Comment la donnée peut-elle venir au secours de la gestion de l’énergie ?
La secrétaire d’État à la Transition écologique, Brune Poirson, a présenté début juillet, son projet de loi anti-gaspillage pour une économie circulaire devant le Conseil des ministres. Celui-ci a été adopté par les sénateurs le 27 septembre et sera examiné par l’Assemblée d’ici la fin de l’année.
L’ambition de transformation de notre système porté par ce projet est une goutte d’eau dans la mer alors que le vortex de déchet du Pacifique Nord situé entre Hawaï et la Californie ne cesse de croître. A l’heure du tournant écologique, l’analytique peut constituer, pour les entreprises, le remède idéal au gaspillage en apportant une vraie précision à la gestion de l’énergie.
En effet, la gestion de l’énergie, la nécessité d’optimiser la durée de vie des produits et de répondre à des exigences de conformité strictes sont devenues les axes d’initiatives clés pour réguler la consommation énergétique.
Mariage entre technologies et énergie
Dans cette optique, pour les JO 2024, la France s’est d’ailleurs donnée comme objectif d’organiser les Jeux les plus écologiques qu’ils soient. Pour relever ce challenge de neutralité carbone, le comité organisateur de Paris 2024 souhaite mettre en place des groupes électrogènes propres, fonctionnant aux énergies renouvelables.
De leur côté, les entreprises optent de plus en plus pour une approche plus scientifique et méticuleuse en matière d’optimisation énergétique.
Disposer de données de performance fiables et cohérentes spécialement conçues afin d’analyser des schémas de consommation et d’identifier les facteurs l’affectant – en temps réel –, s’avère essentiel à une gestion intelligente de l’énergie.
Dans ce domaine, les technologies de big data, de machine learning et d’intelligence artificielle représentent bien plus que de simples options : elles sont même indispensables à la compétitivité, à la rentabilité et à la croissance durable des entreprises.
Le mariage entre énergie et technologies reste, cependant, une tendance sous-exploitée, en dépit d’un réel potentiel pour aider clients et fournisseurs à travailler ensemble. La synergie entre ces acteurs est pourtant clé pour faire face au problème croissant lié à l’offre et à la demande de ressources limitées.
D’autant plus que l’énergie est l’un des rares coûts maîtrisables pour de nombreuses organisations. L’analytique peut ainsi contribuer à sa gestion, en y apportant une précision optimale qui en fait une solution idéale. La capacité à prédire la durée de vie des actifs et l’usage des bâtiments et à réagir correctement à de nombreuses fluctuations peut avoir un impact considérable sur les performances.
La centralisation, clé de la réussite
Pour preuve, le rendement de l’énergie éolienne et solaire – les deux principaux leviers de production d’énergie renouvelable d’un réseau électrique intelligent –, est fortement affecté par les conditions météorologiques.
L’efficacité de ces solutions est donc positivement influencée par des prévisions précises produites par l’analytique et par l’intégration des données d’un système d’information géographique (SIG).
Pour surmonter les freins les plus tenaces à une gestion efficace de l’énergie, il est nécessaire d’extraire les informations issues des compteurs intelligents sur les coûts, données de production, actifs et stratégies d’entreprise – et de réunir tous ces enseignements en un seul et même endroit.
Mais, jusqu’à présent, l’infrastructure souvent fragmentée d’une organisation, les fonctionnements en silos et l’utilisation de systèmes de gestion des bâtiments obsolètes n’ont pas permis aux entreprises d’obtenir une vision unifiée de leur consommation d’énergie et des opportunités d’amélioration.
Les activités émettrices de gaz à effet de serres de la très polluante usine sidérurgique d’ArcelorMittal de Johannesburg illustrent le défi qu’il reste à parcourir pour faire respecter les normes maximales de pollution de l’air partout dans le monde.
Le gaspillage qui en résulte peut être attribué à une forme de négligence commune à de nombreuses organisations. En effet, un trop grand nombre de sociétés continuent de sous-estimer le niveau d’intégration requis pour souder individus, systèmes, sources de données et solutions.
Certaines entreprises ont, cependant, fait des choix en ce sens à l’instar de l’éditeur de solutions en ligne Atlassian qui a fermé ses data centers et basculé vers le cloud public d’Amazon pour réduire son empreinte carbone.
Il reste aux organisations de mettre en place un système capable de connecter et d’intégrer les sources de données en un tour de main – permettant d’y accéder de manière centralisée même lorsqu’elles proviennent de lieux ou d’actifs variés.
Les utilisateurs interagiront de façon dynamique avec des outils analytiques traitant les données contextuellement.
En se donnant les moyens d’agir et de prendre des décisions rapidement – voire pro-activement –, les entreprises pourront ainsi servir de concert enjeux globaux de préservation de l’environnement et quête du profit.
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Dans ce domaine, les technologies de traitement de MÉGADONNÉES, d’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE et d’intelligence artificielle représentent bien plus que de simples options (…).