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20181106094644 Jacqueline Jakob Freigestellt

Le « BIG DATA » au service de l’optimisation énergétique

Le Big Data est désormais partout, qu’il s’agisse de la recherche sur le climat ou la santé, de la surveillance d’Etat, des traces personnelles que nous laissons sur Internet... Il s’impose aussi comme l’outil puissant d’un meilleur usage de l’énergie.

Comment peut-on caractériser le Big Data dans le secteur de l’énergie ?

Comme dans les autres secteurs d’activité, la collecte de grandes quantités de données (« Big Data ») est facilitée par la diminution des coûts de toute la chaîne d’acquisition et de traitement des données : capteurs bon marché, réseaux mobiles haut débit, solutions de stockage clé en mains (« IoT cloud »). Le secteur de l’énergie en Suisse commence seulement à s’ouvrir à cette opportunité. Il y a encore peu de compteurs intelligents (« smart meters ») déployés et ceux-ci sont encore trop souvent cantonnés à la mesure de l’électricité des grands consommateurs. La démocratisation du smart metering va imposer un saut technologique pour gérer ces mesures sous forme de séries temporelles (« time series databases »).

 

Pratiquement, tout est mesurable, quantifiable, archivable, s’agissant d’énergie ?

Oui, mais il est important de distinguer la mesure de la consommation de l’énergie – utilisée par exemple comme base de facturation – et la mesure de nombreux paramètres explicatifs additionnels (météo, températures, fréquentation, débits, production…) qui vont permettre de donner du sens à ces fluctuations de consommation. C’est seulement la bonne compréhension de ces facteurs qui va permettre de faire des analyses d’écart, de lancer des alertes ou de prédire avec précision les états futurs du système. Au final cette approche contextuelle permet d’exploiter le potentiel d’optimisation et d’intégration des énergies renouvelables.

 

Vous soulignez toutefois qu’il ne suffit pas de hardware et de software pour tirer des bénéfices du Big Data ?

Effectivement, on parle trop souvent du Big data comme de quelque chose de technique en lien avec l’informatique (hardware, software, algorithmes) et pas assez d’utilisation judicieuse des données (« data mining »). Collecter des données c’est un premier pas nécessaire mais ce n’est pas suffisant.

 

Comment peut-on mieux exploiter ces données ?

Il faut avoir la curiosité et la ténacité de Sherlock Holmes ! Les meilleurs résultats découlent de questions simples : quel est le profil de consommation de mon entreprise, quelle est le bâtiment le plus énergivore, quelle est la pompe la moins efficace, à quels moment l’énergie est-elle gaspillée ? Le travail sur les données permet ensuite de fournir des réponses objectives et des pistes d’actions claires. De manière plus large, tout ceci doit aussi s’inscrire dans la durée dans une démarche d’amélioration continue et de management de l’énergie.

 

Ce que vous résumez par le « PDCA » de la procédure ISO 50001 ?

L’approche « plan, do, check, act » est connue de tous les managers et la norme ISO 50001 s’appuie sur cette base pour le management de l’énergie, c’est cohérent. Les données collectées peuvent être utilisées lors de plusieurs phases : pour établir un état des lieux des consommations, pour évaluer la performance de certaines infrastructures, lors de la définition du plan d’action, pour optimiser certains équipements, pour suivre l’impact de mesures, etc. La mise en œuvre d’ISO 50001 doit être adaptée à chaque situation : on ne l’appliquera pas de la même manière dans une petite PME que dans une multinationale, même si le fil conducteur est le même. Il y a donc une part importante d’interprétation des méthodes et des données. Dans la plupart des applications les données ne servent que d’aides à la décision. Elles doivent donc être synthétisées de manière visuelle et univoque. C’est ce qui permet de traduire de l’information en connaissance utilisable.

 

Des exemples de visualisations ?

Souvent les logiciels du marché fournissent par défaut des statistiques comme la moyenne et des graphes avec une échelle de temps fixe (p. ex. relevé horaire). Ces informations peuvent être trompeuses : par exemple deux industries peuvent avoir la même consommation moyenne mais avoir des profils de consommation totalement différents. Il faut pouvoir varier les points de vue pour arriver à bien cerner la consommation. J’utilise régulièrement les diagrammes de Pareto (histogramme trié par ordre décroissant) pour établir rapidement un profil de consommation. Il y a souvent une minorité de consommateurs qui représentent une majorité de la consommation. Ensuite j’essaie d’exploiter au maximum l’analyse du temps et de l’espace. Pour l’analyse du temps je crée des graphes avec différents pas de temps (quart d’heure, heure, journée, semaine, mois, années) ce qui permet de révéler des schémas répétitifs. Pour les analyses spatiales j’utilise différents systèmes d’information géographique qui permettent de visualiser rapidement les distributions spatiales des phénomènes observés.

 

Tout ceci demande des compétences, le big data est donc réservé aux très grosses entreprises qui ont les moyens d’avoir une équipe dédiée ?

Non, ce n’est plus le cas aujourd’hui, les méthodes et les outils se démocratisent. Les meilleurs logiciels d’analyse (QGIS, Knime, InfluxData…) sont gratuits. N’importe quel particulier ou PME peut installer du photovoltaïque sur son toit et optimiser ses installations en observant les courbes de consommation et production sur son smartphone. L’optimisation est donc aujourd’hui davantage une question de volonté que de faisabilité technique.

 

Arnaud Zufferey

Depuis l’obtention de son diplôme d’ingénieur en informatique à l’EPFL, en 2004, Arnaud Zufferey s’est consacré au développement durable d’abord par un master d’études avancées en sciences de l’environnement à l’EPFL puis un engagement dans diverses associations (Mobility, DarkSky, Cohabiter avec la nature) parallèlement à une activité d’ingénieur thermicien spécialiste Minergie et formateur Energo. Elu Conseiller municipal à Sierre en 2008, il y reprend tout naturellement le dicastère « Edilité et Cité de l’énergie ». Il a été nommé en 2012 professeur à l’Institut d’informatique de gestion de la HES SO Valais où il mène depuis des recherches appliquées sur le thème de l’informatique au service de la transition énergétique.

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