Conférence TechnoArk 2016 - 15 Université de Grenoble
1. Evolution des systèmes
d’information énergétiques : étude
de cas concrets et perspectives.
L. Testard
HALIAS Technologies
Université Grenoble Alpes
2. Systèmes d’Information ?
Définition...
Permettre à l’humain de trouver sa place dans la
problématique énergétique globale
3. Aujourd’hui
Jaune : calculs
Rouge : mesures
Vert : actions
Bleu : valeurs de référence
Source : thermor.fr + UGA
4. SI pour la transition énergétique
Loi sur la Transition Energétique : le numérique est une brique
incontournable pour
o gérer la production (décentralisée), facturation, multiplicité de la production
o optimiser , prendre des décisions, smart grids (distribution ou transport)
o sûreté de fonctionnement, environnement, climat
(Jeremy Rifkin, P. Criqui)
Pourquoi l’exercice est difficile :
o les techno de l’énergie naissent, vivent et meurent vite !
o l’informatique : c’est pire !
Image CNRS
5. Evolution de l’informatique
(pour l’énergie)
Simulateur de réseaux électriques (transport)
o jusqu’aux années 80 : machine(s) mixte-analogique(s) dans un hangar
o années 90-2000 : simulation du réseau sur un PC/station de travail
o que dire à l’horizon 2050 !
photo : ACONIT (Grenoble)
Nécessité d’une approche « prospective »
pour les composants du Système d’Information
6. Transport, distribution, industriels-bâtiment...
Technos énergétiques clés:
o Support de solutions de stockage
o Injection production renouvelable
o Pilotage
Cas d’exemple : Smart Grids
source 3M
8. A la recherche des game changers...
Informatiques (pas technos énergétiques)
Enjeux / évaluation de critères clés
o E : Adéquation à l’échelle de l’énergie
o A : Accessibilité
o G : gains attendus: financiers et qualitatifs
o OK : Acceptabilité
Note 1 à 10, tendance, évaluée sur problématique smart grid
E A G OK
9. Objets Connectés
Dans un cadre grand public (optimisation énergétique),
pas instrumentation des réseaux
Investissements lourds du côté du public. Qui fait cet
investissement ?
Gains ...
Acceptabilité : limites des approches capteur humain
SI : révolution attendue ?
Difficile à évaluer en avance
E A G OK
10 = 3 ?
1-10
?
Image : google
10. Big data
Distribution : production extrêmement changeante (injection
production intermittente, reconfiguration)
Centralisation / anonymisation des données
Probablement une étape obligée pour mise en place de SI capables
d’appréhender enjeux 2050
La promesse est forte
E A G OK
8 7 = 5 3
image : WSJ
11. Simulation
Etudes d’impact de choix structurants, évaluation éco., robustesse des
mix, optimisation
o Modélisation précise et rapide des réseaux et infra de production
o Scénarios transitoires rapides, périmètre local / régional / national ...
international ? (COP21)
o Optimisation économique, environnementale, ressources production
Bénéficier naturellement des progrès de l’informatique de calcul
Exascale computing pour 2020 ...
Ordinateurs quantiques ? Démultiplication vitesse, optimisation, etc... Est-ce
que ça marche ?
E A G OK
10 0 7 10
image : kryptonradio.com
12. De la technique aux usages
Benchmark de sa conso électrique
o problématique de confidentialité des
données, centralisation, ...
o approche standard SI : acceptabilité ?
le peer to peer / Open Data
les données appartiennent au citoyen:
inadaptation SI standard
tous des pirates ? Oui mais ... de nos
données !
13. A l’horizon 2050
La problématique énergétique a bien des occasions de changer
d’ici 2050, l’informatique aussi !
« Four-Level-Pyramid-model » par Compo CC BY-SA 3.0
Le SI de la Transition Energétique
reste à inventer ... et on part de
loin !
Le numérique est une brique absolument nécessaire pour la
transformation énergétique, à toutes les échelles !