TENDANCE. Coûts de maintenance réduits, risques maitrisés, durée de vie prolongée… comment une base de données élargie et des algorithmes prédictifs auto-apprenants permettent-ils d’optimiser son patrimoine ? Pour y répondre, RCL a rencontré Rémy Jacquier, Directeur général d’Oxand, leader européen de la PredTech’ spécialisée dans la gestion prédictive et l’optimisation durable de la performance des actifs immobiliers et des infrastructures.

 

RCL : Qu’est-ce qui caractérise le patrimoine Français ?

Rémy Jacquier : Sa grande hétérogénéité : logements, bâtiments administratifs et techniques, monuments historiques, voierie… une grande diversité d’actifs qui s’inscrivent dans le temps et qui ont été, historiquement, appréhendés dans une logique de « commodités » donc d’usages. Or aujourd’hui, on découvre que ce patrimoine a une valeur et donc qu’il faut l’entretenir. Et pour bon nombre de bâtis, il y a urgence. D’abord parce qu’ils représentent, pour certains, un risque et je pense aux ponts, mais aussi parce qu’ils sont source de dépenses incontrôlées et enfin parce qu’ils véhiculent l’image du territoire ou celle  d’une administration en terme de services et de qualité d’accueil. Cette prise de conscience s’est accélérée avec « le Plan Climat » qui a révélé que finalement, ce patrimoine peut être une source d’économies énergétiques non négligeables. A condition qu’il soit entretenu. il faut donc que l’Etat et les collectivités anticipent mieux le cycle de vie de leurs actifs mais au delà de la simple conformité réglementaire. Ce qui demande une approche méthodique rigoureuse pour garantir une meilleure gestion de la maintenance et des travaux de réfection. Car en pilotant minutieusement son patrimoine, on divise par trois les dépenses de gestion patrimoniale et de réfection. D’où encore une fois, l’intérêt d’anticiper.

 

RCL : Quel est l’état du patrimoine en France ?

RJ : Le patrimoine se dégrade dangereusement. On utilise souvent la « dette grise » comme indicateur avancé du retard de rénovation que l’Etat ou les collectivités locales accumulent. Et ces dernières années, cette « dette grise » ne fait qu’augmenter, en dépit des efforts de rénovation ici et là qui ne font que stabiliser le niveau de dégradation. Concernant l’état des ponts en France souvent pointés du doigt, leur niveau de dégradation est même très inquiétant alors que les budgets alloués pour leur réfection sont bien trop faibles pour inverser la tendance. Sur l’ensemble des bâtis en France, la tendance est la même et il faut une véritable prise de conscience accompagnée d’un plan d’actions pour stopper la dégradation tendancielle des bâtiments.

 

RCL : Cette prise de conscience s’opère t-elle ?

RJ : La nécessité d’accélérer la cadence fait son chemin pour deux raisons : d’abord, le décret tertiaire impose aux collectivités de se doter d’une trajectoire patrimoniale qui se traduit par des objectifs clairs de décarbonisation. C’est un élément fort de la prise de conscience. Et puis, bon nombre d’élus s’inscrivent aujourd’hui dans une logique de moyen-long terme, avec une volonté affichée de valorisation de leur patrimoine qui contribue à l’identité de leur commune ou de leur ville.

 

RCL : Quelle politique préventive faut-il mettre en place ?

RJ : Tout d’abord, il y a deux écueils à éviter : le premier est de vouloir tout instrumenter en installant des capteurs un peu partout. Ce mode de pilotage coûterait une fortune et ne serait pas raisonnable. Le deuxième à éviter et de ne rien prévoir sans une vision complète des actifs. Ce qui sous-entend, qu’avant d’agir sont menées de campagnes d’audit longues et coûteuses. Et entre temps, le patrimoine continue de se dégrader. Aujourd’hui, grâce à des modèles prédictifs, on peut optimiser les actifs immobiliers et les infrastructures.

Mais la particularité de ces base de données qui alimentent les modèles est son intelligence, grâce aux algorithmes prédictifs auto-apprenants. À la quantité des « Big Data », le modèle privilégie la qualité des « Smart Data ». Cela permet de se concentrer sur les informations réellement importantes pour la région ou le département. Les utilisateurs vont profiter des modèles de prédiction, alliés à leurs propres données. De cette manière, ils peuvent améliorer leur utilisation des données, la qualité de leur simulation et la gestion de leurs actifs. Ainsi, que ce soit pour des infrastructures privées ou publiques, les algorithmes sauront répondre aux besoins de chacun. Avec quelques données clés, il est donc possible aujourd’hui de prévoir l’évolution dans le temps en terme d’énergie, d’émissions carbones, les dépenses de maintenances et de travaux. Cette smart data peut éclairer ainsi la décision de l’élu ou du DGS.

 

RCL : Peut-on déjà mesurer les effets positives de cette gestion plus intelligente des actifs ?  

RJ : Oui. Cette gestion plus intelligente et automatisée des actifs joue un rôle économique mais également écologique. Car parmi les 30% d’économie constatés, il y a les économies d’énergie. Des structures mieux gérées, ce sont des structures plus durables.

 

Propos recueillis par Danièle Licata.

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