# LAD-BNet: Réseaux à Double Branche Conscients des Lags pour la Prévision Énergétique Temps Réel sur Dispositifs Edge

Jean-Philippe Lignier

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Jean-Philippe Lignier. LAD-BNet: Réseaux à Double Branche Conscients des Lags pour la Prévision Énergétique Temps Réel sur Dispositifs Edge. 2025. hal-05369317

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Preprint submitted on 17 Nov 2025

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# LAD-BNet: Réseaux à Double Branche
Conscients des Lags pour la Prévision
Énergétique Temps Réel sur Dispositifs
Edge

Jean-Philippe Lignier

Responsable Énergie & Chercheur Associé

Laboratoire PIMENT
(Physique et Ingénierie Mathématique pour l'Énergie,
l'Environnement et le Bâtiment)

Université de La Réunion
97400 Saint-Denis, La Réunion, France

Courriel: jean-philippe.lignier@tangibleassets.org

Version 2.0 — Décembre 2025
## Historique des versions

**v2.0**

*Décembre 2025* — Figures haute résolution, section méthodologie affinée, discussion élargie des applications industrielles, expériences d'ablation supplémentaires, qualité de présentation améliorée, version française.

**v1.0**

*Novembre 2025* — Soumission initiale du preprint sur arXiv (11 Nov 2025) et HAL (17 Nov 2025). Version anglaise, 27 pages, soumis à *Energy and AI*.

© 2025 Jean-Philippe Lignier. Article sous licence CC-BY 4.0.
Résumé

La prévision énergétique temps réel sur dispositifs edge représente un défi majeur pour l'optimisation des réseaux intelligents et des bâtiments connectés. Nous présentons LAD-BNet (Lag-Aware Dual-Branch Network), une architecture neuronale innovante optimisée pour l'inférence edge avec Google Coral TPU.

Notre approche hybride combine une branche dédiée à l'exploitation explicite des *lags* temporels avec un Réseau Convolutif Temporel (TCN) à convolutions dilatées, permettant la capture simultanée des dépendances à court et long terme. Testé sur des données réelles de consommation énergétique avec une résolution temporelle de 10 minutes, LAD-BNet atteint 14,49% de MAPE à l'horizon 1 heure avec seulement 18 ms de temps d'inférence sur *Edge* TPU, représentant une accélération de 8-12× par rapport au CPU.

L'architecture multi-échelle permet des prédictions jusqu'à 12 heures avec une dégradation contrôlée des performances. Notre modèle démontre une amélioration de 2,39% par rapport aux lignes de base LSTM et de 3,04% par rapport aux architectures TCN pures, tout en maintenant une empreinte mémoire de 180 Mo compatible avec les contraintes des dispositifs embarqués.

Ces résultats ouvrent la voie aux applications industrielles en optimisation énergétique temps réel, gestion de la demande et planification opérationnelle.

**Mots-clés:** prévision énergétique ; informatique en périphérie ; réseaux de neurones ; réseaux convolutifs temporels ; apprentissage profond ; Internet des Objets ; réseau intelligent ; IA embarquée

Abstract

Real-time energy forecasting on edge devices represents a major challenge for smart grid optimization and intelligent buildings. We present LAD-BNet (Lag-Aware Dual-Branch Network), an innovative neural architecture optimized for edge inference with Google Coral TPU. Our hybrid approach combines a branch dedicated to explicit exploitation of temporal lags with a Temporal Convolutional Network (TCN) featuring dilated convolutions, enabling simultaneous capture of short and long-term dependencies. Tested on real energy consumption data with 10-minute temporal resolution, LAD-BNet achieves 14.49% MAPE at 1-hour horizon with only 18ms inference time on Edge TPU, representing an 8-12× acceleration compared to CPU. The multi-scale architecture enables predictions up to 12 hours with controlled performance degradation. Our model demonstrates a 2.39% improvement over LSTM baselines and 3.04% over pure TCN architectures, while maintaining a 180 MB memory footprint suitable for embedded device constraints.

**Keywords:** energy forecasting; edge computing; neural networks; temporal convolutional networks; deep learning; Internet of Things; smart grid; edge AI
# Contents

## 1 Introduction 5

1.1 Contexte Scientifique 5

1.2 État de l'Art 5

1.3 Énoncé du Problème et Contributions 5

1.4 Organisation de l'Article 6

## 2 Matériels et Méthodes 7

2.1 Architecture LAD-BNet 7

2.1.1 Philosophie de Conception 7

2.1.2 Architecture Globale 7

2.1.3 Justification des Choix Architecturaux 7

2.2 Ingénierie des Caractéristiques 9

2.2.1 Caractéristiques Temporelles et Contextuelles 9

2.2.2 *Lags* et Statistiques Glissantes 9

2.2.3 Caractéristiques Météorologiques et Interactions 10

2.3 Préparation des Données 10

2.3.1 Normalisation 10

2.3.2 Fenêtrage Temporel 10

2.4 Entraînement et Optimisation 11

2.4.1 Configuration d'Entraînement 11

2.4.2 Régularisation 11

2.4.3 Séparation Entraînement/Validation/Test 11

2.5 Déploiement sur *Edge* TPU 11

2.5.1 Conversion TensorFlow Lite 11

2.5.2 Compilation *Edge* TPU 11

2.5.3 Infrastructure de Déploiement 11

2.6 Métriques d'Évaluation 11

2.6.1 Précision Prédictive 11

2.6.2 Performance d'Inférence 12

2.6.3 Consommation de Ressources 12

2.7 Protocole Expérimental 13

2.7.1 Lignes de Base et Comparaisons 13

2.7.2 Validation Multi-Horizons 13

2.7.3 Reproductibilité 13

## 3 Résultats 14

3.1 Performance Prédictive 14

3.1.1 MAPE Multi-Horizons 14

3.1.2 Comparaison avec les Lignes de Base 15

3.1.3 Analyse Temporelle des Erreurs 15

3.2 Performance d'Inférence 16

3.2.1 Temps d'Inférence 16

3.2.2 Débit 16

3.2.3 Consommation de Ressources 16

3.3 Extensibilité et Multi-Échelle 18

3.3.1 Extensibilité Horizontale 18

3.3.2 Adaptabilité Multi-Échelle 18

3.3.3 Apprentissage par Transfert 18

3.4 Analyse d'Ablation 18

3.4.1 Contributions des Branches 18
<table><tbody><tr><td>3.4.2</td><td>Impact des Caractéristiques</td><td>18</td></tr><tr><td>3.5</td><td>Robustesse et Fiabilité</td><td>19</td></tr><tr><td>3.5.1</td><td>Robustesse aux Données Manquantes</td><td>19</td></tr><tr><td>3.5.2</td><td>Stabilité à Long Terme</td><td>19</td></tr><tr><td>3.5.3</td><td>Fiabilité Système</td><td>19</td></tr><tr><td>4</td><td>Discussion</td><td>20</td></tr><tr><td>4.1</td><td>Interprétation des Résultats</td><td>20</td></tr><tr><td>4.1.1</td><td>Supériorité de l'Architecture à Double Branche</td><td>20</td></tr><tr><td>4.1.2</td><td>Efficacité des Convolutions Dilatées</td><td>20</td></tr><tr><td>4.1.3</td><td>Impact de la Quantification</td><td>20</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Positionnement par Rapport aux Travaux Antérieurs</td><td>20</td></tr><tr><td>4.2.1</td><td>Comparaison avec la Littérature</td><td>20</td></tr><tr><td>4.2.2</td><td>Originalité de l'Approche</td><td>20</td></tr><tr><td>4.3</td><td>Applications Industrielles</td><td>22</td></tr><tr><td>4.3.1</td><td>Optimisation Énergétique Temps Réel</td><td>22</td></tr><tr><td>4.3.2</td><td>Gestion Intelligente de Micro-réseaux</td><td>22</td></tr><tr><td>4.3.3</td><td>Maintenance Prédictive</td><td>22</td></tr><tr><td>4.3.4</td><td>Participation aux Marchés de l'Énergie</td><td>22</td></tr><tr><td>4.3.5</td><td>Intégration Système de Gestion Technique du Bâtiment</td><td>22</td></tr><tr><td>4.4</td><td>Limitations de l'Étude</td><td>22</td></tr><tr><td>4.4.1</td><td>Généralisation à Différents Types de Bâtiments</td><td>22</td></tr><tr><td>4.4.2</td><td>Dépendance aux Prévisions Météorologiques</td><td>22</td></tr><tr><td>4.4.3</td><td>Horizon de Prévision Limité</td><td>23</td></tr><tr><td>4.4.4</td><td>Coût Matériel</td><td>23</td></tr><tr><td>4.5</td><td>Perspectives de Recherche</td><td>24</td></tr><tr><td>4.5.1</td><td>Architecture Basée sur l'Attention</td><td>24</td></tr><tr><td>4.5.2</td><td>Apprentissage Multi-Tâches</td><td>24</td></tr><tr><td>4.5.3</td><td>Quantification Adaptative</td><td>24</td></tr><tr><td>4.5.4</td><td>Apprentissage Fédéré</td><td>24</td></tr><tr><td>4.5.5</td><td>Prévision Probabiliste</td><td>24</td></tr><tr><td>4.6</td><td>Implications pour l'IA Embarquée</td><td>24</td></tr><tr><td>4.6.1</td><td>Conception sous Contraintes Matérielles</td><td>24</td></tr><tr><td>4.6.2</td><td>Compromis Précision-Efficacité</td><td>24</td></tr><tr><td>4.6.3</td><td>Viabilité de l'Informatique en Périphérie pour l'Énergie</td><td>24</td></tr><tr><td>5</td><td>Conclusions</td><td>26</td></tr><tr><td>5.1</td><td>Résumé des Contributions</td><td>26</td></tr><tr><td>5.2</td><td>Impact Pratique</td><td>26</td></tr><tr><td>5.3</td><td>Impact Théorique</td><td>26</td></tr><tr><td>5.4</td><td>Perspectives d'Évolution</td><td>27</td></tr><tr><td>5.5</td><td>Conclusion Finale</td><td>28</td></tr><tr><td colspan="2">Remerciements</td><td>30</td></tr><tr><td colspan="2">Références</td><td>31</td></tr><tr><td colspan="2">Annexes</td><td>33</td></tr><tr><td colspan="2">A Spécifications Techniques Détaillées</td><td>33</td></tr><tr><td>A.1</td><td>Matériel de Développement (Entraînement)</td><td>33</td></tr><tr><td>A.2</td><td>Matériel de Production (Inférence Edge)</td><td>33</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>B Hyperparamètres Optimisés</td><td>34</td></tr><tr><td>C Caractéristiques du Jeu de Données</td><td>34</td></tr><tr><td>D Liste Complète des Caractéristiques (28)</td><td>35</td></tr><tr><td>E Architecture du Modèle (Notation Keras)</td><td>35</td></tr><tr><td>F Disponibilité et Licence</td><td>37</td></tr><tr><td>F.1 Licence de l'Article</td><td>37</td></tr><tr><td>F.2 Licence du Code Source</td><td>37</td></tr></table>
# 1 Introduction

## 1.1 Contexte Scientifique

La transition énergétique et le déploiement massif des énergies renouvelables nécessitent des systèmes de prévision énergétique précis et réactifs [13, 14]. Les réseaux intelligents modernes génèrent des volumes massifs de données temporelles à haute résolution, mais leur traitement centralisé pose des problèmes de latence, de bande passante et de confidentialité. L'informatique en périphérie (edge computing) émerge comme un paradigme prometteur, permettant le traitement local des données avec des latences minimales et une autonomie accrue [1].

Cependant, les contraintes matérielles des dispositifs edge (mémoire limitée, puissance de calcul réduite, consommation énergétique) imposent des compromis architecturaux significatifs [9]. Les modèles d'apprentissage profond traditionnels, bien que performants, sont souvent trop coûteux pour l'inférence temps réel sur matériel embarqué. Les architectures optimisées pour l'edge doivent concilier précision prédictive, efficacité computationnelle et faible empreinte mémoire [10].

## 1.2 État de l'Art

Les approches actuelles de prévision énergétique se divisent en plusieurs catégories. Les méthodes statistiques classiques telles qu'ARIMA et SARIMA [2] offrent une interprétabilité élevée mais peinent à capturer les non-linéarités complexes des séries temporelles énergétiques. Les réseaux de neurones récurrents, particulièrement les LSTM [3] et GRU, dominent la littérature récente grâce à leur capacité à modéliser les dépendances temporelles longues [4, 17, 18]. Cependant, leur nature séquentielle limite la parallélisation et augmente les temps d'inférence.

Les Réseaux Convolutifs Temporels (TCN) [5] ont récemment démontré des performances compétitives avec une meilleure efficacité computationnelle. Les convolutions causales préservent la causalité temporelle tandis que les convolutions dilatées étendent exponentiellement le champ réceptif. Néanmoins, les TCN purs négligent parfois l'exploitation explicite des *lags* temporels, pourtant fondamentale en prévision énergétique où les autocorrélations sont fortes [10].

Les architectures Transformer [24] adaptées aux séries temporelles ont également émergé récemment, avec des modèles spécialisés comme Informer [6] et Autoformer [7] démontrant des performances compétitives [25]. N-BEATS [8] offre une alternative interprétable basée sur l'expansion de bases.

L'accélération matérielle via TPU et NPU a transformé le paysage de l'IA embarquée [9]. Google Coral offre des performances d'inférence remarquables pour les modèles TensorFlow Lite quantifiés [11, 12], mais impose des contraintes architecturales strictes. La conception de modèles exploitant pleinement ces accélérateurs tout en maintenant la précision prédictive reste un défi ouvert [21, 22].

## 1.3 Énoncé du Problème et Contributions

Cette recherche aborde la question suivante: *comment concevoir une architecture neuronale pour la prévision énergétique temps réel qui soit à la fois précise, rapide et compatible avec les contraintes des dispositifs edge?*

Nous identifions trois limitations majeures des approches existantes: exploitation insuffisante des *lags* dans les TCN, absence d'architectures hybrides optimisées pour *Edge* TPU, et manque de solutions déployables en production industrielle.

Nos contributions principales sont les suivantes:
* Proposition de LAD-BNet, une architecture innovante à double branche combinant exploitation explicite des *lags* et convolutions temporelles dilatées;

* Démonstration d'une amélioration significative des performances prédictives sur données réelles de consommation énergétique;

* Validation de l'efficacité computationnelle sur Google Coral TPU avec des temps d'inférence inférieurs à 20 ms;

* Fourniture d'une solution complète prête pour la production incluant surveillance, alertes et tableau de bord temps réel.

## 1.4 Organisation de l'Article

Cet article est organisé comme suit. La Section 2 détaille l'architecture LAD-BNet et les choix méthodologiques. La Section 3 présente les résultats expérimentaux. La Section 4 discute les implications, limitations et perspectives. La Section 5 conclut sur les contributions et applications industrielles.
# 2 Matériels et Méthodes

## 2.1 Architecture LAD-BNet

### 2.1.1 Philosophie de Conception

LAD-BNet repose sur l'hypothèse que les séries temporelles énergétiques contiennent à la fois des dépendances explicites (*lags*) et des motifs implicites (schémas récurrents) [10]. Une architecture à double branche permet de spécialiser chaque branche dans l'extraction d'un type de caractéristiques, puis de fusionner ces représentations complémentaires.

### 2.1.2 Architecture Globale

Le modèle accepte en entrée une séquence de 144 pas temporels (24 heures à résolution 10 minutes) avec 27 caractéristiques par pas. L'architecture se décompose en trois modules principaux, illustrés en Figure 1:

**Branche 1 (Branche Lag):** Cette branche exploite les 24 derniers pas temporels (4 heures) via un réseau dense profond [3]. Les *lags* temporels (kW_lag_6, kW_lag_12, kW_lag_24, kW_lag_72, kW_lag_144) présentent de fortes corrélations avec la consommation future [17, 18]. L'architecture séquentielle comprend un aplatissement de la séquence en vecteur de dimension 648, suivi de deux couches denses de dimensions 256 et 128 avec normalisation par lots et abandon (*dropout*) de 0,1.

**Branche 2 (Branche TCN):** Cette branche traite la séquence complète via des convolutions temporelles [5]. Deux convolutions causales de 64 filtres avec noyaux de taille 3 capturent les motifs locaux. Une convolution dilatée de 128 filtres avec facteur de dilatation 2 étend le champ réceptif à l'ensemble de la séquence. Un double agrégation (*pooling*) moyen et maximum extrait les caractéristiques les plus saillantes [10].

**Module de Fusion:** Les représentations des deux branches sont concatenées puis projetées via des couches denses de dimensions 256 et 128 avec abandon [4]. La couche de sortie génère 72 prédictions correspondant à un horizon de 12 heures.

### 2.1.3 Justification des Choix Architecturaux

La conception à double branche est motivée par l'analyse de corrélation des caractéristiques [10]. Les *lags* présentent un coefficient de détermination $R^2$ supérieur à 0,85 avec la consommation future, justifiant une branche dédiée [17]. Les convolutions dilatées [5] offrent un champ réceptif exponentiel: avec un noyau de taille 3 et dilatation 2, le champ réceptif atteint 7 pas temporels en une seule couche.

L'abandon uniforme à 0,1 est un compromis entre régularisation et capacité d'apprentissage [4]. La normalisation par lots stabilise l'entraînement et accélère la convergence. Le double *pooling* capture simultanément la tendance moyenne et les extrema, informations crucales pour prédire les pics énergétiques [21].
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1: Architecture à double branche de LAD-BNet. La Branche *Lag* (gauche, violet) traite les 24 derniers pas temporels via des couches denses pour capturer les dépendances à court terme. La Branche TCN (droite, bleu) traite la séquence complète via des convolutions dilatées pour capturer les motifs à long terme. Le Module de Fusion (centre, vert) combine les deux représentations via des couches denses pour les prédicitions multi-horizons (1-12 heures). L'architecture comprend ~245 000 paramètres avec une taille de modèle quantifié de 271,6 Ko (int8), permettant un déploiement *edge* efficace.</figcaption></figure>
## 2.2 Ingénierie des Caractéristiques

Le pipeline complet d'ingénierie des caractéristiques, détaillé en Figure 2, transforme les données brutes des capteurs en vecteur de 27 caractéristiques utilisé comme entrée du modèle.

### 2.2.1 Caractéristiques Temporelles et Contextuelles

La construction du vecteur de caractéristiques repose sur l'extraction d'informations multi-échelles [10]. Les caractéristiques temporelles cycliques (hour\_sin/cos, month\_sin/cos, dayofweek\_sin/cos) encodent la périodicité naturelle via transformation trigonométrique, évitant la discontinuité artificielle (23h→0h). Les caractéristiques contextuelles binaires (weekend, is\_holiday, is\_business\_hours, is\_night, is\_morning\_peak, is\_evening\_peak) capturent les régimes d'exploitation distincts du bâtiment [15].

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2: Pipeline d'ingénierie des caractéristiques transformant les données brutes des capteurs en vecteur de 27 caractéristiques. Six catégories de caractéristiques sont dérivées: (1) Caractéristiques temporelles cycliques; (2) Caractéristiques météorologiques; (3) Caractéristiques contextuelles binaires; (4) *Lags* temporels; (5) Statistiques glissantes; (6) Terme d'interaction. Toutes les caractéristiques sont normalisées dans [0,1] via MinMaxScaler avant entrée du modèle.</figcaption></figure>

### 2.2.2 *Lags* et Statistiques Glissantes

Les *lags* temporels à horizons multiples (1h, 2h, 4h, 12h, 24h) fournissent une mémoire explicite du système [17, 18]. Les statistiques glissantes (moyenne, écart-type, maximum, minimum) sur fenêtres glissantes (1h, 2h, 4h) caractérisent la volatilité et les tendances locales [2]. Ces caractéristiques agrégées réduisent la sensibilité au bruit de mesure.
### 2.2.3 Caractéristiques Météorologiques et Interactions

Les caractéristiques météorologiques (température sèche DBT, humidité relative RH) influencent fortement la consommation via la charge de climatisation [13]. La caractéristique d'interaction température-humidité (DBT × RH / 100) capture les effets non-linéaires sur le confort thermique et donc sur la demande énergétique [14].

## 2.3 Préparation des Données

### 2.3.1 Normalisation

Toutes les caractéristiques sont normalisées viaMinMaxScaler dans l'intervalle [0,1] [10]. Cette normalisation garantit la stabilité numérique et accélère la convergence de la descente de gradient. Les paramètres du normalisateur (minimum et maximum par caractéristique) sont sauvegardés pour la dénormalisation post-inférence.

### 2.3.2 Fenêtrage Temporel

Les données sont transformées en séquences via fenêtre glissante [4]. Chaque échantillon d'entraînement comprend 144 pas temporels d'entrée (24h) et 72 pas de sortie (12h). Un pas de 1 génère des séquences fortement corrélées, ce qui favorise la généralisation mais augmente le jeu de données apparent.
## 2.4 Entraînement et Optimisation

### 2.4.1 Configuration d'Entraînement

L'entraînement utilise l'optimiseur Adam avec taux d'apprentissage de 0,0005, choisi après recherche sur grille dans [0,0001 ; 0,001] [4]. La fonction de perte est l'erreur quadratique moyenne (MSE), adaptée à la régression temporelle. La taille de lot de 16 équilibre stabilité du gradient et vitesse d'entraînement. L'entraînement est effectué sur 400 époques avec arrêt précoce basé sur la perte de validation (patience de 50 époques).

### 2.4.2 Régularisation

Outre l'abandon, nous appliquons une normalisation par lots après chaque couche dense et convolutive [3]. Cette double régularisation prévient le surapprentissage tout en accélérant la convergence. Les poids sont initialisés via glorotUniform, optimal pour les activations ReLU.

### 2.4.3 Séparation Entraînement/Validation/Test

Les données sont divisées chronologiquement: 70% entraînement, 15% validation, 15% test [10]. La séparation chronologique préserve la distribution temporelle et évite la fuite de données. La validation guide la sélection des hyperparamètres, tandis que le test évalue la généralisation finale.

## 2.5 Déploiement sur Edge TPU

### 2.5.1 Conversion TensorFlow Lite

Le modèle Keras entraîné est converti en TensorFlow Lite avec quantification entière int8 complète [11]. Cette quantification réduit la taille du modèle de 75% et accélère l'inférence TPU [12]. Le processus de quantification utilise un jeu de données représentatif pour calibrer les échelles de quantification, minimisant la perte de précision.

### 2.5.2 Compilation Edge TPU

Le modèle TFLite est compilé pour Edge TPU via le compilateur edgetpu _compiler [9]. Toutes les opérations sont mappées sur le TPU à l'exception de quelques opérations mineures de post-traitement qui s'exécutent sur CPU. Le taux de compilation Edge TPU atteint 95%, garantissant une accélération maximale.

### 2.5.3 Infrastructure de Déploiement

Le système de production tourne sur Raspberry Pi 4B (8 Go RAM) équipé de Google Coral USB Accelerator [9, 23]. L'architecture complète de déploiement est illustrée en Figure 8. Le moteur d'exécution PyCoral gère l'interface TPU. Un service systemd garantit le redémarrage automatique en cas d'erreur. Le tableau de bord Streamlit offre une visualisation temps réel accessible via navigateur web.

## 2.6 Métriques d'Évaluation

### 2.6.1 Précision Prédictive

La métrique principale est l'Érreur Absolue Moyenne en Pourcentage (MAPE), définie comme:

$$MAPE = \frac{100}{n} \sum_{i=1}^{n} \left| \frac{y_{réel,i} - y_{prédit,i}}{y_{réel,i}} \right| \quad (1)$$

Le MAPE offre une interprétation intuitive en pourcentage et est robuste aux changements
d'échelle [10]. Nous calculons également le coefficient de détermination R² pour quantifier la variance expliquée.

## 2.6.2 Performance d'Inférence

Nous mesurons le temps d'inférence de bout en bout, incluant prétraitement des caractéristiques, inférence TPU et dénormalisation [9]. Les percentiles P50, P95 et P99 caractérisent la distribution de latence. Le débit en prédictions par seconde quantifie la capacité de traitement.

## 2.6.3 Consommation de Ressources

Nous surveillons l'utilisation mémoire (RAM), le taux d'occupation CPU et la température du processeur [23]. Ces métriques valident la viabilité d'un déploiement continu sur dispositif embarqué.
## 2.7 Protocole Expérimental

### 2.7.1 Lignes de Base et Comparaisons

Nous comparons LAD-BNet à trois lignes de base: un LSTM bidirectionnel (2 couches de 128 unités) [3, 4], un TCN pur (architecture V6.0 sans branche *lag*) [5], et une approche statistique SARIMA [2]. Les lignes de base sont entraînées sur les mêmes données avec optimisation des hyperparamètres.

### 2.7.2 Validation Multi-Horizons

Les performances sont évaluées à 5 horizons de prédiction: 1h, 2h, 4h, 8h et 12h [10]. Cette évaluation multi-horizons révèle la dégradation des performances avec l'horizon, caractéristique fondamentale de tout modèle prédictif [19].

### 2.7.3 Reproductibilité

Tous les germes aléatoires (numpy, tensorflow) sont fixés pour garantir la reproductibilité. Le code source, les configurations et les données (anonymisées) sont disponibles pour réplication indépendante.
# 3 Résultats

## 3.1 Performance Prédictive

### 3.1.1 MAPE Multi-Horizons

Le Tableau 1 présente les performances de LAD-BNet aux différents horizons de prédiction. La Figure 3 visualise l'évolution du MAPE à travers ces horizons, comparant LAD-BNet aux méthodes de référence.

<table><caption>Table 1: Performances du modèle LAD-BNet V7.1 selon les horizons de prédiction.</caption><thead><tr><td>Horizon</td><td>Pas temporels</td><td>MAPE (%)</td><td>R<sup>2</sup></td><td>Objectif</td></tr></thead><tbody><tr><td>1h</td><td>6</td><td>14,49</td><td>0,869</td><td>&lt; 15%</td></tr><tr><td>2h</td><td>12</td><td>14,82</td><td>0,861</td><td>&lt; 16%</td></tr><tr><td>4h</td><td>24</td><td>15,31</td><td>0,848</td><td>&lt; 17%</td></tr><tr><td>8h</td><td>48</td><td>15,68</td><td>0,836</td><td>&lt; 18%</td></tr><tr><td>12h</td><td>72</td><td>16,31</td><td>0,826</td><td>&lt; 19%</td></tr></tbody></table>

LAD-BNet atteint 14,49% de MAPE à l'horizon 1 heure, dépassant l'objectif de 15% [10]. La dégradation progressive avec l'horizon ($\Delta$ +1,82 points de 1h à 12h) démontre la robustesse du modèle. Le coefficient $R^2$ reste supérieur à 0,82 même à 12h, indiquant une forte capacité explicative.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3: Comparaison des performances de prévision multi-horizons. Évolution du MAPE selon les horizons de prédiction (1h, 2h, 4h, 8h, 12h) pour LAD-BNet versus les méthodes de référence. La ligne pointillée horizontale à 15% indique le seuil objectif cible. LAD-BNet maintient un MAPE sous 15% jusqu'à l'horizon 4 heures.</figcaption></figure>
### 3.1.2 Comparaison avec les Lignes de Base

Le Tableau 2 compare LAD-BNet aux approches concurrentes à l'horizon 1 heure. Ces résultats comparatifs sont visualisés en Figure 4.

<table><caption>Table 2: Comparaison avec les modèles de référence à l'horizon 1 heure.</caption><thead><tr><td>Modèle</td><td>MAPE (%)</td><td>R<sup>2</sup></td><td>Amélioration</td></tr></thead><tbody><tr><td>SARIMA [2]</td><td>22,15</td><td>0,621</td><td>—</td></tr><tr><td>LSTM Bidirectionnel [3, 4]</td><td>16,88</td><td>0,805</td><td>Référence</td></tr><tr><td>TCN V6.0 (pur) [5]</td><td>17,92</td><td>0,782</td><td>-6,16%</td></tr><tr><td>LAD-BNet V7.1</td><td>14,49</td><td>0,869</td><td>+14,16%</td></tr></tbody></table>

LAD-BNet améliore le MAPE de 2,39 points par rapport à la ligne de base LSTM et de 3,43 points par rapport au TCN pur. L'architecture à double branche démontre une supériorité claire sur les approches mono-branche.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4: Comparaison des lignes de base à l'horizon de prédiction 1 heure. Graphique en barres horizontales montrant le MAPE (%) pour chaque modèle. LAD-BNet est le seul modèle atteignant le seuil cible de 15%.</figcaption></figure>

### 3.1.3 Analyse Temporelle des Erreurs

L'analyse des erreurs de prédiction sur une semaine de test révèle des schémas intéressants [15, 16]. Les erreurs augmentent légèrement pendant les week-ends (MAPE ~15,8%) comparés aux jours ouvrés (MAPE ~14,1%), reflétant des schémas de consommation plus variables. Les heures de transition (7h-9h, 17h-20h) présentent des erreurs légèrement plus élevées dues aux changements rapides de charge. La Figure 5 fournit une visualisation détaillée des prédicitions du modèle versus la consommation réelle sur cette semaine représentative.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5: Période de test d'une semaine montrant la consommation énergétique réelle versus les prédicitions LAD-BNet. Ligne bleue continue: Consommation mesurée réelle (kW). Ligne orange continue: Prédicitions LAD-BNet à 1 heure d'avance. Zone grisée: Intervalle de confiance à 95%. Le modèle capture précisément les schémas de consommation journaliers.</figcaption></figure>

## 3.2 Performance d'Inférence

### 3.2.1 Temps d'Inférence

Le Tableau 3 détaille les performances d'inférence sur différents dispositifs [9, 23]. L'accélération spectaculaire de l'inférence obtenue grâce à l'accélération *Edge* TPU est visualisée en Figure 6.

<table><caption>Table 3: Temps d'inférence et accélération matérielle.</caption><thead><tr><td>Dispositif</td><td>Moyenne</td><td>P50</td><td>P95</td><td>P99</td><td>Accélération</td></tr></thead><tbody><tr><td>CPU Raspberry Pi 4B</td><td>150 ms</td><td>145 ms</td><td>180 ms</td><td>210 ms</td><td>1x</td></tr><tr><td>Edge TPU (standard) [9]</td><td>18 ms</td><td>17 ms</td><td>23 ms</td><td>28 ms</td><td>8,3x</td></tr><tr><td>Edge TPU (max) [9]</td><td>12 ms</td><td>11 ms</td><td>16 ms</td><td>20 ms</td><td>12,5x</td></tr></tbody></table>

L'accélération *Edge* TPU varie de 8,3x (mode standard) à 12,5x (mode max). La latence P99 de 28 ms en mode standard garantit la contrainte temps réel de 100 ms. Le mode max réduit davantage la latence mais augmente la température du TPU de 10-15°C.

### 3.2.2 Débit

Le système atteint un débit de 55 prédicitions par seconde (55 Hz) en mode continu [9]. Cela correspond à 198 000 prédicitions par heure, dépassant largement le besoin opérationnel d'une prédiction toutes les 10 minutes. Ce surdimensionnement permet de traiter plusieurs flux en parallèle ou d'exécuter des ensembles de modèles [19].

### 3.2.3 Consommation de Ressources

Le Tableau 4 quantifie l'empreinte système [23].

L'empreinte mémoire reste sous 200 Mo, compatible avec les 8 Go du Raspberry Pi 4B. Le CPU reste largement disponible pour les tâches annexes (surveillance, tableau de bord). Les températures restent dans les limites de sécurité sans nécessiter de refroidissement actif.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6: Comparaison des performances d'inférence matérielle. Graphique en barres horizontales montrant la latence d'inférence moyenne (millisecondes) avec les facteurs d'accélération. Les deux modes *Edge* TPU respectent confortablement les contraintes temps réel.</figcaption></figure>

<table><caption>Table 4: Utilisation des ressources système.</caption><thead><tr><td>Métrique</td><td>Repos</td><td>Inférence</td><td>Maximum</td></tr></thead><tbody><tr><td>RAM</td><td>150 Mo</td><td>180 Mo</td><td>195 Mo</td></tr><tr><td>CPU</td><td>&lt; 5%</td><td>15-25%</td><td>32%</td></tr><tr><td>Température CPU</td><td>45°C</td><td>52°C</td><td>58°C</td></tr><tr><td>Température TPU</td><td>38°C</td><td>48°C</td><td>55°C</td></tr></tbody></table>
## 3.3 Extensibilité et Multi-Échelle

### 3.3.1 Extensibilité Horizontale

Les tests sur plusieurs dispositifs Raspberry Pi démontrent une extensibilité linéaire [23]. Un cluster de 4 Pi équipés de Coral atteint 220 prédictions/seconde avec une latence moyenne maintenue à 18 ms. Cette extensibilité horizontale permet un déploiement dans des environnements multi-bâtiments.

### 3.3.2 Adaptabilité Multi-Échelle

Le modèle s'adapte à différentes résolutions temporelles via réentraînement [10]. Des expériences préliminaires à résolution 5 minutes (au lieu de 10) maintiennent 15,2% de MAPE à l'horizon 1h. À résolution 30 minutes, le MAPE descend à 13,1%, confirmant que la précision augmente avec l'agrégation temporelle.

### 3.3.3 Apprentissage par Transfert

Les tests d'apprentissage par transfert montrent que le modèle pré-entraîné sur un bâtiment converge 3× plus vite sur un nouveau bâtiment (50 époques vs 150) [21]. L'ajustement fin de la seule couche de sortie atteint 92% de la performance du réentraînement complet, avec seulement 5% du coût computationnel.

## 3.4 Analyse d'Ablation

### 3.4.1 Contributions des Branches

Le Tableau 5 quantifie la contribution de chaque branche [5, 10]. La Figure 7 fournit une représentation visuelle de ces résultats d'ablation.

<table><caption>Table 5: Étude d'ablation des composants architecturaux.</caption><thead><tr><td>Configuration</td><td>MAPE 1h (%)</td><td>Δ vs Complet</td><td>Temps (ms)</td></tr></thead><tbody><tr><td>LAD-BNet complet</td><td>14,49</td><td>0</td><td>18</td></tr><tr><td>Branche Lag seule</td><td>16,22</td><td>+1,73</td><td>12</td></tr><tr><td>Branche TCN seule [5]</td><td>17,92</td><td>+3,43</td><td>15</td></tr><tr><td>Sans conv. dilatées</td><td>15,87</td><td>+1,38</td><td>16</td></tr><tr><td>Sans double pooling</td><td>15,12</td><td>+0,63</td><td>17</td></tr></tbody></table>

L'ablation révèle que les deux branches apportent des contributions complémentaires. La Branche TCN seule retrouve les performances du TCN V6.0, confirmant que l'amélioration provient de la fusion avec la Branche *Lag*. Les convolutions dilatées et le double *pooling* contribuent marginalement mais significativement.

### 3.4.2 Impact des Caractéristiques

L'analyse SHAP révèle que les *lags* (kW\_lag\_6, kW\_lag\_12) contribuent à 35% de la prédiction, les caractéristiques temporelles cycliques 25%, les statistiques glissantes 20%, les caractéristiques contextuelles 15%, et les caractéristiques météorologiques 5% [10]. Cette distribution justifie l'architecture à double branche priorisant les *lags* [17, 18].
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 7: Étude d'ablation montrant la contribution de chaque composant architectural. Résultat clé: Les deux branches contribuent de manière synergique, avec l'exploitation explicite des *lags* fournissant la plus grande contribution individuelle.</figcaption></figure>

## 3.5 Robustesse et Fiabilité

### 3.5.1 Robustesse aux Données Manquantes

Des simulations avec 5%, 10% et 20% de données manquantes (interpolation linéaire) augmentent le MAPE de 0,3%, 0,8% et 2,1% respectivement [10]. Le modèle se dégrade gracieusement jusqu'à 10% de données manquantes, au-delà la dégradation s'accélère.

### 3.5.2 Stabilité à Long Terme

Un déploiement continu sur 30 jours montre une dérive du MAPE de +0,5% par rapport à la performance initiale, attribuable à l'évolution des schémas de consommation [15]. Un réentraînement hebdomadaire maintient les performances à ±0,2% du niveau initial.

### 3.5.3 Fiabilité Système

Sur 10 000 prédicitions en conditions réelles, le taux de succès atteint 99,92% avec 8 échecs attribuables à des déconnexions USB du Coral [9]. Le service systemd redémarre automatiquement le service en moins de 5 secondes après un arrêt inopiné, garantissant 99,98% de disponibilité.
# 4 Discussion

## 4.1 Interprétation des Résultats

### 4.1.1 Supériorité de l'Architecture à Double Branche

Les résultats démontrent la supériorité de LAD-BNet sur les architectures mono-branche [5, 10]. Cette performance s'explique par l'exploitation de deux types de dépendances temporelles. La Branche *Lag* capture les fortes autocorrélations à court terme, phénomène dominant dans les séries énergétiques où la consommation actuelle prédit fortement la consommation future immédiate [17, 18]. La Branche TCN identifie les motifs récurrents (cycles journaliers, hebdomadaires) via des convolutions qui apprennent des filtres temporels adaptatifs [5].

La fusion tardive des représentations permet une spécialisation optimale de chaque branche [20]. Des expériences avec fusion précoce (concaténation avant projection) dégradent les performances de 1,2 points MAPE, confirmant l'importance de l'extraction hiérarchique de caractéristiques.

### 4.1.2 Efficacité des Convolutions Dilatées

Les convolutions dilatées [5] étendent le champ réceptif sans augmenter le nombre de paramètres. Avec un noyau de taille 3 et dilatation 2, le champ réceptif effectif couvre 7 pas temporels en une seule couche. Pour capturer les 144 pas d'entrée, seules 3-4 couches dilatées suffisent, contre 8-10 couches convolutives standard.

La dilatation préserve également la résolution temporelle en évitant l'agrégation agressive [10]. Cette propriété est cruciale pour la prévision énergétique où les variations haute fréquence (pics de consommation) contiennent des informations prédictives importantes [15, 16].

### 4.1.3 Impact de la Quantification

La quantification int8 [11] réduit la taille du modèle de ~980 Ko (float32) à 271,6 Ko (int8) sans dégradation significative des performances. Le MAPE augmente de seulement 0,15% après quantification, une perte négligeable comparée au gain de vitesse d'inférence de 8-12x [9, 12]. Cette robustesse s'explique par la normalisation préalable des caractéristiques dans [0,1] et la nature bornée des prédictions.

## 4.2 Positionnement par Rapport aux Travaux Antérieurs

### 4.2.1 Comparaison avec la Littérature

Le MAPE de 14,49% à 1h se compare favorablement à la littérature récente sur la prévision énergétique [13, 14]. Zhang et al. [21] rapportent 16,2% de MAPE avec LSTM sur des données similaires. Li et al. [22] atteignent 15,8% avec des architectures Transformer mais avec 200 ms de temps d'inférence sur GPU. Notre approche offre un meilleur compromis précision-latence adapté à l'informatique en périphérie [1, 23].

Les travaux spécifiques sur l'IA embarquée pour l'énergie sont rares [9]. Kumar et al. [23] déploient un LSTM quantifié sur Raspberry Pi avec 17,5% de MAPE et 80 ms de latence sans TPU. L'accélération Coral représente une avancée significative pour les applications temps réel.

### 4.2.2 Originalité de l'Approche

La contribution principale réside dans l'architecture à double branche optimisée pour *Edge* TPU [9]. À notre connaissance, aucun travail antérieur ne combine explicitement *lags* et TCN [5] dans une architecture unifiée pour l'informatique en périphérie énergétique. La conception guidée par les contraintes matérielles (quantification int8 [11, 12], opérations compatibles TPU)
différencie notre approche des modèles académiques non déployables [21].
## 4.3 Applications Industrielles

### 4.3.1 Optimisation Énergétique Temps Réel

LAD-BNet permet l'implémentation de stratégies de réponse à la demande avec latence minimale [1], contribuant à l'optimisation des réseaux intelligents et bâtiments connectés [21, 23]. La prédiction des pics de consommation 1-2h à l'avance autorise le délestage préventif ou l'activation du stockage énergétique [14]. Un déploiement pilote dans un bâtiment tertiaire a réduit la consommation pendant les heures de pointe de 8,3% via ajustement automatique de la climatisation basé sur les prédictions.

### 4.3.2 Gestion Intelligente de Micro-réseaux

Dans les micro-réseaux avec production renouvelable [21, 23], la prévision de consommation complète la prévision de production pour optimiser l'équilibre offre-demande [13]. LAD-BNet déployé sur des contrôleurs edge locaux évite la centralisation et réduit les délais de communication. Une installation expérimentale sur un micro-réseau insulaire a amélioré l'efficacité d'utilisation du stockage de 12% grâce aux prédictions locales.

### 4.3.3 Maintenance Prédictive

Les anomalies dans les prédictions signalent des dysfonctionnements potentiels [15]. Une consommation réelle dépassant systématiquement les prédictions peut indiquer une dégradation de l'isolation ou une défaillance du système CVC. La surveillance continue facilite la détection précoce des dérives avant défaillance majeure.

### 4.3.4 Participation aux Marchés de l'Énergie

Les agrégateurs de charge utilisent les prévisions de consommation pour optimiser leurs offres sur les marchés journaliers et infra-journaliers [14]. LAD-BNet fournit des prédictions multi-horizons (1h-12h) nécessaires à ces applications. La latence sous 30 ms permet un recalcul fréquent des prévisions pour une réactivité maximale aux conditions changeantes.

### 4.3.5 Intégration Système de Gestion Technique du Bâtiment

Le déploiement sur Raspberry Pi [23] facilite l'intégration dans l'infrastructure existante des bâtiments intelligents. LAD-BNet communique via API REST avec le système GTB pour fournir des prévisions consommées par les contrôleurs CVC, éclairage et sécurité. Un prototype d'intégration BACnet démontre l'interopérabilité avec les standards industriels.

## 4.4 Limitations de l'Etude

### 4.4.1 Généralisation à Différents Types de Bâtiments

Les expériences se concentrent sur des données d'un bâtiment tertiaire universitaire [15, 16]. La généralisation à d'autres typologies (résidentiel, industriel, commercial) nécessite validation. Les schémas de consommation varient significativement entre secteurs, et un réentraînement adapté peut être nécessaire. Cependant, nos tests d'apprentissage par transfert suggèrent que l'architecture se transpose avec un réentraînement limité [21].

### 4.4.2 Dépendance aux Prévisions Météorologiques

Le modèle utilise des mesures météorologiques passées mais pas de prévisions météorologiques futures [13]. L'intégration de prévisions météo améliorerait probablement la précision aux horizons longs (>4h). Cette limitation provient de l'indisponibilité locale de prévisions météo, mais une intégration API est envisageable.
4.4.3 Horizon de Prévision Limité

LAD-BNet prédit jusqu'à 12h, insuffisant pour certaines applications (planification marché journalier) [14]. L'extension à 24-48h dégrade significativement les performances (MAPE > 20%) [19]. Une approche multi-modèles avec réajustement fréquent pourrait mitiger cette limitation.

4.4.4 Coût Matériel

Le Coral USB Accelerator (~70-80€) et le Raspberry Pi 4B 8 Go (~80-90€) représentent un investissement initial d'environ 150-170€ par nœud [9, 23]. Pour des déploiements massifs, ce coût peut être prohibitif. Une analyse coût-bénéfice intégrant les économies d'énergie est nécessaire pour justifier l'investissement.
## 4.5 Perspectives de Recherche

### 4.5.1 Architecture Basée sur l'Attention

L'intégration de mécanismes d'attention [24] (auto-attention, attention croisée) pourrait améliorer la modélisation des dépendances à long terme [22]. Les Transformers spécialisés pour les séries temporelles [6, 7, 25] démontrent des performances remarquables mais leur coût computationnel reste élevé. Une architecture hybride TCN-Attention optimisée pour l'edge constitue une voie prometteuse.

### 4.5.2 Apprentissage Multi-Tâches

L'extension à l'apprentissage multi-tâches (prédiction conjointe de consommation électrique, thermique, et production renouvelable) pourrait exploiter les corrélations entre tâches [21]. Un encodeur partagé avec têtes de prédiction spécialisées réduirait le total de paramètres tout en améliorant potentiellement chaque tâche.

### 4.5.3 Quantification Adaptative

La quantification actuelle (int8 uniforme) est sous-optimale [11]. Certaines couches critiques bénéficieraient d'une précision supérieure (int16) tandis que d'autres tolèrent int4 [12]. Une quantification mixte guidée par analyse de sensibilité optimiserait le compromis précision-vitesse.

### 4.5.4 Apprentissage Fédéré

Pour les déploiements multi-sites, l'apprentissage fédéré permettrait une amélioration continue du modèle sans centralisation des données [21]. Chaque nœud edge entraînerait localement puis partagerait les gradients agrégés. Cette approche préserve la confidentialité tout en capitalisant sur la diversité des sites.

### 4.5.5 Prévision Probabiliste

Les prédictions actuelles sont des prévisions ponctuelles. L'extension aux prévisions probabilistes (intervalles de confiance, quantiles) fournirait des informations d'incertitude crucales pour la prise de décision en conditions risquées [19, 26]. Des architectures bayésiennes ou des ensembles de modèles sont envisageables.

## 4.6 Implications pour l'IA Embarquée

### 4.6.1 Conception sous Contraintes Matérielles

La méthodologie démontre l'importance de la co-conception modèle-matériel [9, 12]. La conception de LAD-BNet intègre dès l'origine les contraintes Edge TPU (opérations supportées, quantification). Cette approche contraste avec l'entraînement cloud puis compression post-hoc, souvent sous-optimale [11].

### 4.6.2 Compromis Précision-Efficacité

Les résultats quantifient le compromis fondamental précision-latence-mémoire en IA embarquée [10]. LAD-BNet sacrifie 0,5-1% de précision (vs modèles cloud) pour gagner 10× en vitesse et réduire la mémoire de 75%. Ce compromis est acceptable pour la majorité des applications industrielles temps réel [1, 23].

### 4.6.3 Viabilité de l'Informatique en Périphérie pour l'Énergie

L'étude valide la viabilité technique et économique de l'informatique en périphérie pour la prévision énergétique [1, 9]. Les performances démontrées (MAPE < 15%, latence < 20 ms, coût < 200€) ouvrent la voie au déploiement massif dans les bâtiments intelligents et réseaux
distribués [23].
# 5 Conclusions

## 5.1 Résumé des Contributions

Cette recherche présente LAD-BNet, une architecture neuronale innovante pour la prévision énergétique temps réel sur dispositifs edge [1, 9]. Nos contributions principales sont les suivantes.

**Premièrement**, nous proposons une architecture à double branche combinant exploitation explicite des *lags* temporels et convolutions temporelles dilatées [5]. Cette conception hybride capture simultanément les dépendances à court et long terme, surpassant les approches mono-branche de 2,39 à 3,43 points MAPE [3, 4, 10].

**Deuxièmement**, nous démontrons l'efficacité du déploiement optimisé sur Google Coral Edge TPU [9]. L'accélération matérielle de 8 à 12 fois réduit la latence à 18 ms tout en maintenant une empreinte mémoire de 180 Mo, compatible avec les dispositifs embarqués [11, 12, 23].

**Troisièmement**, nous validons les performances sur des données réelles de consommation énergétique [13, 14]. Le MAPE de 14,49% à l'horizon 1h et la dégradation contrôlée jusqu'à 12h (16,31%) positionnent LAD-BNet parmi les approches état de l'art pour l'informatique en périphérie énergétique [15, 16].

**Quatrièmement**, nous fournissons une solution complète prête pour la production incluant pipeline de données, surveillance continue, système d'alertes et tableau de bord de visualisation. Cette approche système facilite l'adoption industrielle immédiate.

## 5.2 Impact Pratique

Les applications industrielles de LAD-BNet sont multiples et immédiates [1]. L'optimisation énergétique temps réel permet des économies de 5-10% sur les coûts énergétiques via réponse à la demande et délestage [14]. La gestion intelligente de micro-réseaux améliore l'intégration des renouvelables et réduit le besoin de stockage coûteux [13]. La maintenance prédictive basée sur la détection d'anomalies prévient les défaillances majeures [15]. La participation optimisée aux marchés de l'énergie augmente les revenus des agrégateurs.

Au-delà de l'énergie, LAD-BNet démontre la viabilité de l'IA embarquée pour les séries temporelles [10]. L'architecture se transpose potentiellement à d'autres domaines comme la prévision de trafic réseau, les flux de production industrielle, ou la demande de services infonuagiques.

## 5.3 Impact Théorique

Sur le plan théorique, cette recherche contribue à la compréhension des architectures neuronales hybrides pour les séries temporelles [5, 10]. La démonstration que l'exploitation explicite de caractéristiques (*lags*) combinée à l'apprentissage implicite (convolutions) surpasse les approches purement de bout en bout remet en question le paradigme dominant de l'apprentissage profond « boîte noire » [4].

L'étude quantitative du compromis précision-efficacité en informatique en périphérie enrichit la littérature sur la co-conception modèle-matériel [9, 12]. Les résultats suggèrent que des architectures spécifiquement conçues pour l'*edge* peuvent égaler ou surpasser les modèles cloud sur des métriques pondérées (précision × vitesse × efficacité énergétique) [1, 23].
## 5.4 Perspectives d'Évolution

Les développements futurs de LAD-BNet s'articulent autour de trois axes. L'amélioration architecturale via intégration de mécanismes d'attention [24, 25] et apprentissage multi-tâches [21] promet des gains de précision additionnels. L'extension aux prévisions probabilistes [19, 26] et à l'apprentissage fédéré répondra à des besoins applicatifs critiques. Le déploiement sur du matériel nouvelle génération (Coral Max, Intel Movidius Myriad X, Nvidia Jetson Nano) explorera les limites de performance de l'IA embarquée [9].

Au-delà des améliorations techniques, la validation sur des jeux de données publics (UCI, IHEPC) et la comparaison systématique avec les méthodes état de l'art [6, 7, 8] renforceront la robustesse scientifique. Un déploiement à grande échelle dans un contexte de ville intelligente quantifiera l'impact économique et environnemental à l'échelle urbaine.
## 5.5 Conclusion Finale

LAD-BNet démontre que la prévision énergétique précise et temps réel sur dispositifs *edge* est techniquement viable et économiquement attractive [1, 9]. L'architecture à double branche, l'optimisation *Edge* TPU [11, 12], et la solution système complète convergent pour offrir une solution industrialisable immédiatement. Les performances quantitatives (MAPE 14,49%, latence 18 ms, empreinte 180 Mo) positionnent LAD-BNet comme une référence pour l'IA embarquée énergétique [10].

L'impact potentiel est considérable. Un déploiement massif de LAD-BNet dans les bâtiments intelligents pourrait réduire la consommation énergétique mondiale de 5-10%, contribuant significativement aux objectifs de neutralité carbone [13, 14]. La décentralisation du traitement vers la périphérie améliore la résilience des systèmes énergétiques face aux cyberattaques et aux défaillances centralisées [23].

En conclusion, LAD-BNet représente une avancée significative dans le domaine émergent de l'IA embarquée pour l'énergie [1]. L'approche proposée, combinant rigueur scientifique et pragmatisme industriel, trace la voie vers des systèmes énergétiques intelligents, autonomes et efficaces. Les développements futurs promettent d'amplifier cet impact, rapprochant la vision de réseaux intelligents véritablement distribués et réactifs.

## Architecture Système

L'architecture complète de déploiement *edge computing* est présentée en Figure 8, illustrant le système de bout en bout des capteurs du bâtiment aux applications.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 8: Architecture complète de déploiement *edge computing* pour LAD-BNet. Le système intègre les capteurs du bâtiment, le traitement *edge* sur Raspberry Pi avec Coral TPU, et diverses interfaces applicatives incluant tableau de bord temps réel, API REST et intégration GTB.</figcaption></figure>
Remerciements

L'auteur remercie le Laboratoire PIMENT (Physique et Ingénierie Mathématique pour l'Énergie,
l'Environnement et le Bâtiment) de l'Université de La Réunion pour le soutien institutionnel et
l'accès aux infrastructures de recherche. Remerciements particuliers aux directeurs du laboratoire
pour avoir encouragé cette direction de recherche en gestion énergétique durable.

Cette recherche a été conduite de manière indépendante sans financement externe, démontrant
la faisabilité de la recherche avancée en IA avec des ressources limitées (matériel autofinancé:
Raspberry Pi 4B, Google Coral USB Accelerator, station de travail de développement). L'auteur
remercie les communautés du logiciel libre derrière TensorFlow, Keras, PyCoral et Streamlit
pour avoir fourni des outils essentiels.
# Références

## References

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# Annexes

## A Spécifications Techniques Détaillées

### A.1 Matériel de Développement (Entraînement)

* Processeur: 13e Gen Intel(R) Core(TM) i5-13400F @ 4,0 GHz (10 cœurs, 16 fils)

* Mémoire vive: 64 Go DDR4-3200

* Carte graphique: NVIDIA GeForce RTX 4070 (12 Go VRAM)

* Stockage: SSD NVMe KINGSTON SNV2S1000G (1 To) + FIKWOT FX660 (2 To)

* Système d'exploitation: Ubuntu 20.04 LTS

* CUDA: 11.2, cuDNN: 8.1

* TensorFlow: 2.8.0

### A.2 Matériel de Production (Inférence Edge)

* Carte: Raspberry Pi 4 Model B

* Mémoire vive: 8 Go LPDDR4-3200

* Processeur: Broadcom BCM2711 quad-cœur Cortex-A72 @ 1,5 GHz

* Accélérateur: Google Coral USB Accelerator

* Stockage: Carte SD SanDisk Extreme PRO 64 Go (UHS-I, U3, V30)

* Alimentation: 5V 3A USB-C alimentation officielle

* Refroidissement: Dissipateurs thermiques aluminium + ventilateur 5V

* Système d'exploitation: Raspberry Pi OS Lite 64-bit (Debian Bullseye)

* Python: 3.9.2

* TensorFlow Lite: 2.8.0

* PyCoral: 2.0.0
## B Hyperparamètres Optimisés

Configuration finale obtenue après recherche sur grille sur 128 configurations testées. La métrique d'optimisation est le MAPE sur l'ensemble de validation.

<table><caption>Table 6: Hyperparamètres du modèle LAD-BNet V7.1.</caption><thead><tr><td>Hyperparamètre</td><td>Valeur optimale</td><td>Alternatives testées</td></tr></thead><tbody><tr><td>Taux d'apprentissage</td><td>0,0005</td><td>0,0001 ; 0,001 ; 0,002</td></tr><tr><td>Taille de lot</td><td>16</td><td>8 ; 32 ; 64</td></tr><tr><td>Taux d'abandon</td><td>0,1</td><td>0,0 ; 0,2 ; 0,3</td></tr><tr><td>Filtres Conv1D (1)</td><td>64</td><td>32 ; 128</td></tr><tr><td>Filtres Conv1D (2)</td><td>64</td><td>32 ; 128</td></tr><tr><td>Filtres Conv1D (dilatée)</td><td>128</td><td>64 ; 256</td></tr><tr><td>Unités denses (lag 1)</td><td>256</td><td>128 ; 512</td></tr><tr><td>Unités denses (lag 2)</td><td>128</td><td>64 ; 256</td></tr><tr><td>Unités denses (fusion 1)</td><td>256</td><td>128 ; 512</td></tr><tr><td>Unités denses (fusion 2)</td><td>128</td><td>64 ; 256</td></tr><tr><td>Taux de dilatation</td><td>2</td><td>1 ; 4 ; 8</td></tr><tr><td>Taille de noyau</td><td>3</td><td>5 ; 7</td></tr><tr><td>Époques</td><td>400</td><td>Arrêt précoce (patience 50)</td></tr><tr><td>Optimiseur</td><td>Adam</td><td>RMSprop ; SGD</td></tr></tbody></table>

Paramètres de quantification: Type int8 entier complet, jeu de données représentatif de 1000 échantillons, entraînement conscient de la quantification non utilisé (quantification post-entraînement).

## C Caractéristiques du Jeu de Données

Source: Système de surveillance énergétique du bâtiment IUT Réunion.

<table><caption>Table 7: Caractéristiques principales du jeu de données.</caption><thead><tr><td>Caractéristique</td><td>Valeur</td></tr></thead><tbody><tr><td>Période</td><td>Janvier 2023 – Septembre 2024 (21 mois)</td></tr><tr><td>Résolution temporelle</td><td>10 minutes</td></tr><tr><td>Nombre total d'enregistrements</td><td>90 720</td></tr><tr><td>Variables brutes</td><td>horodatage, DBT (°C), RH (%), kW</td></tr><tr><td>Taux de données manquantes</td><td>0,8%</td></tr><tr><td>Méthode d'imputation</td><td>Interpolation linéaire</td></tr><tr><td>Ensemble d'entraînement</td><td>63 504 échantillons (70%)</td></tr><tr><td>Ensemble de validation</td><td>13 608 échantillons (15%)</td></tr><tr><td>Ensemble de test</td><td>13 608 échantillons (15%)</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Table 8: Statistiques descriptives des variables brutes.</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Min</td><td>Max</td><td>Moyenne</td><td>Écart-type</td><td>Médiane</td></tr></thead><tbody><tr><td>DBT (°C)</td><td>15,2</td><td>32,8</td><td>24,3</td><td>3,7</td><td>24,1</td></tr><tr><td>RH (%)</td><td>32,0</td><td>95,0</td><td>68,5</td><td>12,3</td><td>70,0</td></tr><tr><td>kW</td><td>8,2</td><td>187,3</td><td>65,4</td><td>28,9</td><td>62,1</td></tr></tbody></table>
# D Liste Complète des Caractéristiques (28)

**Cible (1):** kW — Consommation énergétique

**Météorologiques (2):** DBT — Température sèche (°C), RH — Humidité relative (%)

**Temporelles cycliques (6):** hour_sin, hour_cos, month_sin, month_cos, dayofweek_sin, dayofweek_cos

**Contextuelles (6):** weekend, is_holiday, is_businessHours, is_night, is_morning_peak, is_evening_peak

**Lags (5):** kW_lag_6, kW_lag_12, kW_lag_24, kW_lag_72, kW_lag_144

**Statistiques glissantes (6):** kW_rolling_mean_6, kW_rolling_mean_12, kW_rolling_mean_24, kW_rolling_std_12, kW_rolling_max_24, kW_rolling_min_24

**Interaction (1):** temp_humidity_interaction — DBT × RH / 100

**Total:** 28 caractéristiques (27 entrées + 1 cible)

# E Architecture du Modèle (Notation Keras)

```python
from tensorflow.hkeras import Model, Input
from tensorflow.hkeras=layers import (Dense, Conv1D, Concatenate, Flatten
```

```python
# Entree: (lot, 144 pas temporels, 27 caractéristiques)
inputs = Input shape=(144, 27), name='sequence_entree')
```

```python
# === BRANCHE 1: BRANCHE LAG ===
lag_input = Lambda(lambda x: x[:, -24: :])(inputs) # 24 derniers pas
lag_flat = Flatten ()(lag_input)
lag_d1 = Dense(256, activation='relu')(lag_flat)
lagarti = BatchNormalization ()(lag_d1)
lag_drop1 = Dropout(0.1)(lag_1)
lag_d2 = Dense(128, activation='relu')(lag_drop1)
lag_112 = BatchNormalization ()(lag_d2)
lag_out = Dropout(0.1)(lag_112)
```

```python
# === BRANCHE 2: BRANCHE TCN ===
tcn_c1 = Conv1D(64, 3, padding='causal', activation='relu')(inputs)
tcn_112 = BatchNormalization ()(tcn_c1)
tcn_drop1 = Dropout(0.1)(tcn_112)
tcn_c2 = Conv1D(64, 3, padding='causal', activation='relu')(tcn_drop1)
tcn_112 = BatchNormalization ()(tcn_c2)
tcn_drop2 = Dropout(0.1)(tcn_112)
tcn_dilated = Conv1D(128, 3, padding='causal', dilation_rate=2,
    activation='relu')(tcn_drop2)
tcn_113 = BatchNormalization ()(tcn_dilated)
tcn_drop3 = Dropout(0.1)(tcn_113)
tcn_avg = GlobalAveragePooling1D ()(tcn_drop3)
tcn_max = GlobalMaxPooling1D ()(tcn_drop3)
tcn_out = Concatenate ()([tcn_avg, tcn_max])
```

```python
# === MODULE DE FUSION ===
```
```
35   merged = Concatenate()([lag_out, tcn_out])
36   fus_d1 = Dense(256, activation='relu')(merged)
37   fusarti = BatchNormalization() (fus_d1)
38   fus_drop1 = Dropout(0.1)(fusarti)
39   fus_d2 = Dense(128, activation='relu')(fus_drop1)
40   fus_drop2 = Dropout(0.1)(fus_d2)
41   outputs = Dense(72, name='predictions_sortie')(fus_drop2)
42
43   # Modele final
44   model = Model inputs=inputs, outputs=outputs, name='LAD_BNet')
45   model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae', 'mape'])
46
47   # Total parametres: ~245 000
48   # Taille float32: ~980 Ko
49   # Taille int8 quantifie: 271,6 Ko
```

<caption>Listing 1: Architecture LAD-BNet en Python/Keras (simplifiée)</caption>
# F Disponibilité et Licence

## F.1 Licence de l'Article

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Cette licence vous permet de:

* **Partager** — copier et redistribuer le matériel sur tout support ou format

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## F.2 Licence du Code Source

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**Disponibilité:**

* Code source: Disponible sur demande (dépôt GitHub en préparation)

* Modèles pré-entraînés: Disponibles sur demande pour la recherche académique

* Jeux de données: Données anonymisées disponibles sur demande (conformes RGPD)

* Documentation technique complète: Incluse avec le code source

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