Avec l'essor des puissances de calcul et de stockage et l'évolution des technologies de communication et de détection, une quantité massive de données est générée, transmise et conservée en temps quasi réel. Tout cela contribue à la croissance à grande échelle des données exploitables et souvent ouvertes, représente une opportunité importante, et déclenche des changements novateurs et évolutifs dans de nombreux domaines, notamment la gestion de l'énergie dans les bâtiments intelligents et les villes intelligentes. Cependant, l'extraction de connaissances à partir de ces données est confrontée à plusieurs défis. Le défi le plus évident consiste à traiter les données volumineuses à grande échelle en utilisant des structures de calcul distribuées et parallèles. De plus, les big data collectées sont le plus souvent multimodales et proviennent de plusieurs sources de données hétérogènes. Il nécessite donc des solutions d'intégration de données hétérogènes. En outre, des analyses en ligne sont nécessaires pour traiter rapidement les données en continu à haute vitesse.

Le but de ce projet de recherche est d'examiner les défis mentionnés ci-dessus tout en examinant le cas d'étude du traitement et de l'analyse des données massives de l'énergie des bâtiments intelligents.

Mots clés : analyse des données massives, adaptation de domaine, apprentissage automatique, modélisation énergétique des bâtiments, bâtiment intelligent.