Presque 6 ans après l’entrée en vigueur de l’accord de Paris sur le climat à la fin de l’année 2016, il reste beaucoup à faire pour que les engagements pris se traduisent en actions concrètes pour limiter le réchauffement climatique et atteindre le “Net Zero” (la neutralité Carbone) en 2050.

Les pays engagés sur cet accord ont décliné leurs engagements en plan d’investissements et réglementations pour mettre la société en mouvement. En Europe, et plus particulièrement en France, cela se traduit par exemple par le décret tertiaire imposant aux entreprises de faire des économies d’énergie dans certains types de bâtiments.

La collecte et valorisation des données est un levier majeur pour identifier, mettre en œuvre et piloter les projets visant à accompagner ces initiatives.

Martin Alteirac, Senior Manager au sein de l’équipe Data Driven chez Saegus, nous éclaire sur la façon dont les données peuvent être mise au service de la transition énergétique.

Comment la data peut-elle contribuer à faciliter et accélérer la transition énergétique ?

William Edwards Deming, célèbre statisticien à l’origine des principes fondateurs de l’amélioration continue, avait pour coutume de dire : “ce qui ne se mesure pas ne s’améliore pas”. Il me semble que cette phrase résume tout. La data a d’abord été un levier utilisé par les scientifiques pour produire les rapports et études ayant provoqué une prise de conscience sociétale et politique. Grâce à ces travaux, le climato-scepticisme a reculé, donnant vie à des initiatives comme celles prises à la suite de l’accord de Paris.

Je suis également persuadé que des initiatives comme Our World in Data contribuent à propager la prise de conscience sur l’urgence écologique. En facilitant l’accès à l’information claire et intelligemment représentée, c’est un véritable levier de mise en mouvement de la société.

Des techniques de visualisation de données avancées ont été utilisées par des organismes comme la NASA pour faciliter l’accès et la compréhension des données rendant compte du réchauffement climatique.

Néanmoins, l’apport de la data dans le domaine de la transition énergétique ne se limite pas à la caractérisation du réchauffement climatique. De nombreuses initiatives y participent en s’appuyant sur l’utilisation et la valorisation des données grâce à des technologies comme l’intelligence artificielle.

Peux-tu nous citer des exemples concrets d’utilisation de la data et/ou de l’intelligence artificielle pour lutter contre le réchauffement climatique ?

Les exemples sont nombreux, que nous pouvons classer en deux catégories.

D’abord, les cas d’usages à “impact direct”, par exemple dans la gestion énergétique. Les grands opérateurs de réseau de transport d’électricité conçoivent les réseaux de demain qui passeront d’un mode distributif (quelques lieux de production, de nombreux lieux de consommation) à collaboratif (l’électricité est produite par de multiples producteurs répartis sur le réseau – installations éoliennes, panneaux photovoltaïques privés – qui sont aussi consommateurs). Il faudra donc être capable de prévoir la production et consommation des points du réseau pour prendre les décisions adaptées pour assurer la répartition de l’énergie. Le pilotage de ces réseaux intelligents ou smart grids sera fait par des algorithmes d’intelligence artificielle intégrant le processus de prise de décision des données externes, comme la météo par exemple.

Ces cas d’usages à impact direct seront cruciaux. Ils devront être complétés par une myriade de cas d’usages à impact indirect qui représenteront des leviers importants.

Celui qui me parait incontournable, car emblématique, est l’optimisation de la Supply Chain. Le transport des biens de consommation, ou des composants nécessaires à leur production, est une source de pollution majeure. Les initiatives innovantes pour réduire les émissions liées à ces activités sont en plein boom : par exemple, la réintroduction de la voile pour propulser les navires de transport de marchandises par des opérateurs maritimes innovants comme Néoline. Pour définir et mettre en œuvre des plans de réduction des émissions polluantes liées à ces activités, la récolte et valorisation des données des entreprises est un impératif.

C’est un chantier d’envergure, les réseaux de production et distribution des biens de consommation s’étant complexifiés et mondialisés. Acquérir une vision fiable des opérations réalisées et émissions liées à ces opérations est donc un challenge. Une fois ce challenge relevé, les techniques de valorisation de données permettront d’optimiser cette logistique.

Quelques exemples :

• L’optimisation des circuits et tournées de livraison, évitant la consommation inutile de carburants en maximisant le taux de chargement des moyens de transports ou optimisant les distances parcourues ;
• La fiabilisation de la prévision de la demande, pour produire et stocker le juste niveau de produits nécessaires et éviter les gaspillages ;
• La gestion et optimisation du trafic sur les réseaux de transports routiers, ferroviaires ou maritimes, conduisant à une meilleure fluidité et efficience globale. À ce titre, la réintroduction de la voile comme moyen de propulsion des navires de transport maritime présentée ci-dessus nécessitera l’inclusion de nouveaux paramètres (direction et force du vent) dans les algorithmes pour proposer de meilleures trajectoires aux navires.

Que peut apporter un cabinet de conseil comme Saegus aux entreprises souhaitant se saisir de leurs données pour contribuer à leur stratégie de décarbonation ?

Projets transversaux par essence, les projets de décarbonation doivent impliquer toutes les strates et fonctions de l’entreprise.

Nous pouvons contribuer de plusieurs manières à leur réussite chez nos clients :

• La première expertise que notre cabinet met au service de ses clients est sa capacité à cadrer rapidement, en lien avec les fonctions de l’entreprise, des projets complexes nécessitant d’interagir avec les collaborateurs de terrain et décideurs stratégiques. Ces travaux seront nécessaires pour identifier les domaines ou fonctions sur lesquels l’entreprise doit se focaliser, ainsi que son périmètre de responsabilité ;
• Nous accompagnons nos clients dans la récupération des données leur permettant d’acquérir une vision fiabilisée de leurs émissions. Cette étape est complexe : certaines données internes ne sont pas toujours collectées ou accessibles, d’autres externes nécessitent des modifications de relation contractuelle ou la construction de partenariats avec des sociétés tierces pour être récupérées. La construction d’une data platform regroupant ces données représente à elle seule un projet à part entière ;
• Nous les assistons également dans la gestion et gouvernance de ces données pour que cet actif stratégique soit exploité à sa juste valeur et que les processus garantissant leur fiabilité et qualité soient robustes. Cette gouvernance inclut la mise en place de process d’échanges des données de ces entreprises avec des tiers, pour étendre l’impact des actions menées aux processus en interactions avec ses fournisseurs ou clients ;
• Nous les aidons enfin à valoriser ces données : par exemple, en construisant des cockpits digitaux de monitoring de consommation énergétique identifiant les points de progrès sur lesquels se focaliser, mesurant l’impact des actions menées ou aidant à concevoir, déployer et maintenir les algorithmes d’intelligence artificielle réalisant les optimisations précédemment décrites (supervision de la qualité industrielle, maintenance prédictive ou optimisations logistiques). Notre capacité à concevoir des solutions sur mesure et adaptées aux spécificités de nos clients est un atout majeur.

De manière globale, nous avons la capacité de solliciter des expertises complémentaires à celles de la data pour nous adapter aux phases du projet. Par exemple, en sollicitant nos départements Acceleration Tactics sur les phases de cadrage ou Employee Experience sur la mise en place d’outils digitaux à destination des frontline workers.

Vous êtes intéressé de découvrir comment la data peut servir votre ambition en matière de décarbonation ? Restez connectés pour une table ronde sur ce sujet !

Rédigé par Martin Alteirac, Responsable Intelligence artificielle, Département Data Driven