Octopus Lab a fait le choix d’une rupture technologique avec les modèles traditionnels de la GTB.
Là où les systèmes historiques reposent principalement sur de la supervision descriptive, des scénarios figés et des règles de pilotage statiques, INDALO® Supervision introduit une GTB prédictive, conçue pour anticiper le comportement énergétique réel du bâtiment.
Notre approche s’appuie sur la modélisation du bâtiment, enrichie par l’apprentissage algorithmique de ses usages. En croisant les données issues des équipements techniques, les caractéristiques thermiques du bâti, les conditions climatiques et les profils d’occupation, INDALO® Supervision est capable de prévoir les besoins à venir et d’adapter le pilotage des systèmes CVC en amont, plutôt que de corriger a posteriori.
Contrairement aux architectures de GTB traditionnelles, souvent lourdes et centrées sur le matériel, notre solution adopte une approche logicielle et interopérable. INDALO® Supervision peut s’intégrer au-dessus des installations existantes et en exploiter pleinement les données, sans imposer de remplacement complet des systèmes en place. Cette logique permet une montée en performance rapide, maîtrisée et économiquement pertinente pour les exploitants et directions immobilières.
Pensée pour répondre aux enjeux actuels de sobriété énergétique, de pilotage multi-sites et de contraintes réglementaires, notre GTB prédictive offre aux acteurs de l’immobilier tertiaire une autre approche concrète aux GTB classiques, en faisant du bâtiment un système capable d’anticiper, d’apprendre et d’évoluer dans le temps.
