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Analysis and Visualisation of Decision Paths towards Reaching Environmental Impact Targets at Early-Design Stage

Résumé

Environmental impact objectives are commonly found in building performance labels and rating schemes. Anticipating a building’s impact from the conceptual design stage and identifying decisions that do not compromise its chances of reaching these targets is therefore crucial. Yet, few methods and tools are able to provide tangible decision support through a context-specific and early-stage-oriented approach. This paper proposes a workflow to do so based on a generative approach and interactive decision trees. Illustrated on a case study, the approach consists in generating building scenarios by varying parameters not yet fixed at the early stage, including geometrical (e.g. building shape and height), architectural (e.g. façade opening ratio) and technical (e.g. heating system) parameters. The series of scenarios are evaluated in terms of their greenhouse gas (GHG) emissions over their life cycle (including construction and operation), as well as from building-induced mobility. The effects of filtering this database according to a given impact target are explored using a classification algorithm that produces a decision tree showing the proportion of target-complying and non-complying scenarios, as well as the (un)favourable decision pathways. Stakeholders of the planning and design process can therefore get insights into the implications of a given string of decisions.

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Étude d'impact
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Arbre de décision
vignette| Arbre de décision Un arbre de décision est un outil d'aide à la décision représentant un ensemble de choix sous la forme graphique d'un arbre. Les différentes décisions possibles sont situées aux extrémités des branches (les « feuilles » de l'arbre), et sont atteintes en fonction de décisions prises à chaque étape. L'arbre de décision est un outil utilisé dans des domaines variés tels que la sécurité, la fouille de données, la médecine, etc. Il a l'avantage d'être lisible et rapide à exécuter.
Arbre de décision (apprentissage)
L’apprentissage par arbre de décision désigne une méthode basée sur l'utilisation d'un arbre de décision comme modèle prédictif. On l'utilise notamment en fouille de données et en apprentissage automatique. Dans ces structures d'arbre, les feuilles représentent les valeurs de la variable-cible et les embranchements correspondent à des combinaisons de variables d'entrée qui mènent à ces valeurs. En analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter de manière explicite les décisions réalisées et les processus qui les amènent.
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