Energy Data Management : un pilier de la transition énergétique pour les particuliers et les entreprises

Introduction

L'explosion des données de consommation, la diversité des sources d’énergie, la pression réglementaire ainsi que les besoins d'efficacité énergétique imposent une transformation profonde de la manière dont les données énergétiques sont collectées, traitées et valorisées.  

C’est là qu’intervient l’Energy Data Management ou gestion des données énergétiques. Dopée par l’intelligence artificielle, il s’agit d’un levier stratégique pour les particuliers et les entreprises souhaitant optimiser leur consommation énergétique et réduire leur empreinte carbone. 

Dans cet article, nous vous présentons ce qu’est l’Energy Data Management et comment son développement permet de bénéfic

Energy Data Management : définition et enjeux

L’Energy Data Management désigne l’ensemble des outils, méthodes et systèmes permettant de collecter, structurer, analyser et valoriser les données énergétiques issues des bâtiments, des équipements connectés ou des infrastructures industrielles. 

Ces données proviennent principalement des compteurs communicants, dont le déploiement est généralisé en France et se poursuit en Europe. Grâce à ces équipements, il devient possible de mettre en œuvre des solutions plus avancées de pilotage énergétique, comme les HEMS (Home Energy Management Systems) pour les particuliers ou les systèmes de GTB (Gestion Technique du Bâtiment) ou PIB (Pilotage Intelligent du Bâtiment) pour les entreprises. Ces dispositifs s’appuient sur l’Internet des objets (IoT) pour fournir des données plus granulaires, en temps réel, et permettre un pilotage fin des consommations.  

L’objectif est double : améliorer la performance énergétique et accélérer la décarbonation.  

Cela passe par l’identification des gisements d’économies, la détection des usages énergivores, l’adaptation des comportements ou des équipements en conséquence, et le pilotage de la consommation.  

En d’autres termes, l’Energy Data Management transforme la donnée brute en décision, au service d’enjeux économiques (réduction des coûts), environnementaux (réduction des émissions de CO₂) et réglementaires (respect des normes et obligations en vigueur). 

Vers une gestion énergétique plus intelligente et intégrée

L’essor de l’intelligence artificielle 

L’intelligence artificielle révolutionne l’Energy Data Management en transformant les plateformes de gestion énergétique en outils d’aide à la décision.  

Grâce aux technologies de machine learning et aux modèles prédictifs, ces plateformes ne se contentent plus de collecter ou de visualiser les données. Elles sont désormais capables de détecter automatiquement des dérives de consommation, d’identifier des anomalies et de prévoir les consommations futures en tenant compte de multiples variables telles que la météo, les usages, l’occupation des locaux ou les habitudes de consommation.  

Les systèmes les plus avancés vont encore plus loin. Ils intègrent des simulateurs intelligents permettant d’anticiper les effets d’un changement de contrat, d’équipement ou de comportement. Ils peuvent ainsi recommander des actions concrètes et personnalisées, comme : 

• La bascule vers une tarification plus adaptée au profil réel de consommation, d’une option Base vers une option Heures Pleines / Heures Creuses par exemple ;
• L’ajustement des horaires de fonctionnement des équipements ;
• L’adoption de nouveaux équipements plus sobres en énergie et moins émissifs, comme un véhicule électrique ou une pompe à chaleur. 

Interopérabilité : vers un écosystème connecté 

L’Energy Data Management repose sur l’agrégation et l’analyse de données hétérogènes. Or, ces données sont souvent dispersées entre plusieurs systèmes, formats ou acteurs. Aujourd’hui, l’interopérabilité devient essentielle, grâce à des API standardisées et des protocoles ouverts. 

Pour les particuliers, cela permet de centraliser les données issues des compteurs communicants et de leurs équipements dans une seule interface. Pour les entreprises, c’est la possibilité de regrouper les flux issus de multiples bâtiments, systèmes GTB ou capteurs IoT, pour un pilotage simplifié. 

Sans interopérabilité, pas de gestion intelligente de l’énergie : c’est elle qui permet de structurer, fiabiliser et exploiter les données à l’échelle. 

Un impératif réglementaire pour les entreprises et les collectivités 

Le Décret Tertiaire, la norme ISO 50001, ou encore la CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) imposent aux entreprises et aux collectivités de suivre des trajectoires de réduction des consommations et des émissions de CO2.  

L'Energy Data Management est essentiel pour mesurer, suivre et justifier ces trajectoires et répondre aux objectifs réglementaires.  

Grâce à des outils dédiés, il devient possible de : 

• Quantifier les émissions à partir des consommations ;
• Comparer les performances entre sites ou filiales ;
• Automatiser les reportings ;
• Démontrer l’efficacité des actions entreprises. 

Conclusion 

L’Energy Data Management est à la croisée des chemins entre énergie, numérique et durabilité. En 2025, les données énergétiques ne sont plus simplement une ressource : elles deviennent un outil de pilotage stratégique pour réduire les coûts, améliorer les performances et respecter les objectifs climatiques. 

Datanumia, experte de l’Energy Data Management, et plus globalement de l’Energy Management, est prête à accompagner particuliers, entreprises et collectivités, en tirant parti des données pour maximiser leur efficacité énergétique.