{"id":38685,"date":"2020-04-22T16:41:23","date_gmt":"2020-04-22T14:41:23","guid":{"rendered":"https:\/\/spacewell.com\/non-classifiee\/prevision-de-consommation-denergie-grace-au-machine-learning\/"},"modified":"2020-04-22T16:41:23","modified_gmt":"2020-04-22T14:41:23","slug":"prevision-de-consommation-denergie-grace-au-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spacewell.com\/fr\/ressources\/blog\/prevision-de-consommation-denergie-grace-au-machine-learning\/","title":{"rendered":"Pr\u00e9vision de Consommation d&amp;rsquo;\u00c9nergie gr\u00e2ce au Machine Learning"},"content":{"rendered":"<div class=\"gb-container gb-container-d807e79e gb-container-5731d80c\">\n<p><b>Machine Learning et Consommation d&rsquo;\u00c9nergie<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> font partie des sujets les plus importants de nos jours. On pourrait dire qu\u2019il s\u2019agit de tendances, mais en r\u00e9alit\u00e9 ces deux concepts sont bien plus que de simples mots \u00e0 la mode.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans notre article, nous expliquons pourquoi ces deux concepts sont intrins\u00e8quement li\u00e9s et comment les nouvelles technologies <strong>contribuent \u00e0 am\u00e9liorer la durabilit\u00e9 et \u00e0 r\u00e9duire la consommation d&rsquo;\u00e9nergie.<\/strong><\/span><\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La quantit\u00e9 d&rsquo;\u00e9nergie dont nous avons besoin ne fait que cro\u00eetre et l&rsquo;\u00e9mission de gaz \u00e0 effet de serre augmente avec elle. Concernant le Machine Learning, de meilleures techniques et\u00a0 algorithmes continuent d&rsquo;appara\u00eetre, et l&rsquo;avenir semble soudain plus \u201cefficace\u201d.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">C&rsquo;est pourquoi les entreprises, les particuliers et les organisations s&rsquo;efforcent de trouver des moyens cr\u00e9atifs d&rsquo;appliquer le <\/span><b>Machine Learning et l&rsquo;Intelligence Artificielle<\/b> au secteur <span style=\"font-weight: 400;\">de l&rsquo;\u00e9nergie, en particulier en cherchant des moyens de <\/span><b>pr\u00e9voir avec pr\u00e9cision la consommation d&rsquo;\u00e9nergie et les performances des sources renouvelables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><!--HubSpot Call-to-Action Code --><span id=\"hs-cta-wrapper-69f106a6-999f-4717-9907-8ffa1d5f7136\" class=\"hs-cta-wrapper\"><span id=\"hs-cta-69f106a6-999f-4717-9907-8ffa1d5f7136\" class=\"hs-cta-node hs-cta-69f106a6-999f-4717-9907-8ffa1d5f7136\"><!-- [if lte IE 8]>\n\n\n\n\n<div id=\"hs-cta-ie-element\"><\/div>\n\n\n\n\n<![endif]--><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/437281\/69f106a6-999f-4717-9907-8ffa1d5f7136\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" id=\"hs-cta-img-69f106a6-999f-4717-9907-8ffa1d5f7136\" class=\"hs-cta-img\" style=\"border-width: 0px;\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/437281\/69f106a6-999f-4717-9907-8ffa1d5f7136.png\" alt=\"Solution de gestion de l'\u00e9nergie - D\u00e9mo gratuite - Dexma\" \/><\/a><\/span><script charset=\"utf-8\" src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(437281, '69f106a6-999f-4717-9907-8ffa1d5f7136', {\"useNewLoader\":\"true\",\"region\":\"na1\"}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code --><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400; color: #003f6b;\">Qu&rsquo;est-ce que le Machine Learning ?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Avant toute chose, il est utile de pr\u00e9senter le machine learning \u00e0 ceux qui ne savent pas de quoi il s&rsquo;agit, ou qui ne sont pas encore compl\u00e8tement s\u00fbrs de ce que c&rsquo;est, au-del\u00e0 de l\u2019enthousiasme qu\u2019il suscite.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Comme son nom l&rsquo;indique, le <\/span><b>Machine Learning <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">(aussi appel\u00e9 <\/span>Apprentissage Automatique, Apprentissage Artificiel ou Apprentissage Statistique<span style=\"font-weight: 400;\">), est un moyen de faire apprendre \u00e0 un programme informatique comment am\u00e9liorer ses performances sur une t\u00e2che \u00e0 r\u00e9aliser, par lui-m\u00eame et <\/span>gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;exp\u00e9rience<span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ces programmes sont r\u00e9alis\u00e9s \u00e0 l&rsquo;aide d&rsquo;algorithmes et de mod\u00e8les statistiques qui ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s et am\u00e9lior\u00e9s par la recherche au fil des ann\u00e9es. Pour qu&rsquo;ils fonctionnent, ils ont besoin de donn\u00e9es de qualit\u00e9, \u00e0 partir desquelles ils apprennent.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le terme \u00ab\u00a0<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">donn\u00e9es<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0\u00bb est ici essentiel, car tout comme nous, qui apprenons \u00e0 partir de donn\u00e9es (les choses que nous \u00e9coutons, lisons ou exp\u00e9rimentons), <\/span>les programmes utilisant des algorithmes d&rsquo;apprentissage automatique <span style=\"font-weight: 400;\">utilisent des donn\u00e9es fournies par les d\u00e9veloppeurs et les ing\u00e9nieurs, afin que l&rsquo;algorithme puisse \u00eatre form\u00e9.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400; color: #41659e;\">Et quel Type de Donn\u00e9es est attendu de ces Algorithmes ?<\/span><\/h3>\n<p>Nous pouvons en principe<b> utiliser n&rsquo;importe quel type de donn\u00e9es pertinentes. <\/b>Plus il y en a, plus il est facile d&rsquo;obtenir de meilleurs r\u00e9sultats<span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans l&rsquo;industrie de l&rsquo;\u00e9nergie, ces <\/span><a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Jeu_de_donn%C3%A9es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">jeux de donn\u00e9es<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> (datasets) sont transmis \u00e0 un algorithme d&rsquo;apprentissage qui est litt\u00e9ralement \u00ab\u00a0form\u00e9\u00a0\u00bb, permettant ainsi de pr\u00e9dire ou d&rsquo;estimer avec pr\u00e9cision la future consommation d&rsquo;\u00e9nergie.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Une <a href=\"https:\/\/www.dexma.com\/fr\/quest-ce-que-la-plateforme-dexma\/\">plateforme de Gestion de l&rsquo;\u00c9nergie telle que Spacewell Energy (Dexma)<\/a> est un parfait exemple d&rsquo;outil qui utilise le Machine Learning et l&rsquo;<a href=\"https:\/\/www.dexma.com\/fr\/blog-fr\/comment-utiliser-lintelligence-artificielle-dans-la-gestion-de-lenergie\/\">IA (Intelligence Artificielle) pour \u00e9tablir une pr\u00e9vision efficace de la consommation d&rsquo;\u00e9nergie<\/a>. Ce SGE (Syst\u00e8me de Gestion de l&rsquo;\u00c9nergie) offre une solution \u201ctout en un\u201d, bas\u00e9e sur l&rsquo;intelligence artificielle et l&rsquo;analyse avanc\u00e9e. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Vous pouvez demander une<\/span><a href=\"https:\/\/get.dexma.com\/essai-gratuit\"><span style=\"font-weight: 400;\"> demo de la plateforme Spacewell Energy.<\/span><\/a><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400; color: #003f6b;\">Comment le Machine Learning et l&rsquo;IA Pr\u00e9disent la Consommation d&rsquo;\u00c9nergie<br \/>\n<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En mati\u00e8re de <\/span>consommation d&rsquo;\u00e9nergie<span style=\"font-weight: 400;\">, nous conservons g\u00e9n\u00e9ralement nos habitudes et nos comportements jusqu&rsquo;\u00e0 ce qu&rsquo;un \u00e9v\u00e9nement plut\u00f4t inattendu nous fasse r\u00e9agir. Par exemple, une facture d&rsquo;\u00e9lectricit\u00e9 trop \u00e9lev\u00e9e ou un rendement \u00e9nerg\u00e9tique qui provient de sources renouvelables inf\u00e9rieur \u00e0 celui requis.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">C&rsquo;est l\u00e0 que le machine learning et l&rsquo;intelligence artificielle entrent en jeu. <\/span>L&rsquo;une des principales applications de ces domaines est le <b>d\u00e9veloppement de m\u00e9thodes de pr\u00e9vision de la consommation d&rsquo;\u00e9nergie, en utilisant l\u2019<\/b><a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Apprentissage_profond\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b>apprentissage profond<\/b><\/a><b> et l&rsquo;<\/b><a href=\"https:\/\/fr.ryte.com\/wiki\/Analyse_de_r%C3%A9gression\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b>analyse de r\u00e9gression<\/b><\/a><b>.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En obtenant des donn\u00e9es sur la consommation d&rsquo;\u00e9nergie pass\u00e9e, par exemple <\/span><b>les donn\u00e9es historiques de l&rsquo;\u00e9nergie consomm\u00e9e<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> par un b\u00e2timent de 1996 \u00e0 2015, il est possible pour un mod\u00e8le de r\u00e9v\u00e9ler des tendances et des mod\u00e8les, mais aussi de <\/span><b>pr\u00e9dire les futurs mod\u00e8les de consommation d&rsquo;\u00e9nergie<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400; color: #41659e;\">Les 3 principaux avantages de la Pr\u00e9vision de Consommation d&rsquo;\u00c9nergie :\u00a0<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li><b>\u00c9conomique<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : Les entreprises et les particuliers peuvent convertir la quantit\u00e9 d&rsquo;\u00e9nergie consomm\u00e9e en valeur mon\u00e9taire, et donc estimer la facture \u00e9nerg\u00e9tique et prendre des d\u00e9cisions \u00e0 partir de ces donn\u00e9es.<\/span><\/li>\n<li><b>Pratique<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : en sachant non seulement combien d&rsquo;\u00e9nergie nous allons consommer, mais aussi comment et pourquoi, nous pouvons changer nos habitudes sans affecter notre productivit\u00e9 ou notre qualit\u00e9 de vie.<\/span><\/li>\n<li><b>Technique<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : une meilleure gestion des donn\u00e9es \u00e9nerg\u00e9tiques ouvre de nouvelles possibilit\u00e9s dans la collecte et l&rsquo;analyse de ces donn\u00e9es, ainsi que dans l&rsquo;obtention de pr\u00e9visions plus pr\u00e9cises.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span style=\"font-weight: 400; color: #003f6b;\">7 M\u00e9thodes \u00e0 utiliser pour une Pr\u00e9vision Efficace de la Consommation d&rsquo;\u00c9nergie<br \/>\n<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>1.<\/strong> <\/span><b>Les s\u00e9ries temporelles<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sont parmi les plus utilis\u00e9es pour la pr\u00e9vision de consommation \u00e9nerg\u00e9tique.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Par exemple, lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de pr\u00e9voir le comportement du vent : comme la vitesse et la direction. Il est fondamental de saisir les donn\u00e9es \u00e0 intervalles r\u00e9guliers, afin que le mod\u00e8le puisse apprendre par l&rsquo;\u00e9volution de ces donn\u00e9es au fil du temps.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La pr\u00e9vision des s\u00e9ries temporelles utilise des techniques telles que l&rsquo;auto r\u00e9gression, le vecteur auto-r\u00e9gressif (<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">autoregressive<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">moving average ou <\/span><\/i><i><span style=\"font-weight: 400;\">autoregressive moving average en anglais), <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">entre autres ; qui permettent de pr\u00e9voir la production des sources d&rsquo;\u00e9nergie sur la base d&rsquo;observations pass\u00e9es.<\/span><\/p>\n<p><strong>2. <\/strong><b>Les r\u00e9seaux de neurones artificiels<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, qui comprennent ce que l&rsquo;on appelle l&rsquo;apprentissage profond, une forme avanc\u00e9e du machine learning inspir\u00e9e par le fonctionnement du cerveau des animaux.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;apprentissage profond est tr\u00e8s utile dans l&rsquo;industrie de l&rsquo;\u00e9nergie car les algorithmes sont adapt\u00e9s \u00e0 de grands ensembles de donn\u00e9es, qui, dans le cas de la consommation et de la production d&rsquo;\u00e9nergie historique, ont tendance \u00e0 \u00eatre assez massives, et n\u00e9cessitent les techniques ad\u00e9quates pour \u00eatre <\/span><a href=\"https:\/\/www.dexma.com\/fr\/plateforme-dexma-detect\/\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>trait\u00e9es et analys\u00e9es<\/strong><\/span><\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">efficacement.<\/span><\/p>\n<p><strong>3. M\u00e9thodes ensemblistes pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision. <\/strong>Les m\u00e9thodes ensemblistes sont un <strong>groupe de techniques de ML qui combinent les pr\u00e9dictions de plusieurs mod\u00e8les pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision et la robustesse<\/strong>. Elles offrent une approche puissante pour pr\u00e9dire les consommations d&rsquo;\u00e9nergie. En int\u00e9grant les r\u00e9sultats de plusieurs algorithmes, tels que les arbres de d\u00e9cision, les machines \u00e0 vecteurs de support et les r\u00e9seaux neuronaux, les m\u00e9thodes ensemblistes peuvent att\u00e9nuer les biais et les erreurs des mod\u00e8les individuels. Il en r\u00e9sulte des pr\u00e9visions plus fiables et plus pr\u00e9cises, en particulier lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de mod\u00e8les de consommation d&rsquo;\u00e9nergie complexes et dynamiques. En outre, les m\u00e9thodes ensemblistes permettent d&rsquo;incorporer plusieurs types de sources de donn\u00e9es, telles que les donn\u00e9es historiques de consommation, les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques, les indicateurs \u00e9conomiques, etc.<\/p>\n<p><strong>4. L\u2019int\u00e9gration de facteurs externes<\/strong>. Si les donn\u00e9es historiques sur la consommation d&rsquo;\u00e9nergie sont au c\u0153ur des mod\u00e8les de pr\u00e9vision, l&rsquo;inclusion de facteurs externes peut am\u00e9liorer consid\u00e9rablement leur capacit\u00e9 de pr\u00e9diction. Les facteurs externes<strong> englobent un large \u00e9ventail de variables, telles que les vacances, les activit\u00e9s industrielles, les \u00e9v\u00e9nements et les changements politiques, qui peuvent influencer les sch\u00e9mas de consommation d&rsquo;\u00e9nergie<\/strong>. L&rsquo;int\u00e9gration de ces facteurs dans les algorithmes de ML permet aux mod\u00e8les de saisir les relations complexes entre la consommation d&rsquo;\u00e9nergie et les dynamiques externes, ce qui se traduit par des pr\u00e9visions plus pr\u00e9cises et plus adaptatives. Cette approche dynamique est particuli\u00e8rement cruciale dans les secteurs o\u00f9 le comportement de consommation est variable et o\u00f9 les influences externes \u00e9voluent.<\/p>\n<p><strong>5. L&rsquo;apprentissage par transfert pour l&rsquo;adaptabilit\u00e9.<\/strong> L&rsquo;apprentissage par transfert, un concept de ML dans lequel les connaissances acquises dans un domaine sont appliqu\u00e9es \u00e0 un domaine connexe, offre une approche innovante de la pr\u00e9vision de la consommation d&rsquo;\u00e9nergie. En exploitant des mod\u00e8les pr\u00e9form\u00e9s sur des ensembles de donn\u00e9es de consommation d&rsquo;\u00e9nergie similaires,<strong> l&rsquo;apprentissage par transfert peut r\u00e9duire de mani\u00e8re significative le temps et les ressources n\u00e9cessaires pour former de nouveaux mod\u00e8les de pr\u00e9vision \u00e0 partir de z\u00e9ro<\/strong>. Cela est particuli\u00e8rement utile lorsque les donn\u00e9es disponibles sont limit\u00e9es ou lorsque l&rsquo;on passe d&rsquo;une r\u00e9gion \u00e0 une autre avec des mod\u00e8les de consommation diff\u00e9rents. La possibilit\u00e9 d&rsquo;adapter des mod\u00e8les pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s \u00e0 des contextes sp\u00e9cifiques am\u00e9liore l&rsquo;adaptabilit\u00e9 des algorithmes de pr\u00e9vision des consommations \u00e9nerg\u00e9tiques, garantissant des pr\u00e9dictions pr\u00e9cises dans une vari\u00e9t\u00e9 d&rsquo;environnements.<\/p>\n<p><strong>6. Apprentissage en ligne pour des ajustements en temps r\u00e9el.<\/strong> La nature dynamique de la consommation d&rsquo;\u00e9nergie n\u00e9cessite des ajustements en temps r\u00e9el des mod\u00e8les de pr\u00e9vision. L&rsquo;apprentissage en ligne, <strong>une technique dans laquelle les mod\u00e8les sont continuellement mis \u00e0 jour lorsque de nouvelles donn\u00e9es sont disponibles, r\u00e9pond \u00e0 ce besoin en permettant aux mod\u00e8les de s&rsquo;adapter \u00e0 la vol\u00e9e \u00e0 l&rsquo;\u00e9volution des mod\u00e8les de consommation<\/strong>. Cette approche est particuli\u00e8rement avantageuse lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de faire face \u00e0 des situations qui \u00e9voluent rapidement, telles que des changements soudains de la demande ou l&rsquo;int\u00e9gration de nouvelles sources d&rsquo;\u00e9nergie renouvelables. En int\u00e9grant les donn\u00e9es les plus r\u00e9centes, l&rsquo;apprentissage en ligne permet aux mod\u00e8les de pr\u00e9vision de rester \u00e0 jour et de fournir des pr\u00e9visions pr\u00e9cises dans des environnements en \u00e9volution rapide.<\/p>\n<p><strong>7. L&rsquo;IA expliqu\u00e9e pour g\u00e9n\u00e9rer la confiance des parties prenantes. <\/strong>Les techniques de ML et d&rsquo;IA \u00e9tant de plus en plus int\u00e9gr\u00e9es dans les pr\u00e9visions des consommations d&rsquo;\u00e9nergie, le besoin de transparence et d&rsquo;interpr\u00e9tabilit\u00e9 devient primordial. Les m\u00e9thodes d&rsquo;IA explicables,<strong> qui fournissent des informations sur la mani\u00e8re dont les mod\u00e8les parviennent \u00e0 des pr\u00e9dictions sp\u00e9cifiques, renforcent la confiance des parties prenantes et le processus de pr\u00e9vision<\/strong>. Les mod\u00e8les interpr\u00e9tables permettent aux gestionnaires de l&rsquo;\u00e9nergie, aux d\u00e9cideurs politiques et aux autres parties prenantes de comprendre les facteurs qui sous-tendent les pr\u00e9visions et de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es sur la base des donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es. Cette transparence est essentielle pour faciliter l&rsquo;adoption d&rsquo;outils de pr\u00e9vision bas\u00e9s sur l&rsquo;IA dans divers secteurs et industries.<\/p>\n<p>L&rsquo;int\u00e9gration de ces m\u00e9thodes et strat\u00e9gies avanc\u00e9es dans les pr\u00e9visions de consommation d&rsquo;\u00e9nergie permet non seulement d&rsquo;am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions, mais aussi d&rsquo;\u00e9largir l&rsquo;application des techniques de ML et d&rsquo;IA dans le secteur de l&rsquo;\u00e9nergie. En am\u00e9liorant continuellement la qualit\u00e9 des pr\u00e9visions et en permettant des mod\u00e8les adaptatifs, l&rsquo;int\u00e9gration des technologies avanc\u00e9es offre la possibilit\u00e9 de r\u00e9volutionner les pratiques de gestion de l&rsquo;\u00e9nergie et de contribuer \u00e0 un avenir \u00e9nerg\u00e9tique plus durable et plus efficace.<\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400; color: #003f6b;\">Comment Pr\u00e9dire la Consommation d&rsquo;\u00c9nergie Renouvelable<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Outre les aspects pratiques et \u00e9conomiques de la consommation d&rsquo;\u00e9nergie, et <\/span><b>l&rsquo;impact positif de la pr\u00e9vision de consommation d&rsquo;\u00e9nergie<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> pour les consommateurs, le machine learning permet \u00e9galement de <\/span><b>r\u00e9duire l&rsquo;impact de la production et de la consommation d&rsquo;\u00e9nergie sur l&rsquo;environnement<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Lorsque nous parlons de sources d&rsquo;\u00e9nergie renouvelables, nous parlons du soleil, du vent, de la pluie, de la chaleur g\u00e9othermique, etc. Ces sources sont utilis\u00e9es pour produire de l&rsquo;\u00e9nergie renouvelable afin de r\u00e9duire<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> l&rsquo;impact sur l&rsquo;environnement.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le d\u00e9veloppement de ces moyens de production d&rsquo;\u00e9nergie propre, \u00e9cologique et renouvelable font partie des objectifs de plusieurs pays, r\u00e9gions, individus et organisations ; cependant, il existe parfois des difficult\u00e9s pour atteindre ce but.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;un des facteurs les plus importants \u00e0 prendre en compte en ce qui concerne l&rsquo;\u00e9nergie renouvelable est le fait que la nature est <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">impr\u00e9visible<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. Aussi peu surprenant que cela puisse para\u00eetre, c&rsquo;est un facteur cl\u00e9, car il peut \u00eatre difficile de produire la quantit\u00e9 d&rsquo;\u00e9nergie n\u00e9cessaire un jour donn\u00e9 en raison des conditions naturelles.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;impossibilit\u00e9 de<\/span> <a href=\"https:\/\/www.dexma.com\/fr\/blog-fr\/energie-solaire-pour-les-batiments\/\">pr\u00e9voir la quantit\u00e9 d&rsquo;\u00e9nergie qui sera produite par un <strong>p<\/strong><\/a><strong><a href=\"https:\/\/www.dexma.com\/fr\/blog-fr\/energie-solaire-pour-les-batiments\/\">anneau solaire<\/a> ou une \u00e9olienne<\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">, par exemple, peut avoir des r\u00e9percussions financi\u00e8res consid\u00e9rables. Ce co\u00fbt est \u00e9conomique, mais aussi op\u00e9rationnel car il peut entra\u00eener une d\u00e9stabilisation, m\u00eame momentan\u00e9e, du r\u00e9seau \u00e9lectrique.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La <a href=\"https:\/\/www.dexma.com\/fr\/solutions-par-besoin-energie-solaire\/\">collecte de donn\u00e9es <\/a><\/span><a href=\"https:\/\/www.dexma.com\/fr\/solutions-par-besoin-energie-solaire\/\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>sur le temps, la temp\u00e9rature<\/strong><\/span><\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">et d&rsquo;autres conditions climatiques <strong>peut <\/strong><\/span><b>alimenter un mod\u00e8le pour savoir \u00e0 l&rsquo;avance si l&rsquo;\u00e9nergie sera suffisamment produite<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, et passer \u00e0 une \u00e9nergie non renouvelable avec suffisamment de temps, si n\u00e9cessaire.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il existe une combinaison de donn\u00e9es n\u00e9cessaires pour que ce type de pr\u00e9vision puisse \u00eatre r\u00e9alis\u00e9 efficacement, et de nouvelles initiatives et de nouveaux projets sont continuellement d\u00e9velopp\u00e9s \u00e0 cet effet. Vous pouvez <a href=\"https:\/\/www.dexma.com\/fr\/recherche-et-innovation-energetique\/\">consulter nos projets de R&amp;D \u00e0 tout moment<\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<pre class=\"wp-block-preformatted\"><\/pre>\n<p><!--HubSpot Call-to-Action Code --><span id=\"hs-cta-wrapper-d1d6f635-b931-46be-bbc2-3d94d0a8f9df\" class=\"hs-cta-wrapper\"><span id=\"hs-cta-d1d6f635-b931-46be-bbc2-3d94d0a8f9df\" class=\"hs-cta-node hs-cta-d1d6f635-b931-46be-bbc2-3d94d0a8f9df\"><!-- [if lte IE 8]>\n\n\n\n\n<div id=\"hs-cta-ie-element\"><\/div>\n\n\n\n\n<![endif]--><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/437281\/d1d6f635-b931-46be-bbc2-3d94d0a8f9df\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" id=\"hs-cta-img-d1d6f635-b931-46be-bbc2-3d94d0a8f9df\" class=\"hs-cta-img\" style=\"border-width: 0px;\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/437281\/d1d6f635-b931-46be-bbc2-3d94d0a8f9df.png\" alt=\"DEMO Software de gestion de l'\u00e9nergie Dexma\" \/><\/a><\/span><script charset=\"utf-8\" src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(437281, 'd1d6f635-b931-46be-bbc2-3d94d0a8f9df', {\"useNewLoader\":\"true\",\"region\":\"na1\"}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code --><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Machine Learning et Consommation d&rsquo;\u00c9nergie font partie des sujets les plus importants de nos jours. 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