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This thesis presents new developments in the design of a smart building system that can supervise energy consumption in buildings and indoor comfort conditions. This system was used to investigate the impact of indoor comfort in classrooms on the learning capacity of students and the analysis of energy efficiency and indoor comfort condition in social housing units.The thesis is composed of three parts.The first chapter presents the methodology of the thesis. It presents the architecture and construction of a novel smart building system that could monitor and control buildings’ use safely and optimally and could be easily used in buildings’ management. It includes nine modules that inter-communicate. The methodology also presents the software architecture IoT used for the building monitoring and this system to manage fifteen social housing units during a year.The second chapter analyzes the impact of the indoor classroom environment on students’ learning efficiency, which is based on smart classroom monitoring and a questionnaire about the students’ assessment of the comfort conditions and learning efficiency. Multi-sensor devices measure the indoor temperature, relative humidity, and CO2 concentration at the students’ desks. Data analysis concerned an investigation of the spatial and temporal variation of the comfort parameters and their correlation with students’ assessment of comfort conditions and learning efficiency.The third chapter investigates how smart monitoring of social housing units helped understand energy consumption and indoor comfort. The experiment is based on monitoring 13 social housing in the North of France. The monitoring included indoor comfort (temperature and humidity), the total energy consumption, and the energy consumed for heating, hot water, and lighting. It also had hot water consumption.; Cette thèse présente de nouveaux développements dans la conception d'un système de bâtiment intelligent qui peut superviser la consommation d'énergie dans les bâtiments et les conditions de confort intérieur. Ce système a été utilisé pour étudier l'impact du confort intérieur dans les salles de cours sur la capacité d'apprentissage des élèves et l'analyse de l'efficacité énergétique et des conditions de confort intérieur dans les logements sociaux.La thèse est composée de trois chapitres.Le premier chapitre présente la méthodologie de la thèse. Il détaille l'architecture et la construction d'un nouveau système de bâtiment intelligent qui pourrait surveiller et contrôler l'utilisation des bâtiments de manière sûre et optimale et pourrait être facilement utilisé dans la gestion des bâtiments. Le système comprend neuf modules qui communiquent entre eux. La méthodologie présente également l'architecture logicielle IoT utilisée pour la surveillance des bâtiments et ce système pour gérer une quinzaine de logements sociaux pendant une année.Le deuxième chapitre analyse l'impact de l'environnement intérieur dans des salles de cours sur l'efficacité d'apprentissage des étudiants. La recherche est basée sur une surveillance intelligente de la classe et un questionnaire sur l'évaluation par les étudiants des conditions de confort et d'efficacité de l'apprentissage. Des systèmes multi-capteurs mesurent la température intérieure, l'humidité relative et la concentration de CO2 sur les bureaux des étudiants. L'analyse des données a porté sur la variation spatiale et temporelle des paramètres de confort et leur corrélation avec les conditions de confort et d’efficacité de l'apprentissage perçues par les étudiants.Le troisième chapitre examine comment la surveillance intelligente des logements sociaux a aidé à comprendre la consommation d'énergie et le confort intérieur. L'expérimentation repose sur le suivi de 13 logements sociaux dans le Nord de la France. La surveillance comprenait le confort intérieur (température et humidité), la consommation totale d'énergie et l'énergie consommée pour le chauffage, l'eau chaude et l'éclairage. Il a comporté aussi le suivi de la consommation d'eau chaude.