Big Data de la poudre aux yeux pour l’énergie?

De nombreuses solutions, provenant principalement de start-up, vantent les mérites du big data pour la maîtrise de l’énergie dans l’industrie. Qu’en est-il vraiment ?

Qu’est-ce que le Big Data ?

Comme son nom l’indique, le big data désigne un gros volume de données à gérer (mégadonnées). Le concept a émergé avec la numérisation, qui a conduit a collecter et stocker de plus en plus de données provenant de sources diverses et variées.

On estime aujourd’hui qu’il y a trois enjeux :

• Volume : il faut être en capacité de collecter, gérer et stocker à minima des téraoctets de données
• Vélocité : les informations doivent être disponibles instantanément pour pouvoir être diffusées ou traitées
• Variété : la nature des informations est variée : texte, image, valeurs…

Un abus de langage?

Si on se positionne dans le contexte du management de l’énergie dans l’industrie, on est souvent confronté à des données relevées manuellement, à un faible nombre de compteurs et un nombre encore plus faible de variables explicatives des consommations. On parle alors bien plus souvent de mégaoctets que des téraoctets.

Les pas de temps le plus fin utilisé pour le management de l’énergie est de 10 minutes. Traiter des données toutes les 10 minutes ne crée pas de réels problèmes concernant la vélocité des données, la notion de temps réel restant relative. En revanche il est important que les utilisateurs puissent accéder rapidement aux historiques de données.

Enfin, nous ne pouvons pas vraiment parler de variété des données dans la mesure où toutes les données exploitées sont des valeurs numériques provenant de capteurs, compteurs…

Parler de Big Data relève alors souvent de l’utopie ou du marketing.

Big Data VS Smart Data

Si parler du Big Data est illusoire aujourd’hui dans l’efficacité énergétique industrielle, il ne fait pas de doute qu’il prendra sa place dans les prochaines décennies avec la mutation vers l’industrie du futur.

Attention toutefois, ne pas faire de Big Data ne veut pas dire ne pas faire de traitement intelligent des données. En effet, l’intelligence artificielle n’est pas synonyme de Big Data. Il existe aujourd’hui des solutions sur le marché qui font de la prévision de consommation à partir d’une seule donnée via des techniques d’intelligence artificielle utilisant les séries temporelles.

Ne vaut-il pas mieux, alors, parler de Smart Data et s’attacher à la qualité de données importantes, plutôt que de vouloir traiter un volume (trop) important?