Quelle data science pour le secteur de l’énergie ?

Concernant par exemple l’efficacité énergétique des bâtiments ou encore le suivi du transport des matières premières, industriels, entreprises et bureaux d’études ont compris que prendre en compte les données, les exploiter et les rendre accessibles à tous est un atout considérable.

Face à l’explosion des données en circulation et à leur variété toujours plus grande, une discipline est devenue omniprésente dans toutes les entreprises, représentant un moteur significatif de croissance : la data science. Il s’agit de filtrer, d’analyser, de corréler des données hétérogènes grâce à des algorithmes spécifiques à chaque activité qui permettent de tirer des informations à forte valeur ajoutée. Ces informations sont ensuite prises en compte dans les processus décisionnels stratégiques et opérationnels.

Dans le secteur de l’énergie

Certains grands énergéticiens ont ouvert leurs données au grand public grâce à l’open data. Engie a ouvert en mai 2017 les données d’un parc éolien à haute-Borne pour qu’elles puissent être exploitées par le plus grand nombre, ce qui a notamment permis de détecter des problèmes de réglages et d’orientation des éoliennes. Enedis s’est également engagé dans une dynamique d’ouverture des données grâce à sa plate-forme dédiée sur laquelle des jeux de données sont disponibles. Ceux-ci concernent entre autre l’évolution des consommations et des productions d’électricité. Dans le secteur de l’Energie, la data science représente même le coeur de métier de certaines entités participant ainsi à la modernisation et au développement de cette filière.

Pour la transparence des marchés de matières premières

Une autre PME nommée Kpler a fait de la data intelligence son fer de lance. Ainsi, elle offre une réelle solution permettant le suivi en temps réel des cargos de matières premières :
pétrole charbon, gaz… Elle collecte des données de natures différentes : logistiques comme les signaux GPS des bateaux ou les calendriers des ports d’arrivée et de départ, industrielles comme la capacité de stockage, commerciales comme les différents contrats d’achats et de vente.

Ces données, une fois agrégées et exploitées grâce à un algorithme de pointe, permettent aux différents clients (sociétés pétrolières, traders…) d’avoir une information fiable sur la destination des navires, leurs volumes de cargaison et les acteurs impliqués. In fine, cette solution offre une transparence totale sur les risques du marché de la matière première aux différentes parties prenantes. La data étant au coeur de toutes les problématiques des data scientists de kpler, toute donnée est minutieusement captée, intégrée dans les différents algorithmes, utilisée et extraite notamment grâce à des outils en langage R(1). Ces deux exemples de PME ne sont pas des cas à part, les sociétés exploitant la donnée au service du secteur de l’Energie fleurissent à travers le monde.

L’utilisation de la data science par les énergéticiens, signe d’une numérisation forte du secteur, pourrait faciliter la transition énergétique et faire émerger de nouveaux acteurs sur ce marché en pleine mutation.

Le langage R est un langage de programmation dont le but est de pouvoir organiser et traiter des volumes importants de données de manière rapide et flexible, mais aussi de créer des graphiques paramétrables afin de pouvoir mieux visualiser le résultant de ces analyses