EcoGen

Logiciel d'écoconception générative

La phase d’esquisse architecturale est cruciale parce qu’elle détermine les principaux choix du projet, et qu’on y prend des décisions qui auront une incidence majeure dans un grand nombre de performances de l’édifice. Or, la plupart des outils de calcul d’éco-performance des bâtiments sont plus appropriés pour décrire, simuler ou mesurer une solution détaillée que pour aider à la formulation et à l’évaluation d’une esquisse.

L’un des objectifs de nos travaux fût d’instrumenter la phase initiale de recherche formelle et constructive, pour améliorer la prise en compte d’aspects performantiels pour des bâtiments éco-responsables, dans un environnement contraint. En 2011, avec le lancement du projet ANR EcCoGen (qui questionnait la capacité des outils génératifs évolutionnaires à favoriser la créativité des architectes), nous avons cherché à développer une méthode et un outil original d’assistance à la créativité dont le fonctionnement relevait de mécanismes évolutionnaires, intégrant des dimensions performantielles (bioclimatique, d’ambiance, fonctionnelle, sensible) favorisant une conception passive. L’outil n’avait pas vocation à supplanter l’expertise du spécialiste, mais à fournir à l’architecte les moyens d’anticiper de possibles déficiences et à proposer des morphologies performantes et originales.

Cependant, concevoir un outil évolutionnaire d’aide à la décision en phase d’esquisse, accessible aux architectes, nécessitait d’élaborer des algorithmes suffisamment robustes pour fonctionner à partir de problèmes et de données incomplets ou imprécis, mais aussi suffisamment rapides pour évaluer de grandes quantités d’instances en temps interactif, et diminuer fortement les temps de latence auxquels est soumis l’utilisateur dans ce genre d’environnement.

Les performances qu’on envisageait de traiter étaient regroupées en 3 pôles (énergie, confort, coûts) : apports solaires, compacité, besoins de chauffage, apports de lumière naturelle, confort estival, coût global durant le cycle de vie. Mais il n’était pas trivial de proposer des outils d’évaluation simplifiés, les verrous et risques étant nombreux, surtout sur le volet modélisation physique. Nous avons mis en œuvre plusieurs mécanismes d’évaluation basés sur des approximations ou des modélisations statistiques et combinatoires (via l’utilisation de polynômes de régression). Et, grâce au développement parallélisé d’algorithmes optimisés, on a pu atteindre en 2015 des temps d’évaluation de l’ordre du millième de seconde, favorisant l’exploration de très nombreuses solutions en temps interactif.

En détail

EcoGen est un logiciel d’écoconception générative développé entièrement au laboratoire MAP-Aria. Destiné à aider son utilisateur à élaborer des solutions architecturales éco-performantes, il est adapté aux toutes premières phases de la conception (fig.1), là où se prennent les décisions les plus impactantes, dans un contexte urbain et climatique donné. Outil interactif d’optimisation bioclimatique multicritère, il permet de composer les formes générales d’un édifice au sein d’un immense espace de possibles, en fonction de différents critères qui garantissent un niveau de performance suffisant au regard des exigences environnementales. Prototype assez avancé de design génératif architectural, disposant d’une interface plutôt conviviale, il est désormais à l’étude pour une extension à l’écoconception d’îlots urbains.

EcoGen n’a pas été envisagé uniquement pour la recherche de formes architecturales, mais comme un assistant, source de propositions et de données analytiques, épaulant le concepteur en phase de création. C’est un logiciel rapide, puissant, interactif, intuitif, alliant calcul de performances et aide à la conception dans les phases amont d’un projet, proposant des solutions aux composantes fonctionnelles, techniques et environnementales.

Sur le plan institutionnel, il fait l’objet en 2012 d’une labellisation par le Labex IMU « Intelligences des Mondes Urbains ». Enfin, depuis 2017, il est déposé auprès de la SATT Lyonnaise Pulsalys et bénéficie d’une protection juridique, validant ainsi plusieurs années de recherches, d’expérimentations et de publications.

Figure 1- L’esquisse dans les phases de conception du projet

EcoGen est composé de quatre modules : une interface, un générateur de formes, un algorithme génétique interactif et un moteur d’évaluation des performances. Il est développé sur deux environnements logiciels distincts qui communiquent entre eux de manière optimisée (procédé smart transfer, développé à MAP-Aria). Le premier est Processing, une API en JAVA du MIT, et le second est Evaluation_Server, une console de calcul des performances développée à MAP-Aria en C++ / OpenMP. EcoGen ne fonctionne pour l’instant que sur environnement Windows. C’est un produit autonome, ne s’appuyant sur aucun logiciel à licence payante.

EcoGen stimule la créativité de l’architecte en phase d’esquisse de projet par la proposition de solutions contextualisées à son programme, évolutives, répondant à des analyses de performance, et lui permettant de faire des choix parmi un éventail de possibilités souvent trop large pour être examiné de manière exhaustive et en temps forcément limité.

Ses composants ayant été conçus pour réduire la dissociation des phases de création et d’optimisation post-conception par la mise en place d’un processus continu et graduel, il est capable de faciliter le dialogue avec des bureaux d’étude en ingénierie.

Mais contrairement à la plupart des outils d’ingénierie du bâtiment, il n’est pas un logiciel de contrôle a posteriori. Il ne prétend pas non plus remplacer l’architecte : son volet génératif est destiné à l’aider à élaborer progressivement des solutions éco-performantes mais aussi personnalisées, en tenant compte de multiples choix effectués au sein d’un processus évolutionnaire. L’utilisateur peut ainsi orienter et guider la recherche de solutions satisfaisantes en ayant conscience des performances atteintes ou selon des choix subjectifs (esthétiques, fonctionnels).

Enfin, il ne traite pas de la constructibilité des solutions produites : ce qui lui laisse plus de liberté pour générer des formes non habituelles. Au final, c’est toujours à l’architecte de se les approprier pour en faire, s’il le souhaite, des édifices constructibles, et faire preuve de créativité à partir de la matière qu’amène EcoGen.

Les mécanismes génératifs fondent leur développement sur les travaux menés en Intelligence Artificielle et en Vie Artificielle depuis les années 80 (Hensel, 2008, 2010). Ils présentent des intérêts non seulement dans l’élaboration de produits ou artefacts, mais aussi dans l’élaboration des processus de création. La particularité de ces dispositifs repose sur le fait que le designer ou l’artiste ne manipule pas l’objet en cours de conception mais le système génératif : grammaire de forme, ensemble de règles, programme informatique, machine ou autres mécanismes procéduraux présentent un certain degré d’autonomie dans l’élaboration de la forme finale.

Ces méthodes ont connu un intérêt croissant avec le développement des outils numériques d’assistance de la conception, car, induisant des logiques génératives de recherche de forme elles participent à une exploration d’un espace de solutions. Elles deviennent alors des outils d’assistance à la conception, support à l’émergence et à la créativité.

Enfin, la modélisation générative est convoquée dans les phases de conception lorsque la recherche de solutions est rendue difficile par le nombre et l’hétérogénéité des paramètres caractérisant ces solutions. Lorsqu’il s’agit, en plus, d’optimiser les solutions, au regard de certains critères définis, on utilise souvent des méta-heuristiques, qui sont pour la plupart bio-inspirées, comme les colonies de fourmis, les essaims de particules ou les algorithmes génétiques (très utilisée en conception architecturale et urbaine). Ceux-ci ont pour objectif de construire, évaluer et faire évoluer des populations de solutions dans un processus itératif qui vise à parcourir l’étendue la plus large de l’espace des possibles pour y dénicher les meilleurs éléments.

Or, une difficulté récurrente des outils d’optimisation multicritère réside dans la recherche de compromis entre des performances souvent contradictoires. On comprend alors la nécessité d’imaginer des outils faisant largement collaborer le concepteur à la recherche des familles de solutions (pour des raisons d’indécidabilité des choix, de priorisation des performances, de personnalisation des solutions, ou simplement de préservation d’espaces de créativité), ce qui impose de s’orienter vers des générateurs interactifs, capables d’apprentissage lors de leur dialogue avec l’usager.

EcoGen outille trois moments clés de la conception : la morphogenèse, l’évaluation et l’optimisation. Il aide à chercher de bonnes solutions à un programme architectural : celles qui affichent un bon compromis des performances évaluées. Son algorithme est conçu pour générer et évaluer en temps interactif des milliers de solutions individuelles, et converger assez rapidement vers les meilleures, tout en présentant une diversité de possibilités. L’intérêt d’un tel dispositif pour l’architecte est de ne plus dissocier les phases de dessin et d’optimisation. Ainsi outillé, il peut prendre en compte très en amont du projet des considérations techniques qui peuvent dépasser en complexité sa sensibilité.

Techniquement, EcoGen appartient à la famille des outils génératifs basés sur l’évolution d’une population. Grâce à un algorithme génétique interactif multicritère (fig.2) équipé d’un petit solveur de contraintes programmatiques, il génère itérativement un certain nombre de solutions qu’il évalue suivant certains critères. Certaines solutions, jugées efficaces, sont croisées entre elles et/ou mutées et/ou échangées (fig.3) pour générer de nouvelles solutions.
EcoGen essaie d’atteindre deux objectifs : parcourir un vaste espace de solutions pour maintenir une grande diversité, et en même temps augmenter l’efficacité des familles de solutions qui paraissent les plus adaptées aux contextes urbain et environnemental. Il ne fournit pas LA solution la plus efficace, mais permet de trouver de manière non exhaustive, des familles de solutions performantes au regard des critères choisis (front de Pareto provenant de trajectoires différentes obtenues sur plusieurs simulations).

Figure 2- Fonctionnement diagrammatique du moteur génétique d’EcoGen2.1 (©MAP-ARIA, Florent Torres)

L’algorithme intègre une double modalité d’évolution génétique. Il peut fonctionner en mode autonome (optimisation pure), consacrant son temps à faire évoluer une population de solutions (convergence), tout en essayant de faire émerger d’autres familles (diversité). Mais il peut aussi fonctionner en mode interactif qui permet d’interagir avec la boucle évolutionnaire, d’orienter et de guider l’évolution en fonction de considérations subjectives liées à l’appréciation de la forme et de ses performances chiffrées. Dans ce cas, à chaque présentation de solutions, l’utilisateur indique à EcoGen la ou les solutions qui lui semble(nt) intéressante(s) parmi celles qui sont affichées à l’écran : le logiciel leur donne par la suite d’être « hybridées » avec d’autres (y compris avec des solutions provenant de simulations différentes ! ). Même si EcoGen essaye de préserver les caractéristiques des objets sélectionnés, il continue quand même à maintenir et optimiser le reste de la population, afin d’éviter de tomber dans un puits local.

Figure 3- Opérateurs de variations chromosomiques dans un algorithme génétique

Ainsi, l’utilisateur, qui observe et évalue les solutions présentées dans l’incubateur, devient l’informant du logiciel dans une rétroaction qu’il pilote à sa guise. De fait, EcoGen devient influenceur, stimulateur, accélérateur de la conception : du jeu évolutionnaire émergent des idées qui sont autant d’intermédiaires, de ponts entre une architecture pensée et une architecture dessinée spécifique à chaque concepteur. Dans son usage et les objets qu’il manipule, il conserve une impureté et une incomplétude qui le positionnent à armes égales avec l’esquisse traditionnelle : le travail est imprécis, intuitif et inachevé.

Le contexte d’opération est caractérisé par un lieu, un climat et des contraintes urbaines et programmatiques. Le climat définit les caractéristiques thermiques et lumineuses du milieu environnant qui sont prises en compte dans le calcul des apports solaires et des pertes / gains thermiques des enveloppes.

La surface-objectif à atteindre est fixée par le programme de construction : il s’agit de la surface totale de planchers, et une tolérance peut être définie par l’utilisateur afin d’explorer des formes plus variées et moins contraintes. Le programme définit aussi une hauteur maximale, exprimée en nombre d’étages.

Les règles d’urbanisme sont synthétisées dans une surface capable disponible, dont l’extrusion forme un volume capable (au sens de l’architecte Rem Koolhaas). Ce volume est découpé suivant une grille tridimensionnelle dont chaque case représente une unité topologique et fonctionnelle potentielle appelée voxel. Les dimensions de ces unités, actuellement toutes identiques pour une session donnée (v2.1), peuvent être ajustées en fonction de la taille de l’édifice à concevoir. Divers fichiers de données de grille proposent des réglages calés plus ou moins sur un module standard de 1,3 m. Typiquement, l’unité fonctionnelle peut représenter un volume parallélépipédique de 6,5 m x 9,1 m au sol sur 3,0 m de hauteur. Ce découpage de l’espace en voxels de même taille est un choix lié à la recherche des performances algorithmiques et calculatoires du logiciel.

Une fois cela fixé, la morphogenèse fonctionne par activation et agrégation libre de voxels, leur enveloppe figurant une limite entre l’intérieur et l’extérieur du projet. Puis, la forme précise du contexte urbain intervient dans les calculs des masques lumineux et l’impact des ombres des édifices les uns sur les autres (bâtiments environnants et auto-ombrage). Ainsi, le site, associé au respect des contraintes du PLU, laisse son empreinte dans les formes produites. L’évolution est observable sur quelques dizaines à centaines d’itérations, selon la taille du projet.

De plus, afin de favoriser des recherches formelles plus ambitieuses, EcoGen autorise quelques modulations géométriques : la rotation quantifiée (par pas de 10°) de ce volume, en respectant une distance avec l’environnement construit ; l’inclinaison des parois (par pas de 5°) ; il permet aussi des débords et surplombs (des voxels hors parcelle sont admis à partir d’une certaine hauteur d’étage). Des formes architecturales avec surplomb peuvent ainsi émerger des optimisations de la captation solaire et de l’interaction avec le site, favorisant des solutions non nécessairement alignées avec les axes ou les bâtiments existants, mais souvent intéressantes.

Il appartient in fine au concepteur de s’approprier ces solutions et de traduire l’agencement des voxels dans un vocabulaire formel plus proche de ses aspirations architecturales.

Architecture performative

De plus en plus de recherches se situent désormais dans une approche conceptuelle consistant à expérimenter concrètement des outils de génération de formes afin de définir et valider un cadre de morphogenèse basé sur des critères de performance (énergétique, environnementale, d’usage, etc.). Cette logique du form finding est intéressante au sens où elle permet de relier l’optimisation à la théorie de la complexité, via la notion d’émergence calculatoire. C’est le cadre par excellence du generative design, lequel permet de définir une architecture performative ou performancielle où une solution générée résulte d’un processus de conception guidé par une optimisation de paramètres ayant un sens. L’architecte devient alors le designer et/ou le contrôleur de processus génératifs.

Écoconception et morphogénétique de l’énergie

L’évolution des réglementations a débouché sur la prise de conscience qu’il faut intégrer des techniques de modélisation de l’énergie plus tôt possible dans le processus de conception. Dans son rapport de 2015, l’American Institute of Architects suggérait que « la forme d’un bâtiment devrait au moins être guidée par des calculs d’économie d’énergie, sinon entièrement déterminée par eux ». Mais, cela soulève cependant quelques questions :

  • à quoi ressemblent les solutions obtenues, suivant les combinaisons de critères choisies ?
  •  comment l’intégration de la modélisation de l’énergie dans le processus de conception affecte le résultat ? Autrement dit, si on laisse l’outil investiguer seul des espaces étendus de solutions optimisées dans une situation donnée, à quoi ressemblent les formes générées ? Est-ce que l’optimisation des performances énergétiques conduit à l’émergence de « formes de l’éco-performance énergétique », morphologies nouvelles et caractéristiques ?
  •  enfin, quelle place reste-t-il à la créativité des architectes ? Risque-t-on de produire une vision normative influençant la production architecturale en limitant la créativité du concepteur qui se sent contraint, voire étouffé ?

Bien sûr, au sein de ces questions, le procédé de morphogenèse n’est pas sans influence.

Les performances évaluées

Le moteur d’évaluation situe les solutions dans leur environnement climatique et urbain, puis réalise actuellement cinq calculs inspirés d’une architecture économe, passive, située, environnementale. Il s’agit des : besoins de chauffage, apports solaires hivernaux sur l’enveloppe propre et avoisinante (courtoisie), apports de lumière naturelle dans les espaces intérieurs, confort estival et facteur de forme (compacité) qui vise à réduire le coût économique du projet et les surfaces de déperdition, et à agréger les volumes voxélisés. Nos évaluations utilisent des algorithmes parallélisés et très optimisés, ainsi que des mesures prédictives très rapides basées sur un grand nombre de simulations dynamiques réalisées en amont de la construction des modèles.

Confort lumineux à l’intérieur des espaces bâtis avec ouvrants

La performance « Facteur Lumière Jour » optimise le potentiel d’éclairage naturel dans la plage de confort règlementaire [2%, 5%]. Elle évalue le Facteur Lumière Jour (FLJ) qui décrit la quantité de lumière naturelle irrigant les plans de travail, diminuant ainsi les besoins en éclairage artificiel intérieur. Pour cela, Les valeurs comprises entre 2% et 5% (normatives) assurent au concepteur une qualité de locaux de type bureau (bien que nous ne traitions pas encore le problème d’éblouissement). Cette optimisation défavorise aussi l’apparition de niveaux trop profonds au bénéfice de formes dites traversantes, très appréciées par les architectes, notamment pour traiter la ventilation naturelle. Calculé à l’aide d’un modèle régressif polynômial de degré 2 (Mavromatidis et al., 2014), le FLJ a été adapté depuis à la morphogenèse à base de multiples voxels (publication en cours d’écriture). Il prend en compte les apports diffus de la voûte céleste et fournit une « surface vitrée équivalente » par paroi et par type d’usage que l’architecte pourra ensuite répartir à sa guise (positions et dimensions).

Facteur de forme compacte

Plus un bâtiment est compact, moins la surface en contact avec l’extérieur est grande, moins le bâtiment perd de chaleur en régime hivernal, et moins il en capte en période estivale. En contrepartie, les surfaces de captage de l’énergie solaire gratuite sont moins importantes, et il devient plus difficile d’éclairer l’intérieur du bâtiment par la lumière naturelle. D’un point de vue fonctionnel et constructif, un édifice compact voit les circulations entre ses différentes parties facilitées, et sa structure peut être simplifiée. Enfin d’un point de vue économique, la minimisation des surfaces d’enveloppe et des vitrages (très bonne isolation, mais chères), permet de baisser le coût du projet (surtout pour des bâtiments passifs).

Ici, nous utilisons une version adimensionnelle de la compacité permettant la comparaison des volumes générés sans l’incidence du facteur d’échelle. Le calcul est celui de la sphéricité normalisée dans [0 ;1], où le facteur de forme est comparé à l’optimum : celui d’une sphère de volume équivalent (fig.4).

Un algorithme d’extraction de l’enveloppe calcule depuis la forme voxelisée le volume et l’aire développée par les parois verticales et horizontales autres que le plancher de plain-pied.

Figure 4- Surface d’un voxel comparée à celle d’une sphère équivalente

Apports et courtoisie solaires

L’évaluation et l’optimisation des apports solaires globaux, conduites à l’échelle de l’îlot et non de l’édifice, sont en adéquation avec les questions émergentes d’une collaboration des bâtiments sur le plan de la production et de la consommation d’énergie. Elles sont réalisées par un moteur de calcul des apports solaires et des masques d’ombrage développé entièrement à MAP-ARIA, scalable dans les dimensions spatiales et temporelles. Les performances développées intègrent les apports directs, diffus et réfléchis par le sol, mais aussi la courtoisie solaire sur le voisinage (droit au soleil en hiver, droit à l’ombre en été).

Techniquement, les apports solaires sont pré-calculés (si possible) et évalués sur les éléments d’enveloppe des bâtiments du site interagissant entre eux du point de vue de la lumière (publication à venir détaillant la technique du target computing, développée à MAP-Aria, et qui est le coeur de l’efficacité algorithmique d’Ecogen). Au lieu de minimiser l’impact de la forme du bâtiment sur les autres édifices (courtoisie solaire) et de maximiser les propres apports des solutions générées, EcoGen cherche à optimiser globalement à l’échelle du site local l’ensemble des apports solaires reçus par l’enveloppe bâtie. Avec les données MétoNorm de Lyon, le calcul prend en compte 139 positions solaires horaires réparties sur l’année entière, avec leurs flux énergétiques associés, en distinguant une période froide (octobre à avril) et une période chaude (mai à septembre).

Confort thermique estival

Durant la période la plus chaude de l’année, il s’agit de limiter la surchauffe des locaux exposés au soleil. Sans considération liée à l’inertie du bâtiment, une solution intuitive consiste à diminuer les apports solaires sur les façades vitrées les plus exposées (sud, est et ouest).

D’un autre côté, surtout à l’heure du réchauffement climatique, on peut aussi souhaiter optimiser conjointement l’implantation de dispositifs photovoltaïques et le droit d’ombrage des bâtiments voisins. Il ne peut donc s’agir que d’un compromis entre des tendances a priori indépendantes, voire contradictoires. Mais on constate que, lorsqu’elle est optimisée seule, notre performance favorise le maintien d’un niveau élevé d’apports solaires en toiture (fig.5) capable de fournir l’énergie photovoltaïque nécessaire pour alimenter des dispositifs de refroidissement.

Figure 5 : Une proposition morphologique pour le confort estival favorisant les 3 objectifs décrits ci-dessus

Consommation de chauffage

Les surfaces exposées au soleil permettent de gagner de la chaleur, les surfaces à l’ombre en perdent. L’orientation des surfaces vis-à-vis du soleil, pour différents moments de la journée et de l’année, est prise en compte pour estimer le coefficient de déperdition thermique du bâtiment. Le taux d’ouverture, la composition, l’orientation des parois entrent en jeu, même si lors de la phase amont de la conception, ces caractéristiques sont souvent peu connues.
Notre algorithme permet d’estimer la performance thermique en termes de consommation de chauffage sur la période froide (octobre à avril) à partir de données en quantité insuffisante. Pour cela, un polynôme est déterminé par l’approche approximative d’une grande quantité de données expérimentales obtenues soit par des mesures physiques réalisées en laboratoire, soit criblées par simulation informatique.

Figure 6 : Une proposition morphologique diminuant la consommation de chauffage

C’est le polynôme de Tiberiu Catalina (Catalina et al., 2013) – fondé sur de nombreuses simulations dynamiques pour différents climats européens – qui a été choisi puis adapté aux besoins de la morphogenèse à base de voxels. Son évaluation manipule les coefficients de déperdition des parois, les taux de vitrages, les flux d’énergie solaire et la surface équivalent-Sud des parois, pour les 3 types de voxels du programme : au choix (commerce, logement, bureau) ou (très éclairé, lumineux, moins lumineux). Une modélisation réaliste dont les caractéristiques de paroi et de vitrage (surface, isolation, taux d’ouverture, orientation) sont calées sur les normes RT 2018 et BEPOS 2020.

Les coefficients restent figés (non-sujets à évolution génétique pour l’instant, particulièrement en l’absence de critère économique limitant les excès). La surface équivalent-Sud que nous calculons intègre les masquages solaires propres ou lointains grâce à une phase de pré-calculs optimisés. Depuis les parois d’une solution, discrétisée en capteurs, l’algorithme d’EcoGen vérifie la visibilité du soleil et du ciel diffus tout au long de l’année. Et là, orientation, placement, inclinaison des parois sont en effet indispensables pour calculer précisément les effets de masquage.

Figure 7 : Une solution de type compromis entre compacité et optimisation de lumière naturelle intérieure

Interactivité et temps de calcul

Avec 2 critères activés, l’utilisateur a accès à 3 simulations possibles. Plus généralement, ce nombre passe à 2^N – 1 avec N critères. Il n’est pas toujours judicieux d’activer tous les critères : d’abord d’un point de vue d’efficacité des calculs, forcément plus longs, d’autant que la taille du front de Pareto croît aussi exponentiellement avec N ; mais aussi parce que la lecture des solutions de ce front est rendue plus compliquée (un outil de type regroupement des solutions par clusters est à l’étude).

Dans le domaine de l’assistance à la conception, une forte préoccupation reste toujours de faire accepter par des architectes ou maîtres d’œuvre un outil numérique qui ne bride pas leur créativité.

Interface

L’un des aspects les plus spécifiques du travail réalisé autour d’EcoGen est l’attention portée à la question de l’interface entre le logiciel et l’architecte. Le logiciel cherche à faire intervenir l’architecte au cours du processus d’optimisation : il peut favoriser ou non la survie de certaines solutions au long des itérations, et influencer ainsi la trajectoire du processus de sélection naturelle en fonction des qualités architecturales des solutions qui lui sont proposées. Cette démarche cherche ainsi à dépasser les limitations d’un processus génératif computationnel, en l’hybridant avec des processus cognitifs appartenant à l’architecte. L’outil numérique d’optimisation s’ouvre à l’intervention d’éléments extérieurs aux critères d’optimisation qui le gouvernent (programme, performances, mesures), et s’affirme par la même comme un possible outil d’assistance à la conception
(Xavier Bucchianeri, architecte)

Depuis 2012, nous défendons l’argument selon lequel un logiciel peut favoriser un espace de créativité en :

  • suggérant d’explorer des solutions peu communes sur le plan morphologique, mais efficaces sur les plans énergétique et environnemental ;
  • présentant des résultats multidimensionnels – théoriquement compliqués à lire – mais rendus accessibles, via des indicateurs adéquats, à des non-experts qui peuvent en confiance se baser sur eux ;
  • ne montrant au concepteur que les formes les plus intéressantes, en échantillonnant judicieusement la population courante sur un critère mixant performance et diversité, facilitant au passage la compréhension des couplages entre forme et performance (très souvent négligés en phase d’esquisse). Ainsi, les interrelations entre l’opérateur et l’environnement logiciel ont dans ici autant d’importance que les rouages informatiques eux-mêmes.

Figure 8 : Interface : vue Incubateur légendée (©MAP-ARIA, Renato Saleri)

Figure 9 : Interface : vue Perspective avec détail chiffré des performances choisies (©MAP-ARIA, Renato Saleri)

L’incubateur

La fenêtre principale montre au démarrage la trace au sol de la parcelle du projet, dans la vue Incubateur qui se compose de 4 zones principales (fig.8). Dans la zone de proposition s’affichent uniquement 9 solutions proposées par EcoGen, afin de ne pas alourdir l’interface et le processus décisionnel. Elles sont représentatives de la diversité de la population en cours. Elles sont aussi choisies préférentiellement dans un espace plus large appelé « front de Pareto », qui regroupe l’ensemble des solutions les plus performantes au sens d’EcoGen, et non comparables entre elles, et mis à jour dynamiquement.

Ces solutions, qui peuvent changer à chaque nouvelle génération (et donc disparaître), ont la possibilité d’être conservées dans la zone coups de cœur pour être sauvegardées et/ou « hybridées » avec une génération ultérieure. La zone de commande permet de contrôler le comportement d’EcoGen. Les zones d’informations précisent les codes graphiques utilisés, informent sur l’état des simulations et les données programmatiques de la session.

Pour chaque individu, deux niveaux d’information sont proposés. L’un constitué de la représentation phénotypique (géométrie 3D), représentation qui peut être manipulée par rotation orbitale et qui est support à une interprétation subjective. L’autre constitué par le double profil de performance (relatif et absolu), qui représente une connaissance objectivée et comparative au sein de la population.

Figure 10 : Vue perspective du site de Lyon La Doua (EcoGen v2.1)

Figure 11 : Vue perspective du site de Lyon Gerland (EcoGen v2.0)

Evaluation de la créativité dans un environnement de conception évolutionnaire et dans le cadre de la qualité environnementale des bâtiments

Nous avons réalisé de nombreuses expérimentations avec des utilisateurs d’EcoGen en cherchant à évaluer la posture du concepteur, les modalités d’émergence des solutions, et à caractériser les mécanismes de créativité mis en jeu au cours d’une instrumentation évolutionnaire.

L’analyse des données collectées montre que la conception architecturale se fait de la forme vers la performance. Si de prime abord, la performance pourrait être un critère de décision permettant de conserver ou non la forme en question, la réalité de l’activité se révèle plus complexe. En effet l’analyse du processus de choix des formes fait ressortir trois étapes caractéristiques. Les concepteurs passent tout d’abord par l’identification d’une contrainte programmatique compatible avec les propositions formelles de l’outil. Dans un second temps, celles-ci sont interprétées et les concepteurs construisent une connaissance liant forme et performance. Ainsi, des archétypes morphologiques, voire des éco-modèles, sont identifiés par les concepteurs et ces configurations formelles deviennent des caractères à conserver au fil des générations. La troisième étape de sélection des analogons opère une hiérarchisation des critères de performance. Cette hiérarchisation reste subjective et commande les choix et le regard des concepteurs. L’activité créative du concepteur repose sur la mise en relation de contraintes programmatiques, de niveau de performances énergétiques et de solutions formelles. L’importance des critères de performance pourrait trouver une place plus importante par un renforcement des indicateurs. Dans cette hypothèse, la forme architecturale pourrait alors apparaître comme une résultante d’un processus de conception initié par une intention de performance.

Le retour d’expérience auprès d’architectes montre encore que la confiance accordée dans les propositions du logiciel contribue à une liberté créatrice que d’autres outils d’assistance ou de contrôle a posteriori ne permettent pas. Ici les concepteurs sont mobilisés sur des activités exploratoires de recherche de solutions, de compréhension des interactions, l’outil est utilisé comme générateur d’idées, et les performances environnementales demeurant les paramètres moteurs.

Figure 12 : Une solution audacieuse proposée par EcoGen v2.0

De plus les préfigurations morphologiques générées deviennent des supports de médiation entre les concepteurs et autorisent une collaboration, une objectivation des solutions et des intentions. La valeur des solutions générées et la nécessaire prise de recul critique du concepteur réfléchissant doivent cependant rester des conditions de l’activité de conception. Ainsi, si l’outil facilite une convergence et des prises de décision raisonnées, il doit les conduire à l’aide de production de dissensions stimulantes autorisant comparaisons, combinaisons et confrontation.

Les recherches menées jusqu’en 2018 par MAP-Aria autour de l’écoconception générative ont montré qu’EcoGen, outil original et prometteur, peut répondre à certaines attentes d’une pratique de la conception responsable et attentive aux enjeux environnementaux.

Cependant, les solutions proposées ne peuvent être performantes dans toutes les dimensions qui font d’un projet architectural un projet réussi. Par exemple, EcoGen n’évalue pas les solutions sur le plan de la construction, de la fonctionnalité, et encore moins sur des critères sensibles. Il ne traite encore ni des dispositifs techniques actifs, ni des énergies renouvelables, ni d’écoconstruction, compléments essentiels à l’horizon 2020 de la conception bioclimatique, afin de réduire fortement les consommations énergétiques globales et à l’usage. Il ne gère pas encore la notion de matériau, mais son code est prêt pour accueillir d’un point de vue du calcul les variables liées à des choix de matériaux (en sélection dans un catalogue, ou par optimisation paramétrique multicouche, par exemple). Aussi, ses propositions demandent à être retravaillées par l’architecte pour répondre aux autres contraintes qui s’appliquent à tout projet d’édifice.


Figure 13. Environnement logiciel d’EcoGen 2.1 (bulles de couleur = travaux en cours)

Nous continuons nos travaux dans trois directions : la recherche de solutions architecturales éco-performantes (morphogenèse, critères d’évaluation, optimisation paramétrique), l’écoconception d’îlots urbains et l’ergonomie et la conception de systèmes apprenants. Les pistes explorées prolongent les expérimentations passées et seront adaptées aux besoins spécifiques de nos partenaires.

Trois performances sont à l’étude. Deux développements sont consacrés à l’évaluation en phase d’esquisse des impacts et coûts globaux (écologique et économique). Une approche par l’Analyse du Cycle de Vie (ACV) semble envisageable, même si celle-ci reste nécessairement sommaire en phase d’esquisse, faute de données disponibles pour modéliser les performances écologiques de différentes solutions. Limitée actuellement à certains impacts (dont le bilan carbone, ex VizCab), elle constitue un verrou technique majeur.
L’introduction d’un coût de projet sur le cycle de vie de l’édifice est obligatoire pour limiter les solutions techniques onéreuses qui émergent d’une optimisation thermique ou lumineuse. Enfin, une performance potentiel photovoltaïque en toiture et/ou en façade pourra être évaluée à partir des résultats du moteur d’apports solaires.

Modèles de morphogenèse et amélioration de la créativité architecturale

Sur le plan de la morphogenèse des solutions, il est souhaitable de dépasser le modèle voxel, malgré sa simplicité algorithmique et le gain de temps d’évaluation qu’il autorise. L’exploration d’autres modes de morphogenèse que le voxel, désormais trop statique et peu approprié pour générer des formes moins anguleuses, avec plus de variété dans les proportions volumiques est une perspective très intéressante. Mais elle se heurte à un problème majeur : la forte dépendance avec les modèles de calcul, les algorithmes et leur temps d’évaluation.

Plusieurs pistes sont envisagées, notamment celle de nouvelles approches évolutionnaires, permettant de faire évoluer à la fois les solutions et l’espace de recherche de ces solutions (modèles protéomiques, figure 14), mais également celle d’une coévolution entre moteur génératif et architecte utilisateur. Des travaux à plus longue échéance seront menés pour imaginer d’autres manières d’interagir avec les moteurs de morphogenèse et d’évaluation, qui permettraient par exemple de conduire la recherche de solutions à partir d’esquisses ou d’intentions de projet. Pour ce faire, il est envisagé d’autres modèles génératifs, notamment issus du deep learning, qui replace la pensée humaine et l’apprentissage au cœur du processus d’aide à la décision.

Figure 14. Schéma simplifié d’une évolution protéomique

Enfin, les objectifs premiers d’EcoGen peuvent être étendus à d’autres échelles : échelle urbaine de l’îlot et du quartier, avec notamment l’introduction des phénomènes aérauliques à échelle locale dans l’évaluation des solutions (coopération possible avec l’ITE Efficacity). L’échelle temporelle des changements climatiques à moyen et long terme constitue aussi un défi.

Conception bioclimatique et changement climatique

On s’interroge sur la façon dont un phénomène complexe comme le changement climatique peut être intégré dans la conception bioclimatique globale du bâtiment. Il ne suffit plus seulement de concevoir un édifice qui consomme moins d’énergie dans le contexte actuel : il faut également contribuer à une conception adaptée à des évolutions climatiques futures, pas seulement en termes de température mais surtout de variabilité du climat local. Or, on sait que la conception d’un bâtiment aujourd’hui, dans un lieu précis, n’est quasiment jamais adaptée à de possibles scénarios climatiques extrêmes, parce que les réglementations thermiques souffrent d’un défaut d’anticipation (absence de modèles prédictifs à long terme).

Il est donc actuellement plutôt difficile d’intégrer un phénomène complexe comme le changement climatique dans la conception d’un bâtiment en phase amont. Les modèles produits par les chercheurs (rapport de l’ANR MUSCADE) s’intéressent aux phénomènes significatifs d’interaction entre bâtiment, quartier, ville, climat et environnement. Ils ne sont encore utilisables qu’en phase de détail, et aucun d’eux n’est évaluable en temps interactif. Une compréhension systémique des interrelations entre formes et usages de la ville et changements climatiques et environnementaux est difficile à cause des nombreuses incertitudes liées à la compréhension de la complexité du système climatique et environnemental. En l’absence d’informations sur les conditions météorologiques et climatiques à venir, il est difficile d’élaborer des réponses architecturales et urbaines adaptées. Quand ces données existent, une collaboration multidisciplinaire est nécessaire pour la synthèse et l’analyse des données pour générer les informations utiles. La recherche pourrait envisager – via une coopération avec un laboratoire spécialisé – d’élaborer des modèles approchés de l’impact énergétique d’un édifice, utilisant des données climatiques prédictives (sur la base de scénarios à moyen ou long terme), permettant de simuler en un temps raisonnable des phénomènes à différentes échelles, différentes granularités.

Optimisation paramétrique des parois

Les paramètres propres à chaque type d’usage ou à chaque façade pourront être intégrés au moteur évolutionnaire en tant que caractères génétiques des solutions : il suffira d’activer le mode d’optimisation paramétrique d’EcoGen2 en modifiant le code et les transferts de données inter-modules.

Pour des calculs plus précis, notamment en dimensionnement de composants de parois, une option (non encore activée dans EcoGen2) consiste à remplacer dans le méta-modèle de Catalina la résistance thermique d’une paroi extérieure composite par l’un des 3 méta-modèles polynomiaux (selon le nombre de couches prises en compte) développés par Mavromatidis durant son post-doc à MAP-Aria. Ceux-ci prédisent extrêmement rapidement la performance énergétique d’une enveloppe composite dynamique [Mavromatidis et al, 2013]. Ainsi, la résistance thermique des parois multicouches est évaluée en fonction des propriétés thermo-physiques des matériaux choisis (densité, conductivité thermique, porosité et émissivité), de l’angle d’inclinaison verticale de la paroi et de son épaisseur.

Pour une information détaillée, consulter : EcoGen2.1_Manuel

Durée

Depuis 2012

Historique

2011 : ANR EcCoGen

2013 : Ec-Co-Gen

Équipes du MAP impliquées

Publications

Achieving realtime daylight factor computation for modular buildings in generative design.                  X. MARSAULT, JOURNAL OF BUILDING PERFORMANCE SIMULATION, Taylor & Francis, July 2022, https://doi.org/10.1080/19401493.2022.2102676

An interactive and generative eco-design tool for architects in the sketch phase. X.Marsault et Florent Torres, CISBAT, EPFL, 4-6 septembre 2019, Lausanne. Publication à l’automne 2019 dans Energy Procedia, Elsevier.

Ecoconception générative – Phase amont du projet d’architecture
X.Marsault, Editions ISTE, avril 2018.
ISBN: 978-1784054250

Eco-generative Design for Early Stages of Architecture
X.Marsault, ISTE-Wiley Editions, décembre 2017.
ISBN: 978-1-119-48272-7

Eco-conception générative pré-architecturale : jusqu’où peut-on aller ? Enjeux, possibilités, méthodes
Marsault X., Lequay H. SCAN16 : Séminaire de Conception Architecturale Numérique, Ecole Nationale Supérieure d’Architecture de Toulouse, septembre 2016.

Daylight factor estimation at an early design stage to reduce buildings’ energy consumption due to artificial lighting: a numerical approach based on Doehlert and Box-Behnken designs
Lazaros E. Mavromatidis, Xavier Marsault, Hervé Lequay, Energy, Elsevier, janvier 2014.

Ec-Co-Gen: an evolutionary simulation assisted design tool for energy rating of buildings in early design stages to optimize the building form
P. Marin, X Marsault, L.E. Mavromatidis, R. Saleri, F. Torres, in Building Simulation 2013, Chambéry, August 2013.

A multiobjective and interactive genetic algorithm to optimize the building form in early design stages
X. Marsault, in Building Simulation 2013, Chambéry, August 2013.

Development of polynomial regression models for composite dynamic envelopes’ thermal performance forecasting.
Lazaros E. Mavromatidis, Anna Bykalyuk, Hervé Lequay, Applied Energy, Vol. 104, April 2013, pp. 379-391.

Creativity with the help of evolutionary design tool
Marin P. , Marsault X., Saleri R., Duchanois G. ECAADE : Digital Physicality | Physical Digitality, Czech Technical University, Faculty of Architecture, Prague, Czech, 2012

L’Eco-conception générative : une illustration de la pensée complexe
Marin P. , Marsault X., Saleri R., Duchanois G., Bignon JC. SCAN12 : Séminaire de Conception Architecturale Numérique, Complexité(s) des Modèles de l’Architecture Numérique, Ecole Nationale Supérieure d’Architecture de Paris La Villette, France, 2012