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Comme nous le savons, la qualité de l'air intérieur (QAI) a un impact direct sur notre santé et notre bien-être. L'exposition à des niveaux élevés de polluants peut entraîner des effets négatifs qui pourraient être évités grâce à une approche plus avancée. Dans ce contexte, l'intelligence artificielle (IA) émerge comme un outil clé pour passer de la simple surveillance à des solutions prédictives.
Chez inBiot, nous menons des recherches et développons des technologies basées sur l'IA permettant non seulement d'analyser les données sur la qualité de l'air, mais aussi d'anticiper les problèmes potentiels et de proposer des mesures avant qu'ils ne surviennent. Bien que nos dispositifs n'intègrent pas encore ces capacités avancées, nous travaillons activement à leur intégration future.
La transition des méthodes traditionnelles vers des modèles prédictifs basés sur l'IA est l'un des grands défis que nous relevons. Jusqu'à présent, l'analyse des données sur la QAI s'est principalement appuyée sur des modèles statistiques classiques, utiles mais limités face à la complexité des environnements intérieurs.
En utilisant des algorithmes de Deep Learning, tels que les réseaux neuronaux récurrents et convolutifs, nous avons entamé des recherches nous permettant d'identifier des schémas complexes entre les variables et de prédire les comportements futurs. Par exemple, nous explorons comment anticiper les augmentations des niveaux de CO₂ dans des espaces clos comme les salles de classe, ce qui permettrait d'implémenter une ventilation avant d'atteindre des niveaux nocifs. Bien que prometteuses, ces capacités sont encore en phase de développement et de validation.
L'IA ouvre également des opportunités pour élargir la portée des solutions liées à la QAI. Nous travaillons sur une étude pilote qui utilise les données environnementales collectées par nos dispositifs pour estimer le niveau d'occupation d'un espace sans recourir à des capteurs physiques invasifs tels que les caméras ou les radars. Cette approche s'appuie sur les schémas des variables environnementales, comme le CO₂, pour offrir un outil efficace et non intrusif pour la gestion des capacités d'accueil.
Des dispositifs qui optimisent automatiquement la qualité de l'air aux systèmes de gestion intégrée pour les bâtiments intelligents, l'IA a le potentiel de révolutionner la manière dont nous gérons les environnements intérieurs.
Chez inBiot, nous sommes engagés dans cette vision à long terme. Grâce au soutien du gouvernement de Navarre, dans le cadre de l'appel à projets « Doctorats industriels 2021 », nous poursuivons nos recherches pour transformer ces idées en solutions pratiques. Ce travail nous place à l'intersection de la science, de la technologie et de la durabilité, avec pour objectif de poser les bases d'un avenir plus sain et plus intelligent.
