# Méthodes et outils pour un processus de modélisation collaboratif et ouvert des systèmes énergétiques

Sacha Hodencq

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Sacha Hodencq. Méthodes et outils pour un processus de modélisation collaboratif et ouvert des systèmes énergétiques. Energie électrique. Université Grenoble Alpes [2020-..], 2022. Français. NNT : 2022GRALT065. tel-03809331v2

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Submitted on 5 Jan 2023

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# THÈSE

Pour obtenir le grade de

## DOCTEUR DE L'UNIVERSITÉ GRENOBLE ALPES

École doctorale : EEATS - Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS)

Spécialité : GENIE ELECTRIQUE

Unité de recherche : Laboratoire de Génie Electrique

## Méthodes et outils pour un processus de modélisation collaboratif et ouvert des systèmes énergétiques

## Methods and tools for a collaborative and open energy modelling process

Présentée par :

### Sacha HODENCQ

### Direction de thèse :

**Frédéric WURTZ**

Directeur de thèse

**Benoit DELINCHANT**

Co-directeur de thèse

### Rapporteurs :

**Arnaud HUBERT**

PROFESSEUR DES UNIVERSITÉS, Université de Technologie de Compiègne

**Salvy BOURGUET**

MAÎTRE DE CONFÉRENCES, Université de Nantes

### Thèse soutenue publiquement le 23 septembre 2022, devant le jury composé de :

**Frédéric WURTZ**

Directeur de thèse

DIRECTEUR DE RECHERCHE, CNRS Délégation Alpes

**Arnaud HUBERT**

Rapporteur

PROFESSEUR DES UNIVERSITÉS, Université de Technologie de
Compiègne

**Salvy BOURGUET**

Rapporteur

MAÎTRE DE CONFÉRENCES, Université de Nantes

**Benoit DELINCHANT**

Co-directeur de thèse

PROFESSEUR DES UNIVERSITÉS, Grenoble INP

**Tatiana REYES CARRILLO**

Examinatrice

MAÎTRE DE CONFÉRENCES, Université de technologie de Troyes

**Jean-François BOUJUT**

Président

PROFESSEUR DES UNIVERSITÉS, Grenoble INP

**Pierre HAESSIG**

Examinateur

MAÎTRE DE CONFÉRENCE, CentraleSupélec

**Robin GIRARD**

Examinateur

CHARGÉ DE RECHERCHE, Mines Paris - PSL - Centre PERSEE

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# Sommaire

<table><tr><td>Sommaire</td><td>2</td></tr><tr><td>Remerciements</td><td>5</td></tr><tr><td>Glossaire</td><td>6</td></tr><tr><td>Abréviations</td><td>6</td></tr><tr><td>Terminologies</td><td>7</td></tr><tr><td>Matériels supplémentaires</td><td>9</td></tr><tr><td>Introduction générale</td><td>12</td></tr></table>

<table><tr><td><strong>Chapitre I</strong></td><td>Ouverture des connaissances dans le milieu de l'énergie : définitions et enjeux</td><td>14</td></tr><tr><td>Résumé du chapitre</td><td>15</td></tr><tr><td>I.1. Modélisation énergétique face aux enjeux socio-écologiques</td><td>16</td></tr><tr><td>I.2. De la science ouverte à la modélisation énergétique ouverte</td><td>21</td></tr><tr><td>I.3. Spécificités de l'ouverture des connaissances dans le domaine de l'énergie</td><td>31</td></tr><tr><td>I.4. Bilan</td><td>42</td></tr><tr><td><strong>Chapitre II</strong></td><td>Les outils et pratiques de modélisation énergétique ouverte</td><td>44</td></tr><tr><td>Résumé du chapitre</td><td>45</td></tr><tr><td>II.1. Comment s'incarne la modélisation énergétique ouverte</td><td>46</td></tr><tr><td>II.2. Ouvrir la modélisation énergétique : quoi et comment ?</td><td>46</td></tr><tr><td>II.3. Stratégie de développement des outils de modélisation énergétique</td><td>52</td></tr><tr><td>II.4. Reproductibilité des processus de modélisation énergétique ouverte</td><td>69</td></tr><tr><td>II.5. Bilan</td><td>78</td></tr></table>

<table><tr><td><strong>Chapitre III</strong></td><td>La méthode ORUCE (Open and Reproducible Use Case For Energy) - Rendre les pratiques de science ouverte accessibles aux acteurs de l'énergie par le biais des cas d'étude</td><td>79</td></tr><tr><td>Résumé du chapitre</td><td>80</td></tr><tr><td>III.1. Des pratiques aux processus de modélisation énergétiques ouvertes</td><td>81</td></tr><tr><td>III.2. La méthode ORUCE : ouvrir le processus de modélisation énergétique</td><td>81</td></tr><tr><td>III.3. Discussion et éléments de validation de la méthode ORUCE</td><td>96</td></tr><tr><td>III.4. Bilan et perspectives</td><td>102</td></tr></table>

<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>Résumé du chapitre</td><td>105</td></tr><tr><td>IV.1. Thématiques et cas d'études</td><td>106</td></tr></table>
IV.2. Ouverture d'un processus de modélisation énergétique en phase d'esquisse de conception : projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI .................................................... 106

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.................................................................................................................... 127

IV.4. Bilan et perspectives.................................................................................................................... 146

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

V.4. Bilan et perspectives.................................................................................................................... 180

Conclusion générale.................................................................................................................... 182

Perspectives................................................................................................................................. 185

Publications................................................................................................................................. 188

Bibliographie................................................................................................................................. 191

Table des matières détaillée........................................................................................................ 220

Annexes.................................................................................................................................................... 227

Annexe 1 - Corrélation entre action de lutte contre le changement climatique dans le milieu de l'énergie, et ODD. .................................................................................................................... 228

Annexe 2 - Open Source ou Free Software ? ................................................................................ 229

Annexe 3 - Modes de partage d'articles en libre accès ................................................................ 229

Annexe 4 - Ouverture des données de l'IEA ................................................................................ 230

Annexe 5 - Historique de la responsabilité de la recherche .................................................... 236

Annexe 6 - Tableau détaillé d'outils de modélisation énergétique........................................ 237

Annexe 7 - Positionnement de OMEGAlpes par rapport aux autres outils de modélisation énergétique ouverts.................................................................................................................... 241

Annexe 8 - Détail concernant les environnements encapsulés................................................ 242

Annexe 9 - Espace de conception des notebooks, Lau et al. .................................................... 244

Annexe 10 - Notebook ORUCE autoconsommation PV................................................................. 246

Annexe 11 - Fiche synthétique pour le cas d'étude autoconsommation PV.................... 249

Annexe 12 - Template pour ORUCE ................................................................................................ 250

Annexe 13 - Diagramme ORUCE médiation.................................................................................... 256
<table><tr><td>Annexe 14</td><td>Note stratégie open data LNCMI</td><td>256</td></tr><tr><td>Annexe 15</td><td>Tableau récapitulatif des productions avec OMEGAlpes dans le cadre du projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI</td><td>260</td></tr><tr><td>Annexe 16</td><td>Tableau récapitulatif des productions avec OMEGAlpes autour de l'autoconsommation PV</td><td>261</td></tr><tr><td>Annexe 17</td><td>Détail des résultats associés au point de la courbe de Pareto entre émissions de GES et LCF</td><td>262</td></tr><tr><td>Annexe 18</td><td>Système énergétique complet du spectacle ONIRI 2070</td><td>262</td></tr><tr><td>Annexe 19</td><td>Formulaires de contribution dans COFFEE</td><td>263</td></tr><tr><td>Annexe 20</td><td>Description des niveaux et critères de l'enquête CAUTIC</td><td>265</td></tr><tr><td>Annexe 21</td><td>Résultats détaillés de l'enquête CAUTIC appliquée à COFFEE</td><td>267</td></tr><tr><td>Annexe 22</td><td>Scénarios d'usage de COFFEE</td><td>270</td></tr><tr><td colspan="2">Table des figures</td><td>290</td></tr><tr><td colspan="2">Table des tableaux</td><td>294</td></tr><tr><td colspan="2">Résumé</td><td>296</td></tr><tr><td colspan="2">Abstract</td><td>296</td></tr></table>
Remerciements

Ce travail de thèse n'aurait pas été possible sans les multiples personnes qui l'ont et m'ont
accompagné et soutenu.

Je tiens d'abord à remercier Fred & Benoit pour l'encadrement très complémentaire durant ces trois années, et même pourrait-on dire, l'accompagnement depuis bientôt cinq ans ! Fred pour ta curiosité, ton ouverture et ton enthousiasme sur des sujets très variés, ce qui a vraiment participé à ouvrir les horizons du sujet de thèse. Benoit, également pour ton ouverture, mais aussi ta disponibilité et ton réalisme qui ont permis de concrétiser les horizons ouverts.

J'aimerais également remercier celles et ceux qui ont partagé mon bureau durant ces années et avec qui j'ai pu avoir de très bons échanges : Camille, Lou, Mathieu, ou plus récemment Juliette, Seun, Etienne, Tiansi, Hung et bien d'autres. Également l'équipe Eco-SESA : Thibaut, Pierre, Marta, Jessica, Gilles. Merci à vous pour le temps passé ensemble, et pour avoir traversé ces années à mes côtés.

Également merci aux compagnons de travail, au laboratoire : Jaume, Nana, Jonathan ; au LNCMI François & Benjamin ; Théo & Fabrice à Innovacs et également la communauté openmod avec en particulier Robbie Morrison ; et également le CoSO. Ce travail n'aurait pas été possible sans vous, et a gagné une grande richesse grâce à vos apports. Et puis merci à celles et ceux avec qui je prépare la suite : Romain, Christophe, Mathilde, Hugo, Aude, ...

Merci à la petite équipe Low-Tech, notamment Kévin & Martial, Sophie, pour le partage d'envies, d'énergie, d'émotions, et le travail comme les bons moments passés ensemble. Et aussi l'équipe LowTRE, notamment Manu, Alexandre, Guillaume et les autres. Et merci à l'équipe enseignement : Delphine, Laurent, et bien sûr Fanny, Laurent et tous les étudiants et enseignants du super parcours PISTE.

Enfin, des remerciements plus personnels : merci aux copains de Grenoble, ceux que je me suis fait en école d'ingénieur, et avec qui on continue d'entretenir des rapports tout à fait cordiaux de manière régulière (#Western) : c'est toujours un plaisir de se retrouver. Merci aussi à ceux que j'ai découvert après les études (#Antibobine), et grâce à qui la vie grenobloise est bien douce. Merci aux Monkey avec qui je lance, je cours et surtout, je rigole. Merci aux copains de toujours, par chronologie inversée : Eliott, Nico, Théo, Émile, Julia, Enzo (#LLcity).

Merci à Zoé qui a été là et a su entretenir le lien entre nous dans les très bons moments comme dans les plus délicats. Merci à mes parents, à ma sœur, et à famille qui m'offrent un support et un amour indéfectible.

Sincèrement, merci à toutes et tous.

PS : si vous ne vous retrouvez pas dans ces remerciements mais pensez devoir y apparaître, c'est vous qui avez raison et non le rédacteur de ces quelques mots dont la mémoire a pu flancher au moment de les écrire.
# Glossaire

## Abréviations

- ACV : Analyse de Cycle de Vie

- ADEME : Agence de l'environnement et de la maîtrise de l'énergie (nouvellement Agence de la transition écologique)

- AIE : Agence Internationale de l'Energie

- ANR : Agence Nationale de la Recherche

- BE : Bureaux d'Études

- CAPEX : Capital Expenditure

- CAUTIC : Conception Assistée par l'Usage, pour les Technologies, l'Innovation et le Changement

- CCIAG : Compagnie de Chauffage Intercommunale de l'Agglomération Grenobloise

- CEA - Liten : Comissariat à l'Énergie Atomique et aux énergies alternatives - Laboratoire d'innovation pour les technologies des énergies nouvelles et les nanomatériaux

- CNES : Centre national d'études spatiales

- CNRS : Centre National de la Recherche Scientifique

- COFFEE : Collaborative Open Framework For Energy Engineering

- CSTB : Centre Scientifique et Technique du Bâtiment

- DHI : Diffuse Horizontal Irradiance

- DNI : Direct Normal Irradiance

- DoD : Depth of Discharge

- Eco-SESA : programme de recherche interdisciplinaire de l'UGA (Eco-districts Safe, Efficient, Sustainable and Accessible energies).

- ECSA : European Citizen Science Association

- EDF : Électricité De France

- EnR : Énergies Renouvelables

- ENSAG : École Nationale Supérieure d'Architecture de Grenoble

- FAIR : Findable, Accessible, Interoperable, Reusable.

- FAQ : Frequently Asked Questions ou Foire Aux Questions

- FSFE : Free Software Foundation Europe

- G2Elab : Laboratoire de Génie Électrique de Grenoble (Grenoble Electrical Engineering Laboratory).

- GAEL : Laboratoire d'Economie Appliquée de Grenoble

- GAM : Grenoble Alpes Métropole

- GES : Gaz à Effet de Serre

- GIEC : Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (IPCC en anglais)

- GWP : Potentiel de réchauffement global (Global Warming Potential),

- INNOVACS : Fédération de Recherche "Innovation, Connaissances, Société".

- IRD : Institut de Recherche pour le Développement

- LCF : Load Cover Factor

- Li-ion : Lithium Ion (à propos de batteries)

- LNCMI : Laboratoire National des Champs Magnétiques Intenses

- LOCIE : Laboratoire Optimisation de la Conception et Ingénierie de l'Environnement

- MIAGE : Master Méthode Informatique Appliquées à la Gestion des Entreprises

- MDA : Model Driven Architecture

- NSS : Natural Self-Sufficiency

- ODD : objectifs de développement durable

- OMS : Organisation mondiale de la santé
- ONU : Organisation des Nations Unies

- OPEX : Operational Expenditure

- ORUCE : Open and Reproducible Use Case for Energy

- PAC : Pompe à Chaleur

- PACTE : laboratoire de sciences sociales de Grenoble

- PV : photovoltaïque

- RGPD : Reglement Général sur la Protection des Données

- RTE : Réseau de Transport d'Électricité

- SCF : Supply Cover Factor

- UDL : Université De Lyon

- UGA : Université Grenoble-Alpes

- UNESCO : Organisation des Nations unies pour l'éducation, la science et la culture

- VRE : Virtual Research Environment

## Terminologies

- Code source : code écrit par un auteur humain [1].

- Epistémologie : étude de la constitution de la connaissance

- Forge logicielle : Environnement de développement logiciel facilitant le travail collaboratif autour d'un projet logiciel. Une forge contient des outils tels que : dépôt versionné de code source, forums de discussion, environnement de tests automatisés, etc [1].

- git : logiciel libre de gestion de versions décentralisé

- Langage informatique : langage spécifiquement conçu pour décrire des processus calculatoires susceptibles d'être effectués par un ordinateur [1].

- Langage machine : langage rudimentaire de bas niveau permettant d'écrire du code directement exécutable par un ordinateur d'un type donné. Les programmeurs préfèrent écrire leurs codes sources dans des langages de plus haut niveau, plus expressifs. Les codes source doivent alors être traduits en code objet exécutable sur cet ordinateur, notamment par compilation [1].

- Licence : document contractuel par lequel l'ayant droit d'une œuvre accorde un certain nombre de permissions à l'utilisateur. Une licence est dite « libre » si elle offre simultanément les « 4 libertés » : d'usage, de copie, de modification et de redistribution du logiciel modifié [1].

- Logiciel : texte, écrit dans un ou plusieurs langages informatiques, décrivant des calculs destinés à être exécutés par un ordinateur [1].

- Markdown : langage de balisage léger offrant une syntaxe facile à lire et à écrire.

- Médiation scientifique : rendre les connaissances scientifiques accessibles et l'activité compréhensible. Ce en réponse à une demande sociétale, avec des démarches participatives impliquant le public et discutant les choix et valeurs [2].

- Métadonnées : données associées à une ou plusieurs données afin de les contextualiser (horodatage et géo-localisation d'une photo, par exemple) [1].

- Modèle énergétique : ensembles mathématiques cohérents comprenant un ensemble d'équations pour analyser les phénomènes d'un système complexe

- Modélisation énergétique : définition section I.1.3

- Notebook : Jupyter Notebook, document contenant des cellules pouvant contenir du code, du texte (à l'aide de Markdown), des formules mathématiques, des graphiques et des médias interactifs [1].

- Objet frontière : Objets, abstraits ou concrets, dont la structure est suffisamment commune à plusieurs mondes sociaux pour qu'elle assure un minimum d'identité au niveau de l'intersection tout en étant suffisamment souple pour s'adapter aux besoins et contraintes spécifiques de chacun de ces mondes. » [3]
- Outil de modélisation énergétique : outils informatiques ou formalismes de modélisation qui génèrent des modèles.

- Scénario ou cas d'étude de modélisation énergétique : générés à partir du modèle avec des paramétrages, hypothèses ou objectifs spécifiques

- Solveur : algorithme sous forme logicielle pour la résolution d'un problème.

- Synchronisation cognitive : Ensemble des processus cognitifs qui concourent à faire converger les concepteurs vers une solution acceptée par tous, à partir de connaissances du domaine (les contraintes, critères, solutions connues, procédures, ...) et de connaissances sur la résolution du problème (buts, stratégies, heuristiques, ...) [4]

- Reproductibilité : l'obtention de résultats cohérents en utilisant les mêmes données d'entrée, les mêmes étapes, méthodes et codes de calcul, et les mêmes conditions d'analyse (section II.4.1)

Les numéros entre crochet sont liés aux références de la Bibliographie (e.g. [2])

Les lettres entre crochet sont liées aux Matériels supplémentaires (e.g. [B]).

**NB** : pour disposer d'un écrit plus synthétique, la forme masculine sera parfois employée seule pour désigner des personnes (e.g. *les chercheurs* au lieu de *les chercheurs et chercheuses*), mais ne doit en aucun cas masquer le fait que ces termes incluent toutes les identités de genre.
**NB**: des *tags* et dépôts Software Heritage ont été créé au moment du dépôt du manuscrit, afin de pouvoir se replacer dans les versions originelles des notebooks ci-après :

- Pour OMEGAlpes_examples

- https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes_examples/-/tags/Sacha_Hodencq_PhD_pre_review_;

- https://archive.softwareheritage.org/swh:1:dir:b63c1037b091a8e0224f26501534e8dad62f0ef

- Pour NoLOAD_Benchmarks_open :

- https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/design_optimization/noload_benchmarks_open/-/tags/Sacha_Hodencq_PhD

- https://archive.softwareheritage.org/swh:1:dir:5f0b3b621176f0f456ce22aa12ec754e8fded525

[A] Lien vers le répertoire Gitlab du projet OMEGAlpes, comprenant notamment le code *omegalpes*, et les exemple et notebooks *omegalpes_examples* : https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes

[B] Lien vers l'archive Software Heritage de OMEGAlpes :
https://archive.softwareheritage.org/swh:1:dir:30859bbe9b44134ce846e48ae5595880e211f50d;origin=https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes;visit=swh:1:snp:7c7f0454d5ec673b78cabaf27d28943cdf27dac2;anchor=swh:1:rev:555bbba44755072864a683f109b87ff60c009384

[C] Lien vers le répertoire Gitlab du Notebook ORUCE : https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes_examples/-/blob/Sacha_Hodencq_PhD_pre_review/notebooks/PhD_2022_Sacha_Hodencq/ORUCE_autoconso_PV.ipynb

[D] Lien vers le notebook recherche LNCMI : https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes_examples/-/blob/Sacha_Hodencq_PhD_pre_review/notebooks/PhD_2022_Sacha_Hodencq/LNCMI_planning.ipynb

[E] Lien vers le notebook médiation LNCMI : https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes_examples/-/blob/Sacha_Hodencq_PhD_pre_review/notebooks/LNCMI.ipynb

[F] Lien vers le notebook autoconsommation PV : https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/design_optimization/noload_benchmarks_open/-/blob/Sacha_Hodencq_PhD/examples/pv_batteryCoverage_gwp/pv_batterycoverage_gwp.ipynb
[G] Lien vers les supports de cours pour les étudiants de l'ENSAG : https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/design_optimization/noload_benchmarks_open/blob/Sacha_Hodencq_PhD/lessons

[H] Lien vers le répertoire notebook présenté aux étudiants de l'ENSAG : https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/design_optimization/noload_benchmarks_open/blob/Sacha_Hodencq_PhD/examples/pv_battery coverag gwp/dimensionnement_PV ENSAG.ipynb

[I] Lien vers le notebook ONIRI 2070 pour la compagnie Organic Orchestra : https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes examples/blob/Sacha_Hodencq_PhD pre review/notebooks/oniri exp fr.ipynb
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SCIENCE IS AN ACCUMULATED TREASURE OF KNOWLEDGE

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

AND IT SHOULD BE ACCESSIBLE TO EVERYONE.

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

OFTEN IT IS GATEKEPT IN TERMS OF ACCESS OR BEING INCOMPREHENSIBLE TO ORDINARY PEOPLE.

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

AND THAT CAN ERODE BELIEF IN SCIENCE WHEN WE NEED IT MOST

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

AND THE DISBELIEF AND DISTRUST SPREADS WHICH CAN AFFECT DECISIONS WE MAKE SUPPORTED BY SCIENCE.

## WHAT MIGHT HELP?

* BETTER SCIENCE COMMUNICATION.

* STOP CALLING PEOPLE "IDIOTS" FOR NOT UNDERSTANDING A CONCEPT

* ACKNOWLEDGE THAT PEOPLE REACT TO INFORMATION EMOTIONALLY AS WELL AS INTELLECTUALLY.

* STOP GATEKEEPING. SCIENCE IS FOR EVERYONE. @twisteddoodles

Crédit : twisteddoodles, tous droits réservés.
Introduction générale

« Il faut qu'on soit capable d'ouvrir des carrés de ciel bleu » Alain Damasio [5]

La consommation d'énergie liée aux activités humaines a des impacts importants, qu'ils
soient environnementaux avec le dépassement récent de plusieurs limites planétaires [6], ou
sociaux avec des questions d'équité dans l'accès à l'énergie. Dans ce contexte, la recherche en
génie électrique se positionne pour identifier des leviers d'action et concevoir des systèmes
techniques pérennes, en mobilisant aussi bien le vecteur d'énergie électrique que les autres
formes d'énergie (chaleur, gaz, ...) pour bénéficier de synergies entre vecteurs. La
modélisation énergétique est un outil au service de ces ambitions, puisqu'elle permet d'étudier
les objets énergétiques au moyen d'outils informatiques, pour en orienter la conception,
l'opération ou la planification.

Dans le même temps, un mouvement émerge dans le monde académique : la Science Ouverte. Cette dynamique vise à rendre la recherche, les données et la diffusion scientifiques accessibles à tous les niveaux d'une société qui s'interroge. Elle consiste en un ensemble de pratique pour que les contenus de la recherche puissent être librement utilisés, modifiés et diffusés. Aussi, à l'intersection de modélisation énergétique et Science Ouverte, on retrouve la modélisation énergétique ouverte, soit la mise à disposition de données et modèles énergétiques et résultats de manière transparente et accessible. Si la modélisation énergétique ouverte comporte de nombreux intérêts, les principales approches historiques et actuelles manquent de transparence. Plusieurs questions émergent alors :

o **Pourquoi** développer la modélisation énergétique ouverte ? Et pourquoi n'est-elle pas la norme ?

o **Comment** développer des méthodes et outils pour atteindre des objectifs de transparence, de collaboration et de reproductibilité dans le monde académique ? Et ce en impliquant différentes sphères de la société...

- La recherche,

- les autorités publiques et entreprises, et

- les collectifs citoyens.

o Comment **valider** la pertinence de ces nouvelles pratiques ?

La question « *Pourquoi développer la modélisation énergétique ouverte ?* » sera traitée dans le **Chapitre I**, qui introduit à la fois les enjeux socio-écologiques liés à l'énergie, et des définitions et éléments de contexte quant aux composantes de la science ouverte. Les avantages et limites de la modélisation énergétique ouverte y sont explorés, ainsi que la notion même de connaissance dans la discipline.

Les questions « *Comment développer ces pratiques ?* » et autour de la *validation* guideront les chapitres suivants. D'abord en présentant les pratiques de modélisation énergétique ouverte
existantes dans le **Chapitre II**, puis avec deux contributions de ces travaux de thèse : la méthode ORUCE et la plateforme COFFEE.

ORUCE (Open and Reproducible Use Case for Energy) est présentée dans le **Chapitre III**. C'est une méthode qui vise à rendre les principes et avantages de la modélisation énergétique ouverte appropriables en mettant à disposition l'ensemble du processus de modélisation énergétique. La méthode mobilise notamment les cas d'étude, vus comme de bons vecteurs de reproductibilité. Des cas d'étude de recherche et de médiation sur des thématiques de la transition énergétique ont été traités dans le **Chapitre IV**, et permettent d'illustrer le processus de modélisation énergétique ouvert et la méthode ORUCE.

Enfin le **Chapitre V** introduit COFFEE, un concept de plateforme de modélisation énergétique ouverte et collaborative à destination de la recherche, des autorités publiques et des collectifs citoyens. Des sections spécifiques sont dédiées à la validation, pour ORUCE (sur des critères de transparence, reproductibilité et accessibilité) comme pour COFFEE (via une enquête centrée sur l'expérience utilisateur).

Le manuscrit de thèse s'articule donc entre une réflexion de fond autour des espaces de science ouverte pour la mise à disposition des processus de modélisation énergétique, et la proposition de méthode et outils à destination de la recherche, mais aussi d'autorités publiques, bureaux d'étude et collectifs citoyens concernés et engagés dans la transition énergétique. Ces réflexions vont de pairs avec des travaux et expérimentations sur des cas d'étude :

- Le projet de valorisation de chaleur fatale du Laboratoire de Champs Magnétique Intense (LNCMI), un projet multi-acteur et multi-énergie où des données et outils ouverts sont mobilisés auprès des acteurs.

- Les communautés énergétiques et l'autoconsommation, emblématiques de la transition énergétique à l'échelle des bâtiments et quartiers dans le domaine du génie électrique.

- Les Low-Ttech, un courant de pensée mobilisant aussi bien les collectifs citoyens que, plus récemment, l'enseignement supérieur et la recherche.
# Chapitre I

## Ouverture des connaissances dans le milieu de l'énergie : définitions et enjeux

« Ayant l'intelligence, nous ne devons pas agir avec ignorance. Ayant le choix, nous ne devons pas agir sans responsabilité. » L'Ultime Rivage - Ursula Le Guin

## SOMMAIRE

<table><tr><td>Chapitre I</td><td>Ouverture des connaissances dans le milieu de l'énergie : définitions et enjeux</td><td>14</td></tr><tr><td></td><td>Résumé du chapitre</td><td>15</td></tr><tr><td>I.1.</td><td>Modélisation énergétique face aux enjeux socio-écologiques</td><td>16</td></tr><tr><td>I.1.1.</td><td>La place de l'énergie dans la crise socio-écologique</td><td>16</td></tr><tr><td>I.1.2.</td><td>De nouveaux enjeux pour la conception des systèmes électriques et énergétiques</td><td>18</td></tr><tr><td>I.1.3.</td><td>La modélisation énergétique : définition et réponse aux enjeux</td><td>20</td></tr><tr><td>I.2.</td><td>De la science ouverte à la modélisation énergétique ouverte</td><td>21</td></tr><tr><td>I.2.1.</td><td>Contexte de l'ouverture des connaissances dans la recherche</td><td>21</td></tr><tr><td>I.2.2.</td><td>Définition et pratiques de la Science Ouverte</td><td>22</td></tr><tr><td>I.2.2.1.</td><td>Science Ouverte : définition(s)</td><td>22</td></tr><tr><td>I.2.2.2.</td><td>Composantes de la science ouverte</td><td>24</td></tr><tr><td>I.2.3.</td><td>La Science Ouverte réclamée par les institutions</td><td>25</td></tr><tr><td>I.2.4.</td><td>Une modélisation énergétique ouverte ?</td><td>26</td></tr><tr><td>I.2.5.</td><td>Intérêts et freins de la modélisation énergétique ouverte</td><td>29</td></tr><tr><td>I.3.</td><td>Spécificités de l'ouverture des connaissances dans le domaine de l'énergie</td><td>31</td></tr><tr><td>I.3.1.</td><td>Enjeux éthiques et historiques de l'ouverture des connaissances dans le milieu de l'énergie</td><td>31</td></tr><tr><td>I.3.1.1.</td><td>Pour une recherche transdisciplinaire, intègre et éthique sur l'énergie</td><td>31</td></tr><tr><td>I.3.1.2.</td><td>Historique des pratiques de modélisation énergétique</td><td>32</td></tr><tr><td>I.3.2.</td><td>Approches épistémologiques dans le milieu de l'énergie & conséquences sur les objectifs et limites de la modélisation énergétique ouverte</td><td>35</td></tr><tr><td>I.3.3.</td><td>Les Low-Tech, incarnations alternatives d'ouverture dans le domaine de l'énergie</td><td>37</td></tr></table>
<table><tr><td>I.3.3.1. Historique des approches techniques alternatives</td><td>37</td></tr><tr><td>I.3.3.2. Low-Tech : définition(s) et concepts proches</td><td>38</td></tr><tr><td>I.3.3.3. Low-Tech Recherche et Enseignement (LowTRE)</td><td>39</td></tr><tr><td>I.3.3.4. Les Low-Tech comme vecteurs d'ouverture et de collaboration face aux enjeux socio-écologiques</td><td>40</td></tr><tr><td>I.4. Bilan</td><td>42</td></tr></table>

## Résumé du chapitre

Ce chapitre s'articule autour de trois point clefs. D'abord la place que l'énergie occupe dans les enjeux socio-écologiques, et la modélisation énergétique comme outil pour faire face à ces enjeux. Ensuite, la science ouverte, comme un paradigme de recherche réclamé et nécessaire, en particulier dans le domaine de l'énergie pour aboutir aux pratiques et avantages de la modélisation énergétique ouverte. Enfin, les spécificités de l'objet énergie en terme d'ouverture de connaissances, notamment avec des approches épistémologiques pour qualifier les connaissances au sein de ce domaine.
# I.1. Modélisation énergétique face aux enjeux socio-écologiques

## I.1.1. La place de l'énergie dans la crise socio-écologique

Il serait difficile de commencer un manuscrit de thèse sur la thématique énergie sans évoquer la crise socio-écologique en cours. Un des indicateurs les plus mobilisés aujourd'hui est sans doute celui des émissions de gaz à effet de serre (GES). En 2016, les émissions de GES du secteur de l'énergie représentaient presque trois quarts des émissions issues de l'activité humaine, soit environ 36 milliards de tonnes d'équivalent CO₂ (Figure I.1) [7]. Or, si le groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) a bien confirmé que le changement climatique d'origine anthropique a des conséquences irréversibles, d'autres peuvent encore être limitées via des actions fortes, rapides et durables de réduction des émissions de GES [8].

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure I.1 : Émissions mondiales de gaz à effet de serre par secteurs en 2016.
Source image : OurWorldInData.org, Hannah Ritchie, 2020, CC-BY. Source données : [7]</figcaption></figure>

Le dérèglement climatique n'est toutefois qu'une facette de la crise en cours. D'abord car il s'inscrit comme une des neuf **limites planétaires**, dont 5 autres ont été dépassées. Les limites (ou frontières) planétaires ont été conceptualisées en 2009 par une équipe de recherche internationale [6], et ont régulièrement été mises à jour depuis. Elles correspondent à des seuils que l'humanité ne doit pas dépasser pour ne pas compromettre les conditions favorables dans lesquelles elle a pu se développer et pour pouvoir durablement vivre dans un écosystème sûr, c'est-à-dire en évitant les modifications brutales et difficilement prévisibles de l'environnement planétaire. Ces neuf processus sont retenus, car ils permettent et régulent
ensemble la stabilité de la biosphère (les limites considérées comme dépassées sont affichées rouge italique) [9-11]:

1. le changement climatique,

2. l'érosion de la biodiversité,

3. la perturbation des cycles biogéochimiques de l'azote et du phosphore,

4. les modifications de l'usage des sols,

5. l'acidification des océans,

6. l'utilisation d'eau douce,

7. l'appauvrissement de la couche d'ozone stratosphérique

8. l'augmentation des aérosols dans l'atmosphère,

9. et l'introduction d'entités nouvelles dans la biosphère.

Si ce concept de limites planétaires fait face à des critiques, notamment dans ses applications politiques concrètes et sur des questions d'équité entre Nord et Sud, il permet de prendre conscience d'un ensemble d'enjeux systémiques quant à la crise écologique, et remet en cause le dogme de la croissance [12]. Les **enjeux sociaux** en restent toutefois exclus, alors que ceux-ci sont de plus en plus prégnants, notamment suite à la pandémie du Covid-19 : les écarts de richesse se creusent avec une intensification de la pauvreté et la parité homme-femme s'affaiblit [13].

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure I.2 : Modèle économique du Doughnut de Raworth. Source : [14] Licence Ouverte v2.0</figcaption></figure>

En 2012, l'économiste Kate Raworth complète les limites planétaires en leur ajoutant un « plancher social » [15] : 11 frontières intérieures correspondant aux besoins humains
essentiels (Figure I.2). Les limites planétaires et le plancher social forment alors un anneau au sein duquel les besoins de chacun.e sont satisfaits tout en préservant le monde vivant dont l'humanité dépend. Ce modèle économique, le « Doughnut », a notamment été utilisé en France pour étudier les interactions entre état de l'environnement et besoins humains [14]. Le plancher social se rapproche d'un autre outil socio-politique, les 17 objectifs de développement durable (ODD) de l'Organisation des Nations Unies (ONU) ayant pour ambition d'éradiquer la pauvreté et les inégalités en assurant la transition écologique et solidaire à l'horizon 2030 [16].

Le **lien entre les activités énergétiques humaines** et le franchissement des limites planétaires n'est plus à démontrer. Bien sûr du fait des émissions de GES comme nous l'avons vu en début de section, mais Algunaibet et al. soulignent également que le mxi électrique participe au dépassement d'au moins 5 limites planétaires aux Etats-Unis, y compris dans un scénario de respect de l'Accord de Paris sur le climat [17].

Sur les aspects sociaux, la comparaison entre les indicateurs énergétiques et de qualité de vie montre qu'il existe **un lien très fort entre énergie et développement**. Kathleen Mallard [18] souligne au début de sa thèse que la qualité de vie augmente avec l'accès à l'énergie, mais de manière non-linéaire, en particulier pour l'énergie électrique : sur les premiers kWh accessibles de manières efficace et équitable au sein d'une population, la qualité de vie mesurée au moyen de l'Indice de Développement Humain (IDH) augmente, avant d'atteindre une asymptote. Au-delà d'un certain seuil, une augmentation de l'accès à l'énergie ne fait plus augmenter la qualité de vie. Le chapitre 5 du rapport spécial 15 du GIEC [19] est également particulièrement éclairant sur les corrélations entre actions de lutte contre le dérèglement climatique dans le secteur de l'énergie, et alignement avec les ODD. Des synergies existent entre d'une part les actions de limitation et d'adaptation au changement climatique et d'autre part les ODD, si et seulement si le bien-être et l'équité sont au cœur des objectifs, sans quoi les inégalités et la pauvreté s'accroissent. On observe en particulier dans la *figure 5.2* de ce rapport (disponible en Annexe 1), la comparaison entre ODD et 3 catégories d'actions : sur la demande énergétique, sur l'approvisionnement énergétique, et sur les terres et océans. La figure souligne de nombreuses **synergies positives avec les ODD** pour les options agissant sur la demande énergétique, plutôt que sur le seul approvisionnement énergétique pour lequel des interactions négatives sont plus présentes.

Le futur de l'énergie n'inclue sans doute pas de solution unique et miraculeuse, mais nécessite plutôt de faire le point sur les ressources à notre disposition localement, et notre manière de les gérer de manière durable. Par durable j'entends : perdurer sans épuisement des ressources matérielles et énergétiques, et dans le respect du vivant actuel et futur. De nouveaux enjeux se présentent alors dans le domaine de l'énergie, notamment pour le génie électrique.

### I.1.2. De nouveaux enjeux pour la conception des systèmes électriques et énergétiques

La discipline du génie électrique est active sur les questions de soutenabilité, notamment avec l'intégration de sources d'énergie renouvelables (EnR) [20], mais celles-ci amènent de nouveaux défis et pistes de solutions (Figure I.3) :
* **L'intermittence** : les EnR telles que le solaire, l'éolien ou encore les énergies marémotrices sont directement liées à des ressources naturelles variables, parfois difficilement prédictibles (pour l'éolien notamment), et pas toujours concomitantes avec les usages. Des stratégies de gestion de la demande avec de la flexibilité, de synergies entre les différents vecteurs énergétiques, et de stockage de l'énergie sont autant de leviers pour gérer cette intermittence [21].

* **La décentralisation** : les EnR sont dépendantes de gisement distribués sur les territoires, et leur exploitation entraîne un changement de paradigme dans les réseaux électriques s'éloignant du modèle centralisé historique, désinvisibilisant les usages et expériences de l'énergie [22]. Des réseaux électriques bien conçus et opérés sont alors nécessaires pour intégrer ces ressources décentralisées, en plus de nouveaux modes d'organisation socio-politique.

* Les **nouveaux acteurs** : de nouveaux acteurs apparaissent entre la production et la consommation de l'énergie, tels que les *prosumers* à la fois consommateurs et producteurs, les agrégateurs qui sont des tiers permettant le concept de centrale virtuelle, les communautés énergétiques ou encore les autorités locales, et ceux-ci doivent être intégrés dans la conception et l'opération des systèmes [23].

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure I.3 : Illustration d'un système énergétique multi-vecteur et décentralisé. Source : Sandro Bösch, ETH Zürich, tous droits réservés.</figcaption></figure>

Ces enjeux sont **multi-échelles**, depuis les composants permettant la production, consommation, stockage ou conversion d'énergie jusqu'aux échelles continentales pour la gestion du réseau électrique, en passant par les échelles intermédiaires du bâtiment, du quartier ou des villes. Les villes sont des éléments clefs puisqu'elles concentrent environ 64% de la consommation d'énergie primaire [24]. De plus, il est bon de noter que les **questions de recherche** seront **différentes entre les pays développés** où il s'agira de transformer les infrastructures existantes au vue des enjeux socio-écologiques, **et les pays en voie de développement** où il s'agira en grande partie de construire des infrastructures pour rendre l'accès à l'énergie abordable, fiable et soutenable avec des contraintes économiques importantes [20,25,26].
La plupart des approches actuelles se concentrent toutefois sur la production et la gestion du réseau électrique, là où, comme on l'a vu en fin de section précédente, les actions sur la demande énergétique ont été identifiées comme plus alignées avec les ODD. Ces actions sur la demande peuvent permettre plus de flexibilité en reportant ou effaçant des consommations d'énergie, et elles peuvent également permettre de mobiliser un levier souvent ignoré : celui de la sobriété énergétique (ou energy sufficiency en anglais) [27]. Il s'inscrit en effet comme un des trois leviers de soutenabilité de notre consommation énergétique : le **développement d'EnR** en remplacement de sources carbonées, l'**efficacité énergétique** (i.e. utiliser moins d'énergie pour fournir un même service), et donc, la **sobriété énergétique**. La définition de la sobriété énergétique est plurielle [28], nous adoptons ici la suivante : « les actions qui réduisent la demande d'énergie [...], 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] (la notion de sobriété énergétique sera développée dans la section IV.3.1.4). Cette définition fait notamment écho au seuil d'accès à l'énergie à partir duquel l'IDH stagne, seuil largement franchi par la plupart des pays développés, comme le soulignait déjà Ivan Illich dans *Énergie et Équité* en 1973 [30].

Le recours à la sobriété, de même que le développement de systèmes énergétiques efficace, recourant aux EnR et visant des objectifs sociaux et écologiques rend complexe la conception et l'opération de ces systèmes par rapport aux systèmes historiques, notamment puisqu'intégrant différentes disciplines et types d'acteurs. Face à cette nouvelle complexité, des aspects non-techniques doivent être abordés tels que les comportements des acteurs, les organisations socio-politiques ou encore l'histoire des territoires [31]. Mais le traitement de cette complexité passe aussi par des aspects techniques concernant notamment le dimensionnement et la gestion énergétique, ou encore les calculs d'impacts environnementaux. La modélisation énergétique apparaît alors comme un outil de choix pour concevoir des systèmes énergétiques équitables et soutenables.

### I.1.3. La modélisation énergétique : définition et réponse aux enjeux

La **modélisation énergétique** consiste à construire une représentation formalisée d'un objet énergétique aux frontières et composants définis pour l'étudier selon un objectif et dans un contexte donné, grâce à une formulation mathématique traitée par des outils informatiques [23,32-34].

Le modèle est une représentation simplifiée d'un objet complexe, se concentrant sur des aspects importants dépendants de l'objectif de modélisation. Plusieurs modèles peuvent ainsi étudier un même objet selon différentes considérations techniques ou méthodologiques (e.g. impacts environnementaux, pertes thermiques, bilan économique, ...) [23,34,35]. C'est un vecteur d'apprentissage à propos du système réel, et donc un outil de choix pour permettre aux analystes (i.e. des acteurs intermédiaires porteurs de connaissances et compétences techniques) d'explorer différents scénarios énergétiques, éclairant ainsi la réflexion et l'action des acteurs socio-économiques, politiques et issus de la société civile [32,36,37].

La modélisation énergétique est un domaine **interdisciplinaire** où l'informatique rencontre des disciplines relatives à l'énergie comme le génie électrique, thermique, mécanique ou civil,
et les sciences environnementales, économiques et sociales [23,38,39]. Elle peut avoir différents
applicatifs :

- depuis la conception de composants énergétiques comme des modules d'électronique de puissance [40], des systèmes de production et de machines électriques [41,42],

- jusqu'à la modélisation de scénarios multi-énergie pour du pilotage, ou afin d'explorer le futur en évaluant l'impact de décision actuelles (planification) [43], à l'échelle de régions, pays et continents [44], en passant par des échelles intermédiaires comme celles du bâtiment [45] ou de la ville [38]. On pourra parler de modélisation de système énergétique ou energy system modelling.

Dans la littérature, le terme *energy modelling* peut désigner l'une ou l'autre de ces catégories, et dans cette thèse, nous employons « modélisation énergétique » pour désigner les deux indifféremment. Les applicatifs seront toutefois focalisés sur l'échelle urbaine. En outre, on s'intéressera ici à la modélisation énergétique et non la seule modélisation de systèmes ou composants électriques, afin de considérer les synergies entre vecteurs énergétiques et sélectionner les vecteurs les plus pertinents face à des usages donnés.

La modélisation énergétique peut donc être mobilisée pour répondre aux enjeux socio-
écologiques pour la conception et le pilotage de systèmes énergétiques à différentes échelles,
et dans différents contextes. Il faut toutefois admettre que les solutions dégagées jusqu'à
présent semblent insuffisantes pour répondre aux enjeux, puisque la dynamique de
dépassement des limites planétaires et d'accroissement des inégalités ne semble pas ralentir,
bien au contraire. Si la recherche et l'innovation peuvent fournir des solutions ingénieuses,
elles sont aussi à l'origine des dérives de surexploitation que l'on connaît ces dernières années.
Il apparaît donc nécessaire de mener des travaux supplémentaires en la matière, en
considérant ces différents enjeux de fond, et en faisant un inventaire de l'existant pour
construire des solutions soutenables, et déconstruire ce qui ne l'est pas. Mais également
d'adopter une **position réflexive** et interdisciplinaire dans la pratique de la modélisation
énergétique pour sortir de la « *Research as Usual* » ; et en questionner les résultats de manière
collaborative : comment en est-on arrivé là, et pourquoi aucune inflexion n'est apparue [46,47]
?

## 1.2. De la science ouverte à la modélisation énergétique ouverte

### 1.2.1. Contexte de l'ouverture des connaissances dans la recherche

Les défis écologiques et sociaux demandent de mobiliser la recherche scientifique au service
du bien commun [48,49], mais cela entraîne différentes problématiques [50].

* Dans les institutions, les financements compétitifs, même s'ils restent minoritaires en France, donnent à la recherche le rôle de prouver son intérêt socio-économique, ce qui peut entraîner :

* Une forme d'individualisation de la recherche dans les laboratoires, où les thématiques des personnels s'orientent en fonction des appels d'offre,
* Une tendance au statu-quo, car il est souvent plus aisé de s'appuyer sur des résultats précédents sans prise de risque, et à un « court-termisme » dû à l'attente de résultats,

* Une inflation des tâches administratives et une division du travail.

* Dans les valeurs, avec des tensions et injonctions contradictoires [51,52] entre :

* Contribution aux avancées scientifiques et l'exploitation par des pouvoirs privés,

* Valorisation universitaire sous forme de publications qui devient de plus en plus intense (publish or perish [53]), et valorisation industrielle (e.g. brevets) pour commercialiser un concept dans un contexte concurrentiel,

* Science ouverte et science fermée, avec un accès à la connaissance limité, notamment dans le domaine de l'énergie (sera développé dans la section I.2.4).

Aussi, la position réflexive de la recherche s'incarne notamment dans un mouvement émergent d'ouverture des contenus de recherche qui arrive comme un élément de réponse à ces problématiques : la Science Ouverte [54]. Dans cette section, nous nous attachons à présenter ce mouvement de manière générale, avant de retrouver le sujet de l'énergie en considérant l'ouverture des connaissances dans ce domaine, et finissons par introduire des pratiques à l'intersection entre modélisation énergétique et science ouverte : la modélisation énergétique ouverte.

## I.2.2. Définition et pratiques de la Science Ouverte

### I.2.2.1. Science Ouverte : définition(s)

La Science Ouverte peut être définie à la fois comme [55] :

→ Un **mouvement** visant à rendre la recherche, les données et la diffusion scientifiques accessibles à tous les niveaux d'une société qui s'interroge. A ce titre, les récentes recommandations de l'UNESCO constituent une référence [48] :

> « la science ouverte établit un nouveau paradigme qui intègre dans l'entreprise scientifique des pratiques de reproductibilité, de transparence, de partage et de collaboration résultant de l'ouverture accrue des contenus, des outils et des processus scientifiques. » [...]

> « la science ouverte s'entend comme un concept inclusif qui englobe différents mouvements et pratiques visant à rendre les connaissances scientifiques multilingues, librement accessibles à tous et réutilisables par tous, à renforcer la collaboration scientifique et le partage des informations au profit de la science et de la société, ainsi qu'à ouvrir les processus de création, d'évaluation et de diffusion des connaissances scientifiques aux acteurs de la société au-delà de la communauté scientifique traditionnelle. »

→ Un **savoir** transparent et accessible, partagé et développé via des réseaux collaboratifs.
La définition du **savoir ouvert** est plurielle, même si la plupart se recoupent [56,57]: un **savoir ouvert** correspond à tout contenu, information ou donnée qui peut être **librement utilisé, modifié et diffusé, sans aucune restriction** légale (voir la section II.2.2.1 sur les licences ouvertes), technologique (e.g. dont l'accès ne nécessite pas de logiciel propriétaire), ou sociale (coût, compréhension). L'Open Content Definition de Wiley [58] propose un moyen mnémotechnique avec les 5R : un contenu ouvert fournit à toutes et tous le droit de : *Retain, Revise, Remixe, Reuse, Redistribute*, i.e. :

Retain
revise
emix
euse
edistribute

Figure I.4 : 5R de la définition de contenu ouvert. Source : auteur à partir de Wiley.

- Conserver (contrôler une copie),

- Réviser (éditer, adapter, modifier),

- Remixer (combiner avec d'autres pour faire quelque chose de nouveau),

- Réutiliser (utiliser publiquement une copie),

- Redistribuer (partager ces copies).

La Science Ouverte comprend en outre 5 écoles de pensée, correspondant à 5 grandes préoccupations non-exclusives [59] :

- L'école démocratique, pour rendre le savoir académique accessible gratuitement à tous.

- L'école pragmatique, pour exploiter les effets de réseau en reliant les chercheurs et en rendant les méthodes académiques transparentes.

- L'école infrastructurelle, pour disposer d'une recherche efficace avec des plateformes, des outils et des services de diffusion et de collaboration facilement disponibles.

- L'école publique, pour amener le public à collaborer à la recherche et rendre la production universitaire plus facile à comprendre.

- L'école des mesures, pour proposer des « métriques alternatives » mobilisant les nouvelles possibilités offertes par les outils numériques en réseau (e.g. *l'open peer review* [60]), et mesurer l'impact des travaux de recherche.

La Science Ouverte cherche donc à faire progresser un ensemble de principes clefs de la recherche, présentées dans la Figure I.5.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure I.5 : Valeurs clefs associées à la Science Ouverte. Source : auteur.</figcaption></figure>

Ainsi, certains acteurs considèrent que la Science Ouverte correspond tout simplement à une **recherche responsable**, qui assume son implication dans un contexte, qui prend acte de son
impact, et qui évalue sérieusement toutes les conséquences de façon multidimensionnelle et interdisciplinaire des connaissances et des techniques produites [50] :

- Responsabilité de la mission d’intégrité qui a été confiée, dans la transparence et la rigueur.

- Responsabilité de la considération, i.e. répondre à un territoire, des citoyens, assurant la pertinence sociale de la science.

- Responsabilité de l'éthique des vertus, en répondant aux enjeux avec modération, mesure, et en prenant en compte de l'ensemble des connaissances à disposition avec pluralisme.

### I.2.2.2. Composantes de la science ouverte

Dans la pratique, le mouvement de la science ouverte peut s'articuler autour des types de contenus à ouvrir, que l'on peut retrouver aux différentes étapes de la méthode scientifique (Figure I.6) [48,61] :

- les **données ouvertes** (open data) comme données d'entrée ou résultats de l'étude ;

- les **codes sources ouverts** (open source ou free software, voir l'Annexe 2 pour une distinction entre les deux concepts) pour mener l'étude et analyser les données,

- le partage des résultats sous formes d'articles en libre accès (open access), au moins à la lecture, au téléchargement et à l'impression, gratuitement et sans obstacle [62]. Les différents modes de partages sont présentés dans l'Annexe 3.

- En outre, la **recherche participative** (ou Citizen Science pour Science Citoyenne/Participative), parfois distinguées de la Science Ouverte, consiste à faire participer des individus ou collectifs non-académiques dans la collecte et/ou l'analyse des données, ou la conception du projet de recherche. Le projet peut être porté aussi bien par une autorité scientifique que par une communauté [63]. Ces pratiques permettent notamment d'inclure la société civile et ses savoirs expérientiels<fnref n="1" /> [50] dans le processus de recherche, de rendre les connaissances accessibles et compréhensibles (on parle de justice épistémique), et de répondre à des questions et enjeux qui affectent directement les populations locales. L'European Citizen Science Association (ECSA) en donne 10 principes clefs [65] et en souligne les intérêts communs avec la Science Ouverte [66] :

> « La Science Citoyenne et la Science Ouverte peuvent ensemble participer à relever de grands défis, répondre à la baisse de confiance de la société en la science, contribuer à la création de biens communs et de ressources partagées, et faciliter le transfert de connaissances entre la science et la société pour stimuler l'innovation. Les questions d'ouverture, d'inclusion et de responsabilisation, d'éducation et de formation, de financement, d'infrastructures et de systèmes de récompense sont abordées en ce qui concerne les défis essentiels des deux approches. »

<footnote n="1">¹ ou encore savoirs vernaculaires, i.e. des savoirs contextualisés liés à l'expérience ontologique de l'espace et du milieu [64]</footnote>
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure I.6 : Étapes de la méthode scientifique, comprenant les contenus ouverts. Source : auteur à partir de l'Open Science Training Handbook [61].</figcaption></figure>

D'autres pratiques peuvent également être mobilisées : les matériels libres (open hardware ou open source hardware, ou encore open design pour qualifier le partage des plans sous licence libre pour du matériel accessible, co-construit et co-créé [67,68]), ou les ressources éducatives libres (open teaching materials).

### I.2.3. La Science Ouverte réclamée par les institutions

La Science Ouverte est un sujet en forte évolution ces dernières années, et de plus en plus réclamée par les institutions à différentes échelles (Figure I.7) :

#### * En France

o Au sein du CNRS, dans la feuille de route en matière de science ouverte [69], et dans la partie 7.2 des objectifs 2019-2023 [70].

o La déclaration conjointe du réseau des agences de financement françaises en faveur de la science ouverte, comprenant notamment l'ANR et l'ADEME [71].

o Les recommandations de l'Académie des Sciences pour une mise en pratique de la science ouverte en janvier 2022 [72].

o L'État français, d'abord avec la Loi pour une République Numérique en 2016 [73] qui impose notamment un comportement proactif d'ouverture et de diffusion des données et codes [51], puis les deux éditions du Plan National pour la Science Ouverte [74], le rapport de la mission Bothorel *Pour une politique publique de la donnée des algorithmes et des codes sources* [75], et le plan d'action logiciels libres et Communs numériques [76].
* En Europe

* La création de l'Open Science Platform exigeant l'accès ouvert pour les projets H2020 et suivants [77,78].

* La stratégie relative aux logiciels open-source pour 2020-2023 [79],

* La déclaration de Bonn sur la liberté de la recherche [80],

* Le plan S, i.e. la Stratégie de Non-Cession des Droits des articles scientifiques [81] (mis en œuvre en France par l'ANR en 2022).

* Dans le monde

* L'appel commun pour la science ouverte de l'UNESCO, l'OMS, et le commissaire des nations unies pour les droits humains [82].

* L'adoption de la recommandation pour la Science Ouverte de l'UNESCO [48].

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 1.7 : Principales actions institutionnelles relatives à la Science Ouverte ces dernières années en France, en Europe et dans le monde. Source : auteur.</figcaption></figure>

Néanmoins, la mise en pratique de ces politiques est encore discrète en France, notamment pour la publication de logiciels open source, et aucune sanction ou recours n'est prévu si les recommandations ne sont pas suivies. En outre, on peut noter un manque de personnels dédiés, et des services de valorisation souvent peu impliqués (voire en opposition) sur les enjeux de Science ouverte [51]. De même, la Free Software Foundation Europe souligne le manque d'application et de mesures concrètes de la stratégie européenne sur l'Open Source [83].

### I.2.4. Une modélisation énergétique ouverte ?

On l'a vu dans la première section de ce chapitre, la modélisation énergétique apparaît comme un outil de choix pour répondre aux crises socio-écologiques. Dans un monde aux ressources finies, la mise en commun et l'ouverture des travaux apparaît comme essentielle pour faire face aux enjeux : un partage des données, outils et résultats semble indispensable. A l'intersection de la science ouverte et de la modélisation énergétique, on retrouve la **modélisation énergétique ouverte**, i.e. la mise à disposition de données et modèles
énergétiques et résultats de manière transparente et accessible. Ces pratiques sont à distinguer de la modélisation énergétique transparente (ou publique), une première étape où les données et codes sont accessibles mais sans licence ouverte (voir la section II.2.2.1), ce qui empêche la reproductibilité par manque d'information ou contrainte légale [37,84].

Si la diffusion de connaissances dans les différentes sphères de la société apparaît comme essentielle pour la conception de systèmes soutenables [85], les **principales approches historiques et actuelles** de modélisation énergétique **sont propriétaires et manquent de transparence**, faisant de l'énergie un domaine de recherche en retard sur les questions d'ouverture des connaissances [36]. La Figure I.8 montre que pour les publications seules, le génie électrique fait partie des dernières disciplines en Europe sur la période 2009-2018, avec seulement 20% d'ouverture. Le Baromètre Français de la Science Ouverte témoigne toutefois d'une amélioration ces dernières années dans les disciplines d'ingénierie, avec un passage de 27% à 50% d'articles en accès ouverts entre 2018 et 2021 [86]. La modélisation énergétique ouverte a une émergence prometteuse [87] : un nombre grandissant de modélisateurs adoptent des pratiques ouvertes et se rassemblent en communautés telles qu'openmod [88,89], dont le wiki identifie une liste de modèles ouverts [90].
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 1.8 : Pourcentage de publications en accès ouvert par disciplines en Science et Technologie. Source : EU Open Science Monitor, 2009-2018 [91].</figcaption></figure>

Le manque d'ouverture pose différents problèmes, avec :

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

Des études opaques [92], non reproductibles [93–96], et comprenant potentiellement des biais (i.e. les modèles conçus pour produire un certain type de résultats) voire des erreurs difficiles à détecter et donc à corriger [36,84,94,97],

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

Une crise de confiance en la recherche de la part du public et des politiques [36,63,84,98,99],

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

Des efforts parallèles [36,95,100] et difficultés de comparaisons entre projets [101,102],

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

Des barrières d'adoption [100], en termes de compréhension, mais aussi en termes financiers pour des organismes qui ne peuvent pas accéder à des connaissances et outils commerciaux.
La question de l'ouverture des données de l'International Energy Agency (IEA), présentée en Annexe 4, est assez emblématique des problèmes liés au manque d'ouverture.

### I.2.5. Intérêts et freins de la modélisation énergétique ouverte

Au-delà des incitations, et du conditionnement de certains financements par les institutions, la modélisation énergétique ouverte peut s'imposer car elle dispose de nombreux avantages, notamment en réponse aux problèmes liés à la fermeture des connaissances :

Tout d'abord, les pratiques de modélisation énergétique ouverte permettent de disposer d'une **science de meilleure qualité**. Cela passe par la **transparence** et la **reproductibilité** des études qui permettent de comparer les modèles [101,103,104], et une meilleure **vérification** par les pairs et les tiers [51,93,105], notamment pour détecter des biais [84,94], des erreurs, voire de la fraude [36,43]. L'ouverture offre une **indépendance technologique** par rapport à des solutions propriétaires [106], et la **pérennité** de l'accès aux ressources est améliorée, ce qui assure une certaine résilience et favorise le maintien et l'amélioration continue [100,105]. En outre, cela peut limiter les pertes d'informations lors de changement de personnels sur un projet.

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

Ensuite, la transparence apporte de la **fiabilité** aux arguments scientifiques dans le débat public autour de la transition énergétique [36,84]. Des acteurs soulignent notamment que l'argent publique devrait financer des contenus accessibles librement [83,87,95], car la recherche du domaine a une forme de **redevabilité** [51] : la modélisation énergétique oriente les politiques en la matière et impacte donc directement la société [36]. Cette accessibilité des études améliore la **participation** aux processus de décision [93,98,107], et facilite l'implication citoyenne [108], ce qui a été identifié comme une clef dans les démarches de transition [21,109].

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Une recherche ouverte et reproductible **diminue par ailleurs les efforts parallèles**, faisant ainsi avancer la science de manière générale ainsi que les chercheurs dont les travaux sont utilisables et utilisés [110], participant à leur rayonnement [51]. Les **collaborations** entre les partis impliqués sont facilitées [32,43,100], rendant les interactions plus efficaces notamment entre sciences et politiques par le partage des méthodes et du travail quantitatif [36,84]. La **mutualisation** peut en outre permettre de réaliser des économies d'échelle [51,106,111].

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

Enfin, l'ouverture offre une **équité dans l'accès à la modélisation énergétique**, pour tous publics et en toute région du monde, sans condition de revenus [54,87,106]. Les contenus sont plus compréhensibles via l'accès aux hypothèses et méthodes de modélisation [94,105]. Les outils sont plus simples à appréhender [43] et interopérables [106], les rendant particulièrement adaptés pour des contenus éducatifs [100]. Leurs fonctionnalités peuvent en outre être plus facilement **adaptées** et étendues à de nouveaux contextes [100,105], ce qui est capital pour le traitement des enjeux socio-écologiques localisés et donc spécifiques.

Ces avantages sont autant de facettes de la modélisation énergétique ouvertes, présentées dans la Figure I.9.

<figure><img src="image_22.png" /></figure>
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure I.9 : Avantages de la modélisation énergétique ouverte, entre Science et Société. Source : auteur.</figcaption></figure>

En plus de ces nombreux avantages, la mise à disposition par défaut des ressources de
modélisation énergétique vient questionner celles qui ne le sont pas, et permet d'auto-
entretenir cette dynamique. Enfin, envisager l'ouverture de ses productions à des regards
extérieurs force à une certaine réflexivité sur ses travaux : un recul critique et une hygiène qui
peuvent demander un certain effort mais conduisent également à une amélioration
scientifique.

Si la modélisation énergétique ouverte dispose de hauts standards comparables à ceux des pratiques fermées [43,100,111,112], elle doit encore faire face à certains **freins et défis** :

- Tout d'abord un besoin d'acculturation à la science ouverte et aux pratiques associées [87,113] (qui seront décrites dans la section II.2.2).

- Également les stratégies d'enfermement propriétaire (lock-in) de certains modèles, où les utilisateurs restent captifs de l'usage de logiciels propriétaires [87].

- Le manque d'utilisabilité de certaines solutions open-source [23,32,114] (e.g. problèmes d'ergonomie).

- La surcharge d'informations (information overload), i.e. le trop plein d'informations disponibles rendant les contenus peu compréhensibles [32,94]. En outre, la manière dont les contenus sont communiqués est également essentielle, notamment pour l'implication citoyenne [115].

- Enfin dans le milieu académique, un **non-alignement dans les pratiques** : là où l'ouverture nécessite des partages tôt et réguliers, la culture académique tend à ne publier ses résultats qu'une fois les travaux bien finalisés. Cette culture est d'autant plus ancrée en situation de compétition entre équipes de recherche, notamment pour des financements, ou encore par peur d'être jugé sur des travaux préliminaires [51,84].

- Et donc, la nécessité de **changements profonds** dans les politiques et culture scientifiques (e.g. dans les modes d'évaluation des chercheurs), face à une inertie institutionnelle et un manque d'incitations et de moyens [36,51,54,84,87,108,116].
## I.3. Spécificités de l'ouverture des connaissances dans le domaine de l'énergie

Dans les sections précédentes, nous avons vu l'importance de la modélisation énergétique et de son ouverture. Avant d'aborder les outils et pratiques de la modélisation énergétique ouverte dans le Chapitre II, cette section souligne les spécificités de l'ouverture des connaissances dans le domaine de l'énergie, notamment de l'objet énergétique lui-même, et l'histoire de son traitement, mais aussi la notion de connaissance de cet objet à travers des approches épistémologiques. Ce « détour » apparaît nécessaire pour pleinement saisir les enjeux et intérêts de ces travaux de thèse.

### I.3.1. Enjeux éthiques et historiques de l'ouverture des connaissances dans le milieu de l'énergie

#### I.3.1.1. Pour une recherche transdisciplinaire, intègre et éthique sur l'énergie.

L'énergie est un objet d'étude particulier à plusieurs égards. Tout d'abord, il mobilise plusieurs sphères de la société et mêle différentes conceptions, comme le souligne la socio-anthropologue Laure Dobigny [117] :

- l'abstraction théorique « E » utilisée dans les équations des sciences techniques, une « pure création de l'esprit humain »; dont découle l'énergie objectivée des sciences économiques et politiques;

- et l'énergie que tout à chacun pratique, utilise au quotidien (e.g. en allumant un ordinateur, une lumière, un chauffage).

> « Aussi modifier les choix et usages énergétiques implique de modifier [...] les représentations, valeurs et normes sociales qui les conditionnent. »

De plus, les projets énergétiques correspondent à des systèmes socio-techniques complexes (comprenant des questions éthiques, esthétiques, symboliques, politiques, etc.), et non à de simples problèmes techniques apolitiques qu'il faudrait résoudre [22,92]. Aussi, et nous l'avons déjà évoqué, l'étude de l'énergie se doit d'être interdisciplinaire, voire **transdisciplinaire** pour impliquer des acteurs académiques de différents domaines aussi bien que des acteurs non-académiques et faire avancer des connaissances communes [118]. Ce travail a besoin de se déployer sur le temps long, notamment en raison de l'effort de synchronisation cognitive<fnref n="2" /> nécessaire entre parties prenantes de cultures différentes. Il s'agit notamment de trouver des manières de discuter et d'étudier l'énergie en intégrant ses enjeux techniques, mais sans céder aux injonctions socio-techniques associées [92].

Enfin, et nous l'avons également abordé, l'énergie a des **impacts importants**, qu'ils soient environnementaux, sociaux, ou encore paysagers [119,120], à des échelles très localisées aussi bien que globales. Ces impacts appellent à une **recherche intègre** (qualité et rigueur scientifiques) **et éthique** (démarche réflexive sur la pertinence est les impacts). Michel Serres

<footnote n="2">² Ensemble des processus cognitifs qui concourent à faire converger les concepteurs vers une solution acceptée par tous, à partir de connaissances du domaine (les contraintes, critères, solutions connues, procédures, ...) et de connaissances sur la résolution du problème (buts, stratégies, heuristiques, ...) [4]</footnote>
propose même un « serment » généralisé à l'ensemble des sciences<fnref n="3" /> [121]. L'éthique de la recherche souligne notamment la démocratisation d'une part de la science elle-même avec le pluralisme scientifique et l'abandon de l'idée d'une science neutre, et d'autre part des relations entre science et société avec la co-construction d'orientation de recherche [50]. Pour ce faire on peut distinguer deux approches non-exclusives dans la modélisation énergétique :

- *Society in models* où il s'agira de faire apparaître les enjeux socio-politiques dans les modèles (e.g. les travaux de thèse de Lou Morriet aux laboratoires G2Elab et PACTE [122]),

- *Models in society* où les modèles sont mis à disposition via des pratiques d'ouverture, ce que nous traiterons dans cette thèse.

Ces deux approches peuvent participer à réduire l'asymétrie des savoirs entre parties prenantes [122].

→ **La modélisation énergétique ouverte peut alors se placer comme un outil de choix pour une recherche transdisciplinaire, intègre et éthique sur l'énergie, un objet de recherche ontologiquement flou mais aux impacts importants.**

Dans la postface de l'ouvrage *Face à la puissance*, Alain Gras indique que « le problème ne se situe donc pas directement sur le plan technique mais bien en amont, dans un ensemble socio-historique » [31]. Des approches historiques peuvent ainsi éclairer les spécificités présentées dans cette section. Faisant écho à la section ci-dessus, l'Annexe 5 présente l'évolution de la responsabilité de la recherche au cours de l'histoire des sciences. La section suivante se concentre quant à elle sur l'histoire des pratiques de modélisation énergétique.

### I.3.1.2. *Historique des pratiques de modélisation énergétique*

Les enjeux environnementaux globaux liés à l'énergie sont relativement récents : la Figure I.10 présente l'évolution de la consommation d'énergie primaire par source à partir de 1800, et on observe que la consommation d'énergies fossiles ne devient significative qu'à la fin du XIXᵉ siècle.

En France, la consommation d'énergies fossiles ne dépasse celle des énergies renouvelables qu'en 1903, et l'électrification massive date du siècle dernier [31]. La qualification d'énergie « renouvelable » n'est d'ailleurs proposée qu'au XIXᵉ siècle par William Stanley Jevons, précurseur des approches systémiques, qui souligne que la consommation de ressources épuisables (dans son cas le charbon) en prive les générations futures [123]. Les peurs de pénuries du XXᵉ siècle conduisent à chercher de nouveaux gisements plutôt que de repenser et réduire la consommation énergétique. La simplicité technique comme la considération du milieu et des usages sont dénigrées [31]. L'évolution des systèmes techniques relatifs à l'énergie n'est alors pas fondée sur des progrès techniques, sur des ressources disponibles ou

<footnote n="3">³ « Pour ce qui dépend de moi, je jure : de ne point faire servir mes connaissances, mes inventions et les applications que je pourrais tirer de celles-ci à la violence, à la destruction ou à la mort, à la croissance de la misère ou de l'ignorance, à l'asservissement ou à l'inégalité, mais de les dévouer, au contraire, à l'égalité entre les hommes, à leur survie, à leur élévation et à leur liberté. »</footnote>
même sur des arguments économiques, mais guidée par des questions de pouvoirs politique, militaire et idéologique [124], là où la question écologique doit aujourd'hui s'imposer [123].

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure I.10 : Consommation d'énergie primaire par source depuis 1800. Source : OurWorldInData.org, CC-BY</figcaption></figure>

En ce début de XXI<sup>ème</sup> siècle, on peut néanmoins noter l'apparition de nouveaux acteurs tels que les autorités locales qui gèrent de plus en plus les ressources énergétiques territoriales, ou les citoyens impliqués dans des mouvements de réappropriation de l'énergie [92,125].

Le regard de la recherche sur l'énergie évolue lui aussi : les évènements historiques du XX<sup>ème</sup> et l'évolution des sciences économiques amènent les chercheurs à s'éloigner des considérations macroscopiques de Jevons, et à se focaliser sur des considérations spécifiques de l'exploitation du pétrole [123]. La notion de propriété scientifique que l'on peut faire remonter au XIV<sup>ème</sup> siècle et se développe aux XVIII<sup>ème</sup> et XIX<sup>ème</sup> siècles [126,127], connaît également son apogée dans les années 1930, pour des raisons symboliques, morales et économiques. Elle fait écho au droit du brevet, qui protège les inventions pour promouvoir l'industrie, mais pas les découvertes scientifiques. Le brevet est à la fois vu comme une reconnaissance de l'inventeur (modèle français), et de l'utilité de l'invention (modèle anglo-saxon). C'est également au cours du XX<sup>ème</sup> siècle que la recherche s'internalise dans les entreprises dans des cellules de Recherche & Développement, avec une accélération depuis le tournant néolibéral des années 1980 où les entreprises augmentent les financements dans la recherche tandis que les financements publiques baissent [63]. On constate alors une intensification de l'usage de la propriété intellectuelle, à la fois pour sécuriser les investissements, comme monnaie d'échange et comme métrique dans les bilans d'entreprises [128].

Mais ces dernières années ont également été le théâtre d'un bouleversement de la recherche avec l'arrivée du **numérique** [113], l'informatique n'étant apparue en tant que telle qu'à partir du milieu du XX<sup>ème</sup> siècle [129]. C'est une opportunité à la fois pour le développement de la modélisation énergétique, mais aussi pour celui de la Science Ouverte via un partage facilité des ressources :
- Les premiers modèles de systèmes énergétiques apparaissent suite à la crise pétrolière de 1973, quand les acteurs industriels et politiques réalisent l'importance de la stabilité énergétique et d'une planification énergétique long terme [112,130]. Les années 1980 et 1990 voient se développer une plus grande diversité de modèles avec de nouvelles préoccupations, notamment environnementales, puis des modèles d'intégration d'énergie renouvelables à partir des années 2000 [102].

- Le mouvement du libre naît dans les années 1980 en réaction à l'appropriations des logiciels (Annexe 2), et la déclaration de Budapest a lieu en 2002, fournissant un cadre théorique à l'open access [62].

Le manque d'ouverture notamment concernant la logique interne et les hypothèses de modélisation énergétique ont été grandement critiqués ces dernières années [105]. La plupart des modèles sont fermés et propriétaires, ce qui devient particulièrement problématique dans un contexte de diversification des acteurs et de complexification due aux nouveaux enjeux dans le domaine de l'énergie [87]. En résulte l'apparition de premiers outils de modélisation énergétique ouverte dans les années 2000 : Balmorel en 2001, deeco en 2004, PSAT en 2005 ou encore OSeMOSYS en 2009 et TEMOA en 2010 [43,87]. La tendance s'accélère dans les années 2010, notamment avec la création de l'Open Energy Modelling Initiative (openmod) en 2014 qui promeut la modélisation énergétique ouverte à travers le monde [88,89].

L'écosystème de la modélisation énergétique ouverte n'est en outre pas uniquement concentré dans les sphères académiques : les acteurs privés de l'énergie y sont aussi présents. En France, par exemple avec l'orchestrateur de cosimulation daccosim de EDF [131], le modèle de simulation offre-demande Antares de RTE [132], ou encore Pyleecan développé par l'entreprise Eomys à Lille pour la conception multiphysique de machines électriques [133]. La modélisation énergétique ouverte s'incarne également par des jeux de données ouverts et des applications à destination des citoyens, avec par exemple le service Datagir de l'ADEME [134]. Les pratiques de modélisation énergétique ouverte peuvent permettre à ces acteurs de faire le lien avec les nouvelles parties prenantes des systèmes énergétiques, avec des contenus adaptables. Elles ont d'autres avantages telles que l'accélération des cycles de développement et des délais de commercialisation, l'amélioration de l'operérabilité et la réduction des coûts [135], ou encore le développement d'une image favorable pour l'entreprise [136]. L'open-source permet en outre de repenser les relations privé/public en prenant en compte les priorités des différents acteurs, via des règles de gouvernances et un cadre contractuel de coopération pour la réussite d'un projet [51].

→ La **modélisation énergétique ouverte est donc amenée à se développer**, par le haut via des incitations et contraintes institutionnelles, mais également par le bas à l'initiative de groupe de recherche ou acteurs socio-économiques souhaitant en saisir les bénéfices. Ces pratiques répondent à **des enjeux récents mais urgents de développement de systèmes et usages énergétiques soutenables en lien avec les sphères économiques et socio-politiques.**
### I.3.2. Approches épistémologiques dans le milieu de l'énergie & conséquences sur les objectifs et limites de la modélisation énergétique ouverte

Nous avons exploré le concept d'énergie dans la recherche et son histoire vis-à-vis de la modélisation et de l'ouverture des connaissances. Cette section s'attache à préciser ce qu'on entend par « connaissance » dans ce milieu, à travers une approche épistémologique<fnref n="4" />. Si un tel regard est rarement apporté lorsqu'il est question de Science Ouverte [63], Rohmer et al. [85] soulignent que de nouvelles méthodes et outils basées sur les connaissances doivent être développées et partagées pour faire face aux enjeux environnementaux.

Les travaux d'HDR de Frédéric Wurtz s'attachent à appliquer une approche épistémologique au domaine du génie électrique [137]. Ils soulignent que la conception en génie électrique traverse une crise car elle est enfermée dans un cadre épistémologique classique. L'épistémologie classique (ou positiviste, réductionniste, matérialiste, naïve) considère que [138] :

* Les **connaissances** sont **définies intrinsèquement** par la nature physique des choses (hypothèse ontologique), et les mêmes causes auront les mêmes effets (hypothèse déterministe).

* Les sous-systèmes sont régis par des lois élémentaires, et le fonctionnement du système global peut être obtenu par composition (principes d'analyses réductionnistes). Les nouvelles connaissances se basent uniquement sur des **raisonnements logiques**.

* La vérification est **expérimentale**.

Cette conception de la connaissance est utilisée de manière intuitive dans la plupart des disciplines scientifiques [63], et notamment le génie électrique [39]. Elle entre pourtant en contradiction avec certaines observations, par exemple le fait que les résultats des processus de conceptions ne sont pas indépendants des acteurs humains qui les manipulent, ou encore qu'il existe des incertitudes sur les objets de la connaissance (e.g. modèles, systèmes) et sur la connaissance elle-même [137]. Berendes et al. soulignent un autre symptôme : les chercheurs développant des outils de modélisation énergétique se concentrent souvent bien plus sur les fonctionnalités techniques que sur l'utilisabilité des outils [114]. Aussi un nouveau cadre épistémologique prenant en compte les acteurs humains est considéré. Ce cadre d'épistémologie constructiviste repose sur [138] :

* Des **connaissances dépendantes** d'une part du contexte, avec des théories et modèles dynamiques (hypothèse phénoménologique), et d'autre part des **objectifs** à atteindre pour les développeurs dans ce contexte (hypothèse téléologique).

* Une modélisation systémique, i.e. comprenant contexte, objectifs et acteurs, et les **connaissances** sont **argumentées et possibles** plutôt que démontrées et vraies.

* La validation par l'effectivité, i.e. la capacité pour la modélisation à être valide et/ou utile au sens de critères (e.g. être opérationnelle, transformative, interprétative ou actionnable) et ceci dans certains contextes donnés.

<footnote n="4">⁴ L'épistémologie est l'étude de la constitution de la connaissance.</footnote>
Les connaissances sont donc des objets construits par les acteurs, et non déterminés par une nature intrinsèque. Ce cadre épistémologique est utile pour considérer la modélisation énergétique [23], et peut s'inscrire dans une vision « écologique » des sciences, i.e. favorisant la participation à partir de cultures scientifiques plurielles pour produire des connaissances robustes sur le long terme [63]. Il **légitime** en outre des approches de modélisation interdisciplinaires, considérant les acteurs humains avec leurs objectifs et leurs contextes [39], et en particulier **la modélisation énergétique ouverte** qui :

* Permet des processus itératifs d'amélioration continue (e.g. clarification, reformulation [39]) ouverts à la communauté scientifique, via la transparence et l'adaptabilité. On peut parler de **récursion**, où chaque cycle modifie profondément les méthodes, outils ou la connaissance des acteurs [137].

* Facilite la **dialogique**, i.e. la construction d'un ensemble cohérent de propositions complémentaires, concurrentes ou antagonistes pour représenter un phénomène [137,139] via la transparence et l'accessibilité.

* Met à disposition une étape identifiée comme essentielle : la **formulation des problèmes** [39,137,140] (i.e. le processus de modélisation [122] comprenant données, hypothèses et modèles), et pas seulement leur résolution (résultats).

* Accorde une importance aux données, méthodes, outils, mais également à la **confiance** qui leur est associée [141]. Les solutions ne sont pas absolument justes, mais **satisfaisantes** fonction de la rationalité limitée des acteurs modélisateurs [142,143], dont la confiance est donc à prendre en compte.

Concernant les connaissances portées par les acteurs humains, l'ingénierie des connaissances établit une distinction entre [144,145] :

- **Connaissances explicites** (ou savoirs) : peuvent être transmise en langage formel (e.g. l'écriture).

- **Connaissances tacites** (ou connaissances implicites) : difficiles à formaliser et communiquer, elles sont ancrées dans l'action, dans un contexte. Elles sont irréductibles, i.e. une part de la connaissance restera toujours tacite.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 1.11 : Représentation des connaissances tacites et explicites et processus de transferts.
Source : auteur à partir de [145].</figcaption></figure>
Le passage d'un type de connaissance à l'autre se fera par :

- socialisation du tacite au tacite (interactions entre individus, e.g. observation & imitation),

- combinaison de l'explicite à l'explicite (e.g. addition, recontextualisation de connaissances),

- extériorisation du tacite à l'explicite (e.g. via des expériences partagées et des dialogues répétés autour de celles-ci), et

- intériorisation de l'explicite au tacite (proche de la notion d'apprentissage).

Grundstein [146] souligne que ces conversions peuvent suivre un axe de progrès depuis des connaissances individuelles non-formalisées et privées, vers des connaissances de plus en plus formalisées et disséminées.

→ Ces différentes notions amènent des **objectifs et limites supplémentaires** pour la modélisation énergétique ouverte :

o Il apparaît nécessaire de capitaliser et diffuser la modélisation énergétique dans sa complexité, i.e. ses **aspects techniques** (e.g. données, modèles, méthodes), mais aussi son **contexte** de développement, ses **parties prenantes** et leurs **objectifs**.

o Il faudra également garder un **lien avec les acteurs humains** derrière la modélisation et les mettre en interrelation, pour mobiliser des dynamiques vertueuses de dissémination et formalisation des connaissances.

o On constate néanmoins, dès lors, que l'ouverture des connaissances dans le domaine sera **limitée par définition**, car une part restera toujours nécessairement tacite. Aussi, si la science ouverte participe à réduire l'asymétrie des savoirs, elle ne peut l'effacer : chaque acteur reste détenteur d'une connaissance propre, tacite, relative à son expérience et à ses compétences. On peut alors chercher des espaces de compréhension communs, d'interopérabilité sémantique (ou « interopérabilité d'acteurs ») [122].

### I.3.3. Les Low-Tech, incarnations alternatives d'ouverture dans le domaine de l'énergie

Avant de clore cette section et ce chapitre, et de présenter les approches de modélisation énergétique ouverte, nous abordons ici une incarnation alternative d'ouverture et de collaboration dans le domaine de l'énergie : les Low-Tech. Après avoir abordé l'historique et la définition du concept, nous verrions en quoi les Low-Tech peuvent être vecteurs d'ouverture et de collaborations.

#### I.3.3.1. *Historique des approches techniques alternatives*

Dans le contexte de crise pétrolière des années 1970, de nombreux courants de pensée cherchant à repenser la place de la technique dans nos sociétés fleurissent [147], avec la définition de technologies ...

- appropriées ou encore intermédiaires par Ernst Friedrich Schumacher [148], i.e. locales, décentralisées, simples et humaines. Elles sont basées sur des bien basiques, peu chères, répondant aux besoins essentiels

- conviviales de Ivan Illich [149], mettant l'outil au service de l'homme dans la collectivité.
- autonomes de André Gorz (ayant d'ailleurs théorisé les liens entre logiciel libre et luttes contre les dégâts socio-écologiques du capitalisme [150]).

- libératrices de Murray Bookchin [151], visant à éliminer les souffrances du travail et de l'insécurité matérielle ainsi que la centralisation du pouvoir économique, et renouant avec l'environnement.

- démocratiques de Lewis Mumford [152], mettant en avant la sobriété ainsi que l'habileté de l'être humain et son contrôle sur la technologie.

Comme nous l'avons évoqué dans la section I.3.1.2, ces approches mettant en avant la simplicité et le lien aux ressources et usages ont été dénigrées au XXème siècle dans les pays du Nord. De telles approches ont été mises en œuvres dans les pays du Sud par nécessité, répondant à la volonté d'inventer des modèles contextualisés, avec des appellations différentes selon les régions du monde : économie de la débrouille, innovations frugales (ou jugaad) ou sobriété contrainte [153].

Les Low-Tech arrivent aujourd'hui comme héritières de ces pensées, mais doivent relever les défis de la démocratisation (notamment par rapport aux technologies appropriées), sans tomber dans l'écueil du marché de masse (par rapport à l'innovation frugale) [154].

### I.3.3.2. Low-Tech : définition(s) et concepts proches

La définition des Low-Tech est une question délicate, car différents courants et penseurs en donnent des conceptions proches mais selon des angles différents. Le Low-Tech Lab [155], association pionnière sur la question, les définit comme des objets, des systèmes, des techniques, des services, des savoir-faire, des pratiques, des modes de vie et même des courants de pensée, qui intègrent la technologie selon trois grands principes :

- **Utile** : réponse aux besoins de base, accès à l'énergie, à l'alimentation, à l'eau, à l'habitat, à l'hygiène. Les dispositifs conçus favorisent le développement d'une culture technique forte partagée dans les groupes sociaux.

- **Accessible** en termes de coûts, de ressources et de savoir-faire.

- **Durable** : systèmes réparables, robustes, modulaires, et limitant leurs impacts écologiques, sociaux ou sociétaux sur tout leur cycle de vie (e.g. utilisation de matériaux de réemploi).

L'ADEME adhère à cette vision et y ajoute deux notions : **local** et favorisant l'**autonomie** [156]. Il peut par exemple s'agir d'un four solaire pour de l'artisanat en boulangerie (Figure I.12), ou encore de services de collecte de toilettes sèches afin de boucler le cycle des nutriments entre agriculture & alimentation, comme illustré dans deux des *Enquêtes du Low-Tech Lab*<fnref n="5" />.

<footnote n="5">⁵ Les Enquêtes du Low-Tech Lab : https://lowtechlab.org/fr/le-low-tech-lab/les-actions/les-enquetes-du-low-tech-lab</footnote>
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure I.12 : Four solaire pour torréfaction - boulangerie. Source : © Julien Lemaistre - Low-tech Lab.</figcaption></figure>

Philippe Bihouix, ingénieur et penseur de référence sur les Low-Tech avec son ouvrage *L'Âge des Low-Tech*, en donne quant à lui une vision sociétale, et insiste sur les notions de **questionnement des besoins**. Il présente les Low-Tech comme sobres, durables, réparables, simples et peu dépendantes d'énergie fossile, mobilisant un travail humain digne [157]. Il recommande d'orienter les connaissances vers l'économie de ressources, et trouver un équilibre entre performances et convivialité.

### I.3.3.3. Low-Tech Recherche et Enseignement (LowTRE)

Dans le milieu académique international, le concept de Low-Tech est peu connu, excepté pour certains articles relatifs abordant des approches systémiques du système productif [158,159], qui évoquent plutôt la définition littérale anglaise de « low-tech » i.e. basses technologies n'utilisant pas les méthodes ou technologies les plus récentes (*Cambridge Dictionary*). Ils évoquent ainsi low-tech comme des systèmes ne mobilisant pas d'énergie électrique ou fossile, avec parfois des démarches critiques mais sans y attacher tout le sens et les valeurs évoqués plus tôt. En France, on observe une émergence du concept de Low-Tech dans la recherche, avec de premiers écrits en urbanisme [160], ergonomie [161] ou sociologie [162], et un projet de recherche collaboratif sur la viabilité des Low-Tech [163]. L'approche commence également à être mobilisé en génie électrique, comme dans la thèse de Kathleen Mallard [18]. Carrey et al. proposent une définition pour le milieu de la recherche, en se basant sur leur expérience et les prémices de projets de métallurgie solaire : « une technologie est low-tech si elle constitue une brique technique élémentaire d'une société pérenne, équitable et conviviale » [164]. Le terme Low-Tech commence également à apparaître dans les textes institutionnels, en témoigne l'appel à projet conjoint du CNRS et de l'IRD de 2021 « Sciences frugales et innovation basse technologie (Low-Tech) » [165].
En juin 2020, un groupe grenoblois d'académiques et membres du tissu associatif a lancé la communauté LowTRE pour Low-Tech Recherche et Enseignement. Cette communauté a pour objectif de déclencher une prise de conscience et de décision dans le milieu universitaire sur la nécessité de repenser leurs activités en les adaptant aux défis actuels pour tendre vers une société sobre et résiliente. Cette communauté rassemble en 2022 plus de 150 membres sur un forum en ligne<fnref n="6" /> ainsi que dans des évènements (e.g. webinaires, ateliers de travail en ligne et journées d'échange), et est composée d'enseignants-chercheurs, de doctorants, d'étudiants, de membres du milieu associatif, de membres d'entreprises. Les premiers résultats issus de cette communauté présentent les démarches low-tech comme particulièrement pertinentes pour faire face aux crises évoquées et pour donner lieu à des projets d'enseignements motivants à la fois pour les étudiants et pour les enseignants.

#### I.3.3.4. Les Low-Tech comme vecteurs d'ouverture et de collaboration face aux enjeux socio-écologiques

Les Low-Tech apparaissent comme des solutions pertinentes pour faire face aux enjeux socio-écologiques : elles comportent intrinsèquement des valeurs de soutenabilité et d'inclusivité. Sans être des solutions idéales et uniques en tous contextes, elles questionnent justement les usages et évaluent les ressources locales, ce qui s'aligne bien avec le besoin de réflexivité sur ces questions. Si elles apparaissent encore peu dans la recherche, elles réclament pourtant d'importantes connaissances transdisciplinaires et expérientielles. Des bases théoriques solides sont en effet nécessaires pour développer des solutions utiles, durables, accessibles, autonomes, localement et en lien direct avec les différentes sphères de la société (e.g. les éoliennes Pigott et l'évaluation de leur pertinence en contexte [166]) : on peut parler de *High-Knowledge for Low-Tech*.

Les low-tech appellent au développement de pratiques adaptées et vertueuses au plus près des acteurs concernés, et nécessitent donc des approches de recherche participative enthousiasmantes à développer, notamment avec les acteurs du tissu associatif en avance sur la thématique. Les low-tech sont des objets praticables et perceptibles [167] pour aborder des sujets variés, allant de la physique à la philosophie et permettant la transdisciplinarité. Ils permettent, de par leur simplicité et donc leur accessibilité, de concevoir des systèmes complets bouclant le cycle de la théorie à la pratique [168] : ils sont donc à la fois de bons candidats pour retisser des liens entre milieu académique et société civile, et comme supports d'enseignement. Autrement dit, ils sont à la fois **objets frontières**<fnref n="7" /> entre **Science et société**, et **objets pédagogiques**.

Les low-tech s'inscrivent ainsi comme des solutions **effectives**, à savoir pertinentes et efficaces dans un contexte et pour des utilisateurs donnés. Le concept de Low-Tech est en effet flottant spatialement et temporellement, dans le sens où les ressources disponibles pour la conception

<footnote n="6">⁶ Lien vers l'instance de forum LowTRE : https://forum-lowtre-ecosesa.univ-grenoble-alpes.fr/</footnote>

<footnote n="7">⁷ « Objets, abstraits ou concrets, dont la structure est suffisamment commune à plusieurs mondes sociaux pour qu'elle assure un minimum d'identité au niveau de l'intersection tout en étant suffisamment souple pour s'adapter aux besoins et contraintes spécifiques de chacun de ces mondes. » [3]</footnote>
d'un objet technique ne seront pas les mêmes selon le lieu et l'époque où l'on se trouve. Elles s'inscrivent alors pleinement comme des solutions de choix dans un cadre constructiviste (section I.3.2).

Au-delà d'avantages quantitatifs en termes de maîtrise de l'énergie ou d'économies, les low-tech peuvent également donner confiance en sa capacité d'action, offrir des moments conviviaux autour de la pratique manuelle, ou encore accompagner la présentation des enjeux énergétiques<fnref n="8" />. Ce pouvoir encapacitant et ces différents apports seraient sans doute invisibilisés dans une épistémologie positiviste. En tissant des liens explicites entre les activités de conception, et les citoyens et leurs usages, les Low-Tech peuvent agir vers une désectorisation des disciplines, la sectorisation en « champs » de plus en plus distincts et spécialisés ayant possiblement renforcé la pensée positiviste [169].

<footnote n="8">⁸ Cela a pu être expérimenté lors d'atelier de lutte contre la précarité énergétique avec des low-tech dans le cadre d'un projet étudiant.</footnote>
I.4. Bilan

L'ÉNERGIE a un lien fort aux **enjeux socio-écologiques** (dépassement de frontières planétaires, accroissement des inégalités), nous invitant urgemment à s'emparer de ces questions dans la recherche de manière intègre et éthique. Face à la complexité des objets énergétiques, la **modélisation énergétique**, apparaît comme un outil de choix pour explorer différents scénarios de conception, opération ou planification énergétique, éclairant ainsi la réflexion et l'action des parties prenantes.

L'OUVERTURE des connaissances est incarnée par un mouvement émergent, la **Science Ouverte**, rassemblant différentes composantes selon les contenus ouverts : données (*open data*), codes sources (*open source*), articles (*open access*), ou encore processus de recherche participatifs incluant des acteurs non-académiques (*citizen science*). De plus en plus réclamée par les institutions et les scientifiques, elle a de nombreux intérêts, notamment dans le domaine de l'énergie où on parlera de **modélisation énergétique ouverte** :

- Améliorer la qualité scientifique

- Faciliter les collaborations

- Améliorer la fiabilité

- Favoriser l'accessibilité à tous publics

LES CONNAISSANCES, dans ce domaine comme dans d'autres disciplines, ne sont pas uniquement déterminées par la nature des objets, mais **portées par les acteurs humains** et dépendent de leurs objectifs et du contexte. Elles sont en outre composées de connaissances formalisables (explicites), et de connaissances tacites plus difficiles à formaliser et communiquer, dont une part sera irréductible. Ces considérations légitiment les travaux sur la modélisation énergétique ouverte, et en donnent des orientations supplémentaires, notamment sur la capitalisation du contexte de développement, des parties prenantes et de leurs objectifs, mais aussi des modes d'organisation et moyens pour la mise en relation des porteurs et porteuses de connaissances.

Le travail de synthèse de ce chapitre a donné lieu à un cours sur la Science Ouverte que j'ai construit pendant les travaux de thèse pour le semestre électif PISTE de Grenoble INP [170].
Ce premier chapitre pose ainsi le décor des axes de recherche qui guideront le déroulé de la
thèse :

* Si l'ouverture de la modélisation énergétique apparaît comme réclamée et utile, quelles sont les outils et pratiques de modélisation énergétique ouverte ? *Chapitre 2*

* La modélisation énergétique ouverte fait face à des freins et limites (e.g. surcharge d'informations, manque d'acculturation, utilisabilité, ...), quelles méthodes permettraient d'y faire face, notamment dans un cadre d'épistémologie constructiviste ? *Chapitre 3*

* Comment déployer la modélisation énergétique et ces méthodes nouvelles sur des cas d'application concrets ? *Chapitre 4*

* L'ouverture des connaissances fait face à un paradoxe : il s'agit de mettre à disposition les connaissances, mais une part de la connaissance tacite ne pourra pas être formalisée. La mise en interrelation des parties prenantes pouvant favoriser la dissémination et formalisation des connaissances, on peut alors se demander : quels moyens mobiliser pour mettre en relation des acteurs porteurs de connaissances ? Et comment en qualifier la pertinence ? *Chapitre 5*
# Chapitre II

## Les outils et pratiques de modélisation énergétique
ouverte

« Tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles » George Box

## SOMMAIRE

<table><tr><td>Chapitre II</td><td>Les outils et pratiques de modélisation énergétique ouverte</td><td>44</td></tr><tr><td></td><td>Résumé du chapitre</td><td>45</td></tr><tr><td>II.1.</td><td>Comment s'incarne la modélisation énergétique ouverte</td><td>46</td></tr><tr><td>II.2.</td><td>Ouvrir la modélisation énergétique : quoi et comment ?</td><td>46</td></tr><tr><td>II.2.1.</td><td>Déterminer les éléments du processus de modélisation énergétique à ouvrir</td><td>46</td></tr><tr><td>II.2.1.1.</td><td>Éléments des processus de modélisation énergétique ouverts dans la littérature</td><td>46</td></tr><tr><td>II.2.1.2.</td><td>Choix des éléments à ouvrir</td><td>47</td></tr><tr><td>II.2.1.3.</td><td>Idées reçues quant à l'ouvertures de ressources de modélisation énergétique</td><td>48</td></tr><tr><td>II.2.2.</td><td>Comment ouvrir des ressources de modélisation énergétique</td><td>49</td></tr><tr><td>II.2.2.1.</td><td>Ouverture juridique : le choix des licences pour les ressources de modélisation énergétique</td><td>49</td></tr><tr><td>II.2.2.2.</td><td>Ouverture technique : mise à disposition et organisation sur le long terme</td><td>50</td></tr><tr><td>II.3.</td><td>Stratégie de développement des outils de modélisation énergétique</td><td>52</td></tr><tr><td>II.3.1.</td><td>Stratégie et niveaux d'ouverture pour le développement des outils</td><td>52</td></tr><tr><td>II.3.2.</td><td>Ouverture ou contribution pour les outils de modélisation</td><td>53</td></tr><tr><td>II.3.3.</td><td>Caractéristiques des outils de modélisation énergétique</td><td>54</td></tr><tr><td>II.3.3.1.</td><td>Définition et variété des outils de modélisation énergétique</td><td>54</td></tr><tr><td>II.3.3.2.</td><td>Phases d'étude des systèmes énergétiques</td><td>55</td></tr><tr><td>II.3.3.3.</td><td>Approches analytiques et de modélisation</td><td>57</td></tr><tr><td>II.3.3.3.a.</td><td>Approches de modélisation</td><td>57</td></tr><tr><td>II.3.3.3.b.</td><td>Approches analytiques</td><td>57</td></tr><tr><td>II.3.3.4.</td><td>Échelles et résolutions temporelles et spatiales</td><td>58</td></tr></table>
<table><tr><td>II.3.3.4.a. Échelle géographique</td><td>58</td></tr><tr><td>II.3.3.4.b. Horizon et résolution temporels</td><td>59</td></tr><tr><td>II.3.3.5. Vecteurs énergétiques</td><td>59</td></tr><tr><td>II.3.3.6. Utilisabilité et accessibilité aux publics</td><td>59</td></tr><tr><td>II.3.3.7. La considération des aspects sociaux</td><td>61</td></tr><tr><td>II.3.3.8. Modélisation énergétique ouverte à l'échelle du composant ?</td><td>63</td></tr><tr><td>II.3.4. Développement d'un outil de modélisation énergétique ouverte : l'exemple de OMEGAlpes</td><td>64</td></tr><tr><td>II.3.4.1. Historique et développement ouvert</td><td>64</td></tr><tr><td>II.3.4.2. Caractéristiques de OMEGAlpes</td><td>65</td></tr><tr><td>II.3.4.3. Positionnement par rapport à l'existant</td><td>68</td></tr><tr><td>II.3.4.4. Retour d'expérience de développement</td><td>69</td></tr><tr><td>II.4. Reproductibilité des processus de modélisation énergétique ouverte</td><td>69</td></tr><tr><td>II.4.1. Reproductibilité des processus dans le milieu de l'énergie : cadrage</td><td>69</td></tr><tr><td>II.4.2. Les notebooks, des objets supports pour l'ouverture et la reproductibilité</td><td>72</td></tr><tr><td>II.4.2.1. De la programmation lettrée aux notebooks</td><td>72</td></tr><tr><td>II.4.2.2. Définition et usages des notebooks</td><td>72</td></tr><tr><td>II.4.2.3. Bonnes pratiques et fonctionnalités des notebooks</td><td>75</td></tr><tr><td>II.4.2.4. Limites et perspectives pour les notebooks</td><td>75</td></tr><tr><td>II.5. Bilan</td><td>78</td></tr></table>

## Résumé du chapitre

Ce chapitre présente comment la modélisation énergétique ouverte s'incarne. Dans les processus de modélisation d'abord, avec la question des éléments à rendre accessibles, et dans les pratiques d'ouverture avec des questions juridiques et techniques. Le développement des outils de modélisation énergétique ouverte est une étape clef, et implique notamment de choisir entre un développement propre ou la contribution à des outils existants. Les caractéristiques des outils de modélisation sont détaillées, avant de fournir une présentation réflexive de la stratégie de développement de l'outil OMEGAlpes. Enfin, la notion de reproductibilité et les notebooks comme supports de cette dernière sont clarifiés.
## II.1. Comment s'incarne la modélisation énergétique ouverte

Dans ce chapitre, nous cherchons à explorer comment s'incarne concrètement la modélisation énergétique ouverte. Face au constat de la nécessaire ouverture de la modélisation, comment en déployer les outils et pratiques de manière ouverte ? Nous nous interrogeons ici sur les ressources à ouvrir au sein du processus de modélisation énergétique ouverte, et comment les ouvrir, avec une attention particulière portée à la variété d'outils de modélisation énergétique, mais aussi aux données et résultats. Enfin, la notion centrale de reproductibilité des processus de modélisation énergétique ouverte, et les objets dans lesquels elle peut se retranscrire sont documentés.

## II.2. Ouvrir la modélisation énergétique : quoi et comment ?

### II.2.1. Déterminer les éléments du processus de modélisation énergétique à ouvrir

#### II.2.1.1. Éléments des processus de modélisation énergétique ouverts dans la littérature

Avant de considérer quels éléments ouvrir dans un processus de modélisation énergétique, commençons par désigner ce que serait un **processus de modélisation énergétique ouverte**. Différents auteurs les ont décrits dans la littérature. Pfenninger et al. nous présentent un processus linéaire de modélisation énergétique, depuis les données brutes jusqu'à l'interprétation des résultats en passant par les modèles, en spécifiant la place de l'open data, de l'open source et de l'open access [87]. Robbie Morrison adjoint à cette vision des actions et ressources supplémentaires, telles que les différentes sources de données ouvertes, ou les différents modes de diffusion des résultats [84]. Cao et. al quant à eux soulignent la place des flux d'information et notamment des hypothèses, en plus des flux de données [94]. Enfin Hülk et al. reprennent la proposition de Cao et al. pour l'intégrer à leur formalisme de scénario énergétique au sein de l'Open Energy Platform : un scénario énergétique utilise un modèle énergétique lui-même issu d'un outil de modélisation, et ces trois éléments doivent être documentés au moyen de fiche technique ou fact sheets [171].

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure II.1 : Éléments d'un processus de modélisation énergétique ouvert. Source : auteur d'après [84,87,94].</figcaption></figure>
La Figure II.1 présente une vision synthétique du processus de modélisation énergétique à partir des ces propositions. Par la suite, on appellera ressource ou élément du processus de modélisation énergétique une des étapes présentées dans cette figure.

II.2.1.2. Choix des éléments à ouvrir

La **science ouverte** est souvent évoquée dans le milieu de la recherche pour faire référence à la mise à disposition libre et gratuite des articles de recherche [113], car c'est la première étape réclamée par les institutions (section I.2.3). Or comme nous l'avons vu, elle recouvre différents aspects du processus de la recherche : l'ouverture des données (open data), des outils et codes associés (open source) et des résultats présentés dans des articles (open access). La modélisation énergétique ouverte ne fait pas exception et présuppose des modèles énergétiques ouvertes, avec des données ouvertes les alimentant et des résultats gratuits et accessibles. Or parmi ces éléments, certains ne pourront pas être mis à disposition : par exemple pour des raisons de respect de la vie privée dans le cas de données de consommations énergétiques, ou de propriété intellectuelle liée au modèle stratégique d'une entreprise dans le cas de modèles énergétiques.

Ainsi, déterminer les éléments du processus de modélisation énergétique à ouvrir est une question essentielle. Pour y répondre, on peut commencer par appliquer la stratégie de l'Union Européenne, « as open as possible, as closed as necessary » [172] : aussi ouvert que possible, aussi fermé que nécessaire.

Dans le cas de données sensibles, par exemple pour des données privées (e.g. consommation électrique d'un ménage), des jeux de données qui les contiennent peuvent être partagés une fois que l'ensemble a été anonymisé (on parle de méthode *Safe Harbor*), ou qu'un expert a déterminé que le jeu de données n'est pas individuellement identifiable (on parle d'*Expert Determination* ) [61]. Si les jeux de données ne peuvent passer par ces méthodes, des données synthétiques peuvent être mises à disposition. Ce concept proposé par Rubin [173] renvoie à des données ayant une structure, un contenu et une distribution similaires aux données réelles et visant à atteindre une "validité analytique". Différents guides existent existent pour organiser le plan de gestion des données (désormais obligatoire pour la plupart des projets de recherche financés, par l'ANR par exemple), tel que celui proposé par le Consortium européen d'archive de données en science sociale (CESSDA) [61,174].

Une des premières questions à se poser est donc celle de la détention de la propriété intellectuelle, pour déterminer ce qu'il est nécessaire de maintenir fermé, et ce qu'on a le droit d'ouvrir. In fine, l'ouverture des ressources de modélisation énergétique dépendra de la décision des acteurs détenant la propriété de ces ressources, qui pourront faire ou non le choix de l'ouverture, pour des raisons indiscutables s'il s'agit de ressources sensibles, ou encore pour des raisons de stratégie de développement. Mettre à disposition ne serait-ce qu'une partie des données et des codes utilisés est un premier pas sur le chemin de l'ouverture des processus, et permet de commencer à se questionner sur les ressources à partager [36]. La notion d'ouverture des ressources n'est donc pas binaire : tout ou partie du processus de modélisation énergétique peut être ouvert. Morrison distingue notamment trois motivations à l'ouverture,
qui mobilisent des pratiques d'ouvertures qui seront abordées dans la section suivante II.2.2)
[84] (Tableau 1).

<table><caption>Tableau 1 : Motivations à l'ouverture de la modélisation énergétique. Source : auteur d'après Morrison [84].</caption><thead><tr><td>Motivations</td><td>Transparence publique</td><td>Reproductibilité scientifique</td><td>Développement ouvert</td></tr></thead><tbody><tr><td>Éléments clefs à ouvrir, pratiques</td><td>Données, résultats, documentations des modèles accessibles</td><td>Données et code, licence ouverte et versionnage</td><td>Forge logicielle<sup>9</sup>, gouvernance</td></tr><tr><td>Bénéfice et public visé</td><td>Accompagner les politiques publiques à partir de la modélisation, préserver la confiance du publique</td><td>Répéter les analyses au sein de la communauté scientifique</td><td>Collaborer au sein de la communauté scientifique</td></tr></tbody></table>

Les licences permettront ensuite de définir différents niveaux de partage pour les ressources
subsection II.2.2.1).

II.2.1.3. Idées reçues quant à l'ouvertures de ressources de modélisation énergétique

Certaines idées reçues quant aux risques de l'ouverture des codes en particulier sont également à contrecarrer, comme exprimé par Nick Barnes [108] :

- La peur de l'exposition : « Les gens vont chercher la moindre erreur, et réclamer des corrections et du support »

> Si le code est assez bon pour faire la tâche souhaitée, alors il est assez bon pour être publié, et sa publication aidera la recherche du domaine. De plus le partage de code peut permettre à d'autres de l'améliorer [61]. En outre, personne n'a le droit d'exiger un support technique pour un code fourni librement.

- La question de la valeur : « ce code est de la propriété intellectuelle valorisable qui appartient à mon institution »

> Si cette idée peut s'avérer correspondre au modèle économique de certaines institutions et poser des questions de sensibilité commerciale [87], des entreprises mènent des projets ouverts, bénéficiant des avantages associés (section I.3.1.2). La valeur peut en outre résider dans l'expertise de l'auteur, dans sa connaissance implicite autour de la modélisation (e.g. par l'adaptation d'un modèle énergétique à un contexte spécifique) [36].

- La consommation de temps : « cela demande trop de temps de mettre en forme le code ».

> S'il est vrai que la mise en forme de code et de documentation de qualité réclament du temps [175] voire une ressource humaine dédiée [51], les bonnes pratiques de développement permettent d'en économiser aussi bien pour un usage du code en interne (e.g. lorsqu'on souhaite réutiliser du code après quelques semaines) qu'en

<footnote n="9">⁹ i.e. plateforme de développement collaboratif en ligne</footnote>
externe via a collectif (e.g. via the reduction of these efforts parallèles). De plus des retours
d'expériences suggèrent que l'augmentation des citations, les collaborations, et
contributions externes contrebalancent facilement the time spent on pensée [84,87].

On notera que des idées reçues qui à l'inverse, considèreraient que la seule ouverture des ressources de modélisation énergétique est suffisante à la construction d'une communauté, à la collaboration et aux contributions sont aussi fallacieuses. Pour que des personnes contribuent, il faut qu'elles y trouvent un intérêt : adaptation à leurs besoins, reconnaissance scientifique ou technique, etc. [176].

II.2.2. Comment ouvrir des ressources de modélisation énergétique

Une fois que le choix des ressources de modélisation énergétique à ouvrir est clarifié, comment les ouvre-t-on concrètement pour les rendre utilisables par d'autres ? Pour répondre à cette question, on peut décomposer l'ouverture en deux composantes :

- l'**ouverture juridique**, au moyen d'une licence, et

- l'**ouverture technique** i.e. la mise à disposition gratuite et le devenir sur le long terme.

II.2.2.1. *Ouverture juridique : le choix des licences pour les ressources de modélisation énergétique*

Pour partager des ressources de modélisation énergétique de manière ouverte, la seule mise à disposition en ligne ne suffit pas : un contenu accessible en ligne est par défaut protégé par le droit d'auteur, et donc juridiquement non utilisable par des tiers. Attribuer une licence ouverte à un travail, qu'il s'agisse d'un article, d'un jeu de données ou d'un autre type de production, permet au titulaire du droit d'auteur d'établir les conditions dans lesquelles son travail peut être consulté, réutilisé et modifié.

Il existe différents types de licence libres.

* Adaptées au contenu :

o Certaines licences sont assez **généralistes** et peuvent aussi bien être appliquées à des œuvres artistiques qu'à des travaux scientifiques, les plus connues étant sans doute les licences *Creative Commons*.

o Ces dernières ne sont toutefois pas adaptées à toutes les ressources. Des licences plus **spécifiques** sont notamment recommandées pour accompagner les logiciels, (e.g. les licences Apache ou GNU).

- Plus ou moins permissives [51,84]:

o **Domaine publique** : permet de diffuser sans aucune restriction des contenus (e.g. CC0 public Domain).

o Critère d'attribution : les licences autorisent l'utilisation, le partage et l'adaptation, tant que la source et l'auteur sont crédités. Ces dernières sont souvent fortement sollicitées dans le cas de partenariats avec des acteurs industriels.

o Critère de partage dans les mêmes conditions : ce critère supplémentaire impose la diffusion des ressources dérivées sous la même licence que l'originale. On parle aussi de licences avec obligation de réciprocité ou copyleft, qui empêchent l'appropriation de ressources ouvertes dans des banques
fermées. Les contenus sous ce type de licence peuvent être considérés comme
des Communs informationnels [177] (voir l'Annexe 2).

o Critères d'utilisation non-commercial, d'absence de modification : ces critères supplémentaires empêchent une utilisation commerciale ou la modification de la ressource originale. Il est bon de noter qu'avec ces critères, on sort des définitions de « contenu libre » des acteurs du domaine tels que l'Open Knowledge Foundation [56], l'open content definition [58], ou le Free Cultural Works soutenu Creative Commons [57], car ces critères contraignent la révision, réutilisation et/ou la redistribution de la ressource.

Les licences doivent donc être choisies selon l'usage et le cadre que l'on souhaite définir pour
une utilisation externe des ressources. Par exemple, si les licences *copyleft* contribuent à la
diffusion des pratiques d'ouverture, les licences permissives peuvent permettre des
collaborations avec un plus grand nombre de parties prenantes. A noter que le choix de la
licence ne revient pas aux auteurs, lorsqu'ils ne sont pas les ayants droit, et que la licence
choisie doit être compatible avec les licences des dépendances logicielles utilisées [84]. Par
exemple un code source faisant appel à des codes sources externes partagés sous des licences
copyleft (e.g. GNU GPL 3.0) devra adopter la même licence ou une licence ouverte compatible..
Teresa Gomez-Diaz présente une approche exhaustive des questions juridiques dans la
production de logiciels [178]. Dans le domaine de la modélisation énergétique, Robbie
Morrison a notamment produit des ressources pour le choix et la compréhension de licences,
aussi bien pour les données [179] (page 14) que pour les outils de modélisation énergétiques
[84] (se rapporter notamment au tableau 2 et à la figure 3). Pour faciliter le choix et l'application
concrète de licences, j'ai moi-même produit un guide contributif consultable en ligne<fnref n="10" />.

II.2.2.2. *Ouverture technique : mise à disposition et organisation sur le long terme*

D'après la définition de l'Open Knowledge Foundation : « Le savoir ouvert correspond à tout contenu, information ou donnée qui peut être librement utilisé, réutilisé et diffusé, sans aucune restriction légale, technologique, ou sociale » [56]. Aussi si la restriction légale est couverte par le choix d'une licence libre, les restrictions technologique et sociale sont quant à elles couvertes par l'accès gratuit en ligne à la ressource complète, dans un format ouvert (i.e. ne nécessitant pas de logiciels payants pour y accéder<fnref n="11" />), qui soit lisible par une machine et compréhensible par des acteurs humains.

Pfenninger et al. [87] partagent des considérations clefs supplémentaires lors de l'ouverture de processus de modélisation énergétique. D'abord avec la **documentation** des ressources mises à disposition, en plus du format ouvert. Cela passe notamment par l'utilisation de **métadonnées**, i.e. des informations décrivant, présentant ou mettant en relation des ressources [180]. Les métadonnées peuvent être administratives, descriptives, structurelles, de référence, de provenance et statistiques [181] (un exemple est fourni dans le Tableau 2), et sont utilisées

<footnote n="10">¹⁰ Guide contributif pour le choix d'une licence : https://pad.lescommuns.org/choix_licence_ouverte</footnote>

<footnote n="11">¹¹ Liste de formats de fichiers ouverts : https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_open_fileFormats</footnote>
par différents publics [182]. Les métadonnées sont essentielles pour rendre les données énergétiques FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) [61,181].

- Faciles à trouver pour les humains et les ordinateurs, avec des identifiants pérennes.

- Accessibles via leur identifiant à l'aide d'un protocole de communication standardisé et ouvert, et les métadonnées devraient être disponibles même lorsque les données ne le sont pas ou plus.

- Interopérables, le format des données doit leur permettre d'être combinées et utilisées avec d'autres données ou outils. Cela s'applique tant au niveau des données qu'à celui des métadonnées.

- Réutilisables dans différents contextes avec des métadonnées et données bien décrites, notamment par la déclaration d'une licence.

La définition de métadonnées améliore considérablement la transparence, notamment dans le contexte interdisciplinaire et complexe de la transition énergétique [182]. Définir des métadonnées communes pour des ressources de modélisation énergétique peut toutefois nécessiter une ontologie au sein du domaine (i.e. une spécification formelle et explicite d'une conceptualisation partagée [183]). Or si des propositions telles que l'Open Energy Ontology [184] émergent, les ontologies dans ce domaine sont pour l'instant lourdes à développer, maintenir et utiliser [180], et restent limitées, notamment en terme de lecture par des machines [182].

<table><caption>Tableau 2 : Exemple de métadonnées pour des données d'irradiances. Source : auteur, basé sur le formalisme OEMetadata<fnref n="12" />.</caption><tr><td>Titre</td><td>Données d'irradiance à Grenoble en 2019</td><td rowspan="2">Descriptives</td></tr><tr><td>Description</td><td>Données d'irradiance à Grenoble comprenant le DHI et DNI</td></tr><tr><td>Date de publication</td><td>2020</td><td rowspan="4">Administratives</td></tr><tr><td>Contexte spatial</td><td>Grenoble, 21 avenue des Martyrs</td></tr><tr><td>Contexte temporel</td><td>2019, pas de temps horaire</td></tr><tr><td>Licence</td><td>Public Domain Dedication and License version v1.0.</td></tr><tr><td>Nom du fichier</td><td>irradiance_data.csv</td><td rowspan="2">Structurelles</td></tr><tr><td>Format</td><td>.csv</td></tr><tr><td>Source</td><td>https://mhi-srv.g2elab.grenoble-inp.fr/django/API/</td><td rowspan="2">Provenance</td></tr><tr><td>Contributeurs</td><td>Delinchant B. and Laranjeira T.</td></tr><tr><td>Resource</td><td>Delinchant B., Wurtz F., Ploix S., Schanen J.-L. and Marechal Y. (2016). "GreEn-ER Living Lab - A Green Building with Energy Aware Occupants". SmartGreen'16, In proceedings of the 5th International Conference on Smart Cities and Green ICT Systems. ISBN 978-989-758-184-7, pages 316-323. DOI: 10.5220/0005795303160323</td><td>Référence</td></tr></table>

La distribution des ressources sur des **plateformes** dédiées est une autre considération clef. En particulier pour les outils de modélisation énergétique, le code source peut tout à la fois [1] :

<footnote n="12">¹² Pour une description complète de ce formalisme : https://github.com/OpenEnergyPlatform /oemetadata/blob/develop/metadata/latest/metadata_key_description.md</footnote>
- mobiliser des systèmes de **versionnage** qui permettent de conserver l'historique de développement (e.g. git, Mercurial, Subversion),

- être hébergé sur des **forges logicielles**, i.e. des plateformes de développement collaboratif en ligne (e.g. Github, Gitlab, BitBucket ou encore SourceSup [51]), et

- être **archivé** dans des plateformes pour en pérenniser l'accès et disposer d'une référence citable (e.g. Software Heritage pour les codes sources [185], mais aussi Dataverse, Zenodo ou des data papers pour les données [61,186], et HAL pour les publications ouvertes). En effet les forges logicielles ne sont pas des archives pérennes : les projets qu'elles contiennent peuvent être modifiés ou effacés, comme Google Code et Gitorious en 2015.

- être **diffusé** et identifié dans des inventaires d'outils (ou base d'information sur les logiciels [51]), comme par exemple ceux d'openmod [90] ou de l'Open Energy Platform [187].

Des considérations supplémentaires abordées par Pfenninger sont le choix de l'outil de modélisation qui sera traité dans la suite de ce chapitre, et le support de la communauté d'utilisateurs et développeurs qui sera abordé dans les chapitres suivants, et en particulier le Chapitre V.

## II.3. Stratégie de développement des outils de modélisation énergétique

### II.3.1. Stratégie et niveaux d'ouverture pour le développement des outils

Concernant l'activité de modélisation en tant que telle, il est nécessaire de bien définir et préciser la stratégie et la philosophie de développement de modélisation énergétique :

- POURQUOI ? quel est l'**objectif** lors du développement [23] : disposer d'un outil de qualité pour mener à bien des études, développer un nouveau paradigme, de nouvelles fonctionnalités, apprendre à développer des modèles, ... ?

- QUAND ? Dans quelle **phase d'étude** du système énergétique ?

- QUOI ? quelles **fonctionnalités et formalismes** sont nécessaires pour l'utilisation ou le développement de l'outil ?

- QUI & COMMENT ? quelle **diffusion** du projet est visée : à quelles communautés s'adresse-t-on, et avec quel niveau de partage (i.e. quelle licence) ?

- et bien sûr en lien avec ces deux dernières questions : est-ce que des **outils existants** répondent déjà à ces critères de fonctionnalités, formalismes, et diffusion ?

Comme abordé dans la section II.2.1.2, différents niveaux d'ouverture sont possibles. Dans le cas des outils de modélisation énergétique, la Figure II.2 en présente un spectre allant du moins au plus ouvert. D'abord avec outils propriétaires commerciaux, puis avec une description ouverte, i.e. avec un résumé méthodologique, une documentation générale et des liens vers les résultats et les applications, et enfin gratuits (également appelés *freemium*) [37]. Ensuite avec les outils open-source mais avec des dépendances à des logiciels propriétaires (e.g. des algorithmes de résolution). Et enfin des outils open-source avec un choix de licence plus ou moins permissif.
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure II.2 : Spectre des niveaux d'ouverture pour les outils de modélisation énergétique. Source : auteur.</figcaption></figure>

## II.3.2. Ouverture ou contribution pour les outils de modélisation

Concernant la stratégie de développement d'un outil de modélisation énergétique ouvert, deux voies sont alors possibles :

* développer son propre outil de modélisation de manière ouverte (going open), ou bien

* utiliser voire contribuer à un outil de modélisation énergétique ouverte existant (joining open).

Si le choix entre ces voies est peu abordé dans la littérature, notre expérience de développement interne de l'outil de modélisation énergétique ouverte OMEGAlpes [188] nous a permis de dégager différents avantages pouvant justifier le développement d'un outil propre par rapport à une utilisation et contribution (cette stratégie est présentée en détail dans la section II.3.4.4). Ce cas d'étude de déploiement d'un projet open-source nous a notamment permis d'avoir une connaissance profonde et un contrôle total de l'outil, pour des collaborations de recherche avec d'autres laboratoires, et pédagogiques avec des écoles. Des échanges au sein de la communauté openmod [88] nous ont toutefois permis de nuancer ces intérêts par rapport à la contribution à des outils existants (Tableau 3). Sans même parler de contribution, un sondage auprès de 58 développeurs de cette communauté indique que seule la moitié d'entre eux utilisent d'autres outils ouverts que ceux qu'ils développent eux-mêmes [189]. Le foisonnement de développements d'outils propres et leur usage en interne peut apparaître comme une étape nécessaire étant donné le court historique de la modélisation énergétique ouverte (section I.3.1.2). Il permet en effet la diversification et la complémentarité entre les outils de modélisation énergétique de l'écosystème, plutôt que de poursuivre un hypothétique outil unique, a priori inatteignable étant données la complexité de l'objet énergétique et la variété d'approches à mobiliser en fonction de l'objectif [23,190-192]. Néanmoins, il provoque des efforts parallèles que les pratiques de développement ouvert sont censées éviter, créant des communautés rassemblées autour d'outils dispersés au lieu de rassembler autour d'outils de référence éprouvés. Il est bon de noter que pour choisir un outil auquel contribuer, un vrai travail d'état de l'art, de comparaison et de tests des candidats potentiels ne sera pas à négliger.
<table><caption>Tableau 3 : Avantages du développement propre (going open) ou de la contribution (joining open) pour des outils de modélisation énergétique ouverte. Source : auteur.</caption><thead><tr><td>Going open</td><td>Joining open</td></tr></thead><tbody><tr><td><ul><li>Développement d'un formalisme propre et adapté à ses besoins.</li><li>Connaissance profonde de l'historique des choix de développement, et du fonctionnement de l'outil.</li><li>Contrôle total de l'outil pour le développement facilité de projets avec des acteurs locaux.</li><li>Visibilité de l'équipe de développement et du laboratoire, affirme une identité pour des collaborations et financements.</li><li>Diversité des outils de modélisation.</li></ul></td><td><ul><li>Réduction des efforts parallèles,</li><li>Support d'une communauté importante de développeurs et utilisateurs,</li><li>Création d'outils de référence éprouvés,</li><li>Collaboration entre équipes de recherche.</li></ul></td></tr></tbody></table>

Dans les deux cas, rappelons que la modélisation énergétique ouverte dispose de nombreux avantages (section I.2.5), et permettra en outre de découvrir les principes de développement ouvert et collaboratif (e.g. utilisation de licences ouvertes, de git), et de développer des fonctionnalités propres à ses besoins particuliers, que ce soit par le développement sur un outil propre ou par la contribution à l' existant.

Pour faire un choix entre ces deux voies, il apparaît nécessaire de **comprendre** les caractéristiques principales des outils de modélisation énergétique, et de **connaître** l' existant.

### II.3.3. Caractéristiques des outils de modélisation énergétique

#### II.3.3.1. Définition et variété des outils de modélisation énergétique

Nous menons dans cette section un travail de définition et d'état de l'art des caractéristiques des outils de modélisation énergétique, tout en introduisant des outils de modélisation énergétique ouverts existants, et répondants à ces caractéristiques.

Les **outils de modélisation énergétique** (section I.1.3) sont des outils informatiques ou formalismes de modélisation qui génèrent des modèles [32]. Ces **modèles énergétiques** sont des ensembles mathématiques cohérents comprenant un ensemble d'équations pour analyser les phénomènes d'un système complexe [94]. Ils sont par exemple développés pour certaines régions ou technologies. Différents **cas d'étude**, ou scénarios, peuvent ensuite être générés à partir du modèle avec des paramétrages, hypothèses ou objectifs spécifiques. Outils, modèles et cas d'étude représentent trois niveau dans la modélisation, tels qu'identifiés par l'Open Energy Platform (OEP) notamment [171,187]. Par exemple, OMEGAlpes est un **outil** générant des **modèles** d'optimisation linéaires à l'échelle quartier, avec notamment des modèles d'autoconsommation photovoltaïque, permettant d'explorer différents **cas d'étude** selon les données d'entrée, objectifs, et hypothèses choisies [188] (Figure II.3).
<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure II.3 : Illustration des outils, modèle et cas d'étude pour la modélisation énergétique.
Source : auteur</figcaption></figure>

Il existe un très large éventail d'outils de modélisation énergétique [32,105,130]. Comme le soulignent Chang et al. [32], les revues de littérature se sont concentrées sur divers aspects des outils, avec bien sûr leurs fonctionnalités et leurs domaines, mais aussi leurs applications pratiques, leur efficacité, ainsi que leur pertinence politique et leur transparence. La littérature permet d'identifier les principales caractéristiques qui devraient être examinées lors du développement ou du choix d'un outil de modélisation énergétique. La liste suivante propose une manière de considérer ces caractéristiques pour le choix d'un outil de modélisation énergétique pertinent face à un objectif donné [188].

1. Approches analytique et de modélisation [32,43,112,130,193-195].

2. Échelles et résolutions spatiales et temporelles [32,112,130,193,196].

3. Couplage de vecteurs énergétiques [32,43,130,194-196].

4. Niveau d'accessibilité [32,130,194].

5. Aspects sociaux et pertinence politique [32,101,103,107,112].

Ces caractéristiques sont discutées dans les sous-sections suivantes, et un tableau des outils de modélisation énergétique et de leurs caractéristiques est disponible en Annexe 6. La littérature souligne également des caractéristiques supplémentaires telles que les capacités techniques des outils [43,105], et notamment les fonctionnalités de flexibilité [130], le couplage de modèle, les analyses de sensibilité [23,32], le temps de résolution [195,196], et la granularité technologique [112,197]. Des concepts généraux sont aussi soulignés, tels que la flexibilité dans le niveau de détail et de description, le langage de modélisation et les niveaux d'abstraction [43,105], ou encore l'importance de la précision des modélisations de réseaux de chaleur [32,194,196].

### II.3.3.2. Phases d'étude des systèmes énergétiques

On l'a vu, identifier correctement l'objectif (POURQUOI ?) et la phase de l'étude (QUAND ?) auxquels un outil de modélisation énergétique est destiné est une première étape avant de considérer ses caractéristiques (QUOI ?). La conception d'un système énergétique, comme toute conception, comprend différentes **phases**, avec notamment [198,199] :
1. Les études préliminaires (ou pré-études) : définition du cahier des charges, des contraintes et objectifs.

2. Le concept : prédimensionnement des éléments clefs du système énergétique.

3. La définition : mise à jour des modèles et dimensionnement des équipements techniques.

4. Le développement : dernières mises à jour des modèles avant l'implémentation.

Durant la phase de pré-étude, les possibilités d'action sont les plus grandes, et c'est donc à ce stade que les décisions ont le plus d'impact sur les objectifs de l'étude. Cette phase de pré-étude comporte un degré élevé de liberté, tout en étant l'étape du processus de conception qui influence le plus les coûts [140], comme cela a été souligné dans les domaines de l'architecture [199], de l'aéronautique [198] et de l'électronique de puissance [200] (Figure II.4).

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure II.4 : Coûts et connaissance d'un système suivant les différentes phases. Source : auteur à partir de Fernandez et al. [201] et Zablit et Zimmer [198].</figcaption></figure>

Dans le même temps, par définition, peu de connaissances sur le système à concevoir sont disponibles durant cette phase de pré-étude, ce qui implique de grandes incertitudes prédictives, rendant l'usage de modèles complexes contreproductif [201] (Figure II.5). Mobiliser un outil de modélisation et d'aide à la décision ouvert dans les phases de pré-étude, pour explorer de manière transparente un large éventail de possibilités, y compris dans leurs aspects opérationnels [122], est donc essentiel.
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Figure II.5 : Incertitudes du modèles fonction de sa complexité selon la phase d'étude. Source : auteur à partir de Trčka et al. [202].</figcaption></figure>

### II.3.3.3. Approches analytiques et de modélisation

#### II.3.3.3.a. Approches de modélisation

Les outils de modélisation énergétique peuvent d'abord être différenciés en fonction de leur objectif et de leur approche de modélisation. Les approches de modélisation énergétique peuvent être distinguées entre scénarios, opération et planification [194,203] :

- les approches par **scénarios** sont utilisées pour déterminer une gamme de situations futures souhaitées en fonction d'un objectif donné (e.g. réduire les émissions de GES);

- les approches par **opération** déterminent la faisabilité technique (et potentiellement économique, sociale ou environnementale) de ces scénarios ; et

- les approches par **planification** prennent en compte les évolutions à long terme, notamment pour les décisions d'investissement.

Une quatrième approche à part entière consiste en l'analyse détaillée des systèmes électriques, considérant notamment les flux de puissance ainsi que la stabilité dynamique.

#### II.3.3.3.b. Approches analytiques

La variété des outils de modélisation énergétique entraîne une diversité d'approches analytiques, qui peuvent être différenciées entre les modèles de simulation et les modèles d'optimisation, même si d'autres approches comme les modèles d'équilibre [32,203] et les scénarios qualitatifs [204] existent. Ces approches peuvent être mobilisées pour résoudre des problèmes que l'on peut distinguer entre [137]:

- les problèmes directs où il s'agit de déterminer les performances d'un système énergétique pour des caractéristiques données, et
- les problèmes inverses, où il s'agit de déterminer les caractéristiques d'un système pour des performances exigées.

En laissant de côté les approches macroéconomiques et qualitatives, nous nous concentrons ici sur les modèles de simulation et d'optimisation. Les modèles de simulation sont souvent utilisés pour approcher le comportement et l'évolution réels d'un système physique [43], où le fonctionnement du système est imposé par un ensemble donné de paramètres. Les modèles de simulation sont assez courants, avec par exemple la simulation thermique dynamique utilisée pour la modélisation énergétique des bâtiments [205,206] et de quartier avec l'utilisation d'outils tels que Citysim [207] ou DIMOSIM [208] (tous deux propriétaires).

Les modèles d'*optimisation* décrivent quant à eux le système sans définir a priori la causalité du calcul. Les équations ne sont pas orientées, c'est-à-dire que les variables peuvent être des entrées ou des sorties du modèle selon les besoins. Ainsi les équations peuvent être inversées numériquement grâce à un algorithme d'optimisation par l'application de contraintes d'égalité et/ou d'inégalité sur des grandeurs calculées (e.g. consommation énergétique), ainsi qu'une fonction objectif donnée à minimiser. L'objectif est de déterminer le fonctionnement et/ou le dimensionnement d'un système énergétique pour lequel une multitude de scénarios sont explorés. Diverses méthodes d'optimisation peuvent être utilisées comme les méthodes heuristiques avec des algorithmes génétiques et l'optimisation par essais de particules, l'optimisation stochastique et l'optimisation distribuée pour le problème du consensus en utilisant la théorie des jeux. Des méthodes de programmation non linéaire (NLP) exploitant le gradient sont également utilisés pour leur propriété de convergence rapide et une meilleure prise en compte des contraintes. Enfin, les programmations linéaire (LP) et quadratique peuvent être utilisées si la nature du modèle le permet, ainsi que la programmation linéaire mixte en nombre d'entiers (MILP pour *Mixed Integer Linear Programming*) [209,210]. LP et MILP sont utilisés dans une variété de cadres. Parmi les exemples respectifs, citons URBS [211] pour LP; et OSeMOSYS [212] ou Energy Scope TD [195] pour MILP.

La **simulation** est par nature basée sur la définition de scénarios d'étude. Cela implique des négociations potentiellement longues entre les différentes solutions étudiées et une dépendance à des instructions de gestion déterminées a priori sans aucun degré de liberté. La simulation oblige souvent à une résolution par essais et erreurs répétés [213], alors que l'optimisation permet d'explorer un large éventail de variables de décision en même temps lorsque le cadre de négociation est formalisé par les spécifications du problème à résoudre. L'optimisation semble donc plus adaptée à la recherche d'objectifs au sein de systèmes complexes [195,214], notamment dans les premières phases de conception où de nombreux scénarios étudiés sont encore possibles. Une attention particulière doit être accordée à la garantie d'un processus démocratique : Lund et al. [34] soulignent que l'optimisation risque d'imposer une solution d'expert.

### II.3.3.4. Échelles et résolutions temporelles et spatiales

#### II.3.3.4.a. Échelle géographique

La plupart des outils de modélisation énergétique existants se concentrent sur l'étude de systèmes énergétiques à grande échelle [130], avec des outils ouverts tels que Balmorel [215],
TIMES [216,217] et PyPSA [218]. À ces échelles régionales ou continentales, les paramètres techniques sont souvent agrégés et ne représentent pas les composants spécifiques [32]. Les systèmes énergétiques à l'échelle du quartier posent quant à eux de nouveaux défis avec le développement de sources d'énergie locales, la stabilité des systèmes énergétiques et les stratégies de flexibilité tant du côté de la production que de la demande [193]. Des outils propriétaires tels que Reopt [219] ou Artelys Crystal Energy Planner [220], ou ouverts avec oemof [105], ficus [221], et rivus [222] offrent des possibilité d'optimisation à l'échelle locale.

### II.3.3.4.b. Horizon et résolution temporels

Dans le contexte de la transition énergétique, il est également essentiel de saisir la dynamique réelle du système modélisé [32]. Des résolutions temporelles élevées permettent de prendre en compte les sources d'énergie renouvelables ainsi que la variabilité de la charge. De larges horizons temporels sont par ailleurs nécessaires pour inclure les variabilités quotidiennes et saisonnières. Ces précisions temporelles sont particulièrement importantes pour les stratégies de stockage et de flexibilité. Cependant, un compromis doit être trouvé entre une grande précision temporelle et un temps de calcul acceptable. Des techniques de réduction de période issues d'approches heuristiques, d'approches itératives et d'algorithmes de regroupement [223] ou encore de formulations par cycles [224] peuvent être utilisées afin de respecter ce compromis. La résolution temporelle et l'horizon dépendent également de l'approche de modélisation : alors que la prise en compte d'une seule année peut être suffisante pour l'analyse opérationnelle, des perspectives pluriannuelles seront nécessaires pour les approches de planification [225].

### II.3.3.5. Vecteurs énergétiques

Traditionnellement, les modèles énergétiques ne représentent qu'un seul vecteur énergétique, notamment les systèmes électriques [130], sans tenir compte du couplage des secteurs [195]. Cela reflète la situation actuelle des systèmes énergétiques qui fonctionnent selon une logique très sectorielle. Chaque vecteur énergétique est associé à une chaîne spécifique, avec ses propres réseaux et acteurs peu interconnectés. Or, l'intégration intersectorielle est considérée comme essentielle pour modéliser des systèmes énergétiques durables viables [226,227]. Les interactions intersectorielles créent des synergies qui peuvent offrir de nouvelles possibilités de flexibilité et de stockage par le biais de conversions entre secteurs (e.g. de l'électricité à la chaleur, on parle de power to heat). Au-delà des aspects multi-énergétiques, des questions de mobilité, d'alimentation et de gestion des déchets peuvent également être considérées. Si ces considérations systémiques sont importantes et doivent être traitées plus fréquemment, rappelons qu'un modèle est à mobiliser pour des objectifs et un contexte donné : il ne pourra pas intégrer toutes les facettes d'analyses [191].

### II.3.3.6. Utilisabilité et accessibilité aux publics

Un des problèmes liés à la modélisation énergétique ouverte est la surcharge d'informations, identifiée par Cao et al [94] : la mise à disposition de tous les codes et données peut rendre les modèles très difficiles à **comprendre** et à **utiliser**. Rapprocher la sémantique des modèles de celle des acteurs de l'énergie est un moyen de rendre **accessible la compréhension** des outils de modélisation énergétique. Pour ce faire, le choix du niveau d'abstraction est essentiel. En effet, plus le niveau d'abstraction est élevé, plus le modèle énergétique sera facile à formaliser
pour un développeur de modèle, et à comprendre pour quelqu'un qui récupérerait son travail.
On peut alors distinguer différents niveaux :

* Le niveau d'abstraction le plus bas consiste en une séquence binaire, pas compréhensible pour les acteurs humains.

* Les niveaux d'abstraction bas, se rapprochent de la logique de programmation des micro-processeurs, par langage dit « machine » permettant aux ordinateurs d'exécuter des instructions élémentaires.

* Les langages de programmation (e.g. C, Java, Python, R, etc.) permettent aux acteurs humains d'écrire du code source pour un besoin donné, moyennant une connaissance du langage [1].

* Un langage de plus haut niveau pourra consister à se rapprocher de la physique du système avec des équations énergétiques, et donc une abstraction forte par rapport au langage machine.

* Enfin l'assemblage de modèles à partir de ces équations, suivant les principes de l'architecture dirigée par les modèles (MDA pour *Model Driven Architecture*) pourra rendre la modélisation compréhensible pour un plus grand nombre d'acteurs, notamment dans le cas de systèmes complexes [228]. L'appuyer par l'utilisation de langage naturel ou de représentations graphiques (e.g. Modelica [229]) rendra les modèles d'autant plus accessibles et facilitera leur utilisation [105]. L'assemblage en modèles simplifie en outre la formulation et permet la capitalisation des modèles utilisés.

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure II.6 : Niveaux d'abstraction et de sémantique de modèles énergétiques par rapport à la compréhension des acteurs humains. Source : auteur.</figcaption></figure>

La Figure II.6 illustre ces niveaux d'abstraction et leur accessibilité pour les différentes parties prenantes. Nous distinguons ici trois types de parties prenantes :
- l'acteur qui participe à la conception du système énergétique,

- l'utilisateur de l'outil de modélisation énergétique qui le mobilise sur des cas d'étude, et

- le développeur de l'outil qui développe le notamment le code et la documentation des modèles.

Une partie prenante peut cumuler plusieurs rôles, les développeurs étant bien souvent utilisateurs [114] dans la communauté scientifique. En outre les développeurs peuvent se distinguer entre développeurs de l'outil, de modèles, ou de cas d'étude (voir la section II.3.3.1).

La propension des acteurs à devenir utilisateurs, et utilisateurs à devenir développeurs va notamment dépendre de l'accessibilité et de la convivialité de l'outil de modélisation énergétique. On notera que plus le niveau sémantique de la formulation est élevé, plus les transcriptions seront nécessaires pour présenter le problème à la machine solveur. De plus, la facilitation de la formalisation peut conduire à une compréhension biaisée de la modélisation par l'utilisateur, qui ne sera pas nécessairement au courant du contenu des modèles, particulièrement dans les couches de sémantique basses et proches des langages machines (ce qui peut poser des problèmes de déverminage dans la formulation des modèles et la configuration des outils lorsque ceux-ci ne convergent pas).

L'**utilisabilité**, i.e. la capacité de l'outil à être compris, appris, utilisé et attractif pour l'utilisateur dans des conditions données, est également une caractéristique essentielle des outils de modélisation énergétique [114]. Elle peut par exemple s'incarner à travers des interfaces graphiques [130,194,230] (e.g. le projet en cours de développement open-plan<fnref n="13" />, basé sur l'outil oemof [105]), qui permettent de disposer d'une représentation graphique perceptible des modèles, et de faciliter l'assemblage de modèles, notamment pour les utilisateurs non-développeurs. L'utilisabilité ne doit toutefois pas être réduite à cela et est à adapter en fonction des usages [231]. Des pratiques courantes comme la documentation à associer au code source ouvert et versionné aide à comprendre l'outil, de même que les tutoriels et les exemples pour débutants. Hülk et al. [171] proposent également des fiches synthétiques (*fact sheets*) pour présenter les outils, les modèles et les scénarios de manière claire, concise et compréhensible. La faible utilisabilité des outils de modélisation énergétique ouverts apparaît comme une des barrières principales à la migration depuis des solutions commerciales [114], mais l'utilisabilité reste souvent négligée dans la conception des outils [232]. Ferrari et al. identifient notamment six outils conviviaux, dont trois sont gratuits et aucun n'est open-source [230]. Berendes et al. insistent sur ce manque et proposent une méthode d'évaluation et de comparaison de l'utilisabilité des outils de modélisation énergétique ouverts [114].

### II.3.3.7. La considération des aspects sociaux

Inclure des aspects sociaux dans les outils de modélisation énergétique a également été identifié comme l'un des défis actuels du domaine [204], même si de plus en plus de modèles sociotechniques sont développés [32]. D'une part, les aspects sociaux peuvent être pris en compte par la **modélisation des questions sociales**, comme le propose la boîte à outils

<footnote n="13">13 https://open-plan rl-institut.de/en/</footnote>
QTDIAN du projet européen SENTINEL [233]. D'autre part, ils peuvent être intégrés par l'implication des parties prenantes dans le processus de conception, se rapprochant de processus de recherche participative, i.e. via des collaborations profondes, itératives et renseignées éthiquement, notamment avec des acteurs non-académiques qui sont rarement impliqués [190]. Certains auteurs soutiennent que cette participation est nécessaire, compte tenu de l'impact de la conception des systèmes énergétiques sur la société [34,107]. Une telle participation pourrait améliorer la pertinence et la légitimité des modèles [32], mais aussi leur utilisabilité [232]. Robbie Morrison défend par exemple l'idée d'une communauté ouverte d'analyse des systèmes [88], comprenant d'une part des organisations de la société civile et des autorités publiques afin de sélectionner des visions du futur par le biais de spécifications de scénarios énergétiques, et d'autre part une communauté de modélisation énergétique ouverte pour fournir des outils et un support pour les processus de modélisation. Les conclusions du projet SENTINEL vont également dans ce sens, encourageant le développement de modèles énergétiques systémiques et transparents, au service des décisions politiques et avec une implication des parties prenantes dans le développement et l'usage [234].

La modélisation des aspects sociaux tels que les contraintes politiques [101] ou les objectifs des parties prenantes et leur domaine de responsabilité peut faciliter les phases de négociation dans un processus de conception multi-acteurs [235]. Étant donné que la modélisation énergétique et l'élaboration des politiques s'influencent mutuellement, des modèles et des pratiques à la fois transparents et transdisciplinaires apparaissent comme nécessaires pour développer des outils communs et utiles pour la société [236]. Comme le soulignent Süsser et al., une attention doit être portée pour que l'implication des utilisateurs et les améliorations des modèles ne rendent pas ces derniers trop complexes : les améliorations doivent correspondre aux besoins réels des utilisateurs [190].

Un bilan des différentes caractéristiques introduites dans cette section est présenté dans la Figure II.7.

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure II.7 : Bilan des caractéristiques des outils de modélisation énergétique. Source : auteur.</figcaption></figure>
II.3.3.8. Modélisation énergétique ouverte à l'échelle du composant ?

Les échelles des matériaux, composants et assemblages, inférieures aux échelles spatiales du bâtiment ou des systèmes de type micro-réseaux, n'ont pas été abordées jusqu'ici. Il s'agit typiquement des systèmes de production comme les panneaux solaires, les systèmes de stockage comme les batteries, les systèmes de consommation et les convertisseurs d'énergie comme les moteurs ou les composants électroniques. La modélisation énergétique ouverte s'y incarne différemment dans ses caractéristiques. Bien sûr au niveau des échelles spatiales, mais aussi temporelles : la conception à ces échelles mobilisera souvent des résolutions inférieures à la seconde, pour prendre en compte les phénomènes transitoires (notamment en génie électrique où les fréquences sont élevées). Les approches analytiques par problème direct ou inverse y sont bien adaptées [237]. Les modèles seront mono ou multiphysiques pour prendre en compte différents vecteurs énergétiques, et certains aspects économiques, environnementaux et sociaux pourront y être modélisés (e.g. les usagers peuvent typiquement être considérés via des personas et scénarios [238]) (Figure II.8).

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Figure II.8 : Bilan des caractéristiques des outils de modélisation énergétique pour la conception d'objets technologiques (différences avec la figure précédente en rouge). Source : auteur</figcaption></figure>

Les pratiques de modélisation énergétique ouverte peuvent et doivent aussi se diffuser à ces niveaux, car les avantages de l'ouverture restent valables quelle que soit l'échelle de conception. Des **exemples de pratiques de modélisation énergétique ouverte aux échelles composants** s'incarnent au travers d'outils tels que openAFPM et WindSys [239] développés par le Rural Electrification Research Group à Athènes pour la conception d'éoliennes auto-construites durables [166] ; ou encore Pyleecan développé par l'entreprise Eomys à Lille pour la conception multiphysique de machines électriques [133]. Au G2Elab, c'est l'outil NoLOAD qui a été développé aussi bien pour le dimensionnement de composants électriques (e.g. transformateur, alternateur à griffe, convertisseurs d'électronique de puissance, ...) [240], que pour la modélisation énergétique à l'échelle bâtiment [241]. La modélisation à ces échelles implique souvent de faire appel à des méthodes d'optimisation et de simulation capables de traiter des phénomènes non-linéaires.

La modélisation énergétique aux échelles territoriales peut toucher le citoyen et utilisateur final dans ses aspects politiques avec les scénarios de planification, et de développement des
énergies renouvelables par définition distribuées. Concernant la conception de composants, le lien aux citoyens est souvent plus éloigné, mais peut s'incarner par le lien entre objet numérique et matériel. En effet, contrairement aux modélisations territoriales, les phases d'étude de conception de composants peuvent amener jusqu'à la conception matérielle du composant, reliant ainsi la modélisation énergétique ouverte aux pratiques d'open hardware. Kostakis et al. [159] décrivent un modèle de production en résultant : conception globale, fabrication locale (design global, manufacture local) où la conception est partagée via des Communs numériques de connaissance, et la fabrication est réalisée localement en fonction des ressources à disposition : on se rapproche avec cette vision du courant Low-Tech. (section I.3.3)

Après la description des caractéristiques des outils de modélisation énergétique ouverte, nous présentons dans la section suivante un exemple de développement d'un tel outil à l'échelle quartier à partir de notre expérience.

### II.3.4. Développement d'un outil de modélisation énergétique ouverte : l'exemple de OMEGAlpes.

#### II.3.4.1. Historique et développement ouvert

Nous proposons d'illustrer la stratégie de développement d'un outil de modélisation énergétique ouverte avec une approche réflexive sur l'expérience de développement de l'outil OMEGAlpes. Le développement de cet outil a débuté en 2015 sous l'impulsion de Vincent Reinbold [242], et a ensuite été repris, notamment dans des travaux de thèse par Camille Pajot [243] qui posera réellement les briques de l'outil, notamment appliqué aux enjeux de flexibilité énergétique à l'échelle quartier. Puis Lou Morriet [122] développera en partenariat avec le laboratoire de sciences sociales de Grenoble PACTE, tout une bibliothèque autour des acteurs et notamment leur périmètre de responsabilité. Également Mathieu Brugeron ayant utilisé l'outil sur un applicatif de contrôleurs prédictifs optimisés [244], et moi-même sur le développement d'une bibliothèque de cas d'étude (qui sera notamment traitée dans les chapitres suivants).

Le choix de l'open-source a été réalisé dès cette reprise des travaux, avec une idée d'accessibilité et de maximisation du potentiel de collaboration. C'est donc une licence permissive, Apache 2.0 [245], qui a été sélectionnée pour permettre des collaborations, y compris avec des acteurs ayant opté pour une stratégie de développement propriétaire. L'outil est versionné en ligne depuis 2018, avec des exemples d'utilisation et notebooks sur la forge logicielle Gitlab [A]<fnref n="14" />, et archivé sur Software Heritage [B]. Sa documentation est disponible en ligne [246]. OMEGAlpes laisse le choix du solveur à l'utilisateur par le biais du package PuLP [247] : l'utilisation de solveurs open-source ne limite pas l'accessibilité aux professionnels ou aux utilisateurs académiques [32], tandis que la possibilité d'utiliser des solveurs propriétaires peut grandement améliorer les performances de l'outil, les solveurs open-source

<footnote n="14">¹⁴ Se rapporter à la section Matériel supplémentaire</footnote>
étant souvent moins performants que les solveurs commerciaux [248]. Une *fact sheet* présentant OMEGAlpes est disponible dans la bibliothèque de l'Open Energy Platform [249].

### II.3.4.2. Caractéristiques de OMEGAlpes POURQUOI ?

Le développement de l'outil OMEGAlpes répond à différents **objectifs** [243], qui feront appel à des fonctionnalités spécifiques :

- simplicité et rapidité d'utilisation,

- multi-énergie,

- générique (i.e. capable de traiter des cas d'étude variés),

- extensible et réutilisable,

- compatible avec une formulation MILP (Mixed Integer Linear Programming).

### QUAND ?

Il est principalement destiné aux **phases d'étude préliminaires**.

### QUOI ?

OMEGAlpes est un **générateur de problèmes d'optimisation MILP**, utilisant des modèles macroscopiques. Ce choix a été fait pour éviter d'augmenter le potentiel d'incertitude avec des modèles détaillés [202], tout en gérant la variété des solutions possibles due au grand nombre de degrés de liberté en phase de pré-étude. L'optimisation MILP présente plusieurs intérêts par rapport aux autres méthodes. Tout d'abord, la linéarité de la formulation permet de gérer le grand nombre de variables d'optimisation des phases de pré-étude, en particulier à haute résolution temporelle. De plus, de nombreux systèmes, tels que les stockages, présentent des états finis que les binaires permettent de mieux exprimer par rapport à la programmation linéaire (LP) [130,193]. L'optimisation MILP peut conduire à l'optimum global plus rapidement que d'autres méthodes pour des problèmes d'optimisation énergétique [43,210]. Cependant, cette méthode peut nécessiter un prétraitement des modèles comme une linéarisation par morceaux en fonction de la représentation du système [250].

Peu d'outils de modélisation énergétique ouverte sont consacrés à des échelles géographiques réduites ; OMEGAlpes explore en effet les systèmes énergétiques à l'échelle des bâtiments et des quartiers. Les pas de temps sont généralement des heures mais peuvent être ajustés de minutes à jours. L'horizon temporel peut être ajusté de quelques jours à plusieurs années. Différents vecteurs énergétiques sont considérés, les deux principalement utilisés étant l'électricité et la chaleur.

OMEGAlpes est développé en **Python** pour profiter d'un langage de script moderne disponible et utilisable gratuitement. Python inclue des capacités orientées objet ainsi qu'une large gamme de fonctions largement utilisées dans la modélisation énergétique [43]. Il facilite également l'identification, l'extraction et l'utilisation externe des modèles [87]. Le développement comprend de bonnes pratiques telles que des tests unitaires et d'intégration. La **sémantique d'OMEGAlpes** est pensée pour être proche de celle des acteurs de l'énergie,
avec des unités énergétiques préconstruites (e.g. stockage, consommation), comprenant des contraintes et objectifs opérationnels. Ces unités ont été développées pour explorer des questions de recherche, mais aussi en collaboration avec les parties prenantes sur des projets concrets. Elles sont continuellement améliorées et complétées. L'assemblage du modèle est alors simplifié pour la phase importante qu'est la formulation [39,122], puisque le modélisateur peut utiliser des briques préconstruites au lieu de développer l'ensemble du système, tout en capitalisant ou réutilisant les formulations des études. Une représentation graphique est associée aux unités énergétiques et a permis de développer la première version d'une interface graphique permettant aux utilisateurs de générer directement un script OMEGAlpes (Figure II.9). En plus de sa documentation en ligne, OMEGAlpes fournit une bibliothèque de cas d'étude et des Jupyter Notebooks (voir la section II.4.2) pour appréhender facilement les principes de modélisation et les fonctionnalités de l'outil.

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Figure II.9 : Capture d'écran de l'interface graphique OMEGAlpes. Source : auteur.</figcaption></figure>

OMEGAlpes permet en outre de modéliser les **objectifs, les contraintes et le périmètre de responsabilité des acteurs** de l'énergie. Les modèles énergétiques et d'acteurs peuvent être rapidement adaptés aux besoins des parties prenantes [122]. Ceci, en plus de son ouverture et de son niveau d'abstraction, rend ses modèles pertinents pour le soutien aux négociations. Actuellement, OMEGAlpes est indirectement **utilisé pour le soutien aux politiques** au sens de Chang et al [32] : les modèles sont utilisés pour la négociation et le conseil dans un projet de récupération de chaleur fatale avec un laboratoire local impliqué dans la modélisation, ainsi que l'autorité publique locale et l'opérateur du réseau de chaleur urbain. L'Agence française pour la transition écologique (ADEME) a également financé un projet articlé autour de l'outil OMEGAlpes, ses méthodes et ses cas d'utilisation [251].

Les différentes caractéristiques de OMEGAlpes sont présentées en bleu dans la Figure II.10.
<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Figure II.10 : Caractéristiques de l'outil de modélisation énergétique OMEGAlpes (bleu gras).</figcaption></figure>

Source : auteur.

## QUI & COMMENT ?

Cela a été évoqué, OMEGAlpes a été développé avec la licence permissive Apache 2.0 pour maximiser les possibilités de collaborations. Concernant les publics visés dans le cadre du développement de l'outil, l'idée était de promouvoir les spécificités de OMEGAlpes (e.g. modélisation des acteurs, interface graphique, génération de modèles) auprès des développeurs d'outils. Les utilisateurs de modèles et acteurs de l'énergie sont également des cibles par la présentation de cas d'étude ouverts traités avec l'outil.

Un développement collaboratif est organisé sur Gitlab 0 avec une équipe de développeurs rassemblant chercheurs, doctorants, stagiaires et étudiants de différents laboratoires et cursus : principalement le G2Elab mais aussi le LOCIE (génie thermique) [252-255], PACTE (sciences humaines et sociales) [122,235], ainsi que le CSTB (génie du bâtiment) [244] et le master MIAGE (développement informatique).

Le logiciel est utilisé par des chercheurs, doctorants, stagiaires et étudiants des laboratoires G2Elab et LOCIE. Il est également suivi par l'ADEME dans le cadre du projet RETHINE. Il est utilisé dans un projet de gestion énergétique local dans le quartier de la Presqu'Île de Grenoble avec le Laboratoire National des Champs Magnétiques Intenses, le CEA Liten, la compagnie de chauffage de Grenoble (CCIAG) ainsi que Grenoble Alpes Métropole. Il a également été utilisé avec une compagnie artistique (Organic Orchestra) pour dimensionner leur système énergétique. Le logiciel est mobilisé sur des applicatifs d'autoconsommation par l'entreprise Enogrid, et de gestion énergétique par modèle prédictif par le CSTB (Centre scientifique et technique du bâtiment). La Figure II.11 présente une cartographie des utilisateurs principaux de OMEGAlpes. Les développeurs de modèles et cas d'étude y ont été positionnés en tant qu'utilisateurs.
<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Figure II.11 : Développeurs, utilisateurs et acteurs autour de l'outil OMEGAlpes. Source : auteur.</figcaption></figure>

### II.3.4.3. Positionnement par rapport à l'existant

Compte tenu des caractéristiques retenues pour OMEGAlpes, plusieurs outils de modélisation énergétiques apparaissent comme pertinents pour les pré-études. OSeMOSYS [212] et Energy Scope TD [195] sont des outils de modélisation open-source utilisant l'optimisation MILP et intégrant le couplage sectoriel, mais ils se concentrent respectivement sur les projets à long terme à grande échelle, et les systèmes à l'échelle nationale. A l'échelle du quartier, oemof [105], ficus [221], rivus [222] et Calliope [256] peuvent être utilisés. Rivus est bien adapté à l'optimisation des coûts des réseaux de distribution, tandis que ficus est développé pour la planification d'expansion de capacité, et la gestion du système d'approvisionnement énergétique distribué d'une usine. Oemof et sa bibliothèque interne solph, de même que Calliope, offrent quant à eux des générateurs de modèles.

Ficus, rivus et oemof utilisent la licence copyleft GNU GPL 3.0, tandis que OSeMOSYS, Calliope et Energy Scope sont développés avec la licence permissive Apache 2.0.

Parmi ces outils, certains disposent de caractéristiques et d'une interface graphique conviviales, mais aucun n'intégrait tous nos besoins dans la modélisation au moment du développement de OMEGAlpes : l'assemblage des différentes fonctionnalités recherchées, mais aussi des fonctionnalités spécifiques comme la modélisation du périmètre de responsabilité des acteurs pour les phases de négociations [122].

Des comparaisons à d'autres outils ont été réalisées : en interne avec la grille de lecture de Groissböck sur les fonctionnalités d'outils de modélisation énergétique [43], et par d'autres auteurs tels que Heider et al. [257] concernant les capacités de modélisation de flexibilité énergétique. Dans ces deux classements, OMEGAlpes se positionne dans la moyenne des outils existants, avec respectivement une position en 14ème sur 29, et 19ème sur 24. En outre, il obtient les niveaux maximaux en termes de Citation, Utilisation et Recherche de la procédure
CDUR [113] (Annexe 7). Un positionnement intéressant consisterait en l'application de la méthode récente de Berendes et al. [114] pour qualifier l'utilisabilité d'un outil.

### II.3.4.4. Retour d'expérience de développement

Le développement de OMEGAlpes a permis à l'équipe de monter en compétence sur :

- le développement d'un méta modeleur open source MILP pour systèmes énergétiques :

- connaissance sur l'état de l'art, les solveurs disponibles,

- mise en place d'une stratégie de modélisation,

- développement d'un formalisme,

- modélisation de cas d'études concrets,

- partage d'expérience et échanges avec d'autres disciplines.

- Le déploiement d'un projet open-source :

- compréhension des licences pour le code et les données,

- déploiement sur un espace de forge logicielle Gitlab, co-développement et prise en main de git.

Aussi, le travail d'état de l'art présenté dans la sous-section précédente a été réalisé en parallèle du développement de OMEGAlpes, et non en amont pour choisir entre développement propre et contribution. Le développement d'un outil propre a permis de tirer de nombreuses leçons et d'acquérir une visibilité auprès d'autres laboratoires et d'instances telles que l'ADEME dans le cadre du projet RETHINE au sein du projet Eco-SESA [251]. Toutefois la stratégie de développement de fonctionnalités spécifiques et de cas d'étude sans viser le développement d'un outil de référence, et la différence de moyens humains face à des équipes de développements d'outils comme oemof ou OSeMOSYS qui rassemblent de vastes équipes de dizaines de développeurs, laissent ouverte la possibilité de la contribution à d'autres outils de référence, sur la base des fonctionnalités spécifiques de OMEGAlpes et de l'état de l'art réalisé.

Comme on l'a évoqué concernant la stratégie de diffusion de OMEGAlpes, l'équipe se concentre surtout sur le développement de cas d'études et de modèles associés. Ce choix provient du constat que, si les outils peuvent faciliter et catalyser les processus de modélisation, seuls ils ne permettent pas de faire percevoir leurs intérêts et applicatifs pour les acteurs de l'énergie. Les outils s'inscrivent en effet dans un processus qui lie les pratiques, de l'open data à l'open access, **incarnés par des cas d'étude**. Ces cas d'études, plus compréhensibles, apparaissent comme de **véritables vecteurs de reproductibilité** pour les travaux de modélisation énergétique. Avant d'explorer ce constat dans le Chapitre III, la notion même de reproductibilité et ses incarnations doivent être discutées.

## II.4. Reproductibilité des processus de modélisation énergétique ouverte

### II.4.1. Reproductibilité des processus dans le milieu de l'énergie : cadrage

En 1995, Buckheit & Donoho [258] formulaient un slogan en s'appuyant sur les pensées du géophysicien Jon Claerbout sur la reproductibilité computationnelle :
> « Un article sur un résultat de calcul est une annonce publicitaire, pas de la recherche. La véritable contribution à la recherche est l'environnement logiciel complet, le code et les données qui ont produit le résultat »

Plutôt qu'une sentence absolue, ce slogan avait pour vocation de développer une discipline dans le partage des contenus de recherche mobilisant des outils informatiques, et a trouvé des échos plus récents, par exemple avec Ince et al. qui préconisent la mise à disposition des codes et environnements en plus des articles et données de recherche [259].

Aussi, mettre à disposition les différentes étapes d'un processus de modélisation énergétique permet d'en favoriser la reproductibilité. Mais la signification même de reproductibilité et sa différenciation avec la réplicabilité ne sont toutefois pas arrêtées et dépendent des disciplines [260,261]. La modélisation énergétique n'étant pas à proprement parler une discipline, elle n'est a priori pas rattachée à une définition donnée [262] : aussi un travail de cadrage s'impose pour ce domaine. Barba [260] différencie trois groupes existants dans la littérature et les disciplines pour les définitions de réplicabilité et reproductibilité :

* A : ne font aucune distinction entre les mots,

* B1 : « les mêmes données et mêmes méthodes donnent les mêmes résultat » correspond à reproduire, « de nouvelles données et/ou nouvelles méthodes dans une étude indépendante donnent les mêmes résultats » correspond à répéter

* B2 : vice-versa, « les mêmes données et mêmes méthodes donnent les mêmes résultat » correspond à répéter, « de nouvelles données et/ou nouvelles méthodes dans une étude indépendante donnent les mêmes résultats » correspond à reproduire.

Goodman et al. [99] appellent quant à eux à une meilleure caractérisation de la reproductibilité dans les domaines scientifiques. Pour cela, ils proposent un nouveau lexique pour la reproductibilité de la recherche :

* Reproductibilité des méthodes : fournir suffisamment de détails sur les outils et les données pour que les mêmes procédures puissent être répétées à l'identique.

* Reproductibilité des résultats : obtenir les mêmes résultats dans une étude indépendante en ayant suivi les mêmes procédures.

* Reproductibilité inférentielle : tirer les mêmes conclusions à partir de la réplication indépendante d'une étude, ou bien à partir d'une réanalyse de l'étude originale.

Ces définitions ont l'avantage de qualifier explicitement le terme reproductibilité [261], là où le sens de réplicabilité, répétabilité et reproductibilité est quasi-identique dans le langage courant, et implicite selon la discipline [263] voire l'interlocuteur.

Dans le milieu de la modélisation énergétique, les auteurs mentionnant la reproductibilité semblent appartenir aux différents groupes A [93], B1 [84] et B2 [171,262] distingués par Barba. Cela souligne la difficulté de la définition de la reproductibilité dans le domaine. En se basant sur la littérature, le Tableau 4 a été construit pour le travail de cadrage de cette section. Il présente une description et des illustrations des reproductibilités de Goodman et al. pour le domaine de la modélisation énergétique.
<table><caption>Tableau 4 : lexique de recherche reproductible de Goodman et al. [99] adapté au domaine de la modélisation énergétique. Source : auteur</caption><thead><tr><td>Reproductibilité</td><td>Description</td><td>Illustration</td></tr></thead><tbody><tr><td>Des méthodes</td><td>Fournir les données et modèles énergétiques avec leur version pour pouvoir répéter une étude à l'identique.</td><td>Mise à disposition des sources des données et du détail de la modélisation (mise en équation, hypothèses) dans un article, des matériels supplémentaires ou des métadonnées pour pouvoir répéter la procédure de modélisation à l'identique.</td></tr><tr><td>Des résultats</td><td>Obtenir les mêmes résultats à partir de la reconstruction d'un modèle énergétique avec le même ou un autre outil de modélisation.</td><td>Jupyter Notebook documenté avec les données d'entrée, le modèle utilisé et ses dépendances pour être capable de le relancer et obtenir les mêmes résultats, tout en gardant la possibilité de changer de modèle.</td></tr><tr><td>Inférentielles</td><td>Tirer les mêmes conclusions stratégique ou opérationnelle (dimensionnement, pilotage) en réanalysant le processus de modélisation énergétique original ou en en menant un nouveau.</td><td>Le processus de modélisation énergétique est mené à l'identique dans d'autres conditions (ensoleillement, mix énergétique, ... ) et les conclusions tirées quant aux indicateurs énergétiques, économiques, environnementaux ou sociaux sont cohérentes entre les deux analyses.</td></tr></tbody></table>

Un rapport de 2019 du Comité sur la Reproductibilité et Réplicabilité en Science [264] définit :

* La réplicabilité comme l'obtention de résultats cohérents entre des études visant à répondre à la même question scientifique, chacune d'entre elles ayant obtenu ses propres données. Cette définition se rapproche de la reproductibilité des résultats et de la reproductibilité inférentielle.

* La reproductibilité comme l'obtention de résultats cohérents en utilisant les mêmes données d'entrée, les mêmes étapes, méthodes et codes de calcul, et les mêmes conditions d'analyse. Cette définition se rapproche de la reproductibilité des résultats de Goodman.

Cette dernière définition de la reproductibilité est synonyme de définitions utilisées en informatique (i.e. la reproductibilité computationnelle [265,266]): elle apparaît comme adaptée pour la modélisation énergétique, qui consiste principalement en une activité computationnelle à l'environnement standardisé au degrés de contrôle élevé [263]. C'est cette définition qui sera adoptée par la suite lorsque le terme reproductibilité est utilisé seul.

La section précédente s'achevait sur la notion de cas d'étude comme bons vecteurs de reproductibilité dans le domaine de la modélisation énergétique. Ces cas d'études peuvent trouver comme supports les notebooks, des objets de plus en plus souvent mobilisés en pratique dans les mondes académiques et socio-économiques. Les notebooks comme supports
de cas d'étude pour la modélisation énergétique seront au cœur du Chapitre III. Aussi, la section suivante détaille l'histoire, la définition, les usages et les limites de ces objets.

### II.4.2. Les notebooks, des objets supports pour l'ouverture et la reproductibilité

#### II.4.2.1. *De la programmation lettrée aux notebooks*

Au début des années 1980, Donald Knuth propose le concept de programmation lettrée, qu'il résume en ces termes : « Au lieu d'imaginer que notre tâche principale consiste à indiquer quoi faire à un ordinateur, concentrons-nous plutôt sur l'explication de ce que nous voulons que l'ordinateur fasse auprès d'êtres humains » [267]. La programmation lettrée (*literate programming*) couple code et langage naturel (en plus des autres supports) : elle entremêle code et texte dans un document unique, pour en faciliter la lecture par les acteurs humains. C'est un nouveau paradigme qui permet de comprendre *pourquoi* un code a été développé, là où la documentation seule explique *comment* ce code fonctionne ou doit être utilisé [268]. La programmation lettrée prend forme à la fin des années 1980 avec des documents, les *computational notebooks* (que l'on nommera notebooks par la suite). Si les premières implémentations de notebooks restent des produits de niches, c'est le développement de solutions open-source qui en permettent un usage de plus en plus généralisé [269]. Ces solutions consistent en des environnements qui permettent d'exécuter des parties du notebook avec une visualisation immédiate des résultats et du texte formaté. Aujourd'hui Jupyter (initialement nommé IPython) est la plus populaire de ces solutions, même si de nombreux environnements existent pour les notebooks [270].

Concernant la sémantique utilisée, le terme *Jupyter Notebook* désigne à la fois le document et l'application qui l'exécute. On utilisera ici Jupyter pour désigner l'application, et notebook pour le document [271]. Par ailleurs nous faisons ici le choix d'employer le terme anglais notebook, proche de l'usage. Diverses terminologies peuvent toutefois être employées, de la traduction littérale (carnet computationnel) au néologisme (bloc-code) [272].

#### II.4.2.2. *Définition et usages des notebooks*

Les notebooks constituent des documents de programmation lettrée combinant code dans un langage de programmation textuel (e.g. Python, R ou plus récemment Julia), texte et résultats d'exécutions avec des visualisations et d'autres supports de médiation riches.
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Figure II.12 : Illustration des différents types de cellules dans un notebook. Source : auteur.</figcaption></figure>

Les notebooks sont composés de cellules, qui peuvent être de trois types, Markdown, code et brut [269,271] (Figure II.12) :

1. Une cellule Markdown contient du texte formaté selon le langage de balisage léger Markdown [273], compréhensible en texte brute tout en permettant un usage simplifié de fonctionnalités de mise en forme (format de texte, images, formules, etc.).

2. Une cellule de code contient du code exécutable utilisé pour produire des résultats, qui seront affichés directement en dessous. Sur la gauche, un compteur ([n°]) indique le numéro d'exécution de la cellule dans le notebook.

3. Une cellule brute contient du texte qui n'est ni du code, ni du texte formaté, utilisés pour de la configuration (e.g. convertir des cellules dans un autre format comme LaTeX). Ces dernières sont beaucoup moins employées et ne seront pas présentées ici.

Les notebooks permettent ainsi d'afficher et d'utiliser du code, mais aussi des données d'entrée et résultats sous formes numérique et graphique, voire même de mettre en place des interfaces utilisateurs (Figure II.13).
<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Figure II.13 : Exemple d'interface et cellule de résultat de notebook. Source : auteur [I].</figcaption></figure>

Les notebooks sont utilisés aussi bien dans l'industrie que le milieu académique, notamment dans le domaine de la science des données [269]. Ils apparaissent comme des outils prometteurs pour une plus grande ouverture des sciences [274] : d'une part pour la documentation et le changement de paradigme que permet la programmation lettrée adoptée dans ces documents, et d'autre part pour la reproductibilité des méthodes que les environnements tels que Jupyter permettent [271].

La programmation lettrée n'étant pas « forcée » dans les notebooks, son utilisation va dépendre des besoins des utilisateurs [275]. Ainsi les usages de notebooks peuvent être :

- exploratoires avec du prototypage et de l'analyse interne, et souvent peu d'explications par rapport au code.

- explicatifs pour le partage et la reproductibilité de résultats, qui sont parfois l'extension de premiers notebooks exploratoires.

Ces deux usages peuvent être en tension [276] : un notebook exploratoire permet de garder une trace linéaire et exhaustive de l'histoire de l'analyse, laissant notamment de la place aux résultats négatifs [277], mais peut s'avérer peu intelligible. Là où sa mise en forme et réorganisation pour le rendre explicatif, tronquera des éléments d'exploration peu fructueux. Concernant les notebooks explicatifs, les destinataires peuvent aussi bien être des collègues et pairs, étudiants, grand public ou encore son moi futur [275].

Aussi des bonnes pratiques peuvent être adoptées afin de répondre au mieux aux besoins de ces publics.
### II.4.2.3. Bonnes pratiques et fonctionnalités des notebooks

Pimentel et al. [271] ont synthétisé des recommandations de bonnes pratiques pour les notebooks. On peut notamment retenir l'usage :

- d'un titre court pour le notebook,

- de cellules Markdown de contexte au début, et d'explication à la fin

- de code organisé en classes et testé, associé à une version des dépendances dont les imports sont situés en début de notebook.

- de tests dans un environnement propre pour vérifier le fonctionnement des dépendances, avec une exécution du notebook en intégralité de haut en bas avant de la partager.

L'extension Jupyter Lab Julynter [271] permet de suivre au mieux ces recommandations pratiques. La mise en place d'un environnement dédié pour l'usage des notebooks est détaillée dans l'Annexe 8, et la section III.2.3.2 en présente un exemple concret.

En outre, privilégier des éléments éloignés du code source des modèles dans le notebook permet d'assurer une vision synthétique, luttant contre la surcharge d'information tout en maintenant un accès transparent vers les sources des modèles : c'est un compromis entre transparence et compréhensibilité, y compris pour des publics non-développeurs.

Concernant les fonctionnalités concrètes des notebooks, Lau et al. [269] présentent un espace de conception (« Design Space »), et la manière dont 60 solutions académiques et industrielles s'y positionnent (Annexe 9). Y sont formalisées les variations dans les fonctionnalités des notebooks suivant 10 dimensions regroupées en 4 étapes majeures :

1. l'import des données dans le notebook,

2. l'édition du code et la rédaction, ainsi que le versionnage et la collaboration,

3. l'exécution du code pour générer les résultats,

4. la publication des sorties du notebook.

Aussi, si de nombreux environnements aux fonctionnalités variées existent pour les notebooks (voir le Tableau 17 dans l'Annexe 9), des limites demeurent pour une utilisation facilitée et généralisée.

### II.4.2.4. Limites et perspectives pour les notebooks

Les notebooks apparaissent comme des objets intéressant pour documenter les processus de recherche par les académiques, et de bons vecteurs de reproductibilité de ces processus. Toutefois cette reproductibilité va également dépendre de la relation entre le notebook et l'utilisateur, pour qu'il ou elle puisse reproduire une analyse à travers son parcours dans le notebook. Aussi, au-delà de l'objet seul, les notebooks font face à plusieurs limites et difficultés d'utilisation, notamment documentées par Chattopadhyay et al. [278]. En reprenant les étapes de Lau et al. [269] évoquées précédemment, le Tableau 5 dresse un résumé de ces difficultés.
<table><caption>Tableau 5 : Résumé des difficultés dans l'usage de notebooks. Source : auteur d'après Chattopadhyay et al [278] et sources mentionnées.</caption><thead><tr><td>Étape</td><td>Difficultés</td></tr></thead><tbody><tr><td>1. Import des données</td><td><ul><li>Le chargement des données (notamment si volumineuses et multi-sources) peut être fastidieux et répétitif.</li></ul></td></tr><tr><td>2. Édition de code, rédaction, versionnage, collaboration</td><td><ul><li>La gestion du code se déroule sans interface dédiée, notamment pour l'import des dépendances.</li><li>Le versionnage des notebooks est dysfonctionnel [275], et l'archivage n'est pas facilité.</li><li>Partage et collaboration autour de notebook (e.g. résultats interactifs, édition collaborative) généralement non-supporté.</li></ul></td></tr><tr><td>3. Exécution du code pour générer les résultats</td><td><ul><li>Nombreux copiés/collés pour l'exploration et l'analyse, et délais voire erreurs lors de l'exécution de cellules.</li></ul></td></tr><tr><td>4. Publication des sorties du notebook</td><td><ul><li>La reproductibilité dépend grandement de l'environnement et des dépendances mis en place.</li><li>Le contrôle d'accès est un procédé manuel pouvant laisser fuiter des données sensibles en cas d'erreur.</li><li>L'utilisation des notebooks en tant que produits peut réclamer des compétences de développement qui dépassent celles des chercheurs.</li></ul></td></tr></tbody></table>

En particulier concernant les difficultés de versionnage des notebooks, qui apparaissent à la fois comme importantes, difficiles à gérer et réclamées par les académiques [276,278], elles s'expliquent car le versionnage (notamment via git) est d'abord conçu pour des fichiers lisibles par des acteurs humains. Or les notebooks sont des documents riches regroupant dans un seul fichier des éléments de code source, Markdown, HTML et images. Ce fichier au format JSON, sera lisible avec ses cellules via Jupyter, mais sa source est illisible pour des acteurs humains. Un élément de réponse face à cette limite des notebooks réside dans les pratiques : le développement ne doit pas être mené dans le notebook mais bien dans les outils de modélisation, comme cela sera présenté dans la section III.2.5.1. Malgré tout, du développement collaboratif autour de notebook peut advenir, aussi certains outils comme l'extension jupyterlab Git, nbdime ou ReviewNB<fnref n="15" /> permettent de faciliter cette tâche.

De manière générale, ces limites sont autant d'opportunités pour des développements futurs. De nombreuses extensions existent ou sont en cours de développement pour pallier ces difficultés [278], comme présentées dans l'Annexe 9. Toutefois un déploiement des différentes extensions peut s'avérer complexe d'une part à développer, et d'autre part à utiliser pour un public académique pas nécessairement formé en génie logiciel [231,279]. Aussi une perspective évoquée par Lau et al. consisterait en la mise en place d'une « grammaire » pour les notebooks,

<footnote n="15">¹⁵ Répertoires de jupyterlab Git : https://github.com/jupyterlab/jupyterlab Git ; nbdime : https://github.com/jupyter/nbdime ; et ReviewNB : https://github.com/ReviewNB</footnote>
permettant de piocher les extensions souhaitées dans une boîte à outil partagée. Une
perspective supplémentaire abordée par ces auteurs est d'élargir le groupe d'utilisateurs des
notebooks au-delà de la science des données, pour en percevoir d'autres usages et
développements possibles [269]. D'autres disciplines se sont d'ailleurs déjà emparées de cet
objet, avec par exemple le projet de démonstrateur Jupyter pour les sciences humaines et
sociales, Callisto [280]. Le chapitre suivant s'intéresse justement à la mobilisation des objets
notebooks dans la communauté académique de la modélisation énergétique, ainsi qu'au
contact d'acteurs de la société et du monde socio-économique.
## II.5. Bilan

Les **processus de modélisation énergétique ouvert** comprennent différents éléments :

données ouvertes → modèle énergétiques open-source → article scientifique open-access,

intégrant des hypothèses ainsi que le traitement ouvert des données. Le choix de l'ouverture de ces éléments doit être réalisé par leurs détenteurs selon le principe : aussi ouvert que possible, aussi fermé que nécessaire. L'ouverture est alors :

- **Juridique** avec un choix de licence ouverte adapté aux modes de diffusion souhaité et au type de ressources.

- **Technique** en respectant les principes FAIR : Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable, notamment au moyen de métadonnées et plateformes de versionnage, développement et archivage.

La stratégie de développement des outils de modélisation énergétique doit éclairer ces différentes questions :

- Quel est l'**objectif** lors du développement ?

- Dans quelle **phase d'étude** du système énergétique ?

- Quelles **fonctionnalités** et formalismes sont nécessaires ?

- Quelle **diffusion** du projet est visée ?

- Est-ce que des **outils existants** répondent à ces critères ?

Ainsi un choix devra être fait entre :

- Développement propre d'outil : avec un formalisme propre, un contrôle total de l'outil et une visibilité des équipes de développement.

- Contribution à des outils existants : pour réduire les efforts parallèles et rejoindre une communauté au service d'un outil de référence.

Pour faire ce choix, la stratégie doit bien être réfléchie et notamment les caractéristiques désirées de l'outil : approche de modélisation, échelles spatio-temporelles, vecteurs énergétiques, utilisabilité et aspects sociaux. Le développement de l'outil OMEGAlpes fournit un exemple réflexif de stratégie, où le développement propre a permis de tirer de nombreuses leçons mais s'est aussi privé d'une communauté plus vaste de développement. Ce sont finalement les cas d'études dans leur aspects perceptibles et reproductibles pour les acteurs qui sont privilégiés dans ce cadre.

Si la définition de la reproductibilité est plurielle, on entend ici par **reproductible** l'obtention de résultats cohérents en utilisant les mêmes données d'entrée, les mêmes étapes, méthodes et codes de calcul, et les mêmes conditions d'analyse. Les **notebooks**, des documents de programmation lettrée mêlant code et langage naturel, apparaissent alors comme des objets supports pour cette reproductibilité, à mobiliser en modélisation énergétique.
# Chapitre III

## La méthode ORUCE (Open and Reproducible Use Case For Energy) - Rendre les pratiques de science ouverte accessibles aux acteurs de l'énergie par le biais des cas d'étude

*Dans la mythologie égyptienne, l'œil d'Horus a une fonction de restauration de la complétude, de vision de l'invisible. [281]*

## SOMMAIRE

**Chapitre III** La méthode ORUCE (Open and Reproducible Use Case For Energy) - Rendre les pratiques de science ouverte accessibles aux acteurs de l'énergie par le biais des cas d'étude

79

Résumé du chapitre.................................................................................................................. 80

III.1. Des pratiques aux processus de modélisation énergétiques ouvertes.................. 81

III.2. La méthode ORUCE : ouvrir le processus de modélisation énergétique............ 81

III.2.1. ORUCE : définition et principes.................................................................... 81

III.2.2. Le processus ORUCE : des données brutes aux résultats.................................. 82

III.2.3. Un cas d'application simple de la méthode ORUCE : autoconsommation photovoltaïque d'un foyer.................................................................................................................. 83

III.2.3.1. Informations générales .................................................................................. 83

III.2.3.2. Gestion de l'environnement........................................................................ 85

III.2.3.3. Gestion des données........................................................................................ 86

III.2.3.4. Présentation du modèle énergétique et modélisation.................................. 87

III.2.3.5. Gestion des résultats .................................................................................... 88

III.2.3.6. Conclusion du cas d'étude ............................................................................ 89

III.2.4. Spécificités de la méthode ORUCE .................................................................... 89

III.2.4.1. Acteurs liés à la méthode ORUCE .................................................................. 89

III.2.4.2. Données archétypales, une entrée pour la méthode ORUCE .................... 90

III.2.4.3. Le cas d'étude : un objet d'échange intermédiaire et vecteur pérenne de capitalisation .................................................................................................................... 91

III.2.5. L'objet ORUCE........................................................................................................ 93
<table><tr><td>III.2.5.1.</td><td>Forme et formulation type pour l'objet ORUCE</td><td>93</td></tr><tr><td>III.2.5.2.</td><td>Deux types d'objets ORUCE : recherche et médiation</td><td>94</td></tr><tr><td>III.3.</td><td>Discussion et éléments de validation de la méthode ORUCE</td><td>96</td></tr><tr><td>III.3.1.</td><td>Discussion et limites de la méthode ORUCE</td><td>96</td></tr><tr><td>III.3.2.</td><td>Éléments de validation : transparence, reproductibilité et accessibilité</td><td>97</td></tr><tr><td>III.4.</td><td>Bilan et perspectives</td><td>102</td></tr></table>

## Résumé du chapitre

Ce chapitre présente la méthode ORUCE (Open and Reproducible Use Cases for Energy), pensée pour rendre les principes et les avantages de la modélisation énergétique ouverte accessibles. C'est un processus complet allant des données d'entrée jusqu'aux résultats en passant par les modèles, et bouclant avec les acteurs de l'énergie. La méthode se concentre notamment sur les cas d'étude comme bons vecteurs de capitalisation de la connaissance et de reproductibilité. La méthode ORUCE est présentée dans ses principes, ses étapes clefs, et sa forme. Un cas applicatif est proposé, avant de discuter des limites, éléments de validations et perspectives pour cette méthode.
### III.1. Des pratiques aux processus de modélisation énergétiques ouvertes

Dans les deux chapitres précédents, l'ouverture de la modélisation énergétique a été détaillée dans ses intérêts, notamment par rapport aux modèles propriétaires, et dans ses pratiques avec de nombreux exemples de projets et outils. Au-delà des outils, la modélisation énergétique ouverte s'incarne à toutes les étapes du processus de modélisation énergétique : les données et leur gestion, le choix des objectifs, méthodes et outils ainsi que les résultats et leur interprétation [34]. Chacune des étapes de ce processus est nécessaire pour bénéficier des avantages d'une recherche ouverte et reproductible. De plus, la modélisation énergétique ouverte fait elle-même face à différents défis qui ont été abordés précédemment, comme par exemple la surcharge d'information, ou plus généralement la considération des acteurs humains. Un enjeu majeur pour la recherche dans le domaine de l'énergie est alors l'ouverture des processus complets plutôt que la seule ouverture des ressources, ainsi que l'acculturation des publics académiques aux pratiques de science ouverte pour tout ce processus. Ce chapitre présente la méthode ORUCE : un processus de modélisation énergétique ouvert et reproductible, depuis les données brutes d'entrée jusqu'aux résultats et leur interprétation, qui vise à rendre les principes et intérêts de la modélisation énergétique ouverte accessibles aux chercheurs et chercheuses du domaine, ainsi qu'aux acteurs de l'énergie.

Les différentes visions de processus de modélisation énergétique abordées dans la section II.2.1.1 posent de premières pierres, et contribuent à l'élaboration de processus intégrés de modélisation énergétique ouverte. Bien souvent, c'est l'ouverture et la transparence qui sont mis en avant : la modélisation énergétique est ouverte légalement grâce aux licences ouvertes, techniquement grâce à l'accès en ligne, et financièrement de par la gratuité des contenus. Demeure alors la question de l'accessibilité en termes de compréhension par les acteurs de l'énergie et leur place dans ce processus, mais aussi de la reproductibilité des contenus. L'ouverture seule ne garantit pas la pérennité, la transmission de connaissances ou encore la capacité à appliquer les solutions énergétiques pour différentes conditions. En outre, les travaux cités sont souvent descriptifs de scénarios énergétiques ouverts appliqués à des échelles spatiales et temporelles élevées (e.g. avec des scénarios énergétiques nationaux horizon 2050), délaissant les échelles locales.

→ Ce chapitre propose un processus énergétique applicable pour des études énergétiques locales et en lien avec les acteurs, pensé comme ouvert et reproductible, et associé à des pratiques de mise en forme et des exemples concrets.

### III.2. La méthode ORUCE : ouvrir le processus de modélisation énergétique

#### III.2.1. ORUCE : définition et principes

ORUCE (pour *Open and Reproducible Use Case for Energy*) est une méthode s'appuyant sur la littérature autour de la modélisation énergétique ouverte et les travaux menés lors de cette thèse. Elle a été présentée à la conférence Building Simulation en 2021 [282]. ORUCE est pensée comme un processus transférable, qui vise à rendre les principes et intérêts de la modélisation énergétique ouverte accessibles quel que soit le modèle ou l'outil utilisé. La méthode se concentre notamment sur les cas d'études, ou *use cases*, comme bons vecteurs de capitalisation de la connaissance et de reproductibilité des études. La méthode ORUCE est présentée Figure