Énergie
Aux côtés des opérateurs et fournisseurs d'énergie en Espagne
Des prévisions de charge fondées sur un simple historique, sans intégrer la température, les jours fériés, les événements ou les signaux de flexibilité de la demande. Une erreur payée en réserves de capacité ou en déséquilibres en temps réel.
Transformateurs, lignes et équipements de poste entretenus selon un calendrier fixe, ou qui tombent en panne avant le cycle de maintenance. Le coût d'un arrêt non planifié dépasse de loin celui d'une maintenance préventive avancée.
L'écart entre énergie injectée et énergie facturée reste dans la ligne « pertes », sans diagnostic de la cause ni de la zone. Fraude, branchements illicites ou erreurs de comptage sont assumés comme un coût structurel.
Une salle de conduite qui agit sur alarme : réactive par construction. La capacité à anticiper les surcharges naissantes, les anomalies de tension ou les situations à risque sur les actifs existe dans les données, mais pas dans les systèmes.
01
Des modèles qui combinent l'historique de consommation, la température, les jours fériés, les prévisions météo et les signaux de flexibilité pour prévoir la charge par zone ou par nœud, à l'horizon horaire et journalier. Le dispatching ajuste les réserves et la programmation avant que le déséquilibre ne survienne.
Ce qui change
Erreur de prévision réduite de 20 à 35 %. Réserves de capacité optimisées. Moins de déséquilibres à résoudre en temps réel à un coût marginal élevé.
02
Des modèles fondés sur la télémétrie des transformateurs, interrupteurs et lignes critiques qui estiment la probabilité de défaillance dans une fenêtre de temps. La maintenance est programmée avant que l'actif ne tombe en panne, pas après.
Ce qui change
Arrêts non planifiés sur les actifs surveillés réduits de 25 à 40 %. Le coût total de maintenance baisse en supprimant les urgences et en optimisant le calendrier préventif.
03
Analyse continue des écarts entre injection et facturation par zone, corrélés aux historiques de consommation, au comportement des compteurs et aux variables de relève. Le système désigne les zones et les clients à inspecter en priorité, avec un score de risque.
Ce qui change
Récupération de revenus sur les pertes non techniques localisées. Des inspections ciblées avec un taux de réussite 3 à 5 fois supérieur à celui des inspections aléatoires.
04
Surveillance continue des mesures SCADA pour détecter les comportements hors norme : surcharges naissantes, asymétries de tension, dégradation de l'isolement. Des alertes priorisées envoyées à la salle de conduite avant qu'elles ne deviennent une alarme ou une panne.
Ce qui change
Délai de réponse aux incidents réduit. Défaillances en cascade évitées grâce à une action précoce. Une salle de conduite avec moins de bruit d'alarmes et plus d'informations exploitables.
05
Un assistant qui gère les échanges avec les clients sur les coupures, les relèves et la facturation : il informe en temps réel de l'état des coupures, ouvre les incidents, demande les informations nécessaires et transfère à un technicien si besoin. Pas de file d'attente au centre d'appels saturé lors des coupures massives.
Ce qui change
Réduction de 60 à 70 % des appels répétitifs au centre d'appels pendant les incidents. Le délai moyen de traitement des réclamations baisse. Le NPS client pendant les coupures s'améliore grâce à une information proactive.
3-4 semaines
Audit des données disponibles (SCADA, compteurs, maintenance, facturation) et des processus critiques. Nous identifions les 2 ou 3 cas au meilleur ROI pour votre type d'actifs et votre zone d'exploitation.
10-16 semaines
Mise en œuvre de la prévision, de la maintenance prédictive ou de la détection des pertes sur un périmètre défini (zone géographique, parc d'actifs ou type de clients).
6-10 mois
Pour les énergéticiens qui veulent une couche d'IA sur toute l'exploitation : prévision, maintenance, pertes et service client sur une architecture commune.
Non. Nous travaillons en lecture seule sur les données qui sortent déjà du réseau (SCADA, compteurs, journaux de maintenance). Les modèles produisent des recommandations ; la décision d'agir sur le réseau revient toujours à l'opérateur humain. L'architecture respecte la séparation OT/IT par construction.
Cela dépend du cas d'usage. Prévision avec saisonnalité annuelle : idéalement 2 à 3 ans de séries horaires propres. Maintenance prédictive : historique des pannes et télémétrie (12 à 18 mois suffisent généralement pour commencer). Pertes non techniques : facturation et relèves des compteurs des 24 derniers mois. Nous le précisons lors de l'évaluation de maturité IA.
Les modèles de prévision et d'analyse sont des outils d'aide à l'exploitation, pas des systèmes de contrôle réglementés. L'intégration aux systèmes de reporting réglementaire fait partie du périmètre lorsque c'est pertinent, et elle est documentée pour tout audit du régulateur.
Maturité IA : 8 000 € à 15 000 €. Pilote sur un processus : 40 000 € à 90 000 € selon le périmètre. Plateforme opérationnelle multi-cas : 120 000 € à plus de 250 000 € sur plusieurs mois. Le ROI en maintenance évitée ou en pertes récupérées repose sur des indicateurs clairs et mesurables dès le premier mois suivant la mise en production.
Nous la traitons comme une contrainte absolue. Nous travaillons avec des architectures de données qui n'exposent pas directement les systèmes OT, des déploiements sur site lorsque c'est nécessaire, et sans aucun canal d'écriture vers les systèmes de contrôle. L'équipe de cybersécurité industrielle du client participe à la conception dès la phase de diagnostic.