La data au service de la transition énergétique

 

 

Data sciences et optimisation énergétique

De manière régulière dans ce blog nous mettons en avant des services ou entreprises innovantes qui contribuent de fait à la transition énergétique. C’est le cas de Deepki, une PME innovante qui exploite les données existantes pour optimiser la gestion des parcs immobiliers et engager la Transition Énergétique et Digitale. Sans toucher au bâtiment et grâce aux donnés énergétiques, techniques, et patrimoniales existantes, Deepki aide ses clients à améliorer la connaissance de leur patrimoine (cartographie en 1 clic…), gagner du temps et simplifier leur quotidien sur l’ensemble d’un patrimoine, réduire les charges et détecter des économies d’énergie.

Cette jeune entreprise monitore déjà plus de 200 000 bâtimentset compte à ce jour plus de 130 clients dans le secteur de la banque, des enseignes de distribution, de l’immobilier ou encore des collectivités locales. Pour son développement, elle se repose sur trois compétences clés :  lamaîtrise des technologies de pointe informatiques, une connaissance véritable de la gestion immobilière et de l’énergie et une expertise approfondie en Data-Sciences

Entreprise principalement française à ce stade, Deepki a pour ambition de se développer à l’international. Après l’ouverture d’un bureau en Italie au premier semestre 2018, l’entreprise prévoit l’ouverture d’un bureau en Espagne d’ici fin de l’année et vise le continent Africain qui a déjà engagé sa transition énergétique.

Au service des collectivités locales

Dans le secteur des collectivités locales, Deepki s’est illustrée récemment en remportant l’appel d’offre de la Mairie de Paris. Cette entreprise a déjà travaillé avec différentes collectivités sur le territoire français comme les Villes de Torcy, du Chesnay ou encore de Fontenay-sous-Bois.

Grâce à ses applications, Deepki aide les collectivités locales sur 3 aspects essentiels:

La collecte et la centralisation de leurs données : Pour bien gérer un patrimoine immobilier, il faut le connaître. La collecte et la centralisation de l’ensemble des informations est le prérequis indispensable à une bonne connaissance de son patrimoine. Deepki automatise cette collecte de données pour aider les collectivités à gagner du temps et à se concentrer sur les tâches d’analyse. 3 types de données sont collectées. Les données patrimoniales: ce sont toutes les données concernant les bâtiments comme par exemple la surface, l’adresse, le type d’équipement au sein de ces bâtiments. Les données de consommations: ce sont toutes les données concernant les fluides au sein du bâtiment, consommations d’énergie, consommation d’eau ou production de déchets, et enfin les données d’activités: ce sont toutes les données concernant l’activité au sein des bâtiments comme par exemple son usage, ses horaires d’ouverture, son taux d’occupation.

La cartographie de leur patrimoine : Une fois collectées automatiquement, les données sont centralisées et offrent une vision globale du parc immobilier.  On peut détecter facilement les anomalies de facturation par exemple ou les dérives de consommation, comprendre quels sont les bâtiments sur lesquels il faut prioriser une action d’efficacité énergétique.

La réduction de leurs consommations d’énergie : Une fois les bâtiments priorisés et grâce à des algorithmes, l’application de Deepki propose un plan d’actions de réduction des consommations d’énergie. Le gain potentiel de chacune des actions est estimé. Les actions sont classées selon leur retour sur investissement afin d’encourager les collectivités à aller performance énergétique et performance économique.

Monitorer les données énergétiques d’une collectivité locale

Avec plus de 30 000 factures énergétiques annuelles à suivre et l’utilisation d’un système d’informations vieillissant, la mairie d’une grande ville, qui ne souhaite pas communiquer pour le moment, a fait le choix de se doter d’une solution multi-tâches qui permet de :

Étape 1 : Automatiser et de fiabiliser la collecte de données

Étape 2 : Analyser cette collecte

Étape 3 : Fiabiliser les informations

Étape 4 : Ressortir des anomalies

Étape 5 : Obtenir un plan d’actions détaillé

Étape 6 : Réaliser des prévisions budgétaires

La solution a collecté plus de 30 000 factures en 6 moiset automatisé à 100 %toute la collecte des données énergétiques. Plus de 10 000 erreurs de saisies ont été détectées représentant des milliers d’euros d’anomalieséconomisés ou réalloués tous les mois.

L’exemple de cette entreprise illustre non seulement le lien entre les transitions énergétique et digitale sur lequel nous revenons régulièrement au cours de ce blog; mais aussi les nouvelles activités et compétences qui se dessinent dans le sillage du développement durable.