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CAS D'USAGE IA

Prévision et optimisation de la consommation énergétique

Prévoir la demande énergétique et déplacer les charges pour réduire factures et émissions.

Budget typique
€25K–€100K
Délai avant valeur
12 sem.
Effort
8–16 sem.
Coût mensuel récurrent
€600–€3K
Maturité data minimale
intermediate
Prérequis technique
data engineer
Secteurs
Industrie, Hôtellerie, public_sector, Retail & E-commerce, construction
Type IA
forecasting

De quoi il s'agit

Un modèle de prévision couplé à de l'optimisation prédit la demande énergétique horaire par site et recommande quand lancer les charges lourdes, charger les batteries ou acheter sur le marché spot. Économies typiques : 8 à 15 % de la facture d'énergie et des réductions Scope 2 mesurables.

Données nécessaires

Smart-meter data at 15-min granularity for 12+ months.

Systèmes requis

  • data warehouse

Pourquoi ça marche

  • Close the loop with BMS/EMS controls
  • Re-baseline after every major HVAC change

Comment ça rate

  • Recommendations not connected to actual control systems
  • Forecast drift after equipment changes

Quand NE PAS faire ça

Skip if your annual energy bill is under €100K — savings won't cover the project.

Fournisseurs à considérer

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