1) Quel est votre métier chez Netseenergy ?

Je suis responsable de l’innovation en particulier sur l’IOT1. Nous travaillons sur l’impact de technologies comme le LoRa2 dans la maîtrise de l’énergie. En effet les technologies de communication sont de plus en plus embarquées dans les produits (capteurs et compteur). Ceci permet de contrôler de manière rentable des petites structures (agences bancaires, petits commerces, etc..) et ainsi de leur permettre de mieux maîtriser leurs consommations énergétiques. Cependant ces technologies étant récentes et souvent développées par des jeunes pousses, un grand besoin de tests sur leur compatibilité avec les éco-systèmes existants est nécessaire. De plus la mise en place de celles-ci fait appel à des méthodes nouvelles qu’il convient de diffuser chez les installateurs. C’est pourquoi nous mettons en place des formations et des tutoriaux qui permettent de les mettre à niveau.

2) Pourquoi travaillez-vous chez Netseenergy ?

Je suis un des fondateurs de Netseenergy. Cette société a été fondée à l’origine pour tirer parti des compteurs électriques communicants afin de permettre aux sociétés de mieux comprendre leurs consommations et de faire ainsi des économies. Par la suite nous avons compris qu’une analyse plus précise et un accompagnement seraient un levier d’optimisation des ressources. En particulier nous nous sommes diversifiés pour intégrer d’autres fluides comme le gaz et l’eau. L’eau est une des ressources les moins maîtrisées et fait l’objet de gaspillages très coûteux. La maîtrise de ces fluides permet aux sociétés de réduire leur impact environnemental et d’être ainsi prêtes pour affronter un avenir où ce critère sera fondamental.

3) L’efficacité énergétique, c’est quoi pour vous ?

L’efficacité c’est avant tout de ne pas réduire le confort. Si nous voulons réduire durablement notre impact, il faut utiliser les technologies qui vont augmenter notre efficacité énergétique sans être obligés de revenir à l’Âge de pierre. L’introduction des énergies renouvelables permet d’avoir moins d’impact sur la planète mais nécessite une gestion plus fine à cause de leur intermittence et de leur stockabilité. L’efficacité c’est aussi de tirer parti des consommations servant plusieurs buts. Par exemple utiliser l’énergie des data center pour chauffer les habitations ou les bureaux. En effet, climatiser les data center pour dissiper la chaleur crée deux fois la perte.

4) Comment voyez-vous le marché de l’intelligence énergétique dans 10 ans ?

Nous voyons déjà l’utilisation d’algorithmes pour optimiser les cycles de relance de chauffage et la régulation occupation/inoccupation. La décomposition de la consommation énergétique pour en déduire les usages est déjà opérationnelle. Dans les smart grid3 aussi des algorithmes sont utilisés pour prévoir les pénuries et les gisements de réduction de consommation (effacements). L’intelligence artificielle avec le deep learning4 permettra d’une part d’optimiser les algorithmes et d’autre part de permettre une adaptation continue aux changements des conditions d’environnement. Le point consommateur de ressources aujourd’hui est l’entraînement du modèle car il faut lui présenter énormément de cas résolus et lui définir les variables d’environnement possibles qui peuvent influer sur le résultat. Je pense que cela sera rendu beaucoup plus facile dans 10 ans par des systèmes simples d’aide à l’apprentissage pour entraîner les modèles. Une fois cela réalisé nous aurons des outils très efficaces pour détecter les gisements d’optimisation de la consommation et de la production de fluides (énergie, eau, chaleur, …).

5) Votre astuce économie d’énergie ?

Couper la clim le matin en été et utiliser le free cooling5 avant les chaleurs.

 

  1. L’Internet des objets: interconnexion entre Internetet des objets, des lieux et des environnements physiques.
  2. Long Range Wide-area network : réseau étendu à longue portée, protocole de télécommunication permettant la communication à bas débit, par radio, d’objets à faible consommation électrique communiquant selon la technologie LoRa et connectés à l’Internet via des passerelles, participant ainsi à l’Internet des objets.
  3. Smart grid : Réseau intelligent de distribution d’électricité qui favorise la circulation d’informations entre les fournisseurs et les consommateurs afin d’ajuster le flux d’électricité en temps réel et permettre une gestion plus efficace.
  4. Deep learning : Le deep learningou apprentissage profond est un type d’intelligence artificielledérivé du machine learning (apprentissage automatique) où la machine est capable d’apprendre par elle-même, contrairement à la programmation où elle se contente d’exécuter à la lettre des règles prédéterminées.
  5. Free cooling : méthode économique qui utilise la différence de température entre l’air en sortie des ordinateurs et la température de l’air extérieur afin d’aider au système de refroidissement à eau.