Wintics est lauréat de la compétition mondiale de détection de consommation anormale d’énergie organisée par Schneider Electric et Drivendata

Schneider Electric vient de révéler les lauréats de la compétition mondiale de data science « Power Laws: Detecting Anomalies in Usage », organisée sur la plateforme Drivendata. Le challenge s’est déroulé sur 2 mois et a attiré plus de 1 700 concurrents venant notamment d’universités prestigieuses, d’instituts de recherche et de grandes entreprises mondiales. En terminant deuxième, Wintics démontre une nouvelle fois son expertise de pointe en intelligence artificielle et le très haut niveau de performance de ses algorithmes.

Détecter les consommations anormales d’énergie

Les bâtiments sont les premiers consommateurs d’énergie dans le monde et les principaux contributeurs au réchauffement climatique. Pourtant, les bâtiments consomment en moyenne 20% d’énergie de plus que leurs besoins réels, en lien avec des défauts de construction, des dysfonctionnements d’équipements, des systèmes de contrôles mal paramétrés ou des procédures défaillantes.

Il existe donc un besoin significatif de développement de solutions automatiques, précises et fiables, capables de détecter les consommations anormales d’énergie dans les bâtiments et de recommander des actions d’économie d’énergie pertinentes.

Schneider Electric, soucieux d’améliorer son offre actuelle, a lancé cette compétition pour encourager le développement d’algorithmes plus précis et plus performants. réé par NUMA et la Ville de Paris en 2015, DataCity est un programme d’innovation qui propose de mettre les nouvelles technologies au service des grands enjeux de la ville de demain : environnement, qualité de vie, mobilité, etc.

Wintics a développé une approche 100% fiable

Dans le cadre du challenge, Wintics a eu accès à 40 millions de lignes de données, retraçant sur 7 ans et par tranches de 10 ou 15 minutes, l’historique de consommation d’énergie (chauffage, climatisation, éclairage, etc) et d’utilisation (présence, température, etc) de 180 bâtiments.

Les données ne sont pas labélisées, c’est-à-dire qu’aucun exemple d’anomalie n’a été présenté dans l’historique de relevés. Il revenait donc aux concurrents de définir eux-mêmes ce qu’est une consommation anormale afin de déterminer, pour chaque mesure, si elle était anormale ou pas.

Wintics a combiné ses expertises métiers et algorithmiques pour développer une méthode s’appuyant sur deux approches :

  • Approche prédictive innovante : déterminer un score d’anomalie par relevé en lien avec la probabilité que la consommation mesurée soit excessive. Techniquement, nous avons croisé un réseau de neurones entraîné pour prédire la consommation d’énergie en fonction du contexte (type de jour, température extérieure, type d’activité dans le bâtiment, nombre de personnes présentes, etc.) avec des méthodes avancées de calcul probabiliste inspirées de la physique.
  • Approché métier : sur la base d’une exploration et d’une visualisation de la donnée, définition de règles automatiques permettant de déterminer si les relevés suspects sont réellement anormaux.

Cette méthode s’est avérée très efficace, avec un niveau de précision de 100%. En d’autres termes, chacune des milliers d’anomalies proposées par notre algorithme se sont avérées, après vérification par les experts métier de Schneider Electric, être effectivement des consommations anormales d’énergie.

Wintics à la pointe des solutions de la smart city

Après ses deux succès sur des challenges du programme Datacity organisé par Numa, Wintics démontre une nouvelle fois la pertinence de son offre au service de la Smartcity, avec désormais 3 solutions reconnues dans le cadre de compétitions au service d’une ville plus intelligente :

  • Solutions de prévision de trafic développée pour la Direction des Routes d’Ile de France
  • Cartographie interactive des grandes villes permettant d’automatiser les études de potentiel d’usage et de contraintes techniques dans le cadre d’aménagement urbain (ex. implantation de bornes électriques)
  • Algorithme de détection de consommations anormales d’énergie permettant de rationaliser la consommation énergétique des bâtiments

<<< Lien vers le communiqué de Driven Data >>>

Les dirigeants face à la révolution de l’IA et de la Data : l’enjeu de la maturité pour une transformation réussie

On peut observer différents profils et réactions face à la révolution de l’intelligence artificielle et de la Data. A chaque niveau de maturité correspond un type d’accompagnement qui permet d’aider le dirigeant à faire entrer son organisation avec succès dans la nouvelle réalité économique.

Le non-initié

La plupart des chefs d’entreprise n’ont pas encore pris conscience de l’entrée dans une nouvelle révolution industrielle et des enjeux que cela comporte pour leur entreprise. En effet, 87% des dirigeants de PME et ETI ne font pas de la transformation digitale une priorité stratégique. Pourtant, c’est potentiellement la compétitivité de leur modèle économique et plus largement la pérennité de leur entreprise qui est alors remise en question.

L’enjeu premier est alors la formation (de quoi parle-t-on ?) et la sensibilisation, en partant notamment des cas concrets de concurrents qui sont en train de se réinventer.

Le sceptique

D’autres dirigeants ont entendu parler d’intelligence artificielle mais adoptent une attitude sceptique face à ce qu’ils perçoivent comme un sujet pas adapté à leur réalité économique : entreprise trop petite, secteur d’activité ayant trop de valeur ajoutée pour être abordé par des machines, réticence des salariés, etc.

Là encore, la sensibilisation par des cas d’usages de concurrents est efficace. Tout le monde est concerné, y compris les professions nécessitant un haut-niveau d’étude : en 2016, Watson (système d’IA conçu par IBM) a détecté au Japon une forme rare d’une leucémie qui avait échappé aux médecins…

Il est aussi possible d’identifier ensemble et de déployer rapidement un « easy-win » pour concrétiser la réalité du nouveau paradigme économique. Par exemple, Wintics a récemment travaillé pour un dirigeant d’une PME qui commercialise et installe des piscines dans l’Est de la France pour 5 à 10 m€ de CA/an. A priori, il ne s’agit pas de la première activité concernée par la révolution de la Data et de l’IA. Pourtant, nous avons immédiatement identifié un levier majeur de création de valeur. A un moment où le parc français de piscines arrive à maturité, il s’agit de démarcher les propriétaires pour renouveler et maintenir leurs bassins. Comment procéder efficacement ? Nous avons proposé et déployé rapidement un algorithme de « computer vision » qui utilise les images satellites pour répertorier l’ensemble des adresses des maisons équipées de piscines dans une zone de chalandise donnée.

L’enthousiaste

Certains dirigeants ont au contraire déjà eu vent des prouesses de l’intelligence artificielle. Ils savent par exemple que AlphaGo de Google DeepMind a battu Ke Jie, champion mondial du jeu de Go et extrapolent en pensant que l’Intelligence Artificielle va pouvoir tout faire et répondre à tous leurs problèmes business.

Dans ce contexte, l’enjeu d’une entrée réussie dans l’ère de l’IA repose essentiellement sur l’établissement d’une compréhension commune de ce qu’il est possible de faire et de ce qui ne l’est pas. Il est important de préserver l’élan positif qui anime le dirigeant et permet d’insuffler une dynamique de transformation dans son entreprise. Il faut néanmoins réfléchir à un plan réaliste, sans quoi l’expérience serait déceptive et contre-productive.

L’IA ne remplace pas l’homme. C’est plutôt un formidable outil qui lui permet de se libérer de tâches répétitives et de certaines limites cognitives (puissances de calcul, quantité de savoir) pour se consacrer à ses qualités irremplaçables : faire preuve de créativité, poser les bonnes questions, communiquer et surtout dominer la machine.

Par exemple sur des enjeux de fidélisation, l’analyse algorithmique d’une base clients peut permettre d’identifier efficacement les clients qui sont susceptibles de se désabonner afin de les relancer en priorité. Elle peut mettre en lumière les profils des clients les plus fidèles pour privilégier les actions de recrutement les plus pertinentes. Elle peut aussi permettre de déterminer les leviers de fidélisation les plus efficaces parmi l’ensemble des actions mises en œuvre. Elle permet ainsi de mieux guider les actions et prendre de meilleures décisions. En revanche, aucune intelligence artificielle ne pourra à elle seule retenir les clients : elle n’est pas responsable de l’excellence opérationnelle, des choix de positionnement par rapport aux concurrents, de la qualité et de la largeur d’offre, etc.

L’averti 

Enfin, il y a le dirigeant qui est mûr pour lancer un plan de transformation visant à intégrer l’IA à son organisation. Il est souvent passé par une ou plusieurs des phases décrites précédemment :

  • Il est désormais conscient de l’état de l’art en IA et de ce qu’il est possible de faire et de ce qui ne l’est pas ;
  • Il a pensé une équipe et une architecture Data qui pourront mettre les données pertinentes au service des principaux enjeux de création de valeur pour son entreprise ;
  • Il a identifié des « quick-wins » qui peuvent être rapidement intégrés et propose des actions plus long terme qui transformeront son entreprise en profondeur ;
  • Il diffuse sa vision et son enthousiasme et délègue des responsabilités ;
  • Il anticipe les contraintes et les blocages potentiels au changement.
Pour les PME et ETI aussi, l'IA doit devenir une réalité

Pour les PME et ETI aussi, l’IA doit devenir une réalité

L’intelligence artificielle est déjà partout

L’iPhone, qui capte plusieurs heures de notre attention chaque jour, est un formidable concentré d’intelligence artificielle : il se déverrouille en reconnaissant le visage de son propriétaire, il analyse nos habitudes d’utilisation pour suggérer l’ouverture d’applications, il fait office d’assistant personnel à qui on peut demander par commande vocale d’effectuer des recherches ou d’envoyer des messages, il trie nos photos automatiquement en fonction des visages qui apparaissent dessus.

Demain, nos voitures seront autonomes, nos réfrigérateurs s’occuperont de nos courses alimentaires et les ordinateurs remplaceront nos médecins pour les diagnostics médicaux… L’intelligence artificielle est déjà omniprésente dans notre quotidien et est en train de bouleverser nos modes de vies.

Une évidence pour les grandes entreprises

Cette nouvelle réalité, qui nous est plus tangible chaque jour, n’épargne pas le monde économique : l’entrée dans l’ère de l’intelligence artificielle marque le début d’une nouvelle révolution industrielle. Modes d’organisation et de travail, relations avec le client, appropriation de la valeur, cycle de vie des entreprises, barrières à l’entrée… l’intelligence artificielle chamboule tous les équilibres existants.

Ainsi, le PDG de CISCO, John Chambers, dans une interview donnée aux Echos fin 2015, estimait que 40 % du business d’aujourd’hui n’existera plus d’ici 10 ans. Il déclare aussi que tous ses concurrents d’il y a 15 ans ont disparu, « parce qu’ils n’ont pas su se réinventer » et que « dans ce nouveau monde, il n’y a pas de position acquise ».

Les grands groupes internationaux en prennent déjà la mesure à leurs dépens, parce que confrontés frontalement à la concurrence des leaders mondiaux de l’intelligence artificielle (GAFA notamment).

Par exemple Tesla, spécialiste des véhicules électriques et pionnier dans la course au véhicule autonome, devance désormais Ford en capitalisation boursière. En d’autres termes, une jeune firme californienne de moins de 15 ans, qui compte 13 000 employés et qui a produit 84 000 véhicules en 2016 pour un chiffre d’affaires de 7 milliards de dollars vaut désormais plus qu’une entreprise centenaire, qui emploie près de 200 000 personnes et qui produit 6,7 millions de voitures pour 151,8 milliards de dollars de revenus.

Cet écart de capitalisation boursière traduit l’importance de l’écart de potentiel de création de valeur entre un acteur économique traditionnel et un acteur qui met la donnée et l’intelligence artificielle au cœur de sa stratégie et de son produit, pour une création de valeur dans la durée.

Une urgence pour les PME et ETI

Si les grands groupes, souvent par réflexe défensif, font leur entrée dans l’ère de l’IA avec d’importants moyens, des plans stratégiques de transformation et une réinvention de leurs modèles d’affaires, la plupart des PME et ETI n’ont pas pris la mesure de la révolution qui est en marche.

Ainsi, une étude BPI – Le Lab révélait récemment que 87% des dirigeants d’entreprises de taille intermédiaire ne font pas de la transformation digitale une priorité stratégique pour leur entreprise, alors qu’il s’agit pourtant d’un prérequis pour entrer dans l’ère de l’IA. De même, 47% estiment que l’impact du digital sur leur activité ne sera pas majeur d’ici 5 ans.

La nouvelle révolution industrielle concerne pourtant autant les ETI et les PME que les grands groupes ! D’autant que les géants de l’IA et du numérique ainsi que les start-ups tech élargissent en permanence leurs champs d’activité et menacent ainsi l’ensemble des acteurs économiques.

Il y a donc urgence à ce que les dirigeants prennent conscience des bouleversements en cours, sans quoi la compétitivité et la survie des PME est fortement menacée, et par la même la vitalité de notre tissu économique le plus dynamique : 80% des emplois créés ces vingt dernières années ont été créés par des PME.

Le dirigeant est le mieux placé pour entraîner son organisation

Les défis qui attendent les PME sont immenses. Il s’agit, à la lumière de l’intelligence artificielle et de la data, de repenser :

  • Le modèle d’affaires: anticiper en quoi les mécanismes de création de valeur sont susceptibles d’évoluer ;
  • L’organisation: apprendre à travailler de façon agile et modulable pour absorber des changements profonds et intégrer les évolutions rapides et permanentes, adapter le rôle de chaque direction pour y intégrer de nouvelles expertises (IA, data, digital), choisir les technologies et les solutions appropriées, ajuster les budgets ;
  • La relation client/consommateur: intégrer le client dans un processus de co-création de valeur, dans lequel ce-dernier remonte de l’information sur son parcours d’acquisition et/ou l’utilisation du produit (produit connecté générateur de data).

Rentrer dans l’ère de l’IA est ainsi un changement profond de culture d’entreprise. Le dirigeant est le seul à avoir la légitimité et le leadership nécessaires pour porter le risque managérial (et éventuellement actionnarial), susciter l’adhésion globale de toutes les parties prenantes, et anticiper les blocages liés à un tel projet.

D’autant que si la menace est forte, l’incitation à entrer dans cette nouvelle ère est immense, tant l’IA constitue un facteur de production capable de doper la rentabilité des entreprises. Là où la plupart des secteurs ont connu une baisse de la rentabilité ces dernières années, Accenture a évalué les retombées de l’IA dans 16 secteurs (« how AI boosts industry profits and innovation ») d’activité et estimé que l’intelligence artificielle pourrait accroitre la rentabilité des entreprises de 35% en 2035.