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AccueilJérôme DelamarcheL'informatique décisionnelle au service du secteur de l'énergie

L'informatique décisionnelle au service du secteur de l'énergie

Jérôme Delamarche, consultant mc2i Groupe, nous propose un avis d'expert sur l'enjeu de l'informatique décisionnelle pour la gestion des informations liées au déploiement des compteurs intelligents.

Publié le 04/02/2013

De plus en plus d'expérimentations de « smart grids » visant à optimiser la production, la distribution et la consommation d'énergie sont lancées un peu partout en Europe et dans le monde par les différents acteurs du secteur (ERDF, GrDF, Veolia, E.on, Enel, EDF Energy…). Une question vient rapidement à l'esprit : en quoi utiliser un compteur dit « intelligent » est-il intéressant1 si le flot d'information qu'il remonte n'est pas exploitable ? Des éditeurs proposent des solutions de business intelligence (BI) permettant d'apporter des réponses à cette interrogation. Quatre axes se dégagent : l'analyse et la prévision de la demande, la gestion du risque financier, le suivi au plus proche du réseau et l'amélioration de la connaissance des clients.

Analyse et prévision de la demande

En France, la CRE (Commission de Régulation de l'Energie) cherche à promouvoir l'utilisation des énergies renouvelables (éolien, photovoltaïque…). L'une des difficultés majeures pour l'électricité réside dans le fait que cette énergie n'est pas stockable. C'est là qu'intervient la BI (Business Intelligence) avec des solutions de Meter Data Management (Itron Enterprise Edition Meter Data Management, Oracle Utilities Meter Data Management, EIServer d'EnergyICT). Elle permet, en se basant sur les tendances précédemment constatées et sur la consommation actuelle, de prédire au plus juste la demande en énergie. Le système d'informatique décisionnelle apprend donc à prévoir de mieux en mieux ce que sera la demande. Des modèles (profilages dans le jargon de l'énergie) peuvent ainsi être dégagés et réutilisés. Par exemple la courbe en pointillé, ci-dessous (fig.1), représente à un horizon de 10 ans ce que sera la consommation nationale en prenant en compte le développement du véhicule électrique.

Gestion du risque financier

Devant la très forte volatilité des prix constatés sur les marchés dérégulés de l'énergie, les modèles précédemment établis s'avèrent très précieux et peuvent être analysés par les outils de BI afin d'en extraire une courbe de risque financier liée à l'achat et à la vente de l'énergie. La principale crainte d'un fournisseur étant la pénurie qui l'obligerait à s'approvisionner à des prix très élevés.

Suivi au plus proche du réseau

Grâce aux équipements intelligents, il est possible de suivre, en temps réel, tout au long de la journée des informations sur leur état de santé ainsi que des informations techniques propres au cœur de métier (Électricité, eau, gaz,…). Il est donc facile de prévoir pour les techniciens, des tournées de maintenance préventive et de remplacement de manière optimisée. Le but recherché ici étant de faire fonctionner le réseau avec l'efficacité la plus grande possible.

Amélioration de la connaissance des clients

L'informatique décisionnelle s'inscrit également dans une démarche de gestion de la relation client (CRM). Grâce aux informations remontant en flot continu des équipements, la gestion des pannes est mieux appréhendée et accroit la satisfaction client. Enfin, l'analyse non plus à l'échelle du réseau mais du client, permet aux fournisseurs de proposer des offres toujours plus segmentées et adaptées aux besoins spécifiques de chacun de leurs clients.Les expérimentations « smart grid » étant relativement récentes, il existe peu de retour d'expérience concernant l'adoption d'une solution d'informatique décisionnelle aussi complète qu'évoquée plus haut. Le risque de mener un tel projet de refonte est grand puisque cela touche au cœur de métier de l'énergie tout autant qu'à la relation client.

Avis d'expert proposé par Jérôme Delamarche, Consultant mc2i Groupe

1 Lire le dossier Actu-Environnement sur les Smart Grids.
https://www.actu-environnement.com/ae/dossiers/smart-grid/smart-grid.php4

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Crédits photos : Source illustration : RTE

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