
Article rédigé par Joëlle Loretan, rédactrice du blog Romande Energie
Dans un contexte oĂč la transition Ă©nergĂ©tique est devenue un enjeu majeur, les entreprises du secteur de l'Ă©nergie cherchent des solutions pour rĂ©pondre aux dĂ©fis qui se posent Ă elles. L'utilisation des donnĂ©es est l'un des leviers. Nils Rinaldi, responsable des activitĂ©s dâanalyse et de science des donnĂ©es chez Romande Energie, explique en quoi consiste son mĂ©tier et comment la collecte et l'analyse de donnĂ©es permettent d'optimiser les rĂ©seaux Ă©lectriques et de rĂ©duire la consommation d'Ă©nergie.
 Tout dâabord, pourriez-vous prĂ©ciser ce quâest la data ?Â
La data est une expression courante qui dĂ©signe les donnĂ©es numĂ©riques stockĂ©es sous forme Ă©lectronique dans des bases de donnĂ©es et qui peuvent ĂȘtre traitĂ©es par des ordinateurs. Mais il faut dĂ©mystifier le monde de la data, parce que la comprĂ©hension de lâutilitĂ© des donnĂ©es est Ă la portĂ©e de tout le monde. Quand une entreprise rĂ©alise un bilan chiffrĂ© par exemple, il sâagit dĂ©jĂ dâun rapport basĂ© sur des donnĂ©es. En fait, beaucoup en stockent depuis des annĂ©es, mais ne les utilisent quâĂ des fins opĂ©rationnelles.
Vous ĂȘtes responsable de la lâĂ©quipe data chez Romande Energie. Quel est le rĂŽle de votre service ?
Notre rĂ©coltons, analysons et valorisons les donnĂ©es par le biais dâanalyses descriptives (soit basĂ©es sur le passĂ©), ou pour formuler des scĂ©narios prescriptifs (recommandations et actions). On tente dâanticiper au maximum les besoins Ă venir, ce qui nous permet par exemple de dimensionner le rĂ©seau Ă©lectrique au plus juste en fonction des prĂ©visions de consommation, dâoptimiser le fonctionnement de turbines de production ou de gĂ©rer les rĂ©serves hydrauliques, notamment durant la pĂ©riode hivernale. Il y a un outil qui nous aide Ă poser des analyses plus avancĂ©es, câest le machine learning(apprentissage automatique, ndlr) : en se basant sur un modĂšle dâapprentissage, il est possible dâestimer ce qui va se passer dans quelques mois, et donc dâentreprendre des actions en consĂ©quence. Mais on a besoin pour cela dâun grand volume de donnĂ©es.
En parallĂšle, nous passons Ă©galement beaucoup de temps Ă Ă©couter le mĂ©tier, par exemple nos collĂšgues qui exploitent et planifient le rĂ©seau, ou encore ceux qui nĂ©gocient ou achĂštent lâĂ©nergie. Le but est de comprendre leurs besoins, afin de leur fournir les chiffres nĂ©cessaires Ă piloter au mieux leurs activitĂ©s. Alors on rĂ©colte et on nettoie les donnĂ©es erronĂ©es ou de mauvaise qualitĂ©, puis on les normalise afin quâelles puissent ĂȘtre exploitables dans un tableau de bord, tel un cockpit dâavion qui nous permet de nous guider, mĂȘme en pĂ©riode de turbulences.
Quâest-ce que ces analyses de donnĂ©es apportent aux clients de Romande Energie ?
On aide par exemple les grands consommateurs à analyser leur situation en interprĂ©tant leurs donnĂ©es. On les accompagne Ă©galement dans la rĂ©duction de leur consommation. Pour les clients individuels, on dĂ©ploie actuellement des compteurs intelligents dans les habitations qui enregistrent des mesures de consommation Ă une granularitĂ© de 15 minutes. Et pourquoi un enregistrement au quart dâheure ? Pour dimensionner notre rĂ©seau au plus prĂšs des besoins. Aujourdâhui, on rĂ©flĂ©chit par exemple en termes de sĂ©curitĂ©, alors on prĂ©voit le pire et on dimensionne le rĂ©seau (p.ex. la taille dâun cĂąble de cuivre) au maximum. Mais on pourrait ĂȘtre plus fin et prĂ©cis : ce cĂąble pourrait ĂȘtre finalement moins gros et ainsi plus Ă©conome. Les compteurs intelligents sont des mines dâor. Ils permettent notamment aux clients de voir rapidement leurs efforts dâĂ©conomie sur leur consommation.
La ConfĂ©dĂ©ration a estimĂ© dans une Ă©tude datant de 2012 que le dĂ©ploiement des compteurs intelligents serait rentable, via des avantages Ă©conomiques estimĂ©s entre 1.5 et 2.5 milliards de CHF, principalement dĂ©coulant dâĂ©conomies dâĂ©lectricitĂ© chez les clients finaux. Une meilleure visibilitĂ© de la consommation Ă©lectrique permet une meilleure maĂźtrise des coĂ»ts induits.
La data ne sert pas forcément à vendre plus de produits, elle est aussi là pour nous aider à réduire la consommation d'énergie.
Et comment intégrez-vous la question de la protection de la vie privée, dans cette démarche qui vise à récolter des données sur les habitudes de consommation de la population ?
Les donnĂ©es de consommation sont Ă©videmment nĂ©cessaires pour la cellule de facturation, mais uniquement dans une version agrĂ©gĂ©e : il leur est possible de voir la somme de la consommation sur une certaine pĂ©riode et facturer en fonction, câest tout.
En outre, la loi ne nous permet pas de consulter les donnĂ©es des compteurs intelligents en temps rĂ©el : les donnĂ©es de mesure enregistrĂ©es par quart dâheure ne sont rapatriĂ©es en central dans nos serveurs quâune seule fois par jour, ce qui renforce la confidentialitĂ© des donnĂ©es.
Pour les autres traitements hors facturation, nous mettons en place un dĂ©coupage entre le client et le compteur intelligent : on ne connaĂźt pas la consommation de telle ou telle maison. Les donnĂ©es nous permettent nĂ©anmoins de comprendre le niveau de charge agrĂ©gĂ© Ă un niveau plus haut du rĂ©seau (station de transformation par exemple).  Il faut une gouvernance de donnĂ©es qui soit forte. Mais nous avons besoins de ces datas : avant, la consommation Ă©tait linĂ©aire et anticipable. Aujourdâhui, avec le dĂ©ploiement des panneaux solaires, la production sâest dĂ©centralisĂ©e, et lâavĂšnement des voitures Ă©lectriques ou des pompes Ă chaleur rend lâestimation de la consommation plus complexe.
Donc, heureusement que la data est là pour nous aider à relever les défis énergétiques ?
Il est certain que les datas sont des aides prĂ©cieuses. Mais il faut aussi rappeler quâil existe une mesure rapide et efficace pour faire baisser notre consommation, câest viser plus de sobriĂ©tĂ© dans nos comportements.
Vous avez rejoint le monde de lâĂ©nergie il y a Ă peine trois ans. Quâest-ce qui vous a surpris en intĂ©grant ce secteur ?
Quâon soit autant dĂ©pendant du reste du monde ! On croit que la Suisse est Ă©nergĂ©tiquement autosuffisante, mais nous avons un grand dĂ©ficit hivernal. La situation gĂ©opolitique a mis en lumiĂšre cette forte interdĂ©pendance avec lâEurope. Jâai aussi dĂ©couvert lâĂ©goĂŻsme, ainsi que la disparitĂ© de politique Ă©nergĂ©tique des diffĂ©rents pays, notamment europĂ©ens. Jâai Ă©tĂ© surpris de cette collaboration difficile, alors quâil est important dâĂȘtre solidaires pour amortir les chocs liĂ©s au conflit en Ukraine, ou les rĂ©centes maintenances prolongĂ©es dâune partie du parc nuclĂ©aire français.
Le métier dâingénieur data ou de data scientist est relativement nouveau.
Quels conseils donneriez-vous Ă qui souhaite se lancer dans ce mĂ©tier dâanalyses de donnĂ©es et quelles qualitĂ©s sont recherchĂ©es pour ce domaine ?
Le mĂ©tier dâingĂ©nieur data ou de data scientist est relativement nouveau. Ă lâĂ©poque oĂč jâai fait mes Ă©tudes Ă lâEPFL, la filiĂšre nâexistait pas encore. Il y a aujourdâhui des formations plus spĂ©cifiques et les passerelles entre les Ă©coles sont possibles, ce qui permet Ă des profils trĂšs diffĂ©rents de rejoindre le monde de lâanalyse et la science des donnĂ©es. Lâindustrie de lâĂ©nergie devient de plus en plus friande de ces profils. Ceux que l'on trouve sur le marchĂ© ont gĂ©nĂ©ralement une formation en ingĂ©nierie Ă©lectrique ou en science des donnĂ©es. Mais nous avons de la peine Ă trouver des candidats pour les postes liĂ©s Ă la data dans l'Ă©nergie.
Quant aux qualitĂ©s requises ? Nous aimons que les nouveaux collaborateurs aient une curiositĂ© pour le mĂ©tier. Si les compĂ©tences techniques spĂ©cifiques data sont nĂ©cessaires, il est important de savoir ce quâest un kilowattheure ou dâĂȘtre curieux Ă propos des problĂ©matiques mĂ©tiers. Les clients de l'Ă©nergie sont avant tout celles et ceux qui travaillent au quotidien avec lâĂ©nergie, et le plus important pour nous est que ces donnĂ©es leur soient utiles.