Trop de données tue la donnée !

Vincent Bryant
Date05 janvier 2017

Dans un billet précédent (Retour d’expérience sur un système de sous-comptage pas si performant que cela), Le Blog de Deepki décrivait le retour d’expérience mitigé d’une enseigne de centres commerciaux qui avait investi dans une infrastructure de mesure complémentaire à celle du Gestionnaire de Réseau de Distribution d’énergie (GRD), et sur les raisons qui sous-tendent ce bilan : solution onéreuse, peu fiable et difficile à exploiter.

Pourquoi est-il si difficile d’exploiter toutes ces données ?

En-dehors des problèmes de fiabilité que peuvent rencontrer parfois les infrastructures de mesures complémentaire à celles des GRD, il existe un problème souvent sous-estimé par les maîtrises d’ouvrage soucieuses de mieux gérer leur patrimoine et réduire leur impact énergétique et environnemental : il est en effet très difficile de tirer des conclusions opérationnelles et utiles à partir de dizaines de milliers de données remontées chaque jour, sans y passer énormément de temps.

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À titre d’illustration, le graphique présenté ci-contre illustre quelques unes des données collectées quotidiennement sur l’enseigne mentionnée plus haut, à partir de l’infrastructure de mesure complémentaire. La question naturelle qui vient à l’esprit est : que faire de tout cela ? Comment savoir quel seuil doit être fixé pour qu’une alerte pertinente soit émise ? Est-ce normal que la consommation d’électricité ait augmenté de 30% pendant 6 heures ? Combien de temps dois-je passer chaque semaine pour suivre mes 230 magasins ? Dois-je faire confiance aux alertes ? Comment en être sûr ?

Les systèmes de comptage et de sous-comptage énergétique installés sur les parcs de bâtiments engendrent pour les maîtrises d’ouvrage une véritable déferlante d’informations et de données, amenant souvent à l’inaction. Que faire de données de consommation à des pas de temps horaires, voire infra-horaires, sur des dizaines, voire des centaines de sites ? Beaucoup d’acteurs se sont dotés de systèmes d’information énergétique coûteux qui les alimentent en un volume impressionnant de données sans savoir réellement quoi en faire, les promesses issus de fonctionnalités logicielles d’alertes automatiques ou de suivi par un expert énergétique (energy management) n’étant en effet pas toujours au RDV.