L’analytique prédictive au service de la décarbonation en France |

Avec l’engagement du pays à atteindre la neutralité carbone d’ici 2050, les organisations en France subissent une forte pression pour réduire leurs émissions. Le secteur industriel, qui représente près de 17 % des émissions totales de gaz à effet de serre, est au premier plan.

Ashiss Kumar Dash, EVP Global Head – Services, Utilities, Resources, Energy, and Enterprise Sustainability, Infosys, analyse le sujet et donne quelques conseils.

Le gouvernement français envisage qu’à l’horizon 2030 les émissions industrielles soient inférieures de 24 à 31 % à leur niveau de 2015. En 2023, les 50 sites industriels les plus émetteurs ont conclu des Contrats de Transition Écologique, s’engageant à réduire collectivement leurs émissions d’au moins 45 % d’ici 2030 et de 50 % d’ici 2032, via des investissements favorables au climat.

Au-delà des règlementations globales, tels que la loi Énergie-Climat de 2019 et la loi Climat et Résilience de 2021, les entreprises françaises doivent également satisfaire à des obligations sectorielles définies par la Stratégie nationale bas-carbone (SNBC). Cependant, la complexité réglementaire, l’importance des investissements initiaux, les difficultés opérationnelles dans les secteurs difficiles à décarboner et les pénuries de compétences constituent des obstacles majeurs.

Nombre d’entreprises françaises sont aussi confrontées à des défis de gestion des données, allant de l’accès limité à des données de qualité à une visibilité insuffisante sur l’ensemble des chaînes de valeur. Cet article examine le rôle de l’analytique prédictive pour atténuer ces difficultés, renforcer la conformité et dégager d’autres avantages stratégiques.

Le dilemme des données dans la décarbonation

Les problèmes de données, qualité insuffisante, absence de métriques standardisées, difficultés d’intégration, expliquent en grande partie l’incapacité des organisations à mesurer et piloter correctement leur empreinte carbone, en particulier les émissions de scope 3. Beaucoup peinent à démarrer faute de disposer des bonnes données ou d’y accéder. Par exemple, les entreprises dotées de chaînes d’approvisionnement complexes peuvent stocker leurs données de consommation énergétique et d’émissions dans des systèmes en silo, voire ne pas les collecter du tout.

Même lorsque des données existent, elles peuvent manquer d’exactitude, de cohérence ou d’exhaustivité. Cela complique le respect de la loi relative au devoir de vigilance, qui exige des grandes entreprises qu’elles surveillent les impacts environnementaux sur l’ensemble de leur chaîne d’approvisionnement, ainsi que des mandats européens tels que la Corporate Sustainability Due Diligence Directive (CSDDD) et la Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD).

Ashiss Kumar Dash, EVP Global Head – Services, Utilities, Resources, Energy, and Enterprise Sustainability, Infosys

Une solution prédictive

Des plateformes prédictives de décarbonation peuvent aider à surmonter ces difficultés de gestion des données. Les entreprises françaises peuvent s’appuyer sur ces solutions non seulement pour collecter, intégrer et analyser les données destinées au reporting ESG, mais aussi pour réduire les émissions sur toute la chaîne de valeur.

Dans les opérations industrielles, l’analytique soutient la décarbonation en ajustant dynamiquement des paramètres comme la température et le débit d’air afin d’économiser l’énergie. Elle permet d’anticiper la demande énergétique, offrant la possibilité d’optimiser la consommation ou d’intégrer des sources renouvelables. Des solutions de maintenance prédictive analysent les données pour repérer les équipements énergivores que les entreprises peuvent réparer afin de réduire leur consommation. En identifiant les machines à risque de défaillance, elles aident à prioriser les interventions de maintenance et à limiter le gaspillage énergétique dû à des équipements défectueux.

Les entreprises peuvent également diminuer les émissions de leurs chaînes d’approvisionnement en recourant à l’intelligence prédictive pour détecter les fournisseurs fortement émetteurs, optimiser les plannings de livraison et déterminer l’itinéraire de transport le plus efficient en fonction du trafic et des conditions météorologiques. Air France, par exemple, utilise l’analytique prédictive et le machine learning pour prévoir la consommation de carburant selon différents scénarios, en proposant des recommandations directement aux pilotes pour qu’ils retiennent le meilleur scénario à chaque vol.

L’ADEME, l’Agence de l’environnement et de la maîtrise de l’énergie, a estimé que la chaleur fatale récupérable des procédés industriels équivalait à 10 % de la production d’électricité du pays. Le groupe sidérurgique et minier ArcelorMittal a mobilisé l’analytique prédictive pour évaluer la chaleur fatale sur ses sites et identifier des solutions de récupération. L’analyse a précisé les sources et l’ampleur des pertes d’énergie, guidant la décision d’utiliser la chaleur récupérée pour le préchauffage et ainsi abaisser la consommation totale d’énergie. En éclairant les choix et les arbitrages, l’analytique prédictive renforce les stratégies de décarbonation. L’un des usages consiste à prévoir les émissions : anticiper les émissions futures à partir des tendances actuelles et des besoins à venir, afin d’affiner les trajectoires de réduction. Combinés à des jumeaux numériques, les modèles prédictifs permettent de simuler et de tester virtuellement différentes stratégies de réduction, pour retenir l’approche la plus adaptée à la mise en œuvre réelle. Une plateforme prédictive de décarbonation peut aussi révéler des « points chauds », les maillons de la chaîne de valeur les plus émetteurs, et ainsi orienter des actions ciblées.

Mais l’un des cas d’usage les plus déterminants du prédictif consiste à simuler et évaluer les énergies renouvelables. En s’appuyant sur des jumeaux numériques représentant des systèmes physiques, comme le réseau énergétique d’une ville intelligente, l’analytique prédictive aide les décideurs à apprécier la faisabilité et l’impact de sources alternatives telles que le solaire ou l’éolien. Elle contribue également à la stabilité du réseau en prévoyant la disponibilité des renouvelables, ce qui permet aux opérateurs d’équilibrer l’offre et la demande. Les organisations peuvent même projeter les résultats financiers et le potentiel de compensation carbone de différentes options renouvelables afin de faire des choix économiquement pertinents.

En adoptant la bonne plateforme d’analytique prédictive, les entreprises françaises peuvent accroître l’impact, la conformité et la compétitivité-coût de leurs efforts de décarbonation, transformant la pression réglementaire en opportunité d’innovation et d’efficience.