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Piscine publique : l’IA au service de la performance énergétique

02 décembre 2025
Un webinaire a présenté concrètement comment l’IA prédictive peut devenir un véritable levier de performance énergétique, à travers la solution Hi !Eco Conso.
Aujourd’hui, les collectivités font face à différents défis énergétiques concernant la gestion de leur(s) piscine(s) publique(s) : équipement très énergivore (20 fois plus qu’une école), une hausse moyenne des coût de l’énergie depuis 2021 et une obligation réglementaire à respecter (- 40 % d’économie d’ici 2030 pour le décret tertiaire et mis en place de systèmes intelligents avant 2027 pour le décret BACS).
Ainsi, dans un webinaire, les responsables de la solution Hi ! Eco Conso ont montré que l’intelligence artificielle ouvre une nouvelle voie pour relever le défi de maîtriser leurs consommations énergétiques sans détériorer la qualité du service rendu. Ces obligations demandant un changement de paradigme et un plan d’actions pour :
-baisser les consommations ;
-automatiser les systèmes ;
-augmenter la qualité du service et le confort ;
-optimiser le coût global.

Collecte datas, analyse prédictive et régulation

Parmi les outils disponibles pour mettre en place une meilleure gestion de sa piscine, il y a l’Intelligence Artificielle (IA) prédictive (à ne pas confondre avec l’IA générative). Elle est entièrement maîtrisée par l’algorithme qui la fait fonctionner et repose sur les fréquentations, élément indispensable dans la gestion d’une piscine publique.
Grâce à la solution Hi! Eco Conso, à partir de données déjà disponibles dans vos équipements (fréquentation, météo, calendriers scolaires, etc.), il devient possible de :
-anticiper les pics d’usage ;
-adapter automatiquement les consignes techniques (chauffage, ventilation, filtration…) ;
-réduire les consommations sans compromis sur le confort ;
-atteindre jusqu’à 30 % d’économies d’énergie, selon les configurations.
La mise en place est simple : collecte des données, analyse prédictive via l’IA et régulation en temps réel (connexion sur GTB existante avec suivi continu et rapport automatisé). Il est possible d’atteindre 30 % d’économie d’énergie avec un retour sur investissement de 12 mois maximum.
 

Des économies d’eau et d’air

Ces analyses prédictives ont des conséquences directes sur la gestion du pilotage CVC (chauffage, ventilation, climatisation) et les économies que cela peut générer (pour éviter les appels de puissance par exemple) :
-courbe prédictive des fréquentations ;
-prévision des besoins thermiques à venir ;
-ajustement ou recommandation de consignes pour anticiper la demande réelle (manuelle ou automatique) ;
-motivation de l’équipe technique à la recherche de performance.
En outre, les responsables de la solution Hi ! Eco Conso ont insisté sur le fait que l’IA ne remplaçait en aucun cas les équipes techniques : elle les aide à piloter plus juste, plus tôt et plus simplement.

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