AccueilAprès avoir identifié une source de données de grande valeur – à savoir ses factures énergétiques – puis mis en place les outils lui permettant d’en extraire à grande échelle l’information pertinente, nous vous expliquons ici comment le réseau d’agences bancaires a réussi à valoriser tout cela en identifiant des économies.
Identifier les contrats fantômes
Premier enseignement, des dizaines de contrats d’électricité sont payés par la banque sans aucune consommation associée. Cette situation, courante sur des réseaux d’agences ou de magasins ayant subi de grosses rénovations (agrandissement, acqusition/revente…) génère des surcoûts à laquelle une simple lettre au fournisseur peut mettre fin. Restait à les identifier !
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Adapter le contrat au profil de consommation
En s’intéressant au coût du MWh payé pour chaque compteur électrique, une seconde poche d’économie a immédiatement été identifiée : un grand nombre de contrats d’abonnement pouvait être optimisé en modifiant la puissance souscrite ou l’option tarifaire. Grâce une identification précise de ces contrats, une réduction de plus de 5% de la facture énergétique est envisageable.
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Réguler ses équipements
Ces 3 pistes d’économies identifiées nécessitent un investissement quasi nul pour être mises en œuvre et peuvent générer à elles trois près de 15% d’économies d’énergie et de charge.Enfin, la consommation électrique du réseau peut être réduite de près de 10% grâce à de simples actions de régulation. En comparant la consommation énergétique entre agences aux profils similaires ou en analysant la consommation en heures creuses, le réseau d’agences bancaires s’est rapidement rendu compte que de nombreux équipements fonctionnaient la nuit sans autre raison que l’absence de régulation.
Ces 3 pistes d’économies identifiées nécessitent un investissement quasi nul pour être mises en œuvre et peuvent générer à elles trois près de 15% d’économies d’énergie et de charge. Le réseau d’agences bancaires a su voir dans ses factures énergétiques des pépites, les transformer en lingot grâce au data-engineering et exploiter le filon en identifiant des économies d’énergie.
