Confort d’été : Entre simulation thermique, évaluation et réalité

Le confort d’été ou plutôt l’inconfort d’été dans les bâtiments n’est pas un sujet nouveau pour les acteurs du secteur. Il devient néanmoins plus concret pour les habitants non avertis ces dernières années. Les répercussions d’une telle hausse des températures dans les logements mais aussi dans les espaces tertiaires sont nombreuses : sensation de chaleur, réduction du temps de sommeil, difficultés de concentration au travail mais encore plus grave, hausse de la mortalité.

LE CONFORT D'ÉTÉ : LUXE OU NÉCESSITÉ ?

Corrélation entre température moyenne et mortalité toutes causes confondues en 2022.

(données illustratives source : Météo France, Insee, Le Parisien)

Selon Santé Publique France, pendant la canicule de 2003, 14 800 décès ont été enregistrés, dû à la forte exposition de la population à la chaleur. En 2022, le graphique ci-dessus a été publié par plusieurs organismes pour montrer la corrélation entre les températures moyennes et la mortalité toutes causes confondues. De ce fait, le confort d’été dans les bâtiments n’est plus « un luxe » mais une nécessité.

JUILLET 2026 : LE MOIS LE PLUS CHAUD ET UN DES PLUS SECS JAMAIS ENREGISTRÉS EN FRANCE

Le mois de juillet 2026, a été considéré comme le mois le plus chaud jamais enregistré selon météo France. 83% des Français déclarent avoir ressenti de l’inconfort de cette période, et 33% envisagent même de changer de logement car ils trouvent que leurs espaces de vie sont inadaptés pour l’été.

Le graphique ci-dessous montre une comparaison des températures de l’air issues de 3 fichiers météo : le fichier météo classique Paris-Montsouris (climat actuel) en rose , le fichier Paris-Montsouris RCP8.5 2050 en bleu et le fichier météo 2026 issu de l’api Météo-France en vert. On remarque que dans certaines journées, des écarts de +10 °C se produisent, ce qui suscite beaucoup de questionnements et de réticences concernant tout le processus des simulations thermiques dynamiques, allant du fichier météo et des hypothèses jusqu’à l’évaluation du confort dans les bâtiments, notamment avec des exigences et des obligations de performances de plus en plus accrues de la part des maîtrises d’ouvrages.

COMMENT ÉVALUER OBJECTIVEMENT UNE NOTION SI SUBJECTIVE QUE LE CONFORT ?

Le confort thermique est souvent défini comme la facilité avec laquelle le corps régule sa température. Moins le corps doit fournir d’efforts pour ne pas ressentir de surchauffe ou de refroidissement, plus on considère qu’on est confortable.

On dénombre 6 facteurs clés qui déterminent le confort thermique : la température de l’air, la température radiante moyenne, la vitesse de l’air, l’humidité relative, le CLO ou la tenue vestimentaire et enfin le MET ou le taux d’activité métabolique.

Elioth s’est penché sur la méthodologie de calcul de 7 indicateurs de confort thermique. Le graphique suivant vulgarise leur calcul et les paramètres impliqués :

Depuis 1970, les chercheurs et professionnels du bâtiment tentent d’évaluer le plus objectivement possible une notion subjective, celle du confort thermique dans les espaces. En partant des 6 paramètres cités précédemment, des dizaines d’indicateurs et des modèles d’évaluation ont été développés jusqu’à ce jour.

Nous avons choisi d’étudier les 6 indicateurs les plus fréquents : l’indicateur réglementaire DH* (degrés-heures) de la RE2020, NH28 ou nombre d’heures supérieures à 28 °C, le diagramme de Givoni, le confort adaptatif, le PMV (Predicted Mean Vote) et enfin la SET/PET (Standard Effective Temperature et Physiological Equivalent Temperature). Pour permettre une lecture comparative unifiée, chaque indicateur d’inconfort (NH28, PPD, Givoni, DH, SET…) a été converti en pourcentage de temps d’occupation inconfortable (heures de dépassement du seuil / heures d’occupation totales). Cette conversion, bien qu’appliquée également au DH, y est méthodologiquement moins pertinente : le degré-heure intègre à la fois la durée et l’intensité du dépassement, alors que les autres indicateurs ne comptabilisent qu’une durée. Le résultat n’est donc pas strictement comparable, mais ce choix a été maintenu par souci de cohérence visuelle entre les indicateurs.

Le tableau ci-dessous récapitule les avantages et inconvénients de chaque indicateur de confort :

ÉVALUATION DU CONFORT D’ÉTÉ : CAS D’ETUDE SUR DEUX TYPOLOGIES DIFFERENTES

Afin de comparer les différents indicateurs et les étudier plus précisément, nous avons soumis deux projets sur lesquels elioth a réalisé la conception environnementale à des scénarii défavorables de « stress thermique » simulés sous le logiciel IES VE, en s’inspirant de guide comme le CIBSE TM59 Design methodology for the assessment of overheating risk. Le projet de logement est une tour d’habitation en bois située à Paris, tandis que le projet de bureau repose sur une structure mixte bois-béton implantée sur le plateau de Saclay.

Les pourcentages du tableau ci-dessous indiquent le confort d’été dans une sélection d’espaces représentatifs de chaque projet.

Pourcentage de confort dans un projet de logements

Pourcentage de confort dans un projet de bureaux

Nous remarquons que les indicateurs de confort prenant en compte la température opérative présentent des pourcentages de confort assez favorables. En revanche, plus on prend des paramètres comme l’humidité, la vitesse de l’air, le clo et le met, les pourcentages de confort estimables diminuent progressivement, comme c’est le cas dans le diagramme de Givoni, le PMV et la SET qui représentent l’indicateur le plus discriminatoire.

En comparant les deux courbes de sévérité des bureaux et des logements, du DH à la SET, nous constatons une baisse du pourcentage de confort dans les deux typologies, mais avec des tendances et des plages de valeurs min-max différentes entre les logements ( courbe bleue) et les bureaux ( courbe rose).

Courbe de sévérité des indicateurs de confort

PEUT-ON SE FIER AUX SIMULATIONS THERMIQUES DYNAMIQUES ?

La question de la fiabilité de nos études est primordiale pour œuvrer à la livraison de constructions ou de rénovations adaptées face aux vagues de chaleur. D’autant plus que certaines maîtrises d’ouvrage se penchent sur le sujet de l’engagement des performances en termes de confort d’été. La fiabilité d’une étude dépend de plusieurs facteurs : le moteur de calcul, les hypothèses (météo, usage, performances thermiques, systèmes…) et l’indicateur utilisé pour lire et interpréter les résultats.

En juillet 2026, Elioth a déployé 7 capteurs qui mesurent la température de l’air, l’humidité et le taux de CO2, dans 3 bâtiments situés en région parisienne : un immeuble de bureaux à Montreuil, un T3 à Paris 20e et un T1 à Marne-la-Vallée. L’objectif est de confronter les résultats des simulations thermiques dynamiques sous le logiciel IES VE aux mesures in situ. Cela permettrait de mieux comprendre comment sont pris en compte les phénomènes physiques dans ce logiciel et d’affiner nos hypothèses de calcul.

Dans cette partie, nous présentons la comparaison entre simulation et réalité pour un bureaux et deux logements (T1 et T3). La simulation a tenté d’approcher au mieux l’usage réel des bâtiments. Néanmoins, les hypothèses d’entrée ne peuvent pas être 100% fidèles à la réalité. Les écarts présentés ci-dessous prennent donc en compte à la fois les écarts d’hypothèses mais aussi des écarts de calculs liés au logiciel. L’hypothèse usuelle d’incertitude des résultats prise dans nos études est de 15%. L’objectif est d’estimer si cette hypothèse est vérifiée lors des mesures in situ.

La comparaison porte sur 6 indicateurs de confort thermique (nombre d’heure supérieur à 28°C, Degré-heure, confort adaptatif, givoni, predicted mean vote PMV et la standard effective temperature SET). Ces indicateurs ont été calculés d’une part avec les données issues des capteurs et d’autre part avec les sorties de nos simulations. À partir des données de l’API de Météo-France, nous avons créé un fichier epw intégrant les températures caniculaires du mois de juillet 2026, le plus chaud jamais enregistré en France depuis 1900, afin de lancer des simulations sur les trois projets.

IMMEUBLE DE BUREAUX-MONTREUIL :

Le graphique ci-dessous présente, pour chaque indicateur, le pourcentage d’inconfort correspondant (soit le pourcentage de temps de dépassement du seuil). Les valeurs issues des mesures capteurs apparaissent en teinte foncée, celles issues de la simulation en teinte claire.

Comparaison des pourcentages d’inconfort entre la simulation et la réalité – Bureaux Montreuil

Pourcentage d’écart moyen entre des données issues des simulations par rapport à la réalité

Les écarts relatifs ne dessinent pas une tendance similaire selon les indicateurs et les locaux étudiés : on ne peut pas conclure que la simulation surestime ou sous-estime systématiquement le confort.

En comparant les résultats obtenus, on retrouve des niveaux de sévérité similaires aux deux cas précédents. Un indicateur comme le confort adaptatif s’avère cependant clairement inadapté pour des bâtiments refroidis mécaniquement ; des indicateurs comme Givoni, le PMV ou le SET sont dans ce cas plus pertinents et plus représentatifs du ressenti réel des occupants.

Concernant l’écart entre simulation et réalité, celui-ci atteint environ 12 % pour les indicateurs basés uniquement sur la température de l’air et la température radiante, contre environ 8 % pour des indicateurs plus complexes comme le PMV et le SET. Cet écart réduit s’explique par les caractéristiques intrinsèques de ces indicateurs : sur les 6 paramètres du confort, 3 sont fixés par une hypothèse commune entre le logiciel et la réalité (vitesse de l’air, métabolisme MET et habillement CLO), ce qui limite d’autant la marge d’erreur — jusqu’à 6 % pour le SET.

IMMEUBLES DE LOGEMENTS :

En haut – Comparaison des pourcentages d’inconfort entre la simulation et la réalité – T1 Marne La Vallée

En bas – Pourcentage d’écart moyen entre des données issues des simulations par rapport à la réalité – T1 Marne La Vallée

En haut – Comparaison des pourcentages d’inconfort entre la simulation et la réalité – T3 Paris 20^ème

En bas – Pourcentage d’écart moyen entre des données issues des simulations par rapport à la réalité – T3 Paris 20^ème

Concernant les logements, nous remarquons des tendances similaires à l’immeuble de bureaux. Pour le T1 de Marne la Vallée le pourcentage d’écart entre simulation et réalité oscille entre 14% pour les DH et 4% pour la SET. Toutefois, pour le T3 à Paris 20e, les pourcentages d’écart sont un peu plus élevés, en atteignant parfois 25%. Cela peut s’expliquer par une imprécision des hypothèses prises en compte dans le logiciel de simulation ainsi que l’absence de certaines données relatives aux caractéristiques géométriques et constructives du cas étudié.

COMMENT LE LOGICIEL IES VE PREND EN COMPTE LES PHÉNOMÈNES PHYSIQUES ?

Pour étudier comment sont pris en compte les phénomènes physiques et les échanges thermiques entre l’intérieur et l’extérieur et entre les espaces, nous avons opté pour étudier ces derniers à une échelle micro.

LES APPORTS INTERNES

Un certain calibrage de nos scénarios STD par défaut a été fait au départ pour s’assurer de se rapprocher au maximum des scénarios réels sur le plan des apports internes, des scénarios d’occupation et d’usage ainsi que des systèmes mécaniques. À partir de cela, nous avons étudié l’évolution des courbes de température et les différents phénomènes physiques associés.

Les simulations thermiques dynamiques représentent des tentatives de traduction des phénomènes physiques et des échanges thermiques en résultats chiffrés, en essayant d’être le plus proche possible des conditions réelles. Des guides comme le CIBSE TM59 qui vise à éviter les surchauffes dans les logements, des scénarios d’occupation et d’apports internes très précis sont développés pour se rapprocher le plus possible de la réalité.À titre d’exemple, le guide préconise de simuler des apports internes des équipements de cuisine à 450 W de 18h à 20h, afin de simuler l’usage d’une plaque de cuisson. L’effet sur les températures et les résultats de confort sont rapidement constatés notamment dans les logements de petites surfaces.

Évolution de la température de l’air (à gauche) et de l’humidité (à droite)

Dans ces premiers résultats, nous remarquons une forte corrélation entre les résultats de la simulation et la réalité, notamment pour les températures (± 0,8°C) de l’air et l’humidité (± 5%). Le logiciel prend donc correctement en compte les apports internes supplémentaire malgré une imprécision qui est dû en partie aux hypothèses des simulations, qui ne peuvent coller parfaitement avec la réalité, et aux imprécisions du capteur. Selon la fiche technique du produit utilisé, des marges de ± 0,5°C sont à prendre en compte pour la température de l’air et (± 3%) pour l’humidité relative.

LA VENTILATION NATURELLE

Un des leviers qui permettent d’assurer le confort d’été sans recours à la climatisation consiste à ventiler naturellement les espaces, de façon traversante ou mono-orientée. Plusieurs recherches ont été menées chez Elioth sur ce sujet (Comment concevoir en ventilation naturelle ? – Elioth) afin d’étudier en profondeur ce phénomène et d’assurer une implémentation optimale de ces stratégies passives. Il est toutefois à noter que ces phénomènes complexes, qui dépendent de nombreux facteurs, sont particulièrement difficiles estimer avec justesse dans une STD. Il nous a donc parue essentiel de comparer les résultats de nos simulations avec la réalité, ce que nous avons mis en place pendant la canicule de juillet.

Evolution des températures intérieures et extérieures – T1 Marne La Vallée

Evolution des températures intérieures et extérieures – T3 Paris 20^ème

Dans les différents cas simulés, nous remarquons une corrélation dans l’évolution des courbes de température de la ventilation. Une ventilation mono-orientée permet de baisser la température d’environ 2,5 °C, et une ventilation traversante de 4°C, notamment dans le cas où l’espace comporte beaucoup d’apports internes à évacuer.

L’impact de la ventilation est surestimé dans les simulations par rapport à la réalité : on observe un écart moyen de 25 % sur la ventilation traversante et de 15 % en mono-orientation entre résultats simulés et mesures réelles. La ventilation naturelle est en effet un phénomène complexe et multifactoriel, dont la modélisation fiable demeure difficile. Le débit d’air entrant dépend de nombreux paramètres — rugosité du site, orientation et vitesse du vent, coefficients de pression, pertes de charge — délicats à évaluer précisément sans recourir à une étude aéraulique approfondie, à la fois à l’échelle macro et micro, comme celles réalisées par CFD (Computational Fluid Dynamics). De telles études sont toutefois très rarement menées à l’échelle d’un bâtiment individuel. Il est donc recommandé d’adopter des hypothèses conservatrices dans les simulations thermiques dynamiques (STD), afin de ne pas surestimer l’effet de la ventilation naturelle. Pour approfondir cette question, il conviendrait néanmoins d’aller plus loin, notamment par des mesures de débits d’air entrant et sortant.

LES PROTECTIONS EXTÉRIEURES

L’introduction des protections extérieurs est une pratique de plus en plus répandue pour une protection optimale des rayonnements solaires. Mais à quel point ces dispositifs sont-ils efficaces et leur effet bien rendu dans les simulations ?

À travers ce graphique, nous constatons que des volets extérieurs fermés, permettent d’avoir un écart de température entre l’intérieur et l’extérieur de 6,4°C dans la réalité de 6°C sur la simulation. Cela démontre l’efficacité de ce genre de dispositif et la très bonne prise en compte de son impact par la simulation, avec un degré d’écart de 6,2%.

TEMPÉRATURES DE SURFACES ET PRISE EN COMPTE DE L’ÉCHAUFFEMENT DE LA LAME D’AIR

L’objectif est d’étudier le degré de précision des températures de surface dans nos modèles par rapport à la réalité, car celle-ci à un impact important sur la température opérative qui combine l’ambiance et le rayonnement des parois pour traduire plus précisément la notion de température ressentie. Également, nous avons souhaité étudier l’impact d’une protection solaire intérieure sur l’échauffement de la lame d’air entre le vitrage et la protection, qui est une des problématiques majeures des protections intérieures à prendre en compte dans les simulations. Nous avons ainsi effectué deux tests sur deux panneaux de murs-rideaux orientés sud : le premier laissé sans protection solaire, le deuxième protégé par un store vénitien. En utilisant une caméra thermique, nous avons mesuré la température du vitrage dans les deux scénarii, pour la comparer par la suite aux résultats du logiciel IES VE. Une précision d’environ 97% a été constatée en comparant la température des parois à 15 h ( heure de la prise de la mesure dans la réalité).

Les températures de surfaces sont très proches et on constate une augmentation de la température du vitrage d’environ 3°C avec le store baissé, ce qui traduit l’échauffement de la lame d’air. Ainsi, on peut conclure que la température de surface du vitrage d’une part, et l’échauffement de la lame d’air d’autre part, sont parfaitement prit en compte par la simulation.

CONCLUSION

Les résultats de cette étude comparative entre simulation et réalité confirment notre hypothèse usuelle de 15% d’incertitude sur les simulations. Cette incertitude calculatoire s’ajoute à la subjectivité de la sensation de confort ainsi qu’à la grande variabilité d’usage au sein d’un même bâtiment. Sommes-nous en mesure de concevoir un bâtiment confortable à la fois pour des occupants qui ferment leurs volets toute la journée là où d’autres les laissent ouverts pour des raisons de confort visuel ou par oubli ? La solution de bâtiment tout automatisé ne semble pas non plus viable car entraînant parfois un sentiment d’étouffement ou de manque de contrôle chez les occupants.

La simplicité des solutions alliée avec une bonne sensibilisation sera sûrement parmi les stratégies d’adaptation les plus efficaces dans les années à venir. Se pose encore la question du dialogue entre conception et futurs utilisateurs ? Certaines démarches comme BDF (Bâtiments Durables Franciliens) ou l’appel à des AMU (Assistance à Maîtrise d’Usage) développent et concrétisent ces discussions entre tous les acteurs de la vie d’un bâtiment.

GLOSSAIRE

Acronyme	Définition et explication
NH28	Nombre d’heures durant lesquelles la température intérieure dépasse 28 °C. Indicateur utilisé pour évaluer l’inconfort thermique en période chaude.
DH (Degré-heures)	Somme des écarts de température par rapport à un seuil de confort, multipliés par la durée d’exposition. Utilisé pour quantifier la sévérité de l’inconfort thermique dans la réglementation RE2020.
PMV (Predicted Mean Vote)	Indice prédisant la sensation thermique moyenne d’un groupe de personnes sur une échelle de -3 (froid) à +3 (chaud), selon le modèle de Fanger.
PPD (Predicted Percentage of Dissatisfied)	Pourcentage estimé de personnes insatisfaites par les conditions thermiques, calculé à partir du PMV.
SET (Standard Effective Temperature)	Température thermique équivalente prenant en compte la température de l’air, l’humidité, la vitesse de l’air et l’activité humaine, pour évaluer le confort thermique perçu.
PET (Physiological Equivalent Temperature)	Température ressentie par une personne moyenne dans un environnement extérieur, intégrant l’effet combiné de la température, de l’humidité, du rayonnement et du vent.
CLO	Unité mesurant l’isolation thermique des vêtements. 1 clo correspond à l’isolation d’un costume d’affaires standard.
MET (Metabolic rate)	Taux métabolique ou niveau d’activité physique d’une personne, exprimé en met (1 met = énergie dépensée au repos).
BDF (Bâtiments Durables Franciliens)	Label régional valorisant les bâtiments performants sur le plan environnemental en Île-de-France.
AMU (Assistance à maîtrise d’usage)	Accompagnement des usagers dans la définition et l’appropriation de leur cadre bâti, pour intégrer leurs besoins dans le projet.
CFD (Computational Fluid Dynamics)	Simulation numérique des écoulements d’air et de chaleur, utilisée notamment pour étudier la ventilation et le confort thermique.
STD (Simulation thermique dynamique)	Modélisation du comportement thermique d’un bâtiment au fil du temps, en fonction des conditions climatiques et des usages.
VNAT ou VN (Ventilation naturelle)	Système de ventilation utilisant les différences de pression et de température pour renouveler l’air sans recours à la mécanique.