Big Data et Smart Energy

smart solutions for smart leaders
Le « Big Data » en action
Rédigé par
Pascal STERN
Architecte d’Entreprise
Booster le déploiement des
compteurs et réseaux intelligents
d’énergie
Vers une gestion ‘+ smart’ des ressources
Confrontés, d’une part à des besoins mondiaux en énergie qui devraient croître de 50% d’ici
20301 en raison, notamment, de la croissance des pays émergents, du réchauffement
climatique, du développement de moyens de transports entièrement électriques et, d’autre part
soumis à des réglementations strictes sur le plan économique et environnemental, les
énergéticiens doivent relever le défi d’une gestion plus durable des ressources. En particulier,
fournir et exploiter à moindre coût des sources d’énergie renouvelable et propre (éoliennes,
panneaux photovoltaïques…), les associer aux réseaux existants en tenant compte de leurs
caractéristiques (dont la localisation et la disponibilité) pour une gestion optimisée, inciter les
consommateurs à repenser leurs usages (de leurs machines à laver, chauffages, climatiseurs,
voitures électriques) pour lisser les pics de consommation.
~ 530 millions de mesures par jour !
L’arrivée de nouvelles technologies, telles que les compteurs intelligents (smart meters) et
réseaux intelligents (smart grids), sont autant d’opportunités pour répondre aux enjeux
actuels. Elles permettent, par exemple, de maîtriser l’équilibre du réseau à court terme,
d’anticiper les besoins de consommation à moyen et long terme pour prévenir les pics de
consommation, les coupures réseaux et optimiser la production vers des unités à moindre
coût. Elles permettent également de commercialiser des offres ajustées à la capacité
d’effacement des consommateurs (c’est-à-dire la capacité à délester en énergie une partie des
équipements des consommateurs pour garantir l’équilibre du réseau de distribution entre
production et consommation).
Pour autant, le déploiement de compteurs intelligents, tels que Linky en France, représente un
formidable défi technologique. A partir de 2014 et jusqu’en 2020, selon certaines hypothèses,
le distributeur ERDF va devoir gérer non plus une à deux mesures par an, mais à minima une
mesure par jour pour l’ensemble des clients dont 10% seront abonnés à un relevé par courbe
de charge selon un pas de temps de 10 minutes. Ceci équivaut approximativement à 530
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Selon une étude de l'Agence internationale de l'énergie
Sentelis
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Conférence BigData Paris, 2013
Les enjeux sectoriels du ‘Big Data’
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millions de mesures relevées quotidiennement. Face à ce déluge sans précédent, l’ensemble
de la chaîne d’acquisition, stockage, analyse et restitution des mesures doit être repensé.
Le « Big Data » comme futur poumon du système d’information
Les grandes entreprises du secteur de l'informatique, comme Google et Microsoft, travaillent
également sur ces compteurs intelligents pour proposer des interfaces de suivi (tableaux de
bord) de la consommation. L'utilisateur pourra connaître le détail de sa consommation, par
pièce, par interrupteur, par période, par type d'équipements, et identifier les postes sur
lesquels des économies d'énergie sont possibles.
De la même manière, la mise en œuvre des réseaux intelligents requiert des prévisions plus
fines (profondeur d’historique plus importante, relève de mesures en temps-réel), une gestion
capacitaire et une surveillance des unités de production largement plus élaborées avec un
volume, une vélocité et une variété de données brutes abyssales. A titre d’exemple, avec
l’émergence des moyens de production locaux (éolienne, photovoltaïque, biogaz, etc.),
l’équilibre d’un réseau local de distribution nécessite une prédictibilité accrue des moyens de
production d’origine locale (liée notamment à des critères géographiques et météorologiques)
pour optimiser les plans de production des moyens nationaux d’origine fossile ou nucléaire.
Pour tirer pleinement parti des opportunités engendrées par l’introduction des compteurs et
réseaux intelligents, les énergéticiens n’ont pas d’autre choix que de repenser leurs systèmes
d’information afin d’absorber ce tsunami de données. Ils doivent modifier l’ADN du système
d’information, y introduire un nouveau gène : le « Big Data ».
Réussir la greffe « Big Data » sur le système d’information
Permettre aux différents métiers de tirer la quintessence du « Big Data » via les justes
regroupements et recoupements ne peut être envisagé sans la mutualisation des initiatives à
l’échelle de l’entreprise pour constituer un dispositif pérenne, industriel et économiquement
viable.
Le développement et l’exploitation d’unités de production renouvelables par le producteur, la
supervision des réseaux intelligents par le fournisseur, l’optimisation des coûts
d’acheminement et la gestion des relevés (extraits des compteurs intelligents) par le
distributeur, l’optimisation de l’achat/vente d’énergie et la prévision des pics de
consommation par le responsable d’équilibre, la prévision des usages des consommateurs et la
construction d’offres tarifaires attractives par le « commercialisateur », etc. sont autant de
nécessités de bâtir un socle « Big Data », véritable fondation d’entreprise au service des
métiers.
Fait d’un assemblage de technologies, de pratiques, processus et services qui doivent être mis
en cohérence et coordonnés pour garantir la rentabilité des investissements consentis, ce socle
« Big Data » ne peut se résumer à une solution technologie, et n’est pas non plus un produit
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Les enjeux sectoriels du ‘Big Data’
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logiciel sur étagère. Il doit devenir une fondation majeure du système d’information, un
véritable poumon d’échange transformant les données de masse en carburant des processus
métier.
Ses évolutions, son exploitation, et plus globalement sa gouvernance long terme doivent être
industrielles. Elle doit se faire via la mise en place d’une organisation dédiée intégrant des
ressources expertes sur le sujet.
L’entreprise doit impérativement agir avec discipline et prendre la pleine mesure aussi bien en
termes de gouvernance (trajectoire de mise en œuvre, modèle de financement, modèle de
refacturation interne, stratégie de sourcing, modèle opératoire…), de produits (pratiques,
méthodes et outils) que d’offre de services (qualification des besoins métiers, fourniture de
données brutes valorisables, production d’analyse périodique et à la demande, assistance à
l’identification des données pertinentes…) pour en permettre le déploiement efficace des
usages coté métier, c’est-à-dire en tirer des applications concrètes qui créent une performance
supérieure, un avantage concurrentiel.
Faire les bons choix
De nombreux projets métiers sont déjà dans les « starting-blocks » et ce, malgré l’absence de
véritables solutions verticales « Energie » prêtes-à-l’emploi et capables de rendre le « Big
Data » accessible et plus simple aux non-techniciens. Contraints d’assembler un panel
hybride de technologies encore peu matures tant sur le plan ‘hardware’ que ‘software’, les
projets « Big Data » doivent impérativement inclure un démonstrateur (Proof Of Concept)
dans les volumes cibles pour évaluer et retenir le juste mixte de solutions techniques.
2013, l’année zéro du « Big Data » dans le secteur Energie ?
Après une phase prospective, les énergéticiens sont largement incités par les autorités à
déployer massivement des compteurs et réseaux intelligents à travers le monde, en particulier
en France à partir de 2014.
Le mouvement vers la smart energy est donc bel et bien en marche. Il représente ce que
Jeremy Rifkin définit comme la troisième révolution industrielle. Une révolution qui promeut
une production d’énergie non plus centralisée, mais distribuée, l’énergie circulant dans le
réseau de manière « intelligente », un peu comme l’information circule sur internet. Une
révolution conditionnée à la capacité des énergéticiens à capter, exploiter et corréler des
données volumineuses, variées et à la vélocité sans commune mesure avec ce qui existe
aujourd’hui.
Pour respecter leurs engagements, ces derniers n’ont d’autre choix que d’investir
massivement dans le « Big Data ». Ils doivent enrichir leurs systèmes d’information d’une
nouvelle fondation industrielle et profiter de l’année 2013 pour finaliser les premiers projets
estampillés « Big Data ».
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Les enjeux sectoriels du ‘Big Data’
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