En partenariat avec LesSmartGrids.fr, SMARTENERGIES Paris présente Tech4good, “Les nouveaux visages de l’intelligence énergétique”.

Alors que les technologies de l’intelligence artificielle associées à l’IoT, ont le potentiel d’engendrer une véritable révolution dans la Smart City, questionnant la place même de l’utilisateur face à la nécessaire transformation de nos modèles de performance ; l’équipe éditoriale de Smart Energies Paris a décidé d’enquêter, en partant à la rencontre d’une figure montante de l’autonomie décisionnelle en France : Jean-Laurent Schaub CEO & Co Fondateur de WEEN.

Dans quelle mesure l’intelligence artificielle, nous permettra-t-elle de répondre aux grands enjeux de la ville de demain ?

Nos territoires sont composés de lieux de vie dont le besoin en énergie dépend directement du niveau d’occupation. Or, par faute de programmation simple : 70% des logements aujourd’hui, restent chauffés toute la journée indépendamment de la présence ou non de leurs occupants. Quand on sait qu’un logement est vide 40% de son temps en moyenne sur l’année, sans doute la plus grande source d’économie d’énergie, se trouve dans la gestion sur mesure de ces lieux.

C’est pourquoi, Ween s’est spécialisé dans une Intelligence Artificielle capable d’anticiper en temps réel l’occupation d’un lieu d’après une géolocalisation intelligente de ses occupants.

Nous travaillons notamment, avec des acteurs de l’éclairage public afin d’adapter plus intelligemment et en temps réel le besoin d’éclairage en fonction de la fréquentation…

Dans quelle mesure, les technologies de l’intelligence artificielle, transformeront à termes notre façon d’appréhender – en qualité d’utilisateur mais aussi de décideur – la performance énergétique de nos actifs ?

Il est clair qu’un système de gestion autonome pour un chauffage qui représente 70% de la dépense énergétique d’un bâtiment est un vrai gage de performance énergétique.

Mais, de la même façon, si une voiture électrique est capable de fiabiliser toute seule l’heure à laquelle vous allez l’utiliser, alors elle peut en toute autonomie, décider du meilleur moment pour sa recharge, c’est à dire quand l’électricité est la moins chère, où quand vos panneaux solaires auront produit assez d’énergie.

Bien sûr les systèmes prédictifs ne pourront pas complètement remplacer l’usager, mais ils vont introduire des variations de demande d’énergie que l’utilisateur ne gèrerait pas lui-même.

L’intelligence Artificielle sera le « Consomacteur » efficient des utilisateurs. Ce sont les algorithmes qui passeront leur temps à optimiser les besoins et les ressources en énergie entre la batterie de la voiture, le chauffage de la maison et le niveau d’ensoleillement.

Quel impact à termes sur le business model des industriels du système énergétique ? Quels bénéfices espérer ?

Aujourd’hui les acteurs de l’énergie ont des clients qui laissent fonctionner leurs chauffages toute la journée et qui ne sont que des consommateurs. Demain, leurs clients seront des algorithmes qui chaufferont la maison pour le retour de leur propriétaire et, qui pourront décider de produire de l’énergie juste pour la revendre quand la maison n’en a pas besoin.

Bien sur leur métier va changer, et très certainement que la valeur de l’offre sera sur la capacité à faire gagner le plus d’argent avec le moins de contraintes à leurs clients.

L’intelligence artificielle sera-t-elle le nouveau tiers de confiance du territoire connecté (et donc a fortiori du système énergétique français) ?

Quand on sait que seulement 30% des thermostats connectés sont utilisés plus d’une fois par an par leurs propriétaires, alors qu’une IA permettrait de traiter 100% des absences en temps réel, il est évident que le tiers de confiance sera du côté de la technologie.

Quel équilibre demain entre l’expérience « Mind Off » et l’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé devra se nourrir des technologies de prédiction en temps réel comme celles utilisées pour les services « mind-off ». Typiquement, la géolocalisation Intelligente des occupants d’un lieu pourrait être agrégée par les vendeurs de solution BtoC, anonymisée et revendues aux acteurs des systèmes de supervision. Ceci permettrait d’utiliser la prédiction en temps réel pour un usage qui serait l’équilibrage du réseau par exemple.

Quel maillage des compétences mettre en place pour conduire la mue AI-driven des acteurs du système énergétique français ?

Les acteurs de l’énergie vont avoir de plus en plus de données précises sur la prédiction de consommation. Mais la prédiction est toujours associée à une fiabilité qui n’est pas de 100%.

Les compétences de ces acteurs vont très certainement devoir s’orienter sur les data sciences liées non pas à la « Prédiction », car elle fait appel à des éléments qui leurs sont extérieur – comme la géolocalisation des smartphones par exemple – mais celles liées à la « Décision » qui leur incombe complètement sur la production d’énergie ou l’équilibrage du réseau par exemple.

Projet de “SMART ENERGIES AUTONOME”

4 conseils pour se lancer

Tout d’abord définir le cas d’usage et les attentes. L’erreur la plus courante est d’avoir une approche Big Data qui consiste à collecter des données avant de savoir quoi en faire. On perd du temps et on se perd soi-même dans la multitude des informations. Donc d’abord l’objectif et ensuite les moyens.

Ne pas confondre autonomie et automatisme. Le premier, demande de l’anticipation, le second de l’instantané. Anticiper cela signifie prédire, et donc aussi se tromper. C’est ce qui va être utile de mesurer pour le 3ème point.

Qualifier la valeur ajoutée. Dans le cas de l’autonomie décisionnelle, la valeur ajoutée dépend énormément de l’usage. Chauffer une maison 15 min trop tôt n’a pas réellement de conséquence négative ni sur le budget, ni sur le confort. Par contre déverrouiller une alarme 15 min trop tôt peut créer une véritable insatisfaction de l’utilisateur qui entre dans une maison non protégée.

Enlever de la contrainte à l’utilisateur sans détériorer le service. Elle doit être meilleur que l’usager quand elle fonctionne et ne pas être moins bonne que lui quand elle se trompe.

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.

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