Big data et transition énergétique : l’exploitation du big data au travers des méthodes d’analyse prédictive et des objets connectés est un terreau fertile pour l’implantation des énergies renouvelables dans les territoires. Sur le modèle de Paris et Lyon des métropoles françaises ont mis en place le partage et le croisement des données des acteurs de la ville (producteurs électriques, réseaux de transport, municipalités, particuliers). Elles peuvent ainsi cartographier et analyser facilement leur fonctionnement et leur impact environnemental.
Le cadre juridique accompagne également ces évolutions avec la loi de transition énergétique et croissance verte. Votée en août 2015, elle s’est concrétisée en 2016 avec l’ouverture des données des gestionnaires de réseaux énergétiques et des opérateurs de produits pétroliers. Pour les collectivités territoriales c’est la condition sine qua non pour réaliser des diagnostics de consommation et ainsi d’orienter leur politique entre renforcement de réseau et efficacité énergétique.
Chez les particuliers et les entreprises, le déploiement des compteurs électriques intelligents (Linky en France) promet un pilotage en temps réel de la production d’électricité et l’adaptation des offres au plus près des comportements réels de consommation. À terme, l’objectif est de décentraliser le réseau sur un modèle « peer-to-peer » dans lequel les consommateurs partageraient les ressources.
Les collectivités attendent des données uniformes et sécurisées
Toutefois les collectivités se trouvent face à trois défis pour mener à bien leur transition énergétique. En premier lieu, l’uniformisation des données : certaines sont à l’échelle de la commune ou du département, d’autres à l’échelle Iris (2 000 habitants).
Deuxièmement elles bénéficieraient d’une mutualisation des moyens de collecte, de traitement et d’analyse des données. Des acteurs comme les agences régionales de l’énergie et de l’environnement se positionnent comme tiers de confiance, mais ce rôle pourrait être tenu par des entreprises privées.
Enfin, la sécurisation du partage des données : quel est la bonne granularité pour trouver le point d’équilibre entre planifier efficacement la transition énergétique, respecter la confidentialité et la sécurité publique et le degré d’ouverture des données ? C’est un défi qui se présente aux professionnels des big data pour les prochaines années.
