– Dans le contexte des bâtiments et des systèmes innovants à très haute performances énergétiques leur monitoring en condition réelles de fonctionnement devient quasiment indispensable afin de pouvoir bénéficier d'un contrôler les performances réelle et de bénéficier d'un retour d'expérience. Comme le suivi d'une installation s'étend sur des périodes longues afin de mesurer la tenue ou la dégradation des performances et qu'un un nombre important de capteurs est impliqué, il est intéressant de considérer les méthodes dites de « fouille de données » adaptées aux grands volumes de données. Comme cas d'étude, objet de nos recherches sur les systèmes solaires, nous nous intéressons aux analyses des données issues des prototypes du projet RESSOURCES soutenu par l'ADEME. Les techniques d'analyse ont été développées en interdisciplinarité entre les domaines du traitement de data de masse (Big Data) et de l'énergétique des systèmes solaires. Les composants étudiés sont de type double-peau photovoltaïque (PV) ventilée et font partie de ces innovations face au modèle réglementaire actuellement fondé sur une enveloppe « statique » isolée et étanche. De même que pour le rafraichissement des composants photovoltaïques (PV), la lame d'air située derrière la peau PV peut contribuer à la performance thermique du bâtiment : en été servant de barrière thermique avec un écoulement régi par la convection naturelle (effet cheminée), et en hiver comme dispositif de préchauffage à partir d'une ventilation mécanique pour la récupération de chaleur. En intégrant plusieurs fonctions ainsi que les critères esthétiques, les géométries des composants double-peau PV différent d'un bâtiment à l'autre. Tenant en plus compte de la complexité du milieu urbain, des phénomènes physiques inter-reliés régissant leur comportement, la prédiction et l'évaluation des performances réelles de cette variété de configurations constituent un véritable défi difficile à surmonter. Il est donc essentiel d'exploiter de façon ordonnancée les résultats expérimentaux issus des systèmes PV intégrés au bâtiment en vraie grandeur et in situ pour estimer l'apport de tels concepts et pour élaborer des modèles numériques fiables et robustes permettant de prédire leurs performances (thermique et électrique). Cet article concerne l'analyse du comportement des 3 premiers prototypes du projet, opérationnels depuis 2012 et fonctionnant en mode de ventilation naturelle. La classification de données en termes des conditions environnementales ou de comportement du système est réalisée à partir d'algorithmes tels que le clustering, et l'arbre de décision. Cette approche permet de distinguer les périodes de comportement normal, les défaillances et les défauts d'instrumentation.