceptron multicouche, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents ; c) un réseau de neurones à propagation avant ; d) un réseau de neurones de Hop field (un modèle de réseau de neurones récurrents à temps discret dont la matrice des connexions est symétrique et nulle sur la diagonale et où la dynamique est asynchrone, un seul neurone étant mis à jour à chaque unité de temps) ; e) un réseau de neurones récurrents (constitué d'unités interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure) ; f) un réseau neuronal convolutif (en anglais « CNN » ou « ConvNet » pour « Convolutional Neural Nettvorks », un type de réseau de neurones artificiels acycliques feedforward, par empilage multicouche de perceptrons) ou g) un réseau antagonistes génératifs (en anglais « Genet-olive Adversarial Networks » acronymes GANs, classe d'algorithmes d'apprentissage non-supervisé) 21 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] [Revendication 5] REVENDICATIONS1. Procédé mis en oeuvre par ordinateur pour l'aide à la décision pour la rénovation énergétique de bâtiment, le procédé comprenant les étapes consistant à : - collecter (110) des données relatives aux systèmes de chauffage et/ou de climatisation d'une pluralité de bâtiments, comprenant un ou plusieurs logements ; - estimer (112) de manière quantitative et/ou qualitative les consommations d'énergie associées aux logements et/ou bâtiments pour lesdits systèmes de chauffage et/ou de climatisation, notamment à partir des données collectées; - déterminer (140) un ou plusieurs bâtiments à rénover parmi la pluralité de bâtiments en fonction d'un ou de plusieurs critères de sélection prédéfinis. 2. Procédé selon la revendication 1, l'étape consistant à estimer de manière qualitative les consommations d'énergie comprenant l'étape consistant à collecter (113) des données depuis un ou plusieurs sites Internet de petites annonces immobilières présentant le score de diagnostic de performance énergétique dit DPE d'un logement dans un bâtiment et à estimer la valeur de consommation d'énergie du bâtiment associé. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre l'étape consistant à afficher (120): - une pluralité de données parmi des données énergétiques, sociales et techniques associées à un ou plusieurs bâtiments et/ou - un ou plusieurs indicateurs déterminés à partir desdites données énergétiques, sociales et techniques, lesdits indicateurs comprenant des indicateurs énergétiques, des indicateurs techniques, des indicateurs socio-économiques et des indicateurs de planification urbaine. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, l'étape (140) consistant à sélectionner un ou plusieurs bâtiments à rénover étant fonction de critères prédéfinis comprenant notamment le taux de vacance, le taux de logements médiocres et le taux de propriétaires occupants. 5. Procédé selon la revendication 1, l'étape (112) consistant à estimer de manière quantitative et/ou qualitative les consommations d'énergie comprenant une ou plusieurs étapes d'apprentissage automatique. [Revendication 6] 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, tout ou partie des données collectées (110) et/ou estimées (112) et/ou déterminées (140) étant stockées dans une ou plusieurs chaînes de blocs. [Revendication 7] 7. Procédé selon la revendication 6, comprenant en outre une étape consistant à exécuter un ou plusieurs contrats intelligents hébergés par une ou plusieurs desdites chaines de blocs, de manière à effectuer une ou plusieurs transactions. [Revendication 8] 8. Procédé selon la revendication 7, lesdites transactions concernant des télé-versements et/ou des téléchargements de données avec une contrepartie financière, lesdites données concernant notamment des informations de consommation énergétique, par exemple associées à des déperditions de chaleur et/ou de froid d'un bâtiment ou un logement dans un bâtiment. [Revendication 9] 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre une étape consistant à recevoir des données, de consommation et/ou de déperditions d'énergie, depuis un ou plusieurs capteurs, généralement instrumentation, mobiles ou installés dans un ou plusieurs bâtiments. [Revendication 10] 10. Un produit programme d'ordinateur, ledit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code permettant d'effectuer les étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. [Revendication 11] 11. Système pour la gestion de la rénovation énergétique de bâtiments, comprenant : [Revendication 12] - un ou plusieurs capteurs pour mesurer et/ou collecter des données consommations etlou les déperditions d'énergie de logements et/ou de bâtiments ; [Revendication 13] - un ou plusieurs ordinateurs pour le stockage etlou le traitement de données concernant les consommations etlou les déperditions d'énergie de logements et/ou de bâtiments. 12. Système selon la revendication 11, un ou plusieurs des ordinateurs comprenant des ressources de calcul et de stockage pour implémenter une ou plusieurs chaines de blocs pour le stockage et/ou le traitement des données concernant les consommations et/ou les déperditions d'énergie de logements dans des bâtiments ; 13. Système selon la revendication 11 ou 12, un capteur étant choisi parmi un compteur intelligent, de consommation d'électricité etlou de gaz ; un capteur de température ; un capteur pour l'acquisition d'image 23 [Revendication 14] [Revendication 15] dans la bande infrarouge ; un capteur configure pour déterminer l'occupation d'un logement ; un capteur d'hygrométrie ; ou un capteur configure pour déterminer la qualité de l'air. 14. Système selon la revendication 13, un ou plusieurs capteurs étant embarques dans un drone. 15. Système selon l'une quelconque des revendications 11 à 14, comprenant en outre un ou plusieurs écrans d'affichage choisis parmi un écran de téléphone portable, une tablette, un moniteur informatique, une télévision, un casque de réalité augmentée et/ou virtuelle.