Un assistant virtuel personnalisé donne un coup de pouce à l’efficacité énergétique dans les foyers
De petits changements énergétiques peuvent faire une grande différence en matière de changement climatique. Des gestes apparemment anodins, comme régler les thermostats à une température plus élevée en été et plus basse en hiver ou débrancher les appareils lorsqu’ils ne sont pas utilisés, contribuent non seulement à réduire les émissions de carbone et à alléger la pression sur le réseau électrique, mais également à réduire le montant des factures d’énergie.
Des chatbots pourraient inciter à adopter un comportement plus économe en énergie
Le projet Eco-Bot, financé par l’UE, a dévoilé un système innovant qui encourage les consommateurs à mieux gérer l’énergie en fournissant des informations personnalisées sur leur consommation énergétique par le biais d’un chatbot. «Grâce à une interface frontale conviviale, le chatbot permet une communication transparente plus naturelle et interactive que celle offerte par les applications mobiles traditionnelles», souligne Stephanos Camarinopoulos, coordinateur du projet. Malgré son pouvoir de sensibilisation des consommateurs au sujet des appareils les plus énergivores et des comportements à adopter pour économiser l’énergie, la technologie des chatbots dédiés à l’efficacité énergétique demeure peu présente dans le secteur de l’énergie. Eco-Bot a voulu combler cette lacune en exploitant les méthodes existantes de surveillance non intrusive de la charge (également connue sous le nom de désagrégation de l’énergie) et l’analyse avancée des données énergétiques afin de décomposer la consommation d’énergie au niveau de l’appareil et de la communiquer par l’intermédiaire de l’interface du chatbot.
Donner un sens aux comportements responsables en matière d’efficacité énergétique
Un des éléments importants de la technologie Eco-Bot est son modèle chargé de classer les clients en fonction de leurs motivations à adopter un comportement économe en énergie. Ce modèle repose sur des techniques d’exploration de données à plusieurs variables: les informations provenant d’utilisateurs existants permettent de créer un ensemble d’apprentissage afin que le modèle puisse déterminer la classification appropriée d’un nouvel utilisateur et l’affecter au segment adéquat. Pour assurer le bon fonctionnement du modèle dans l’application, les chercheurs ont préparé des stratégies d’engagement adaptées à différents types de consommateurs. Les consommateurs sont classés dans les catégories suivantes: idéalistes écologiques, écologistes en herbe, économes dévoués, opportunistes et indifférents. «Assigner l’utilisateur à un segment particulier équivaut à sélectionner un ensemble de recommandations adaptées au profil de chacun destinées à économiser l’énergie et améliorer l’efficacité énergétique», fait remarquer Stephanos Camarinopoulos. «Plus Eco-Bot apprend à connaître un utilisateur, plus celui-ci a de chances d’obtenir des recommandations précieuses et personnalisées sur la meilleure manière d’améliorer son comportement énergétique.» Pour des recommandations encore plus ciblées, le modèle comportemental est également combiné à des facteurs supplémentaires tels que le revenu et le type de résidence de l’utilisateur. «Les consommateurs qui ont une perception plus claire de leur consommation d’énergie sont plus susceptibles de maintenir leur comportement écoénergétique. Une plus grande sensibilisation pourrait ouvrir la voie à des modes de vie plus économes en énergie», ajoute Stephanos Camarinopoulos.
De nombreuses recommandations et alertes relatives à la consommation d’énergie
Les recommandations fournies par Eco-Bot sont abondantes et concernent divers aspects et appareils ménagers. Le système utilise, par exemple, les données recueillies par le compteur intelligent pour informer l’utilisateur du niveau actuel de consommation d’énergie et de la facture estimée en fonction de ce modèle. Il fournit également une ventilation de la consommation d’énergie en indiquant les principales zones d’utilisation. L’utilisateur dispose d’une vision plus claire de l’évolution de sa consommation d’énergie au fil du temps. Il est également guidé dans ses choix d’appareils à haut rendement énergétique, et est informé des économies qu’il peut réaliser en achetant un nouvel appareil et de son délai d’amortissement. En permettant de définir des objectifs d’efficacité énergétique, le système aide l’utilisateur à suivre ses progrès dans ce sens. La technologie a été validée par des projets pilotes à grande échelle réalisés dans toute l’Europe. «Bien que la pandémie de COVID-19 ait affecté la consommation d’énergie des utilisateurs dans tous les pilotes, les résultats ont démontré qu’Eco-Bot avait incité les utilisateurs résidentiels et commerciaux à améliorer leur comportement en matière de consommation d’énergie en appliquant les recommandations fournies et en investissant dans des appareils plus efficaces sur le plan énergétique», conclut Stephanos Camarinopoulos.
Mots‑clés
Eco-Bot, consommation d’énergie, recommandations, appareils, chatbot, efficacité énergétique, exploration de données
