Détection de toiture par IA et calepinage : comment l'IA retire le travail manuel de la conception solaire

« Détection de toiture par IA » et « calepinage par IA » sont souvent employés comme s'il s'agissait d'une seule fonction : on pointe un outil sur une adresse et une étude solaire terminée et réalisable apparaît. Dans la pratique, ce sont deux étapes distinctes, avec des capacités réelles et des limites réelles, et la différence compte dès lors que vous devez vous fier au résultat dans un devis. Cet article explique ce que ces deux termes signifient réellement. Il montre ensuite comment chacun fonctionne dans solarVis, le logiciel de conception photovoltaïque derrière plus de 67 500 projets solaires. Limites de couverture et étapes de relecture manuelle comprises.

Ce que signifie vraiment la « détection de toiture par IA »

Au fond, la détection de toiture par IA est un problème de vision par ordinateur : transformer une image aérienne ou satellite en géométrie exploitable par un outil de conception. Cela veut dire trouver le contour de la toiture, les lignes intérieures où les plans se rencontrent et les limites de chaque pan.

La géométrie seule n'est pourtant pas une étude. Un contour de toiture sans pente ni hauteur attribuées est un croquis plat, pas une maquette sur laquelle calculer des ombrages ou une production. La catégorie des outils de « détection de toiture par IA » se scinde nettement entre ceux qui s'arrêtent à la géométrie 2D et ceux qui déduisent aussi une forme 3D complète, généralement en mobilisant une seconde source de données comme l'altimétrie issue du LiDAR. Le côté de cette ligne où se situe un outil détermine la quantité de travail qui reste ensuite à un humain.

Ce que signifie vraiment le « calepinage par IA »

Le calepinage par IA est un autre problème : à partir de la géométrie de la toiture et de tout ce qui la contraint, générer une disposition de modules qui atteigne un objectif. Ce n'est pas un remplissage de grille. Un vrai moteur de calepinage doit respecter les marges de retrait, contourner les obstacles et les éléments de toiture, tenir compte des ombrages pour ne pas gaspiller des modules sur un emplacement faible, et atteindre un objectif de dimensionnement plutôt que simplement maximiser le nombre de modules.

De ce fait, le calepinage n'a de sens qu'une fois que les données dont il dépend existent déjà : la géométrie de la toiture doit être juste et, comme expliqué plus bas, les ombrages doivent déjà être calculés. Un moteur de calepinage lancé avant l'un ou l'autre optimise dans le vide.

Comment solarVis lit une toiture

Détection de toiture par IA : un filaire 2D, pas une maquette 3D

Dans l'étape Tracé de toiture, la détection de toiture par IA se déclenche depuis l'icône d'étincelles de la barre d'outils. Elle analyse l'imagerie satellite de l'emplacement du projet, affiche l'état « Détection de la toiture... » pendant le traitement, puis renvoie un filaire 2D : le contour de la toiture, les arêtes intérieures entre les pans et les pans eux-mêmes.

C'est là toute la sortie. Elle n'attribue ni pente ni hauteur à ce qu'elle trouve, ce qui signifie que le résultat n'est pas encore une maquette 3D. Deux points la limitent également en pratique. D'abord, la disponibilité est conditionnelle : elle n'apparaît que là où des données de toiture haute résolution couvrent l'emplacement du projet, ce n'est donc pas un appui sur lequel tout projet peut compter. Ensuite, il s'agit d'une action annulable unique, une annulation restaure l'état précédent, et la sortie est censée demander une relecture humaine : les arêtes et les pans manquants se corrigent avec les outils de dessin habituels avant de poursuivre.

Inner Edge Detector : de la géométrie seulement, une portée plus étroite

Outil voisin mais distinct, l'Inner Edge Detector analyse les angles d'un contour de toiture déjà tracé et génère une proposition de ligne intérieure suivant la bissectrice de ces angles. Il est utile pour compléter rapidement une ligne d'arêtier ou de noue. Comme la détection de toiture par IA, il ne produit que de la géométrie. Lui non plus n'attribue pas de pentes.

Passer en 3D : Fit to LiDAR ou pentes manuelles

Pour transformer un filaire 2D en véritable maquette 3D, deux chemins existent. Fit to LiDAR construit une maquette 3D réelle à partir de données d'altimétrie issues du LiDAR (les données d'élévation de Google, qui exigent Google Maps HD comme fournisseur cartographique). Il règle automatiquement la hauteur de chaque point et la pente de chaque pan, et remplace entièrement l'attribution manuelle des pentes. Il demande seulement la confirmation de l'emplacement des murs et, comme la détection de toiture par IA, il est réservé aux zones à forte couverture de données.

Là où Fit to LiDAR n'est pas disponible, les pentes s'attribuent manuellement : sélectionnez un pan ou une arête, réglez la pente dans le panneau de droite ou tirez la flèche de pente, et ce pan devient un plan 3D. Des pans différents d'une même toiture peuvent porter des pentes différentes, ce qui compte dès que la toiture est plus complexe qu'un simple deux-pans.

Rendre la maquette physiquement réaliste

La forme de la toiture ne suffit toujours pas pour y poser des modules en confiance. L'étape Tracé de toiture de Solar 3D Design et simulation ajoute les éléments qui déterminent quelles parties d'une toiture sont réellement exploitables :

• Les obstacles (rectangles, cercles ou polygones) marquent les cheminées, les fenêtres de toit, les paraboles et tout ce sur quoi un module ne peut pas reposer. Ils bloquent directement le calepinage et entrent dans le calcul des ombrages.
• Les lucarnes existent en trois types, à un pan, à deux pans et en croupe, chacune avec largeur, longueur et pente réglables.
• Les acrotères, de 0,1 à 3 mètres de haut et de 0,05 à 1 mètre d'épaisseur, projettent de vraies ombres et bloquent le calepinage exactement comme le ferait un mur physique.
• Split Region sépare des sections de toiture situées à des hauteurs différentes : c'est ainsi que les toitures à décrochés et les extensions sont modélisées correctement, plutôt que comme un plan unique.

L'imagerie provient de Google Maps, Google Maps HD ou Azure Maps, ou d'images personnalisées téléversées et calées sur le projet. Rien de tout cela n'est cosmétique : une disposition ne vaut que la maquette sur laquelle elle est générée, et une maquette à laquelle il manque un acrotère ou une lucarne posera des modules là où ils ne peuvent pas aller.

Pourquoi les ombrages doivent être calculés avant le calepinage

L'analyse des ombrages, lancée depuis le bouton soleil de la barre d'outils, est un prérequis strict du calepinage par IA. Le moteur de calepinage ne fonctionne pas tant qu'elle n'a pas tourné, car les décisions de pose découlent de ses résultats.

L'analyse produit des cartes thermiques d'irradiation sur toute la toiture et, par module, trois valeurs dans l'inspecteur : le solar access, le TOF (Tilt and Orientation Factor) et le TSRF, la Total Solar Resource Fraction. Le solar access traduit la part de lumière solaire perdue à cause des ombrages ; le TOF traduit la pénalité géométrique, distincte, d'une toiture qui ne présente ni l'orientation ni l'inclinaison optimales. Le TSRF combine les deux : TSRF = solar access × TOF. Notre article complémentaire sur l'irradiation, l'ombrage et le dimensionnement des chaînes détaille davantage le calcul de ces valeurs. Ce qui compte ici est plus simple : sans elles, aucune base ne permet de placer un pan de toiture devant un autre, ce qui est précisément l'étape suivante du calepinage.

Comment solarVis exécute le calepinage

Une fois les ombrages calculés, le calepinage par IA lit ces résultats, classe les pans de toiture et remplit d'un coup tous les pans adaptés, les meilleurs emplacements d'abord, en respectant les marges de retrait, les obstacles, les lucarnes et les résultats d'ombrage déjà décrits.

Deux choix façonnent le résultat. D'abord un objectif de dimensionnement : nombre de modules, production annuelle (kWh), puissance DC (kWc) ou pourcentage de couverture de la consommation. Ensuite un mode :

• Max Production remplit chaque emplacement disponible et privilégie la production totale.
• Max Efficiency ne conserve que les emplacements dont le TSRF atteint au moins 75 %, d'où moins de modules mais de meilleures performances.

Ce chiffre de 75 % mérite qu'on s'y arrête, car c'est le détail le plus révélateur de la conception de cette fonction. Ce n'est pas une valeur de curseur choisie au hasard. Plusieurs dispositifs d'aide et programmes qualité considèrent un TSRF supérieur ou égal à 75 % comme la référence d'une installation bien positionnée, et certaines primes fixent un minimum explicite dans cet ordre de grandeur. Le mode Max Efficiency inscrit exactement cette convention d'implantation dans le moteur de calepinage, au lieu d'inventer son propre niveau de qualité.

Un curseur d'élagage part de la même idée, mais agit sur la disposition finie plutôt que sur les règles qui l'ont produite. Une fois la toiture remplie par le calepinage par IA, relever le seuil de TSRF du curseur surligne en rouge les modules déjà posés qui passent en dessous, et valider confirme le retrait. Vous modifiez une disposition qui existe, vous ne fixez pas une contrainte avec laquelle le moteur conçoit. Au-delà des modes automatiques, Fill Roof Face pose les modules sur une seule surface sélectionnée à la fois, et la pose manuelle par glisser-déposer, le groupement et la duplication restent disponibles pour ajuster à la main n'importe quelle partie du résultat.

Ce qu'il faut regarder dans un logiciel de conception photovoltaïque

La plupart des outils de cette catégorie mettent désormais l'automatisation en avant. Les différences qui comptent tiennent à ce que cette automatisation produit réellement. Voici donc les questions à poser à tout logiciel de conception photovoltaïque avant d'y engager une équipe de conception.

La détection de toiture s'arrête-t-elle à la 2D ou produit-elle une vraie maquette 3D ? Un filaire 2D exige encore une pente et une hauteur avant toute simulation. Un outil qui va chercher l'altimétrie et relève la toiture automatiquement supprime une étape qu'un outil purement filaire vous laisse sur les bras.

La disponibilité est-elle vérifiée adresse par adresse, et que se passe-t-il sans couverture ? La qualité de détection dépend des données sous-jacentes, et aucun fournisseur ne couvre tout. Ce qui compte, c'est de savoir si les outils de tracé de repli sont assez bons pour que le flux de travail tienne sur tous les projets, pas seulement sur les mieux cartographiés.

Le moteur de calepinage tient-il compte des ombrages ou seulement de la géométrie ? Un outil qui remplit une toiture d'après sa seule forme posera volontiers des modules à un endroit qui ne sera jamais rentable. Classer les pans selon le solar access mesuré est ce qui sépare une vraie automatisation de la conception solaire d'un simple remplissage de grille.

Pouvez-vous le piloter vers un objectif et un seuil de qualité ? Pouvoir dimensionner sur un chiffre de production ou sur une part d'autoconsommation, et fixer un plancher tel que 75 % de TSRF, fait la différence entre une étude que vous pouvez défendre devant un client et une étude qu'il faut justifier après coup.

Le résultat est-il modifiable ? Toute disposition générée finit par rencontrer un cas limite qu'elle n'avait pas prévu. Le moteur doit vous donner un point de départ rapide et régulier, que vous pouvez ensuite reprendre module par module.