UNE RELATION EN MODE COMBAT ?

ENERGÉTICIENS ET MONDE DIGITAL

SYNTH

ÈSE N°48

LES SYNTHÈSES - N°51SYNTH

ÈSE N°51

À propos de Solucom

Solucom est un cabinet indépendant de conseil en management et système d’information.

Ses clients sont dans le top 200 des grandes entreprises et administrations.

Pour eux, le cabinet est capable de mobiliser et de conjuguer les compétences de plus

de 1300 collaborateurs. Sa mission ? Porter l’innovation au cœur des métiers, cibler et piloter

les transformations créatrices de valeur, faire du système d’information un véritable actif

au service de la stratégie de l’entreprise. Solucom est coté sur Euronext Paris et a obtenu

la qualification entreprise innovante décernée par BPI.

Découvrez SolucomINSIGHT, le magazine en ligne de Solucom : www.solucominsight.fr

REMERCIEMENTS

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Nous remercions l’ensemble des start-ups et énergéticiens grâce à qui nous avons eu des échanges de grande qualité lors de notre Atelier. Nous sommes notamment très reconnaissants des prises de parole que certains d’entre eux nous ont livré dans cette Synthèse.

Cette Synthèse a été rédigée en collaboration avec Alexandra Le Borgne (consultante), Raphaël Brun (consultant senior, Risk management) et Benoît Paroissin (consultant senior, Architecture des SI).

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Les grands groupes énergétiques se livrent à une concurrence entre égaux, à coup d’investissements massifs, de lobbyings intenses, de fusions-acquisitions, de programmes de performance opérationnelle. Leurs façons de faire bien connues s’inscrivent dans un environnement globalement mature en Europe.

La transformation numérique va changer la donne. On le sait, les objets connectés vont se déployer dans les réseaux, les compteurs, ainsi que les logements et les voitures, les bâtiments et les usines, les villes et les territoires. On parle ainsi d’internet of things, d’internet of me ou de quantified self, de plant 3 ou 4.0 et de connected cities. Les clients

utilisent donc l’énergie au sein de systèmes de plus en plus connectés, qui vont donc produire de plus en plus de données. Ces objets connectés et les données en très grand nombre, plus variées, plus immédiates, plus exactes et plus génératrices de valeur* vont faire évoluer en profondeur les usages et faire apparaître de nouveaux acteurs, transformer les chaînes de valeur et requestionner les business models.

La révolution numérique sera aussi et avant tout une transformation du monde économique.

Dans la sphère privée, nous le vivons tous, le numérique est le compagnon quotidien de chacun d’entre nous. Il transforme les comportements des consommateurs, des collaborateurs.

Dans les entreprises, le numérique impose de nouvelles règles : dans la gestion des assets et des opérations, en offrant de nouvelles sources de productivité ; dans les modes de travail, en distribuant massivement la connaissance, en augmentant l’exigence sur l’environnement de travail, en bouleversant les rapports au travail et les modèles de management ; dans la façon d’innover, en changeant les règles : une innovation plus rapide,

XAVIER METZ

Directeur associé

*data volume + data variety + data velocity + data veracity = data value.

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plus ouverte, plus collaborative, plus expérimentale.

Les acteurs du digital ont un objectif clair et bien connu : capter la marge des entreprises en place sur les grands secteurs historiques rentables. On connaît les exemples de l’hôtellerie, de la distribution, du tourisme… Ils y parviennent en cassant les

codes établis, avec une culture et des comportements totalement différents.

Le défi est donc double pour les grands énergéticiens.

Un défi stratégique : • comment valoriser les données ? • Comment régénérer les propositions

de valeur ? • Comment améliorer les modèles

d’affaires et en inventer de nouveaux ?

Un défi d’adaptation : • comment adopter ces nouvelles

règles du jeu, faites d’audace et d’agilité, d’obsession de l’action, de design thinking et de test & learn, d’open innovation et de coworking avec l’écosystème et les clients ?

• Comment repousser les limites grâce aux technologies et à de nouvelles compétences ?

• Comment coopérer avec les start-ups et le monde digital ?

Nos retours d’expérience dans l’énergie et dans d’autres secteurs, nos échanges avec nos clients et les acteurs du digital, GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft) et start-ups, notamment lors des Ateliers Solucom, nous permettent de vous proposer dans cette Synthèse quelques pistes et convictions.

ÉDITO

AUTEURS

DAMIEN MERMET

Diplômé de l’AgroParisTech, et fort de près de 30 ans d’expérience, Damien est directeur associé du cabinet Solucom. Il accompagne notamment les comptes du secteur de l’énergie dans la conception et la conduite de leurs grands projets de transforma-tion en management et organisation. Il a acquis une grande expérience de la mobilisation de l’intelligence collective pour réussir ces transformations

GHISLAIN DE PIERREFEU

Diplômé de l’École Centrale Paris, et doté de 13 ans d’expérience, Ghislain est aujourd’hui senior manager au sein de la practice Business transformation Energie, Transport, Telcos. Il accompagne les transformations du secteur de l’énergie tant sur les dimensions stratégiques & métiers que sur les décli-naisons innovantes et technologiques afférentes.

XAVIER METZ

Diplômé de l’EM Lyon et doté de 25 ans d’expérience, Xavier est directeur associé du cabinet Solucom. Il accompagne nos clients grands comptes dans la définition et le pilotage de leurs stratégies d’entreprise et les conseille dans leurs projets de transformation, en particulier dans le domaine de la relation client.

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SOMMAIRE

Les énergéticiens ne peuvent plus ignorer la question de la donnée

Un secteur Énergie à la traîne :comment y remédier ?

La nécessaire conversion des énergéticiens à de nouvelles logiques économiques…

Des postures radicalement nouvelles pour réussir

Repousser les limites grâce aux technologies et aux nouvelles compétences

La transformation ne se fera que dans une logique collaborative

7 clés pour s’engager et réussir à valoriser les données dans l’énergie

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LES ÉNERGÉTICIENS NE PEUVENT PLUS

IGNORER LA QUESTION DE LA DONNÉE

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Données de circulation urbaine, enregistrements médicaux, compteurs électriques communicants, historiques des navigations sur internet…

La numérisation de l’information engendre dans tous les secteurs d’activité une production jusqu’alors inégalée de données. Toutes ces informations représentent pour les entreprises l’opportunité d’affiner leurs modèles prédictifs, de mieux répondre aux attentes et besoins de leurs clients et d’améliorer leur efficacité interne.

Cela implique de décrypter et d’analyser en quasi temps réel ces données de nature variée (déstructurées, dans un langage naturel, de diverses sources et formats et dont la véracité ne peut être certifiée) et issues de différentes interactions (géo-localisation, internet des objets, échanges interpersonnels…).

Aujourd’hui la maturité des technologies d’analyse permet de traiter le volume, la variété, la vélocité et la véracité de ces données* d’un genre nouveau : c’est la valorisation de la donnée.

Les entreprises du web, de la grande distribution et du transport se distinguent par leur maturité.

Grâce à l’agrégation de leurs données internes à des données sectorielles et extra-sectorielles et à l’analyse qui en est faite, elles améliorent l’expérience client et optimisent leurs processus internes.

*On parle des 4 V du Big data. Pour en savoir plus, cf. chapitre p. 41

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Initiative de valorisationincluant également des données sectorielles

Initiative de valorisationincluant également des données hors-secteur

Données spontanémenttransmises par lesutilisateurs (ex : sur les réseaux sociaux)

Accès commun aux BDDau sein de l’entreprisepour éviter de siloter les données / les SI

Initiative de valorisation à partir de données de l’entreprise

Servicespostaux

Énergie

Transport

Retail

Web

Assurance

Traitement automatisédes enveloppes et « C-Suivi »

• Détection proactive d’incidents• Prévision temps réel de production

Estimation anticipée des coûts d’indemnité sur la base des profils(+200%)

• Information voyageur• Affluence dans les trains• Maintenance préventive

• Offres ciblées multicanal• BI multi-domaine temps réel• Tendances conso multi-sources • Pub ciblées

temps réel• Suivi de tendances / pandémies• Big data « As A Service »

Maîtrisede la donnée

Niveau 0 Niveau 1 Niveau 2 Niveau 3 Niveau 4

Source : Observatoire Solucom

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Initiative de valorisationincluant également des données sectorielles

Initiative de valorisationincluant également des données hors-secteur

Données spontanémenttransmises par lesutilisateurs (ex : sur les réseaux sociaux)

Accès commun aux BDDau sein de l’entreprisepour éviter de siloter les données / les SI

Initiative de valorisation à partir de données de l’entreprise

Servicespostaux

Énergie

Transport

Retail

Web

Assurance

Traitement automatisédes enveloppes et « C-Suivi »

• Détection proactive d’incidents• Prévision temps réel de production

Estimation anticipée des coûts d’indemnité sur la base des profils(+200%)

• Information voyageur• Affluence dans les trains• Maintenance préventive

• Offres ciblées multicanal• BI multi-domaine temps réel• Tendances conso multi-sources • Pub ciblées

temps réel• Suivi de tendances / pandémies• Big data « As A Service »

Maîtrisede la donnée

Niveau 0 Niveau 1 Niveau 2 Niveau 3 Niveau 4

Source : Observatoire Solucom

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En comparaison de ces secteurs, les initiatives dans l’énergie sont encore peu développées. Quatre incertitudes majeures freinent aujourd’hui les grands groupes : l’évolution de la régulation du secteur, la compétitivité des tarifs régulés, le calendrier de déploiement des compteurs communicants et le cadrage juridique des enjeux de confidentialité et de sécurité. Les initiatives se limitent pour le moment à une valorisation partielle des données internes à l’entreprise, parfois agrégées à des données externes comme la météo. Chaque maillon de la chaîne de valeur énergétique est pourtant concerné. Valoriser les données permettra de créer de la valeur pour les acteurs de l’énergie, de renforcer leurs espaces de légitimité, de défendre et de développer leur position dans l’écosystème.

Dans le secteur de l’énergie, la valorisation de la donnée est une opportunité pour améliorer les processus internes et la performance opérationnelle. Cela devrait permettre aux énergéticiens d’optimiser leurs investissements en amont. La digitalisation offre également aux actifs décentralisés (effacement et production) l’opportunité d’exploiter

pleinement leur potentiel, comme le font les actifs centralisés. Enfin, les producteurs, les transporteurs et les distributeurs pourraient anticiper les incidents et les traiter plus rapidement et à moindre coût. Le succès des services d’analyse des données réseau de la start-up étasunienne C3 Energy confirme cette opportunité. Ses solutions ont permis aux gros distributeurs américains de réaliser 12 milliards de dollars d’économie depuis 2009 grâce à une meilleure gestion des incidents et au maintien de l’équilibre production / consommation.

Les acteurs de l’énergie peuvent également s’inspirer des secteurs du web, de la grande distribution, du transport et de l’assurance : ils utilisent la valorisation de la donnée pour enrichir et personnaliser la relation client, acquérir de nouveaux clients en ligne, développer des offres plus en adéquation avec leurs besoins spécifiques et détecter les risques de résiliation (churn). Des initiatives existent déjà : par exemple, Nest propose un thermostat intelligent qui auto-apprend les préférences de l’utilisateur (confort, rythme de vie) et s’adapte à l’environnement extérieur (conditions météo). Le business model de la start-up californienne repose sur le volume de données gigantesque

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• Croissance du nombre d’objets connectés dans les centrales de production (SCADA+…)

• Équilibrage de plus en plus difficile à prévoir, dû en majeure partie à la production diffuse

• Explosion de la quantité de données générées par les compteurs intelligents et autres box énergie...

• Complexité croissante des mécanismes marchés et des équilibrages sur les réseaux

• Enjeu autour de l’amélioration de la connaissance client

• Attitude défensive vis-à-vis de l’utilisation de leurs données (protection de la donnée, CNIL…)

• Quelques intérêts émergents autour des objets connectés dans la maison

OPTIMISATION & TRADING

TRANSPORT & DISTRIBUTION

FOURNISSEURS

CONSOMMATEURS

PRODUCTION

IMMERSION / INTERMÉDIATION / CONTRIBUTION DES ACTEURS « DIGITAUX »DANS LA CHAÎNE DE L’ÉNERGIE

IMPACTS DU DIGITAL SUR LA CHAÎNE DE VALEUR DE L’ÉNERGIE

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dont elle devient dépositaire : cela lui permet de proposer aux utilisateurs des services complémentaires en partenariat avec les énergéticiens. Elle travaille notamment avec certains fournisseurs pour faciliter les actions d’effacement pendant les pics de demande. Ce système combine donc connaissance client et amélioration des processus internes.

L’utilisation des données hors-secteur et l’analyse des informations diffusées par les utilisateurs eux-mêmes sur les réseaux sociaux par exemple, sont deux leviers ambitieux de développement à activer pour tirer parti à 100% des possibilités apportées par le Big data* (digitalisation et massification des données). C’est le pari qu’a fait ERDF pour développer son outil cartographique PRECARITER. Ce service statistique à destination des collectivités territoriales recoupe un éventail de données publiques portant

sur le parc résidentiel français, sur la mobilité, les ménages, leurs revenus et certaines données collectées par ERDF. Plus largement, la valorisation des données issues des compteurs intelligents est l’opportunité pour les distributeurs de structurer proactivement un secteur public de la donnée.

Au regard des nombreux exemples observés dans d’autres secteurs, les opportunités de valorisation de la donnée dans l’énergie sont importantes.

Start-ups digitales, pure players, énergéticiens, entités agiles au sein de grands groupes… l’écosystème de la valorisation de la donnée dans l’énergie est composé d’acteurs aux profils et aux enjeux différents. Découvrons la vision de deux acteurs du marché : un énergéticien et une start-up.

* Pour en savoir plus sur le Big data, consultez notre dossier sur www.solucominsight.fr

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Pour ERDF, comment les enjeux sur la valorisation des données sont-ils apparus ?

Le 1er déclencheur a été la transition énergétique et le développement des énergies renouvelables décentralisées et intermittentes. Ces sources de production créent des aléas au niveau des flux. Notre travail est de permettre au marché de fonctionner en assurant à tous les acteurs la sécurité du réseau et l’acheminement de l’électricité. Aujourd’hui, le réseau doit gérer à tout instant l’équilibre production / consommation sur une maille locale, avec des variations aléatoires très importantes.

L’explosion du volume des données de comptage avec Linky nous interroge sur la façon de les valoriser pour répondre aux besoins de chaque acteur : fournisseurs, opérateurs d’effacement, collectivités locales, consommateurs finaux. Ils sont tous demandeurs de données correspondant à leur rôle (gestion de flux, aménagement du territoire…). Les compteurs communicants vont

nous apporter des données de bout en bout dont nous n’avons pas encore mesuré tout le potentiel. Par ailleurs, les marchés s’organisent pour développer des flexibilités. Par exemple, le marché de capacité a été créé pour répondre à la problématique française de la gestion de la pointe d’effacement. La valorisation de la donnée est un levier pour répondre aux nouveaux fonctionnements du marché.

Quel est le cadre réglementaire de diffusion des données collectées par ERDF ?

Les données mises à disposition sont réglementées suite à des travaux de concertation, sous l’égide de la CRE (Commission de régulation de l’énergie). Pour les données transmises au client final, le régulateur a demandé des éléments précis : donner accès au particulier à ses données, enregistrer la courbe de charge au pas de 30 minutes…

Aujourd’hui, nous mettons déjà à disposition des collectivités le bilan annuel des consommations. Linky pourra donner envie d’avoir des données sur des délais plus courts.

Point de vue de l’énergéticien : TÉMOIGNAGE DE FRANÇOIS BLANC

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L’enjeu est de trouver un équilibre entre la diffusion des données aux acteurs et le respect de la vie privée. Nous devons également faire attention aux informations commercialement sensibles.

La question du niveau de granularité et de transparence des données pour les analyses « territoriales », par exemple dans la cadre de l’accompagnement d’un éco-quartier, est un point délicat qui n’est pas encore traité.

Comment ERDF s’adapte-t-il à ce changement de culture et de fonctionnement ?

Philippe Monloubou, président d’ERDF, considère que l’évolution numérique des métiers du distributeur est un axe fort de transformation. Nous nous impliquons beaucoup dans les travaux autour des nouveaux marchés, comme ceux de capacité et d’effacement. Le réseau de distribution a un rôle important à jouer, tout en assurant la sécurité du réseau. Nous nous mettons en position d’écoute vis-à-vis de l’écosystème.

Le marché de l’électricité évolue intensément : de nouveaux entrants le pénètrent et le time-to-market diminue. Le changement culturel est important : nous devons désormais traiter avec des

acteurs qui n’ont pas la même culture que celle du cercle des énergéticiens historiques.

Nous devons également traiter de plus en plus de données en temps réel et les transmettre aux clients industriels. À l’avenir, une agence de conduite du réseau ERDF ressemblera à une agence locale de dispatching RTE.

Ces évolutions impliquent-elles des partenariats avec des spécialistes du digital ?

C’est incontournable. Dans la mise en œuvre de processus et d’offres de services, nous allons travailler en partenariat avec des acteurs du digital et des nouvelles technologies. Nous le faisons déjà en développant nos systèmes d’information. Nous réalisons aussi des simulations sur des démonstrateurs via des partenariats avec des start-ups, des pôles technologiques, des collectivités…

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Par analogie avec les transformations d’autres secteurs, quelles perspectives

entrevoit-on sur le marché de l’énergie ?

En 20 ans, le secteur du high tech a subi de nombreuses transformations digitales et numériques, qui ont semblé surprendre les acteurs. Par exemple, des offres gratuites et illimitées dans les télécoms. Ces nouvelles offres séduisent les consommateurs et suppriment les intermédiaires.

Dans l’hôtellerie, les grands groupes se plaignaient des agents de voyage qui prenaient 25% de commission. Ils ont accepté l’arrivée des acteurs du digital comme Booking.com pour augmenter leurs marges. Résultat : la valeur est désormais préemptée par trois marchands dans le monde qui imposent leurs clauses aux hôteliers et captent l’essentiel de leurs marges.

Cela vaut aussi pour l’industrie musicale avec l’arrivée de Spotify ou Deezer. L’énergie sera également concernée. C’est le sens du rachat de

Nest par Google. Le géant du web est un spécialiste de l’interposition digitale. Ce rachat lui permettra de discuter directement avec le consommateur, pour lui vendre de l’électricité, de l’effacement…

Le salut des acteurs de l’énergie dépendra de leur capacité à proposer des produits attractifs. Il y a une demande sociétale pour cela, qui sera de toute façon servie.

Quel est le positionnement de Netatmo sur la valorisation des données ?

Notre business model est celui d’un équipementier. Les données sont un moyen d’étendre notre distribution. Nous en récoltons un volume très important, que nous pourrions valoriser en échange de nouveaux canaux de distribution.

Plus largement, nous offrons des solutions séduisantes, ergonomiques et simples grâce à une solution de

Point de vue de la start-up : TÉMOIGNAGE DE FRED POTTER

LE SALUT DES ACTEURS DE L’ÉNERGIE DÉPENDRA DE LEUR CAPACITÉ À PROPOSER DES PRODUITS ATTRACTIFS

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gestion des données dans le Cloud. Notre offre est sans abonnement et nous proposons des services gratuits pour valoriser l’équipement, par exemple des benchmarks pour évaluer la performance énergétique.

Notre positionnement est résolument B2C : nous souhaitons déclencher l’adhésion du consommateur, avec un bénéfice direct et visible.

Que pensez-vous des partenariats entre start-ups et énergéticiens ? Qu’attendez-vous d’eux ?

Faisons une analogie avec les télécoms : dans les années 2000, à chaque fois qu’Orange voulait ajouter une fonctionnalité dans la Livebox, l’ensemble de ses fournisseurs devait l’intégrer dans leur système, ce qui entraînait un délai de 18 mois. À l’opposé, Free avait choisi une approche radicalement différente : la symbiose avec un seul fournisseur qui a démontré son efficacité en termes de time-to-market.

Netatmo veut proposer des équipements communicants pour créer le désir de piloter sa consommation énergétique. Nous les vendrons par tous les canaux possibles, notamment en développant une marque vers le consommateur lui-même, voire

pourquoi pas via les énergéticiens. Nous n’avons pas les prétentions d’arbitrer le marché de l’énergie. Ce marché est fortement demandeur de partenariats. Tous les canaux vont se réveiller. Les clients vont demander à leur installateur de chaudière gaz de leur installer les thermostats gaz qu’ils désirent. Cela représente 71% de taux de pénétration pour nous. Les énergéticiens seront un canal de vente parmi d’autres.

Quels sont les perspectives pour le marché de l’énergie, sur les volets B2B et B2C ?

Sur le marché B2C des objets connectés, nous pensons que le pilotage des dépenses n’est pas le principal levier. Pour le consommateur final, c’est la problématique du confort qui domine, notamment via son pilotage. Toujours sur le B2C, la valorisation des données vers d’autres cibles par agrégation ne correspond pas à notre positionnement actuel.

Je connais moins le marché B2B car nous n’y sommes pas actifs. De nombreuses sociétés sont déjà positionnées sur les équipements de mesure et de pilotage énergétique. Il me semble que c’est une compétence essentielle du métier de gestionnaire d’énergie.

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UN SECTEUR ÉNERGIE À LA TRAÎNE :

COMMENT Y REMÉDIER ?

La valorisation des données suppose la mise en œuvre d’une démarche nouvelle : diversité des compétences nécessaires, incertitude du résultat, nécessité d’une approche innovante résolument tournée vers le futur… Comment réussir une telle démarche ?

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Il existe un certain nombre de freins à la démarche de valorisation des données. Ceux-ci concernent en premier lieu le cadre externe qui dispose de sa propre logique. D’autre part, les processus, référentiels, ainsi que la culture des grands groupes sont souvent peu adaptés.

Un cadre législatif et normatif incertain

Quel que soit le secteur d’activité, le droit de la donnée est un sujet sensible, en particulier dans le cadre de la CNIL. Il s’agit de savoir jusqu’à quel niveau de détail on peut agréger les données et ce que l’on est en droit d’en faire.

Pour le secteur de l’énergie, il faut aussi prendre en compte le cadre régulatoire de la CRE* qui s’ajoute à l’environnement réglementaire général. Deux freins principaux doivent être surmontés : un cadre précis et contraignant de propriété et de circulation des données entre les acteurs, ainsi qu’un processus d’instruction et de validation de catalogues de prestations peu adapté à une démarche d’innovation foisonnante.

Pour les énergéticiens historiques, le droit de la concurrence constitue une limite forte : comment différencier et diversifier son activité en gérant le risque lié au concept « d’acteur dominant » ?

Enfin, et en dehors de toute notion réglementaire, le sujet est marqué par l’incertitude sur les standards et normes qui s’imposeront dans le futur.

Des processus et référentiels internes peu adaptés

Les processus et la définition claire des responsabilités font la force des grands groupes. Ils peuvent s’appuyer dessus pour garantir la fiabilité des données. Un assouplissement est toutefois nécessaire pour s’adapter aux besoins d’agilité des initiatives de valorisation de la donnée. Avec des cycles de planification à pas annuel et une certaine frilosité pour prendre des initiatives quand le ROI reste incertain, l’environnement traditionnel des grandes entreprises n’offre pas la réactivité nécessaire aux projets innovants.

DES FREINS BIEN PRÉSENTS… QU’IL EST POSSIBLE DE MAÎTRISER

* Pour en savoir plus : www.cre.fr

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La posture recommandée n’est pourtant pas d’attendre qu’un ROI positif soit garanti pour démarrer mais de décider combien l’entreprise est prête à perdre pour un projet ayant de bonnes probabilités de succès. Force est de constater que les start-ups sont aujourd’hui beaucoup plus aguerries que les grands groupes pour mettre en œuvre ce principe, malgré les moyens plus conséquents dont disposent ces derniers.

Bien souvent, la répartition de la propriété des données en interne est également un frein et ralentit leur assemblage et leur recombinaison. Au contraire, les initiatives de valorisation de la donnée gagneraient à être réalisées dans une approche transversale et ouverte, positionnant ces informations comme un bien commun.

Des entreprises qui doivent dépasser leurs carcans culturels

L’histoire et l’expérience des grands groupes de l’énergie est parfois un frein à la démarche de valorisation de la donnée. Tout d’abord, il est difficile de s’émanciper des business models établis parce que cela implique une prise de risque. D’autre part, le cloisonnement interne peut freiner les démarches et regards transverses. En outre, la difficulté de mise en œuvre des partenariats n’est pas négligeable. Elle relève de la crainte d’une « fuite de valeur » et d’une hégémonie relationnelle qui se caractérise par un rapport « donneur d’ordre / prestataire » très différent du modèle partenarial. Enfin, les groupes français se contentent parfois de retours d’expérience de projets nationaux sans s’enrichir, en complément, des retours d’expérience d’autres zones géographiques.

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COMMENT LES START-UPS SONT-ELLES AGILES ET INNOVANTES ?

« Le challenge des entreprises pour assurer leur survie et leur croissance : trouver de nouveaux business models. Le lean start-up est une source d’inspiration pour les énergéticiens en quête d’effi-cience. La philosophie est simple : une entreprise doit tester la valeur d’une innovation pour son futur uti-lisateur avant d’y investir du temps et de l’argent. Il s’agit d’éprouver tous les aspects relatifs à sa vision du business, à son marché et ses clients... et adapter en temps réel son business model en fonction des retours clients.

Dans la continuité des méthodes « agiles », cette démarche très uti-lisée par les start-ups se concentre avant tout sur ce qui marche et tend à développer ensuite le reste. Plutôt que de rédiger un business plan compliqué, elles répartissent leurs hypothèses dans un business model « canvas » d’une seule page  : ce diagramme indique comment l’entreprise crée de la valeur pour elle-même et ses clients. Le succès d’une telle démarche dépend de la capacité à mobiliser correcte-

ment les outils et méthodes de lean start-up, à gérer efficacement le changement et à alimenter une vraie culture entrepreneuriale en interne. En d’autres termes : construire vite, publier souvent, mesurer, apprendre et répéter !

Ce pragmatisme est une source d’inspiration pour les énergéti-ciens qui tentent de rationaliser leur fonctionnement tout en améliorant leur performance. En encourageant et en systématisant un environne-ment entrepreneurial, elles peuvent libérer la créativité et l’esprit d’inno-vation de leurs équipes.

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Mettre en place une démarche de valorisation des données peut être facilité par quelques actions clés.

Mettre en évidence la nécessité de la démarche

L’immobilisme entraîne des risques importants à terme pour l’entreprise. Ces menaces peuvent être soulignées aux acteurs internes pour les mobiliser. On peut citer par exemple le risque d’interposition : si l’entreprise ne valorise pas elle-même ses données, d’autres le feront à sa place, ce qui aura des conséquences sur son business. Il peut aussi être pertinent de pointer les initiatives et les nouveaux acteurs qui agissent et peuvent générer des impacts sur la position de l’entreprise.

Promouvoir la « data value attitude »

Afin de réussir cette démarche de valorisation des données, il est essentiel de développer l’ouverture et l’intelligence collective, interne et externe, ainsi que de s’appuyer sur la créativité et les compétences des start-ups. Des digital natives peuvent notamment être recrutés pour enrichir les équipes de l’entreprise.

Il est également nécessaire d’adapter les business plans à la souplesse des projets de valorisation de la donnée. Pour cela il faut, d’une part, rechercher un business rentable en s’appuyant sur les résultats tout en reconnaissant la prise de risque d’un tel projet. D’autre part, il faut faire preuve d’opportunisme. Enfin, il s’agit d’adopter un rythme dans la prise de décision qui permette de garantir une progression par petites étapes mais sans retour en arrière.

Dernier élément de « data value attitude », il est indispensable de rechercher explicitement les partenariats win-win en identifiant et organisant les bénéfices réciproques dans la durée et en impliquant le juridique comme une expertise au service du succès.

DES LEVIERS RÉELS ET DISPONIBLES QU’IL FAUT MOBILISER

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Obtenir des succès grâce à l’expérimentation

Sur les grandes facettes que sont les bénéfices clients et les bénéfices industriels, il apparaît nécessaire de conduire les projets par étapes avec des POCs et des démonstrateurs.

Les clients doivent être intégrés à cette démarche afin d’identifier, tester et développer des services utiles, visibles, simples, fiables et attractifs. Cela

permet d’associer une pensée créative sur les usages avec les besoins fondamentaux.

L’entreprise doit quant à elle identifier, tester et développer des services optimisant la performance industrielle. Il peut par exemple s’agir de travailler sur le pilotage, la dématérialisation des processus ou la maintenance prédictive.

LEVIERS FREINS

Ouverture et transversalité

Nécessité

Des données !

Bénéfices clients

Bénéfices industriels

Réglementation

ROI incertain

Inertie culturelle

Processus internespeu adaptés

LES PRINCIPAUX

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Au-delà des risques concernant les données personnelles, les objets connec tés doivent être considérés comme une porte d’accès possible pour un cyber-attaquant. Susceptibles d’être utilisés pour piloter les réseaux d’énergie à grande échelle, ils peuvent être à l’origine d’un vrai risque industriel (ex: coupure énergétique).

La liste de bonnes pratiques est longue pour assurer leur protection. Du côté des organismes normatifs, l’IEC 62443 est sans doute le référentiel le plus connu : il donne une définition claire de la segmentation du réseau afin d’assurer la sécurité au sein

des réseaux industriels (ICS et SCADA). L’ISO 27019 est quant à elle la petite soeur de l’ISO 27002 (sécurité des SI) pour le secteur de l’énergie. Au programme  : référentiel des actifs, principe de cloi-sonnement du SI et prise en compte des aspects sécurité avec les tiers.

Au-delà du choix du (ou des) référentiel(s), l’enjeu de sécurité reposera surtout sur la capacité des « projets objets connectés » à identifier et mobiliser les bons acteurs en charge des systèmes industriels et de leur sécurisation.

RISQUES

CYBERCRIMINALITÉ

LEVIERSL’efficacité des objets connectés repose sur la quantité et la variété des données qu’ils permettent de recueillir. Or, il s’agit là d’un sujet très sensible vis-à-vis du grand public et encadré par la loi.

Les entreprises françaises ont la chance de pouvoir s’appuyer sur la CNIL qui, au-delà de son rôle de régulateur, cherche à les aider à protéger au mieux les données personnelles qu’elles manipulent. Une récente approche sectorielle a permis d’ériger quelques règles sur le sujet des objets connectés. Un 1er groupe de travail sur le secteur de l’énergie concernant les compteurs communicants a d’ores et déjà été couronné de succès et a abouti à la création d’un pack de conformité.

La CNIL est claire : seules peuvent être collectées certaines données permettant notamment la définition de l’efficacité énergique du logement, la prospection commerciale, le pilotage à distance des équipements...

La CNIL différencie également les réseaux sur lesquels transitent les données : les plus sensibles (pour l’usager) ne doivent pas sortir de la maison (principe du In – In). Reste à rassurer les futurs usagers du respect de leur vie privée ! Cela passera en outre par une totale transparence concernant les trai-tements effectués et la mise à disposition des données sur le principe de l’Open data. La labellisation CNIL des compteurs utilisés pourra être envisagée, même si tout reste à faire sur ce sujet…

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LA NÉCESSAIRE CONVERSION DES ÉNERGÉTICIENS À DE NOUVELLES

LOGIQUES ÉCONOMIQUES…

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Le rachat de Nest* par Google début 2014 est symptomatique de l’intérêt des géants du web pour la valorisation de la donnée dans l’énergie. Comme dans les autres secteurs, ils se positionnent en capteurs de marge des marchés existants par des services émergents et attractifs.

Plus généralement, les acteurs du digital sont aujourd’hui intéressés par la valeur des données et se positionnent sur différents leviers, comme l’indique le schéma concernant le B2C (p. 26-27).

Face à ces nouveaux entrants, la position des acteurs de l’énergie doit être à la fois défensive et offensive. L’enjeu principal pour eux est de faire émerger puis de développer les marchés de demain et d’en capter une part à moyen terme. Il s’agit également pour ces acteurs de développer et d’améliorer la gamme de services nécessaires à leur activité actuelle et future. De ce fait, la collaboration est la clé de la réussite des modèles de valorisation des données.

L’analogie avec les secteurs précurseurs dans la valorisation de la donnée – web, grande distribution, transport - permet de cerner les grands modèles d’affaire qui dynamiseront la question du Big data dans le marché de l’énergie.

Trois grands modèles peuvent être identifiés : l’Open data, la création de nouveaux services et l’optimisation des processus, y compris du back-office.

* Nest est une entreprise fabriquant des thermostats intelligents

LA COLLABORATION EST LA CLÉ DE LA RÉUSSITE DES MODÈLES DE VALORISATION DES DONNÉES.

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4 ANGLES D’ATTAQUE POUR LES ACTEURS DIGITAUX SUR LES MARCHÉS B2C

Intermédiation OpenCollaboration

Différenciationesthétique et ludique

Consommationde partage

EXEMPLES

EXEMPLES

EXEMPLES

EXEMPLES

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Intermédiation OpenCollaboration

Différenciationesthétique et ludique

Consommationde partage

EXEMPLES

EXEMPLES

EXEMPLES

EXEMPLES

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L’Open data consiste à mettre gratuitement les données à disposition du public. Ce modèle parie sur l’intelligence collective pour améliorer la valorisation des données et développer des services et des processus plus performants. Les réussites de partage des données ne manquent pas sur des mailles locales : par exemple, aux États-Unis, le distributeur et fournisseur de gaz et d’électricité San Diego Gas & Electric (SDGE) partage publiquement les données de consommation et celles issues des 2,2 millions de nœuds de données.

Ce projet a notamment donné naissance à un outil de détection des risques d’incendie ou des tensions sur les transformateurs. Dans le secteur de l’énergie, l’Open data est particulièrement intéressant pour les entreprises réglementées comme les distributeurs ERDF et GrDF. Cela leur permet de développer une image positive en termes de responsabilité sociale, de transparence et de modernité. Par ailleurs, les données sont un moyen de renforcer leur relation avec leurs partenaires clés, les territoires par exemple. Enfin, c’est une façon de valoriser la richesse de leurs activités tout en défendant et développant leur position au sein de l’écosystème.

Les acteurs de l’énergie peuvent également être moteurs et inventer de nouveaux services. La fourniture « sèche » de l’énergie offre de faibles niveaux de marge pour les commercialisateurs et est peu impliquante pour les consommateurs. Une option pourrait être de s’émanciper des offres de fourniture pour imaginer des services couplés. Ces nouvelles offres peuvent s’appuyer sur d’autres leviers que la simple fourniture d’énergie, par exemple l’attrait pour l’ergonomie d’un équipement de pilotage énergétique. Le développement de nouveaux services de données est un autre levier et doit permettre d’enrichir l’expérience consommateur, par exemple en améliorant son confort. À l’instar des offres tout compris proposées depuis une dizaine d’années dans la téléphonie mobile, les énergéticiens et leurs partenaires pourraient tirer parti de l’attente des consommateurs envers un objet désirable et concevoir une solution complète combinant un objet design, la fourniture énergétique et un service de données. L’association à des partenaires d’autres secteurs ou d’autres cultures est incontournable pour développer de telles offres. Des démonstrateurs doivent être déployés pour évaluer la génération de nouveaux revenus à court et moyen termes, et les gains en termes de fidélisation client.

L’OPEN DATA

28 29

3GRANDS

BUSINESS MODELS

DE VALORISATION

DE LA DONNÉE

DANS L’ÉNERGIE

VALORISATION ET OUVERTURE DES DONNÉES

CRÉATION DE NOUVEAUX SERVICES

OPTIMISATION DE PROCESSUS

Enfin, la valorisation de la donnée doit permettre aux acteurs d’être vertueux dans l’optimisation de leurs processus industriels et métier, voire de réaliser de véritables bonds de performance. Certaines parties prenantes pourraient notamment réaliser d’importantes économies sur la maintenance et les investissements dans les moyens de production et le réseau.

Dans le domaine de l’aéronautique, Airbus et IBM ont par exemple développé Smarter Fuel, une solution

d’optimisation de la consommation de carburant sur les avions du constructeur grâce aux informations provenant des capteurs de sa flotte.

Ces trois grands modèles sont complémentaires et répondent à des objectifs différents. Ils sont conditionnés par la faculté des différents acteurs à développer leurs capacités industrielles SI et comptage, à acquérir des marges de manœuvre dans le marché français de l’énergie et à fonctionner en partenariats.

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LE ROI EST MORT, VIVE LE TEST & LEARN !

Les grands groupes s’appuient traditionnellement sur un business plan pour décider de lancer un nouveau projet : ce document concret et structuré précise de façon chiffrée et opérationnelle la trajectoire, les délais et surtout les retombées du projet. La prise d’initiatives leur est difficile lorsque le retour sur investissement (ROI) n’est pas certain.

Or, la mutation des marchés accélérée par les nouvelles technologies se situe aujourd’hui dans un environnement d’incertitude, en particulier sur le ROI. Plutôt que de se positionner en suiveurs sur des services dont la rentabilité est garantie, les acteurs de l’énergie doivent adopter une approche plus audacieuse d’expérimentation.

Pour cela, ils peuvent s’appuyer sur l’étude du modèle d’affaire du projet plutôt que sur la formalisation d’un business plan détaillé. Un modèle d’affaire correspond à une vision stratégique à grosse maille qui décrit la logique du projet et la façon dont il crée de la valeur afin d’assurer le développement de l’entreprise.

L’analyse du comportement agile des start-ups est ici instructive :

elles sont plus souples et astucieuses pour tirer de la valeur d’un projet de R&D insatisfaisant en réorientant leurs objectifs ou leurs business models. Contrairement à elles, il semble que les grands groupes abandonnent plus souvent une partie de leurs efforts de R&D.

Les grandes entreprises de l’énergie ont tout à gagner à s’inspirer du comportement agile des start-ups : c’est ainsi qu’elles pourront être motrices pour développer l’activité actuelle et future et préempter les marchés de demain. Plus que le retour sur investissement, leur préoccupation doit porter sur une gouvernance efficace et une plus grande flexibilité du modèle d’affaire de leurs projets de valorisation de la donnée.

Pour autant, il ne s’agit pas de ne rien contrôler. Le motto est justement de tester et de mesurer les grandes opportunités, pour mieux prendre les décisions (poursuivre le projet, le réorienter, le redimensionner, voire l’abandonner au bon moment).

30 31

32

SOURCES DE DONNÉES

DATA VALUE

UNIVERS DE DONNÉES

CAS D’USAGES POSSIBLES

CRM et Data Mart

Relation avec l’énergéticien (contact, contrat, paiement, etc.)

Consommation et courbe de charge

Comportementssur les usages

Vie des équipements

Vie du client /Donnéesindividuelles(ex: nouvel enfant, etc.)

Image des énergéticiens (perception)

Compteurs communicants

Données ouvertes (météo, etc.)

Données sociales

Données tiers / Partenaires

Objets connectésau sein du systèmeclient

Optimisation des opérations (appels sortants, comportements prédictifs, etc.)

Personnalisation de l’offre (service, pricing comportemental)

Offres de flexibilité

Offres depilotage desconsommations et des usages

Optimisation du BFR (recouvrement, PNT, etc.)

Valorisation de données auprès de tiers (société de services énergétiques, fabricants d’équipements)

Optimisation de la communication et du marketing opérationnel (fidélisation, etc.)

LES CAS D’USAGE POSSIBLES DE VALORISATION DE LA DONNÉE DANS L’ÉNERGIE

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SOURCES DE DONNÉES

DATA VALUE

UNIVERS DE DONNÉES

CAS D’USAGES POSSIBLES

CRM et Data Mart

Relation avec l’énergéticien (contact, contrat, paiement, etc.)

Consommation et courbe de charge

Comportementssur les usages

Vie des équipements

Vie du client /Donnéesindividuelles(ex: nouvel enfant, etc.)

Image des énergéticiens (perception)

Compteurs communicants

Données ouvertes (météo, etc.)

Données sociales

Données tiers / Partenaires

Objets connectésau sein du systèmeclient

Optimisation des opérations (appels sortants, comportements prédictifs, etc.)

Personnalisation de l’offre (service, pricing comportemental)

Offres de flexibilité

Offres depilotage desconsommations et des usages

Optimisation du BFR (recouvrement, PNT, etc.)

Valorisation de données auprès de tiers (société de services énergétiques, fabricants d’équipements)

Optimisation de la communication et du marketing opérationnel (fidélisation, etc.)

LES CAS D’USAGE POSSIBLES DE VALORISATION DE LA DONNÉE DANS L’ÉNERGIE

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POUR RÉUSSIR

DES POSTURES RADICALEMENT

NOUVELLES

Les périmètres sont vastes, les initiatives hétérogènes, les acteurs peu identifiés, les freins nombreux et les retours sur investissement peu évidents… Dans ce contexte, comment démarrer des projets de « valorisation de la donnée » dans l’énergie ? Comment obtenir de réels succès rapidement ? Qui doit mener ces transformations dans l’entreprise ? Y-a-t-il des démarches types ?

Une approche disruptive, en dehors des processus traditionnels en place au sein de l’entreprise, est nécessaire. Les entreprises doivent adopter les règles du jeu du monde numérique : agilité et innovation, ouverture et dimension internationale, travail collaboratif et mobilisation des initiatives. Cette adoption de nouvelles règles peut être illustrée, à titre d’exemples, par 4 grandes postures.

34 35

Prioriser, agir et apprendre vite L’entreprise doit acquérir une réelle obsession de l’action et de l’expérimentation. Pour y parvenir, elle peut s’inspirer des nouvelles démarches d’innovation digitale : design thinking, test & learn, coworking avec l’écosystème et les clients, open innovation...

OPEN & VISION

TRY & THINKDémarche « agile » et innovante pour chacun des streams

FOCALISER LES EFFORTS SUR LES ENJEUX MAJEURS Les possibilités offertes par la valorisation des données ne sont pas bornées, donc comportent le risque de dispersion des ressources sur des enjeux secondaires.

S’AFFRANCHIR DES CONTRAINTESLe maître mot est l’ambition: il faut s’affranchir de toutes les barrières, qu’elles soient juridiques ou au niveau SI, au moins pour la réflexion.

DÉMONTRER PLUS QUE DÉPLOYERL'objectif est bien de prouver la valeur des sujets et axes de valorisation adressés par les POCS et leurs accessibilités, afin d'initier une démarche d'entreprise (création d'un « Data Lab » et participation active de l'ensemble des Métiers) ; ne pas chercher à aller jusqu'à la phase industrielle.

PRIORISER

AGIR

ÉVALUER LES CONCEPTS TESTÉSAu-delà du déploiement il est important de mesurer l’impact financier des concepts, utiliser le ROI pour évaluer rapidement les performances et l’avantage concurrentiel que cela peut procurer.

CAPITALISER SUR L’EXPÉRIENCEEnfin, mettre à profit le knowledge que l’on retire de ces expériences et reproduire les concepts à succès pour remodeler le marché.

APPRENDRE VITE

À chaque étapeAdopter le disruptif

POSTURE 1

36

Notre expérience au sein des grands groupes montre que la mise en place de tels dispositifs constitue une des réponses à la révolution numérique. Ils permettent de préparer l’avenir, d’inventer de nouveaux business et de nouvelles offres et d’accélérer le rythme face aux concurrents. Ils offrent une avance technologique, de l’agilité et de l’intimité avec de nouveaux écosystèmes. En voici quelques illustrations.

POSTURE 2 Faire vivre des dispositifs agiles et innovants… en marge de l’organisation et protégés de ses contraintes

VOCATION RÉGULATION EXEMPLESFACTEUR CLÉ DE SUCCÈS

MODÈLE « START-UP »

MODÈLE « HÔTE »

MODÈLE « USINE AGILE »

Développer de nouvelles activités à partir d’un business model innovant

• Indépendance opérationnelle par rapport au métier historique

• Régulation en mode investisseur

Acuité du business model :concentration,différenciation, arbitrage

Compléter un business model en développant des offres innovantes quis’appuient sur une chaîne de valeur existante

• Autonomie opérationnelle forte

• Régulation des interactions

Maîtrise des coûts grâce à la numérisa-tion, le lean management et le positionnement stratégique

Renforcer un businessmodel existanten accélérant le time-to valuesur différents projets

• Autonomie limitée

• Régulation en mode projet

Maîtrise d’un modèle agilemulticompé-tence, notamment des métiers SI

36 37

Dans cette optique, les grandes entreprises peuvent s’inspirer de la démarche d’une start-up en recherche de son business model : il est nécessaire de mesurer la performance des différents dispositifs grâce à des indicateurs de suivi (pourcentage de projets qui aboutissent, rapidité de mise sur le marché par rapport aux projets traditionnels…) et de les faire évoluer pour en tirer toute la valeur.

POSTURE 3

Éviter les raisonnements en silos et bien équilibrer faire et faire-faire

Les opportunités issues de la valori-sation de la donnée ne sont possibles qu’en croisant et en enrichissant les sources d’information. Il faut donc déployer une logique de pilotage et une dynamique d’initiatives trans-verses. Le raisonnement en silo serait une erreur : l’entreprise risquerait de perdre une bonne partie de la richesse potentielle de ses données.

Au contraire, des lieux de partage des initiatives autour de la donnée dans l’entreprise sont nécessaires ainsi qu’un pilotage centralisé et transverse de ce portefeuille d’initiatives.

Pour autant, une approche visant à tout prendre en charge dans un programme unique serait trop ambitieuse et dangereuse pour la plupart des grandes entreprises dont le métier n’est pas uniquement « digital » : il est important d’éviter de créer un « métier digitalisé » à côté de chaque « métier historique ». L’enjeu est plutôt d’impliquer les Métiers eux-mêmes dans leur transformation et dans la bonne utilisation des données.

Pour un énergéticien, la bonne alchimie sera bien souvent de s’appuyer sur un programme de transformation en trois volets :

Prendre en charge le pilotage global et transverse du portefeuille d’initiatives « Data smart »,

Réaliser quelques chantiers emblématiques : construction de la plateforme Big data, pilotage en propre de quelques projets…,

Déléguer les chantiers de transformation des métiers historiques à ces mêmes métiers.

38

Bien activer les leviers d’une transformation de cette natureAu-delà du levier principal test & learn, des leviers complémentaires peuvent être activés pour créer des usages et trouver des bénéfices :

l’agilité du SI,

la cyber-sécurité,

la mise en place d’une démarche d’innovation participative ou open (beaucoup d’idées de valorisation de la donnée émergent au sein de démarches d’innovation),

l’écoute et l’implication des opérationnels Métiers et du terrain,

la veille et la mise en place d’un observatoire de la valorisation de la donnée dans l’énergie, voire de manière multisectorielle.

La logique d’incubation « en marge » est souvent nécessaire pour s’extraire au moins temporairement des processus lourds et complexes qui peuvent tuer dans l’œuf toute initiative n’ayant pas de ROI immédiat.

Pour aboutir à une transformation digitale de l’entreprise, la DSI doit s’imposer comme un acteur central de la dynamique. Ses collaborateurs sont intéressés par le digital, même si ses procédures et son fonctionnement restent lourds parce qu’elle se doit d’offrir une excellente qualité de service aux Métiers.

Il s’agit donc d’accompagner la transformation du métier de la DSI vers un mode de fonctionnement plus agile pour qu’elle devienne facilitateur de la transformation et potentiellement fournisseur de compétences et ressources « digitales » qui pourront enrichir les initiatives. La problématique de la cyber-sécurité est également à traiter avec soin. Qui dit « donnée » dit « information », dit « pouvoir », dit « convoitise » et risques. Partir de cet axiome peut briser immédiatement toute initiative.

Ces sujets sont à instruire, comme des lots du programme… Toutefois, ils ne doivent pas être activés dans une logique « police des données ». Ce lot doit au contraire être un apporteur de solutions par une approche de maîtrise de risque, un facilitateur et non un censeur. Pour cela, l’entreprise doit être pragmatique et au fait des risques et réglementation…mais surtout des solutions pour les traiter !

POSTURE 4

38 39

Pouvez-vous nous expliquer votre positionnement dans l’écosystème du Smart ?

Ecometering a été mise en place comme un technocentre européen pour accélérer le développement de solutions Smart dans le domaine de l’énergie. Nous sommes une SAS déconsolidée* du groupe GDF SUEZ. Nous sommes gérés dans une logique d’actionnariat, de façon à faciliter l’agilité, l’innovation et la culture entrepreneuriale. Notre financement est assuré par le groupe et nous bénéficions de sa position de leader et de ses canaux de vente.

Nous sommes donc un « animal hybride », à mi-chemin entre l’organisation très « processée » d’un grand groupe et celle d’une start-up. En fonction du segment de marché, le curseur est positionné entre « usine agile » et « lean start-up »**.

La gestion de partenariats est essentielle pour nous et, à ce titre, je partage la recherche d’un partenariat « win-win durable », et en particulier la

nécessité de la co-construction des solutions.

Nous avons mis en place à cette fin notre communauté de testeurs, le LabEnergie : www.labenergiegdfsuez. com

Nous sommes en permanence en train de nous questionner sur ce qui doit être fait en interne, considéré comme notre cœur de métier, et sur ce que nous pouvons externaliser. En contrepartie de la confiance que nous accordent les entités de commercialisation de GDF SUEZ, nous devons être en permanence à l’état de l’art. Cela nécessite une remise en question très régulière, une veille continue et des partenariats avec les meilleurs acteurs du marché.

TÉMOIGNAGE DE MICHAEL SCHACK

* Type de filiale partiellement indépendante. ** Concept renvoyant à une organisation visant à optimiser les lancements de produits afin de valider ou revoir une offre le plus rapidement possible.

NOUS SOMMES UN « ANIMAL HYBRIDE », À MI-CHEMIN ENTRE L’ORGANISATION TRÈS « PROCESSÉE » D’UN GRAND GROUPE ET CELLE D’UNE START-UP.

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L’énergie est un secteur incertain et en très rapide mutation de par l’émergence de l’internet des objets et du « consomm’acteur » (contrairement au consommateur qui les subit, ce dernier est actif vis-à-vis des produits qui l’entourent). Cela requiert une grande agilité et une forte réactivité. L’approche symbiotique, telle que pratiquée par Free nous semble répondre à ce besoin.

Les partenariats les plus prometteurs et créateurs de valeur pour les énergéticiens sont peut-être ceux avec de nouveaux acteurs venant d’autres horizons, comme l’internet des objets, le web 2.0, le design, les plateformes IT de 3ème génération…

Et avec des cultures d’entreprises différentes comme les « lean start-up » pour bousculer les cultures process des acteurs établis.

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REPOUSSER LES LIMITES

GRÂCE AUX TECHNOLOGIES ET AUX NOUVELLES

COMPÉTENCES

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Les limites techniques de la valorisation des données

Parler de « valorisation » de la donnée », c’est partir du postulat que cette dernière n’a pas de valeur en elle-même ou plutôt que l’on cherche à dépasser celle qu’elle porte intrinsèquement. Valoriser la donnée, c’est jouer sur au moins l’une de ces trois caractéristiques :

Interprétation : certaines données telles que l’audio, la vidéo ou le texte en langage naturel sont dites « non structurées ». Pour pouvoir être traitées informatiquement, l’information qui y est contenue doit en être extraite.

Corrélation : cela consiste à mettre les données en relation avec d’autres données, issues de l’interne ou de l’externe (données ouvertes, partenaires…) pour leur apporter un nouveau sens.

Vélocité : lorsque les données à exploiter représentent des informations « événementielles », la valorisation de la donnée trouve sa mesure dans la vitesse d’analyse de celle-ci.

Derrière ces trois formes de création de valeur se cachent trois caractéristiques : la variété [des données et de leurs formats], la volumétrie [des données prises en considération] et la vitesse [de traitement des données]. Combinées à la véracité, on les retrouve derrière l’acronyme des 4V.

Les technologies dites standards, utilisées avec succès depuis plusieurs dizaines d’années, montrent rapidement des limites lorsque l’une au moins de ces 4 caractéristiques devient prépondérante.

Une maturité qui a pour nom Big data

Certains acteurs, du fait de leurs activités, ont été confrontés très tôt à la nécessité de tirer de la valeur à partir d’ensembles de données volumineux. C’est le cas notamment des acteurs bancaires (analyse d’exposition aux risques…), de la prévision météorologique ou de la recherche.

À une époque où ces besoins n’étaient pas démocratisés ils ont dû se doter d’infrastructures matérielles coûteuses et / ou développer leurs propres socles logiciels d’analyse.

LES APPORTS DU BIG DATA

42 43

Les acteurs du monde web (Google, Facebook, Twitter…) sont de ceux-là et, pour supporter leurs activités, ils ont comblé l’absence de solutions standards en créant de nouvelles approches pour le stockage et le traitement de l’information. Les points communs de ces nouvelles approches :

• elles s’appuient sur des modèles informatiques hautement distribués, qui permettent l’utilisation de ressources matérielles nombreuses mais peu coûteuses unitairement, offrant ainsi capacité, performance et disponibilité ;

• elles ont été pour la plupart rendues disponibles aux communautés open source telles qu’Apache leur assurant ainsi une pérennité et une évolutivité dépassant le cadre de leur berceau.

Ces approches sont des architectures types telle que Map-Reduce (dont l’implémentation la plus connue est Apache Hadoop) ou des bases de données dites NoSQL (HBase, Cassandra, Voldemort…).

Mais la capacité à traiter toujours plus de données et toujours plus rapidement, repose aussi sur les appliances* décisionnelles (Teradata,

IBM PureData Systems for Analytics, Oracle Exadata…), les bases de données mémoire (SAP HANA…), les solutions d’analyse événementielle (Tibco Business Events...) ou les outils d’analyse et de restitution dit « agiles » (QlikView, Tableau…).

La déferlante de technologies citées précédemment est loin d’être exhautive. Ce qu’il faut avant tout ici retenir est que la problématique de la valorisation de la donnée a de très nombreuses réponses techniques. Ces réponses sont données par un marché foisonnant et à maturité, porté à la fois par des petits acteurs spécialisés, des grands acteurs généralistes et des acteurs du monde open source. Et ce marché s’appelle Big data.

*Une appliance est une offre entièrement packagée intégrant à la fois le matériel et le logiciel, orientée

vers un usage spécifique pour proposer une capacité technique optimisée.

LE MARCHÉ DU BIG DATA EST FOISONNANT, PORTÉ À LA FOIS PAR DES PETITS ACTEURS SPÉCIALISÉS, DES GRANDS ACTEURS GÉNÉRALISTES ET DES ACTEURS DU MONDE OPEN SOURCE

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Faire du test & learn une réalité techniquement possible

Les exemples prouvant la valeur métier d’une exploitation étendue du patrimoine informationnel de l’entreprise ne manquent pas. Pour autant, il reste difficile aujourd’hui d’évaluer le ROI d’une plateforme Big data, et ce d’autant plus qu’il existe plusieurs typologies de solutions Big data, parfois adaptées à des cas d’usage spécifiques.

En l’absence de cas d’usage définis, les entreprises débutent généralement par une expérimentation des possibilités de la plateforme Hadoop, qui offre une richesse suffisante pour couvrir un large spectre de besoins.

Mais Hadoop requiert de mettre en œuvre de nouveaux paradigmes de conception des applications, basés sur la parallélisation du traitement et du stockage qu’il est nécessaire

d’acquérir. En cela le Big data amène une vraie rupture marquée par la rareté des compétences en entreprise et sur le marché.

Afin de ne pas être freiné dès les 1ères étapes par des investissements initiaux, il est conseillé de s’appuyer sur les offres de plateforme Hadoop en mode Cloud computing proposée par de nombreux acteurs (Google, Amazon, Microsoft…) permettant de disposer ainsi d’un socle « prêt à l’emploi » et de pouvoir se focaliser sur l’essentiel.

Viendra ensuite le temps des projets métiers et la nécessité de la mise en oeuvre d’une plateforme Big data d’entreprise, hébergée en interne ou en externe selon les enjeux propres à chaque entreprise.

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VALEUR DES CAS D’USAGE ET COMPLEXITÉ DE MISE EN ŒUVRE EN FONCTION DES CRITÈRES VITESSE X VOLUMÉTRIE X VARIÉTÉ

Valeur du cas d’usage

Complexité de mise en œuvre

Les cas d'usage présentant le plus de valeur sont ceux qui exploitent au mieux les différentes dimensions du Big data

1

Aujourd'hui c'est au niveau de la dimension "variété" que se situe la plus grande complexité de mise en œuvre...

2

...et c'est donc autour de la volumétrie et de la vitesse d'analyse que doivent se concentrer les premières expérimentations pour optimiser le ratio efforts / résultats

3

46

Data scientist : la compétence rare du Big data

La valorisation des données associe de nombreuses compétences (connaissance des besoins potentiels des clients, du contexte réglementaire, des données disponibles…) et suppose une montée en puissance de l’intégration des processus de la donnée (collecte, stockage, traitement, mise à disposition) dans les métiers de la chaîne de valeur de l’énergie.

La plupart des compétences nécessaires existent, l’enjeu consistant principalement à les associer efficacement.

Un rôle apparaît cependant comme plus critique : le data scientist.

S’agit-il d’un nouveau métier ou de la mise au goût du jour d’un métier « ancien », celui de statisticien ?

Les nouvelles dimensions de la donnée (les 4 V) militent pour une vision nouvelle. Le savoir-faire visé est de combiner la connaissance fine des données et la capacité à développer des modèles et algorithmes mathématiques… qui aient du sens.

Ces modèles peuvent concerner aussi bien des traitements de données « en stock » que des traitements de données « en flux », ainsi que la combinaison des deux (typiquement la comparaison de données en temps réel avec des historiques).

Ces profils de « mathématiciens appliqués aux données » jouent un rôle clé dans la puissance et la pertinence de la valorisation des données. Ce métier est identifié comme un métier d’avenir et les écoles d’ingénieurs, Les Mines de Paris, Télécom Paris, l’ENSIMAG, l’ENSAE, l’ENS Cachan, et certaines universités ont ou sont en train de lancer des masters spécialisés avec des

DE NOUVELLES COMPÉTENCES À EXPLOITER

46 47

intitulés qui précisent les enjeux, par exemple « Machine learning for Big data » ou « Mathématique / Vision / Apprentissage ».

Globalement, il s’agit de développer des méthodes mathématiques qui relèvent plus de l’abduction que de la déduction (recherche de liens formels et indiscutables entre facteurs et effets). L’enjeu est de rechercher des règles permettant de formuler des hypothèses probables sur les liens entre facteurs et effets, par l’observation empirique, d’où le terme d’apprentissage. Il ne s’agit pas de théories nouvelles, les travaux de la fin du XXème siècle sur l’intelligence artificielle ont largement développé ces concepts… mais il s’agit de les appliquer concrètement, dans des processus opérationnels en entreprise.

Le champ de ces analyses prédictives (identifier des probabilités fortes, pas des certitudes) est très important, aussi bien dans la relation client (besoins, attentes, comportements) que dans le pilotage des activités de l’entreprise.

Pour toutes les activités techniques des énergéticiens (production, infrastructures, services techniques), le développement des technologies Smart apporte par exemple des

données clés pour augmenter la performance de la maintenance prédictive.

Où sont les datascientists aujourd’hui ?

La finance de marché ou le trading dans l’énergie sont historiquement des fonctions qui recrutent et valorisent des datascientists. Aujourd’hui, d’autres fonctions (marketing, logistique, maintenance…) cherchent à valoriser les données et recherchent ce type de profil.

Dans ce contexte, les spécialistes trouvent un terrain favorable à leur développement. Il peut s’agir de prestataires très focalisés sur une activité, comme Enerdata qui a développé une expertise sur les analyses macroéconomiques du secteur de l’énergie et qui produit des études qui font référence, ou de prestataires pouvant mettre à la disposition des acteurs de l’énergie des savoir-faire développés auprès de secteurs plus matures. Quentin Michard, associé chez Ekimetrics présente ci-après quelques points clés d’expérience sur ce savoir-faire.

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Quelles compétences doit avoir un datascientist selon vous ?

Un datasientist doit à mon sens avoir une triple compétence: consultant business, statisticien et développeur. En créant Ekimetrics en 2006, nous avons capitalisé sur les méthodologies quantitatives utilisées notamment en finance de marché, pour mesurer le ROI des investissements marketing de grands groupes internationaux. L’imaginaire collectif tend à croire que les outils développés par les grands éditeurs de logiciels, suffiront à l’avenir à « faire parler les données d’elles-mêmes ». Nous sommes, au contraire convaincus qu’il y a une vraie valeur à construire des modèles dédiés. Les spécificités et le contexte déterminent souvent une part importante des phénomènes mesurés et en cela la statistique seule ne suffit pas. Le savoir-faire doit être transversal, la « datascience » permet de combiner habilement des connaissances en informatique, marketing et modélisation.

Comment travaillez-vous ?

Nos consultants sont formés pour résoudre les problématiques inhérentes aux différents secteurs, avec une approche tant macro que microéconomique. Bien que les méthodologies diffèrent, ce sont les mêmes consultants qui traitent les aspects tactiques et stratégiques de nos missions : cela leur permet d’avoir une vision élargie des différents secteurs d’activité.

Traditionnellement nous accompagnons les départements marketing, commerciaux, logistiques et financiers d’entreprises issues des secteurs du luxe, des telcos, de l’assurance, de biens de consommation et de l’automobile.

TÉMOIGNAGE DE QUENTIN MICHARD

LA « DATASCIENCE » PERMET DE COMBINER HABILEMENT DES CONNAISSANCES EN INFORMATIQUE, MARKETING ET MODÉLISATION.

48 49

Nous avons noté un engouement particulier autour de notre expertise en « pricing » et en pilotage du mix marketing.

L’accessibilité croissante de données pertinentes nous permet d’étendre notre expertise analytique à d’autres sujets.

En effet, les systèmes d’information mettent à disposition de plus en plus de données ; leur exploitation offre des opportunités clés pour développer un avantage concurrentiel et optimiser la productivité ou la marge des entreprises.

Les analyses prédictives (ventes, chiffre d’affaires…) connaissent aussi un rapide développement, avec des données fiables, il suffit de quelques mois pour construire des modèles prédictifs affinés. Je pense que les solutions autour des modèles prédictifs sont celles qui se généraliseront le plus rapidement, tous secteurs confondus.

Nous vivons actuellement un moment charnière, de plus en plus de Proof of concepts sont déployés sur des problématiques d’avenir.

C’est notamment dans ce cadre que nous réalisons en partenariat avec Solucom un POC pour un grand compte du secteur de l’énergie sur l’internet des objets. La datascience implique une approche « disruptive » à contre-courant du fonctionnement des grandes entreprises.

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LA TRANSFORMATION NE SE FERA QUE

DANS UNE LOGIQUE COLLABORATIVE

La valorisation des données dans l’énergie suppose la combinaison de compétences. Elle passe, la plupart du temps, par des partenariats entre les énergéticiens et des spécialistes des équipements, systèmes et services de données qui peuvent être des acteurs « installés » (comme Schneider Electric ou Atos) ou des start-ups focalisées sur des domaines précis (comme C3 Energy, EnerData, Energiency, Nest, Netatmo…).

Comment tirer parti de ces partenariats ? Quelles sont les attentes respectives? Quel mode de fonctionnement mettre en place ? Autant de questions auxquelles nous avons répondu avec énergéticiens et start-ups lors de l’Atelier Solucom.

50 51

Le tableau ci-après présente la lecture croisée des attentes et valeurs ajoutées réciproques.

DES ATTENTES ET VALEURS AJOUTÉES RÉCIPROQUES PARTANT DES ATOUTS ET LIMITES DE CHACUN

Attentes des start-ups à l’égard des énergéticiens :• Un fonctionnement réactif (décision,

action) « à l’abri » de la complexitéde l’organisation d’un grand groupe

• Des terrains d’expérimentation (POCs…)• Un accès rapide à un marché large

capitalisant sur le portefeuille clientsde l’énergéticien

• Une contribution financière pouraccélérer le développement des projets

• Des relations équilibrées…pour ne pas être « étouffées »

• Des compétences et une forcede démultiplication

Attentes des énergéticiensà l’égard des start-ups :• La création de nouveaux usages

et de nouveaux marchés, pouvant entraîner des changements profonds dans la dynamique des marchés parle développement de nouveaux business models

• Des perspectives de relaisde croissance par des croissancesexternes ou collaboratives

• Une (certaine) externalisationde la prise de risques

• Une culture et des savoir-faired’innovation, d’agilité,de time-to-market

Valeur ajoutée des start-upspour les énergéticiens :• Des solutions efficaces et peu

coûteuses, issues d’une R&D agileet à moindre coût

• Une culture d’innovation, de créativitéet d’entrepreneurship

• Des profils atypiques qui jouent un rôle important dans les approchesmulti-regards des phases amont

• Des compétences rares• Une prise de risque, avec un droit

à l’erreur assumé

Valeur ajoutée des énergéticiens pour les start-ups :• Un accès au marché, aussi bien

en termes de portefeuille clients,que de canaux de vente

• Des terrains d’expérimentationde grande taille

• Une démultiplication des ressources :ressources humaines et moyensfinanciers

• La crédibilité et la notoriétéde la marque

• Une forte connaissance des spécificitésdu marché de l’énergie (acteurs,réglementations, pouvoirs publics…)qui peut être utile pour des start-upsissues d’autres secteurs

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En synthèse, on peut dire que :

• L’énergéticien apporte des clients et un potentiel,

• La start-up apporte des innovations et une culture,

• Ensemble, ils construisent et mettent en place des expérimentations apportant de la valeur aux clients et à chacun.

UN FONCTIONNEMENT BASÉ SUR UNE POSTURE « WIN-WIN DURABLE »

Le passage d’un fonctionnement « donneur d’ordre / prestataire » à un fonctionnement « win-win durable » est un enjeu clé de ces partenariats. Nous proposons pour cela quelques principes :

• Une organisation de la collaboration simple et réactive avec en particulier des interlocuteurs décideurs bien identifiés et sponsors des projets engagés.

• L’installation d’un cadre de travail commun (co-innovation, co-développement) associant les compétences dans un esprit ouvert orienté vers le business. Concrètement cela peut passer par la mise en place d’un plateau projet regroupant les équipes internes et externes avec des rites de partage et de co-construction.

• Une contractualisation équilibrée recherchant explicitement la pérennité et le développement des deux partenaires. Cela passe par la mise à plat des modèles d’affaires de chacun, une vision partagée du modèle de développement de l’activité et par la construction d’un contrat partageant la valeur. Dans ce cadre, la clarification de la question de la propriété intellectuelle des modèles est essentielle.

• Et surtout des projets concrets, à la fois ambitieux et réalistes, conduits de bout en bout en pilotant finement et de façon très pragmatique le rapport à l’incertitude.

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CONCLUSION

7 CLÉS POUR S’ENGAGER ET RÉUSSIR À VALORISER

LES DONNÉES DANS L’ÉNERGIE

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1ère OBSESSION Agissez, agissez, agissez !

« The only way to do it IS to do it », est le 1er message que l’on voit lorsque l’on rentre dans la D-Scholl de Stanford. Cette maxime s’applique particulièrement à la valorisation des données.

Dans cet environnement en ébullition, en perpétuel mouvement avec de nombreux acteurs très agiles, il ne faut pas perdre de temps à étudier et à faire des plans.

C’est bien en essayant et en interagissant avec les clients, les start-ups et les acteurs d’autres secteurs que l’on apprend, sans avoir peur des échecs.

Il faut avoir l’obsession de la génération d’idées, de l’action et de l’expérimentation.

2ème OBSESSION Raisonnez évolution du business model. Oubliez les business plans.

L’innovation en rupture résiste rarement au business plan, qui exige une visibilité sur les temps de retour.

Les données n’ont pas de ROI mais elles doivent nourrir des business models qui créent de la valeur. Il s’agit de trouver les filons de valeur, de les tester et de les faire évoluer par la pratique.

Les histoires des start-ups qui ont réussi sont toujours fondées sur des phases de « pivotement » qui ont permis par l’action et l’expérimentation de faire évoluer le business model pour le rendre gagnant.

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3ème OBSESSION Soyez rigide sur l’agilité

Les grandes entreprises sont souvent prisonnières de leurs lourdeurs.

Notre expérience au sein des grands groupes montre que la mise en place de dispositifs agiles et innovants en marge de l’organisation et protégés de ses contraintes, constitue l’une des réponses à la révolution numérique. Ces derniers permettent de préparer l’avenir, d’inventer de nouveaux business et de nouvelles offres, d’accélérer le rythme face aux concurrents, en apportant de l’avance technologique, de l’agilité et de l’intimité avec de nouveaux écosystèmes.

4ème OBSESSION Co-construisez avec vos clients dans un esprit design thinking

Les données seront au final valorisées auprès des clients externes pour enrichir la proposition de valeur ou des clients internes pour optimiser la performance.

Développer l’empathie avec les utilisateurs, comprendre ce qu’ils font des données, ce qu’ils pensent, ce qu’ils ressentent plus que ce qu’ils disent. Leur montrer ou mieux leur faire utiliser les services, même avec des prototypes imparfaits, plutôt que leur raconter. S’adresser aussi à l’humain et à l’émotion, même en B2B. Voilà des obsessions design thinking.

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5ème OBSESSION Osez innover dans de nouveaux écosystèmes

Les grands énergéticiens sont des acteurs internationaux qui connaissent bien leur secteur d’activité et son jeu concurrentiel.

L’innovation par les données nécessite de se brancher sur le monde du digital, grands acteurs (Google, Adobe, IBM, Cisco…) et start-ups, mais aussi d’apprendre à travailler avec d’autres secteurs pour créer de la valeur en partageant des données et en co-construisant des services. On pense bien naturellement, sur l’exemple de la maison connectée (Smart home), aux acteurs de la santé, de l’assurance ou des telcos/medias.

Sortir de sa zone de confort, apprendre de nouvelles règles du jeu, construire des coopérations gagnantes…

6ème OBSESSION Raisonnez Smart data, au-delà du Big data

Les technologies dites du Big data, les mathématiques appliquées aux données sont de nouvelles compétences que les grands acteurs doivent acquérir et développer. Mais, elles ne sont évidemment pas des finalités.

Il faut raisonner Smart data, c’est-à-dire avoir toujours l’obsession de créer de la valeur business à partir des données, en mélangeant les mondes et en les faisant travailler ensemble : technologues, data scientists et Métiers.

7ème OBSESSION Tuez les silos et inventez de nouveaux modes de collaboration

La création de valeur à partir des données suppose de s’inscrire dans de nouveaux écosystèmes, de faire travailler ensemble des compétences et des profils différents.

Transdisciplinarité, diversité des profils, logique collaborative… doivent donc être la 7ème obsession.

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