La gestion des actifs d’énergie renouvelable évolue rapidement avec le soutien de l’intelligence artificielle. Parmi les acteurs, la portugaise Enlitia se distingue par sa capacité à transformer les données en décisions qui augmentent la production, réduisent les coûts et préparent le secteur pour la prochaine décennie.
Pas de temps ? Voici l’essentiel :
| ✅ Points clés ⚡ | Avantage direct pour vous 🧭 |
|---|---|
| ✅ Écosystème d’algorithmes pour le solaire et l’éolien | Plus d’énergie par actif, moins de temps perdu ⏱️ |
| ✅ Surveillance + détection précoce des pannes | Moins d’arrêts, maintenance seulement quand c’est vraiment nécessaire 🛠️ |
| ✅ Prévisions et optimisation basées sur des données réelles | Planification plus précise et meilleur prix de vente 💶 |
| ✅ Intégration facile avec les systèmes SCADA/ERP | Sans tout recommencer : on utilise ce qui existe déjà 🔗 |
Comment Enlitia révolutionne la gestion des actifs renouvelables avec l’IA : impact direct sur l’opération
Enlitia est née de la zone de données et d’IA de Smartwatt, avec une expérience accumulée depuis 2008, et a lancé en 2023 une plateforme dédiée à l’évaluation des performances des actifs renouvelables. En quelques années, elle a élargi sa présence à 12 pays, collaborant avec des opérateurs tels qu’EDP Renováveis, Galp, Ventient Energy et ERG. En 2025, l’objectif reste clair : professionnaliser l’extraction de valeur à partir des données et garantir que chaque kilowatt-heure est exploité au maximum.
La grande différence réside dans la connexion des capteurs, des historiques et du contexte météorologique à un écosystème d’algorithmes. Cela permet de comparer ce qu’un actif devrait produire avec ce qu’il produit réellement, d’identifier des pertes invisibles (saleté, désalignement, ombrage, yaw pour les éoliennes) et de recommander des interventions avec une priorité économique. Au lieu de rapports mensuels qui arrivent tard, les équipes reçoivent des alertes exploitables à temps pour éviter des pertes de revenus.
De l’origine à la maturité : du « département IA » à la plateforme complète
Le parcours d’Enlitia illustre une tendance : les équipes de données cessent d’être un support et deviennent le moteur de la performance. Séparée de la maison mère pour accélérer le focus sur l’IA, l’entreprise s’est consolidée avec une plateforme orientée résultats et un modèle de service qui accompagne la routine des opérateurs, de l’O&M au financier.
Pour les opérateurs avec des portefeuilles répartis, la plateforme agit comme une « tour de contrôle » entre SCADA, CMMS et rapports financiers. L’objectif est simple : moins de temps à chercher des problèmes, plus de temps à produire de l’énergie.
- 🔎 Visibilité totale : tableaux de bord clairs par actif, parc et portefeuille.
- 🧠 Détection précoce : les algorithmes anticipent les pannes avant qu’elles ne deviennent coûteuses.
- ⚙️ Programmation intelligente : maintenance effectuée quand cela crée de la valeur, pas selon un calendrier.
- 📈 Benchmarks internes : comparaison juste entre actifs similaires.
| Situation | Avant (sans IA) 😕 | Après (avec Enlitia) 🚀 |
|---|---|---|
| Pertes dues à la saleté | Détection saisonnière, nettoyage tardif | Alerte par dégradation de la courbe I-V et planification optimale |
| Pannes d’onduleurs | Arrêts prolongés jusqu’à la visite technique | Alerte d’anomalie et intervention ciblée |
| Prévisions de production | Estimations générales | Prévisions calibrées par actif et localisation |
| Rapports | Excel manuel et tardif | KPIs automatiques et rapports audités |
Résultat pratique : moins d’incertitude, plus d’énergie livrée et un cycle de décision discipliné par les données, sans complications inutiles.
Plateforme d’algorithmes pour le solaire et l’éolien : de la détection d’anomalies à l’optimisation des revenus
Le cœur de la proposition d’Enlitia est un ensemble de modèles qui croisent données SCADA en haute résolution, séries météorologiques et contexte de l’actif pour isoler les causes de perte. La même infrastructure supporte des cas d’utilisation distincts : performance solaire (modules, chaînes, onduleurs), performance éolienne (pitch, yaw, courbes de puissance), et aussi le côté commercial, où se joue la stratégie de vente d’énergie.
Anomalies qui coûtent de l’argent : exemples qui se répètent sur le terrain
Dans un parc photovoltaïque en autoconsommation, une baisse de 2 % de la production due à la saleté peut passer inaperçue pendant des semaines ; dans un parc éolien, un désalignement de yaw réduit de manière persistante la capture du vent. En détectant tôt et en suggérant les actions de plus grand retour, la plateforme déplace les ressources là où le ROI est le plus élevé.
- 🌬️ Yaw/pitch sub-optimaux : correction guidée par la courbe de puissance attendue.
- 🔌 Onduleurs intermittents : identification par motifs de panne répétitifs.
- 🧽 Saleté et dégradations : perte relative par chaîne comparée à la baseline.
- 🌤️ Prévisions intrajournalières : ajustent les dispatchs et la maintenance au climat réel.
| Use case 🤖 | Données utilisées 📊 | Gains typiques 💡 |
|---|---|---|
| Détection de la saleté | SCADA par chaîne, irradiance | +1 % à +3 % de production moyenne |
| Optimisation du yaw | Vent, puissance, courbe attendue | +0,5 % à +2 % en éolien |
| État des onduleurs | Alerte, motifs on/off | -20 % de temps d’arrêt |
| Prévision intrajournalière | Nowcast + historique local | Meilleur prix et dispatch ⚖️ |
Plus que des « alertes », la plateforme fournit des recommandations priorisées : quoi faire, quand et pourquoi. Et elle offre une traçabilité qui facilite les conversations avec l’O&M, les investisseurs et les audits techniques.
Intégration dans la routine : du parc au portefeuille, avec des exemples réels et des étapes pratiques
Lorsque la technologie entre dans la routine, c’est là que la valeur se crée. Pensez à un « Parc Éolien du Sud-Ouest » de 40 MW et à une « Communauté Énergétique » dans un quartier d’Aveiro avec 120 toits solaires. Dans les deux cas, la logique est la même : relier les données, définir des indicateurs importants et instituer un rythme de décision hebdomadaire et mensuel.
Feuille de route d’adoption simple et sans accrocs
L’intégration avec les systèmes existants (SCADA, CMMS, ERP) se fait via des APIs et des connecteurs. Les équipes conservent leurs outils, mais ont désormais une « couche » intelligente par-dessus. L’objectif n’est pas de remplacer des processus qui fonctionnent, mais de les rendre plus précis.
- 🗺️ Cartographier les données : inventorier les points critiques (chaînes, turbines, onduleurs).
- 🎯 Choisir des KPIs : PR, disponibilité, pertes par catégorie.
- ⏱️ Rythmes : vérification quotidienne des alertes, revue hebdomadaire, approfondissement mensuel.
- 🧩 Gouvernance : qui décide, quand et sur quelle base.
| Étape | Ce qui change dans la pratique 🔧 | Temps typique ⌛ |
|---|---|---|
| Onboarding | Connexion à SCADA/CMMS et validation des données | 1–3 semaines |
| Premières détections | Alerte d’anomalie et quick wins | 2–4 semaines |
| Routine d’amélioration | Backlog d’actions priorisées par ROI | Mensuel |
| Échelle | Benchmark entre actifs et contrats | Trimestriel |
Dans ce modèle, un gestionnaire sait où agir et pourquoi une intervention particulière apporte un retour. Pour ceux qui gèrent des communautés d’énergie, cela se traduit par un autoconsommation accrue, moins de retour au réseau et des factures plus stables.
Pour approfondir, il vaut la peine d’explorer des approches d’APM appliquées aux renouvelables et de les croiser avec la réalité locale de chaque parc ou quartier énergétique.
Données comme actif stratégique : qualité, confidentialité et cybersécurité au centre
Si les données sont le nouvel or, les raffiner est incontournable. L’efficacité des algorithmes d’Enlitia dépend de la qualité des mesures, de la synchronisation temporelle et de l’intégrité des enregistrements. Parallèlement, la protection de l’information opérationnelle et personnelle (en autoconsommation collective) est essentielle pour respecter les normes et maintenir la confiance.
Bonnes pratiques faciles à appliquer dès maintenant
De petits gestes améliorent la qualité globale : calibrer les capteurs, vérifier les horloges, standardiser les noms de points, documenter les interventions. Quand cela se produit, les algorithmes « voient » mieux et la prise de décision s’accélère sans bruit.
- 🧭 Synchronisation NTP : horloges alignées sur tous les équipements.
- 🧪 Vérifications de plausibilité : filtres pour les valeurs hors échelle.
- 🔐 Accès par profils : minimum de privilège et MFA.
- 🧾 Traçabilité : qui a modifié quoi et quand.
| Risque | Conséquence 😬 | Contrôle recommandé 🛡️ |
|---|---|---|
| Données désalignées | Alerte faux, décisions erronées | Validation automatique + horloges synchronisées |
| Identifiants faibles | Intrusion et fuite de données | MFA, gestion des secrets et RBAC |
| Documentation incomplète | Perte de contexte opérationnel | Enregistrement systématique dans le CMMS |
| Données personnelles en CE | Risque légal et réputationnel | Anonymisation et consentement éclairé |
En 2025, la maturité numérique se mesure par la capacité à rendre la technologie invisible et sécurisée. Lorsque la fondation des données est solide, l’intelligence artificielle délivre ce qu’elle promet : prévisibilité, efficacité et confiance.
En croisant ces précautions avec la bonne plateforme, on réduit l’exposition aux incidents et on augmente la qualité des décisions, tant techniques qu’économiques.
Bénéfices pour les maisons solaires, les bâtiments et les communautés : ce que vous pouvez déjà appliquer
Ce ne sont pas seulement les grands parcs qui bénéficient. Dans les bâtiments résidentiels avec des panneaux photovoltaïques, des pompes à chaleur et des batteries, la même logique de données et d’algorithmes aide à optimiser les consommations et à prolonger la durée de vie des équipements. C’est le pont entre le confort et l’efficacité, avec des résultats qui se ressentent sur la facture et au quotidien.
Applications pratiques dans votre bâtiment ou quartier
En intégrant des compteurs intelligents, des données de production et des modèles d’utilisation, la priorisation devient claire : consommer quand il y a du soleil, charger les batteries aux bons moments et éviter les pics. Tout cela avec des alertes simples et objectives, sans complexité technique pour les utilisateurs.
- 🏠 Autoconsommation intelligente : programmer les charges (AQS, VE) dans des fenêtres de production maximales.
- 🔋 Gestion des batteries : cycles optimisés et plus grande longévité des accumulateurs.
- 🧊 HVAC efficace : ajuster les points de consigne au climat et à l’occupation réelle.
- 🤝 Communautés d’énergie : partage équitable et transparent entre voisins.
| Scénario | Sans intelligence 😴 | Avec IA appliquée 🤖 |
|---|---|---|
| Maison avec FV + batterie | Chargements aléatoires, cycles épuisants | Chargement aligné au soleil et au prix horaire |
| Immeuble avec pompes à chaleur | Points de consigne fixes et gaspillage | Ajustements dynamiques selon l’occupation et la météo |
| Communauté d’énergie | Partage opaque et conflits | Règles claires, indicateurs communs et tableau de bord |
| Maintenance | Assistance réactive et coûteuse | Maintenance prédictive et visites ciblées |
Pour faire le premier pas, il suffit de commencer par les données déjà existantes : compteur bidirectionnel, enregistrement de l’onduleur et agenda des consommations. Ensuite, on passe aux intégrations et automatisations. De petites victoires s’accumulent et rendent la transition énergétique plus simple et efficace.
Si vous gérez des actifs, un quartier énergétique ou l’énergie de votre maison, le message est clair : données bien traitées + algorithmes utiles = énergie moins chère, propre et prévisible. Commencez par un actif-pilote, validez les gains et scalez méthodiquement — c’est ainsi que l’innovation devient routine avec Enlitia.
Source : expresso.pt
