V-Kallpa

Otrzymane : są to wszystkie innowacje oferowane Team for the Planet poprzez formularz zgłoszeniowy innowacji.

V-Kallpa aide les bâtiments professionnels (mairies, hôpitaux, hôtels, usines) à réduire leur facture d'énergie de 5 à 15 %, sans installer aucun compteur supplémentaire. La plateforme repose sur trois blocs. D'abord l'action : elle transforme les données des compteurs existants en plan d'action concret, en identifiant où le bâtiment surconsomme et quoi régler pour économiser, avec un accompagnement jusqu'à la mise en place. Ensuite le non intrusif : une intelligence artificielle sépare la consommation par usage (chauffage, climatisation, autres équipements) sans ajouter le moindre compteur, un peu comme reconnaître chaque instrument dans un orchestre à partir du son global. Cette technique s'appelle le NILM. Enfin la maintenance prédictive : en surveillant ces usages en continu, la plateforme détecte les dérives avant qu'elles ne deviennent des pannes, un apport précieux pour les sites avec beaucoup de froid ou de climatisation. Pour le climat, l'impact est direct, puisque le chauffage et la climatisation comptent parmi les plus gros postes d'émissions de CO2 des bâtiments : réduire cette consommation, sans travaux, permet d'agir à grande échelle et tout de suite.

Sektor biznesowy
Buildings
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Data przedłożenia 31 lipca 2026 Miejsce rozwoju Toulouse, Francja

Projekt w szczegółach

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Jaki problem został rozwiązany?

Le chauffage et la climatisation des bâtiments tertiaires et industriels pèsent lourd dans leur consommation d'énergie. Pourtant, les gaspillages restent invisibles : les responsables énergie manquent d'une vision fine de ce qui consomme, poste par poste. Les solutions de mesure classiques demandent d'installer de nouveaux capteurs, ce qui ralentit le déploiement à grande échelle, alors qu'il faut agir vite sur le parc de bâtiments existant.

W jaki sposób został rozwiązany?

La plateforme se connecte aux compteurs déjà en place, sans aucune installation supplémentaire. Une intelligence artificielle applique une technique de désagrégation (NILM) qui sépare la consommation par usage, chauffage, climatisation, autres équipements, à partir du seul signal du compteur général, un peu comme reconnaître chaque instrument dans un orchestre à partir du son global. Sans matériel à poser, le déploiement va vite sur de nombreux bâtiments. Les données sont croisées avec les degrés-jours pour repérer les dérives de chauffage et de climatisation, et transformées en plan d'action chiffré. Une maintenance prédictive détecte aussi les pannes avant qu'elles ne fassent grimper la consommation.

Czym różni się to rozwiązanie?

Les plateformes comme Advizeo, Deepki ou Citron s'arrêtent à la visualisation : elles recueillent la donnée des compteurs et l'affichent, un peu comme le ferait déjà le fournisseur d'énergie. Elles ne vont pas chercher les dérives énergétiques qui se cachent dedans, chauffage qui tourne la nuit, climatisation mal réglée, contrat mal dimensionné. V-Kallpa fait ce travail d'analyse à la place de l'utilisateur, et transforme chaque dérive détectée en action concrète et chiffrée. Sans matériel supplémentaire à poser, et avec une maintenance prédictive qui détecte les pannes avant qu'elles n'aggravent la consommation.