L’utilisation de la data science constitue aujourd’hui un axe fondamental dans la mutation du domaine énergétique. Au sein de Datanumia, cette discipline se trouve au centre de la conception de leurs produits, car elle donne la possibilité de métamorphoser des masses considérables d’informations en leviers concrets pour la décarbonation et la maîtrise des consommations.

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Introduction

Le déploiement massif des compteurs intelligents et la multiplication des capteurs connectés (IoT) ont profondément modifié la fréquence de collecte et la granularité des données liées à l’énergie. Désormais, l’enjeu stratégique ne réside plus uniquement dans la capacité à stocker ces flux temporels à haut débit, mais dans l’extraction d’enseignements directement exploitables. C’est précisément à ce niveau que s’impose la data science dans le domaine de l’énergie.

Pour réussir la conversion de ces signaux bruts en moyens d’action efficaces, il est indispensable de déployer une démarche scientifique avancée. Pour y parvenir, les collaborateurs articulent des compétences variées, allant de la structuration des infrastructures de données jusqu’à l’apprentissage de modèles prédictifs, en passant par le traitement automatique du langage naturel (NLP).

De quelle manière les algorithmes renforcent-ils la performance énergétique ?

Data science et ingénierie algorithmique : les piliers de la valorisation des données

La data science se situe au croisement de la logique mathématique, du développement informatique et d’un domaine d’activité spécifique. Son rôle est de tirer parti d’imposants volumes de données complexes, qu’elles soient structurées ou non, pour en extraire de la valeur.

Les algorithmes occupent la place centrale de ce processus : il s’agit d’enchaînements d’instructions logiques ou mathématiques conçus dans le but d’exécuter une tâche précise, de perfectionner un système ou d’automatiser un traitement. Dans l’environnement numérique actuel, ces fonctions algorithmiques sont omniprésentes, qu’il s’agisse de piloter des systèmes de recommandation, d’effectuer de la modélisation prédictive ou d’analyser le langage naturel (NLP).

Les méthodes d’analyse employées en data science, et plus particulièrement celles basées sur le machine learning, appliquent des mécaniques d’apprentissage sur des données historiques. L’objectif est d’extrapoler les connaissances acquises pour traiter de façon autonome des situations inédites.

Le secteur énergétique tire aujourd’hui parti de ces technologies pour étudier des flux de consommation toujours plus denses et bâtir des prestations à forte valeur ajoutée. Cette dynamique s’inscrit pleinement dans le processus de digitalisation de l’énergie, au sein duquel l’exploitation stratégique de la donnée représente un facteur clé de performance et de baisse des émissions de carbone.

L’intégration des démarches algorithmiques au sein du secteur de l’énergie

L’écosystème de l’énergie génère aujourd’hui un volume de données sans précédent, illustrant parfaitement les défis liés au Big Data. La généralisation des compteurs communicants (à l’image de Linky), la montée en puissance des bâtiments intelligents et le développement de l’Internet des Objets (IoT) transmettent en continu des flux de séries temporelles (Time-Series) prélevés à intervalles très rapprochés.

Néanmoins, ces gisements de données n’ont aucune utilité directe sous leur forme initiale. L’ingénierie algorithmique intervient alors pour assurer le passage de la donnée brute à la prise de décision, puis à l’exécution de l’action. Les algorithmes de traitement et d’apprentissage automatique permettent de filtrer les variations parasites, d’identifier des structures récurrentes (patterns) et d’exploiter le passé pour formuler des projections fiables.

Cette méthodologie rend possible la conception de services sur mesure : anticipation des consommations futures, notifications en cas d’anomalie, conseils sur mesure pour optimiser l’efficacité énergétique en fonction des comportements, ou régulation de la demande selon l’état du réseau.

La méthode Datanumia : transformer la donnée brute en services énergétiques

Chez Datanumia, la création de valeur à partir des données s’articule autour d’un pipeline complet, qui s’étend de la saisie initiale jusqu’à la modélisation par machine learning. La vie de la donnée se découpe en cinq étapes stratégiques pilotées par leur ingénierie :

1. La collecte quotidienne de centaines de millions de relevés : Les architectures d’ingestion (Data Engineering) sont configurées pour recevoir en continu et de manière sécurisée d’imposantes quantités de mesures, d’index et de métadonnées.
2. Le traitement et la consolidation : Préalablement à l’utilisation de modèles complexes, ils appliquent des processus ETL (Extract, Transform, Load) destinés à assainir les séries temporelles (résolution des données manquantes, réalignement chronologique) et à garantir les fonctionnalités de base du suivi de consommation, indispensables pour préserver la confiance des utilisateurs.
3. Le calcul d’indicateurs et l’analyse statistique avancée (Data Analysis) : En recoupant les historiques d’usage avec des facteurs externes (conditions météorologiques, données calendaires), des indicateurs enrichis sont générés. Cette démarche permet de décrypter les habitudes de consommation des clients et leur comportement face aux outils, orientant ainsi les décisions stratégiques par les données.
4. L’apprentissage des modèles de machine learning (Training) : Les spécialistes en data science sélectionnent et entraînent divers modèles (supervisés ou non supervisés) sur d’imposants historiques afin de leur enseigner une tâche ciblée, comme le repérage d’anomalies, le découpage par profils ou la prévision des besoins futurs.
5. L’inférence en environnement de production : Étape ultime du processus, les algorithmes préalablement calibrés sont déployés sur les serveurs pour formuler leurs estimations à partir des nouvelles données saisies. Cette inférence alimente directement et en continu les fonctions avancées des outils (HOME, EMS, Recometrics).

Cette chaîne opérationnelle constitue le socle technique des solutions portées par Datanumia. 

Les modèles algorithmiques évalués chez Datanumia

La diversité des enjeux énergétiques implique de ne pas s’appuyer sur une solution unique. C’est la raison pour laquelle Datanumia étudie et associe différentes méthodes de machine learning selon la nature des données et le but recherché.

Apprentissage supervisé et non supervisé

Ces deux démarches sont complémentaires et permettent de répondre à des besoins variés, de la projection de la demande énergétique jusqu’à l’émission de préconisations, en passant par le regroupement de bâtiments affichant des caractéristiques similaires :

Famille d’algorithme	Principe technique	Exemples de cas d’usage chez Datanumia
Apprentissage supervisé : Régression	Estimation d’une grandeur numérique continue basée sur un jeu de variables (features), afin d’étendre à l’ensemble de la population les enseignements tirés d’un échantillon.	• Projection de la consommation énergétique à venir • Évaluation de la part attribuée à un usage spécifique dans la consommation globale
Apprentissage supervisé : Classification	Affectation d’une catégorie ou d’une classe discrète à une observation en fonction de plusieurs caractéristiques (features).	• Détermination de l’étiquette DPE (Diagnostic de Performance Énergétique) • Identification de la présence d’un chauffe-eau électrique
Apprentissage non supervisé : Clustering	Exploration de données pour identifier des structures pertinentes sans variables cibles préalables, en formant des groupes d’éléments présentant des similitudes.	• Segmentation de profils, regroupement de bâtiments ou d’habitations présentant des caractéristiques similaires

Prévision des séries temporelles (Time-Series Forecasting) : le cadre méthodologique

L’anticipation des séries temporelles constitue un défi technique majeur. Afin d’assurer la précision des modèles, les spécialistes Datanumia évaluent plusieurs approches selon une échelle de complexité croissante :

1. Le modèle naïf : La valeur de référence

Le modèle naïf constitue la première étape dans la démarche prédictive. Il repose sur un principe très simple : considérer que la consommation de l’année à venir sera rigoureusement identique à celle de l’année écoulée. Ce calcul élémentaire fournit une base de comparaison (baseline) pour évaluer objectivement l’apport des algorithmes plus élaborés.

Son attrait principal réside dans sa simplicité mathématique et sa faible consommation de ressources. En revanche, sa précision s’avère limitée lorsqu’il est confronté à des perturbations externes (variations climatiques, évolutions des prix de l’énergie, changements de comportements).

Au cours des travaux menés sur de vastes groupes d’utilisateurs, le modèle naïf a montré une marge d’erreur mensuelle de 25,5 % et un écart annuel de 73,0 % pour le 95e centile. S’agissant d’un socle de départ, tout algorithme de machine learning plus abouti doit prouver une amélioration nette de ces résultats pour être retenu en production.

2. Les modèles linéaires : Une complexité additionnelle maîtrisée

Les représentations linéaires sont couramment exploitées pour leur stabilité et la lisibilité de leurs résultats. Bien qu’elles introduisent une complexité supérieure en combinant plusieurs variables explicatives, elles demeurent très efficaces pour l’exécution des analyses quotidiennes.

Chez Datanumia, des fonctions linéaires sont par exemple configurées pour estimer les consommations à venir en se basant sur le bilan des 12 derniers mois et sur d’autres facteurs externes, en utilisant une méthode de lissage (à pondération égale ou exponentielle) afin de donner davantage d’importance aux relevés les plus récents.

Deux approches de calcul ont été explorées :

• La projection globale (multi-step) : estimer l’ensemble des 12 mois futurs en une seule opération, offrant immédiatement une vision globale sur l’année.
• La projection pas-à-pas (récursive) : chaque période estimée est réinjectée comme donnée d’entrée pour calculer la valeur du mois suivant, permettant un réajustement progressif de la courbe.

Si l’approche linéaire rend bien compte des variations saisonnières, elle exige un travail poussé de préparation des variables (Feature Engineering) pour modéliser les phénomènes non linéaires complexes.

3. Les réseaux de neurones (LSTM) : Le modèle le plus avancé

Les réseaux de neurones représentent la technique la plus poussée. Nous utilisons notamment des architectures de type LSTM (Long Short-Term Memory). Ces structures LSTM sont particulièrement performantes pour le traitement des séries temporelles grâce à leur capacité à retenir des dépendances sur de longues fenêtres de temps.

Leur apprentissage nécessite l’utilisation d’importants historiques mensuels, encadré par des procédures de validation strictes pour vérifier la fiabilité des résultats. La force de ces réseaux réside dans leur flexibilité : ils peuvent intégrer un grand nombre de variables environnementales (comme les conditions météorologiques) pour affiner les estimations.

Bien que cette technique exige une capacité de calcul (compute) supérieure et des cycles d’apprentissage plus longs, l’écart annuel observé pour 95 % des clients diminue très fortement par rapport à la méthode naïve. C’est pourquoi les réseaux de neurones constituent un pilier central des travaux de Datanumia R&D en intelligence artificielle.

Cette démarche d’évaluation permanente permet à Datanumia d’identifier les approches les mieux adaptées à chaque cas d’usage, avant de les déployer dans ses outils de pilotage énergétique en temps réel, d’anticipation et de recommandation.

Conclusion : La donnée, moteur de la transition énergétique

En somme, l’apport de la data science au domaine de l’énergie ne se limite pas à un assemblage de formules mathématiques ou de calculs théoriques. Elle crée la liaison indispensable entre le flux massif de données brutes issues de notre environnement connecté et les actions concrètes requises pour accélérer la transition énergétique.

Pour Datanumia, c’est ce croisement entre exigences mathématiques, innovations technologiques et maîtrise du secteur qui donne le moyen de convertir chaque mesure en un levier d’optimisation pérenne. Qu’il s’agisse de guider un particulier dans la réduction de ses factures ou d’accompagner un gestionnaire dans la rationalisation d’un parc immobilier, les algorithmes s’imposent aujourd’hui comme des alliés majeurs pour réduire et optimiser les consommations d’énergie.