Le programme SMART ENERGY AMBASSADOR a pour ambition de valoriser les prescripteurs qui participent à la réinvention de la filière Energie en bénéficiant de leurs expertises et visions sur les évolutions stratégiques nécessaires que se doivent de prendre aujourd’hui les acteurs du secteur. Nouveau volet aujourd'hui, avec une interview de Gilles du Crest, Directeur Marché Energies & Ressources MICROSOFT FRANCE.
Gilles du Crest a pour mission de renforcer la présence et le rôle de Microsoft en tant que partenaire stratégique de ce secteur en France, à travers ses solutions, son expertise en matière de nouvelles technologies et son écosystème. L’internet des objets, le big data, le machine learning, les développements agiles et le time to market sont autant de sujets clefs pour permettre à ce secteur d’être compétitif sur la scène internationale et de répondre aux enjeux de la transition énergétique.
GILLES DU CREST De nombreux systèmes et solutions intelligentes commencent à se mettre en place. Ils mobilisent tous les domaines du numérique. Les infrastructures cloud par exemple permettent de stocker des volumes considérables de données collectées par une multitude d’objets intelligents et interconnectés. Les immenses capacités de traitement statistique « big data » donnent en temps réel une information pertinente. Dans le domaine de l’énergie ceci permet par exemple aux différents acteurs de créer de très nombreux services, internes comme externes. Mieux équilibrer la charge, mieux faire face aux pics de consommations, mieux intégrer toutes les sources d’énergies disponibles. Les nouveaux modes de production et de consommation imposent d’être capable de trier, stocker, agréger et regrouper des millions de données de façon homogène, d’un système ou d’un bâtiment à l’autre, pour être utilisées de façon efficace. On peut inventer une nouvelle génération de solutions innovantes répondant aux besoins d’optimisation et de gestion d’énergie d’un bâtiment, d’un quartier, d’une ville entière. Du côté utilisateur, les nouvelles applications et services web pour les particuliers, les entreprises et les citoyens améliorent la connaissance et la compréhension des enjeux énergétiques et contribuent à la modification des comportements. L’habitant va ainsi pouvoir devenir un réel acteur de sa consommation et la moduler en fonction de ses besoins et des contraintes et bénéfices accordés par le réseau. Le marché est soumis à des évolutions majeures avec des décisions politiques autour des énergies renouvelables, de diminution de consommation, de réduction de gaz polluants, de mise à disposition de données de consommation, etc.. Cela contribue aussi à pousser à des évolutions métiers par exemple autour de l’aggrégation multiforme d’énergies avec la notion de gestion des risques liés à l’origine de cette énergie et à sa fourniture au meilleur prix, au meilleur moment et au meilleur endroit. Aujourd’hui nous avons la capacité (comme nous l’avons fait en Norvège), de proposer de l’effacement avec garantie de confort grâce à de l’IoT et du machine learning qui modelise l’inertie thermique habitation par habitation. Nous sommes dans un système où le marché évolue, avec des fournitures d’énergie distribuée, des modèles d’opérateurs qui deviennent de plus en plus complexes, et qui doivent offrir de nouveaux services. La donnée est un véritable vecteur de changement.
SE2016 Comment votre entreprise s’organise aujourd’hui pour faire face à ces nouveaux enjeux ?
GC Une étude IDC en 2014 nous indiquait que l’impact d’une meilleure exploitation de données représente une opportunité de 54 milliards d’euros en France, soit environ 0,6 point de PIB sur les 3 prochaines années. Ceci est un impact colossal et l’industrie et le secteur de l’énergie sont parmi les plus concernés. Il y a aujourd’hui 2 types de situations : – Des acteurs traditionnels – notamment de l’IT – qui ont une approche technologique du sujet. Il s’agit d’une logique de moyens, avec des interrogations sur les capacités des plateformes en termes de volumétrie, de nature de l’information, de vélocité de la donnée ; ce sont typiquement des projets un peu longs à mettre en œuvre. – Des acteurs des métiers qui explorent des expérimentations, des Data Labs, avec pour objectif de faire émerger rapidement des business cases car ils ont la conviction qu’il y a de nouveaux scénarios à identifier. Il s’agit plutôt d’une logique de résultats : comment identifier et produire rapidement un business case sur la base des données dont on dispose ? Ils sont en mode test and learn. La difficulté avec ce type d’approche est que les solutions technologiques retenues si un business case est identifié peuvent se retrouver très compliquées à exploiter pour l’IT. Pour résumer, d’un côté nous avons l’IT qui pilote des projets Big Data avec un souci de délai de mise en œuvre rapide, et de l’autre les métiers qui veulent aller plus vite avec des projets visant à faire émerger des modèles économiques mais avec des souci d’industrialisation, l’IT se retrouvera avec une plateforme à opérer qu’il ne saura pas maîtriser. L’enjeu est donc de permettre la réconciliation de ces deux points de vue. Dans un premier temps en créant pour les métiers un environnement facilitant l’expérimentation. Dans un deuxième temps, lorsqu’un business case est identifié, qu’un ROI peut être mesuré, de permettre d’industrialiser ce scénario. Selon les moyens des infrastructures du Data Center cela pourra se faire dans le Cloud ou on-premise, c’est- à-dire à demeure. L’approche de Microsoft est donc de démocratiser l’accès à toutes les données quelles qu’elles soient et d’aider les métiers à réussir leurs expé- rimentations dans un environnement qui leur permette le moment venu de passer à l’échelle supérieure et d’industrialiser, en bénéficiant de la puissance du Cloud ou des infrastructures on premise auxquelles elles sont habituées. L’objectif est de réduire les cycles de décisions car les équipes passent beaucoup de temps à collecter les données, à les agréger et les comprendre. Il devient alors progressivement possible de construire des outils d’aide aux décisions métiers. Par exemple, si l’on a des algorithmes prédictifs performants, il est possible qu’une application informatique exploite directement l’enchaînement logique menant à la décision. Dans le secteur de l’énergie, la donnée n’est pas un élément nouveau, de nombreux systèmes en remontent de grandes quantités. En revanche, nous constatons qu’historiquement la donnée est remontée par silos, pour des applications particulières. C’est donc une donnée assez rapidement inerte et isolée pour le système applicatif pour lequel elle a été créée, par exemple les systèmes de contrôle-commande. L’un des enjeux sera de faire sortir cette donnée des silos pour l’enrichir et être capable de l’exploiter sur des systèmes à plus forte valeur ajoutée. Dans la grande transformation en cours la notion de valeur de la donnée n’est pas encore naturelle pour toutes les équipes, alors que nous allons vers la disponibilité de milliards d’objets connectés. Il devient donc nécessaire d’avoir d’une part les outils facilitant l’agrégation des données des objets existants et futurs, les traitements temps réels et historiques à faire sur ces données, leur mise à dispo tous secteurs et d’autre part l’utilisation et la compréhension des données par tous. Les outils après la chaine d’acquisition-traitement-stockage partage,deviennent de véritables outils d’aide à la décision : visualiser du point de vue de la géographie, de l’évolution dans le temps, avec des tableaux de bord dynamiques et historiques, de les corréler avec des informations connexes ou extérieures, jouer des algorithmes qui aident à comprendre la donnée dimensionnante d’un problème parmi l’avalanche de données, de construire des modèles prédictifs. La clef est bien d’offrir les moyens à l’utilisateur de configurer ses analyses en fonction de ses besoins propres en lui fournissant un accès intuitif aux données, des visualisations compréhensibles, temps réels et historiques, et des moyens statistiques d’aide à l’analyse et à la décision. Et l’on voit alors la criticité à offrir la possibilité de re-introduire le résultat de ces analyses dans les processus industriels. Par exemple la bonne corrélation pouvant dé- clencher la bonne série d’actions préventive pour maximiser le taux de disponibilité d’un système. On retrouve la nécessité de la dualité agilité-industrialisation en ayant ouvert la capacité d’innovation à toute la structure
SE2016 L’usage est plus que jamais au centre des innovations produits des utilities aujourd’hui, quelles sont les technologies qui révolutionneront selon vous ce marché en pleine ébullition ?
GC Le point de départ dans un projet d’innovation est clairement celui de l’usage et de l’enjeu business associé. Estimer une problématique, une opportunité d’amé- lioration ou de nouveaux services, et voir, pour ce qui concerne la donnée par exemple, comment celle qui est existante peut y apporter une réponse, s’il est né- cessaire d’augmenter son périmètre, sa profondeur, et itérer en cycles très courts. Un type d’usage au secteur de l’énergie concerne les infrastructures. Par exemple lorsqu’on contrôle les équipements d’une ferme éolienne ou solaire on est capable de monter des services de maintenance préventive et d’optimisation d’interventions. Mais de plus de facto on obtient également la production de cette ferme. Ce sont des informations qui, corrélés à d’autres informations par exemple géographiques, deviennent critiques pour les équipes de planification des nouvelles fermes à construire. Récupérer les informations dans une division et les mettre à disposition d’autres divisions qui vont en tirer leur propre valeur est un système intéressant de valorisation de la donnée. Et l’on se retrouve là encore dans cette dualité – agilité et passage en mode industriel qui est critique. Une autre catégorie d’usage est de permettre aux opérateurs d’améliorer leur engagement client. Les données des infrastructures aident à comprendre si un poste de transformation ou une ligne électrique fonctionnent ; il devient intéressant de rendre visible ces informations car cela permet au client final de connaître l’état de santé du système qui l’alimente. Mettre les données du système à disposition d’autres structures et en particulier du client final va faciliter la création de nouveaux services, sur de la prédiction de consommation, de ses origines, des comparaisons avec des pairs, de l’effacement avec garantie de confort, etc. L’énergéticien pourra ainsi consolider sa relation avec le client. L’émergence des outils facilitant l’accès à l’information de manière instantanée est un des autres éléments disruptifs. Du point de vue du client, le fait de vérifier l’état de son compte (facture, consommation, comparaison), de solliciter son opérateur (interventions, changements…) depuis son smartphone ou n’importe quelle autre équipement est essentiel et marque un vrai changement dans les usages. De la même manière l’accès à l’information instantanée pour des équipes d’interventions est une véritable source d’amélioration (planning, disponibilité des stocks, accès aux documents, aux historiques, état des processus amonts, etc.)
SE2016 Que pensez-vous de l’initiative de Smart Energies 2016 de réunir en un même lieu les 5 pavillons thématiques suivants : Smart grids, infrastructures – Stockage et mobilité électrique – Efficacité et services énergétiques – Home Energy Management – Big Data et IoT Utilities – Au regard de l’évolution du marché de l’énergie ?
GC C’est une très bonne initiative car ces 5 composantes sont nécessaires à l’émergence de nouveaux services, nouveaux business models et à la réalisation de la transition énergétique.
SMART ENERGIES 2016 est le nouveau rendez-vous incontournable dédié aux technologies et aux solutions intelligentes de l’énergie qui vous offre l’opportunité de découvrir les solutions qui dessineront le paysage énergétique de demain.
Si vous souhaitez également prendre part à l’aventure SMART ENERGIES 2016,
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