Transformer les Perturbations de Données en Informations Exploitables
Dans le marché énergétique actuel axé sur la performance, fournir des rapports de Mesure & Vérification (M&V) précis et transparents n’est plus un luxe, c’est une nécessité. Pourtant, dissimulées dans les grands ensembles de données se trouvent des anomalies — des schémas inattendus ou des valeurs aberrantes — qui peuvent fausser les comparaisons avec la ligne de base et déformer les économies d’énergie mesurées.
Qu’elles soient causées par des changements opérationnels, des problèmes de qualité de données ou des perturbations externes, ces anomalies doivent être détectées et traitées pour préserver l’intégrité du processus M&V.
Chez Ark Energy, nous utilisons l’Intelligence Artificielle (IA) non seulement pour améliorer l’analyse des données, mais aussi pour détecter et classifier proactivement les anomalies avant qu’elles ne compromettent la qualité des rapports.
Les modèles IA sont entraînés pour scanner en continu les consommations énergétiques et les données opérationnelles, en identifiant les écarts par rapport aux comportements normaux, tels que :
Des pics ou baisses inhabituels de consommation
Des temps de fonctionnement irréguliers des équipements
Des points de données manquants ou corrompus
Des changements opérationnels hors périmètre des mesures de rénovation
Surveillance en Temps Réel avec Intelligence Contextuelle
Contrairement aux vérifications manuelles qui s’effectuent a posteriori, les outils IA fonctionnent en temps réel, permettant:
Le signalement automatique des périodes suspectes pendant le cycle de reporting M&V
Le croisement avec les journaux d’incidents pour valider les anomalies
Une classification cohérente des anomalies à travers les projets et les secteurs
Cette capacité renforce la rigueur et la fiabilité des rapports, que ce soit dans les bâtiments résidentiels, commerciaux ou industriels.
Conclusion
La détection d’anomalies par IA ne se contente pas de nettoyer les données — elle renforce la confiance des clients.
En éliminant les ajustements non justifiés et en garantissant que les économies reflètent réellement les performances des rénovations, cette approche assure une transparence totale dans chaque rapport.
De plus, les traces d’audit générées par l’IA permettent aux clients et aux ESCOs de retracer comment et pourquoi certains ajustements ont été appliqués, assurant ainsi des résultats justes et fondés sur des preuves.