“Il n’existe pas une solution simple et unique qui rendrait facile la transition écologique”

L’analyse de données est un enjeu crucial de la transformation des acteurs de l’énergie. Comment leur exploitation et leur valorisation permettent à ces acteurs d’accélérer leur mutation et de s’inscrire dans ce que l’on appelle l’industrie 4.0 ?

Nous avons posé la question à François Vaillant, Chief Customer Officer et co-fondateur de ForePaaS.

En quoi les données sont-elles au cœur des politiques énergétiques en matière de transition écologique ?

Contrairement aux discours simples qui fleurissent sur les réseaux sociaux il n’existe pas une solution simple et unique qui rendrait facile la transition écologique. Cette transition nécessite au contraire de trouver des équilibres complexes qui varient dans le temps et en fonction du contexte. C’est là que les données sont précieuses.
Les données permettent de mesurer précisément les choses, de les modéliser, de les prévoir. Elles sont donc utiles pour mettre en place un pilotage fin et optimiser à la fois la production et la consommation énergétique.

Comment l’exploitation et la valorisation des données permettent aux acteurs de l’énergie d’accélérer leur mutation ?

Tout d’abord il est important de souligner l’importance du rythme d’itération. En période de mutation, personne ne connait à l’avance la solution finale : il faut pouvoir itérer pour avancer, mettre en œuvre rapidement les retour d’expérience pour progresser.
L’agilité dans l’exploitation et la valorisation des données est donc primordiale afin d’éprouver rapidement en production les évolutions réalisées (ajout de nouvelles sources de données, de nouveaux algorithmes, etc.) et conduire un processus d’amélioration continue.
La bonne nouvelle, c’est que de nouveaux outils ont été conçus dans ce but : les plateformes dédiées au traitement des données permettent de se concentrer sur ce qui a une valeur métier (les données, leur organisation, leurs traitements, etc.) en se libérant de problématiques techniques (la “tuyauterie”).
Ces plateformes permettent donc d’accélérer drastiquement le rythme, de diminuer le “time-to-market” et de converger plus rapidement vers une solution optimisée. Donc d’accélérer la transition.

Quel est le rôle de la social intelligence au sein des entreprises ?

La technologie et les data ne feront pas tout, il reste une composante humaine. C’est là que la social intelligence peut être intéressante, de manière à détecter et anticiper les inflexions d’attitude par exemple.
C’est un sujet délicat : le scandale Cambridge Analytica a mis en lumière les risques liés à l’exploitation des données “sociales”. D’ailleurs, le cadre est encore mouvant : quelles limites éthiques, juridiques ou de respect de la vie privée se fixer ?
Il est néanmoins sûr que dans ce domaine aussi, il faut être capable de s’adapter très rapidement, d’être sur des cycles d’évolution courts.

L’lndustrie 4.0 n’est-elle pas en contradiction avec la sobriété énergétique ?

Elle peut l’être ; il faut être attentif à ce qu’elle ne le soit pas !
L’industrie 4.0 bénéficie de la puissance actuelle dans le traitement des données, qui est une activité énergivore. Il est extrêmement facile (spécialement dans le cloud) de mobiliser instantanément d’énormes puissances de calcul.
Il suffit par exemple d’un clic pour lancer une fonction d’autoML ou d’optimisation d’hyper-paramètres de modèle de machine Learning : cette action va générer en cascade des dizaines voire des centaines d’entraînements de modèles, l’entrainement étant lui-même un des process les plus consommateurs en ressources informatiques, donc énergétiques.
Il est donc important d’éviter les projets Industrie 4.0 “pour être à la mode” et de bien valider l’efficacité de la solution au sens large : les bénéfices métier et d’optimisation de la consommation doivent être supérieurs à ce qui est consommé pour le traitement des données.
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