III.1. Elle décrit un processus de modélisation énergétique entièrement ouvert, depuis les données d'entrée jusqu'aux résultats, bouclant avec les acteurs. Les différentes étapes de la méthode ORUCE sont présentées ci-après, et illustrées avec un exemple applicatif.

### III.2.2. Le processus ORUCE : des données brutes aux résultats

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Figure III.1 : Diagramme de la méthode ORUCE et parties prenantes associées. Source : auteur.</figcaption></figure>

En entrée du processus ORUCE se trouvent les **données brutes**. Il peut s'agir de données représentatives provenant de sources ouvertes ou de données anonymisées (section II.2.1.2) basées sur de vastes ensembles de donnée. Ces données brutes sont ensuite associées à des **métadonnées** pour les mettre en contexte et les aligner autant que possible avec les principes FAIR discutés dans la section II.2.2.2. Les données brutes associées aux métadonnées donnent des **jeux de données** qui peuvent eux-mêmes enrichir des bases de données ouvertes au sein des laboratoires. Ces données peuvent être qualifiées de données archétypales, dont l'idée est détaillée dans la section suivante.

Le **traitement et la gestion des données** sont également mis à disposition sous forme de code source ouvert. Le processus complet étant ouvert, l'**objectif et les hypothèses de l'étude** peuvent être choisis en commun entre les modélisateurs énergétiques et les acteurs impliqués, notamment fonction de la phase d'étude : conception, pilotage, rénovation ou encore fin de vie. Les hypothèses sont énoncées explicitement et affectent le traitement des données d'entrée et de sortie ainsi que le modèle. Cette déclaration claire rend l'influence des hypothèses sur les résultats transparente [23] : les hypothèses sont propagées de la même manière que les incertitudes peuvent l'être.

C'est ensuite l'expertise des modélisateurs énergétiques ainsi que l'objectif et les hypothèses de l'étude choisis en commun qui conduiront au **choix de la méthode** (problème direct ou indirect, choix de la méthode d'optimisation, etc.), du logiciel libre et ouvert et enfin, du
**modèle ouvert.** La sortie brute du modèle est ensuite également traitée par le biais d'un code source ouvert pour fournir les résultats de l'étude et leur interprétation. Ce processus de l'entrée aux résultats n'est pas réellement linéaire mais nécessite généralement plusieurs **itérations** avant d'accéder aux résultats finaux. Cela est notamment dû aux d'incertitudes de principes, sur les objets de la connaissances et sur la connaissance portée par les acteurs humains, rendant le processus comme les résultats de modélisation non prédéterminés [137] (section I.3.2). Autrement dit, il existe plusieurs manières de résoudre un cas d'étude, et plusieurs itérations seront nécessaires pour trouver la manière la plus satisfaisante de la faire pour les acteurs impliqués. Ces itérations peuvent être vues comme une boucle récursive, où chaque itération fait progresser dans la formulation et compréhension du cas d'étude par les acteurs. Concrètement, les itérations successives peuvent par exemple permettre de choisir les objectifs et indicateurs de résultats, ou encore les paramètres de modélisation (précision, domaine des variables, ...).

Enfin, les **articles** ainsi que les **communications** basées sur les résultats et l'interprétation de l'étude devraient être fournis en accès libre, et liés aux cas d'étude, bénéficiant ainsi des avantages déjà mentionnés de la modélisation énergétique ouverte, telle que la facilitation de la revue par les pairs, la comparaison de modèles et, de manière générale, la reproductibilité. La reproductibilité inférentielle (section II.4.1), avec l'utilisation d'un cas d'étude ORUCE pour d'autres études servent l'extension de la méthodologie.

### III.2.3. Un cas d'application simple de la méthode ORUCE : autoconsommation photovoltaïque d'un foyer

#### III.2.3.1. Informations générales

Un exemple simple d'application est proposé pour illustrer la méthode ORUCE. Il s'agit du cas d'étude d'un foyer en autoconsommation photovoltaïque (PV) en phase de pré-étude. Le but est d'assurer la gestion optimale d'un système énergétique donné grâce à l'outil OMEGAlpes. L'étude porte sur un seul bâtiment représentatif équipé de panneaux photovoltaïques et d'un stockage par batterie. La Figure III.2 présente le processus de modélisation énergétique et les acteurs de ce cas d'étude en reprenant le formalisme introduit plus tôt.
<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Figure III.2 : Diagramme de la méthode ORUCE et parties prenantes associées pour le cas d'étude autoconsommation PV. Source : auteur.</figcaption></figure>

Un notebook est associé et mis à disposition sur le gitlab de l'outil OMEGAlpes. Ce notebook comprend différentes parties qui seront détaillées dans la section III.2.5.1. La Figure III.3 présente une vue d'ensemble de ce notebook, qui est par ailleurs disponible dans l'Annexe 10, et en ligne suivant le matériel supplémentaire [C].
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Figure III.3 : Vue d'ensemble d'un notebook ORUCE autoconsommation PV. Source : auteur.</figcaption></figure>

La première partie comprend les informations générales du cas d'étude, avec pour commencer
le contexte détaillé ci-dessus. On y retrouve également la licence Apache 2.0 utilisée, un lien
direct vers une utilisation en ligne via mybinder, la référence à ce chapitre de la thèse, la
référence de l'outil OMEGAlpes utilisé, un lien vers les publications liées ainsi que le nom et
contact du modélisateur. Une fiche synthétique du cas d'étude est également présentée, et
disponible en Annexe 11.

III.2.3.2. Gestion de l'environnement

Un fichier requirements est associé au notebook : il présente les versions exactes des
dépendances utilisées par l'outil OMEGAlpes dans sa version actuelle, en plus du package
influxDB utilisé pour le téléchargement de données. Ce fichier peut être mobilisé pour un
usage en ligne ou en local. Le notebook renvoie vers des indications explicitant la marche à
suivre dans les deux cas, formalisée et mise à disposition en fin d'Annexe 12.
### III.2.3.3. Gestion des données

Toutes les données d'entrée du modèle énergétique proviennent de bases de données ouvertes, et sont donc directement accessibles (Figure III.4) :

* Le profil de consommation électrique annuel est modélisé à partir des profils types dits « RES1 » des sites résidentiels pour l'année 2019, disponibles sur le site internet du gestionnaire du réseau de distribution français Enedis sous la licence Etalab v2.0. On considère une consommation électrique moyenne de 4586 kWh par an et par foyer, calculée à partir du nombre de foyers raccordés au réseau électrique français selon la Commission de Régulation de l'Énergie (CRE), et de la consommation électrique finale du secteur résidentiel français.

* Les données d'irradiation solaire directe (DNI) et diffuse (DHI) pour l'année 2019 sont extraites d'une station météorologique située sur le toit du bâtiment GreEn-ER à Grenoble. Ces données sont stockées dans une base de données influxDB sous une licence Public Domain Dedication and License version v1.0. A partir de ces profils d'irradiation, ainsi que des valeurs de surface, d'azimut et d'inclinaison des panneaux photovoltaïques, il a été possible de calculer les profils de production photovoltaïque avec le modèle présenté par Nguyen et al. [283].

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Figure III.4 : Import et affichage des données dans un notebook. Source : auteur.</figcaption></figure>

Les métadonnées associées aux jeux de données sont présentées pour les mettre en contexte, et les données sont ensuite affichées, puis vérifiées, corrigées et assemblées. Les scripts utilisés sont mis à disposition dans le notebook. Les jeux de données sont également sauvegardés dans le répertoire gitlab.
### III.2.3.4. Présentation du modèle énergétique et modélisation

L'objectif de ce cas d'étude est d'appliquer la méthode ORUCE avec des modèles énergétiques ouverts, permettant aux utilisateurs de comprendre la méthode et faire varier les données, les hypothèses et les objectifs, ou encore d'affiner le modèle. Aussi un modèle simplifié de système d'autoconsommation photovoltaïque a été assemblé avec l'outil OMEGAlpes. OMEGAlpes permet de générer automatiquement un problème d'optimisation MILP, et de le résoudre en utilisant le package Python PuLP [247] qui assure la traduction des objets OMEGAlpes.

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

#### Instanciation du modèle énergétique

Entrée [23]:
```python
# ENERGY UNITS
power_grid = ReversibleUnit(time=time, name="power_grid", pmax_cons=max_grid_sizing,
                             pmax produc-max_grid_sizing,
                             energy_type produc='Electrical', energy_type cons=elec)

pv_pannels = FixedProductionUnit(time=time, name='PV_pannels', p=pv_power_values.tolist(), energy_type=elec)

dwelling_consumption = FixedConsumptionUnit(time=time, name='dwelling_consumption', p=cons_values.tolist(),
                                              energy_type=elec)

battery = StorageUnit(time=time, name="battery", pc_max=p_max_bat, pd_max=p_max_bat, capacity=capa_bat,
                      e_0=0, soc_min=0, soc_max=dod_lead_acid, eff_c=eff_sto_lead_acid,
                      eff_d=eff_sto_lead_acid, self_disch_t self_disch_lead_acid, energy_type=elec)

elec_node = EnergyNode(time, name="elec_node", energy_type=elec)
```

<caption>Figure III.5 : Schéma représentatif d'un cas d'étude autoconsommation photovoltaïque avec le formalisme de l'outil OMEGAlpes [188], et instanciation du modèle. Source : auteur, Morriet et Pajot.</caption>

La présentation du modèle énergétique comprend un schéma descriptif (Figure III.5), les hypothèses principales du modèle et le choix d'objectif.

La paramétrisation du modèle est également renseignée à cette étape, avec l'étude sur une période de temps au choix au pas de temps horaire pour un dimensionnement de système donné issu d'une étude précédente [241] : panneaux PV avec inclinaison de 25.4°, un azimut de 23.8° et une surface de 12.2m², et batterie de 434 kWh.
La modélisation énergétique comprend l'instanciation des différentes unités énergétiques dans OMEGAlpes (power_grid, pv_pannels, dwelling_consumption, battery et elec_node) et la résolution du problème d'optimisation. Ici, on choisit de minimiser les imports du réseau pour maximiser le taux d'autoproduction. On ajoute également un objectif de minimisation des pertes dans les batteries, formalisé ci-dessous.

$$ pertes_{bat} = \sum_{horizon} dt * (selfdisch * e_{bat}[t] + (P_{ch}[t] + P_{dech}[t]) * (1 - eff_{bat})) \quad (1) $$

Avec $dt$ le pas de temps (e.g. avec des pas de temps 15 minutes, $dt = 1/4$), $e_bat[t]$ l'énergie stockée à un instant $t$, $self_disch$ le taux de décharge de la batterie, $P_{ch}[t]$ la puissance de charge à l'instant $t$, $P_{dech}[t]$ la puissance de décharge à l'instant $t$, et $eff_sto$ l'efficacité de charge et décharge.

### III.2.3.5. Gestion des résultats

Avant d'accéder aux résultats finaux, plusieurs itérations des données brutes aux résultats ont été nécessaires. Ces itérations, mentionnées dans la méthode ORUCE, ont permis de choisir des paramètres pertinents :

- les paramètres d'optimisation : algorithme de résolution (solver) ; nombre de pas de temps.

- les objectifs : autoconsommation ou autoproduction ;

- les limites des variables : dimensionnement et choix des technologies de batteries et de panneaux PV.

Les résultats de la gestion de la batterie sur une période de temps peuvent être observés (Figure III.6). Pour des périodes d'étude supérieures à 3 mois, le solveur open-source CBC utilisé n'est pas performant et le temps de calcul est trop long : des solveurs professionnels doivent être utilisés. La présente les flux d'énergie pour le foyer lors d'une semaine travaillée en août 2019. Si la gestion des batteries est ici quelque peu triviale, le modèle OMEGAlpes est accessible pour des études plus complexes sur ce système énergétique.
Entrée [28]: # Plot results
plt = plot_node_energetic_flows(elec_node)
plt.ylabel("Puissance (W)") # changing label from default (kW) to W
plt.show()

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Figure III.6 : Courbes des flux énergétiques pour le cas d'étude d'autoconsommation PV pour une semaine travaillée en août 2019, issus de l'outil OMEGAlpes. Source : auteur</figcaption></figure>

### III.2.3.6. Conclusion du cas d'étude

La méthode ORUCE offre ici la possibilité d'adapter le cas d'étude à différentes situations, par exemple en faisant varier les technologies de batteries ou de panneaux PV, ou en sélectionnant les données d'entrée en fonction des nouvelles caractéristiques de l'étude et en tenant compte des incertitudes. Elle permet également de comparer différents modèles énergétiques et techniques d'optimisation. Haessig et al. [104] ont proposé des bancs tests open-source pour l'optimisation du pilotage d'un foyer en autoconsommation PV. Ils soulignent que le partage de bancs tests open source permet de comparer différentes méthodes en termes de performances et de mise en œuvre concrète, et de mettre en évidence certains choix subjectifs de modélisation. Les auteurs se concentraient sur la comparaison des méthodes d'optimisation sur un cas d'étude, là où ce chapitre s'attache à la méthode du partage des cas d'étude.

On notera qu'aucun acteur, si ce n'est la communauté scientifique, n'intervient réellement ici. D'autres exemples plus détaillés et une introduction aux enjeux de l'autoconsommation PV seront présentés dans la section IV.3.

### III.2.4. Spécificités de la méthode ORUCE

#### III.2.4.1. Acteurs liés à la méthode ORUCE

Comme présenté dans la Figure III.1, la méthode ORUCE est à l'intersection des *acteurs de l'énergie*, de la *communauté scientifique*, et des *modélisateurs* (i.e. développeurs de modèles énergétiques). Comme présenté précédemment la Figure II.6, la communauté scientifique comprend aussi bien des développeurs que des utilisateurs de modèles, et ces deux rôles peuvent se recouper (section II.3.3.6). Les acteurs de l'énergie peuvent être publics, privés ou
citoyens, et intervenir à différentes échelles : la méthode ORUCE est notamment pensée pour être appliquée aux échelles locales, mais peut être étendue plus largement. Les acteurs engagés dans un projet de système énergétique peuvent être répartis en différentes catégories [122] :

- les opérateurs énergétiques, tels que les producteurs, fournisseurs, consommateurs, gestionnaires de réseau ou encore agrégateurs (e.g. respectivement EDF, Enercoop, un foyer, Enedis et Energy Pool),

- les régulateurs, comme les autorités locales (e.g. Grenoble Alpes Métropole ou plus généralement la Commission de Régulation de l'Energie),

- et les porteurs (ou développeurs) de projet, qui n'appartiennent pas aux deux catégories précédentes mais qui portent le projet énergétique et assurent les relations avec tous les acteurs.

D'autres acteurs indirectement engagés dans la conception et le fonctionnement du système énergétique peuvent également interagir, tels que les architectes ou concepteurs de composants techniques par exemple.

### III.2.4.2. Données archétypales, une entrée pour la méthode ORUCE

Il est souvent difficile d'avoir accès à des jeux données énergétiques ouverts [36], car ces données sont sensibles : pour des questions de propriété intellectuelle pour les données de réseau par exemple, et de RGPD pour les données de consommations individuelles. Nous introduisons l'idée de données archétypales, comme entrées pour ORUCE. Les données archétypales sont définies comme des jeux de données ouverts, associés aux métadonnées qui les caractérisent. Elles peuvent provenir :

- de sources ouvertes telles que les bases de données d'institutions publiques (e.g. données météo GreEn-ER) ou bien d'ensembles de données anonymisées obtenues à partir d'une collecte participative (crowdsourcing) comme suggéré par Bazilian et al. [100]. Sans être propres au cas d'étude, elles sont représentatives dans les valeurs et tendances (e.g. bases de données de consommation électrique Enedis)

- de données brutes liées à un projet, mises sous licence ouverte avec l'accord du développeur. Ces données sont alors utilisables sur le cas d'étude et sur d'autres analyses semblables.

Les données archétypales permettent de mener à bien l'ensemble du processus de modélisation énergétique ouvertement jusqu'aux résultats associés afin de comprendre la démarche dans son ensemble. Elles laissent la porte ouverte à l'utilisation de données privées ou fermées par des parties prenantes qui ne partageront pas leurs données pour des raisons de confidentialité. Cela peut par exemple permettre à des collectifs citoyens ou gestionnaire de réseau d'utiliser leurs données pour obtenir des résultats personnalisés, en ouvrant les métadonnées associées et non les données sensibles (as closed as necessary). En outre, les données archétypales peuvent être mobilisés dans d'autres cadres et études énergétiques. Au-delà de l'interopérabilité de données [284], cette flexibilité d'usage permet une forme « d'interopérabilité d'acteurs », c'est-à-dire la capacité de deux ou plusieurs acteurs d'échanger l'information et d'utiliser cette information qui a été échangée de manière fiable et confiante.
Ce concept de données archétypales est à rapprocher de celui de données synthétiques (section II.2.1.2). Les données archétypales ne sont toutefois pas nécessairement reconstruites, mais peuvent directement provenir des mesures mises à disposition librement lorsque c'est possible, comme on le verra par exemple sur le cas d'étude de la section IV.2.4.

La mise à disposition des données archétypales dans les cas d'étude peut être réalisée sous deux formes :

1. Directement adjoindre au cas d'étude un fichier de données brutes avec métadonnées, assurant un bon degré de reproductibilité des méthodes grâce au fichier exact utilisé dans l'étude.

2. Fournir un script pour récupérer les données à leur source (e.g. base de données publique), ce qui permet d'avoir accès à des données mises à jour (e.g. évolution des mix énergétiques, des profils de consommation selon la date), voire de répliquer l'étude avec des données d'entrée différentes. Cela comporte toutefois le risque de ne plus retrouver des résultats identiques, voire de ne plus avoir accès aux sources si la base de données disparaît.

Dans le cadre d'ORUCE, nous recommandons de cumuler les deux formes pour bénéficier des avantages mentionnés : un fichier brut associé au cas d'étude en plus d'un script d'import des données depuis des sources mises à jour (Figure III.7). Cela a été illustré dans l'exemple (section III.2.3.3) où les données d'ensoleillement et de consommation électrique sont à la fois conservées dans le répertoire Gitlab, et un script permet de les extraire de la plateforme météo MHI et du site de Enedis.

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Figure III.7 : Gestion des données archétypales dans un notebook ORUCE. Source : auteur.</figcaption></figure>

La publication de données (i.e. rendre les données disponibles, documentées, citables et potentiellement validées) dans des entrepôts pérennes, et leur association avec un *data paper* [186,285] permet de disposer d'une source pérenne : c'est une bonne pratique à démocratiser.

### III.2.4.3. Le cas d'étude : un objet d'échange intermédiaire et vecteur pérenne de capitalisation

La méthodologie ORUCE proposée met l'accent sur le **cas d'étude** ou *use case*, c'est-à-dire le processus ouvert qui va des données brutes originales aux résultats et à l'interprétation d'une étude donnée. La capitalisation et mise à disposition des cas d'étude permet de garder la trace
de l'ensemble de l'histoire de l'analyse [23] et de relier les pratiques ouvertes de modélisation énergétique d'une manière complète et réutilisable. Non seulement les résultats et l'interprétation sont fournis, mais aussi la façon dont ils ont été obtenus : les jeux de données ouverts et le traitement sont disponibles, ainsi que le modèle ouvert dans la version dans laquelle il a été utilisé, avec l'objectif et les hypothèses de l'étude. La construction du modèle énergétique n'est qu'une partie du processus : de nombreux choix sont faits au-delà de la modélisation, et notamment le choix des objectifs et de l'interprétation [34]. Les cas d'étude permettent ainsi d'intégrer au processus des éléments de formulation du problème en plus de ses éléments de résolution techniques, capitalisant la stratégie de résolution au sens de Edgar Morin [139] : se construisant au cours de l'action mais disposant de séquences programmées (e.g., les modèles énergétiques). Le développement et partage de cas d'étude ouverts est en outre plébiscité par la communauté scientifique du domaine [180].

La focalisation sur les cas d'étude permet de changer le paradigme de capitalisation des connaissances. Les outils et modèles énergétiques sont importants en tant que catalyseurs, mais ils sont amenés à évoluer ou à disparaître, et ne conservent pas de lien au contexte d'utilisation. La capitalisation et le partage ouvert de cas d'étude permet d'assembler plusieurs avantages : on a accès aux résultats de l'étude ainsi qu'à l'implémentation de l'outil sous forme de modèle, et son assemblage cohérent avec les données, hypothèses, environnement et paramétrisation. On peut mieux comprendre et valider un modèle grâce au contexte spécifique dans lequel il a été construit, en plus du contexte théorique du modèle [34] : le cas d'étude rend ainsi les résultats comme les modèles plus compréhensibles, et permet d'en percevoir les usages et les limites.

Les cas d'étude peuvent être capitalisés dans des Jupyter Notebooks [286] (ci-après dénommés simplement notebooks), des fichiers de code détaillés au moyen de texte ou d'image, et directement partageables, utilisables et modifiables localement ou bien par application web (section II.4.2). Au-delà de la capitalisation, ces notebooks peuvent être utilisés comme objet intermédiaire, voire comme objet frontière [23,287] pour collaborer autour des cas d'étude grâce au niveau de complexité intermédiaire que peuvent avoir les notebooks par rapport au code et à la documentation. Cela permet de réduire la surcharge d'information (section I.2.5), tout en conservant l'accès aux ressources exhaustives et ouvertes. Il est bon de noter que si des niveaux d'ouverture et de qualité parfaits sont difficilement atteignables pour un cas d'étude, proposer un notebook pour échanger et collaborer permet une amélioration continue sur ces deux aspects.

Pour résumer, le partage de cas d'étude ouvert dans des notebooks selon les principes ORUCE permet de :

* **Comprendre** le cas d'étude via un accès aux données, sources, hypothèses, objectifs, code et résultats, avec la possibilité d'une utilisation directe sans installation.

* **Adapter** le cas d'étude à différents scénarios, par exemple en modifiant l'objectif ou les données d'entrée.

* **Compareur** la technique de modélisation ou le modèle utilisé à d'autres, en le remplaçant simplement dans le processus.
Enfin, la méthode ORUCE tend à faire de la modélisation énergétique ouverte le processus par défaut, et vient donc questionner ce qui reste fermé sans être justifié.

### III.2.5. L'objet ORUCE

#### III.2.5.1. Forme et formulation type pour l'objet ORUCE

Comme évoqué précédemment, ORUCE est une méthode présentée sous forme de notebooks. Ils y sont principalement mobilisés en tant que notebooks explicatifs (section II.4.2.2), pour afficher, rendre compréhensible et utiliser le code et les résultats d'un cas d'étude. Le détail des modèles énergétiques sera bien souvent contenu dans le code source de l'outil de modélisation énergétique que le notebook ne fait qu'appeler, afin de conserver l'activité de développement dans un environnement dédié. Une formulation type de ces notebooks est proposée dans un modèle de la méthode ORUCE, que l'on nommera *template* par la suite. Il est disponible en Annexe 12 ainsi qu'en ligne<fnref n="16" />, et ses principaux attributs sont présentés dans la Figure III.8.

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Figure III.8 : Organisation des éléments d'un notebook ORUCE et activités associées.</figcaption></figure>

Source : auteur

Ce template intègre des bonnes pratiques dans l'utilisation des notebooks (section II.4.2.3), et notamment : le titre court et l'usage de cellules Markdown de contexte au début, et d'explication à la fin ; l'utilisation de code organisé en classes et testé, associés à une version des dépendances dont les imports sont situés en début de notebook. Les notebooks ORUCE sont explicatifs, et ont donc été mis en forme et réorganisés : ils ne sont pas linéaires et

<footnote n="16">16 Pad en ligne présentant le template ORUCE : https://pad.lescommuns.org/ORUCE_fr</footnote>
exhaustifs par rapport aux analyses exploratoires (section II.4.2.2). Ainsi, pour conserver une
trace des choix réalisés, deux bonnes pratiques sont adoptées :

- Une **trace** qualitative des choix réalisés, conservée sous forme de cellules Markdown.

- Un système de **versionnage** permettant de conserver les versions exploratoires des notebooks, si besoin via des extensions dédiées (section II.4.2.4).

Enfin, le template présente une **fiche descriptive** du cas d'étude, comprenant un ensemble de métadonnées permettant de décrire le cas d'étude de manière synthétique. Cette fiche est présentée plus en détail dans la section V.3.1.2. Ce template ne doit pas être considéré comme un modèle absolu mais constitue plutôt une proposition évolutive, dont chacun peut s'inspirer aux différentes étapes d'une étude de modélisation énergétique.

En outre, l'application de la méthode ORUCE doit rester accessible dans l'activité de
modélisation énergétique :

- La mise à disposition d'un notebook avec les données et codes associées sur un cas d'étude est un premier pas accessible à toutes et tous moyennant une acculturation ;

- Le déploiement d'environnements associés aux notebooks peut faciliter la reproductibilité des résultats (section II.4.2.3), même si ces pratiques peuvent requérir des notions ou une formation en informatique sur les environnements de développements et pratiques associées pour des personnels de recherche qui y sont généralement peu formés [51,279]. C'est un pas supplémentaire sur le spectre de la reproductibilité.

La Figure III.9 reprend et précise ce spectre décrit par de Peng [265], en lien avec la méthode ORUCE.

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Figure III.9 : Spectre de reproductibilité appliqué à la méthode ORUCE. Source : auteur à partir de Peng [265].</figcaption></figure>

### III.2.5.2. Deux types d'objets ORUCE : recherche et médiation

La forme des objets supports de la méthode ORUCE va donc dépendre des publics qui la mettent en place, mais également des publics auxquels on s'adresse. Jusqu'ici, ce chapitre s'est plutôt focalisé sur les notebooks ORUCE au service de la recherche. Mais une distinction peut être faite entre 2 types d'objet ORUCE.
> ORUCE recherche : le cas d'étude est capitalisé dans un notebook suivant le modèle introduit dans la section III.2.5.1. Il est typiquement utilisé comme matériel supplémentaire des articles scientifiques pour de la transparence et reproductibilité. Le code peut y être détaillé dans un souci de compréhension de la modélisation énergétique avec une limite de surcharge d'information. Cet objet est conçu pour être utilisé sans assistance particulière de la part des modélisateurs. C'est l'objet qui a été le plus traité dans notre travail car il est directement lié à l'activité de recherche menée au cours de la thèse, et donc plus facilement formalisable.

o *Exemple* : un notebook suivant le formalisme ORUCE, et présentant le processus de modélisation énergétique d'un foyer équipé de batteries et panneaux photovoltaïques en opération d'autoconsommation. Un tel notebook [F] est présenté en détail dans la section IV.3.3 comme support de travaux de recherche.

> ORUCE médiation : les cas d'étude suivants la méthode ORUCE peuvent également être utilisés comme objet intermédiaire à des fins pédagogiques ou de médiation<fnref n="17" />. Ces cas d'études peuvent suivre les grands principes de la méthode ORUCE à condition d'adopter un langage et un format adapté au public : du code au niveau d'abstraction proche des parties prenantes, voire l'utilisation des fonctionnalités d'interfaces des notebooks. Ces objets ne sont pas pensés comme autoportants : ce sont des supports à introduire par des échanges synchrones pour accompagner la prise en main ou adapter les fonctionnalités aux utilisateurs. Ils peuvent ensuite être utilisés pour des échanges et discussions asynchrones avec les modélisateurs sur la durée, et permettre de la coéducation et montée en compétence au sein des communautés visées. L'objet ORUCE médiation peut notamment faciliter l'appropriation des cas d'étude par le public avec la possibilité de renseigner ses propres paramètres ou données, ce qui peut rendre les contenus plus intuitifs que des rapports statiques (e.g. utiliser ses propres données de consommation et d'ensoleillement pour de l'autoconsommation PV, plutôt que de lire un rapport complet ou de se situer sur une courbe paramétrique). En outre il participe à réduire l'asymétrie des savoirs sur les cas d'études et thématiques énergétiques (section I.2.5). Cette proposition d'application de la méthode ORUCE a été utilisée dans la thèse, mais n'est pas formellement conceptualisée et éprouvée. L'Annexe 13 en présente un diagramme sur le modèle de la Figure III.1. D'autres formes sont envisageables, allant de simples courbes détaillées et interactives jusqu'à des simulateurs en ligne.

o *Publics* : collectifs citoyens, autorités publiques et acteurs de l'énergie pour partager les choix, enrichir l'usage des modèles, et donner de la légitimité aux études par le choix des questions et valeurs [32] ; étudiant·e·s pour des enseignements.

o *Exemple* : un notebook utilisé comme support pédagogique [H] auprès d'étudiants architectes, sur le même applicatif d'autoconsommation photovoltaïque (section IV.3.4), ou encore un notebook [I] comme objet intermédiaire auprès d'une compagnie artistique (section IV.3.5.1).

<footnote n="17">¹⁷ Par médiation on entend ici : rendre les connaissances accessibles et l'activité compréhensible dans le domaine de la modélisation énergétique. Ce en réponse à une demande sociétale, avec des démarches participatives impliquant le public et discutant les choix et valeurs [2].</footnote>
Le Tableau 6 présente un bilan des caractéristiques de ces deux objets.

<table><caption>Tableau 6 : Caractéristiques des objets ORUCE recherche et ORUCE médiation. Source : auteur.</caption><thead><tr><td></td><td>ORUCE recherche</td><td>ORUCE médiation</td></tr></thead><tbody><tr><td>Objectif</td><td>Transparence et reproductibilité</td><td>Pédagogie et médiation</td></tr><tr><td>Public</td><td>Communauté scientifique</td><td>Acteurs de l'énergie (autorités publiques, collectifs citoyens, ...), étudiant·e·s.</td></tr><tr><td>Autonomie de l'utilisateur ?</td><td>Oui, notamment si environnement associé</td><td>Non : demande des échanges synchrones & asynchrones</td></tr><tr><td>Forme</td><td>Notebook</td><td>Notebook ou autres formes</td></tr><tr><td>Niveau de détail</td><td>Appels directs des données et modèles énergétiques.</td><td>Explications détaillées aux différentes étapes du processus de modélisation.</td></tr></tbody></table>

### III.3. Discussion et éléments de validation de la méthode ORUCE

#### III.3.1. Discussion et limites de la méthode ORUCE

ORUCE est une proposition de méthode ayant vocation à être évolutive et enrichie à partir de l'usage : les modèles et exemples présentés illustrent une mise en place des pratiques de modélisation énergétique ouverte, et ne sont pas pensés comme des standards à imposer. Les pratiques de modélisation énergétique ouverte présentent quelques écueils, notamment dans le monde académique (section I.2.5). La méthode ORUCE contribue notamment à résoudre les problèmes de manque de sensibilisation et de connaissances des pratiques ouvertes.

Une partie des fonctionnalités présentées dépendent des capacités des notebooks. Un certain recul doit être pris par rapport à cet objet : la technologie Jupyter Notebooks peut en effet orienter la méthode ORUCE, de la même manière que le langage Python ou plus largement l'informatique peuvent le faire. Ainsi, si cette technologie et les services associés peuvent être utilisés car il s'agit d'outils de programmation lettrée bien adaptés, ils doivent également être critiqués pour ouvrir la possibilité à des évolutions des notebooks via des contributions au projet Jupyter<fnref n="18" />, ou bien de services spécifiques comme avec la plateforme Pangeo pour la communauté de la géoscience [288].

Une autre limite concerne la pérennité de l'environnement et des dépendances. Les outils de conteneurs (Annexe 8) permettent de gérer ce risque, mais l'adoption de ce genre d'outil dans le domaine doit alors être facilitée et généralisée [289]. Des développements sont également en cours pour améliorer le niveau de reproductibilité des méthodes liées à l'environnement : Guix-Jupyter propose notamment une solution d'environnement en local, assurant la reproductibilité des méthodes sans recourir à des instances en ligne assez lourde pour l'usage

<footnote n="18">¹⁸ Guide des contributions Jupyter : https://docs.jupyter.org/en/latest/contributing/content-contributor.html</footnote>
[290]. De manière générale, la méthode ORUCE reste valable même en l'absence de Jupyter Notebooks.

### III.3.2. Éléments de validation : transparence, reproductibilité et accessibilité

Concernant la validation de la méthode ORUCE, elle peut être ramenée à trois thématiques :

* La **transparence**, à savoir l'ouverture du processus proposé,

* La **reproductibilité** que permet la méthode,

* La **collaboration** et l'**accessibilité** aux acteurs.

Cette validation fait face à certaines spécificités : contrairement à l'étude de méthodes d'optimisation ou de gestion de systèmes énergétiques, il sera ici difficile d'obtenir des indicateurs quantitatifs sur des telles thématiques. Des méthodologies existent et ont été appliquées pour qualifier les trois thématiques de validation, et sont détaillées ci-après.

Un premier élément de validation est l'autoévaluation basée sur des grilles de contrôle ou bonnes pratiques existantes. Même si elle est par essence biaisée et ne constitue pas une validation parfaite, l'autoévaluation est essentielle dans le domaine de la modélisation énergétique ouverte [171].

Pour la **transparence**, la *transparency checklist* de Cao et al. [94] apparait comme un bon outil d'autoévaluation. Cette grille de contrôle est un outil qui permet aux auteurs d'études de scénarios énergétiques d'accroître le niveau de transparence de leur travail. Une autoévaluation de la méthode ORUCE avec cette grille de lecture est présentée dans le Tableau 7, avec validation en vert, et validation incomplète et commentaire en jaune.

La grille est globalement alignée avec la méthode ORUCE : la fiche descriptive du cas d'étude renseigne de nombreux éléments participant à la transparence, tels que les informations générales d'auteur, institution et financement. La méthode elle-même permet l'accès au pré-traitement et aux données de sortie, ainsi qu'aux hypothèses. La grille souligne l'importance de la prise en compte des incertitudes et facteurs incertains, qui sont simplement indiqués dans la méthode ORUCE mais ne doivent pas être négligés. La fiche descriptive permet de qualifier des éléments supplémentaires, tels que la nature et la phase d'étude ainsi que les acteurs et le terrain, ce qui participe à l'élaboration du scénario narratif. Enfin certains critères sont relatifs aux bonnes pratiques de développement et en dehors du scope de ORUCE, comme la documentation des modèles et leurs spécificités : cet aspect sera développé dans le Chapitre V.
<table><caption>Tableau 7 : Analyse de la transparence de la méthode ORUCE basée sur la transparency checklist de Cao et al., avec validation en vert et validation incomplète en jaune.</caption><thead><tr><th>Critère</th><th>Validation</th></tr></thead><tbody><tr><td>Informations générales</td><td></td></tr><tr><td>1. Auteur, institution</td><td></td></tr><tr><td>2. Objectif et financement</td><td></td></tr><tr><td>3. Définition de mots clefs</td><td></td></tr><tr><td>Données empiriques</td><td></td></tr><tr><td>4. Sources</td><td></td></tr><tr><td>5. Pré-traitement</td><td></td></tr><tr><td>Hypothèses</td><td></td></tr><tr><td>6. Identification de facteurs incertains</td><td>Seulement indiqués</td></tr><tr><td>7. Considération de l'incertitude</td><td>Seulement indiquée</td></tr><tr><td>8. Construction du scénario narratif</td><td>En partie avec acteurs, objectifs et phase d'étude</td></tr><tr><td>9. Hypothèses sur la modification de données</td><td></td></tr><tr><td>Modèle</td><td></td></tr><tr><td>10. Fiche technique du modèle</td><td></td></tr><tr><td>11. Propriétés spécifiques du modèle</td><td>Seulement indiquées</td></tr><tr><td>12. Interaction du modèle</td><td>Seulement indiquée</td></tr><tr><td>13. Documentation du modèle</td><td>Bonnes pratiques</td></tr><tr><td>14. Accès aux données de sortie</td><td></td></tr><tr><td>15. Validation du modèle</td><td>Bonnes pratiques</td></tr><tr><td>Résultats</td><td></td></tr><tr><td>16. Post-traitement</td><td></td></tr><tr><td>17. Analyse de sensibilité</td><td>Seulement indiquée</td></tr><tr><td>18. Analyse de robustesse</td><td>Seulement indiquée</td></tr><tr><td>Conclusion et recommandations</td><td></td></tr><tr><td>19. Relation résultats – recommandations</td><td></td></tr><tr><td>20. Communication des incertitudes</td><td></td></tr></tbody></table>

Source : auteur basé sur Cao et al. [94]

Pour la reproductibilité, on qualifie ici en priorité la reproductibilité des méthodes et des résultats. L'Artifact Review and Badging [291] recommandé par Courtès et al. [292] propose un système de badges pour évaluer le niveau de reproductibilité des résultats. D'autres sources fournissent des guides et notamment DeCarolis et al. qui proposent 6 recommandations pour les concepteurs de modèles d'optimisation énergétiques et économique [93], Sandve et al. donnent 10 règles de recherche computationnelle reproductible [293], Pauliuk et al. [294] et Chen et al. [295] offrent des principes clefs transposables, respectivement issus de l'écologie industrielle et de la physique des hautes énergies, ou encore Rey-Coyrehourcq et al. qui présentent des paliers d'avancement de la reproductibilité dans un contexte interdisciplinaire [296]. Ces différentes recommandations sont synthétisées dans le Tableau 8.

- La méthode ORUCE apparaît comme favorisant de nombreuses recommandations en vert, notamment facilitées par l'utilisation de notebooks.
- Certaines recommandations, en jaune, concernent des bonnes pratiques facilitées par ORUCE mais pas directement accompagnées, comme l'utilisation d'outils de versionnage, le respect de standards, ou encore le développement de tests, qui peuvent toutefois être facilités par les données archétypales. Huebner et al. fournissent d'ailleurs des bonnes pratiques supplémentaires pour la transparence, la reproductibilité et la limitation des biais dans les processus de publication scientifique, avec des outils de pré-enregistrement des études, des recommandations thématiques et des répertoires de prépublication [262].

- Enfin, en rouge on retrouve des recommandations que la méthode ORUCE ne permet pas d'assurer, notamment l'interopérabilité des modèles qui a été peu explorée avec cette méthode, et les résultats réplicables et reproductibles. Sur ce dernier point, des applications de la méthode ont permis de l'illustrer et de donner des exemples de reproductibilité (voir le Chapitre IV), mais ne constituent toutefois pas une validation : l'usage et les retours d'expériences sur la méthode sont une perspective pour développer cette validation.
<table><caption>Tableau 8 : Synthèse des recommandations de reproductibilité appliquée à la méthode ORUCE, avec validation en vert, validation incomplète en jaune et invalidation en rouge. Source : auteur</caption><thead><tr><th>Recommandation [Source]</th><th>Validation</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Données</strong></td><td></td></tr><tr><td>Éviter les manipulations de données à la main [293]</td><td></td></tr><tr><td>Sauvegarder l'initialisation de processus randomisés [293]</td><td></td></tr><tr><td>Stocker les données des graphiques [293]</td><td></td></tr><tr><td><strong>Modèle</strong></td><td></td></tr><tr><td>Archiver les versions exactes des programmes utilisé et les dépendances [293,296]</td><td></td></tr><tr><td>Utiliser un outil de versionnage pour tous les scripts [293,294]</td><td>Bonnes pratiques</td></tr><tr><td>Favoriser l'interopérabilité des modèles [93]</td><td>Pas exploré</td></tr><tr><td>Développer des tests pour les modèles avec des données ouvertes [93,294]</td><td>Bonnes pratiques</td></tr><tr><td>Fournir un environnement d'exécution [291], des tutoriels et exemples [294]</td><td></td></tr><tr><td><strong>Résultats</strong></td><td></td></tr><tr><td>Garder une trace de l'obtention des résultats, et enregistrer les résultats intermédiaires [293,295]</td><td></td></tr><tr><td>Relier les explications textuelles aux résultats [291,293,294]</td><td></td></tr><tr><td>Permettre l'accès à des niveaux de détails incrémentaux [293]</td><td></td></tr><tr><td><strong>Général</strong></td><td></td></tr><tr><td>Définir les objectifs et pratiques de reproductibilité dès le début du processus de recherche [295]</td><td>Bonnes pratiques</td></tr><tr><td>Utiliser l'existant, notamment les solutions ouvertes avec une large communauté [295]</td><td>Bonnes pratiques</td></tr><tr><td>Fournir l'accès public aux données, code et résultats, avec des licences associées [93,291,293-296]</td><td></td></tr><tr><td>Documenter de manière transparente et adaptée [93,294-296]</td><td></td></tr><tr><td>Respecter les standards de la communauté [291,295]</td><td>Bonnes pratiques</td></tr><tr><td>Fournir un document retraçant tout le processus de modélisation, par exemple un notebook [294,295]</td><td></td></tr><tr><td>Résultats reproduits [291] (reproductibilité des résultats)</td><td>Perspectives d'usages</td></tr><tr><td>Résultats répliqués [291] (reproductibilité inférentielle)</td><td>Perspectives d'usages</td></tr></tbody></table>

Quand bien même les cas d'étude ne seraient pas toujours reproduits, ou reproduits sans succès, la reproductibilité reste un indicateur fondamental dans la validation des résultats scientifiques [266]. Mais si la transparence et la reproductibilité participent à la qualité scientifique, elles ne la garantissent toutefois pas : un résultat reproductible peut être erroné. La reproductibilité doit être prise comme « une stratégie pour interroger les variations entre résultats plutôt qu'une manière de les valider » [263]. Par ailleurs, viser une reproductibilité parfaite peut s'avérer couteux en temps, et tendre à diminuer l'importance de l'expertise portée par les acteurs humains par rapports aux connaissances explicites. La méthode ORUCE est basée sur la capitalisation des cas d'études, mais il est bon de se rappeler qu'une part de la connaissance sera toujours implicite et portée par les acteurs humains. L'écart par rapport à
une reproductibilité « parfaite » ne doit pas être condamné, mas plutôt assumé pour le comprendre et améliorer les pratiques de capitalisation de la connaissance tout en ayant conscience de ses limites.

Enfin concernant la collaboration, l'accessibilité (et en moindre mesure la reproductibilité), la qualification des indicateurs devient plus complexe : le « capteur » sera ici vraisemblablement l'acteur humain. Des éléments de validation basés sur une enquête centrée sur l'expérience utilisateur sont présentés dans la section V.3.2.2.b, et des illustrations de la méthode ORUCE auprès des acteurs sont également présentés dans le Chapitre IV.
### III.4. Bilan et perspectives

La **méthode ORUCE** propose un processus de modélisation énergétique depuis les données d'entrée jusqu'aux résultats. Elle repose sur la capitalisation de cas d'étude comme objet intermédiaire de collaboration entre les parties prenantes.

- **Apports :**

o Par rapport aux approches fermées, la méthode ORUCE permet d'aller au-delà des seuls résultats : elle replace les données et les modèles dans le contexte du cas d'utilisation, en soulignant les dépendances des résultats tout en s'appuyant sur les outils de modélisation. Elle favorise la confiance et la collaboration entre les parties prenantes, et permet d'éviter les erreurs et les biais. Les cas d'étude sont accessibles, utilisables et reproductibles pour d'éventuels travaux et analyses futurs.

o Par rapport aux pratiques ponctuelles de modélisation énergétique ouverte, elle permet d'appliquer les bonnes pratiques de science ouverte aux différentes étapes du processus de modélisation. Elle favorise la reproductibilité dans le domaine, notamment à des échelles locales et en lien avec les acteurs impliqués.

- En entrée de la méthode on retrouve les **données archétypales**, des jeux de données ouverts provenant de sources publiques, données anonymisées ou données brutes. Elles permettent de mener à bien l'ensemble du processus de modélisation, et peuvent être réutilisées pour d'autres études.

- Le cas d'étude prend la forme d'un **notebook**, et est si possible associé à un **environnement** d'exécution pour améliorer sa reproductibilité. La forme de notebook permet de comprendre, adapter les paramètres, et comparer le cas d'étude à d'autres méthodes.

- Un exemple d'autoconsommation PV est fourni, et d'autres exemples plus complexes sont présentés dans le chapitre suivant.

- Selon le public et les objectifs visés, la méthode ORUCE peut être un **support de recherche** pour améliorer la transparence et la reproductibilité, ou un **support de médiation et de pédagogie**.

- **Validation** : la méthode est principalement auto-évaluée, sur des critères de :

o **Transparence** : la méthode est globalement validée, avec des efforts sur les bonnes pratiques et qualification des incertitudes.

o **Reproductibilité** : de même, la méthode est globalement validée avec des efforts sur les bonnes pratiques et des retours d'expérience nécessaires, en gardant en tête les limites intrinsèques associées à cet indicateur.

o **Collaboration et accessibilité** : la validation nécessite ici des retours d'expériences et une réflexion de fond sur les indicateurs en perspective.

La mise à disposition de ces bonnes pratiques dans le domaine, ainsi que la proposition d'exemples d'application est un pas en avant pour faire de la science ouverte la norme dans le génie énergétique. Au-delà des premières réglementations sur la science ouverte, ces pratiques
peuvent permettre de profiter des avantages de l'ouverture et de la reproductibilité pour des collaborations pertinentes et utiles.

Les perspectives pour cette méthode sont multiples :

- D'abord affiner la validation : avec des retours d'expérience d'usage, explorer des indicateurs quantitatifs (e.g. nombre de personnes qui consultent, qui exécutent, qui adaptent un notebook, ...) et qualitatifs (e.g. capacité à débattre, comprendre, s'approprier, mutualiser, ...) pouvant notamment se reposer sur la notion d'effectivité, i.e. la capacité à être valide et efficace dans certains contextes [137]. Si ces critères sont complexes à évaluer [51], on peut s'appuyer sur des méthodes et critères émergents, telles que les méthodes objectives et subjectives d'évaluation de l'utilisabilité comme introduites par Berendes et al [114], ou les critères de valorisation formalisés par le cabinet de conseil Inno³ pour le CNES [297].

- Ensuite, la question de l'objet et de l'environnement associé à la méthode devra suivre les développements des outils dédiés ainsi que des ontologies en développement, en gardant en ligne de mire l'accessibilité pour les utilisateurs cibles et la reproductibilité à long terme.

- La méthode ORUCE appliquée à la médiation doit également être développée et conceptualisée, en explorant par exemple le format le plus adapté, les jeux d'acteurs et organisations, ou encore le compromis entre transparence et respect de la vie privée. Une entrée pour développer cet objet peut par exemple être la notion de scénario au sens de Godjo et al. [238], où le cas d'étude comprendrait des éléments supplémentaires tels qu'une description narrative pour réellement jouer un rôle de terrain de rencontre pour le partage des connaissances entre acteurs.

- Enfin, puisque la méthode présente des bonnes pratiques d'ouverture et de reproductibilité pour un cas d'étude, on peut espérer que des plus en plus d'études énergétiques soient mises à disposition ouvertement. Or la méthode ne présente pas de solutions de mise à disposition d'une bibliothèque entière de cas d'études auprès d'utilisateurs pouvant aussi bien être des académiques que des collectifs ou autorités publiques. Le Chapitre V explore cette problématique, en proposant un concept de plateforme de modélisation énergétique ouverte.
Chapitre IV

Ouverture et collaboration dans la conception de projets de transition énergétique locaux

« Moi je vous dis que c'est ce que vous donnez qui vous fait riche »
Que ma joie demeure, Jean Giono

SOMMAIRE

<table><tr><td><strong>Chapitre IV</strong></td><td>Ouverture et collaboration dans la conception de projets de transition énergétique locaux</td><td>104</td></tr><tr><td></td><td>Résumé du chapitre</td><td>105</td></tr><tr><td>IV.1.</td><td>Thématiques et cas d'études</td><td>106</td></tr><tr><td>IV.2.</td><td>Ouverture d'un processus de modélisation énergétique en phase d'esquisse de conception : projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI</td><td>106</td></tr><tr><td>IV.2.1.</td><td>Chaleur fatale : définition et enjeux</td><td>106</td></tr><tr><td>IV.2.2.</td><td>Le projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI : infrastructure de recherche et cas d'étude ouverts</td><td>107</td></tr><tr><td>IV.2.3.</td><td>Application de la méthode ORUCE à un projet de valorisation de chaleur fatale</td><td>109</td></tr><tr><td>IV.2.4.</td><td>Gestion des données pour le projet de valorisation de chaleur fatale LNCMI</td><td>111</td></tr><tr><td>IV.2.5.</td><td>Développement de modèles énergétiques ouverts</td><td>112</td></tr><tr><td>IV.2.6.</td><td>Deux formes d'application de la méthode ORUCE au LNCMI</td><td>113</td></tr><tr><td>IV.2.6.1.</td><td>Cas d'étude de valorisation de chaleur fatale : un objet de recherche ouvert pour se rapprocher des problématiques du terrain LNCMI</td><td>113</td></tr><tr><td>IV.2.6.1.a.</td><td>Contexte du cas d'étude de recherche LNCMI</td><td>113</td></tr><tr><td>IV.2.6.1.b.</td><td>Scénarios, données et méthode du cas d'étude</td><td>114</td></tr><tr><td>IV.2.6.1.c.</td><td>Présentation des modèles énergétiques et de la procédure de planification</td><td>116</td></tr><tr><td>IV.2.6.1.d.</td><td>Résultats énergétiques et exergétiques de la replanification</td><td>118</td></tr><tr><td>IV.2.6.1.e.</td><td>Conclusion et discussion</td><td>122</td></tr><tr><td>IV.2.6.2.</td><td>Cas d'étude ORUCE comme objet de médiation auprès du LNCMI</td><td>124</td></tr><tr><td>IV.2.7.</td><td>Le LNCMI : une infrastructure de recherche ouverte</td><td>125</td></tr></table>
<table>
  <tr>
    <td>IV.3.</td>
    <td>Processus de modélisation énergétique ouvert au service de la recherche et de la médiation auprès des communautés énergétiques : le cas de l'autoconsommation photovoltaïque</td>
    <td>127</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.1.</td>
    <td>Autoconsommation photovoltaïque : définition et enjeux</td>
    <td>127</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.1.1.</td>
    <td>Généralités sur l'autoconsommation</td>
    <td>127</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.1.2.</td>
    <td>Impact environnemental des systèmes d'autoconsommation</td>
    <td>127</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.1.3.</td>
    <td>La place des communautés énergétiques</td>
    <td>128</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.1.4.</td>
    <td>Sobriété énergétique au sein des communautés</td>
    <td>128</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.2.</td>
    <td>ORUCE appliquée à l'autoconsommation photovoltaïque</td>
    <td>130</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.3.</td>
    <td>Cas d'étude autour de l'autoconsommation face aux enjeux de transition dans la recherche</td>
    <td>130</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.3.1.</td>
    <td>Informations générales</td>
    <td>130</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.3.2.</td>
    <td>Gestion des données</td>
    <td>130</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.3.3.</td>
    <td>Présentation du modèle énergétique</td>
    <td>132</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.3.4.</td>
    <td>Gestion des résultats</td>
    <td>135</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.3.5.</td>
    <td>Conclusion et discussion</td>
    <td>138</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.4.</td>
    <td>Le cas d'étude ORUCE pour l'autoconsommation : un objet pédagogique</td>
    <td>139</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.5.</td>
    <td>ORUCE comme support de médiation auprès de collectifs citoyens</td>
    <td>142</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.5.1.</td>
    <td>Exploration de scénarios pour l'autonomie énergétique d'un système embarqué : le spectacle ONIRI 2070</td>
    <td>142</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>IV.3.5.2.</td>
    <td>Lien aux collectifs citoyens sur la question de l'autoconsommation</td>
    <td>144</td>
  </tr>
</table>

## Résumé du chapitre

Ce chapitre présente un panel de cas d'étude de modélisation énergétique ouverte, appliquées aux thématiques de la valorisation de chaleur fatale, et à l'autoconsommation d'électricité photovoltaïque. Ces enjeux et le contexte associé y sont introduits, avant de développer les cas d'étude qui illustrent la méthode ORUCE orientés autour de la recherche et autour de la médiation pour de la pédagogie ou le contact aux acteurs de terrain. Ces études soulignent les avantages de l'application de la méthode ORUCE, notamment en termes de compréhension, adaptation et comparaison du processus modélisation énergétique, mais également certaines limites et perspectives de la méthode.
## IV.1. Thématiques et cas d'études

Le chapitre précédent introduisait la méthode ORUCE, avec en son centre le cas d'étude comme objet de capitalisation des connaissances et de collaboration entre acteurs de l'énergie. Ce chapitre présente des ouvertures de processus de modélisation sur des enjeux prégnants de la transition énergétique, pour laquelle émerge un besoin fort d'une approche de science ouverte à destination des acteurs académiques et de nouveaux acteurs socio-politiques (e.g. les collectivités, les gestionnaires de réseau locaux, ou encore les exploitant de site et consommateurs finaux, pouvant devenir producteurs locaux d'énergie).

En premier lieu avec le projet local de valorisation de chaleur fatale du LNCMI, au contact des autorités locales, gestionnaire de réseau énergétique et chercheurs. Ensuite avec l'autoconsommation photovoltaïque, combinant liens aux enjeux sur la transition énergétique dans la recherche, et support d'enseignement et de médiation. Les cas d'études associés aux deux thématiques ont été traités durant la thèse, donnant lieu à des travaux de recherche et de médiation. En outre, ils permettent également de sortir de l'abstraction et d'illustrer la méthode ORUCE dans la variété de formes et d'objectifs qu'elle peut prendre.

Dans les deux cas, les thématiques générales (i.e. chaleur fatale et autoconsommation) sont introduites, avant de présenter puis de discuter les processus de modélisation énergétique ouverts et des formes de la méthode ORUCE mis en place.

## IV.2. Ouverture d'un processus de modélisation énergétique en phase d'esquisse de conception : projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI

### IV.2.1. Chaleur fatale : définition et enjeux

La lutte contre le dérèglement climatique nous impose de réduire les émissions de GES liées à notre consommation d'énergie. La chaleur en particulier est l'usage énergétique le plus important, puisqu'elle représentait près de la moitié de la consommation d'énergie finale dans le monde en 2021 [298]. Trouver et exploiter des sources de production de chaleur peu émettrices de gaz à effet de serre pour remplacer les sources carbonées constitue donc une clef dans la lutte contre le changement climatique. Si des moyens de production de chaleur renouvelable tels que la biomasse, le solaire thermique ou bien la géothermie existent, la chaleur fatale constitue un gisement de chaleur non-carbonée encore peu exploitée.

La chaleur fatale (en anglais *waste heat* ou *excess heat*) est définie comme de la chaleur générée par un procédé qui n'en constitue pas la finalité première, et qui n'est pas utilisée dans le processus : elle se distingue en cela de la cogénération [299,300]. Le gisement de chaleur fatale issue de sources industrielles en France représente à lui seul près de 110 TWh chaque année [300], à mettre en regard de la consommation d'énergie finale française de 1562 TWh au total en 2020 [301]. Au gisement industriel viennent s'ajouter d'autres gisements tels que les stations d'épuration, les usines d'incinération d'ordures ménagères ou encore les data centers. En plus de sa contribution à la lutte contre le réchauffement climatique, la récupération de chaleur fatale comporte d'autres avantages comme l'indépendance énergétique ou le développement d'une industrie pérenne. Mais si la chaleur fatale représente une alternative intéressante pour
le remplacement des énergies fossiles dans le mix énergétique de fourniture de chaleur, sa récupération est soumise à certaines contraintes, et notamment [300,302] :

- Sa localisation puisque les gisements de chaleur fatale sont souvent diffus sur un territoire et pas nécessairement proches des lieux de consommation de chaleur, alors même que ce vecteur énergétique se transporte mal,

- Sa pérennité face aux durées de vie des infrastructures de récupération et des réseaux de chaleur.

- Son niveau de température qui, dont la facilité d'exploitation directe ou bien d'injection sur les réseaux de chaleur va directement dépendre.

A ces problématiques techniques peuvent s'ajouter des freins institutionnels et commerciaux [303].

### IV.2.2. Le projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI : infrastructure de recherche et cas d'étude ouverts

Le LNCMI-Grenoble (Laboratoire National de Champ Magnétique Intense) met à disposition des chercheurs et ingénieurs du monde entier des champs magnétiques intenses. Situé dans le quartier de la Presqu'Île (Figure IV.1), c'est une des installations électro-intensive du CNRS caractérisée par une consommation énergétique de 15 GWh en 2018 pour 24 MW de puissance installée. Le champ magnétique produit par les électroaimants n'étant pas converti en travail mécanique, la totalité de l'énergie injectée dans les aimants est dissipée sous forme de chaleur. Un circuit hydraulique qui prend sa source froide dans une rivière voisine (le Drac) extrait les calories du circuit primaire des aimants via un échangeur puis rejette l'eau réchauffée dans une seconde rivière (l'Isère). Le rapport entre la consommation électrique des aimants seuls (i.e. la dissipation de chaleur) et la consommation électrique de l'installation peut atteindre est en moyenne de 85%, le reste de la consommation électrique correspondant principalement à la consommation des pompes hydrauliques. L'eau de refroidissement en sortie des aimants a une température variable entre 10°C et 40°C, variant notamment selon le niveau de puissance des aimants et la température du Drac.
<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Figure IV.1 : 1. Un aimant de champ intense dans son enceinte 2. Bobine pour champ intense 3. Le LNCMI dans le quartier de la Presqu'Île à Grenoble. Source : auteur à partir d'image du LNCMI et de la ©Ville de Grenoble. Tous droits réservés.</figcaption></figure>

Alors qu'une augmentation de la puissance installée du LNCMI est en cours (passage de 24 MW à 30 MW en 2022), un projet de valorisation de chaleur fatale dans la boucle du réseau de chaleur du quartier est à l'étude. Le but est de récupérer la chaleur fatale dissipée par les aimants tout en minimisant l'impact sur le fonctionnement du laboratoire et en garantissant la stabilité du prix de la chaleur pour les usagers du réseau de chaleur. La quantité de chaleur dissipée annuellement par le laboratoire est du même ordre de grandeur que la consommation sur le réseau de chaleur du quartier (environ 20 GWh/an), qui par ailleurs est dans un processus de diminution de sa température d'opération nominale de 120°C à 85°C : une opportunité pour la valorisation de chaleur fatale basse température issue des aimants. Les différents défis techniques pour la valorisation de chaleur fatale du LNCMI sont présentés dans le Tableau 9.

<table><caption>Tableau 9 : Bilan des différences techniques entre la production de chaleur du LNCMI et la consommation de chaleur sur le réseau du quartier.</caption><thead><tr><td>Différences techniques</td><td>LNCMI</td><td>Réseau de chaleur</td></tr></thead><tbody><tr><td>Niveaux de températures</td><td>Variable 10 à 40°C</td><td>&gt; 85°C</td></tr><tr><td>Temporalités de production / consommation</td><td>Planning des expériences</td><td>Résidentiel – tertiaire</td></tr><tr><td>Puissance de production / consommation</td><td>Sur l'année : 0 – 30 MW</td><td>Été : 0,5 – 2 MW<br>Hiver : 4 – 7 MW</td></tr></tbody></table>

Les solutions techniques envisagées pour pallier ces différences consistent en la mise en place d'une régulation de la température en sortie des aimants, d'une pompe à chaleur (PAC) et d'un stockage thermique pour le système de valorisation [304] (Figure IV.2).
<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Figure IV.2 : Schéma hydraulique du dispositif de valorisation de chaleur fatale du LNCMI.
Source : auteur à partir de CCIAG, tous droits réservés.</figcaption></figure>

Le projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI comporte différents intérêts :

- La valorisation des calories pour alimenter le réseau de chaleur, favorisant la transition et l'indépendance énergétique du territoire.

- L'accès à une seconde source froide pour le refroidissement des aimants.

- L'évolution de l'installation du LNCMI pour les aimants du futur et leur pérennité.

- L'ancrage du laboratoire dans son territoire avec la récupération d'une énergie perdue pour la consommation locale du quartier et de ses habitants.

### IV.2.3. Application de la méthode ORUCE à un projet de valorisation de chaleur fatale
La valorisation de chaleur fatale constitue ainsi un sujet phare de la transition énergétique, dont les contraintes constituent autant de défis pour la recherche. Le projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI en particulier, incarne plusieurs de ces défis (Tableau 9) :

- La gestion des différences de puissance et de temporalités entre le gisement de chaleur fatale et la consommation sur le réseau (ici résidentielle collective ou tertiaire),

- L'injection d'un gisement basse température vers un réseau de chaleur « moyenne température », ce qui est représentatif de la grande majorité du potentiel en France où 50% des gisements de chaleur fatale sont en dessous de 100°C (Figure IV.3), et plus de 90% des réseaux de chaleur ont des températures d'opération supérieures à 85°C (Figure IV.4).

- Un projet multi-acteur, notamment avec l'implication d'un acteur de la recherche et son infrastructure (LNCMI-Grenoble), une collectivité (Grenoble Alpes Métropole - GAM), et son délégataire de service public l'opérateur du réseau de chaleur (la Compagnie de Chauffage Intercommunale de l'Agglomération Grenobloise - CCIAG). En plus des modèles techniques, le projet permet ainsi de construire des modèles économiques, juridiques et de gouvernance. Ces constructions de modèles sont nécessaires dans la
mesure où la mise en coordination des systèmes techniques demande une adaptation des modes de fonctionnement des acteurs [302].

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Figure IV.3 : Gisement de chaleur fatale industrielle en France par niveaux de températures. Source : auteur à partir de données ADEME [300]</figcaption></figure>

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Figure IV.4 : Niveaux de température des réseaux de chaleur en France (pourcentages d'énergie livrée). Source : auteur à partir de données FEDENE [305]</figcaption></figure>

Le LNCMI étant un grand instrument de recherche publique, ses données et son fonctionnement peuvent être utilisés comme un cas d'étude représentatif et ouvert pour la valorisation de la chaleur fatale des processus industriels électro-intensifs.

L'application de la méthode ORUCE est donc particulièrement pertinente et illustrative sur ce projet réel de conception en phase d'esquisse au contact des acteurs. Elle s'incarne aux différentes étapes du processus de modélisation énergétique, comme détaillé dans la Figure IV.5. Les sections suivantes détaillent les démarches d'ouverture concrètes aux différentes étapes du processus de modélisation, et les leçons qui en sont tirées. En particulier, deux formes d'application de la méthode ORUCE sont présentées section IV.2.6 :

* Un cas d'étude de recherche ouvert se rapprochant des problématiques du terrain,
➤ Un support de médiation auprès des acteurs du projet.

<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>Figure IV.5 : Méthode ORUCE appliquée au projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI.</figcaption></figure>

Source : auteur

### IV.2.4. Gestion des données pour le projet de valorisation de chaleur fatale LNCMI

Sur le cas LNCMI, une partie des jeux de données bruts ne sont pas partageables ouvertement :

- Les données du LNCMI peuvent être différenciées en deux catégories (voir la note stratégique sur l'open data au LNCMI rédigée dans le cadre des travaux de thèse en Annexe 14) :

- Les données expérimentales du LNCMI qui incluent le champ magnétique appliqué, voire les conditions expérimentales comme la température, pression, matériel utilisé, etc., dont la politique de gestion est en cours d'évolution au sein du LNCMI et plus généralement des infrastructures de recherche européennes avec le projet ISABEL [306].

- Les données énergétiques du LNCMI qui n'incluent que les points de consommation du LNCMI en termes de puissance électrique, avec d'une part les données temps réel de consommations telles que relevées par RTE, et d'autre part les données « année modèle» de consommation électrique du LNCMI, utilisées pour le projet de valorisation de chaleur fatale. Ces données sont reconstruites à partir de données de consommation réelles pour être représentatives du fonctionnement, et partagées en open data. Elles peuvent être considérées comme un jeu de données archétypales comme définies dans la section III.2.4.2.

- Les données de consommation du réseau de chaleur sont des données détenues par l'opérateur du réseau de chaleur et délégataire de ce service public auprès de Grenoble
Alpes Métropole : la CCIAG. Les données sont ainsi partagées avec l'équipe projet mais pas mise à disposition ouvertement, pour des enjeux de confidentialité par rapport aux consommateurs, et de protection de données pouvant être exploitées dans le contexte concurrentiel de fourniture d'énergie.

En somme, la gestion des données sur le projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI a permis de :

* clarifier le statut des données des acteurs,

* d'accompagner une **stratégie d'ouverture des données** lorsque c'était possible,

* et de **fournir des données archétypales** de consommation électrique.

In fine, ce sont d'une part l'année type de consommation électrique du LNCMI, et d'autre part les relevés de consommation du réseau de chaleur sur la boucle locale du quartier, qui seront utilisées pour paramétrer les modèles énergétiques utilisés.

### IV.2.5. Développement de modèles énergétiques ouverts

De nombreuses études ont été menées sur le cas d'étude de valorisation de chaleur fatale du LNCMI :

#### *En amont de mes travaux*

- Planification des expériences du laboratoire sous contraintes environnementales, économiques et sociales [307].

- Étude de la flexibilité des profils de consommation du LNCMI à partir de l'identification d'expériences types [308].

- Optimisation multi-acteurs appliquée au projet de récupération de chaleur fatale du LNCMI [309].

#### *Lors de mes travaux, avec la modélisation énergétique, économique, environnementale, et l'ouverture des études au LNCMI*

- Étude de l'influence de la thermo-hydraulique du système de refroidissement des électro-aimants du LNCMI sur le bilan économique et environnemental du LNCMI [304].

- Optimisation basée sur des critères énergétiques et exergétiques [253,254].

- Développement de la science ouverte sur le cas d'étude du LNCMI [310].

Ces études successives ont permis le **développement et la capitalisation dans un outil Open Source**, OMEGAlpes, en parallèle de l'avancement du projet de valorisation de chaleur fatale. Ont notamment été développés :

- Les aspects multi-vecteurs,

- L'enrichissement de la bibliothèque énergétique, avec les classes de pompe à chaleur ou de profils décalables dans le temps, et les paramètres de cycles de charge implémentées pour le stockage,

- Le développement d'une bibliothèque de modélisation centrée sur les acteurs,

- La création d'une classe propre pour les calculs exergétiques.

Un bilan des codes et notebooks développés dans ce cadre est présenté dans le tableau 6 de l'article « OMEGAlpes, an Open-Source Optimisation Model Generation Tool to Support
Energy Stakeholders at District Scale » publié dans le journal *energies* [188], également disponible en Annexe 15.

## IV.2.6. Deux formes d'application de la méthode ORUCE au LNCMI

### IV.2.6.1. Cas d'étude de valorisation de chaleur fatale : un objet de recherche ouvert pour se rapprocher des problématiques du terrain LNCMI

#### IV.2.6.1.a. Contexte du cas d'étude de recherche LNCMI

Sur le projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI, la méthode ORUCE a pu être expérimentée dans ses deux formes : recherche et médiation. Nous détaillons ici un travail de recherche [255], où l'objectif de l'étude est de rapprocher les modèles de la planification énergétique concrète du laboratoire. L'objectif dans cette section est de détailler le processus de modélisation énergétique sur un cas d'étude de recherche, sur un cas d'étude autour de la valorisation de chaleur fatale. Le processus de modélisation présenté ci-après est donc mis à disposition dans un notebook selon les principes de la méthode ORUCE [D]. Après avoir détaillé la méthode et les résultats, l'apport de la méthode ORUCE sera discuté.

Ce cas d'étude répond à un nouveau contexte au LNCMI par rapport aux études précédentes :

* Un nouveau contrat électrique,

* Une meilleure gestion de la température de sortie d'aimant,

* Une gestion réaliste du planning des expériences dans la modélisation énergétique.

La planification des expériences du LNCMI est réalisée chaque semestre, sur la base de la consommation d'énergie des expériences hebdomadaires parmi d'autres considérations scientifiques ou techniques. Ainsi, l'utilisation du modèle d'optimisation avec la consommation d'énergie hebdomadaire à partir de données historiques sur une base semestrielle apparaît comme pertinente pour étudier la flexibilité de la planification des expériences. Concernant la température du système de refroidissement, un système de régulation doit être mis en place afin d'assurer une température de sortie d'aimant constante pour que le stockage et la pompe à chaleur fonctionnent correctement. Les premières études et tests réalisés dans le LNCMI ont montré qu'une température constante de 35°C peut être maintenue sans risque d'endommager les aimants, pour des valeurs de consommation électrique supérieures à 10 MW. Actuellement, les aimants sont sur-refroidis et une grande partie de la chaleur dissipée dans les aimants à une température inférieure à 35°C. Le maintien d'une température constante à 35°C en sortie des aimants entraîne alors une forte augmentation de la destruction d'exergie. Enfin, l'électricité consommée pour la production du champ magnétique élevé est désormais achetée à un prix presque constant, quelle que soit l'heure de la journée ou la période de l'année (sauf pendant les jours de pointe exceptionnels indiqués par le gestionnaire du réseau de transport français RTE). Cela n'est pas sans conséquences : la flexibilité du planning expérimental qui était auparavant pleinement exploitée pour économiser les coûts d'électricité est désormais beaucoup moins contrainte. Elle permet aux chercheurs de travailler le jour plutôt que la nuit, et donne plus de flexibilité pour l'objectif de récupération de la chaleur fatale. Cela remet en cause les performances calculées dans les études précédentes, et notamment le dimensionnement du stockage.
L'objectif dans ce cas d'étude est de proposer des stratégies de flexibilité afin d'améliorer les performances énergétiques et exergétiques des opérations de récupération de chaleur fatale. L'étude se concentre sur le cas concret du LNCMI, et explore deux stratégies de flexibilité :

1. Une planification semestrielle des expériences à partir de l'historique hebdomadaire de la consommation d'énergie, afin d'améliorer les résultats énergétiques.

2. Une stratégie de gestion de la température qui adapte la température de sortie de l'aimant aux occurrences de récupération de chaleur fatale, afin de minimiser la destruction d'exergie.

### IV.2.6.1.b. Scénarios, données et méthode du cas d'étude

Des scénarios de flexibilité pour le LNCMI qui permettront d'évaluer ces stratégies sont présentés dans le Tableau 10.

<table><caption>Tableau 10 : Scénarios de valorisation de chaleur fatale modélisés dans l'étude pour le LNCMI</caption><thead><tr><td>Scenario</td><td>Calendrier LNCMI</td><td>Gestion de la température</td><td>Capacité de stockage</td></tr></thead><tbody><tr><td>REF</td><td>Classique</td><td>Surrefroidi</td><td>Pas de stockage</td></tr><tr><td>REC-XX</td><td>Classique</td><td>35 °C</td><td>0 MWh à 40 MWh</td></tr><tr><td>FLEXENER-XX</td><td>Réarrangé (Pas de temps de 168h)</td><td>35 °C</td><td>0 MWh à 40 MWh</td></tr><tr><td>FLEXTEMP-XX</td><td>Classique</td><td>35 °C or surrefroidi</td><td>0 MWh à 40 MWh</td></tr><tr><td>DOUBLEFLEX-XX</td><td>Réarrangé (Pas de temps de 168h)</td><td>35 °C or surrefroidi</td><td>0 MWh à 40 MWh</td></tr></tbody></table>

Le scénario nommé "REF" correspond au scénario de référence. Dans ce scénario, il n'y a pas du tout de récupération de chaleur, donc pas de pompe à chaleur ni de stockage thermique. Ce scénario correspond à la situation actuelle du quartier de la Presqu'Île. Le scénario nommé "REC" considère la récupération de chaleur simple, c'est en quelque sorte un deuxième scénario de référence. L'effet des nouvelles stratégies de flexibilité a été comparé à ce scénario afin d'évaluer la pertinence des stratégies de flexibilité. Le scénario nommé "FLEXENER" place les expériences dans le calendrier afin d'adapter leur consommation d'énergie aux besoins thermiques du quartier. Le scénario nommé "FLEXTEMP" ajuste la température de sortie d'aimants : lorsque la chaleur fatale doit être valorisée, sa température est réglée à 35 °C. Lorsqu'elle doit être dissipée, la température est ajustée à la valeur surrefroidie. Le scénario nommé "DOUBLEFLEX" applique les deux stratégies précédentes en même temps. Chaque scénario a été étudié avec différentes capacités de stockage thermique, allant de 0 MWh à 40 MWh par incréments de 10 MWh. Cela a conduit à des sous-scénarios, distingués par le suffixe "-XX" à la fin du nom du scénario.

La Figure IV.6 présente une monotone de la puissance consommée au LNCMI (i.e. les données horaires de puissance classées par ordre croissant sur une année), où on peut distinguer différentes aires :

* Chaleur fatale théorique (A1+A2+A3) : consommation électrique des aimants, entièrement dissipée sous forme de chaleur.
* Chaleur fatal disponible (A1+A3) : chaleur fatale pour les valeurs de puissance supérieures à la valeur de puissance seuil de 8,5 MW Pmin rec afin de garantir une température constante.

* Chaleur fatale récupérable (A1) : chaleur fatale disponible plafonnée par la puissance maximale du système de récupération de chaleur PSTO+PAC. Cette valeur dépend donc du dimensionnement du stockage et de la PAC. Sur la Figure IV.6, un stockage d'une capacité de 20 MWh est considéré.

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>Figure IV.6 : Monotone des consommations électriques des aimants du LNCMI, avec A1+A2+A3 la chaleur fatale théorique, A1+A3 la chaleur fatale disponible et A1 la chaleur fatale récupérable.</figcaption></figure>

Source : auteur.

Il existe également un *potentiel technique* et un *potentiel économique* de chaleur fatale [311]. Le potentiel technique correspond à la part de la chaleur fatale récupérable qui peut être valorisée pour couvrir une consommation de chaleur. Le calcul de ce potentiel dépend de la synchronicité et des niveaux de puissance entre la dissipation de chaleur fatale et la consommation du réseau de chaleur, en plus des contraintes de remplissage du stockage et de température de la PAC. Ce potentiel technique correspond au résultat recherché pour les calculs énergétiques de cette section. Le potentiel économique fait référence à la viabilité économique du système de valorisation déployé, il n'est pas exploré ici.

La Figure IV.7 présente les valeurs à l'échelle de ces différents potentiels de valorisation de chaleur fatale pour le projet du LNCMI, avec la chaleur fatale récupérable dépendante du dimensionnement du stockage. Concernant la chaleur fatale récupérable, on peut noter que le temps de charge et de décharge du stockage est de 3 heures et qu'une fois le stockage complètement chargé, seule la PAC à sa puissance maximale (P<sub>PAC</sub>) pourra être mobilisée pour la valorisation. Les valeurs présentées correspondent donc à une chaleur fatale récupérable « idéale », la valeur réelle se situant entre celle-ci et le cas sans stockage. Cette dynamique de stockage n'est pas prise en compte dans le calcul de la chaleur fatale récupérable, mais le sera dans le calcul des résultats de cette section.
<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>Figure IV.7 : Valeurs des différents potentiels de chaleur fatale pour le projet du LNCMI. Source : auteur.</figcaption></figure>

### IV.2.6.1.c. Présentation des modèles énergétiques et de la procédure de planification

Comme précisé plus tôt, une campagne typique d'expériences au LNCMI prend une semaine entière. Par conséquent, un pas de temps de 168 heures a été utilisé pour le réarrangement du calendrier. Cependant, le profil annuel de la consommation d'énergie du LNCMI est défini à un pas de temps d'une heure. Ainsi, la reprogrammation du calendrier implique de reconstruire le profil énergétique. Des dictionnaires ont été construits afin de basculer entre les profils d'énergie, de puissance et de température, et deux modèles OMEGA1pes ont été développés et utilisé.

Tout d'abord, un modèle simplifié du projet de valorisation de la chaleur fatale est utilisé afin de réorganiser les blocs énergétiques de 7 jours en fonction du profil de consommation du réseau de chaleur (Figure IV.8). Le stockage n'est pas explicitement considéré puisque le pas de temps est de 168 heures. La valeur de puissance seuil pour la récupération de la chaleur fatale ainsi que les capacités de puissance maximale du stockage et de la pompe à chaleur sont prises en compte dans la gestion des données d'entrée, afin de déterminer la chaleur fatale récupérable. La consommation fixe de chauffage urbain est également une donnée d'entrée (Figure IV.9). L'optimisation comprend ici deux objectifs :

1. Maximiser la chaleur fatale récupérée, c'est-à-dire minimiser la production de chaleur du réseau de chauffage urbain.

2. Minimiser la différence entre l'énergie consommée sur le réseau de chaleur et en sortie de la pompe à chaleur à chaque pas de temps, et pondérée par la valeur de consommation sur le réseau. Cet objectif permet d'ordonner les blocs de consommation et de production à des niveaux proches relativement sur toute la période d'étude. Cet objectif est décrit ci-après, avec $E_{RDC}$ l'énergie consommée sur le réseau de chaleur, et $E_{PAC}$ l'énergie en sortie de pompe à chaleur. $fitting_{objective} = \sum_{t=1}^{52}(E_{RDC}[t] - E_{PAC}[t]) * E_{RDC}[t]$ (2)
<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>Figure IV.8 : Diagramme du modèle simplifié OMEGAlpes pour le projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI. Source : auteur</figcaption></figure>

Une fois les blocs énergétiques du LNCMI réarrangés, les dictionnaires permettent de reconstruire les profils de puissance au pas de temps horaire. Les profils de température sont également reconstruits avec leur profil d'origine ou des valeurs constantes de 35°C selon l'occurrence de la récupération, en suivant la stratégie 'FLEXTEMP'.

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>Figure IV.9 : Procédure de replanification des profils horaires de température et de puissance du LNCMI, et d'évaluation des performances énergétique et exergétique. Source : auteur</figcaption></figure>
Un second modèle OMEGAAlpes plus détaillé est alors utilisé pour déterminer la gestion optimale du stockage et calculer les performances annuelles avec les profils de puissance réarrangés. Ce modèle comprend les éléments suivants (présentés Figure IV.10 selon le formalisme OMEGAAlpes) :

- Un fournisseur d'électricité alimentant à la fois le LNCMI et la pompe à chaleur.

- Une unité de conversion électricité-chaleur représentant les expériences du LNCMI.

- L'unité de dissipation de la chaleur du LNCMI dans l'Isère.

- Une unité de stockage d'énergie thermocline, avec un temps de charge ou de décharge total minimal de 3 heures. Le stockage doit atteindre son état de charge maximal au moins une fois tous les 5 jours afin d'évacuer la zone de gradient lorsqu'elle devient trop importante.

- Une unité de pompe à chaleur (PAC).

- Un réseau de chaleur.

- Une unité de production de chaleur, représentant les installations de production de chaleur propres à la CCIAG.

- Une unité de consommation de chauffage urbain.

- Plusieurs nœuds énergétiques entre les unités, assurant les bilans de puissances. Une contrainte arrête l'exportation entre le nœud de sortie de l'aimant et le nœud de valorisation lorsque la puissance du LNCMI est inférieure à la valeur seuil de 10 MW.

De même, l'objectif est de maximiser la chaleur fatale récupérée.

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Figure IV.10 : Diagramme du modèle OMEGAAlpes pour le projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI. Source : auteur</figcaption></figure>

### IV.2.6.1.d. Résultats énergétiques et exergétiques de la replaniFAction

La Figure IV.11 présente le calendrier annuel des expériences du LNCMI, avant et après réarrangement. La réorganisation a été appliquée avec un pas de temps hebdomadaire (168
heures), en phase avec la durée des expériences. On constate bien que le calendrier réorganisé est mieux adapté aux besoins du réseau de district.

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Figure IV.11 : Blocs d'énergie hebdomadaires de chaleur fatale LNCMI (bleu) et consommation réseau de chaleur (rouge) avant (gauche) et après (droite) replanification. Source : auteur</figcaption></figure>

En outre, les Figure IV.12, IV.13 et IV.14 présentent respectivement les résultats énergétiques, exergétiques et environnementaux pour les différents scénarios et capacités de stockage. Les quantités de chaleur fatale valorisée ou de destruction d'exergie annuelles sont indiquées sur l'axe des ordonnées de gauche.

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>Figure IV.12 : Quantités relative et absolue de chaleur fatale valorisée pour les scénarios RECOVERY et FLEXENER pour le projet LNCMI, avec des capacités de stockage entre 0 et 40 MWh. Source : auteur & J. Fitó</figcaption></figure>

Sur la Figure IV.12 l'axe des ordonnées de droite montre la part relative que ces quantités, correspondant au potentiel technique, représentent par rapport à la chaleur fatale disponible
et théorique. On constate qu'un tiers de la chaleur fatale théorique peut être récupéré dans les
meilleurs cas. Toutefois, cela représente jusqu'à 70% de la chaleur fatale récupérable.
L'influence du stockage thermique est également très visible. Quelle que soit la stratégie, la
récupération annuelle est multipliée par 2 environ pour un stockage de 10 MWh, ou par 3
environ pour un stockage de 20 MWh. La stratégie consistant à réorganiser les expériences
(« FLEXENER ») semble avoir le plus grand impact : par rapport au scénario sans flexibilité
(« RECOVERY »), elle permet de valoriser entre 30% et 100% de chaleur fatale supplémentaire
selon la capacité de stockage. La stratégie de gestion de la température n'est pas présentée car
elle n'a pas d'influence sur les résultats énergétiques.

<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>Figure IV.13 : Destruction d'exergie due à la dissipation de chaleur fatale dans les différents scénarios explorés pour le projet LNCMI, avec des capacités de stockage entre 0 et 40 MWh.</figcaption></figure>

Source : auteur & J. Fitó

La destruction d'exergie dans le scénario sans valorisation (« REFERENCE ») est affichée avec une ligne continue indiquant le seuil d'amélioration pour les autres scénarios. Ici, tous les scénarios de flexibilité ne sont pas plus performants que le scénario de référence :

- La valorisation de chaleur sans flexibilité (« RECOVERY ») est déconseillée puisqu'elle augmente la destruction d'exergie de 10 à 45 % par rapport au scénario de référence. Un maintien de la température à 35°C ne semble pas opportun si la quantité de chaleur fatale valorisée est trop faible.

- Le scénario de réarrangement du calendrier (« FLEXENER ») ne surpasse le scénario de référence que si un stockage thermique d'une capacité de 30 MWh ou plus est utilisé.

- La stratégie d'ajustement de la température (« FLEXTEMP ») réduit la destruction d'exergie d'environ 20% par rapport au scénario « RECOVERY » pour toutes les capacités
de stockage, et passe en dessous de la référence dès la mise en place d'un stockage de 20MWh.

- Le scénario « DOUBLEFLEX » offre des synergies entre les deux stratégies précédentes, et devient pertinent d'un point de vue exergétique dès les premiers MWh de stockage installés.

En se basant sur les résultats énergétiques, une **analyse environnementale préliminaire** a été menée à bien en utilisant les émissions de GES (en tonnes de CO₂ équivalents) comme indicateur. Nous utilisons pour ce calcul la valeur moyenne des émissions de GES du réseau électrique français en 2020 ($Em_{elec}$ = 60gCO₂e/kWh) et sur du réseau de chaleur grenoblois en 2021 ($Em_{RDC}$ = 105gCO₂e/kWh), prenant en compte les émissions sur le tout le cycle de vie de ces systèmes [312]. Les émissions évitées ($\Delta$GES) peuvent ensuite être calculées (équation (4)) comme la différence entre les émissions du scénario de référence et celles d'un scénario de valorisation de chaleur fatale. C'est-à-dire les émissions des chaufferies du réseau grenoblois effacées par la chaleur injectée sur le réseau par la pompe à chaleur ($Q_{PAC}$), auxquelles on retranche les émissions liées à la consommation électrique de la PAC (équation (3)).

$$ Emissions_{PAC} = Em_{elec} * \frac{Q_{PAC}^{out}}{COP} \qquad (3) $$

$$ \Delta \text{GES} = Q_{PAC}^{out} * \left( Em_{RDC} - \frac{Em_{elec}}{COP} \right) \qquad (4) $$

<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>Figure IV.14 : Émissions de GES évitées avec les scénarios recovery et flexener par rapport à reference pour des capacités de stockage entre 0 et 40MWh, avec comparaison aux émissions liées à la consommation électrique du LNCMI. Source : auteur & J. Fitó</figcaption></figure>

La Figure IV.14 montre les émissions de GES évitées pour les scénarios « RECOVERY » et « FLEXENER » par rapport à « REFERENCE », qui peuvent être mises en regard des émissions liées à la consommation électrique du LNCMI, i.e. 826 tons d'équivalents CO₂ par an. On
observe que la valorisation de chaleur fatale aurait un impact environnemental vertueux à la
fois localement en réduisant les rejets de chaleur dans l'Isère, et globalement avec la réduction
d'émissions de GES. Cela pourrait renforcer la pérennité de l'infrastructure du LNCMI dans
un contexte où les vagues de chaleur peuvent forcer des centrales nucléaires à l'arrêt à cause
des températures de rivières trop importantes [313]. L'équation (4) montre que, avec ces
valeurs moyennes d'émissions, les émissions évitées ΔGES sont toujours positives et
directement liées à la quantité de chaleur valorisée. Si ce calcul préliminaire donne un premier
ordre de grandeur des émissions évitées, ces résultats devront toutefois être affinés avec la
considération des émissions sur le cycle de vie du système de valorisation (PAC, stockage et
matériels associés). De plus, il est très probable que la prise en compte de la dynamique des
émissions ait une forte influence sur les résultats, notamment pour le réseau de chaleur dont
le gros des émissions arrive durant la période de chauffe hivernale. Intégrer cette dynamique
pourrait en outre donner lieu à de nouvelles stratégies de contrôle avec des objectifs de
minimisation des émissions de GES.

L'ensemble des résultats est sujet à différentes hypothèses qui permettraient d'affiner le
potentiel technique calculé, telles que la considération d'une température constante sur le
réseau de chaleur, même si une loi d'eau est disponible dans le modèle détaillé du LNCMI
pour observer son influence. Par ailleurs, la planification ne prend pas en compte les
contraintes d'exploitation spécifiques du laboratoire telles que les congés ou la maintenance,
mais la modélisation OMEGALpes permet de les inclure facilement. Enfin, l'optimisation
annuelle suppose une consommation du réseau de chauffage urbain connue a priori : la
connaissance de ce profil dépendra de la prévisibilité de la consommation. Les scénarios
proposés pourraient en outre être appliquées pour différentes échelles de valorisation de la
chaleur, du seul site du CNRS au réseau de chaleur grenoblois entier.

IV.2.6.1.e. *Conclusion et discussion*

Le travail effectué rend les stratégies de replanification et de gestion des températures proposées réalistes et performantes pour le projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI. Au-delà de ces résultats, il convient de tirer un bilan pour la méthode ORUCE sur les différents travaux de recherche appliqués au terrain concret du LNCMI.

D'abord, les **pratiques de transparence et d'ouverture** mises en place tranchent avec les
travaux menés précédemment sur ce cas d'étude. La diffusion des rapports d'étude
précédents, rédigés par des bureaux d'étude, était restreinte au cercle du projet, et les
hypothèses de travail n'étaient pas accessibles. La transparence permet ici un **accès et des
choix communs** entre acteurs sur :

- *Les hypothèses* : périmètre de valorisation, température et zone d'injection, ordonnancement du système de valorisation entre la PAC et le stockage.

- *Les données* : les données de consommation électrique du LNCMI, reconstruites à partir de données brutes représentatives avec périodes de vacances et de maintenances, et un ratio entre consommation électrique du site et chaleur dissipée dans les aimants calculé et affiné au cours du projet.
- Les méthodes et modèles : modèles MILP utilisés en pré-études et travaux sur modèles thermiques Modelica. Les modèles ouverts sont adaptables et peuvent intégrer des problématiques concrètes du terrain, comme ici la planification semestrielle au pas de temps hebdomadaire.

- Les résultats : résultats énergétiques, exergétiques ainsi que bilans économique et environnemental fonction des dimensionnements et montages d'acteurs choisis.

Des partages ont ainsi pu être effectués en interne du projet avec le groupe d'acteurs impliqués rassemblant le porteur du projet et détenteur du gisement de chaleur fatale (LNCMI), l'autorité publique (GAM), l'opérateur du réseau de chaleur urbain (CCIAG), ainsi que des acteurs de la recherche : G2Elab, CEA Liten et LOCIE pour les aspects d'ingénierie énergétique, ainsi que GAEL pour des travaux économiques et PACTE pour les études de sciences sociales. Des partages externes furent aussi possibles pour des réutilisations et travaux complémentaires :

- Travaux d'analyses et supports pédagogiques avec deux projets étudiants ayant pu bénéficier de l'accès aux modèles et résultats ces dernières années avec des analyses techniques, économiques et environnementales pour l'un, et le développement de supports de médiation sur les questions énergétiques au LNCMI pour l'autre.

- Comparaison de modèles MILP entre l'outil OMEGAlpes et l'outil interne du CEA Liten.

- Diffusion et communication avec la conférence chaleur fatale organisée dans le cadre du programme de recherche Eco-SESA.

A notre connaissance, la **reproductibilité** des travaux n'a pas été mobilisée en externe. Mais les pratiques associées à la méthode ORUCE permettent de garantir un suivi et une pérennité des analyses sur le long terme, en capitalisant les hypothèses, données, méthodes, modèles et résultats mentionnés plus tôt. Cet effort pour la pérennité est particulièrement utile sur un tel projet dont les premières études remontent à 2014, et se poursuivent aujourd'hui avec une collaboration entre LNCMI, CEA Liten et G2Elab autour des potentiels de valorisation de chaleur fatale sur le seul site du CNRS. La méthode ORUCE permet aux nouveaux arrivants une prise en main et compréhension des travaux passés facilitée. De manière plus large, la méthode ORUCE permet de présenter les pratiques de reproductibilité dans le domaine lors de la présentation des travaux de recherche.

Concernant la **facilité d'usage** de la méthode, le travail sur les données archétypales et le code ouvert entre facilement dans les pratiques, à l'exception de développement collaboratif et pratiques de versionnages qui demandent une certaine acculturation. Le travail sur le notebook et suivi des étapes de la méthode ORUCE est à développer, même si ces étapes correspondent à des recommandations plutôt qu'à un format strict. Un point d'attention concerne le travail sur l'environnement : il peut s'avérer difficile à mener à bien, et n'est pas aligné avec le travail de recherche. Concrètement, il ne permet pas d'être plus efficace à court terme, et correspond à du travail « pour les autres » ou pour des usages futurs. Avec ce coût en temps et en formation par rapport aux bénéfices retirés, cela en questionne l'intérêt, surtout si le cas d'étude n'est jamais reproduit.
IV.2.6.2. *Cas d'étude ORUCE comme objet de médiation auprès du LNCMI*

En plus d'avoir été mobilisée sur les derniers travaux de recherche au LNCMI, une première
forme de la méthode ORUCE pour de la médiation y a également été développée. L'objectif ici
était de fournir un cas d'étude pour **rendre le processus de modélisation énergétique ouverte**
**sur ce projet accessible auprès des acteurs impliqués**, en particuliers les porteurs au LNCMI.
Un notebook dédié [E] a alors été développé, et comprend (Figure IV.15):

- Les informations générales du notebook (auteurs, licence, outils, ...)

- La présentation du modèle énergétique et du cas d'étude,

- Les hypothèses de travail détaillées, telles que l'approximation d'une loi d'eau pour le réseau de chaleur ou le travail à COP constant pour les pompes à chaleur ; et en outre les contraintes et l'objectif de maximisation de la chaleur valorisée à dimensionnement fixé,

- La gestion de l'environnement,

- le modèle énergétique OMEGAlpes dont le code est accessible et dont l'utilisation est ici simplifiée par une interface utilisateur.

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>Figure IV.15 : Vue d'ensemble du notebook LNCMI médiation. Source : auteur.</figcaption></figure>

Afin d'être accessible à l'usage même en étant parfaitement extérieur au code, le notebook ne comprend ici que des cellules textes Markdown et images explicitant les éléments ci-dessus, à
l'exception d'une unique cellule de code. A l'exécution, celle-ci fait apparaître une interface
qui permet de gérer les différents paramètres d'entrée du modèle au moyen de curseurs. On
remarque que les différentes étapes de ORUCE ne sont pas ici renseignées, pour fournir un
notebook synthétique et facile à prendre en main.

Ce cas d'étude est à mi-chemin entre la recherche et la médiation, puisque les acteurs sont ici principalement des chercheurs et ingénieurs impliqués dans le projet : même s'il ne s'agit pas d'un public de modélisateurs, ils sont formés sur les questions énergétiques et les enjeux du projet. Des cas d'étude où un travail de médiation plus important a été effectué seront présentés dans la section suivante (IV.3).

Ce notebook a été développé avec l'objectif de rendre accessible les travaux, mais il n'a jamais réellement été pris en main par les porteurs du projet au LNCMI. Cela peut s'expliquer par le fait qu'aucun temps n'a été dédié à un échange synchrone, permettant d'accompagner la prise en main et d'ajuster les fonctionnalités du notebook aux besoins des utilisateurs : comme mentionné dans la section III.2.5.2, ce type de notebook n'est a priori pas autoportant. Par ailleurs d'autres formes de médiation ont permis de présenter le projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI de modélisation :

- Une conférence ouverte au public, et des séminaires au sein du LNCMI concernant le projet,

- Une fresque et des carnets explicatifs réalisés lors d'un projet étudiant.

Si ces formes ont permis d'introduire les enjeux énergétiques et écologiques du projet, ainsi que les intérêts d'une ouverture du processus de modélisation, le notebook permettrait a priori d'aller plus loin en donnant la capacité de manipuler directement le modèle énergétique, et ce sur la durée grâce à l'accès pérenne au cas d'étude. Ce premier retour d'expérience tend donc à souligner l**'importance des temps et supports d'échange pour la médiation**, en particulier pour une proposition de cas d'étude ORUCE. Il invite également à se questionner concernant les objectifs des temps de médiation, et à adapter les supports en conséquence.

IV.2.7. Le LNCMI : une infrastructure de recherche ouverte

Le statut du LNCMI a permis de mener à bien et d'incarner ces deux cas d'étude avec la
méthode ORUCE. Le LNCMI peut en effet à la fois être considéré comme :

> un nœud socio-énergétique, i.e. un « ensemble d'éléments physiques qui collecte, convertit et/ou distribue de l'énergie, construit et/ou opéré par un acteur décisionnel en interaction avec des actants » [314]. C'est une infrastructure physique opérée par le CNRS en interaction avec la CCIAG et GAM, qui convertit de l'électricité en champ magnétique et en chaleur, et a l'opportunité de la distribuer au quartier,

> une infrastructure de recherche ouverte et collective par essence : le laboratoire met à disposition des chercheurs du monde entier son installation : si chacun avait dû mettre en place ses propres électro-aimants pour champs magnétiques intenses, les avancées du domaine seraient bien moindre (de même que les installations du CERN par exemple [36,295]).
En plus des travaux autour des champs magnétiques intenses, le laboratoire se place comme un terrain d'étude pour la pérennité des grandes infrastructures de recherches par sa contribution à la flexibilité du réseau électrique auprès de RTE via un opérateur d'agrégation, et son projet de valorisation de chaleur fatale qui l'inscrit dans le territoire. Son statut d'infrastructure de recherche et la mise à disposition de ses données lui donnent un statut unique rendant possible l'observation, la compréhension, et la construction de solutions interdisciplinaires :

* Techniques d'abord avec une variété de thèmes abordés allant de la micro-fluidique avec le refroidissement par ébullition nucléée, jusqu'à la valorisation de chaleur fatale à l'échelle d'un quartier, en plus de travaux sur la flexibilité et les services au réseau électrique. C'est un terrain d'application actif pour des outils d'optimisation énergétique open source, des concepts tels que l'exergo-économie et pour l'enseignement, en plus d'être un terrain potentiel pour d'autres outils de modélisation énergétique et pour des essais à échelle 1 de systèmes techniques tels que des pompes à chaleur ou stockages innovants. Ces essais favoriseraient des collaborations entre recherche et industrie et n'auraient pas d'impact sur le système technique mature utilisé pour la valorisation de chaleur car seule la chaleur excédentaire serait utilisée.

* Sur un spectre plus large, le LNCMI est un terrain pour des évaluations économiques sur le potentiel de flexibilité de consommation électrique notamment avec le laboratoire GAEL, ainsi que la construction de modèles juridiques ouverts pour les projets de transition énergétique. Des travaux en sciences humaines et sociales, dont l'importance est capitale sur les projets de valorisation de chaleur fatale [302], y sont également menés tels que la modélisation d'assemblages multi-acteurs [309] ainsi que des travaux à venir avec l'implication du jeune programme de recherche ANR Récuperte et la participation au sein du programme de recherche interdisciplinaire de l'Université Grenoble Alpes Eco-SESA.

Le site du LNCMI constitue ainsi un « **living-lab** », c'est-à-dire un lieu ouvert et observable, dans lequel peut être étudiée une question interdisciplinaire comme celle de la rencontre entre gisements de chaleur fatale et réseaux de chaleur, à l'échelle 1 et à l'interface des systèmes techniques et des usages des parties prenantes. Le « living-lab » LNCMI se prête dès lors à être une « scène » pour la mise au point, le déploiement et l'utilisation d'approches de science ouverte telles que celles explorées dans cette thèse.

Si les processus de modélisation énergétique ouverts ont été appliqués au projet énergétique local du LNCMI pour la valorisation de chaleur fatale, ils peuvent également être déployés pour explorer d'autres enjeux, et en particulier, l'autoconsommation PV.
IV.3. Processus de modélisation énergétique ouvert au service de la recherche et de la médiation auprès des communautés énergétiques : le cas de l'autoconsommation photovoltaïque

IV.3.1. Autoconsommation photovoltaïque : définition et enjeux

IV.3.1.1. Généralités sur l'autoconsommation

L'augmentation de la part d'énergies renouvelables couvrant notre consommation énergétique a été identifié comme l'un des piliers d'une transition énergétique pour lutter contre le dérèglement climatique [315]. La mise en place de panneaux photovoltaïques (PV) associés à des batteries sur les sites de consommation d'énergie permet d'augmenter le taux d'autoconsommation de cette électricité photovoltaïque, c'est-à-dire la part de production consommée localement. L'autoconsommation permet notamment de diminuer les contraintes sur les réseaux de distribution liées au déploiement de sources de production décentralisées, de réduire les pertes de transport et distribution de l'électricité, et de sensibiliser le producteur à sa consommation électrique [316]. Les opérations d'autoconsommation favorisent ainsi le déploiement général de sources d'énergie photovoltaïque. Cependant, les panneaux PV, les batteries ainsi que l'électronique de puissance utilisée pour les raccorder comprennent des impacts environnementaux aux différentes étapes de leur cycle de vie, depuis l'extraction de matières premières jusqu'à la gestion en fin de vie [317].

Aussi, plusieurs thématiques peuvent être explorées autour de l'autoconsommation :

➤ L'**impact environnemental** des systèmes d'autoconsommation, avec la question de l'arbitrage entre degrés d'autonomie énergétique et impact environnemental,

➤ La **place des communautés énergétiques**,

➤ Le levier de la **sobriété énergétique** dans les dispositifs d'autoconsommation.

IV.3.1.2. *Impact environnemental des systèmes d'autoconsommation*

Alors que les mesures incitatives poussent les bâtiments résidentiels à s'orienter vers la production locale d'énergie renouvelable, il est important de souligner que chaque source d'énergie a un impact environnemental intrinsèque qu'il ne faut pas ignorer. Dans le contexte de lutte contre le dérèglement climatique, un indicateur pertinent et permettant les comparaisons est le potentiel de réchauffement global (GWP pour *Global Warming Potential*). Quantifié en kilogrammes d'équivalent CO2 (kgCO2-eq), il prend en compte les effets de forçage radiatif accumulés sur un horizon de temps donné, liés aux émissions de Gaz à Effet de Serre (GES) dans l'atmosphère sur le cycle de vie complet des composants du système énergétique [318]. D'autres indicateurs sont également à considérer : dans ses travaux de thèse sur le sujet, Nouha Gazbour en comptabilise par exemple 16 tels que la toxicité humaine, la pollution des eaux ou encore la consommation de minerais et ressources [317].

Dans le cas des panneaux photovoltaïques et des batteries, le mix énergétique lié à la fabrication joue un rôle important sur la quantité de GES émise [319]. D'autres facteurs tels que l'efficacité ou la durée de vie, font que les valeurs de GWP des batteries et des modules photovoltaïques sont incertaines [320,321]. En outre, et comme pour la modélisation énergétique, les données et modèles d'impacts environnementaux manquent d'ouverture
[294,322]. Des outils open source tels que openLCA, Brightway et Temporalis [323-325], ou encore le projet BONSAI autour du déploiement d'une base de données d'analyse de cycle de vie (ACV) ouverte [326] laissent envisager un changement dans les pratiques.

#### IV.3.1.3. La place des communautés énergétiques

Les communautés d'énergie (on utilisera indifféremment communauté énergétique et communauté d'énergie) reflètent un désir croissant pour des technologies plus durables, et une gouvernance locale [327], par opposition aux systèmes historiques d'extraction et de conversion d'énergie centralisés. Le terme communauté est pluriel et peut ici refléter un lieu, un processus ou encore un acteur impliqué dans des activités de production et/ou consommation d'énergie poursuivant différents objectifs : environnementaux avec la réduction des consommations et émissions de GES, économiques avec la facilitation des négociations tarifaires, ou encore politiques et sociaux [328]. Jusque récemment, les communautés énergétiques n'avaient pas de statut clair, mais elles sont rentrées dans la législation européenne depuis 2019 avec deux déclinaisons : les communautés énergétiques citoyennes (CEC) et les communautés d'énergie renouvelable (CER). Les CEC ont été introduites dans la Directive concernant des règles communes pour le marché intérieur de l'électricité [329], qui offre de nouvelles règles permettant la participation active des consommateurs, individuellement ou collectivement par l'intermédiaire de communautés énergétiques citoyennes, sur tous les marchés, soit en produisant, en consommant, en partageant ou en vendant de l'électricité, soit en fournissant des services de flexibilité par la réponse à la demande et le stockage. Les CEC sont définies comme une entité juridique « dont le principal objectif est de proposer des avantages communautaires environnementaux, économiques ou sociaux à ses membres ou actionnaires ou aux territoires locaux où elle exerce ses activités, plutôt que de générer des profits financiers ». La Directive concernant la promotion de l'énergie produite à partir de sources renouvelables [330] donne une finalité quasi similaire pour les CER, à quelques différences près concernant la participation des acteurs, la proximité aux installations, l'autonomie de fonctionnement ou encore les vecteurs énergétiques [331]. CEC et CER ont été introduites dans le droit français en 2021 dans le Code de l'énergie [332,333].

Un objectif supplémentaire pour les communautés d'énergie est celui de l'autonomie énergétique. Or l'augmentation du degré d'autonomie peut entrer en conflit avec la réduction des émissions globales de GES, avec des systèmes surdimensionnés. Dans le même temps, l'installation locale de sources d'énergie renouvelable peut entraîner des réactions comportementales vertueuses.

#### IV.3.1.4. Sobriété énergétique au sein des communautés

Les réponses comportementales à l'installation de systèmes d'énergie renouvelable, ont été soulignées dans divers travaux de recherche en anthropologie [22], en économie [334] ou en ingénierie [335]. Ceux-ci suggèrent que l'installation de systèmes photovoltaïques pourrait induire des comportements de sobriété énergétique.

On l'a évoqué dans le 0, la définition de **la sobriété énergétique** est plurielle [28,336]. En 1999, Wolfgang Sachs présentait la sobriété (*sufficiency*) en ces termes : « While efficiency is about
doing things right, sufficiency is about doing the right things » [337]. La sobriété énergétique **peut être définie comme un état** dans lequel les besoins fondamentaux des personnes en matière de services énergétiques sont satisfaits de manière équitable, et les limites écologiques sont respectées [338]. Elle peut aussi consister en **un principe d'organisation pour atteindre cet état**, ou comme l'indiquent Bierwirth et Thomas : « Les actions de sobriété énergétique sont des actions qui réduisent la demande d'énergie, pour nous amener vers un état de sobriété énergétique, tout en modifiant la quantité ou la qualité des services énergétiques demandés de manière durable sans descendre en dessous des besoins fondamentaux des personnes » [29].

Les mesures de sobriété ont été identifiées comme complémentaires à d'autres mesures de transition énergétique telles que l'efficacité et le développement des énergies renouvelables en remplacement de sources carbonées [27,339,340]. Une littérature grandissante montre que les modes de vie économes en énergie pourraient potentiellement contribuer à la réduction des émissions de GES, notamment dans les pays développés [340]. Si la contribution de la sobriété à la transition énergétique était jusqu'ici rarement explorée par rapport au seul recours à la technologie [27], elle apparaît désormais dans des scénarios de référence en France, avec les scénarios Transition(s) 2050 de l'ADEME [341] et Futurs énergétiques de RTE [342] en plus des travaux historiques de l'association Négawatt [343], et dans le monde avec la mention explicite de politiques de « sufficiency » dans le rapport *Climate Change 2022 – Mitigation of Climate Change* du GIEC [8].

À l'échelle du bâtiment, les mesures de sobriété énergétique comprennent notamment [29,339,340] :

- l'abaissement de la température des pièces,

- les économies d'eau chaude, la réduction du nombre et de la taille des appareils (avec un séchoir à linge au lieu d'un sèche-linge par exemple),

- la préférence pour la ventilation nocturne en été plutôt que pour la climatisation

- la réduction de la surface habitable.

Si des tendances dans les réponses comportementales vertueuses à des opérations d'autoconsommation ont été observées, la quantité de retour d'expériences ne permet pour l'instant pas de les confirmer, notamment avec la difficile distinction entre la réponse à l'autoconsommation ou la réponse aux systèmes de mesures et de visualisation des consommations [344]. Sur ce dernier aspect, des travaux précédents encouragent à mobiliser aussi bien les normes descriptives qu'injonctives, e.g. en comparant les ménages et en qualifiant favorablement les ménages sobres [115]. Enfin des enquêtes de terrain indiquent que la mise en place d'installations d'énergies renouvelables collectives amène des facteurs positifs non-quantifiables, tels que la fierté et le rôle social des citoyens, ou encore la médiation d'un rapport particulier à la nature [117].

La considération d'hypothèses de sobriété dans la modélisation énergétique des systèmes d'autoconsommation PV, justifiées par les réponses comportementales, aurait une incidence directe sur la conception du système en termes d'indicateurs énergétiques et
environnementaux. Cela permettrait de faire une distinction nette par rapport au maintien du statu quo dans les scénarios énergétiques.

### IV.3.2. ORUCE appliquée à l'autoconsommation photovoltaïque

Dans leur synthèse sur l'autoconsommation photovoltaïque dans les bâtiments, Luthander et al. suggèrent qu' « une étape supplémentaire importante pour la recherche dans ce domaine est de faire des études plus comparables pour des échantillons plus représentatifs de bâtiments et d'utilisateurs finaux » [335]. De plus, la littérature existante manque de transparence quant aux données et modèles utilisés [107]. Si on ajoute à cela l'aspect assez emblématique de l'autoconsommation PV dans la modélisation énergétique à l'échelle du quartier, ses intérêts concernant la transition énergétique, et le contexte politique actuel favorable avec les nouveaux règlements européens définissant les communautés énergétiques citoyennes et son implémentation par les collectifs citoyens, l'autoconsommation PV dans les bâtiments apparaît comme un cas d'étude pertinent pour appliquer la méthode ORUCE. Les sections suivantes présentent des applications de la méthode ORUCE autour de l'autoconsommation dans 3 contextes :

* ORUCE sur un cas d'étude de recherche,

* ORUCE comme objet pédagogique,

* ORUCE comme support de médiation auprès de collectifs citoyens.

### IV.3.3. Cas d'étude autour de l'autoconsommation face aux enjeux de transition dans la recherche

#### IV.3.3.1. Informations générales

Différents cas d'étude d'autoconsommation peuvent être envisagés pour contribuer à la recherche autour des thématiques évoquées précédemment, en mobilisant la méthode ORUCE. L'objectif dans ce premier cas d'étude est d'étudier l'arbitrage à réaliser entre degrés d'autonomie énergétique et impacts environnementaux. Ainsi, nous cherchons à dimensionner un système énergétique composé de panneaux photovoltaïques et de batteries dans le cadre d'une opération d'autoconsommation à l'échelle d'un foyer. Nous menons une optimisation bi-objectif afin de maximiser la couverture de la consommation locale par de l'électricité photovoltaïque d'une part, et de minimiser l'impact environnemental du système énergétique sur son cycle de vie complet d'autre part. Ce cas d'étude se base notamment sur un article présenté lors du Symposium de Génie Électrique en 2020 [241]. Un notebook y est associé [F], mobilisé dans le notebook ORUCE présenté précédemment [C].

#### IV.3.3.2. Gestion des données

Les données utilisées sont les mêmes que dans le cas d'étude présenté dans le chapitre précédent, se référer donc à la section III.2.3.3. Afin de réduire le nombre de variables d'optimisation, une opération de clustering a été menée sur ces profils annuels de consommation et d'ensoleillement. Le clustering permet ici d'extraire des jours représentatifs et poids associés à partir d'un jeu de données d'une année complète. C'est une méthode adaptée à la réduction de période d'étude et donc du nombre de variables pour l'optimisation énergétique à l'échelle bâtiment [345]. Nous utilisons ici une approche de clustering par K-Means, utilisant la distance euclidienne [346]. Les jours types obtenus à partir de données
d'ensoleillement à Grenoble en 2019 et de consommation moyenne de français sont le 4 janvier,
le 29 août et le 27 novembre avec des poids respectifs de 50, 180 et 135 jours. Ces jours sont
typiques d'un jour d'hiver, un jour d'été, et un jour d'intersaison proche de l'hiver, et sont
présentés Figure IV.16. Comme dans la section III.2.3, le modèle de Nguyen et al. [283] est
utilisé pour déterminer la production PV à partir des valeurs d'ensoleillements directs (DNI)
et diffus (DHI).

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>Figure IV.16 : Consommation électrique d'un foyer français et production photovoltaïque par mètre carré (azimut de 0° et inclinaison de 25°) pour trois journées types d'été en rouge, hiver en bleu, et mi-saison en vert. Source : auteur</figcaption></figure>

La valeur de GWP des panneaux PV est une valeur médiane 1040 kgCO2-eq/kWc<fnref n="19" /> provenant
du projet INCER-ACV [347] de l'ADEME, ayant étudié la distribution statistique des valeurs
d'impacts environnementaux pour la filière photovoltaïque. Le GWP des batteries Lithium-
ion est considéré comme égal à 158 kgCO2-eq par kWh de capacité de batterie avec une durée
de vie associée est d'environ 8 ans, en considérant un cycle par jour [321]. La profondeur de
décharge maximale (DoD pour *Depth of Discharge*) est considérée comme égale à 80%. Les

<footnote n="19">¹⁹ Soit environ 41 gCO₂/kWh, en considérant une production de l'ordre de 1000 kWh/an/ pour 1 kWc de panneaux PV installés.</footnote>
émissions de GES moyennes du réseau français sont comptabilisées en prenant en compte l'ensemble du cycle de vie des infrastructures, soit une moyenne de 57 gCO₂eq/kWh [348]. Ainsi on dispose de données ouvertes pour notre cas d'étude d'autoconsommation PV, aussi bien pour la consommation que pour le productible PV, les paramètres environnementaux ou encore dans le traitement des données.

#### IV.3.3.3. Présentation du modèle énergétique

Ce cas d'étude a pour vocation d'être ouvert et appropriable, permettant aux utilisateurs de faire varier les données, hypothèses et objectifs, ou encore d'affiner le modèle. Ainsi, un modèle simplifié mobilisant l'outil d'optimisation NoLOAD [240] et présentant des temps de calculs faibles a été privilégié : d'abord avec le recours au clustering pour simplement fournir 3 jours types représentatifs de l'année complète, et de plus, la dynamique de pilotage de la batterie n'a pas été considérée ici du fait de l'évolution cyclique de ces profils, en considérant un cycle charge - décharge par jour. L'énergie stockée sur une journée est alors considérée comme un scalaire calculé sur chaque jour type, là où les puissances PV et de consommation sont des séries temporelles au pas de temps horaire. Les imports et exports sur le réseau électrique sont ainsi calculés pour chaque jour type comme suit :

$$exp = \sum_{h=0}^{23} \max(P_{PV}(h) - P_{load}(h), 0) - eff_{sto} * e_{sto} \quad (5)$$

$$imp = \sum_{h=0}^{23} \max(P_{load}(h) - P_{PV}(h), 0) - eff_{sto} * e_{sto} \quad (6)$$

Avec exp et imp respectivement les exports et imports sur le réseau électrique, $P_{PV}$ et $P_{load}$ respectivement les puissances PV et de consommation au pas de temps horaire, $eff_{sto}$ l'efficacité du stockage considérée identique à la charge et décharge et $e_{sto}$ l'énergie du stockage chargée pour le calcul d'export, et déchargée pour celui d'import. Les imports et exports sont contraints pour prendre des valeurs positives ou nulles. La Figure IV.17 présente les aires d'énergie non-autoconsommée et non-autoproduite, donc respectivement exportée et importée, aux cycles de charge et décharge de batterie près pour la journée du 29 août.
<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>Figure IV.17 : Exemple de profils de production PV et de consommation d'un foyer avec énergie non-autoconsommée (rouge) et non-autoproduite (jaune) le 29 août, pour 8m² de panneaux PV, une inclinaison de 25° et un azimut de 0°.</figcaption></figure>

La capacité de la batterie sera ensuite déterminée comme la valeur maximale des $e_{sto}$ pour les différents jours types, en intégrant les limites de profondeur de charge et décharge. L'indicateur de couverture utilisé est le Load Cover Factor (LCF), aussi appelé autoproduction, i.e. la part de consommation électrique couverte par de la production locale [349]. Dans notre cas, le LCF est calculé pour chaque jour type comme suit :

$$ LCF = \frac{E_{load} - imp}{E_{load}} \qquad (7) $$

avec $E_{load}$ l'énergie en Wattheure consommée par le foyer au cours d'une journée et $imp$ les imports via le réseau électrique. Il est bon de noter que l'utilisation du seul LCF maximise la production photovoltaïque pour couvrir la consommation locale, et peut conduire à des systèmes surdimensionnés car visant l'autonomie énergétique sans prise en compte des exports sur le réseau. Dans notre cas, la considération des émissions de GES sur tout le cycle de vie du système permet d'éviter un tel écueil, mais un indicateur de Supply Cover Factor (SCF), aussi appelé autoconsommation, est également mis à disposition dans les calculs et complémentaire du LCF. Au final, un indicateur "non-LCF" a été défini comme un objectif à minimiser pour le modèle d'optimisation. Il comprend l'indicateur LCF sur les différents jours typiques, représentatifs d'une année complète :

$$ non\ -\ LCF = \sum_{0 \le d < nb\ days} \frac{w_d}{365} * (1 - LCF_d) \qquad (8) $$

où nb_days est le nombre de jours types, $w_d$ le poids de chaque jour type, c'est-à-dire le nombre de jours que le jour type représente et $LCF_d$ le LCF de charge pour chaque jour type.

Les variables d'optimisation du modèle sont la surface des panneaux PV et leur inclinaison et azimut qui permettront de calculer la production PV, ainsi que l'énergie stockée pour chaque
jour type, qui donnera la valeur de la capacité de la batterie. Les surfaces des panneaux sont contraintes entre 1 et 25m² et l'énergie stockée est contrainte pour être inférieure à 4 kWh (soit une capacité de stockage maximale de 5kWh en prenant en compte le DoD). La considération de l'inclinaison et l'orientation des panneaux avec le modèle de panneaux PV rend le problème non-linéaire et justifie donc l'utilisation de l'outil d'optimisation NoLOAD.

Concernant la mesure des impacts environnementaux, l'unité fonctionnelle considérée pour cette étude est la suivante : consommer de l'électricité selon un profil donné sur 30 ans avec un total de 4586 kWh par an, à partir de l'électricité issue du réseau et d'un système de panneaux PV et batterie. Seul l'indicateur de GWP est pris en compte, il est calculé comme suit :

$$GWP = PV_{GWP} * PV_{S} * \frac{duration}{PV_{lifespan}} + bat_{GWP} * bat_{capa} * \frac{duration}{bat_{lifespan}} + grid_{em} * grid_{imp} * duration \quad (9)$$
$$\text{CAPEX}_{GES} \quad \text{OPEX}_{GES}$$

avec :

- GWP le potentiel de réchauffement climatique global du système énergétique (kg CO₂ eq.),

- PV<sub>GWP</sub> le GWP des panneaux PV, onduleurs et connectiques par unité de surface,

- PV<sub>S</sub> la surface de panneaux PV,

- duration la durée d'étude, ici 30 ans,

- PV<sub>lifespan</sub> la durée de vie des panneaux PV (30 ans),

- bat<sub>GWP</sub> le GWP des batteries par unité de capacité des batteries,

- bat<sub>capa</sub> la capacité de la batterie (Wh),

- bat<sub>lifespan</sub> la durée de vie de la batterie (années),

- grid<sub>em</sub> les émissions de GES issues de la consommation d'électricité du réseau sur tout le cycle de vie des installations par unité d'énergie consommée (kg CO₂ eq./kWh),

- grid<sub>imp</sub> la consommation d'électricité réseau d'un foyer sur 30 ans (kWh).

On notera que pour une telle consommation électrique annuelle, un foyer raccordé au réseau seul émettrait 7472 kgCO₂eq au total sur les 30 années d'études considérées.

On peut établir une analogie entre les coûts économiques et environnementaux. D'une part, les émissions de GES liées à la fabrication et au démantèlement sont rapprochées d'un coût fixe d'investissement (CAPEX pour *Capital Expenditure*). D'autre part, les émissions liées à l'utilisation du système (i.e. la consommation d'électricité sur le réseau qui dépend du mix électrique local) sont rapprochées de coût d'opération (OPEX pour *Operational Expenditure*). Il est bon de noter que l'électricité PV exportée sur le réseau n'est pas comprise ici comme un effacement d'émissions de GES dans les OPEX, car cela dépasse l'unité fonctionnelle. En outre on ne peut considérer le réseau électrique comme un stockage infini. On se place du point de vue d'un consommateur, pour répondre à ses besoins énergétiques locaux : les exports sont donc en dehors de ce cadre. On s'attend à ce que plus la taille des panneaux augmente, plus les imports du réseau sont réduits et donc plus les OPEX diminuent. Dans le même temps, les CAPEX liés aux panneaux et éventuellement aux batteries augmenteront.
#### IV.3.3.4. Gestion des résultats

Avant d'accéder aux résultats finaux, plusieurs itérations des données brutes aux résultats ont été nécessaires. Ces itérations peuvent s'avérer particulièrement délicates à gérer, car liés à des choix :

- de signification des résultats, i.e. ce qu'on souhaite monter en fonction des objectifs (SCF, LCF, émissions de GES) ou des limites de variables pour la surface PV ou la capacité des batteries par exemple

- de paramétrage technique de l'optimisation, avec le choix des valeurs initiales, précision et nombre d'itération maximal par exemple.

Les résultats sont présentés ci-après, d'abord en mono-objectifs puis sous forme de courbe de Pareto. Les Figure IV.18 et Figure IV.19 présentent la consommation et production PV pour les 3 jours types et les résultats d'optimisation, respectivement pour l'objectif de minimisation des émissions de GES et de maximisation du LCF.

<figure><img src="image_66.png" /></figure>

<table><caption>Figure IV.18 : Résultats d'optimisation avec objectif de minimisation des émissions de GES pour 3 jours types de l'année 2019. Source : auteur.</caption><thead><tr><td>Surface (m²)</td><td>Azimut (°)</td><td>Inclinaison (°)</td><td>Capacité (kWh)</td><td>Émissions GES (kgCO2eq/kWh)</td><td>LCF</td></tr></thead><tbody><tr><td>5,8</td><td>23,7</td><td>30,7</td><td>0</td><td>6612</td><td>0,16</td></tr></tbody></table>
Pour l'objectif de minimisation des émissions de GES, on observe bien des émissions totales inférieures à celles obtenues sur le réseau seul. La capacité de la batterie est nulle et la surface PV est assez faible de sorte que l'énergie PV remplace autant que possible l'électricité du réseau tout en maintenant les exports vers le réseau nuls en dehors de la mi-journée le 29 août.

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

<table><caption>Figure IV.19 : Résultats d'optimisation avec objectif de maximisation du LCF pour 3 jours types de l'année 2019. Source : auteur.</caption><thead><tr><td>Surface (m²)</td><td>Azimut (°)</td><td>Inclinaison (°)</td><td>Capacité (kWh)</td><td>Émissions GES (kgCO2eq/kWh)</td><td>LCF</td></tr></thead><tbody><tr><td>25</td><td>35,3</td><td>27,9</td><td>5000</td><td>14092</td><td>0,74</td></tr></tbody></table>

Pour l'objectif de maximisation du LCF, l'optimisation vient logiquement bloquer contre les bornes supérieures pour la surface des panneaux PV et la capacité de la batterie pour atteindre un niveau d'autoproduction le plus élevé possible. En dehors des choix d'inclinaison et d'azimut, l'optimisation est donc ici triviale, notamment car aucune pénalité ou limite n'est fixée pour les exports. La considération des émissions de GES permet de contrebalancer cet effet, mais la prise en compte du SCF peut aussi fournir des compromis pertinents pour ce dimensionnement.
La Figure IV.20 présente les résultats sous forme de courbe de Pareto entre l'objectif de minimisation des émissions de GES en ordonnée et de minimisation de l'indicateur non-LCF en abscisse.

<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>Figure IV.20 : Courbe de Pareto présentant les résultats d'optimisation entre objectifs de minimisation des émissions de GES et de maximisation du LCF pour un foyer en autoconsommation PV. Source : auteur.</figcaption></figure>

Le détail des surfaces PV, azimuts, inclinaisons et énergies stockées pour les différents points de cette courbe de Pareto sont disponibles dans l'Annexe 17. On y remarque notamment que l'azimut Sud - Sud-Est et l'inclinaison prennent des valeurs sensiblement identiques pour les différents points d'optimisation. L'inclinaison notamment est le résultat d'un compromis : assez élevée pour réduire l'amplitude de la cloche de productible PV d'été, mais assez faible pour ne pas trop dégrader l'énergie récupérée annuellement. Un léger coude peut être observé lorsque l'indicateur d'émissions dépasse les émissions « réseau seul » : c'est à partir de là que les valeurs de capacité deviennent non-nulles. On remarque également que la surface des panneaux PV augmente assez rapidement, et atteint sa borne maximale alors que les premiers kWh de stockage sont mobilisés. Le point de dépassement par rapport au réseau seul est important, car il vient questionner la pertinence du système énergétique en matière de lutte contre le dérèglement climatique avec les données et hypothèses prises en compte. Au final, le choix de dimensionnement issue du compromis entre degrés d'autonomie énergétique et émissions de GES dépend du choix de l'utilisateur, mais peut être guidé par de tels résultats.
#### IV.3.3.5. Conclusion et discussion

La méthode ORUCE offre ici la possibilité d'adapter le cas d'étude à différentes situations, par exemple en faisant varier les technologies de batteries ou de panneaux PV. Elle permet également de comparer différents modèles énergétiques, méthodes de réduction de la période d'étude ou du modèle, et techniques d'optimisation.

La majorité des approches actuelles sur ces sujets sont relativement fermées : on peut citer le rapport de l'Agence Internationale de l'Énergie (AIE) sur l'ACV de systèmes résidentiels PV et batteries [350], qui présente une méthode et des résultats dans un document accessible en ligne mais sans licence d'utilisation, et sans accès aux données, codes et hypothèses associées aux modèles. Par rapport aux approches fermées, la méthode ORUCE replace ici les données et les modèles dans le contexte du cas d'étude, en soulignant les dépendances fortes que peuvent avoir les résultats aux :

- Données : profils d'ensoleillement et de consommation dépendant du lieu, émissions de GES dépendantes du mix énergétiques, ...

- Paramétrages : bornes d'exploration pour la surface PV et la capacité de batterie, choix des indicateurs d'autoconsommation entre LCF et SCF, ...

- Hypothèses : choix de l'unité fonctionnelle et des frontières pour la comptabilisation des émissions de GES, considération d'émissions moyennes ou dynamiques pour le réseau, ...

Les cas d'étude sont accessibles, utilisables et transférables pour des travaux futurs, ce qui peut favoriser la confiance et la collaboration entre les parties prenantes, et de manière générale permet de limiter les erreurs et les biais.

D'autres enjeux ont été explorés autour du sujet de l'autoconsommation avec différents chercheurs.

- L'article « Including greenhouse gas emissions and behavioural responses in the optimal design of PV self-sufficient energy communities », d'abord présenté en conférence [351] puis publié dans le journal COMPEL [352] explore la place de la sobriété en plus du calcul des émissions de GES, pour les opérations d'autoconsommation collective. Le processus de clustering est qualifié plus en détail avec la sélection de 5 semaines types au pas de temps 15 minutes. Les incertitudes du GWP des panneaux PV y sont prises en compte, ainsi que la dynamique des émissions de GES du réseau électrique, et des scénarios de sobriété énergétiques sont considérés pour les cas français et allemands.

- Dans la continuité, l'article « Solar panels: Is more always better? - Assessing the carbon footprint of communities » publié dans la revue TATuP [353] propose d'explorer ces mêmes questions pour une variété de profils de consommation, avec l'introduction d'un indicateur d'« autosuffisance naturelle » (NSS pour *Natural Self-Sufficiency*) pour évaluer le potentiel d'absorption d'une production intermittente pour un profil de consommation donné. L'évolution du NSS permet également de qualifier la flexibilité d'un profil de consommation.
- Enfin l'article « Optimal Sizing of Stationary Battery Storage Taking into Account Indirect Flexibility in Tertiary Buildings: Use case of an Electric Vehicle Community » présenté à la conférence CIRED [354] prend une approche différente en s'intéressant à la flexibilité permise par les flottes de véhicules électriques.

Même si au moment de ces collaborations, la méthode ORUCE était encore en cours de développement, ces travaux avec d'autres chercheurs ont permis de pointer du doigt des avantages et limites pour l'application de la méthode. D'abord la méthode peut servir de rappel de **bonnes pratiques** : tous ces travaux sont par exemples mis à disposition dans des notebooks sous licence ouverte, avec précision des sources de données et hypothèses principales. Ces notebooks ont été développés selon les principes ORUCE qui étaient formulés au moment des travaux, et utilisés comme matériel supplémentaire pour les articles de recherche : ils tendent vers une ouverture du processus de modélisation énergétique. L'appropriation et la mise en place de la méthode ORUCE semblent ainsi être **accessibles** pour ces chercheurs, même si des limites persistent. D'abord certains de ces travaux donnent lieu à des fichiers de notebooks lourds, et peuvent réclamer des temps de calcul importants. La reproduction de l'intégralité des travaux peut donc dépendre de la puissance de calcul disponible. Une parade au problème de la taille des notebooks a été de répartir les étapes de la modélisation dans plusieurs notebooks hébergés dans un même dossier. Si on perd la vue d'ensemble du processus, la mise en place de fichiers plus légers permet notamment l'affichage des notebooks dans les répertoires partagés tels que Gitlab.

#### IV.3.4. Le cas d'étude ORUCE pour l'autoconsommation : un objet pédagogique

Le cas d'étude ORUCE autour de l'autoconsommation présenté dans la section précédente a également été mobilisé comme support pédagogique dans le cadre d'enseignement auprès d'étudiants architectes de l'École Nationale Supérieure d'Architecture de Grenoble (ENSAG). L'objectif de ce cours était triple :

1. Une introduction aux enjeux énergétiques,

2. Une introduction à la modélisation énergétique, avec les avantages de la science ouverte,

3. Une mise en application de ces principes pour ces étudiants peu familiarisés à ces concepts et outils.

Le format de l'enseignement était une séance en distanciel de 4h, avec un mode de classe inversée où les étudiants avaient en amont accès à des ressources synthétiques d'acculturation à l'autoconsommation, ainsi qu'un tutoriel d'utilisation des Jupyter Notebooks. En plus des supports de cours [G], un notebook [H] a ainsi été mis à disposition des étudiants pour la partie mise en pratique, et utilisé en ligne via le service Mybinder. Ce notebook est directement inspiré du notebook de la section précédente, mais présenté en français, avec un langage plus accessible et une introduction théorique des concepts, et pratique de la manipulation de code. Contrairement au notebook de médiation LNCMI, ce notebook comprend donc des cellules de code explicitées. Un extrait de ce notebook dans l'environnement Jupyter proposé par Mybinder est présenté Figure IV.21.
<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>Figure IV.21 : Extrait du notebook présenté aux étudiants de l'ENSAG dans l'environnement Jupyter proposé par Mybinder.</figcaption></figure>

Les étudiants étaient divisés en sous-groupes en semi-autonomie : ils avançaient ensemble en suivant les indications du notebook, et je passais en tant qu'encadrant et support dans les différents sous-groupes pour des explications théoriques et de l'aide pratique. L'évolution au sein du notebook leur permettait d'abord d'en percevoir les fonctionnalités, puis d'avoir un exemple d'import et gestion de données. La présentation du modèle énergétique et de résultats associés, en fonction de la surface, inclinaison et orientation des panneaux PV leur permettait de percevoir l'intérêt d'outils d'optimisation pour le dimensionnement de tels systèmes.

Le retour des étudiants sur cette séance, et en particulier sur la méthode ORUCE et l'utilisation des notebooks sont présentés Figure IV.22. Ces retours ont été collectés dans les jours suivants l'enseignement, de manière anonyme pour favoriser l'expression critique de chacun-e. Sur les
21 étudiants présents, 14 réponses ont été collectés. A noter que la formulation « positive » des questions peut entraîner un biais de complaisance.

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Figure IV.22 : Résultats d'enquête suite au cours avec les étudiants de l'ENSAG - a. appréciation de la méthode ORUCE b. appréciation du format des notebooks.</figcaption></figure>

Dans la première partie des retours (Figure IV.22.a), on constate que les étudiants sont globalement **favorables** à l'utilisation des notebooks comme supports, et perçoivent l'intérêt et l'utilisabilité de la méthode. Les résultats de la Figure IV.22.b soulignent quant à eux une division dans la **forme de l'objet** notebook, avec une préférence majoritaire pour un notebook « interface » où le code est invisibilisé en faveur d'interface type curseur et boutons pour exécuter le modèle. D'autres sont favorables au maintien de cellules à exécuter comprenant du code.
En se basant sur ces premiers retours d'un public non-expert du domaine de la modélisation énergétique, la méthode ORUCE et son implémentation sous forme de notebooks semblent bien adaptées comme supports pédagogiques. On notera bien que, d'une part le notebook initial de recherche a été adapté au public, et d'autre part les étudiants n'ont pas été laissé en autonomie pour son utilisation.

### IV.3.5. ORUCE comme support de médiation auprès de collectifs citoyens

#### IV.3.5.1. Exploration de scénarios pour l'autonomie énergétique d'un système embarqué : le spectacle ONIRI 2070

Comme évoqué dans le Chapitre III, la méthode ORUCE comme support de médiation n'a pas été complètement conceptualisée dans sa forme. Toutefois, des expériences en ont été réalisées, avec le projet ONIRI 2070.

<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>Figure IV.23 : Images du spectacle ONIRI 2070. Crédit : Arno Villenave, Organic Orchestra, tous droits réservés.</figcaption></figure>

ONIRI 2070 est un spectacle d'arts vivants et numériques de la compagnie Organic Orchestra [355]. Il porte des valeurs de respect de l'environnement et de l'humain sur les thématiques de la mobilité, de l'autonomie et des arts. Dans sa forme, le spectacle cherche à être sobre en consommation d'énergie (moins d'1 kWh dépensé par représentation) et de matière avec des systèmes low-tech. Le système énergétique doit être autonome pour pouvoir se représenter en zones isolées, et uniquement alimenter via des énergies renouvelables. En outre, le spectacle implique directement le citoyen dans le spectacle avec un travail documentaire pour construire le récit prospectif de la cité ONIRI, et implique également des chercheurs via des collaborations art-sciences techniques et humaines et sociales (architecture notamment).

La Figure IV.24 présente le système énergétique associé à la consommation vidéo (la moitié du système complet), dans le formalisme propre à OMEGAlpes. Le système technique complet, intégrant également les systèmes de mesure, est présenté dans l'Annexe 18.
<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>Figure IV.24 : Système énergétique du spectacle ONIRI, selon le formalisme OMEGAlpes. Source : auteur</figcaption></figure>

Le système énergétique complet comprend :

- 2 systèmes de production PV à déployer en amont du spectacle PV1 avec le redresseur et régulateur MPPT (pour Maximum Power Point Tracker) associés, et également une consommation associée permettant d'absorber la production excédentaire *cons_excess1*),

- Un branchement de secours au réseau électrique, utilisable la nuit uniquement *Power supply1*

- 4 vélos à assistance électrique, avec moteur réversible pouvant servir de générateur, *Bike_rev1* et *Bike_rev2* avec redresseurs associés,

- 2 batteries Lithium-ion de récupération *battery1*,

- 2 sources de consommation et les onduleurs associés : le système vidéo *cons_alex* et le reste du spectacle (son, lumières, auxiliaires).

Un modèle OMEGAlpes a été réalisé pour ce système énergétique, avec comme objectif initial le dimensionnement des batteries, puis la minimisation du pédalage et de l'utilisation du réseau électrique. Le modèle permet d'explorer différents scénarios énergétiques correspondant à des journées types de représentation : production – stockage – consommation dans la tournée en fonction de contraintes techniques (e.g. ensoleillement pour le PV, utilisation de l'assistance électrique, ...) et organisationnelles. Ce modèle accompagne dans le dimensionnement et l'opération d'un système le plus adapté aux besoins, mais permet aussi d'anticiper les meilleurs moments pour la production renouvelable. Oniri 2070 offre à OMEGAlpes un cas d'étude qui permet d'anticiper les contraintes de petites solutions autonomes et mobiles liées aux interventions d'urgences ou d'assistance en zone précaire par exemple.

Comme dans le cas du LNCMI, ce modèle a été intégré à un notebook [I] de médiation, qui a notamment été utilisé en amont d'une première représentation de rodage dans le cadre de la
biennale Arts-Sciences Experimenta. Le notebook présente une interface graphique pour jouer
sur les paramètres du scénario énergétique :

- consommation des éléments du spectacle,

- horaires et durée des balances et de la représentation,

- profil de production et puissance crète des panneaux PV,

- ou encore usage des vélos générateurs.

Les résultats présentent l'évolution du niveau de charge des batteries et les flux d'énergie sur une journée. Ce notebook a été pris en main à distance par l'équipe d'Organic Orchestra avec un simple support asynchrone par mail. Même si la forme n'était pas idéale du fait des limites des interfaces graphiques sur Jupyter Notebook, le format semblait malgré tout adapté dans ce cas pour des itérations entre la compagnie artistique et l'équipe de développement. Un intérêt particulier du notebook était ici de faire percevoir les entrées et résultats du modèle aux utilisateurs, et de faire évoluer le modèle et même l'outil OMEGAlpes à partir de leurs retours.

Outre l'utilisation du notebook avec la compagnie artistique, le spectacle ONIRI 2070 est lui-
même un objet de médiation sur les questions énergétiques. L'enchévêtement des aspects
artistiques, de récit d'anticipation collaboratif, et de défi technique alimente les imaginaires en
permettant l'exploration d'une variété de scénarios futurs, et vient interroger les spectateurs
sur les usages énergétiques personnels et collectifs.

IV.3.5.2. Lien aux collectifs citoyens sur la question de l'autoconsommation

Enfin, la médiation peut évidemment prendre la forme de rencontre entre acteurs. De telles rencontres ont été développées au cours de la thèse, notamment avec des ateliers autour de l'autoconsommation PV entre le G2Elab et le collectif citoyen Energ'Y Citoyennes<fnref n="20" />. Energ'Y Citoyennes est une société locale par actions simplifiées (SAS) créée par des habitants de la métropole grenobloise dans le but de produire de l'énergie issue de sources renouvelables, et de promouvoir la maîtrise de l'énergie, en associant les habitants à des collectivités et des acteurs de la transition énergétique. L'autoconsommation est ainsi un sujet d'interrogation pour ce collectif, et j'ai initié un cycle d'ateliers avec le G2Elab en mars 2022 avec pour objectifs :

- De présenter des résultats de recherche autour de l'autoconsommation PV, les impacts environnementaux et la maîtrise de l'énergie (notamment issus des travaux présentés dans la section IV.3.3),

- De discuter de l'intérêt de ces travaux pour le collectif, et la pertinence de formes de partage telles que les notebooks,

- De manière générale, d'entretenir un lien et des échanges sur la thématique entre le laboratoire de recherche et les bénévoles actifs intéressés du collectif.

<footnote n="20">²⁰ Site de Energ'Y Citoyennes https://energy-citoyennes.org/</footnote>
Le prochain échange prendra la forme d'une partie de Sous-Tension<fnref n="21" />, un jeu sérieux (*serious game*) sur la thématique de l'autoconsommation développé dans le cadre de Eco-SESA, que j'ai participé à développer.

<figure><img src="image_73.png" /><figcaption>Figure IV.25 : Image d'une partie du jeu sérieux Sous-Tension. Source : Eco-SESA, tous droits réservés.</figcaption></figure>

<footnote n="21">²¹ Serious games Eco-SESA : https://ecosesa.univ-grenoble-alpes.fr/scientific-production/serious-game/serious-games-825015.kjsp</footnote>
## IV.4. Bilan et perspectives

Ce chapitre présente différents cas d'étude sur deux sujets de prégnants de la transition énergétique :

- La **chaleur fatale**, avec le projet de valorisation des calories des aimants du LNCMI. Des méthodes de replanification et gestion de la température sont proposées pour améliorer les indicateurs énergétiques et exergétiques, et des formats de médiation sont présentés auprès d'acteurs de la recherche, d'opérateurs énergétiques et de collectivités locales.

- L'**autoconsommation PV**, avec les arbitrages entre degrés d'autonomie et émissions de GES. Des formats et matériels pédagogiques et de médiation sont également présentés sur cette base entre collectifs citoyens et acteurs de la recherche.

Chacun des cas d'études souligne des avantages de la modélisation énergétique ouverte comparée aux approches fermées, ainsi que les intérêts de la méthode ORUCE pour comprendre, adapter et comparer les études énergétiques. Les cas d'étude soulignent également l'importance des moyens déployés afin de rendre les études et résultats **accessibles** à la compréhension pour différents publics :

- L'**ouverture** du processus de modélisation énergétique pour la recherche et le développement de projets énergétiques,

- Les échanges et l'accompagnement autour de **supports adaptés pour la pédagogie et la médiation**. Le notebook apparaît comme adapté à des usages en recherche et enseignement supérieur, et insuffisant si utilisé comme seul support de médiation.

- Ou encore la mobilisation de **procédés ludiques et artistiques** pour toucher à l'émotion et alimenter les imaginaires.

De même, les moyens déployés pour rendre les résultats **reproductibles** vont dépendre des publics et objectifs visés. Une reproductibilité des résultats (Figure III.9) pour du matériel supplémentaire de recherche permet notamment d'assurer la pérennité du processus d'obtention des résultats. Elle peut toutefois s'avérer coûteuse en temps et pas nécessairement alignée avec le travail et les compétences des publics de recherche, là où une reproductibilité des méthodes garantie malgré tout une forme de transmission des travaux sur la durée et d'acculturation.

Pour conclure les cas d'études illustrent ici les intérêts de la modélisation énergétique ouverte : la méthode ORUCE peut servir de guide mais ne doit pas enfermer dans un formalisme figé. En outre, des formats alternatifs tels que des fresques, ateliers ou jeux sérieux doivent être mis en place pour de la médiation.

Le Tableau 11 présenté ci-après présente comment les trois objectifs de la méthode ORUCE, *comprendre*, *adapter*, *comparer*, sont incarnés sur les cas d'étude de valorisation de chaleur fatale et d'autoconsommation PV.
<table><caption>Tableau 11 : Illustration des intérêts de la méthode ORUCE sur les cas d'étude de chaleur fatale et d'autoconsommation. Source : auteur.</caption><thead><tr><th></th><th>Valorisation de chaleur fatale</th><th>Autoconsommation PV</th></tr></thead><tbody><tr><th>Comprendre</th><td><ul><li>Les contraintes liées à la valorisation de chaleur fatale sur un réseau de chaleur, et les potentiels de chaleur fatale théoriques et techniques.</li><li>L'accès et le traitement relatif aux données dans un projet multi-acteur.</li><li>L'organisation et le pilotage d'un système de valorisation de chaleur fatale avec PAC et stockage.</li><li>Les différents indicateurs de résultats, notamment énergétiques & exergétiques.</li></ul></td><td><ul><li>La gestion de données d'ensevelissement, de consommation résidentielle et d'émissions de GES</li><li>Le compromis entre degrés d'autonomie et émission de GES</li><li>Les concepts clés dans l'autoconsommation : composantes de l'ensevelissement et productible PV associé, différences d'indicateurs</li><li>Les variables de dimensionnement et d'installation : surface, capacité de stockage, orientation et inclinaison.</li></ul></td></tr><tr><th>Adapter</th><td><ul><li>Choix des données : de dissipation de chaleur, de consommation sur le réseau, de température extérieure</li><li>Choix du dimensionnement du système de valorisation.</li><li>Choix des hypothèses : loi d'eau, zone et périmètre d'injection, dynamique d'émissions de GES</li></ul></td><td><ul><li>Choix des données selon le pays : consommation, mix énergétique, ensoleillement</li><li>Choix d'objectifs : SCF, LCF ou émissions de GES,</li><li>Choix des bornes des variables</li><li>Choix des technologies PV et batteries</li></ul></td></tr><tr><th>Comparator</th><td><ul><li>Autres indicateurs de résultats (économiques, environnementaux)</li><li>Autres modèles (physique fine type Modelica).</li></ul></td><td><ul><li>Méthode de réduction de période ou de modèles</li><li>Méthode et modèles d'optimisation : linéaire ou non-linéaire, ...</li></ul></td></tr></tbody></table>

Je notifie des avantages supplémentaires suite à l'application de la méthode ORUCE sur les cas d'étude traités et présentés ici :

- Tout d'abord une **rigueur** et compréhension de fond sur le processus de modélisation énergétique. Préparer l'ouverture du processus dès ses premières étapes force à une saine exigence dans la connaissance des sources de données, la justification des hypothèses et le choix des méthodes, et préserve de mauvaises pratiques telles que la
sélectivité dans la collecte, l'analyse et l'interprétation de données (voir les Figures 1 de Huebner et al. [262] et Munafò et al. [116])

- Ensuite un **changement de paradigme** dans les principes et pratiques de recherche. Là où le financement de la recherche par projet, de plus en plus répandu, instaure une compétition entre équipes travaillant sur les mêmes sujets, les pratiques de modélisation énergétique ouverte invitent les équipes explorant des sujets proches à collaborer, notamment via des contributions sur les outils ou des reproductions des cas d'étude. Sans supprimer les spécificités de chaque laboratoire, cela permet d'avancer de manière collective sur le sujet d'importance qu'est la transition énergétique, à l'image de la communauté openmod [88]. En outre, cette collaboration permet d'identifier les manques et biais dans les processus, visant une amélioration continue. On notera que les modes de financements et d'incitations pour ce type de collaborations sont encore balbutiants [51].

- Enfin, il est **gratifiant** de savoir que les travaux que l'on développe seront reproductibles, notamment à l'issue d'un travail de thèse de 3 ans où le départ du doctorant rend bien souvent la réutilisation de ses travaux difficile.

Concernant les perspectives de ce chapitre, l'importance des moyens déployés pour l'accessibilité rappelle une perspective de la méthode ORUCE (section III.4), où le format *médiation* reste à affiner. De même, l'intérêt de la méthode ORUCE comme guide de bonnes pratiques sur les deux cas d'étude rappelle la perspective concernant l'acculturation nécessaire des acteurs de l'énergie aux pratiques de modélisation énergétique ouverte. Les perspectives du projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI sont l'implémentation d'un démonstrateur sur une échelle plus restreinte pour la valorisation : celle du site du CNRS. Cette mise à l'échelle permet une gestion facilitée des données et systèmes techniques relatifs à la consommation de chaleur, et nécessitera une adaptation des processus de modélisation déjà développés. Pour l'autoconsommation, des perspectives consistent en une modélisation plus fine des batteries et de leurs impacts (e.g. la considération de batteries de seconde vie), mais également la prise en compte de l'évolution des mix énergétiques et consommation dans les années à venir. Enfin, concernant la mise à disposition de processus de modélisation énergétique ouverte, les Annexe 15 et Annexe 16, ainsi que les Matériels supplémentaires présentent la variété de cas d'étude développés autour des deux thématiques. Aussi pour rendre l'ouverture et le partage plus effectif, la mise à disposition d'un catalogue de cas d'étude, données et modèles dans un format accessible et mis à jour semble nécessaire. Une plateforme numérique ouverte pourrait jouer ce rôle.
# Chapitre V

## Une plateforme de modélisation énergétique ouverte et collaborative au service des acteurs de la transition : COFFEE (Collaborative Open Framework For Energy Engineering)

« Dans la vie, nous n’apprenons que des autres » Roman Frayssinet

## SOMMAIRE

**Chapitre V** Une plateforme de modélisation énergétique ouverte et collaborative au service des acteurs de la transition : COFFEE (Collaborative Open Framework For Energy Engineering) 149

Résumé du chapitre.................................................................................................................. 150

V.1. Des connaissances utiles, utilisables et utilisées ?.................................................. 151

V.2. Plateformes collaboratives pour la modélisation énergétique ouverte .................... 151

V.2.1. Définition et caractéristiques principales................................................................. 151

V.2.2. Inventaire des plateformes de modélisation énergétique ouvertes .................... 152

V.2.3. Historique des travaux de plateforme ouverte au G2Elab.................................... 157

V.3. COFFEE : Collaborative Open Framework For Energy Engineering ...................... 158

V.3.1. Le concept COFFEE : une plateforme collaborative et ouverte pour les acteurs de l’énergie 158

V.3.1.1. Présentation des éléments constitutifs de COFFEE........................................ 158

V.3.1.2. Formulaires de contribution dans COFFEE.................................................. 160

V.3.1.3. Fonctions de socialisation........................................................................ 163

V.3.2. Une enquête centrée sur l’expérience utilisateur pour la conception de COFFEE 164

V.3.2.1. La méthode d’enquête CAUTIC.................................................................. 164

V.3.2.2. Résultats de l’enquête CAUTIC appliquée à COFFEE.................................. 166

V.3.2.2.a. Résultats généraux de l’enquête CAUTIC .................................................. 166

V.3.2.2.b. Résultats de l’enquête CAUTIC par profils utilisateurs ............................ 166

V.3.2.2.c. Recommandations pour le développement de COFFEE............................ 167

V.3.2.3. Croisement des résultats d’enquête.................................................................. 169
<table><tr><td>V.3.2.4.</td><td>Discussion des résultats d'enquête</td><td>170</td></tr><tr><td>V.3.3.</td><td>Scénarios d'usage pour l'utilisation de COFFEE</td><td>170</td></tr><tr><td>V.3.3.1.</td><td>Scénarios d'usage par communauté d'acteurs</td><td>170</td></tr><tr><td>V.3.3.2.</td><td>Scénarios d'usage systémique</td><td>173</td></tr><tr><td>V.3.4.</td><td>La plateforme COFFEE dans un cadre constructiviste</td><td>175</td></tr><tr><td>V.3.5.</td><td>Du concept à l'implémentation de COFFEE</td><td>175</td></tr><tr><td>V.3.5.1.</td><td>Différencier le concept de la solution déployée pour la plateforme COFFEE</td><td>175</td></tr><tr><td>V.3.5.2.</td><td>Premières implémentations de la plateforme COFFEE au G2Elab</td><td>176</td></tr><tr><td>V.4.</td><td>Bilan et perspectives</td><td>180</td></tr></table>

## Résumé du chapitre

Ce chapitre présente les intérêts des plateformes collaboratives en ligne dans le domaine de l'énergie, en mettant l'accent sur les pratiques ouvertes de modélisation énergétique. Il introduit COFFEE, un concept de plateforme de modélisation énergétique qui vise à rendre les études et les ressources associées accessibles aux parties prenantes. Une enquête qualitative sur l'expérience utilisateur a été menée pour qualifier l'expérience utilisateur de la plateforme, et les résultats de l'analyse ainsi que les recommandations sont présentés. Enfin, des scénarios d'usages ainsi qu'un premier exemple d'implémentation permettent de présenter une application du concept développé.
## V.1. Des connaissances utiles, utilisables et utilisées ?

Comme nous l'avons vu dans les parties précédentes, la prise en compte des acteurs humains allant des concepteurs aux utilisateurs, en plus des pratiques de modélisation énergétique ouverte, sont essentielles lors des phases de conception et de pilotage de systèmes énergétiques. Les travaux menés et présentés jusqu'ici ont permis de mettre en forme des cas d'études de telle sorte à ce qu'ils puissent être utilisés comme des objets d'échange et de collaboration. Autrement dit, de rendre accessible aux acteurs humains les savoirs d'un scénario énergétique. Mais comment rendre accessible une multitude de scénarios ? Plus largement, comment faire en sorte que le maximum de connaissances liées à la modélisation énergétique ouverte soient utilisables, utiles et utilisées ? Et comment inviter différents publics à collaborer autour de celles-ci ? Les plateformes collaboratives de modélisation énergétique ouverte peuvent permettre de répondre à ces questions.

Dans ce chapitre, nous commençons par définir et analyser les plateformes de modélisation énergétique ouverte existantes. Nous présentons ensuite le concept et les caractéristiques de la plateforme COFFEE, que nous affinons grâce à une enquête centrée utilisateur. De premières pistes d'implémentation sont ensuite présentées.

## V.2. Plateformes collaboratives pour la modélisation énergétique ouverte

### V.2.1. Définition et caractéristiques principales

Une réelle diversité existe dans les infrastructures de la science ouverte, comme détaillé dans le point II.9. de la Recommandation de l'UNESCO sur une science ouverte [48]. En particulier, les plateformes collaboratives permettent à des acteurs d'un domaine de coopérer et de partager leurs travaux ainsi que leurs idées et expérience. Dans le monde de la recherche, ces plateformes collaboratives sont généralement des services en lignes pouvant aller d'environnements de recherche virtuels (ou VRE pour Virtual Research Environment) comprenant des fonctionnalités pour faciliter le partage et la collaboration (e.g. répertoires de données, d'outils, ressources de calculs), jusqu'à des outils spécifiques qui permettent aux chercheurs d'explorer un aspect particulier de leur recherche, qu'ils soient dispersés géographiquement ou non [61]. Tout comme l'ouverture de la modélisation énergétique évoquée dans le Chapitre I, l'ouverture des plateformes fait face à des défis culturels, organisationnels et liés aux procédures tels que la peur de présenter des travaux en cours [356].

Dans le domaine de l'énergie, les plateformes ouvertes collaboratives peuvent permettre d'améliorer la transparence et la reproductibilité des études [87] en banalisant les principes de modélisation énergétique ouverte, et en facilitant le transfert de connaissances. Ces plateformes peuvent répondre à des problématiques concrètes des équipes de recherche, comme par exemple le manque de pérennité de méthodes et outils suite au départ de leur développeur. Elles représentent en outre des points d'entrée directs pour les acteurs de l'énergie et peuvent être reliées entre elles. Les descriptions des modèles énergétiques peuvent être ajustées dynamiquement et être utilisées pour du filtrage et de la comparaison [357].
<figure><img src="image_74.png" /><figcaption>Figure V.1 : Fonctionnalités principales pour la diffusion d'une plateforme de modélisation énergétique ouverte. Source : auteur.</figcaption></figure>

La Figure V.1 présente les fonctionnalités principales pour la diffusion d'une plateforme de modélisation énergétique ouverte. Des outils open source documentés et versionnés constituent une base, là où des tutoriels vont permettre de rapidement saisir les fonctionnalités et utilisations des modèles [87]. Des exemples documentés, incluant le contexte et le processus de traitement d'un cas d'étude depuis les données brutes jusqu'aux résultats et interprétations, améliorent la capitalisation des connaissances à travers la prise en compte et la compréhension du contexte par les concepteurs et utilisateurs. Un environnement d'exécution permettra un usage direct des outils [289]. Enfin des moyens de socialisation synchrones (i.e. permettant des échanges en temps réel) ou asynchrones (e.g. forums), s'ils sont utilisés par une communauté suffisamment large, permettent de mettre en relation les communautés de concepteurs et d'utilisateurs de modèles énergétiques. Ainsi ils permettent de capter et diffuser aussi bien les connaissances explicites que tacites [358]. De telles plateformes permettent de favoriser la création de communautés, la transparence et légitimité des études, et la participation. Des réseaux d'acteurs peuvent alors se former entre ces plateformes tels que *openmod* [88,98].

## V.2.2. Inventaire des plateformes de modélisation énergétique ouvertes

De nombreuses plateformes ouvertes et collaboratives existent. Parmi les plus connues, on peut par exemple citer l'Open Science Framework (OSF) développée et maintenue par le Center for Open Science, une application web open-source pour stocker de manière centralisée et ouverte les différentes étapes des processus de recherche [359]. Plus récemment, la plateforme JOGL (Just One Giant Lab) créée en 2017 s'est fortement développée et a mobilisé de nombreux acteurs lors de la crise Covid-19 avec l'initiative OpenCovid19 [360]. Ou encore dans le domaine de l'astronomie, en avance sur les questions d'ouverture, la plateforme européenne ESCAPE qui regroupe une infrastructure de données, des répertoires de code et documentation pour outils ouverts, des publications et cours, et rassemble toute une communauté avec des évènements, un forum et des actions de sciences participatives [361].
Dans le domaine de l'énergie, l'objectif que nous poursuivons est de rendre les ressources issues de la recherche en modélisation énergétique ouvertes et accessibles, avec une utilisation simplifiée, et en lien avec les différentes parties prenantes. A partir de cet objectif et de la variété de plateformes existantes, nous pouvons dégager différentes fonctionnalités non-exclusives de plateformes :

* **Bases de données**, faisant un inventaire de données, outils ou encore d'articles et de ressources autour de l'énergie.

* **Suites d'outils**, partageant des outils de modélisation énergétique issus de la recherche.

* **Services web**, permettant de réaliser des études directement en ligne.

* **Créations de lien**, avec des fonctionnalités telles que des forums permettant de rassembler des communautés d'acteurs de l'énergie.

En se basant sur ces catégories et sur une recherche documentaire, un inventaire des principales plateformes de modélisation énergétique ouverte est présenté dans le Tableau 12. Treize plateformes sont présentées, et la fonctionnalité dominante est grisée.
<table><thead><tr><td>Nom - acronyme</td><td>Institution - site web</td><td>Description</td><td>Base de données</td><td>Suite d'outils</td><td>Service en ligne</td><td>Communauté</td></tr></thead><tbody><tr><td>Building and Energy Simulation, Optimization and Surrogate-modelling - BESOS [362]</td><td>Energy in Cities group, University of Victoria - besos.uvic.ca/</td><td>Composants logiciels modulaires - Analyse intégrée des bâtiments et systèmes énergétiques.</td><td>-</td><td>Intégration de modules pour l'optimisation, la simulation et le surrogate modelling.</td><td>Utilisation de notebooks en ligne sur inscription.</td><td>-</td></tr><tr><td>Energydata.info</td><td>World Bank Group - energydata.info</td><td>Données ouvertes et analyses pour le secteur de l'énergie.</td><td>Jeux de données énergétiques disponibles pour différentes régions</td><td>Analyses liées à des outils de modélisation énergétique</td><td>Applications d'analyse énergétique & visualisations</td><td>-</td></tr><tr><td>European Energy Efficiency Platform - E3P</td><td>European Commission Joint Research Centre - e3p.jrc.ec.europa.eu/</td><td>Facilitation d'actions d'efficacité énergétique des échelles nationales à locales - ressources thématiques.</td><td>Collecte et analyse de données, partage de ressources documentaires et wiki</td><td>-</td><td>-</td><td>Partage d'expérience sur les pratiques, benchmark et réseau, groupes de travail et d'évènements</td></tr><tr><td>Energy Modelling Platform for Europe - EMP-E</td><td>European Union projects - www.energymodellingplatform.org/</td><td>Coopération entre modélisateurs et décideurs européens - Modèles et idées pour les scénarios revus par les pairs. Déclinaisons mondiales</td><td>Répertoire de projets en cours et comptes rendus des évènements passés.</td><td>-</td><td>-</td><td>Fil d'actualité, évènements et conférences</td></tr><tr><td>Integrated Assessment Modelling Consortium - IAMC</td><td>www.iamconsortium.org/</td><td>Groupes de travail et ressources sur les modèles d'évaluation intégrée - Wiki pour la présentation et la comparaison de modèles.</td><td>Base de données des projets, modèles, scénarios, outils et publications</td><td>Nombreux outils accessibles depuis la base de données</td><td>Nombreuses applications accessibles depuis la base de données</td><td>Différentes institutions animées dans des évènements et groupes de travail</td></tr><tr><td>Linux Foundation Energy - LF Energy</td><td>The Linux Foundation - www.lfenergy.org</td><td>Numérisation du système électrique - Thématiques de marché et relation client, gestion des réseaux électriques et infrastructures, acquisition, contrôle et gestion de données.</td><td>Base de données des différents projets et nombreuses ressources associées rassemblées sur un wiki</td><td>Outils accessibles par projet</td><td>-</td><td>Centrée sur la communauté avec le fonctionnement par projets, évènements, actualités et réseaux sociaux</td></tr><tr><td>Modelling tools for sustainable development - un-modelling</td><td>Nations Unies - un-modelling.github.io/</td><td>Modélisation analytique - Interactions entre les différentes dimensions du développement durable.</td><td>Base de données d'outils et de projets par pays, ainsi que plusieurs modules de cours</td><td>Modèles d'évolution climatique, socio-économique, systèmes énergétiques & électrification</td><td>Possibilité d'explorer les modèles directement en ligne</td><td>Organisation d'ateliers</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 12 : Inventaire des plateformes de modélisation énergétique ouverte par ordre alphabétique, avec catégories de fonctionnalités (fonctionnalité dominante grisée). Source : auteur.</caption><thead><tr><td>Nom - acronyme</td><td>Institution - site web</td><td>Description</td><td>Base de données</td><td>Suite d'outils</td><td>Service en ligne</td><td>Communauté</td></tr></thead><tbody><tr><td>Open Axial Flux Permanent Magnet - Open AFPM</td><td>Rural Electrification Research Groupe - https://www.openafpm.net/</td><td>Conception de petites éoliennes fabriquées localement - Outils pour valider des performances d'une géométrie, ou concevoir les dimensions d'un générateur.</td><td>-</td><td>Logiciel d'analyse éléments finis Finite Element Method Magnetic (FEMM) et autres outils dédiés</td><td>Utilisation des outils en ligne si connecté</td><td>Forum en ligne et réseau WISIONS avec ressources et évènements</td></tr><tr><td>Open Energy Monitor</td><td>https://openenergymonitor.org/</td><td>Outils de mesure, modélisation et analyse sur différentes technologies, en lien avec des composants physiques.</td><td>Guide d'utilisation et cours théoriques et pratiques, wiki</td><td>Variété d'outils logiciels et hardware proposé par thématique et technologie.</td><td>-</td><td>Communauté active dans un forum</td></tr><tr><td>Open Energy Modelling Initiative - openmod [88]</td><td>https://openmod-initiative.org/</td><td>Communauté d'acteurs de la modélisation énergétique ouverte provenant de différentes institutions de recherche autour du monde.</td><td>Wiki avec bases de modèles et données énergétiques et ressources pédagogiques</td><td>-</td><td>-</td><td>Organisation d'évènements, liste de courriels et plateforme de discussion très active</td></tr><tr><td>Open Energy Platform - OEP</td><td>https://openenergy-platform.org/</td><td>Interface web avec bases de données - Ontologie pour le domaine de la modélisation énergétique</td><td>Base de données thématique avec lien aux hypothèses et au code source, fiches d'information outils, modèles et scénarios.</td><td>Intégrée à l'Open Energy Family, une collection d'outils et d'informations réparties en différents projets</td><td>-</td><td>Participation et contribution sur la plateforme et github</td></tr><tr><td>Open Source Energy Modelling System - OSeMOSYS [363]</td><td>KTH Royal Institute of Technology - http://www.osemosys.org/</td><td>Modélisation pour l'évaluation intégrée à long terme et la planification énergétique - Échelles mondiale jusqu'à celle de villages.</td><td>Ensemble de modèles et jeux de données, et nombreuses ressources pédagogiques</td><td>Outil de planification énergétique, avec différents scénarios et applications</td><td>Les interfaces doivent être installées ; résultats interactifs disponibles en ligne</td><td>Évènements et forum d'échanges, en plus de Github pour contribuer et échanger</td></tr><tr><td>webservice-energy</td><td>Mines ParisTech / ARMINES & équipe SoDa - http://www.webservice-energy.org/</td><td>Données et applications dans le domaine des énergies renouvelables et de l'environnement, notamment autour du solaire PV. Certaines fonctionnalités non open-source.</td><td>Catalogue de ressources issues de différents projets, et services en ligne et jeux de données</td><td>Différents outils et applications</td><td>La majorité des outils disposent d'interface pour être directement utilisés en ligne</td><td>-</td></tr></tbody></table>
La variété de plateformes présentées dans cet inventaire nous permet de tirer un bilan de
l' existant :

- Les **bases de données** peuvent proposer des données énergétiques quand elles ne sont pas externalisées sur un site dédié, mais également d'autres ressources telles que des publications et supports pédagogiques. Des catalogues sont souvent utilisés pour présenter l'éventail de données, outils, modèles et scénarios énergétiques.

- Concernant les **outils**, les plateformes peuvent donc en proposer un catalogue, ou bien être consacrées et focalisées sur un outil de modélisation précis. Ces outils recouvrent différentes approches, et secteur, avec la plupart du temps des échelle spatiales larges allant de la région à l'échelle continentale. Les outils peuvent également être complémentaires de ressources matérielles spécifiques, comme pour l'Open Energy Monitor par exemple.

- Sur les 13 plateformes présentées, seule la moitié d'entre elles disposent de fonctionnalité de réalisation d'études en ligne, allant de l'utilisation de notebooks à des interfaces dédiées.

- Enfin la **création de lien** passe aussi bien par des échanges synchrones lors d'ateliers et évènements qu'asynchrones avec des outils allant de la simple liste de mails jusqu'au forum, en passant par les contributions sur des plateformes de versionnages de code telles que Github.

→ L'inventaire présenté nous permet d'identifier un **manque à des échelles spatiales plus réduites, favorisant les échanges synchrones et les collaborations entre acteurs de l'énergie autour de projets locaux.**

Les plateformes sont pour la plupart proposées par des projets publics ou des équipes de développement spécifiques. Or comme on l'a vu dans le Chapitre I, la modélisation énergétique ouverte bénéficie aussi bien aux chercheurs dans le domaine de l'énergie qu'à la société en général.

→ Aussi, un concept de plateforme pour l'**ouverture systématique** des travaux de recherche, notamment aux **échelles locales**, et prenant en compte ses **utilisateurs** apparaît comme nécessaire.

On notera que certains types de plateformes sont hors du périmètre de cet inventaire, mais présentées brièvement ci-dessous avec des exemples :

* Les plateformes ne comprenant pas de modélisation énergétique, et notamment les plateformes de données seules :

* Des plateformes publiques comme la plateforme de données liées aux réseaux de transport d'électricité européens (l'ENTSOE transparency platform<fnref n="22" />), ainsi que des déclinaisons nationales avec éCO₂mix<fnref n="23" /> pour RTE et Open Data Réseaux

<footnote n="22">²² https://transparency.entsoe.eu/</footnote>

<footnote n="23">²³ https://www.rte-france.com/eco2mix</footnote>
Énergies<fnref n="24" /> en France, et l'Open Data portal<fnref n="25" /> de UK Power Networks au Royaume-Uni, qui comprennent de nombreux services en plus du partage et de l'affichage de données.

* Les plateformes de collectivités locales, comme celle de la métropole nantaise<fnref n="26" />.

* Des sites de partage de données spécialisés comme Open Power System Data<fnref n="27" /> dédiée aux chercheurs en modélisation énergétique, ou bien la section énergie de Our World in Data<fnref n="28" />.

* Les plateformes et services énergétiques ne proposant pas une majorité de contenus ouverts, tels que le service en ligne autcalsol<fnref n="29" />, le réseau Energy Modelling Forum<fnref n="30" /> ou le site et base de données associée de l'Agence Internationale de l'Énergie<fnref n="31" />.

* Étant un domaine assez récent et en pleine expansion, certains projets de plateforme de modélisation énergétique ouverte sont en phase de développement et n'ont également pas été présentés en détail :

* les projets européens en cours tels que WHY<fnref n="32" />, NAVIGATE<fnref n="33" />, SENTINEL<fnref n="34" /> ou openENTRANCE<fnref n="35" /> dont le but même est le déploiement d'une plateforme ouverte et intégrée pour évaluer les voies de transition en Europe,

* les projets nationaux tels que l'Energy Modelling Hub de l'UKERC au Royaume-Uni [37],

* les projets de recherche tels que open_plan<fnref n="36" />,

* des projets à des échelles plus locales qui rassemblent des communautés, comme La Fabrique des Energies<fnref n="37" /> qui est encore en préfiguration.

Aussi, cet inventaire n'est pas nécessairement exhaustif : la plupart des sites associés aux outils modélisation énergétique comme oemof, spine et OnSSET (Annexe 6) proposent également de nombreuses ressources. Ici seul celui très fourni de OsEMOSYS, qui comprend notamment des ressources pédagogiques, évènements et structure de gouvernance [363], a été cité.

### V.2.3. Historique des travaux de plateforme ouverte au G2Elab

Le G2Elab dispose d'un historique de travaux autour du transfert de connaissance dans le domaine du génie électrique à au moins deux titres.

<footnote n="24">²⁴ https://opendata.reseaux-energies.fr/pages/accueil/</footnote>

<footnote n="25">²⁵ https://www.ukpowernetworks.co.uk/open-data-portal</footnote>

<footnote n="26">²⁶ https://data.nantesmetropole.fr/explore/?q=énergie</footnote>

<footnote n="27">²⁷ https://open-power-system-data.org/</footnote>

<footnote n="28">²⁸ https://ourworldindata.org/energy</footnote>

<footnote n="29">²⁹ https://autocalsol.ressources.ines-solaire.org/</footnote>

<footnote n="30">³⁰ https://emf.stanford.edu/</footnote>

<footnote n="31">³¹ https://www.iea.org/</footnote>

<footnote n="32">³² https://www.why-h2020.eu</footnote>

<footnote n="33">³³ https://www navigate-h2020.eu/</footnote>

<footnote n="34">³⁴ https://sentinel.energy/</footnote>

<footnote n="35">³⁵ https://openentrance.eu/</footnote>

<footnote n="36">³⁶ https://open-plan-tool.org/</footnote>

<footnote n="37">³⁷ https://fabenergies.cc/</footnote>
D'abord avec la **plateforme DIMOCODE** (Diffusion Internet des MOdèles pour la Conception Optimale des Dispositifs Energétiques) [358], dont l'idée émerge en 2007 avant d'être déployée en 2011. Cette plateforme applique une approche épistémologique constructiviste [137] ainsi que les modèles de connaissances explicites et implicites [144] dans le génie électrique. Elle s'organise autour d'une bibliothèque de modèles, avec en outre une page d'accueil et une partie « bourse » pour mettre en relation modélisateurs et concepteurs. Si la plateforme se développe et rencontre une communauté d'utilisateurs, le projet s'interrompt en 2018 en raison d'une coupure de financements due à une redondance dans la solution logicielle utilisée pour la plateforme : celle-ci avait était externalisée faute de solution interne, avant d'être en concurrence quelques années plus tard avec une solution de l'université. Un transfert des contenus de la plateforme est envisagé mais n'aura pas lieu faute de moyens et en raison de la complexité de cette récupération. En bref, la plateforme disparaît en raison d'une obsolescence numérique et institutionnelle des solutions logicielles déployées.

En plus de ces travaux autour de DIMOCODE, les travaux autour de la modélisation énergétique ouverte au G2Elab avec le développement d'outils tels que OMEGAlpes [188] puis NoLOAD [240], ont permis de développer des compétences autour du déploiement de **projets Open Source** et en particulier de modélisation énergétique ouverte.

Bénéficiant de cet historique autour des travaux de plateformes et outils, et en complément de la méthode ORUCE présentée dans le Chapitre III pour l'ouverture d'une étude énergétique seule, un concept de plateforme de modélisation énergétique ouverte et collaborative est aujourd'hui proposé avec COFFEE.

## V.3. COFFEE : Collaborative Open Framework For Energy Engineering

### V.3.1. Le concept COFFEE : une plateforme collaborative et ouverte pour les acteurs de l'énergie

#### V.3.1.1. Présentation des éléments constitutifs de COFFEE

COFFEE pour *Collaborative Open Framework For Energy Engineering* est un concept de plateforme collaborative en ligne, avec le double objectif de **créer du lien ...**

... **entre les fonctionnalités de modélisation énergétique ouverte** : COFFEE peut être vue comme une vitrine pour les laboratoires, afin qu'ils présentent leur recherche de manière ouverte et accessible auprès de différents publics.

... **entre les acteurs de l'énergie** : les publics cibles comprennent bien sûr les chercheurs et chercheuses, mais également les autorités publiques, les bureaux d'études ainsi que les collectifs citoyens engagés sur des projets de transition énergétique. Le concept de plateforme COFFEE se focalise sur l'expérience utilisateur et la collaboration locale et internationale entre acteurs. Ainsi la plateforme constitue également une porte d'entrée pour échanger avec des spécialistes de la modélisation énergétique et lutter contre l'asymétrie de savoirs.

POURQUOI ?
Le cœur de COFFEE est une **bibliothèque de cas d'étude**, où chaque cas d'étude suit les principes de développement ORUCE avec le processus de modélisation ainsi que les éléments de contexte et les hypothèses. Cette bibliothèque de cas d'étude est pensée comme une manière intuitive d'accéder aux travaux de recherche. En outre, la cartographie des cas d'étude permet d'identifier les opportunités et manques à explorer.

COFFEE est une proposition simplificatrice qui joue un rôle d'ensemblier pour apporter cohérence et lisibilité aux différentes fonctions de la modélisation énergétique ouverte. Un diagramme de page d'accueil pour COFFEE est présenté Figure V.2. On y retrouve :

* une *Bibliothèque de cas d'étude* au centre de la plateforme,

* les bases et gestion de données (archétypales ou spécifiques) *Open data*,

* les outils et modèles *Open-source*,

* des publications et articles scientifiques accessibles en *Open access*,

* des fonctions de socialisation avec la présentation d'évènements et l'usage d'un *Forum* pour entretenir des échanges asynchrones à propos des cas d'étude eux-mêmes, de fonctionnalités spécifiques, ou encore de considérations générales autour de la transition énergétique,

* des étiquettes (ou *Tag*) permettant d'explorer les ressources de la plateforme par thématique ou terrain d'étude,

* des *Ressources supplémentaires* tels que des bonnes pratiques de science ouverte, des supports de cours ouverts, et plans de matériels libres (*open hardware*) dans le domaine de l'énergie, ainsi que le renvoi vers des contenus externes de l'écosystème de modélisation énergétique ouverte.

* Un encart « *A propos* » présente également la plateforme elle-même, ses acteurs, ainsi que les moyens d'explorer, d'échanger et de contribuer. Enfin, les *Actualités et Contacts* du site sont disponibles.
<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>Figure V.2 : Diagramme de page d'accueil COFFEE. Source : auteur.</figcaption></figure>

En plus de la bibliothèque de cas d'étude qui constitue le cœur de la plateforme, on retrouve les fonctionnalités identifiées dans la section V.2.2, présentée dans le Tableau ci-après. Le détail des formulaires de contributions et fonctions de socialisation sont explicités dans les sous-sections suivantes.

### V.3.1.2. Formulaires de contribution dans COFFEE

COFFEE est une plateforme collaborative, avec une base de ressources ayant vocation à être enrichie. Comme évoqué dans la section II.2.2.2, des métadonnées comprenant une représentation claire et compréhensible des modèles peuvent considérablement améliorer la transparence, notamment dans le contexte interdisciplinaire et complexe de la transition énergétique [182]. De premiers exemples de métadonnées formalisées existent, avec le projet PLUME [113], ou encore les *fact sheets* de l'Open Energy Platform proposées par Hülk et al. [171].

Dans COFFEE, des formulaires spécifiques sont proposés pour contribuer aux différentes bases de ressources de la plateforme : cas d'étude, jeux de données, outils ou modèles énergétiques, ou encore terrains d'étude.

* Pour les **formulaires d'ajout de données**, les Open Energy Metadata<fnref n="38" /> de l'Open Energy Platform sont directement utilisées : comme notifié par Wierling et al. [182], cette initiative est actuellement l'approche la plus complète en terme de métadonnées dans le domaine de l'énergie.

* Pour les **formulaires liés aux modèles et cas d'études** (Figure V.3), elles sont basées des fiches développées dans un cycle d'atelier du programme Eco-SESA, et les *fact sheets* de l'Open Energy Platform tout comme les travaux issus de l'Energy Modelling Platform in

<footnote n="38">³⁸ Répertoire github de l'OEMetadata : https://github.com/OpenEnergyPlatform/oemetadata</footnote>
Europe [357] constituent des références ayant permis de les enrichir (voir l'Annexe 19 pour le détail et les formulaires terrains et outils).

* Des **formulaires terrains** sont également proposés. Par terrain, on entend un terrain d'étude, un living lab [364] comme le LNCMI, ou encore une thématique d'étude comme l'autoconsommation collective. Contrairement aux formulaires précédents qui permettent d'ajouter des ressources, les formulaires terrains sont utilisés comme étiquette (ou *tag*) à attacher à des ressources. Ils permettent pour toutes les ressources liées au terrain, de décrire son histoire, ses acteurs, ainsi que son contexte et ses enjeux. En outre, ce regroupement par étiquettes permet d'avoir accès et de capitaliser les ressources ouvertes liées à un terrain, sans avir à solliciter de manière répétée l'acteur qui en est le détenteur originel. Les terrains sont une entrée intuitive alternative dans la plateforme par rapport aux seuls cas d'étude.
<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>Figure V.3 : Exemple d'affichage pour le formulaire cas d'étude COFFEE. Source : auteur et V. Danguillaume.</figcaption></figure>

Sur les différents formulaires, un compromis a été fait entre la facilité de remplissage et la granularité des informations. Aussi, de nombreux paramètres sont facultatifs. Les seuls paramètres obligatoires et donc minimums pour compléter un formulaire sont le titre, la description et le contact pour qu'à partir du catalogue de ressource, on dispose des éléments minimums de compréhension de la ressource et d'un contact. Il est important de noter que le développement de ces formulaires n'est pas arrêté mais dynamique et récursif par nature, selon les utilisations qui en sont faites. Des usages interdisciplinaires pourraient par exemple faire évoluer les formulaires vers la forme qu'avaient les fiches issues des ateliers Eco-SESA, là où un usage international ferait se rapprocher les fiches des travaux de l'Open Energy Platform.
Des moyens de contributions additionnels par rapport aux formulaires existent sur COFFEE : le lien vers une bibliographie collaborative Zotero pour ajouter des articles liés aux ressources, ainsi que des éléments de documentations contributifs sur les bonnes pratiques et l'écosystème présenté sous forme de pad<fnref n="39" /> et intégré à la plateforme.

### V.3.1.3. Fonctions de socialisation

Différents moyens de socialisation peuvent être mobilisés pour animer une plateforme de modélisation énergétique collaborative. On peut commencer par distinguer les socialisations synchrone et asynchrone.

Pour la socialisation asynchrone, on peut en citer plusieurs types à mobiliser selon l'usage et le public :

* Échanges liés au développement des modèles

* Pourquoi ? Notifier des erreurs, ou proposer de nouvelles fonctionnalités et améliorations.

* Pour qui ? Ces échanges sont directement liés au code et s'adressent aux développeurs des modèles énergétiques.

* Exemple : *Issues* gitlab ou github, hébergées sur les mêmes plateformes que le code. Elles peuvent donc y faire référence, et notifier les développeurs directement.

* Échanges liés à l'utilisation des modèles

* Pourquoi ? Résoudre des problèmes d'utilisation des outils qui ne sont pas nécessairement liés à des bugs mais à la prise en main de l'outil. Ils permettent en outre de capitaliser les questions fréquentes.

* Pour qui ? Il s'agit d'échanges informels et rapides, mettant en lien les utilisateurs d'un outil.

* Exemple : sections Foire Aux Questions (FAQ), ou *Stackoverflow*<fnref n="40" />.

* Échanges liés à l'orientation stratégique du développement ou au domaine :

* Pourquoi ? Discussion de fond liées au domaine (modélisation et énergie), ou concernant les orientations stratégiques de développement.

* Pour qui ? La communauté liée aux cas d'étude, outils et données au sens large, touchant les acteurs de l'énergie utilisant les modèles énergétiques ou bénéficiant des résultats liés.

* Exemple : Forums en ligne, tels que celui de la communauté openmod [98].

Dans COFFEE, ces trois types d'échanges sont assurés, notamment via le forum en ligne intégré à la plateforme. La plateforme peut notamment devenir un espace de collaboration et d'échanges pour la recherche du domaine, en plus de son rôle de lien entre Science et Société avec les autres acteurs de l'énergie.

<footnote n="39">³⁹ Par exemple, lien vers un pad présentant le choix d'une licence ouverte : https://pad lescommuns.org/choix licence ouverte</footnote>

<footnote n="40">⁴⁰ Le site stackoverflow référence les résolutions de problèmes de développement, tout outil et langage confondus : https:// stackoverflow.com/</footnote>
Concernant la socialisation synchrone, elle peut passer par des évènements en présentiels tels que des ateliers de développement (hackathons) et d'échanges, écoles d'été / d'hiver ou encore conférence. En distanciels, des webinaires et ateliers peuvent également être organisés. Des solutions de tchat permettent également des échanges informels et synchrones, mais ne permettront pas de capitaliser les échanges de manière lisible, contrairement aux échanges asynchrones mentionnés plus haut.

### V.3.2. Une enquête centrée sur l'expérience utilisateur pour la conception de COFFEE

La plateforme COFFEE représente un des résultats de recherche de la thèse, dans le sens où elle sera la concrétisation des réflexions autour des espaces de science ouverte et des plateformes de modélisation énergétique ouvertes et collaboratives. Ainsi, au-delà de l'objet lui-même, c'est la compréhension des intérêts et limites de ce type de plateforme pour les différents publics qui sera valorisée. Afin de dépasser le bon sens de l'ingénieur – chercheur, et les enseignements issus de la littérature scientifique sur le sujet, un projet a été monté puis lancé en novembre 2020 avec la Fédération de Recherche "Innovation, Connaissances, Société" INNOVACS, dont le G2Elab fait partie. L'objectif étant de qualifier la pertinence de la plateforme imaginée auprès du public visé. En d'autres termes, s'assurer dès la phase de conception de la plateforme que COFFEE soit utilisable, utile, et utilisée. Ainsi, une enquête a été menée avec la méthode basée sur l'expérience utilisateur CAUTIC, afin d'évaluer la qualité d'usage perçue de la plateforme auprès des profils d'utilisateurs ciblés pour caractériser les axes d'amélioration du concept de plateforme COFFEE. Le rapport complet de cette enquête est disponible sous licence libre sur la plateforme HAL [365].

#### V.3.2.1. La méthode d'enquête CAUTIC

La prise en compte de l'utilisateur dès les premières phases de conception est essentielle pour répondre au mieux à ses besoins. Cela permet d'intégrer ses habitudes, avec des systèmes adaptés et pas trop complexes ayant plus de chance d'être adoptés [137]. Cela peut également favoriser les comportements énergétiques vertueux et être source d'innovation. La conception d'un objet tel que la plateforme COFFEE ne fait pas exception. La méthode CAUTIC, définie comme méthode de Conception Assistée par l'Usage, pour les Technologies, l'Innovation et le Changement [366], permet de faire remonter toutes les préoccupations de l'usage au plus tôt dans la conception des innovations. L'objectif de la méthode CAUTIC est d'évaluer le degré d'acceptabilité d'un concept, en vue de formuler des voies d'amélioration à destination des porteurs de projet. Elle aborde les deux registres de l'usage : les pratiques et les représentations. Elle est fondée sur le discours des individus interrogés, par rapport à un sujet qui leur est présenté. Au moment où est appliquée cette méthode, l'acceptabilité va constituer une « preuve de validité » de la conception elle-même et elle va orienter le cadre dans lequel va se développer le concept. La méthode CAUTIC augmente les chances d'une large diffusion d'une innovation, en déterminant les significations d'usage<fnref n="41" /> attribuées par les utilisateurs à l'innovation qui leur est proposé à l'aide de vingt critères (détaillés dans Annexe 20) explorés lors d'une enquête de terrain :

<footnote n="41">⁴¹ « Représentations et valeurs qui s'investissent dans l'usage d'une technique ou d'un objet » [367]</footnote>
* au niveau des **savoir-faire**, assimiler la technique nouvelle à ses savoir-faire techniques coutumiers (Banalisation – comment ça marche ?),

* au niveau des **pratiques**, associer l'innovation à ses pratiques courantes (Hybridation – Qu'est-ce que ça fait ?),

* au niveau de l'**identité**, approprier l'innovation à son identité privée et professionnelle (Identité active – A qui ça s'adresse ?),

* au niveau de l'**environnement**, adapter l'innovation à ses relations sociales dans son environnement privé ou professionnel (Evolution – Comment ça s'intègre ?).

Le travail de l'expert CAUTIC se concentre aussi fortement sur la gestion des paradoxes dans les discours et les comportements ; l'enjeu n'étant pas de les faire disparaître mais de leur permettre de cohabiter d'une manière ambivalente.

Dans le cas du concept COFFEE, la démarche CAUTIC a suivi cinq phases présentées Figure V.4.

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>Figure V.4 : phases de la méthode CAUTIC appliquée au concept de plateforme COFFEE.</figcaption></figure>

Source : auteur.

La phase de formalisation s'est appuyée sur le concept de COFFEE tel que présenté dans la section V.3.1, et a permis de faire ressortir les trois profils visés pour l'échantillonnage dans l'enquête : chercheurs, collectifs citoyens et collectivités publiques & bureaux d'étude. En outre, la première version du concept de COFFEE a été enrichie de scénarios d'usages construits autour de trois « persona », profils d'utilisateur types de la plateforme qui sont présentés en détail dans la section V.3.3.1.

Au total l'enquête a porté sur un échantillon de **15 personnes interrogées** correspondant à l'échantillon cible (en plus de deux entretiens tests) :

* 6 Ingénieurs et/ou Collectivité : 3 Publics (collectivités, ALEC) et 3 Privés,

* 5 Collectifs Citoyens,

* 4 Chercheurs.

Les interviewés proviennent de différents lieux en France et n'ont aucun lien avec OMEGAlpes, COFFEE ou le projet Eco-SESA. Cet échantillon n'est pas aussi représentatif que dans des études quantitatives, mais les 20 heures d'entretiens avec les profils d'utilisateur permettent d'identifier et de caractériser des facteurs clefs pour l'adoption de COFFEE. A chaque entretien, un scénario était présenté en cohérence avec le profil de l'utilisateur interrogé en plus d'un scénario collectif. Enfin, les résultats d'enquête ont été délivrés et consistent d'une part en une évaluation de l'acceptabilité et de l'expérience utilisateur de COFFEE, et d'autre part en des recommandations pour le déploiement de la plateforme.
### V.3.2.2. Résultats de l'enquête CAUTIC appliquée à COFFEE

#### V.3.2.2.a. Résultats généraux de l'enquête CAUTIC

Concernant l'évaluation de l'acceptabilité de COFFEE, une synthèse des résultats bruts est présentée dans le Tableau 14.

<table><caption>Tableau 13 : bilan synthétique par critères des résultats de l'enquête CAUTIC appliquée à COFFEE. Crédit : F. Forest, T. Carrano, auteur.</caption><thead><tr><th>Niveaux et critères</th><th>Tendance</th><th>Validation</th><th>Invalidation</th><th>Condition</th><th>NSP</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>1. Savoir-faire</strong></td><td></td><td><strong>22</strong></td><td><strong>0</strong></td><td><strong>11</strong></td><td><strong>0</strong></td></tr><tr><td>1.1. Compréhensible</td><td></td><td>2</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>1.2. Simple d'utilisation</td><td></td><td>8</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>1.3. Raccroché à l'existant</td><td></td><td>4</td><td>0</td><td>3</td><td>0</td></tr><tr><td>1.4. Choix fonctions facile</td><td></td><td>6</td><td>0</td><td>4</td><td>0</td></tr><tr><td>1.5. Envisageable</td><td></td><td>2</td><td>0</td><td>3</td><td>0</td></tr><tr><td><strong>2. Pratiques</strong></td><td></td><td><strong>32</strong></td><td><strong>1</strong></td><td><strong>41</strong></td><td><strong>1</strong></td></tr><tr><td>2.1. Intérêt</td><td></td><td>4</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>2.2. Complète l'existant</td><td></td><td>5</td><td>0</td><td>6</td><td>0</td></tr><tr><td>2.3. Comparaison</td><td></td><td>10</td><td>1</td><td>14</td><td>0</td></tr><tr><td>2.4. Résolution</td><td></td><td>6</td><td>0</td><td>9</td><td>1</td></tr><tr><td>2.5. Nouvelle organisation</td><td></td><td>7</td><td>0</td><td>11</td><td>0</td></tr><tr><td><strong>3. Identité</strong></td><td></td><td><strong>30</strong></td><td><strong>1</strong></td><td><strong>22</strong></td><td><strong>0</strong></td></tr><tr><td>3.1. Cible comprise</td><td></td><td>12</td><td>0</td><td>6</td><td>0</td></tr><tr><td>3.2. Agir sur son rôle</td><td></td><td>9</td><td>0</td><td>6</td><td>0</td></tr><tr><td>3.3. Compatible</td><td></td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0</td></tr><tr><td>3.4. Imaginer usage</td><td></td><td>2</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>3.5. Imaginer extension</td><td></td><td>2</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><td><strong>4. Environnement</strong></td><td></td><td><strong>26</strong></td><td><strong>0</strong></td><td><strong>40</strong></td><td><strong>0</strong></td></tr><tr><td>4.1. Évolution en phase</td><td></td><td>7</td><td>0</td><td>6</td><td>0</td></tr><tr><td>4.2. Adapté aux relations</td><td></td><td>2</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>4.3. Adapté à la place</td><td></td><td>9</td><td>0</td><td>16</td><td>0</td></tr><tr><td>4.4. Adapté à l'organisation</td><td></td><td>8</td><td>0</td><td>17</td><td>0</td></tr></tbody></table>

Les résultats de l'enquête indiquent une **validation** générale des concepts de COFFEE, notamment en termes d'assimilation aux savoir-faire existants (la compréhension du concept) et appropriation à l'identité sociale (la compréhension du ciblage). Certains critères des niveaux 2 et 4 sont toutefois soumis à **conditions**, telles que l'ergonomie, l'animation ou l'orientation stratégique.

#### V.3.2.2.b. Résultats de l'enquête CAUTIC par profils utilisateurs

Les résultats triés par profils ainsi qu'un extrait des résultats d'expérience utilisateur sont également présenté dans l'Annexe 21. Ils fournissent des indications complémentaires aux résultats généraux.

- Les publics **chercheurs** portent un regard positif à l'assimilation de COFFEE aux savoir-faire existants de l'utilisateurs (niveau 1) en identifiant bien l'intérêt de chaque profil visé, tout comme son appropriation à l'identité sociale de l'usager (niveau 3) en adhérant, par exemple, au principe de science ouverte. Cette catégorie va même à