.avif)
.png)
.png)
Les intelligences artificielles qui génèrent du texte, traduisent des langues ou rédigent des articles en quelques secondes… Tout ça, c’est grâce aux LLM (Large Language Models).
Mais concrètement, un LLM, c’est quoi ? Comment ça fonctionne ? Et surtout, comment ça peut transformer des secteurs comme la rénovation énergétique ?
On vous explique tout.
C’est quoi un LLM ?
Un LLM, ou Large Language Model, est un modèle d’intelligence artificielle spécialisé dans le traitement et la génération de texte en langage naturel. En clair, c’est une IA qui comprend, analyse et rédige du texte avec un niveau de fluidité impressionnant.
Son secret ? Une immense quantité de données textuelles et des algorithmes d’apprentissage basés sur le deep learning.
Pour simplifier : imaginez une machine qui aurait lu des millions de livres, d’articles et de discussions en ligne, et qui serait capable d’écrire un texte cohérent à partir de tout ce qu’elle a appris.
Ces modèles sont derrière des IA comme ChatGPT, Deepseek ou Claude, qui sont capables de répondre à des questions, générer du contenu et même imiter un style d’écriture précis.
Ça sert à quoi un LLM ?
Les LLMs sont partout, et leurs applications sont aussi variées que puissantes :
Génération de texte : articles, résumés, emails, scénarios, code informatique… tout y passe.
Traduction automatique : plus rapide et plus fluide que jamais.
Assistants virtuels & chatbots : service client, FAQ dynamiques, outils conversationnels.
Analyse de texte : compréhension de documents, synthèse d’informations, extraction d’entités clés. Dans la rénovation énergétique, on peut citer La bonne réponse qui fournit via un chatbot une validation de vos documents.
En clair, un LLM, c’est une machine qui transforme les mots en intelligence artificielle. Et dans des domaines techniques comme la rénovation énergétique, ça change complètement la donne.
Différence entre Machine Learning et LLM
Les LLMs sont une branche spécifique du Machine Learning. Mais attention, il y a une différence majeure :
Le Machine Learning classique : il apprend à partir de données structurées pour résoudre une tâche précise (exemple : reconnaître un chat sur une image).
Un LLM : il est entraîné sur des masses de texte pour comprendre et générer du langage naturel, ce qui lui permet d’être polyvalent.
Un modèle de Machine Learning peut être ultra-performant sur une seule mission.
Un LLM, lui, peut jongler entre plusieurs tâches et s’adapter à différents contextes.
Le Machine Learning appliqué à la rénovation énergétique
La rénovation énergétique, un casse-tête pour les particuliers
Trouver des infos fiables, comprendre son Diagnostic de Performance Énergétique (DPE), savoir quels travaux sont pertinents… c’est un parcours du combattant.
Les simulateurs classiques ? Trop vagues, souvent limités à quelques recommandations générales.
Les diagnostics sur place ? Indispensables, mais longs et coûteux.
C’est là que l’IA entre en jeu.
Simuler la rénovation énergétique d’un logement grâce à l’IA
Avec l’IA, il devient possible de prévoir la performance énergétique d’un logement à distance, sans intervention physique.
Le simulateur kelvin° permet à un particulier d’obtenir une estimation rapide et fiable des travaux à prévoir, juste à partir d’une adresse.
Comment ça marche ?
- Géostatistique & open data : analyse des caractéristiques du bâti grâce à 20+ bases de données.
- Vision par ordinateur : détection automatique des matériaux et équipements à partir d’images satellites et de photos.
- Modélisation 3D : génération d’un jumeau numérique thermique pour calculer la performance énergétique actuelle et projetée.
- IA & Machine Learning : simulation de plusieurs scénarios de rénovation pour optimiser le gain énergétique.
Résultat : des recommandations sur mesure, précises et exploitables immédiatement.
Comment kelvin° a construit son moteur d’IA ?
L’IA, c’est puissant. Mais sans données solides et expertise métier, ça ne sert à rien.
kelvin° a donc combiné data, intelligence artificielle et ingénierie thermique pour créer un moteur unique, capable d’évaluer de manière fiable et rapide le potentiel de rénovation d’un logement.
- Analyse du logement (IA x Open Data)
20+ bases de données interrogées pour récupérer toutes les infos sur le bâti, l’environnement, la consommation énergétique…
L’IA croise ces données pour produire un modèle spécifique au logement concerné. Pas de simple estimation statistique, mais une vraie analyse sur mesure.
- Images satellites & modélisation 3D
L’IA analyse les photos satellites, cadastre, et données géostatistiques pour générer un jumeau numérique thermique du logement.
Résultat : une simulation énergétique ultra-réaliste, capable de prédire l’impact des rénovations.
- IA x 3CL-DPE : le calcul thermique intelligent
kelvin° a entraîné son IA pour répliquer le calcul du DPE réglementaire et estimer précisément la classe énergétique avant et après travaux.
Un modèle de simulation précis, qui s’adapte aux particularités de chaque logement.
- Génération de scénarios de rénovation (Data Science x Bâti)
L’IA ne se contente pas de dire "isolez mieux" ou "changez de chauffage".
Elle propose des scénarios de rénovation optimisés en tenant compte :
- Des contraintes du bâti (matériaux, exposition, état général).
- Des objectifs du propriétaire (budget, gains énergétiques souhaités).
- Des réglementations locales (zones historiques, copropriétés…).
Fini les recommandations génériques ! Avec kelvin°, chaque scénario est personnalisé et réaliste.
Pourquoi ça change tout ?
Avant, la rénovation énergétique était un processus lent, coûteux et opaque.
Avec l’IA, on passe à une approche rapide, accessible et fiable :
Les particuliers ont enfin des infos claires et personnalisées sur leur projet.
Les professionnels qualifient mieux leurs prospects et évitent les déplacements inutiles.
La massification de la rénovation devient possible grâce à des outils ultra-performants.
En combinant IA, data et expertise métier, kelvin° révolutionne la rénovation énergétique.
Alors, prêts à passer à l’IA pour vos projets de rénovation ?
