Entre l’accélération de la transition énergétique, l’ouverture totale du marché à la concurrence en 2007 et des conflits géopolitiques impactants fortement les importations de gaz, les acteurs de l’énergie ne manquent pas de défis. Pour répondre aux besoins des consommateurs et assurer leur santé financière, les acteurs historiques de l’énergie, comme les plus jeunes, font de plus en plus appel au Big Data. L’exploitation de la donnée leur permet de gagner en rentabilité financière, d’accroitre la connaissance client et potentiellement, de se différencier.
Le Big Data pour allier transition énergétique et performance
Comprendre et contrôler la consommation d’énergie
Notre consommation d’énergie est le sujet de nombreuses préoccupations. Ce ne sont pas uniquement les foyers qui sont de plus en plus regardants sur leurs consommations, mais le secteur tertiaire et l’industrie également. L’installation de compteurs intelligents ou compteurs communicants (Linky pour l’électricité ou Gazpar pour le gaz) permettent de collecter un grand nombre d’informations sur la consommation d’énergie. Ces données sont précieuses pour les consommateurs, pour les fournisseurs et également pour les producteurs d’énergie.
De plus en plus de consommateurs se lancent dans des projets d’efficacité énergétique, la définition des actions à mener en ce sens requiert une bonne compréhension de son activité énergétique. Les données générées par leurs compteurs intelligents sont la clé pour acquérir ces connaissances. Elles renseignent sur la consommation d’énergie, son évolution, la répartition de cette consommation entre les équipements… Une fois analysées, elles offrent une bonne visibilité sur la consommation d’énergie et sur ses potentielles optimisations. Grâce à ces données, on peut identifier les équipements les plus énergivores, mais on peut aussi identifier des dysfonctionnements qui causent des pertes d’énergie. Par exemple, deux machines identiques qui sont en état de marche sur une même durée, peuvent avoir des consommations différentes. Dans ce cas, il est probable qu’une d’entre elles présente une anomalie qui consomme de l’énergie. En introduisant des technologies intelligentes, on peut se doter d’une solution d’analyse automatique de la consommation qui détecte et informe des anomalies de manière indépendante.
La visibilité sur la consommation énergétique est aussi essentielle pour les producteurs d’énergie. Ils ont pour mission de constamment produire un volume suffisant d’énergie pour répondre à la demande des consommateurs. L’anticipation de la consommation peut être grandement précisée grâce à l’analyse des données des compteurs intelligents, et notamment grâce aux analyses prédictives que permet le machine learning.
Accélérer la production d’énergie renouvelable
La France a pour objectif de doubler sa production d’énergie renouvelables (EnR) d’ici à 2030. Les besoins en termes d’infrastructures et de R & D représentent des investissements immenses pour les acteurs de l’énergie. Les énergies renouvelables sont volatiles et leur production dépend presque entièrement de variables externes (vents, soleil…), pour déployer des projets efficaces et performants, la donnée peut être un atout clé.
Le choix géographique du site d’exploitation d’EnR (parcs éoliens, photovoltaïques…) définit en grande partie sa capacité de production. Pour prendre de bonnes décisions et sécuriser les investissements, on peut se tourner vers l’IA et son pouvoir de prédictions. À partir de données météorologiques historiques et d’images aériennes, les algorithmes d’IA vont rechercher les sites les plus intéressants pour la production d’énergie renouvelables.
L’IA a également permis l’optimisation de la production d’énergie à l’échelle d’un équipement grâce à l’analyse en temps réel des conditions extérieures. Les éoliennes intelligentes ont ainsi vu le jour, elles sont munies de 120 capteurs qui relèvent des données en temps réel. Ces données sont analysées, puis transformées en décision (changement de l’angle des pâles) pour maximiser la vitesse de rotation des éoliennes. Grâce à ce système, l’éolienne est plus performante et peut produire de l’énergie même en cas de vent faible.
Les panneaux solaires profitent également des bénéfices de l’IA. Les panneaux solaires intelligents sont équipés de capteurs solaires, ils suivent la position du soleil tout au long de la journée. Ils seraient capables d’augmenter ainsi la production d’électricité de 30 % par rapport à un panneau solaire ordinaire. Les panneaux intelligents peuvent être dotés d’autres capteurs, pour surveiller le vent, par exemple, et déclencher une mise en position de sécurité.
Optimiser les opérations d’acheminement et de maintenance
La data est un actif précieux dans toute chaine de logistique. Le réseau d’acheminement des énergies fait partie des réseaux logistiques les plus vastes et des plus complexes du pays. Pour améliorer son contrôle et son optimisation, l’analyse de la data est une des premières étapes.
L’approvisionnement de l’énergie doit pouvoir suivre la consommation en énergie. Comme dit précédemment, les données des compteurs intelligents jouent un rôle important dans la prévision des futures consommations, mais elles ne sont pas les seules. L’énergie à acheminer dépend également des conditions météorologiques ou d’autres évènements particuliers (par exemple, les confinements durant la crise sanitaire) qui vont faire varier la consommation d’énergie. Les techniques du Machine Learning offrent une visibilité sur les besoins d’acheminement d’énergie en rassemblant l’ensemble de ces variables dans un algorithme prédictif.
La maintenance des réseaux d’acheminements, des équipements de production énergétique (dans les centrales, dans les parcs d’énergie renouvelables) et du matériel chez les consommateurs (compteurs, câblages, tableau de contrôle électrique…) est essentielle au bon fonctionnement de l’ensemble de la chaine de valeur de l’énergie. Pour assurer la conformité et le fonctionnement de chaque élément, l’exploitation du Big Data parait être la solution la plus efficace. Lorsqu’on intègre l’IA à la maintenance, on parle de maintenance intelligente. Un système de maintenance intelligente envoi des alertes sur la base de signaux prédéfinis (maintenance conditionnelle), sur la base de signaux anormaux faibles (maintenance préventive), ou sur la base de données historiques (maintenance prédictive). Ce système offre une précision et une réactivité sans égal, qui permet de minimiser l’impact des défectuosités.
Depuis peu, les opérateurs sur le terrain peuvent être équipés d’applications intelligentes qui répertorient les caractéristiques des interventions et peuvent analyser automatiquement leur conformité grâce à des photos prises à différents moments de l’intervention. Cela est possible grâce à la reconnaissance d’image, également appelé vision par ordinateur ou vision artificielle. L’analyse des données collectées via ces applications permettent de référencer la qualité de chaque intervention, si une anomalie est détectée (câble mal installé, protection non suffisante vis-à-vis de l’environnement…), l’application remonte directement l’information à la bonne personne.
Le Big Data au service de la personnalisation et de la connaissance client dans le secteur de l’énergie
Depuis 2007, le marché l’énergie est ouvert à de nouveaux acteurs. Les acteurs historiques sont encore largement ancrés : ils représentent 82 % du marché de l’électricité et 74 % du marché du gaz naturel. Désormais, ils doivent tous innover pour se différencier en créant une image de marque et une expérience client forte.
Où sont les données sur les clients ?
Les entreprises du secteur détiennent des données internes à leur écosystème digital (activité sur le site web, historique des discussions dans le chatbot, efficacité des publicités digitales) et interne à leur système d’information (données du CRM : historique des entretiens téléphoniques, réclamations, souscriptions, suivi de la relation client…). Elles peuvent aussi se procurer des données externes à leur écosystème digital qui peuvent apporter des informations précieuses sur les avis et les intentions des clients et prospects. Ces données ce sont les avis google, les commentaires et les réactions sur les réseaux sociaux, les articles de blogs…
Une bonne personnalisation passe forcément par une bonne connaissance client
La personnalisation de l’expérience client est un sujet stratégique pour les acteurs de l’énergie. Le parcours client se digitalise de plus en plus dans tous les secteurs. Le web est un canal indispensable dans l’acquisition client et dans la relation client. Les acteurs de l’énergie cherchent à se différencier et à personnaliser au maximum l’expérience qu’ils offrent à leurs clients. Pour déployer des solutions efficaces, il leur est essentiel d’avoir une visibilité sur la qualité des services qu’ils proposent et sur les attentes du marché. Cette visibilité peut être offerte par l’exploitation du Big Data.
Nous savons aujourd’hui à quel point l’expérience vécue est importante dans le parcours d’achat. Pour enrichir les interactions, il faut d’abord collecter et analyser les données relatives à l’activité des utilisateurs sur le site web (source du visiteur, navigation, clics, temps passé, pages parcourues…). Toutes les informations saisies par les clients sont également d’une grande richesse pour améliorer service client.
Le chatbot, que l’on retrouve sur grand nombre de sites web, est basé sur les technologies d’intelligence artificielle et de compréhension de texte. Ils contribuent à la personnalisation de l’expérience en permettant au client d’obtenir une aide à tout moment, mais il ne faut pas s’arrêter là. Les chatbots permettent de récolter des données relatives à leurs questionnements, leurs intentions ou leurs problématiques. L’analyse de l’ensemble de ces données permet non seulement d’optimiser le système de réponse du chatbot, mais elles apportent aussi des informations importantes pour connaître les attentes et les difficultés rencontrées par les clients. Grâce à la compréhension de texte, sous domaine de l’intelligence artificielle, l’ensemble des données liées aux échanges qui ont lieu dans les chatbot peuvent être analysés en temps réel : on peut savoir quels sont les sujets les plus abordés, si les problèmes sont résolus, si les clients sont satisfaits ou non…
La compréhension de texte a ouvert d’autres opportunités pour améliorer l’expérience client, parmi celles-ci, on retrouve l’analyse de sentiment. La compréhension de texte permet d’analyser en masse les avis google, les contenus sur les réseaux sociaux et les articles de blog évoquant le nom d’une marque ou d’un produit. Les algorithmes de compréhension de texte réalisent des analyses de sentiments à partir, par exemple, de centaines ou de milliers d’avis google. La machine assure la compréhension de chaque texte (son sujet, le contexte, le sentiment positif, neutre ou négatif), et les classe en fonction de leur sujet et leur sentiment. Ce système intelligent offre une visibilité sur l’avis des clients aussi bien sur la marque, que sur un service ou sur un produit.
Conclusion
Le monde de l’énergie couvre un grand nombre d’activités qui peuvent bénéficier des capacités du Big Data et de l’intelligence artificielle. Néanmoins, pour relever les nombreux défis du secteur, il faut accélérer les progrès. C’est un domaine qui manque encore d’acculturation sur la donnée et sur les possibilités qu’elle offre. Pour améliorer l’efficacité et la durabilité du marché de l’énergie, les connaissances techniques liées à la data doivent se rapprocher de chaque métier de cette chaine de valeur.
