La transition énergétique a un impact significatif sur la production et la distribution d’énergie. L’utilisation efficace des données sera essentielle pour améliorer la compétitivité et la productivité des actifs, qu’il s’agisse de la production d’énergies traditionnelles ou d’énergies renouvelables.
La donnée, nouveau carburant du secteur de l’énergie
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Publié le 26 août 2023 à 10h30
8,2%Le secteur de l’énergie s’est classé comme le quatrième secteur le plus touché, avec 8,2% des attaques cyber observées.
McKinsey estime que d'ici 2035, 50 % de l'énergie produite à l’échelle mondiale sera d’origine éolienne et solaire. Une transformation qui a un impact significatif sur les modalités de production, de distribution et de vente, tout au long de la chaîne d'approvisionnement.
Les défis à relever par l’ensemble du secteur de l’énergie sont nombreux. L'utilisation efficace des données représente un facteur indispensable pour rationaliser les activités et rester compétitifs sur un marché en pleine mutation.
L’efficacité des données dans la production d’énergie
Les producteurs d’énergies renouvelables sont confrontés à des défis majeurs : leur production est intermittente par nature et moins prévisible en raison des phénomènes naturels qui en sont les sources. Les acheteurs aux enchères sont plus prudents et une partie de la production peut se perdre si elle n'est pas vendue sur le marché intra-journalier (intraday).
Les informations détaillées en temps réel permettent pourtant de prévoir avec précision le cours de l'offre et de la demande. En outre, une bonne utilisation des données permet de prendre de décisions avisées, comme la possibilité de passer directement au marché intra-journalier et obtenir un meilleur rendement par watt généré.
Plusieurs études prévoient qu'une utilisation appropriée de l'analyse avancée des données permet de réaliser des économies de l'ordre de 5 à 7,5 %. Cela est dû à plusieurs facteurs : une optimisation du temps de fonctionnement des centrales, des applications de maintenance prédictive pour augmenter la disponibilité, une réduction de la consommation de carburant qui alimente ces centrales et un contrôle fin des performances qui élimine la surproduction.
Ce besoin d'améliorer les coûts de production devient encore plus important si l'on considère que de plus en plus d'énergie est injectée dans le réseau par des acteurs individuels, à partir notamment de panneaux solaires. Ces acteurs se trouvent aux deux extrémités de la chaîne, puisqu'ils sont à la fois producteurs et consommateurs. Ce scénario suggère que dans un avenir assez proche, il y aura une grande "longue traîne" de producteurs qui devra être prise en compte dans tout modèle de prévision de la production. C'est pour cette raison qu’une plateforme de données permettant une analyse et une prévision précise de l'offre et de la demande devient indispensable.
Une gestion plus intelligente du réseau
Le marché de la distribution de l’énergie a peu évolué ces dernières années, mais il a été mis à rude épreuve par divers facteurs. Parmi ceux-ci : l'intégration d'un grand nombre de petits producteurs répartis sur l'ensemble du territoire, les aléas climatiques et l'essor des véhicules électriques.
Par exemple, la recharge des véhicules et l'injection d'énergie à partir de panneaux solaires peut provoquer des pics d'énergie en milieu de journée et créer des schémas de demande plus volatils. Pour faire face à ces changements et éviter les surcharges de leur réseau, les sociétés de distribution devront investir dans des réseaux dit « intelligents » appelés également Smart Grid. C’est ainsi que les distributeurs d’électricité bénéficieront de l’essor du véhicule électrique et de leur mécanisme de charge bidirectionnelle (V2G) qui leur offrira de solutions pilotées de stockage de l’électricité à moindre coût.
L’évolution étant inévitable, la question devient celle de l'investissement stratégique. C'est là que les données entrent en jeu. McKinsey estime que l'utilisation de technologies basées sur les données peut permettre de réduire les coûts d'exploitation et de maintenance de plus de 12 %. Par exemple, la maintenance prédictive, basée sur l'apprentissage automatique, permet aux entreprises de prendre des mesures préventives afin d'éviter les pannes d'électricité et des surcoûts à grande échelle. Aujourd'hui, les coûts des capteurs, de l’ingestion des données et de leur stockage ont considérablement diminué : ils sont 10 fois moins élevés qu’il y a 10 ans. Cela entraîne une prolifération de données permettant des analyses plus approfondies et des gains d’efficacité.
Ces gains d'efficacité sont obtenus grâce à des solutions de contrôle à distance, qui réduisent les délais de résolution, mais aussi à la maintenance prédictive et à l'optimisation de l'efficacité de la gestion des actifs.
Cela est possible grâce à la combinaison de solutions IoT avec des technologies telles que la 5G. Grâce à ces innovations, les gestionnaires pourront collecter des données et les analyser en temps réel, ce qui leur permettra d'optimiser les coûts d'exploitation, voire de définir des politiques de maintenance prédictive.
Vers une meilleure expérience client
Sur le marché de détail, la concurrence est féroce. Avec la libéralisation du marché, les analystes ont observé des taux d'attrition des clients allant jusqu'à 25 %.
Les défis à relever sont différents selon les acteurs. D’une part, les grands fournisseurs traditionnels ont souvent besoin de se transformer et d’innover. D’autre part, les nouveaux acteurs, bien que plus agiles grâce au numérique, ont moins de moyens financiers et doivent relever le défi de la pérennité.
Mais pour les uns comme pour les autres, les données représentent un outil indispensable d’amélioration de l’expérience client.
Des solutions telles que l'analyse vocale automatisée dans les centres d'appel ou l'analyse automatique de la consommation et du prix de l'énergie, permettent aux entreprises de mieux comprendre leurs clients et réduire le taux d'attrition en leur proposant des offres personnalisées. Par ailleurs, pour optimiser leur efficacité, les entreprises de vente au détail peuvent se reposer sur une meilleure évaluation de la solvabilité des clients et de la variation de la consommation, la réduction des défauts de paiement et la prévention de la fraude. L'impact de l'utilisation de différentes techniques analytiques dans ce domaine augmente la rentabilité de ces entreprises de 5 à 10 %, tout en augmentant l’image de marque grâce à l'amélioration de la satisfaction client.
L'utilisation des aspects analytiques et la gestion des données ont un impact direct sur l'ensemble de la chaîne de valeur du secteur de l'énergie. Dans un environnement économique changeant comme nous le connaissons aujourd’hui, avec des crises et des pics de demande, l'agilité et l'adaptabilité des entreprises du secteur de l'énergie sont des aspects différenciateurs. Ils se refléteront dans la rentabilité, la part de marché et la valeur actionnariale des entreprises.
Nous sommes face à un changement de paradigme où l'analyse des données est un facteur différenciant dans l’optimisation de la production, du transport et de la distribution de l’énergie.