Academic literature on the topic 'Occupants de bâtiment'

RÉSUMÉ Grâce à une documentation exceptionnellement riche, constituée de la correspondance entre des armateurs granvillais et malouins avec un des principaux consignataires marseillais, pour la vente des cargaisons de morue sèche au 18e siècle, la maison Roux, cet article analyse le commerce triangulaire reliant les ports du Ponant, le Canada et Marseille. Ce commerce qui occupait 30 à 45 bâtiments par saison en temps de paix avec des arrivages annuels d'une valeur de deux à quatre millions de livres atteint, au 18e siècle, un haut degré de complexité où le succès de la campagne dépendait de la rapidité aussi bien des navires qui devaient boucler leur périple triangulaire dans l'année que de l'échange d'informations commerciales. Les nombreuses et fréquentes lettres échangées entre les armateurs et le consignataire révèlent les espoirs, les inquiétudes et les déceptions de ces hommes d'affaires et permettent une analyse microéconomique des conditions dans lesquelles se déroulait ce trafic. En soulignant les risques énormes encourus par les marchands, l'article met également en évidence l'importance du consignataire qui non seulement vendait le poisson et s'occupait de trouver une cargaison de retour, mais aussi prenait souvent part aux armements et assurait les navires.

Face aux enjeux climatiques actuels, le secteur bâtiment est encouragé à réduire sa consommation énergétique tout en préservant le confort des occupants. C’est dans ce contexte que s’inscrit le projet ANR PRECCISION qui vise au développement d’outils et de méthodes pour la gestion énergétique optimisée des bâtiments qui nécessitent l’utilisation de modèles thermiques dynamiques. Les travaux de thèse, effectués entre le G2Elab et le G-SCOP, se sont focalisés sur les problématiques liées à l’estimation paramétrique de ces modèles. En effet, les incertitudes liées aux phénomènes mal maîtrisés et la nature des modèles rendent le calibrage des paramètres des modèles délicat. Cette procédure complexe n’est à ce jour pas systématisable : les modèles auto-regressifs ont une faible capacité d'extrapolation car leur structure est inadaptée, tandis que les modèles physiques sont non-linéaires par rapport à de nombreux paramètres : les estimations conduisent à des optimums locaux fortement dépendant de l'initialisation. Pour lever ce verrou, plusieurs approches ont été explorées à partir de modèles physiques adaptés pour lesquels des études sur l’identifiabilité ont été menées sur une plateforme expérimentale : PREDIS MHI. Différentes stratégies d'optimisation sont alors proposées visant à déterminer les paramètres qui peuvent être recalés. La première approche repose sur une analyse a priori de la dispersion paramétrique, la seconde repose sur une procédure de méta-optimisation qui détermine dynamiquement, au fur et à mesure d'une séquence d'optimisations, les paramètres à recaler. Les résultats sont analysés et comparés à diverses approches (modèles universels, identification « naïve » de tous les paramètres d’un modèle physique, algorithme génétique, …) à travers différents cas d'application
In order to tackle the actual climate issues, the building field is encouraged to reduce his energetic consumption without changing the occupant’s comfort. In this context, the aim of the ANR PRECCISION project is to develop tools and methods for energetic management of the buildings which needs the use of dynamical thermal models. The PHD works, realise between the G2Elab and the G-SCOP, was focused on models parametric estimation issues. Indeed, uncertainties due to unknown phenomena and the nature of models lead to difficulties for the calibration of the models. Nowadays, this complex procedure is still not automatable: auto-regressive models have a low capacity to extrapolate because of their inadequate structure, whereas the physical models are non-linear regarding many parameters: estimations lead towards local optimums which highly depend on the initial point. In order to eliminate these constraints, several approaches have been explored with physical models adapted for which identifiability studies have been reached on an experimental platform: PREDIS MHI. Different optimisation strategies will be proposed in order to determine the parameters which can be estimated. The first approach uses an analyse a priori of the parametric dispersion, the second one use a meta optimisation which dynamicaly determined as the optimisation sequence, the parameters which can be readjusted. The results are analysed and compared to several approaches (universal models, “simple” identification of all the parameters of a physical model, genetic algorithm …) in different application cases

La consommation énergétique, et en particulier électrique, des bâtiments est grandement influencée par le comportement de ses usagers. L'analyse de l'usage électrique au travers d'un retour d'expérience réalisé sur une plateforme bâtiment-test nous a permis d'identifier qu'il pouvait exister différentes formes de satisfactions des usagers remettant en question la notion même d'efficacité énergétique d'un bâtiment. Afin de pouvoir intégrer l'acteur humain dans la conception de systèmes complexes bâtiment, nous proposons de définir la notion d'efficacité d'usage énergétique (EUE). Cette notion repose en particulier sur la satisfaction des usagers vis à vis d'un service que l'on a pu décomposer et quantifier au travers de fonctions de satisfaction rationnelles et sensibles. Le but de cette proposition est la construction d'un diagramme de compromis Coût / Satisfaction qui se positionne à la fois comme un outil effectif d'aide à la décision pour la conception de systèmes énergétiques du bâtiment intégrant l'usager et comme outil d'aide à la sobriété énergétique.

Le comportement humain est modélisé de manière sommaire dans les logiciels de simulation énergétique des bâtiments. Or son impact est considérable et il est à l'origine d'écarts importants entre résultats de simulation et mesures in situ. Les occupants influencent les consommations d'énergie des bâtiments par leur présence et leurs activités, les ouvertures/fermetures de fenêtres, la gestion des dispositifs d'occultation, l'utilisation de l'éclairage artificiel et des appareils électriques, la gestion des consignes de chauffage et les puisages d'eau chaude sanitaire. La thèse propose une modélisation de l'occupation incluant l'ensemble de ces aspects suivant une approche stochastique statistique, pour les bâtiments résidentiels et de bureaux. La construction des modèles fait appel à un grand nombre de données issues de campagnes de mesures, d'enquêtes sociologiques et de la littérature scientifique. Le modèle d'occupation proposé est couplé à l'outil de simulation thermique dynamique Pléiades+COMFIE. En propageant les incertitudes des facteurs du modèle d'occupation et du modèle thermique (enveloppe, climat, systèmes), un intervalle de confiance des résultats de simulation peut être estimé, ouvrant ainsi la voie à un processus de garantie de performance énergétique
Human behaviour is modelled in a simplistic manner in building energy simulation programs. However, it has a considerable impact and is identified as a major explanatory factor of the discrepancy between simulation results and in situ measurements. Occupants influence buildings energy consumption through their presence and activities, the opening/closing of windows, the actions on blinds, the use of artificial lighting and electrical appliances, the choices of temperature setpoints, and the water consumptions. The thesis proposes a model of occupants' behaviour including all these aspects, according to a stochastic approach, for residential and office buildings. Models' development is based on numerous data from measurements campaigns, sociological surveys and from the scientific literature. The proposed model for occupants' behaviour is coupled to the simulation tool Pléiades+COMFIE. By propagating the uncertainties of factors from the occupants' behaviour model and the thermal model (envelope, climate, systems), the simulation results confidence interval can be estimated, opening the way to an energy performance guarantee process

Les demandes des usagers conjuguées à la réglementation nécessitent de concevoir des bâtiments de plus en plus confortables et économes en énergie. En parallèle de ces exigences, les réglementations concernant les bâtiments sont renforcées dans différents domaines (acoustique, sécurité incendie, risque sismique,…) afin d’obtenir des bâtiments plus sûrs et correspondant aux demandes des usagers. Les impacts conjugués de ces deux facteurs engendrent une complexification de la conception des bâtiments.Cette thèse présente une démarche d’aide à la connaissance pour la conception de bâtis performants se basant sur une méthode d’optimisation. Cette démarche vise à ce que les architectes et les bureaux d’études aient une connaissance claire du potentiel de leur projet (exploration de solutions) en phase amont de conception, pour concevoir des bâtiments les plus performants possibles. Ce potentiel est évalué via des paramètres de la géométrie extérieure et intérieure ainsi que des caractéristiques énergétiques du bâti. La démarche leur permet également d’évaluer les avantages et inconvénients de différentes géométries et solutions de conception qu’ils envisagent pour répondre à leurs projets. Cette démarche est appliquée à un immeuble de bureaux à Lyon.Pour le cas testé, la démarche permet d’obtenir rapidement des solutions performantes et de définir pour certains des paramètres étudiés, des valeurs conduisant aux solutions performantes dans une partie de l’espace des solutions ou dans l’ensemble de cet espace.Cette application de la démarche montre également qu’il peut exister des solutions ayant des besoins énergétiques et des coûts de construction proches mais étant très différentes en termes de paramètres de conception. Bien que remettant en cause l'applicabilité directe de la démarche, ce résultat met en exergue un problème nouveau. Cette thèse pose alors les bases pour une nouvelle étude
Both aspirations of users and improvements in the thermal regulation require that the comfort and the energy efficiency of new buildings improve. In addition to these requirements, regulations are strengthening in many fields such as acoustics, fire safety and mechanical performance. The combined effects of these factors are making it increasingly hard to design buildings. This thesis presents a knowledge-aid approach for designing high-performance buildings based on an optimization method. This approach aims to provide clear knowledge of the potential of projects (exploration of various options) for architects and design offices at the beginning of the design that will allow them to design the best possible high-performance buildings. This potential is evaluated using external and internal geometric parameters as well as the energy characteristics of buildings. This approach also allows them to assess geometries and design solutions which are intended to be used for their projects.This approach will be applied to an office building in Lyon, France. For the tested case, the approach obtains quickly efficient solutions and also finds, for some parameters, values to design efficient solutions on part of the Paretofront or in this entire front. This application of the approach also shows that there may be solutions which are close in terms of energy needs and cost but could be very different on design parameters. This problem could influence robustness of the approach but highlights a new problem. This thesis then lays the foundation of a new study on this topic

L’amélioration continue de la performance énergétique des bâtiments a été accompagnée par un développement d’outils numériques de plus en plus performants et précis. Alors que la prise en compte des phénomènes liés aux bâtiments, aux systèmes et à la météorologie est bien maîtrisée, le comportement des occupants est modélisé de manière très simplifiée par des scénarii répétitifs et des lois déterministes. L’impact des occupants sur les consommations énergétiques dans les bâtiments performants est pourtant majeur, comme en témoigne les écarts récurrents entre les résultats prédits et mesurés. Le travail de thèse propose, par l’intermédiaire d’une plateforme multi-agents et de modèles stochastiques, une mise à jour de la prise en compte de la présence des occupants et de leurs comportements sur la gestion des ouvrants, des dispositifs d’occultation, de l’éclairage et de la température de consigne de chauffage. Le champ d’application de la plateforme concerne les bâtiments de bureaux et de logements, pour des opérations neuves et de rénovation. Les modèles de comportement des occupants sont idéalement issus de campagnes de mesures in situ, d’études de laboratoire ou d’enquêtes sociologiques. La plateforme proposée est alors co-simulée avec le logiciel EnergyPlus, afin d’étudier l’influence des modèles sur les performances énergétiques. Dans la perspective de garantie de performance énergétique, ce travail contribue à la mise à jour et à la fiabilisation des outils de prédiction
Continuous improvement of the building energy performance is associated with the development of increasingly efficient and accurate numerical tools. While the consideration of phenomena related to buildings, systems and weather is well mastered, occupants’ behaviours are modelled in a very simplified way by repetitive scenarios and deterministic laws. The impact of occupants on energy consumption in high-performance buildings is dominant, as evidenced by the recurring gaps between predicted and measured results. The thesis demonstrates, via a multi-agent platform and stochastic models, an update on the ability to model occupants’ presence, their behaviours on windows, occultation devices, artificial lighting and heating setpoint temperatures. The application of the platform applies to office and residential buildings, for new builds and refurbishments. Occupants’ behaviour models are ideally obtained from in situ surveys, laboratory studies or sociological works. The suggested platform is then co-simulated with the EnergyPlus software, to study the influence of the models on a buildings energy performance. In the perspective of energy performance guarantees, this work contributes to the updating and reliability of prediction tools

Les citadins passant près de 90% de leurs temps à l'intérieur d'environnement clos, la contribution des environnements intérieurs à leur exposition globale à la pollution revêt une grande importance. Par la richesse des informations qu'elle peut offrir à un moindre coût, la simulation constitue assurément un moyen intéressant pour évaluer les concentrations en polluants auxquelles sont exposés les occupants de bâtiments. Deux questions fondamentales se posent néanmoins quant à la validité des codes de simulation actuellement disponibles. La première concerne la précision des résultats retournés puisque certains phénomènes affectant le transport des polluants demeurent mal connus et par conséquent ignorés ou mal représentés dans les outils de simulation. La deuxième question concerne la représentativité des résultats obtenus : alors que les codes dits monozone ou multizone considèrent l'hypothèse de mélange parfait de l'air, et donc des concentrations uniformes dans les pièces, la configuration du bâtiment comme son mode d'exploitation et de ventilation peuvent conduire à une forte hétérogénéité spatiale de la pollution intérieure. C'est autour de ses deux questions que se sont articulées les recherches. A partir d'un code de simulation considérant trois niveaux de découpage différents (Monozone, Bizone, Zonal avec 18 zones) et intégrant une représentation fine des interactions entre polluants et matériaux, nous avons qualifié l'impact sur la qualité de l'air intérieur des interactions polluants/parois, l'hétérogénéité des concentrations ambiantes en fonction du système de ventilation/conditionnement d'air mis en place, de la nature et du positionnement des sources d'émission, et l'influence du zonage sur la prédiction des expositions des occupants. Les résultats obtenus montrent que dans les configurations étudiées, les phénomènes de diffusion et de sorption qui prennent place au sein des matériaux constitutifs des parois contribuent à modifier de manière significative la distribution des concentrations dans l'ambiance et l'exposition calculée des occupants. Si l'hétérogénéité spatiale des concentrations est par ailleurs très variable suivant le type de ventilation et de source considérées, la confrontation des résultats issus des modèles bizone et 18 zones ne montrent globalement pas de grandes différences quant à l'exposition moyenne journalière calculée pour l'ensemble de la zone d'occupation
Knowing that city inhabitants spend about 90% of their time indoors, it becomes clearly that indoor environments have a great influence on their global exposure to indoor pollution. The numerical simulations giving a great deal of information for a minimal cost, they are an interesting tool to evaluate the indoor concentrations to which the building occupants are exposed. However, two fundamental questions are to be asked, concerning the validity of the numerical codes available at present. The first question focuses on the precision of the results, especially when some physical phenomena affecting the pollutant transport or diffusion are neglected or poorly represented into these codes, because of their incomprehension or lack of information. The second question concerns the representativity of these results: when the codes known as monozone or multizone consider the air perfectly mixed and thus uniform concentrations within a room, the building configuration and its maintenance or ventilation schedules could mean to a high spatial heterogeneity of indoor concentrations. Our work gravitates around these two questions. By means of an own simulation tool, representing the thermo-aeraulic and pollutant transport/diffusion phenomena within a test room, as well as physico-chemical interactions between pollutant and walls, we considered three types of room division (corresponding to three models so-called Monozone, Bizone and Zonal with 18 zones), for all of them evaluating some influences, such as: the impact on indoor air quality of the wall/pollutant interactions, the spatial heterogeneity of concentrations obtained by coupling one of three different ventilation/air-conditionning systems and one of two pollutant sources (different by position and magnitude) and finally, the influence of the room division on the mean occupants exposure during the occupying period. The results obtained showed that, for the configurations studied herein, the diffusion/sorption phenomena on the building materials have a great influence on the indoor concentrations level and on the calculated mean exposure. Moreover, if the spatial heterogeneity of concentrations is very different according to ventilation mode and source type, the comparison between the mean exposures obtained with the Bizone and Zonal models showed a small difference, when these exposures are calculated for the whole occupied zone

Le secteur du bâtiment est considéré comme un gros consommateur d'énergie et une source de pollution majeure parmi tous les secteurs économiques. Il représente entre 16 et 50 pour cent des consommations nationales d'énergie. La réduction de ces consommations et des émissions est donc une étape importante vers un développement durable. Récemment, la transition vers la construction des bâtiments à faible consommation d’énergie a conduit à de nouvelles exigences en matière de performance et de durabilité, et ainsi encore complexifié le processus de conception des bâtiments. Le comportement des occupants est maintenant considéré comme un facteur déterminant de la performance énergétique d’un bâtiment, particulièrement dans le cas des bâtiments basse consommation (BBC). Pourtant, les outils de simulation utilisés dans l'industrie des bâtiments ne sont pas aujourd'hui en mesure de fournir des estimations fiables de la demande d'énergie des occupants. Par conséquent, les experts en énergie et bâtiments portent une grande attention à développer des méthodes plus précises pour la modélisation et la prévision de l’influence des occupants sur la performance du bâtiment. Ces modèles doivent pouvoir fournir des estimations plus précises des consommations d’énergie et évaluer la variabilité de ces consommations. En conséquence, l’objectif visé est de permettre aux experts en construction d’améliorer leurs solutions techniques, améliorer la performance de leurs services, et promouvoir des incitations mieux ciblées vers les usagers afin de réduire leurs consommations énergétiques. L'objectif de cette thèse est de proposer un modèle pour estimer la consommation d'énergie liée aux comportements des occupants de bâtiments résidentiels, en prenant en compte la variabilité des modes de consommation au travers de la diversité des profils socio-démographiques et économiques des occupants. Une approche stochastique basée sur la notion d’activité est donc adoptée. Avec ce modèle, la consommation d'énergie d'un ménage est estimée en additionnant la consommation d'énergie des différentes activités domestiques (comme faire la cuisine, le lavage du linge, etc.). La nature stochastique du modèle est due aux relations probabilistes établies entre les attributs des ménages d'une part (type de ménage, nombre d'occupants, etc.) et la possession des équipements domestiques, les caractéristiques des appareils, leur puissance, et les quantités d'activité d’autre part. Afin d'établir ces relations stochastiques, un nombre suffisant d'attributs est pris en compte pour caractériser un ménage. Le modèle proposé a été appliqué pour deux activités domestiques, à savoir regarder la télévision et laver le linge. Des simulations de Monte Carlo sont effectuées pour fournir des estimations de consommation d'énergie pour ces deux activités dans trois cas de figure : pour un ménage spécifique, pour des ménages générés aléatoirement avec des contraintes sur leurs attributs, et pour des ménages totalement aléatoires représentatifs de la population française. Une comparaison entre les résultats de la simulation de modèle d’une part et des données de consommation d'énergie réelle d’autre part, a permis de valider le modèle pour les deux activités considérées. Un cadre de généralisation du modèle pour d'autres activités domestiques a été introduit, et sa possible intégration dans le processus de conception des bâtiments a été discutée et illustrée au travers d’un certain nombre d’exemples
Résumé en Anglais : The building sector is considered as a major energy consumer and pollution source among all economic sectors. It accounts for important shares, ranging between 16 and 50 percent, of national energy consumption worldwide. Reducing these consumptions and emissions is thus an important step towards sustainable development. Recently, the shift towards constructing low-consuming and nearly zero-energy buildings lead to further requirements with regard to performance and sustainability, and thus caused the design process of buildings to be more complex. Occupants’ behavior is now considered as a key determinant of building’s energy performance especially in the case of green buildings. Yet, energy simulation tools used in buildings industry nowadays are not capable of providing accurate estimations of occupant-related energy demands. Therefore, buildings and energy experts are devoting considerable efforts on developing more precise methods for modeling and forecasting occupants influence on whole building performance. Such models can provide accurate energy estimates and can assess future consumption variability. Consequently, building experts may improve their technical solutions, ameliorate their service performances, and promote targeted incentives. The objective of this dissertation is to propose a model for forecasting occupant-related energy consumption in residential buildings, while accounting for variability in consumption patterns due to diversity in occupants’ socio-demographic and economic profiles. A stochastic activity-based approach is thus adopted. By activity-based, it means that energy consumption of a household is estimated by summing up the energy use of different activities performed (such as cooking, washing clothes, etc.). The stochastic nature of the model is due to the probabilistic mapping established between household attributes from one side (household type, number of occupants, etc.) and the corresponding appliance ownership, appliance characteristics and power rating, and activity quantities from the other side. In order to establish these stochastic relations, a fairly sufficient number of households’ characterizing attributes is taken into account. The proposed model is applied for two domestic activities, namely watching TV and washing laundry. Three types of Monte Carlo simulations are performed to provide energy estimates for these two activities: for a given specified household, for randomly generated households with constraints, and for totally random population-wise households. A comparison between model’s simulation results and real measured energy consumption data enables validating the model for the two considered activities. A generalization framework of the modeling approach for other domestic activities is sketched, and its possible integration into buildings design process is discussed and illustrated through a number of examples

Dans le contexte de crise énergétique actuel, les concepteurs de bâtiments tentent de concevoir des habitats très performants d'un point de vue énergétique. Toutefois, de plus en plus de retours d'expérience montrent que les performances énergétiques réelles sont très différentes de celles prévues à l'origine lors des calculs de conception. Une des raisons principales avancées par la communauté scientifique est la mauvaise ou la non prise en compte du rôle actif des occupants. Les travaux présentés ici ont pour objectif de caractériser le comportement de l'occupant et son influence sur la performance énergétique. Différentes méthodologies sont utilisées : le plan d'expériences, une étude expérimentale in situ et la modélisation du comportement par intelligence artificielle dans le logiciel TRNSys
Building sector plays a major role in global warming. In France, it is responsible of about 40% of energy consumption et about 33% of carbon emissions. In this context, building designers try to improve building energy performance. To do so, they often use building energy modeling (BEM) software to predict future energy use. For several years now, researchers have observed a difference between actual and predicted energy performance. Some reasons are pointed out such as uncertainties on physical properties of building materials and lack of precision of fluid dynamics models. One of the main causes could come from bad assessments in the modeling of occupant behavior. Occupant is often considered as passive in building simulation hypothesis. However, numerous of papers show that he act on the building he is in, and on personal characteristics. The work presented here intend to characterize occupant behavior and its influence on energy use. In the first part of the manuscript we assess the individual impact of several actions using design of experiments (DOE) methodology. Actions like operations on windows, blind or thermostat are investigated separately. We show that two opposite extreme behaviors (economic and wasteful) could lead to significant difference in building energy use. Moreover, a factor two-to-one in total energy use is observed between passive and active behaviors. In the second part we focused on an experimental approach. Thermal and visual environment of 4 offices have been monitored during a year and online questionnaires about comfort and behavior have been submitted to office occupants. Tank to a statistical analysis we estimates probabilities of acting on windows, blinds and clothing insulation against physical variables or thermal sensation. Final part of the thesis deals with the development of an occupant behavior model called OASys (Occupant Actions System) and running under TRNSys software. The model is based on an artificial intelligence algorithm and is intended to predict occupant interactions with thermostat, clothing insulation, windows, blinds and lighting system based on thermal and visual sensation. Results from OASys are compared to results from literature through various case studies for partial validation. They also confirm the significant impact of occupant behavior on building energy performance

Alors que les prévisions climatiques du GIEC sont de plus en plus avancées et que les phénomènes relatifs à l’Ilot de Chaleur Urbain (ICU) sont de mieux en mieux cernés, les uns et les autres ne sont toujours pas pris en compte dans la conception actuelle des bâtiments. Comment prendre en compte le réchauffement climatique à l’échelle globale et les surchauffes urbaines en phase de conception des bâtiments ? Quels sont les impacts sur la thermique des bâtiments ? Quels critères de confort pour orienter les choix des concepteurs motivés par la frugalité ? La première partie présente comment la thermique du bâtiment « voit » le climat. Actuellement, les bureaux d’études utilisent des météos moyennées sur 10 ou 30 ans de mesures qui donnent un fichier météo représentatif du climat d’une zone, mais qui suppriment les conditions extrêmes comme les vagues de chaleur. Ces dernières constituent et constitueront pourtant de plus en plus des risques sanitaires pour les personnes vulnérables. Une méthodologie est proposée pour choisir une année météorologique réelle en la repositionnant par rapport aux prévisions climatiques du GIEC. En deuxième partie du manuscrit, l’influence du type de fichier météo utilisé sur les résultats de simulation thermique dynamique (STD) est étudiée sur un bâtiment de logements collectifs situé dans le quartier Confluence à Lyon. Cette étude est centrée sur l’analyse du confort d’été qui est l’enjeu majeur pour l’adaptation aux aléas climatiques. Cette partie contient également des propositions méthodologiques pour l’analyse des risques sanitaires en ambiances intérieures lors des évènements extrêmes de canicules. Enfin en troisième et dernière partie, nous étudions la possibilité d’utiliser les résultats des outils de microclimatologie urbaine en entrée météo des modèles STD. Une expérimentation de chainage entre les outils CitySim et CIM, développés à l’EPFL de Lausanne, est menée sur le même quartier Confluence à Lyon
While the IPCC's climate forecasts are more and more advanced and the phenomena related to the Urban Heat Island (UHI) are well understood, both are still not taken into account in the design of current buildings. How to take into account the global warming and urban overheating in buildings’ design? What are the impacts on the thermal behavior of buildings? What comfort criteria can be proposed to guide the choices of designers motivated by frugality? The first part presents how the building "sees" the climate. Currently, consulting agencies use averages over 10 or 30 years of measurements that give a weather file representative of the climate of an area, but which remove extreme conditions such as heat waves. However, these are and will increasingly constitute health risks for vulnerable people. A methodology is proposed to choose a real weather year by repositioning it in relation to the IPCC climate forecast. In the second part of the manuscript, the influence of the type of weather file used for buildings simulation on the comfort results is studied for a residential building located in the Confluence district in Lyon. This study focuses on the analysis of summer comfort, which is the major issue for adaptation to current and future climates. This part also contains methodological proposals for the analysis of health risks in indoor environments during extreme heatwave events. Finally, in the third and last part, we study the possibility of using the results of a urban microclimate tool to produce weather input for the building energy models. A chaining experiment between the CitySim and CIM tools, developed at EPFL Lausanne, is conducted on the same Confluence district in Lyon

Cette recherche étudie la perception de la qualité de vie (QV) et de la qualité de l'environnement intérieur (QEI) du point de vue des occupants d’espaces de travail certifiés « durables » selon le système d'énergie et de conception environnementale (LEED) et des occupants des immeubles de bureaux conventionnels. Dans cette étude, la QV est définie en termes de santé perçue, confort, et productivité. La qualité des environnements intérieurs est importante, car les gens passent la majorité de leur vie à l'intérieur des immeubles et, dans notre société contemporaine, plus de ce temps est passé dans des espaces de travail, tels que les espaces de bureaux. Les préoccupations grandissantes pour la durabilité des espaces de vie et la prise de conscience des effets négatifs que des bâtiments peuvent avoir sur les occupants font émerger les constructions dites ‘vertes’ comme étant des alternatives plus durables. LEED est le système d’accréditation le plus populaire de nos jours en Amérique du Nord qui évalue les bâtiments verts en terme de leur performance environnementale. Toutefois, la revue de littérature indique que des occupants des édifices de bureaux certifiés LEED ne sont pas toujours satisfaits avec la QEI. Les bâtiments certifiés LEED sont en effet uniquement évalués selon des critères techniques de performance. Pourtant, il y peut avoir des écarts entre les performances mesurées et celles perçues par les occupants. Cela soulève la question suivante: à quel point les bâtiments construits selon les critères LEED prennent-ils en compte la qualité de vie (QoL) et les facteurs humains dans l’évaluation des espaces de travail ? Cette recherche a donc pour but de proposer un nouveau cadre qui prend en considération non seulement des facteurs durables, mais aussi humains pour évaluer les environnements de travail. Cette recherche utilise une approche mixte – quantitative et qualitative – en trois phases afin d’étudier de manière approfondie la perception de la qualité de vie des occupants de deux bâtiments certifiés LEED et d’un immeuble de bureaux conventionnel. La phase I est dédiée à l’observation des environnements de travail et la documentation des traces d’interaction entre l’utilisateur et l’espace. La phase II est dédiée aux entrevues permettant aux participants de décrire leur expérience de la QV et les facteurs de la QEI qui façonnent leur expérience. Ils nous aident aussi à identifier les éléments constitutifs d'un environnement humain de travail. Parallèlement, des questionnaires aident à comprendre la relation entre la qualité de vie perçue par les occupants et les facteurs de QEI dérivés de la littérature. À l’aide de groupes de discussion, menés lors de la phase III, nous cherchons à valider les résultats préliminaires. Les données sont ensuite analysées séparément en utilisant la ‘triangulation’ afin d’interpréter et corroborer les résultats. Cette étude compare les expériences des espaces de travail « verts » et « conventionnels » et révèle 32 facteurs (30 facteurs QEI et deux autres) qui peuvent affecter de manière significative l'expérience des édifices de bureaux. De plus, des éléments constitutifs d'un environnement de travail humain du point de vue des occupants ont été identifiés. Ceux-ci nous permettent donc de mettre au point un nouveau cadre global, intégrant des critères humains pour évaluer la QEI dans des environnements de travail durables. Ce cadre met en relation la QEI des environnements de travail et la QV des occupants en tant que système environnement-comportement.
This research studies perceived Quality of Life (QoL) and Indoor Environmental Quality (IEQ) of occupants’ in the work environments of sustainable office buildings certified under the Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) system (green buildings) and in conventional office buildings. QoL is defined in this research in terms of perceived health, comfort, and productivity. The quality of indoor environments is important because people spend most of their time inside buildings, and in contemporary society, much of the time spent in work environments is in office buildings. In this era of growing concerns about sustainability and the increased awareness of buildings’ negative impacts on occupants, green buildings have been promoted as sustainable solutions to these issues. LEED is the most popular rating system for measuring the performance of green buildings in North America. However, the literature review indicates that there are user complaints about the IEQ of LEED-certified office buildings. LEED-certified buildings are assessed based on technical measures of building performance. This assessment way may create a gap between measured and perceived performance from the user perspective. This raises the question of whether buildings certified with the LEED criteria are humane from the QoL experience of occupants in office buildings. Hence, this research is therefore to propose a new framework that takes into account not only sustainable but also humane factors for evaluating work environments. The study uses a mixed-methods approach – using both quantitative and qualitative methods and proceeds in three phases to comprehensively study occupants’ perceived QoL experience in two LEED and one conventional office building. Phase I uses observations to document the physical work environment and users’ behavioral interactions with the environment. Phase II uses interviews to describe the occupants’ QoL experience, explore the possible IEQ factors shaping their QoL, and to define the constructs of a humane work environment. Questionnaires were distributed concurrently to measure the relationship between occupants’ perceived QoL and IEQ factors that are derived from the literature. Phase III uses focus groups to converge and focus the results of the study. The results are analyzed separately and triangulated using an integrative mixed-methods analysis to interpret, corroborate, conclude, and increase the validation of the findings. The study compared occupants’ perceived QoL in «green» and «conventional» office buildings and revealed 32 quality factors (30 IEQ factors and two others) that influence the QoL experience in office work environments. Also the constructs of what composes a humane work environment based on occupants’ viewpoints have been identified. A new comprehensive, sustainable, and humane framework for assessing IEQ in work environments is developed. This framework guides the relationship between IEQ in work environments and occupants’ QoL as an environment-behavior system.