Le réseau de Turing : des réseaux électriques intelligents aux plateformes d'énergie numériques - Celestino Guemes, Atos

Le réseau de Turing : des réseaux électriques intelligents aux plateformes d'énergie numériques

Celestino Guemes, Atos

 

Je travaille dans les TIC, dont les avancées me surprennent encore, mais vous serez peut-être surpris d'apprendre que pour moi, la plus grande réussite de l'ingénierie au vingtième siècle a été la maîtrise de l'électricité pour le grand bénéfice de nos sociétés. Pour nous, il va de soi qu'une lampe va s'allumer si l'on actionne l'interrupteur, et nous ne pensons même plus aux inventions sophistiquées qui ont rendu cela possible. L'électrification a alimenté la croissance économique mondiale pendant plus d'un siècle, et n'a peut-être pas été reconnue à sa juste valeur.

 


L'électricité a déjà créé une avancée majeure de nos économies. Aujourd'hui, le secteur des services est à la traîne d'autres secteurs à notre ère du numérique. Certaines personnes disent en plaisantant que si Edison était téléporté à notre époque, il serait capable de comprendre et de gérer notre réseau électrique. Bien sûr, il s'agit d'une exagération, mais qui contient un brin de vérité. Les services sont quelque peu « dépassés » par la course à la numérisation. Il est clair que de faire passer l'ensemble du réseau à un réseau entièrement supervisé et automatisé est une entreprise complexe et longue. Mais comme le montre l'impact de la numérisation, ce n'est pas l'infrastructure qui compte le plus. C'est l'information qu'on y regroupe et la valeur qu'on en extrait qui font la différence.

Dans l'ensemble de notre travail de développement de la plateforme analytique industrielle Atos pour des applications dans les réseaux intelligents, nous avons découvert qu'en capturant les données de tous les systèmes d'entreprise des services et de sources de données externes, il existe des douzaines de scénarios d'utilisations qui réinventent l'activité. Il peut s'agir par exemple d'analyses avancées, apportant des retours économiques importants aux services sur l'ensemble de leur chaîne de valeur.


Étudions un exemple concret, l'un des premiers intégrés à notre plateforme : la protection du chiffre d'affaires. À première vue, il ne s'agit peut-être pas du scénario d'utilisation le plus passionant, mais les arguments économiques sont solides. Il est estimé que dans les économies avancées, près de1 % de toute l'électricité est perdu à cause de la fraude et d'autres types de pertes non techniques. Les régions et pays émergents tels que l'Inde ou l'Amérique latine ont les chiffres les plus élevés. Ce pourcentage peut sembler faible, mais se traduit en réalité par des pertes de 89,3 milliards de dollars par an dans le monde.

Dans notre solution de protection du chiffre d'affaires, nous associons les données des services (relevées sur des compteurs intelligents et analogues, mais également  d'autres systèmes comme la gestion des employés) avec des données externes (météo, informations immobilières) et, avec une « boîte à outils » de méthodes d'analyse, nous émettons des prédictions améliorées sur des cas de pertes non techniques potentielles. Cela réduit le nombre d'inspections, tout en permettant une meilleure récupération de l'énergie impayée. Les investissements dans un projet de protection du chiffre d'affaires sont récupérés en moins d'un an, un bénéfice bienvenu par rapport au ROI à long terme des services pour leurs projets d'infrastructure.
Cependant, l'élément clé n'est pas de réfléchir à des solutions spécifiques d'analyse des données, mais à des plateformes d'analyses des données. De nombreux scénarios d'utilisation ont recours à des ensembles de données semblables, et même les composants d'analyse de plus haut niveau peuvent être réutilisables sur ces ensembles. De plus, on réutilise les connaissances des experts, qui sont la ressource la plus difficile à trouver dans le domaine des analyses.

Si l'on se penche sur l'évolution des plateformes analytiques pour les services, l'avenir est vraiment passionnant. Il y aura des ressources d'analyse plus puissantes, comme l'apprentissage profond, qui transformeront l'analyse prédictive (« ce à quoi je peux m'attendre ») en véritable analyse prescriptive (« ce que je dois faire »). Nous prédisons l'intégration de l'analyse avec le calcul haute performance, pour des scénarios combinant prédiction et simulation. Nous allons également voir l'émergence de l'analyse distribuée, faisant passer l'analyse « sur le terrain », avec une intégration plus profonde au réseau, en nous ciblant sur les exigences « strictes » en temps réel.


Sans aucun doute, les réseaux intelligents vont transformer les services. Mais comme nous l'avons vu dans notre introduction, même l'infrastructure à l'état de l'art va devenir « invisible » pour les utilisateurs. Ce sera l'exploitation avancée des données générées qui deviendra le principal moteur de l'avantage concurrentiel pour les services. Ces derniers vont devoir faire évoluer leur concept du réseau intelligent, ciblé actuellement sur l'infrastructure, vers la « plateforme électrique numérique », où électricité et informations seront pleinement combinées. Ou encore, en clin d'oeil au titre de cet article, un réseau intelligent où Turing serait plus à l'aise qu'Edison.

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