La transition énergétique passe également par la transition numérique. En effet, les données sont un excellent levier pour maîtriser et optimiser les systèmes énergétiques. Les données peuvent être exploitées simplement dans des tableaux de bord ou de manière plus avancées avec des outils d’intelligence artificielle (IA).
Dans les deux cas, un frein important à l’exploitation des données est la qualité des données. En effet, aujourd’hui on passe 80% du temps à nettoyer les données aberrantes et manquantes et 20% du temps à les analyser !

C’est face à ce constat que la société Automatique & Industrie a lancé le projet TIDEME (Traitement Intelligent des Données Énergétiques Manquantes ou Erronées). Ce projet a permis de mettre l’IA au service de la qualité des données. Un ensemble d’algorithmes basés sur le Machine Learning analyse les données énergétiques et détermine de manière automatique si une donnée est aberrante ou manquante. Dans un second temps, l’IA permet une reconstruction fidèle de la réalité, et ceci toujours de manière automatique.  L’avantage de la solution est que l’outil étant basé sur du Machine learning, l’utilisateur a très peu de paramétrage initial à réaliser et la reconstruction n’est pas une approximation mais une reconstruction de la réalité. Ceci permet ensuite aux experts de gagner du temps dans l’analyse des données et donc de passer du temps là où ils ont une forte valeur ajoutée et également d’utiliser des outils d’IA pour optimiser les consommations, détecter les dérives … ce qui n’était pas possible avec des données de mauvaise qualité.

A ce jour, Automatique & Industrie a déjà réalisé des projets sur des sites industriels et des centres hospitaliers, et cette innovation a même permis à un exploitant de centrale photovoltaïque de remporter 2 appels d’offres innovation au près de la CRE. Les 2 centrales seront mises en service début 2020.