BACS decree, GTB and artificial intelligence: when data is transforming the energy management of tertiary buildings

Depuis 2025, les bâtiments tertiaires en France doivent intégrer des systèmes capables de piloter automatiquement leur consommation d’énergie. Cette obligation découle du décret BACS, qui impose aux propriétaires d’équiper leurs bâtiments d’un système d’automatisation et de contrôle.

Derrière cette évolution réglementaire se cache une transformation plus profonde, celle du passage d’une gestion énergétique réactive à une gestion prédictive. Les directions immobilières ne peuvent plus simplement suivre leurs consommations, elles doivent désormais les comprendre, les anticiper et les justifier. Les solutions de GTB (Gestion Technique du Bâtiment) et de GTC (Gestion Technique Centralisée) sont au cœur de cette mutation. Elles enregistrent et régulent en continu les paramètres techniques d’un bâtiment, comme la température, la ventilation, la climatisation ou l’éclairage. Mais leur véritable potentiel se révèle lorsqu’elles sont associées à l’intelligence artificielle.

Grâce à l’IA, ces données deviennent exploitables, compréhensibles et actionnables, ouvrant la voie à une performance énergétique mesurable et durable.

1. Comprendre le décret BACS

Le décret BACS, pour Building Automation & Control Systems, rend obligatoire la présence d’un système d’automatisation dans les bâtiments tertiaires équipés de chauffage, ventilation ou climatisation.

Son objectif est double :

• Mesurer et enregistrer la consommation énergétique,
• Détecter et corriger les dérives automatiquement.

Ce dispositif vise à rendre les bâtiments plus sobres, plus intelligents et plus transparents. En pratique, il s’agit de permettre un pilotage en temps réel de la performance énergétique et des équipements techniques.

2. Le rôle central de la GTB et de la GTC

La GTB supervise l’ensemble des équipements techniques d’un bâtiment, comme le chauffage, la climatisation, la ventilation, la sécurité ou l’éclairage. Elle collecte les données, les centralise et ajuste automatiquement les consignes en fonction de l’usage réel, des conditions météorologiques ou du taux d’occupation.

La GTC intervient souvent à un niveau plus local ou sur un périmètre spécifique, mais repose sur les mêmes principes. Ces outils sont essentiels à la transition énergétique. Toutefois, leur efficacité dépend de la capacité à exploiter les données qu’ils génèrent, car sans analyse, la GTB reste un tableau de bord passif.

3. OPERAT et le décret tertiaire, un cadre commun

En parallèle du décret BACS, le décret tertiaire impose une trajectoire de réduction des consommations d’énergie :

• –40 % d’ici 2030,
• –50 % d’ici 2040,
• –60 % d’ici 2050.

Chaque entreprise concernée doit déclarer ses consommations sur la plateforme OPERAT, gérée par l’ADEME. OPERAT devient alors un outil stratégique, car il permet de suivre la performance énergétique, de comparer les bâtiments entre eux et d’identifier les gisements d’économie.

Pour cela, une condition est indispensable : disposer de données fiables, cohérentes et consolidées. C’est là que l’IA et la GTB se complètent parfaitement.

4. Le défi caché, la qualité des données immobilières

Les directions immobilières disposent aujourd’hui d’une quantité considérable de données, mais rarement exploitables.

Les principales difficultés rencontrées sont :

• des sources multiples (capteurs, factures, systèmes de maintenance) sans format commun,
• des incohérences ou doublons,
• un manque de traçabilité et de fiabilité.

Sans données solides, impossible de prouver un gain, de piloter une trajectoire ou de démontrer un retour sur investissement.

L’intelligence artificielle corrige ce problème, elle nettoie, harmonise et relie les données, identifie les anomalies et reconstruit une vision cohérente du patrimoine énergétique.

5. Comment l’IA transforme la gestion énergétique

Une fois la donnée fiabilisée, l’IA devient un véritable copilote énergétique :

• Analyse des tendances, pour repérer les variations inhabituelles et les surconsommations,
• Prédiction, pour anticiper les pics de consommation selon la météo, l’occupation ou les usages,
• Optimisation, pour recommander des actions concrètes (ajuster les consignes, modifier les horaires, planifier une maintenance),
• Reporting automatisé, pour produire des bilans clairs et exploitables par les directions techniques et financières.

L’IA ne remplace pas les experts, elle amplifie leur capacité à décider rapidement et sur la base de faits mesurables.

6. De la réglementation à la rentabilité

Si le décret BACS est une obligation, il peut devenir un levier de valeur.

Une GTB bien exploitée, couplée à une analyse intelligente des données, permet souvent :

• une réduction de 10 à 30 % des consommations dès la première année,
• une baisse des coûts de maintenance grâce à la détection précoce des anomalies,
• une valorisation accrue du bâtiment, notamment auprès des investisseurs sensibles aux critères ESG.

Le retour sur investissement est rapide, car les gains se cumulent, énergie, confort, fiabilité et image de marque.

7. Vers une gouvernance data du patrimoine immobilier

L’avenir de la performance énergétique repose sur la gouvernance des données immobilières.

Les acteurs les plus avancés mettent en place une architecture claire :

• un référentiel commun des bâtiments et équipements,
• une collecte automatique from the BMS, sensors and internal systems,
• one dynamic visualization via smart dashboards,
• one continuous analysis to detect excesses and prioritize actions.

This approach makes it possible to move from simple regulatory monitoring to global management of energy and economic performance.

Conclusion

The BACS decree And the Tertiary decree mark a new era for French tertiary real estate. They impose constraints, of course, but above all they open up new opportunities.

Buildings are becoming valuable data sources. By exploiting them using artificial intelligence, companies can make their information reliable, anticipate their consumption and demonstrate the profitability of their investments.

The challenge is no longer just to be compliant, it's to manage, understand and create value based on the energy data.
AI does not change the real estate management business, it gives it a new dimension.