En partenariat avec LesSmartGrids.fr, SMARTENERGIES Paris présente Tech4good, « Les nouveaux visages de l’intelligence énergétique ».
De la décentralisation de la production au développement des EnR, la complexification des systèmes énergétiques bouleverse le paysage du secteur, imposant aux industriels et utilities de nouvelles façons de concevoir, produire et vivre notre économie énergétique !
La généralisation des modèles de production data driven et l’explosion sans précèdent des deeptech ouvrent un champ des possibles inédits pour l’ensemble des parties prenantes énergétiques : prédiction de consommation, détection d’anomalies de consommation ou de production, recommandations afin de permettre un meilleur pilotage de ces réseaux.
Néanmoins la perspective de reprendre la main son réseau physique ne pourra être une réalité sans une optimisation des infrastructures et modes de gestion en place.
Pour faire le point sur ces révolutions en cours, l’équipe éditoriale de Smart Energies Paris a décidé d’enquêter, en partant à la rencontre d’une figure montante de l’optimisation des réseaux complexes en France : Arnaud DE MOISSAC, CEO de DCbrain.
Arnaud DE MOISSAC : Chez DCbrain, nous utilisons l’IA et la technologie du Deep Learning pour permettre aux gestionnaires d’énergie de répondre aux problèmes complexes de gestion d’énergie de manière flexible, simple et intuitive. Par exemple : prédiction de consommation, détection d’anomalies de consommation ou de production, recommandations afin de permettre un meilleur pilotage de ces réseaux…
Nous avons ainsi un impact direct sur les consommations et les coûts d’exploitation (OPEX et CAPEX).
SMART ENERGIE PARIS 2019 Transition Energétique & IA : un cas d’usage industriel emblématique à partager ?
Arnaud DE MOISSAC Par exemple lors d’un projet avec Orano en 2017 sur le site de La Hague : Orano était confronté à une énorme consommation de vapeur sur site industriel. La problématique était donc de mieux comprendre l’évolution de la consommation la réduire / l’optimiser.
Nous avons mis en place un outil d’aide à la décision qui permet d’aider l’équipe d’exploitation à mieux comprendre en temps réel l’évolution de la consommation. Les réseaux ont été reconfigurés et automatisés pour faire évoluer le mix de production (quand augmenter la vapeur, quelle unité de production mettre en route, etc.). Au final cela a représenté 8% d’économies sur les consommations, soit 1,23 millions d’euros par an.
A l’heure de l’industrie 4.0, l’intelligence artificielle est-elle rentrée dans l’ADN des industriels ?
Pas encore tout à fait, mais ça arrive. Entre le « change management », la peur autour de l’IA, la sécurité des données…
La gestion de projet d’efficacité énergétique industrielle se transforme en s’appuyant sur des technologies de pointe : quels verrous lever lors du lancement de tels projets ?
• Verrous technologiques : l’un des verrous les emblématiques a été la question de l’accessibilité aux données (manque de données et de fiabilité), nécessitant un point d’attention particulier sur l’architecture IT et la sécurité.
• Verrous organisationnels : la question du change management, à savoir comment accompagner les utilisateurs et les former a été centrale.
• Verrous humains : la peur de l’IA reste un « frein majeur » au déploiement de ce type de projet. Il est important de travailler sur la confiance dans les modèles, l’outil…
IA et performance énergétique industrielle : quel budget ?Mode de financement et ROI espéré ?
Nous commençons dans un premier lieu par un POC qui se déroule sur 6 semaines. Puis nous calculons le ROI. Cela peut aller de 8 à 15% d’économies par an, selon le degré d’optimisation et de maturité des clients.
Quelle place pour l’humain et l’opérateur du réseau ?
Le but n’est pas de les déresponsabiliser ou supprimer l’emploi en prenant leur place, mais plutôt d’apporter un outil d’aide à la décision.
« APPROPRIATION DES UTILISATEURS »
4 Étapes clés à ne pas manquer
S’assurer de la fiabilité et de la disponibilité des données. Pour cela, nous conseillons de réaliser une cartographie des données puis un diagnostic de celles-ci.
Valider les leviers d’actions disponibles sur le réseau. Dans le cas où des données seraient manquantes, il est recommandé de mettre en place un plan de comptage.
Réfléchir des le début du projet à une architecture IT satisfaisante et s’assurer que leurs fournisseurs aient préalablement réalisé des études de sécurité, de bugs et un test d’intrusion.
Intégrer et accompagner les utilisateurs à chaque étape clé de la mise en place de l’outil, permettra aux opérateurs de bien comprendre ce qu’apporte cette solution.
A la fois source d’inspiration, boite à outils technique et place de
marché incontournable de l’intelligence énergétique en France, Smart Energies Paris 2019, donne la parole aux têtes pensantes et agissantes de la filière.
Rejoignez sans plus attendre, notre écosystème d’industriels, territoires, utilities et partenaires engagés au profit de la transformation de nos modèles de performance sur www.smart-energies-expo.com.
S’il y aurait un domaine où l’I.A. devrait être étudiée rapidement et développée, c’est bien dans le contrôle aérien des aéroports et du trafic, saturé, et en manque de contrôleurs aériens, ainsi que pour leur réduire le stress inhérent à ce job.
Car, l’on ne voit toujours pas ce trafic aérien cesser de se développer, hélas, avec ses nuisances sonores et polluées folles !§!