L’analyse des masses de données ne sert pas seulement à cibler des consommateurs sur le Web. Voilà qu’elles contribuent maintenant à réduire la consommation en énergie des usines, bureaux et réseaux d’électricité et de gaz. Le début d’une révolution ? Dans une étude de 2018, le cabinet Precepta estimait que le marché des solutions d’efficacité énergétique était encore loin d’avoir exprimé tout son potentiel. Fondé dès 2013 par Vincent Sciandra, Metron fait partie des start-up à avoir anticipé la tendance. Destinée aux industries, sa plate-forme collecte, via des capteurs, des données dans les usines et, grâce à l’IA, met en évidence des leviers d’économies d’énergie. En pleine croissance, l’entreprise de 85 personnes compte une centaine de clients industriels générant 6,5 millions d’euros de chiffre d’affaires en 2018 dont les trois quarts réalisés à l’étranger. En 2019, les ventes devraient dépasser les 8 millions, boostées par le partenariat signé récemment avec le groupe de services énergétiques Dalkia, qui gère plus de 2.000 sites industriels. Des outils d’aide à la décision Metron n’est pas un cas isolé.

Les solutions mettant les data au service des économies d’énergie suscitent un intérêt croissant de la part d’industriels ou de sociétés de services cherchant à réduire leurs coûts. La progression phénoménale des capacités de calcul a changé la donne. « C’est ce qui nous permet d’aller beaucoup plus loin dans l’analyse des données » , estime Benjamin de Buttet, cofondateur de DCbrain . Créée en octobre 2014, la start-up francilienne récupère les data générées par les réseaux physiques d’énergie (électricité, gaz, vapeur…), visualise leur activité en temps réel et surtout tire pour chaque cas des recommandations opérationnelles. « C’est ce qui intéresse le plus nos clients, une quinzaine actuellement dont Dalkia, GRDF, Enedis, Orano. Grâce au machine learning et au deep learning, on peut […]