Data science au service de l'énergie : comment les algorithmes améliorent la performance énergétique

Introduction

Avec la généralisation des compteurs communicants et l’essor des capteurs IoT, la granularité et la fréquence de collecte des données énergétiques ont nettement évolué. Le défi n'est plus seulement de stocker ces séries temporelles à haute fréquence, mais d'en extraire du signal utile. C'est précisément là qu'intervient la data science au service de l'énergie. 

Transformer ce signal brut en leviers d'action nécessite une méthodologie avancée. Pour y parvenir, nos équipes mobilisent plusieurs expertises, de l'ingénierie des données à l'entraînement de modèles prédictifs et au traitement automatique du langage naturel (NLP).

Comment les algorithmes améliorent-ils la performance énergétique ?

Data science et algorithmie : les fondements de l'analyse des données 

La data science désigne l'intersection entre les mathématiques, l'ingénierie logicielle et un domaine métier afin d'exploiter de grands volumes de données complexes (structurées ou non structurées) et d'en extraire des informations utiles. 

Au cœur de cette discipline se trouvent les algorithmes : des suites d'instructions mathématiques ou logiques conçues pour résoudre un problème donné, optimiser un processus ou automatiser une tâche. Dans le monde numérique, ces algorithmes sont déjà omniprésents, propulsant les moteurs de recommandation, l'analyse prédictive ou le traitement automatique du langage naturel (NLP).  

Les algorithmes, de machine learning notamment, utilisés en Data science mettent en place des stratégies d’apprentissage à partir de données existantes pour généraliser ce qui a été appris sur les données fournies à de nouvelles situations inconnues.  

Le secteur de l'énergie s'appuie aujourd'hui sur ces mêmes technologies pour analyser des volumes croissants de données de consommation et développer des services à plus forte valeur ajoutée. Cette évolution s'inscrit pleinement dans la transformation digitale du secteur énergétique, où la valorisation de la donnée devient un levier majeur de performance et de décarbonation. 

L’application des algorithmes dans le secteur énergétique 

Le secteur de l'énergie génère aujourd'hui un volume de données sans précédent, caractéristique des problématiques de Big Data. Le déploiement massif des compteurs communicants (comme Linky), l'essor des bâtiments connectés et l'Internet des Objets (IoT) produisent des flux continus de séries temporelles (Time-Series) à très haute fréquence. 

Cependant, ces volumes de données n'ont aucune valeur intrinsèque à l'état brut. C'est ici que l'algorithmie intervient pour opérer un passage de la data brute à la décision, puis à l’action. Les algorithmes de traitement et d'apprentissage automatique permettent de filtrer le bruit, d'identifier des motifs récurrents (patterns) et de transformer l'historique en prédictions fiables. 

Cette approche permet de développer des services toujours plus personnalisés : prévision de consommation d'énergie, alertes en cas de dérive, recommandations d’actions de performance énergétique adaptées aux usages ou encore optimisation des consommations en fonction du contexte énergétique. 

Comment Datanumia transforme la donnée en services énergétiques 

Chez Datanumia, la valorisation de la donnée repose sur une chaîne de traitement complète, depuis la collecte des données jusqu'à leur exploitation par le machine learning. Ce cycle de vie de la donnée se décline en cinq étapes critiques de notre ingénierie : 

• La collecte quotidienne de centaines de millions de données : nos architectures d'ingestion (Data Engineering) sont dimensionnées pour absorber des volumes massifs de points de mesure, d'index et de métadonnées de manière sécurisée et résiliente. 
• Le traitement et l'agrégation : avant toute modélisation complexe, nous appliquons des pipelines d'ETL (Extract, Transform, Load) pour nettoyer les données (gestion des valeurs manquantes, resynchronisation temporelle) et fournir les services fondamentaux de suivi de consommation de base, essentiels pour la confiance de nos utilisateurs. 
• Le calcul d’indicateurs et l'analyse statistique avancée (Data Analyse) : en croisant les données de consommation avec des variables exogènes (météo, éphémérides), nous créons des indicateurs enrichis. Cela permet de comprendre les modes de consommation de nos clients et la manière dont ils utilisent nos services, facilitant ainsi des prises de décisions stratégiques éclairées par la donnée. 
• L'entraînement des algorithmes de machine learning (Training) : nos data scientists sélectionnent et entraînent divers modèles d'apprentissage (supervisés ou non supervisés) sur d'importants historiques de données afin que l'algorithme "apprenne" la tâche demandée comme détecter des anomalies, segmenter des profils, prévoir des charges futures, etc. 
• L'inférence en production : c'est l'aboutissement du processus. Les algorithmes préalablement entraînés sont mis en production pour réaliser leurs prédictions sur les nouvelles données client. C'est cette inférence algorithmique qui alimente en continu les fonctionnalités avancées de nos produits (HOME, EMS, Recometrics). 

Cette chaîne de traitement constitue le socle technologique des solutions développées par Datanumia. Les cas d'application présentés ci-dessous illustrent la manière dont ces algorithmes sont mobilisés pour répondre à des enjeux concrets de performance énergétique.

Les algorithmes étudiés et testés chez Datanumia

Les problématiques énergétiques sont variées et ne peuvent être résolues par un modèle unique. C'est pourquoi Datanumia évalue et combine différentes approches de machine learning selon les données disponibles et les objectifs recherchés. 

Apprentissage supervisé et non supervisé 

Ces deux approches sont complémentaires et permettent de répondre à des problématiques différentes, de la prévision de consommation énergétique jusqu'à la génération de recommandations en passant par le regroupement de bâtiments partageant des caractéristiques communes :  

Time-Series Forecasting : Notre démarche méthodologique

L'un des défis majeurs est la prévision des séries temporelles. Pour garantir la pertinence de nos algorithmes, nos Data Scientists évaluent plusieurs modèles de complexité croissante. 

Le modèle naïf : La base de référence 

Le modèle naïf est souvent le point de départ dans la prévision des données. Il repose sur une hypothèse simple : la consommation de l'année à venir est égale à celle de l'année précédente. Cette approche fournit une référence (baseline) permettant de comparer objectivement les performances des modèles plus avancés. 

Son avantage principal réside dans sa simplicité : il ne nécessite pas de calcul complexe ou de ressources spécifiques. Cependant, sa précision est limitée face aux variables exogènes (températures, prix de l'énergie, nouvelles habitudes). 

Lors de nos études sur de larges cohortes de clients, le modèle naïf a montré une erreur mensuelle de 25,5 % et une erreur annuelle de 73,0 % pour le 95e percentile. Étant donné qu'il s'agit d'un modèle basique, tout algorithme de machine learning plus avancé doit démontrer une amélioration significative par rapport à cette métrique pour être sélectionné en production. 

Les modèles linéaires : Une complexité additionnelle maîtrisée 

Les modèles linéaires sont souvent utilisés pour leur robustesse et leur explicabilité. S'ils apportent une complexité supplémentaire en incorporant plusieurs variables explicatives, ils restent efficients pour des tâches d'analyse courantes. 

Chez Datanumia, nous appliquons par exemple des modèles linéaires pour prédire la consommation en fonction de l'historique des 12 derniers mois et d'autres variables additionnelles, en appliquant un lissage (avec un poids égal ou exponentiel) pour accorder plus d’importance aux valeurs récentes. 

Deux méthodes principales ont été étudiées : 

• Prédiction multi-step : prédire les 12 mois d'un coup, offrant une vue d'ensemble rapide de l'année à venir. 
• Prédiction récursive (mois par mois) : chaque mois prédit est injecté comme donnée d'entrée pour l'inférence du mois suivant. Cela permet d'ajuster la trajectoire en continu. 

L'approche linéaire capture bien les tendances saisonnières, mais nécessite une expertise poussée en Feature Engineering pour gérer les non-linéarités complexes. 

Réseaux de neurones (LSTM) : Le modèle le plus avancé 

Les réseaux de neurones représentent la méthode la plus avancée. Nous employons notamment des architectures LSTM (Long Short-Term Memory). Les architectures LSTM sont particulièrement adaptées aux séries temporelles, car elles sont capables de prendre en compte des dépendances sur de longues périodes. 

L'entraînement implique l'utilisation de larges historiques mensuels, avec une validation stricte pour vérifier la précision du modèle. L'avantage des réseaux de neurones réside dans leur flexibilité : ils intègrent massivement des variables contextuelles (comme les données météorologiques) pour optimiser les prévisions. 

Bien que cette méthode exige des ressources de calcul (compute) et des temps d'entraînement plus longs, l'erreur annuelle pour 95 % des clients s'effondre par rapport à la méthode naïve. Les réseaux de neurones constituent à ce titre l'une des briques essentielles de notre R&D en intelligence artificielle. 

Cette démarche d'évaluation continue permet à Datanumia de sélectionner les modèles les plus adaptés à chaque cas d'usage, avant leur déploiement dans ses solutions de suivi énergétique en temps réel, de prévision et de recommandation énergétique. 

Conclusion : La donnée, moteur de la transition énergétique

En définitive, la data science au service de l'énergie ne se résume pas à une suite d'équations ou à des calculs abstraits. Elle constitue le pont indispensable entre la profusion de données brutes issues de notre environnement connecté et les actions concrètes nécessaires pour accélérer la transition énergétique. 

Chez Datanumia, c’est cette alliance entre rigueur mathématique, innovation technologique et expertise métier qui nous permet de transformer chaque donnée en un levier d'optimisation durable. Qu'il s'agisse d'accompagner un particulier dans la maîtrise de son budget ou de guider un gestionnaire de parc immobilier vers une efficacité globale, les algorithmes sont aujourd'hui nos meilleurs alliés pour consommer moins et consommer mieux. 

Vous souhaitez en savoir plus sur l'impact de nos solutions et de nos algorithmes sur votre performance énergétique ?  

Crédits photo : Marius Masalar - Unsplash