Solution d'analyse de données IA - Exploitez vos données bâtimentaires

Algorithme d'analyse de génération auto de demande d'intervention

Une plateforme d’analyse de données IA intégrée dans le BOS SpinalCom

Le Building Operating System (BOS) développé par SpinalCom ne se limite pas à l’agrégation de données contextualisées. Il embarque également un module Analytics, permettant de créer des modèles de calcul métiers directement sur la base des données contextualisées du bâtiment.

Les résultats produits sont stockés et peuvent ensuite être exploités via plusieurs voies :

Intégration dans un outil de BI (Power BI, Tableau, etc.),
développement sur mesure de dashboards intégrés dans le portail SpinalWall, assurant une ergonomie cohérente avec les autres modules SpinalCom,
synchronisation automatique avec d’autres applications.

Analyse de données IA : la donnée brute ne suffit pas

Dans l’univers du smart building, collecter de la donnée ne garantit en rien sa valeur. Pour générer un analytic pertinent, il faut que chaque donnée soit contextualisée : savoir à quel bâtiment, étage, pièce ou équipement elle correspond, quelle fonction elle remplit, avec quelle fréquence elle évolue, avec quelle autre donnée, elle est en corrélation etc.

Sans cette contextualisation, les modèles d’analyse sont inexploitables, et les projets d’intelligence artificielle échouent rapidement faute de structuration. C’est précisément ce que résout l’architecture SpinalCom, en fusionnant données immobilières, mobilières, temps réelles (OT) et transactionnelles (IT) dans une base graphe unifiée.

Base graphe vs base relationnelle, l’architecture fait la différence

De nombreuses solutions reposent sur des bases relationnelles où les points de mesure sont simplement “taggués”. Cela revient à étiqueter des milliers de post-it sans en connaître la logique d’ensemble. La base graphe de SpinalCom, elle, structure les relations entre chaque donnée (localisation, fonction, nature, historique…), ce qui permet :

de naviguer intelligemment dans le graphe pour créer des analyses complexes ;
de garantir la scalabilité des modèles IA déployés tout en leur fournissant des données de qualité ;
d’éviter les erreurs ou les redondances de calcul.

Analogie concrète

Base relationnelle avec tagging : un tableau Excel sans onglets ni formules, juste des colonnes remplies.

Base graphe SpinalCom : un graph de données, dans laquelle chaque capteur ou équipement est relié à tout son contexte et son historique.

Base relationnelle vs. Base graphe SpinalCom

Comparaison des approches de gestion des données

Critère	Base relationnelle avec taggage	Base graphe unifiée SpinalCom
Structuration	Tableaux plats + champs de tags	Relations explicites entre objets et événements
Contextualisation spatiale	Tag manuel “bâtiment”, “pièce”, etc.	Intégrée nativement via la hiérarchie du graphe
Compréhension métier	Peu lisible sans documentation	Navigation intuitive par relations (ex : capteur → local → étage)
Maintenance / scalabilité	Complexité croissante à mesure des évolutions, difficilement répétable	Adaptable dynamiquement, passage à l’échelle sans rupture du modèle, industrialisation facilitée
Interopérabilité OT/IT/immobilier	Cloisonnée par tables ou sources de données	Fusionnée dans une structure unifiée. Accès raccourcis aux informations par le biais des relations
Préparation aux analytics / IA	Nécessite un gros travail de mise en qualité et de mapping	Données contextualisées nativement, prêtes à l’usage analytique / IA
Temps de mise en œuvre des analytics	Long et instable	Court et fiable grâce au modèle commun
Cas d’usage typiques	Reporting statique, tableaux de bord simples	IA, maintenance prédictive, effacement, pilotage intelligent

Selon Gartner, les knowledge graphs ou bases de données graphes contextualisées sont devenus un élément central des architectures data modernes, car ils apportent le contexte et la sémantique indispensables à la réussite des projets d’IA. Contrairement aux bases relationnelles classiques, ils permettent de relier les données de manière intelligente, d’en extraire des insights fiables, et de rendre les algorithmes plus explicables, robustes et évolutifs.

Des bénéfices concrets pour vos projets d’analyse de données IA

Déploiement rapide d’analytics sur-mesure à partir des données du bâtiment.
Intégration fluide avec vos outils BI ou vos dashboards internes.
Préparation à l’IA grâce à une base de données propre et contextualisée.
Création de modèles de maintenance prédictive, d’effacement énergétique automatisé … directement exploitables, réutilisables.
Interopérabilité native avec tous les modules SpinalWall.

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Chiffres clés sur l’analyse de données IA

80 %

du temps passé sur un projet IA est consacré à la structuration des données (source : McKinsey)

85 %

des projets IA échouent à l’échelle faute de base de données contextualisée (source : Gartner)

Jusqu’à 30 %

de réduction des coûts de maintenance via des modèles IA prédictifs (source : Deloitte)

20 à 25 %

de consommation énergétique évitée grâce à l’effacement automatisé en temps réel (source : IEA Smart Buildings 2024)

Une roadmap IA ambitieuse, des cas concrets déjà en production

La plateforme SpinalCom est déjà utilisée dans des projets de maintenance prédictive, en analysant les historiques d’anomalies et de pannes pour anticiper les interventions critiques. La maintenance devient alors proactive en anticipant les problèmes avant qu’ils surviennent.

Notre roadmap IA inclut également :

le pilotage énergétique adaptatif, en fonction de l’occupation et du mix énergétique ;
des algorithmes d’effacement automatisé, pour optimiser la consommation et les appels de puissance ;
la détection d’anomalies temps réel, pour les environnements sensibles comme les hôpitaux, les aéroports, les datacenters …

Découvrez le potentiel de l’analyse de données IA pour vos bâtiments Vous souhaitez structurer vos données pour réussir vos projets d’analyse et d’intelligence artificielle ?

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